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→马尔科夫链EI的向量形式
其中，[math]P_i[/math]矩阵[math]P[/math]的第[math]i[/math]个行向量，且满足条件概率的归一化条件：[math]||P_i||_1=1[/math]，这里的[math]||\cdot||_1[/math]表示向量的1范数。那么EI可以写成如下的形式：
其中，[math]P_i[/math]矩阵[math]P[/math]的第[math]i[/math]个行向量，且满足条件概率的归一化条件：[math]||P_i||_1=1[/math]，这里的[math]||\cdot||_1[/math]表示向量的1范数。那么EI可以写成如下的形式：
{{NumBlk|:|
<math>
<math>
\begin{aligned}
\begin{aligned}
\end{aligned}
\end{aligned}
</math>
</math>
|{{EquationRef|2}}}}
将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。
将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。