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→NIS+ 框架有效性的验证（数值实验）
== NIS+ 框架有效性的验证（数值实验） ==
== NIS+ 框架有效性的验证（数值实验） ==
在此部分中，作者通过四组数据验证NIS+框架有效性：[[SIR]]数据、[[鸟群算法|Boids模型]]数据、[[生命游戏模型]]数据、大脑fMRI真实数据。实验数据包括人脑的核磁共振真实的成像数据和不同的人工模型(动态系统、多主体系统和元胞自动机)生成的数据。每个实验中，作者评估了NIS+的[[因果涌现]]识别能力和泛化能力。
在此部分中，作者通过四组数据验证NIS+框架有效性：[[SIR模型]]数据、[[鸟群算法|Boids模型]]数据、[[生命游戏模型]]数据、大脑fMRI真实数据。实验数据包括人脑的核磁共振真实的成像数据和不同的人工模型(动态系统、多主体系统和元胞自动机)生成的数据。每个实验中，作者评估了NIS+的[[因果涌现]]识别能力和泛化能力。
=== SIR数据 ===
=== SIR模型数据 ===
[[SIR]]（Susceptible<math>\rightarrow</math>Infected<math>\rightarrow</math>Recovered Model）模型是一个简单的宏观动态系统，而微观变量是通过在宏观变量中引入噪声来产生的。这是一个已知宏观机制的玩具模型，可以验证NIS+是否真的做到了宏观[[有效信息]]最大化。
[[SIR]]（Susceptible<math>\rightarrow</math>Infected<math>\rightarrow</math>Recovered Model）模型是一个简单的宏观动态系统，而微观变量是通过在宏观变量中引入噪声来产生的。这是一个已知宏观机制的玩具模型，可以验证NIS+是否真的做到了宏观[[有效信息]]最大化。