2. Расположение с перекрестными ссылками
Рассмотрим теперь схему с перекрестными ссылками для данных, элементы которых не располагаются полностью внутри одной какой-либо ячейки. Прежде всего, предположим (как это может быть в системе, подверженной локализованным ошибкам), что элемент может перекрыть только две соседние ячейки. Наш анализ будет зависеть от того, как мы находим перекрытие и как мы его интерпретируем.
Если бы мы занимались, к примеру, системой расположения букв, то перекрестная ссылка на соседнюю ячейку означала бы просто, что букве присвоено более широкое место в пространстве расположения. В терминах схемы раздела 1 мы имели бы длину 
в которую может попасть А. Таким образом (по-прежнему пренебрегая краевыми эффектами), мы получили бы
Заметим, что множитель во втором члене не изменился, в предположении, что априорная вероятность 
перекрытия осталась неизменной, тогда как количество информации, получаемое в результате перекрестных ссылок, 
теперь, конечно, иное; находя максимум 
по 
, и, пользуясь прежним обозначением 
, получим условие оптимума:
что дает 1,06; интересно заметить, что это значение не зависит от L.
В том же случае, когда наша классификационная система служит для непосредственного накопления статистической информации, перекрытие позволяет нам локализовать элемент. Это приводит к соотношению
и условие оптимума будет теперь
откуда — значение, также не зависящее от L.
Сравним теперь количество информации на элемент для различных методов расположения, всякий раз при оптимальных условиях. В первом случае двойного расположения при оптимальном значении 
мы имеем:
или
тогда как во втором случае
Сравнение этого последнего значения со случаем смешанной ячейки, рассмотренной в разделе 1, показывает, что система двойного расположения оказывается лучшей при условии
т. е. когда
(7.16)
а при таком малом значении L задача расположения лишается смысла.
Заметим в заключение, что не представляет труда рассмотрение схемы, в которой элементы данных имеют некоторое
статистическое распределение по длине. Так, если плотность вероятностей I есть 
, то, например, для расположения со смешанной ячейкой (см. (7.7)) имеем:
Если взять
то после некоторых преобразований получаем условие максимальной информации:
что для случая 
рассмотренного ранее, дает:
Во всех рассмотренных примерах мы имели дело с элементами, которые могут быть классифицированы (расположены) вдоль линии, в одном измерении. Сходные соображения могут быть развиты для элементов, зависящих от двух, трех и более переменных; такие элементы должны быть классифицированы на плоскости, в объеме или в многомерном пространстве. В этих условиях существенно изменится положение с перекрытием, так как один элемент может теперь перекрывать несколько различных ячеек.
