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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:{{NumBlk|:|
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<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_\mathbf{x} f(x)}{\Sigma^{1/2}}\right)\right| d\mathbf{x},
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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:
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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,
 
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|{{EquationRef|6}}}}其中,<math>|\cdot|</math>是绝对值运算,<math>\det</math>是行列式。
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其中,<math>|\cdot|</math>是绝对值运算,<math>\det</math>是行列式。
    
== 线性随机迭代系统 ==
 
== 线性随机迭代系统 ==
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