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→因果几何
</math>
</math>
==信息几何==
连续映射EI的表达式可以扩展到更高的维度，假设<math>\mathbf{x}\in[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n
连续映射EI的表达式可以扩展到更高的维度，假设<math>\mathbf{x}\in[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n
</math>是行列式。
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==== 黎曼流形 ====
=== Fisher信息量 ===
给定<math>\mathbf{x}
给定<math>\mathbf{x}
</math>
</math>
=== 黎曼流形 ===
Fisher信息量测量了随机映射<math>p(\mathbf{y}|\mathbf{x})
</math>对<math>\mathbf{y}
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</math>都可以理解为局部高斯分布的级联。
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=== 中间量与数据集个体数据的独立性 ===
== 因果几何 ==