本文深入探讨了瑞利分布与莱斯分布（Rician distribution）在归一化最大似然（NML）框架下的随机复杂度（stochastic complexity）计算。文章核心在于解决当参数空间积分发散时，如何通过限制积分域并编码边界选择，来构建一个有限且可比较的模型复杂度度量。