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NIS+也存在一些局限性。

NIS+也存在一些局限性。

①NIS+需要大量的训练数据来学习宏观动态和粗粒化策略，这在很多现实情况下可能是不可行的。如果培训不充分，可能导致CE的错误识别。因此，有必要结合其他数值方法，如ΦID<ref name=":0" />，以作出准确的判断。NIS+的一个优点是它能够识别粗粒化的宏观状态，然后可以将其用作ΦID<ref name=":0" />的输入。

①NIS+需要大量的训练数据来学习宏观动态和粗粒化策略，这在很多现实情况下可能是不可行的。如果训练不充分，可能导致CE的错误识别。因此，有必要结合其他数值方法，如ΦID<ref name=":0" />，以作出准确的判断。NIS+的一个优点是它能够识别粗粒化的宏观状态，然后可以将其用作ΦID<ref name=":0" />的输入。

②神经网络的可解释性。增强学习模型的可解释性可以提供对潜在机制的有价值的见解，并提高结果的可信度。

②神经网络的可解释性。增强学习模型的可解释性可以提供对潜在机制的有价值的见解，并提高结果的可信度。

③作者的工作是对<ref name=":8" /><ref name=":9" />中提出的研究的延伸，这些研究假设动力学是马尔可夫的。然而，当动态表现出强烈的非马尔可夫特征时，量化涌现的替代框架，如<ref name=":0" /><ref name=":10" />中提出的框架，可能具有更大的优势。

③作者的工作是对<ref name=":8" /><ref name=":9" />中提出的研究的延伸，这些研究假设动力学是马尔可夫的。然而，当动态表现出强烈的非马尔可夫特征时，其他量化涌现的框架，如<ref name=":0" /><ref name=":10" />中提出的框架，可能具有更大的优势。

 

= 参考文献 =

= 参考文献 =