用专业学术的英语来翻译：上一小节提到之前的转移矩阵方法难以适用到样本依赖噪音并当噪音概率后验估计不准时效果不佳这主要是由于概率A与B分布之间存在差距我们针对此希望提出一个量来

衡量这种差距。具体而言，我们引入了一个衡量概率分布之间差异的指标，称为KL散度（Kullback-Leibler divergence）。KL散度可以用于比较两个概率分布的相似程度，其计算方法为将一个概率分布的每个元素与另一个概率分布对应元素的比值相乘，并对结果取对数，再将相乘结果相加。通过计算KL散度，我们可以量化概率分布之间的差异程度，并据此设计更准确的转移矩阵方法来处理样本依赖噪音和噪音概率后验估计不准的情况。