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式中,<math>x_{t}</math>、<math>x_{t+1}</math>表示可观测的微观数据,<math>y_{t}</math>、<math>y_{t+1}</math>表示经过粗粒化函数<math>\phi</math>得到的宏观数据,这里[math]\phi=\psi_{\omega}\circ \chi[/math],其中[math]\psi_{\omega}[/math]为一个可逆函数,参数为[math]\omega[/math];[math]\chi[/math]为投影操作。<math>
+
式中,<math>x_{t}</math>、<math>x_{t+1}</math>表示可观测的微观数据,<math>y_{t}</math>、<math>y_{t+1}</math>表示经过粗粒化函数<math>\phi</math>得到的宏观数据,这里[math]\phi=\psi_{\omega}\circ \chi[/math],其中[math]\psi_{\omega}[/math]为一个可逆函数,参数为[math]\omega[/math];[math]\chi[/math]为投影操作,[math]\circ[/math]为函数符合。<math>
 
\hat{y}_{t+1}
 
\hat{y}_{t+1}
 
</math>表示<math>
 
</math>表示<math>
第363行: 第363行:  
</math>表示<math>\hat{y}_{t+1}</math>经过反粗粒化函数<math>
 
</math>表示<math>\hat{y}_{t+1}</math>经过反粗粒化函数<math>
 
\phi^{\dagger}
 
\phi^{\dagger}
</math>(这里反粗粒化函数[math]\phi^{\dagger}=\psi^{-1}_{\omega}(y,\xi)[/math],[math]\xi[/math]为一个正态分布随机数)得到的预测的<math>
+
</math>(这里反粗粒化函数[math]\phi^{\dagger}=\psi^{-1}_{\omega}(y\bigoplus\xi)[/math],[math]\bigoplus[/math]为向量拼接运算符,[math]\xi[/math]为一个正态分布随机数)得到的预测的<math>
 
t+1
 
t+1
 
</math>时刻微观变量值,<math> g: R_q → R_q  </math>表示反宏观动力学函数,可以根据<math>
 
</math>时刻微观变量值,<math> g: R_q → R_q  </math>表示反宏观动力学函数,可以根据<math>
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