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</math>的<math>\mathbf{y}
 
</math>的<math>\mathbf{y}
   −
</math>条件分布是高斯分布,<math>[\math]p(\mathbf{y}|\mathbf{x})=\mathcal{N}(f(\mathbf{x}),\Sigma)[\math]
+
</math>条件分布是高斯分布,<math>p(\mathbf{y}|\mathbf{x})=\mathcal{N}(f(\mathbf{x}),\Sigma)
 
</math>。因此,方EI计算中的期望项可以写成:
 
</math>。因此,方EI计算中的期望项可以写成:
 +
 +
<math>\left|\det\left(\frac{\partial_\mathbf{x} f(\mathbf{x})}{\Sigma^{1/2}}\right)\right|^2=\left|\det\left(\mathbb{E}_{\mathbf{y}|\mathbf{x}}\left[\partial_{\mu}\partial_{\nu}\ln p(\mathbf{y}|\mathbf{x})\right]\right)\right|,
 +
</math>
    
协同披露中,数据集,潜在特性,中间量之间存存在马尔可夫动力学的性质。
 
协同披露中,数据集,潜在特性,中间量之间存存在马尔可夫动力学的性质。
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