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区域 <math>\{1\}\{23\}</math>、<math>\{2\}\{13\}</math> 和 <math>\{3\}\{12\}</math> 表示的是:一个变量单独提供的信息,与另外两个变量联合提供的信息之间存在冗余;区域 <math>\{12\}\{13\}\{23\}</math> 表示的是:三个两两协同的信息之间存在冗余。
 
区域 <math>\{1\}\{23\}</math>、<math>\{2\}\{13\}</math> 和 <math>\{3\}\{12\}</math> 表示的是:一个变量单独提供的信息,与另外两个变量联合提供的信息之间存在冗余;区域 <math>\{12\}\{13\}\{23\}</math> 表示的是:三个两两协同的信息之间存在冗余。
 
==== 其余信息原子计算两个例子 ====
 
==== 其余信息原子计算两个例子 ====
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为了更具体地理解这些概念,我们来看图 4A 中的例子。由于该分布具有对称性,显然 <math>R_1</math> 和 <math>R_2</math> 提供的信息量是相同的。实际上,可以验证:
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[[文件:图片3476.png|缩略图|左|两源变量部分信息分解例子]]
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为了更具体地理解这些概念,我们来看上图中的例子。由于该分布具有对称性,显然 <math>R_1</math> 和 <math>R_2</math> 提供的信息量是相同的。实际上,可以验证:
    
\[
 
\[
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相反,如前所述,<math>R_1</math> 和 <math>R_2</math> 却提供了关于 <math>S</math> 的协同信息。这种不对称性也解释了为什么我们始终聚焦于\textbf{关于某个特定变量 <math>S</math> 的信息},因为在一般情况下,分析的结果会依赖于我们关注的是哪个变量。
 
相反,如前所述,<math>R_1</math> 和 <math>R_2</math> 却提供了关于 <math>S</math> 的协同信息。这种不对称性也解释了为什么我们始终聚焦于\textbf{关于某个特定变量 <math>S</math> 的信息},因为在一般情况下,分析的结果会依赖于我们关注的是哪个变量。
 +
 
== 冗余信息计算方法 ==
 
== 冗余信息计算方法 ==
 
此处的计算是指不同的冗余信息定义:
 
此处的计算是指不同的冗余信息定义:
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