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其中，<math>\mathbf{z}_{p-q} \sim \mathcal{N}(0, \mathcal{I}_{p-q})</math> 是 <math>p-q</math> 维的高斯随机噪声，<math>\mathcal{I}_{p-q}</math> 是同维度的单位矩阵。这样可以结合 <math>\mathbf{x}_q</math> 和一个来自 <math>p-q</math> 维标准正态分布的随机样本 <math>\mathbf{z}_{p-q}</math> 生成微观状态。
其中，<math>\mathbf{z}_{p-q} \sim \mathcal{N}(0, \mathcal{I}_{p-q})</math> 是 <math>p-q</math> 维的高斯随机噪声，<math>\mathcal{I}_{p-q}</math> 是同维度的单位矩阵。这样可以结合 <math>\mathbf{x}_q</math> 和一个来自 <math>p-q</math> 维标准正态分布的随机样本 <math>\mathbf{z}_{p-q}</math> 生成微观状态。
解码器可以被视为条件概率 <math>Pr(\hat{\mathbf{x}}_{t+1} | \mathbf{y}(t+1))</math> 的生成模型<ref name=":3">Li, S.H.; Wang, L. Neural Network Renormalization Group. Phys. Rev. Lett. 2018, 121, 260601.</ref><ref name=":4">Hu,H.; Wu,D.; You, Y.Z.; Olshausen, B.; Chen, Y. RG-Flow: A hierarchical and explainable flow model based on renormalization group and sparse prior. Mach. Learn. Sci. Technol. 2022, 3, 035009.</ref>，而编码器执行粗粒化过程（也可以称为重整化Renormalization）。
解码器可以被视为条件概率 <math>Pr(\hat{\mathbf{x}}_{t+1} | \mathbf{y}(t+1))</math> 的生成模型<ref name=":3">Li, S.H.; Wang, L. Neural Network Renormalization Group. Phys. Rev. Lett. 2018, 121, 260601.</ref><ref name=":4">Hu,H.; Wu,D.; You, Y.Z.; Olshausen, B.; Chen, Y. RG-Flow: A hierarchical and explainable flow model based on renormalization group and sparse prior. Mach. Learn. Sci. Technol. 2022, 3, 035009.</ref>，而编码器执行粗粒化过程（也可以称为[[重整化]]Renormalization）。
==使用可逆神经网络的原因==
==使用可逆神经网络的原因==