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第35行： + + + + + + − 我们将[math]x[/math]干预成<math>[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n</math>上的均匀分布，<math>[-L/2，L/2]^n</math>表示n维空间中的超立方体，我们假设<math>y\in\mathcal{R}^k</math>，其中<math>n</math>和<math>k</math>是正整数。有效信息EI可以推广为以下形式：+ − + − − 其中，<math>|\cdot|</math>是绝对值运算，<math>\det</math>是行列式。
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</math>
</math>
微观上我们将[math]x[/math]干预成<math>[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n</math>上的均匀分布，<math>[-L/2，L/2]^n</math>表示n维空间中的超立方体，我们假设<math>y\in\mathcal{R}^k</math>，其中<math>n</math>和<math>k</math>是正整数。有效信息EI可以推广为以下形式：
<math>
EI\approx \ln\left(\frac{L^n}{(2\pi e)^{n/2}}\right)+\frac{1}{L^n}\int_{-[\frac{L}{2},\frac{L}{2}]^n}\ln\left|\det\left(\frac{\partial_x f(x)}{\Sigma^{1/2}}\right)\right| dx,
</math>
其中，<math>|\cdot|</math>是绝对值运算，<math>\det</math>是行列式。
EI的计算公式中包含着[math]\ln L^n[/math]项。由于L为一个很大的正数，因而EI的计算结果将会受到L的严重影响，为了降低维度本身对有效信息的影响，我们采用平均维度的有效信息
<math>
<math>
EI\approx \ln\left(\frac{L^n}{(2\pi e)^{m/2}}\right)+\frac{1}{L^n}\int_{-[\frac{L}{2},\frac{L}{2}]^n}\ln\left|\det\left(\frac{\partial_x f(x)}{\Sigma^{1/2}}\right)\right| dx,
\mathcal{J}=\frac{EI}{n}\approx \ln\left(\frac{L}{(2\pi e)^{1/2}}\right)+\frac{1}{L^n}\int_{-[\frac{L}{2},\frac{L}{2}]^n}\ln\left|\det\left(\frac{\partial_x f(x)}{\Sigma^{1/2}}\right)\right| dx,
</math>
</math>
== 线性随机迭代系统 ==
== 线性随机迭代系统 ==