最小化信息矩阵的行列式如何等效于最大化微分香农熵？Math SE上发布了一个类似的问题，但没有得到严格的回答。

我的理解是：通过最小化信息矩阵的行列式，我们试图最小化估计量与真实分布的偏差，因为理想情况下，0 行列式意味着奇异性或估计量与实际分布的 0 偏差。（这是正确的理解吗？如果是，那么就会出现以下问题）

问题：这与最大化微分香农熵有什么关系？我们如何最大化信息？