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*当对于所有的<math>x</math>，<math>\partial_{x'}f(x)</math>为0矩阵时: <math>\begin{gathered}EI(f)\approx\end{gathered}0</math>

*当对于所有的<math>x</math>，<math>\partial_{x'}f(x)</math>为0矩阵时: <math>\begin{gathered}EI(f)\approx\end{gathered}0</math>

==维度平均的EI与因果涌现==

==维度平均的EI与因果涌现==

在[[神经信息压缩器]]（Neural information squeezer, NIS）的框架被提出时<ref name=nis />，作者们发明了另一种有效信息的归一化方式，即用连续马尔科夫动力系统的状态空间维数来归一化EI，从而解决连续状态变量上的EI比较问题，这一指标被称为'''维度求平均的有效信息'''（Dimension Averaged Effective Information，简称dEI）。其描述为：

在[[神经信息压缩器]]（Neural information squeezer, NIS）的框架被提出时<ref name=zhang_nis />，作者们发明了另一种有效信息的归一化方式，即用连续马尔科夫动力系统的状态空间维数来归一化EI，从而解决连续状态变量上的EI比较问题，这一指标被称为'''维度求平均的有效信息'''（Dimension Averaged Effective Information，简称dEI）。其描述为：

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