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其中，<math>A^{\text{Hmax}}</math> 表示向 A 注入最大熵噪声（即切断其输入连接）；MI 为互信息，计算方式为

其中，<math>A^{\text{Hmax}}</math> 表示向 A 注入最大熵噪声（即切断其输入连接）；MI 为互信息，计算方式为

  <math>H (A) + H (B) − H (AB)</math>（H 为熵）。

  <math>

 

H (A) + H (B) − H (AB)

通过计算注入最大熵噪声后的 A 与 B 之间的互信息，EI (A→B) 得以量化 A 对 B 的全部因果影响。其操作步骤包括：切断 A 的传入连接；用高斯噪声（强度为 cₚ）扰动 A；测量 B 的响应熵变化。

</math>

其中H 为熵。通过计算注入最大熵噪声后的 A 与 B 之间的互信息，EI (A→B) 得以量化 A 对 B 的全部因果影响。其操作步骤包括：切断 A 的传入连接；用高斯噪声（强度为 cₚ）扰动 A；测量 B 的响应熵变化。

此外，双向 EI 的计算为 EI (A⇌B) = EI (A→B) + EI (B→A)，用于衡量 A 与 B 之间双向的全部因果影响总和。

此外，双向 EI 的计算为 EI (A⇌B) = EI (A→B) + EI (B→A)，用于衡量 A 与 B 之间双向的全部因果影响总和。