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* 最后,根据EI的公式可以计算得到有效信息[math]EI(P_m) = Det(P_m) - Deg(P_m) = 1.35 - 0.20 = 1.15 \text{ bits}[/math],[math]Eff(P_m) = EI(P_m)/ \log N = 1.15/4 = 0.29[/math],其中Det表示确定度,Deg表示简并度。
 
* 最后,根据EI的公式可以计算得到有效信息[math]EI(P_m) = Det(P_m) - Deg(P_m) = 1.35 - 0.20 = 1.15 \text{ bits}[/math],[math]Eff(P_m) = EI(P_m)/ \log N = 1.15/4 = 0.29[/math],其中Det表示确定度,Deg表示简并度。
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本例中,在宏观动力学的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益主要来自于减少噪声干扰,即确定性提高(归一化后:[math]Det(P_m) = 0.34[/math]; [math]Det(P_M) = 0.78[/math]),少部分来源于简并性减少(归一化后:[math]Deg(P_m) = 0.05[/math]; [math]Deg(P_M) = 0.006[/math])。
 
本例中,在宏观动力学的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益主要来自于减少噪声干扰,即确定性提高(归一化后:[math]Det(P_m) = 0.34[/math]; [math]Det(P_M) = 0.78[/math]),少部分来源于简并性减少(归一化后:[math]Deg(P_m) = 0.05[/math]; [math]Deg(P_M) = 0.006[/math])。
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[[文件:空间因果涌现例1-宏观.png|无框|800x400像素]]
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=====抵消简并性实例分析=====
 
=====抵消简并性实例分析=====
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