用专业学术英语翻译：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

衡量概率A与B分布之间的差距。为此，我们引入了一个新的指标，即KL散度（Kullback-Leibler divergence），用于衡量两个概率分布之间的差异程度。KL散度是一种非对称的度量方式，它衡量了从概率分布B到概率分布A的信息丢失量。

具体而言，KL散度被定义为概率分布B与概率分布A之间的交叉熵减去概率分布B的熵。数学表达式如下：

KL(A || B) = ∑ P(A) log(P(A)/P(B)) - ∑ P(A) log(P(A))

其中，P(A)和P(B)分别表示概率分布A和B中的概率值。

通过计算KL散度，我们可以得到一个量化指标，用于衡量概率A与B分布之间的差距。当KL散度的值越小，表示概率分布A与B之间的差异越小，反之则差异越大。

在本文中，我们将使用KL散度作为评价指标，来衡量样本依赖噪音对转移矩阵方法的影响。我们希望通过KL散度的分析结果，来判断概率后验估计的准确性，并进一步提升转移矩阵方法的效果。