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整合信息论
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2025年11月3日 (一) 19:22的版本
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、
2025年11月3日 (一) 19:22
→连续系统的计算
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</math>
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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。
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其中,<math>R\sim\mathcal{N}(0,I)</math>为一个标准高斯噪音,c为一个常数,因此<math>cR</math>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)是计算有效信息EI关键步骤(详细计算过程参看本词条2.1章节),其计算过程如下:
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)是计算有效信息EI关键步骤(详细计算过程参看本词条2.1章节),其计算过程如下:
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