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→两源变量框架
由<math>X,Y</math>间的独立性可知<math>\mathrm{Red}(X,Y,→ Z) = 0</math>,又由异或逻辑的构造和<math>X,Y,Z</math>间的两两独立性知<math>\mathrm{Syn}(X,Y \rightarrow Z) \neq 0</math>
由<math>X,Y</math>间的独立性可知<math>\mathrm{Red}(X,Y,→ Z) = 0</math>,又由异或逻辑的构造和<math>X,Y,Z</math>间的两两独立性知<math>\mathrm{Syn}(X,Y \rightarrow Z) \neq 0</math>
当按照下面的列表取<math>X,Y,Z</math>分布及联合分布时，可以相应的计算出随机变量的熵、条件熵，相应的条件互信息，从而获得总相关性和McGill交互信息以及独特与协同这两种信息原子。
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