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其中<math>\mathbf{y}_t^q</math> 表示 <math>\mathbf{y}_t</math> 的<math>q</math> 维向量。

其中<math>\mathbf{y}_t^q</math> 表示 <math>\mathbf{y}_t</math> 的<math>q</math> 维向量。

互信息描述了编码器（即在不同维度<math>q</math>中的微型状态<math>\mathbf{x}_t</math>和宏观状态<math>\mathbf{y}_t</math>）。该定理指出，随着<math>q</math>减小，编码器部分的互信息必然减小，且对信息限制<math>I( \mathbf{x}_t ; \hat{\mathbf{x}}_{t+1}) \simeq I(\mathbf{x}_t ; \mathbf{x}_{t+1})</math>更封闭。因此，整个信道将更加狭窄，编码器必须携带更有用和有效的信息才能转移到宏观动力学，预测变得更加困难。

互信息描述了编码器（即在不同维度<math>q</math>中的微型状态<math>\mathbf{x}_t</math>和宏观状态<math>\mathbf{y}_t</math>）。该定理指出，随着<math>q</math>减小，编码器部分的互信息必然减小，且对信息限制<math>I( \mathbf{x}_t ; \hat{\mathbf{x}}_{t+1}) \simeq I(\mathbf{x}_t ; \mathbf{x}_{t+1})</math>更接近。因此，整个信道将更加狭窄，编码器必须携带更有用和有效的信息才能转移到宏观动力学，预测变得更加困难。

=数值实验=

=数值实验=