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Thin-PID&Flow-PID工作将高斯随机型变量系统的PID研究再在~G-PID的基础之上推进了一大步。
Thin-PID&Flow-PID工作将高斯随机型变量系统的PID研究再在~G-PID的基础之上推进了一大步。
Wenyuan Zhao 、Chao Tian等人在2025年发表的工作中发现将Bertschinger给出的部分信息原子定义限制在高斯分布集$$\Delta G$$上，对其优化解的搜索空间添加高斯约束的限制后，在所得受限集合内进行优化,可得到GPID的最优解——这意味着对优化解的搜索空间做高斯性假设的限制，无损其最优性，从而进一步强化了~G-PID方法的结论。
Wenyuan Zhao 、Chao Tian等人在2025年发表的工作中发现将Bertschinger给出的部分信息原子定义限制在高斯分布集<math>\Delta G</math>上，对其优化解的搜索空间添加高斯约束的限制后，在所得受限集合内进行优化,可得到GPID的最优解——这意味着对优化解的搜索空间做高斯性假设的限制，无损其最优性，从而进一步强化了~G-PID方法的结论。
Wenyuan Zhao 、Chao Tian等人给出了GPID协同信息的优化问题形式及相应的计算格式，将其命名为Thin-PID方法。
Wenyuan Zhao 、Chao Tian等人给出了GPID协同信息的优化问题形式及相应的计算格式，将其命名为Thin-PID方法。