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整合信息论
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</math>
</math>
−
其中,<math>MI(A: B) = H(A)+H(B)-H(A,B)</math>表示互信息;<math>A^{Hmax}</math>
表示在切断A的输入连接后,向其注入最大熵噪声(见图1),该噪声服从分布:
+
其中,<math>MI(A: B) = H(A)+H(B)-H(A,B)</math>表示互信息;<math>A^{Hmax}</math>
表示在切断A的输入连接后,向其注入最大熵噪声(见图1),对于一个连续的马尔科夫动力学系统该噪声服从高斯分布:
<math>
<math>
A^{Hmax} \sim \mathcal{N}(0,c_p^2 I)
A^{Hmax} \sim \mathcal{N}(0,c_p^2 I)
</math>
</math>
+
+
对于一个离散的马尔科夫动力学系统,则是对
这里 <math>cp</math>为噪声强度,<math>I</math>为单位矩阵。
这里 <math>cp</math>为噪声强度,<math>I</math>为单位矩阵。
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