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整合信息论
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2025年10月31日 (五) 17:14的版本
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、
2025年10月31日 (五) 17:14
→连续系统的计算
第189行:
第189行:
<math>
<math>
−
X_t=X_{t−1}
⋅CON(X)
+ cR
+
X_t=X_{t−1}
⋅A
+ cR
</math>
</math>
−
其中cR表示该向量受强度为c的独立高斯噪声R驱动,CON(X)代表X的邻接矩阵,它刻画了X中各个元素之间的联系方式。。
+
其中cR表示该向量受强度为c的独立高斯噪声R驱动,A代表X的邻接矩阵,它刻画了X中各个元素之间的联系方式。。
我们仅关注该系统的内在属性,并忽略来自环境的外部输入。因此,我们计算该随机过程的熵(H):
我们仅关注该系统的内在属性,并忽略来自环境的外部输入。因此,我们计算该随机过程的熵(H):
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