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其中<math>W_i</math>为W的第i行构成的行向量，也对应了i节点跳出到其它节点的概率，<math>\langle W_j\rangle=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N w_{ij}</math>，表示节点<math>j</math>入边权重的平均值。 同样，有效信息可以分解为[[确定性]]和[[简并性]]（参考[[有效信息]]）。

其中<math>W_i</math>为W的第i行构成的行向量，也对应了i节点跳出到其它节点的概率，<math>\bar{w_j}\rangle=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N w_{ij}</math>，表示节点<math>j</math>入边权重的平均值。 同样，有效信息可以分解为[[确定性]]和[[简并性]]（参考[[有效信息]]）。

这两项分别是：

这两项分别是：