定义p=jTk、 对于0和≤ h类≤ p计算样本互协方差项^C(h)。第2步。表示^∑p对应的样本自协方差矩阵(等式(41))。第3步。h({ZZT})≈对数(2πe)+对数det公司^∑pdet公司^∑p-1..算法4 q阶增量熵的估计。输入:Y=(^Y,…,^yT):新资产回报的样本路径A.XXX=(^XXX,…,^xxxT):参考池中n个资产和因子回报的样本路径P.q:稀疏参数。输出:hq估计值({yt}|{xxxt})。假设:A1:{yt,xxxt}是平稳的和遍历的。步骤:步骤0。归一化Y和XXX,使每列具有样本方差2/(πe)。第1步。样本k{1,…,n}的随机划分为大小为q的子集。步骤2。对于随机分区j中的每个子集i,1≤ j≤ k、 通过选择索引位于子集i中的XXX列来定义XXXIJ。步骤3。对于每个i,j,使用算法1、2或3中的一种来估计熵率,首先用ZZZ=Y,然后用ZZZ=XXXij,最后用ZZZ=[Y,XXXij],并表示iij前两个估计熵率之和与最后一个熵率之和之间的差异。第4步。IDq(A;P)≈ 迷你型,j1/Iij。1 d ef l z 7 6\\uC复杂度:2”““3计算Lempel-根据[1]提供的服务质量的Ziv c o m plex i t y f a c h a r a c t e r s a s。5:参数S:用于形成其复杂性将符合e v al u t e的服务的c h a r a c t e r S。