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其中,[math]\xi\sim \mathcal{N}(0,\Sigma)[/math],<math>\Sigma</math>是高斯噪声<math>\xi</math>的协方差矩阵。
其中,[math]\xi\sim \mathcal{N}(0,\Sigma)[/math],<math>\Sigma</math>是高斯噪声<math>\xi</math>的协方差矩阵。
−
首先,我们将[math]\mathbf{x}[/math]干预成<math>[-L/2,L/2]^n\subset\mathcal{R}^n</math>上的均匀分布,<math>[-
L,L
]^n</math>表示n维空间中的超立方体,我们假设<math>\mathbf{y}\in\mathcal{R}^m</math>,其中<math>n</math>和<math>m</math>是正整数。只存在观测噪声的情况下,EI可以推广为以下形式:
+
首先,我们将[math]\mathbf{x}[/math]干预成<math>[-L/2,L/2]^n\subset\mathcal{R}^n</math>上的均匀分布,<math>[-
L/2,L/2
]^n</math>表示n维空间中的超立方体,我们假设<math>\mathbf{y}\in\mathcal{R}^m</math>,其中<math>n</math>和<math>m</math>是正整数。只存在观测噪声的情况下,EI可以推广为以下形式:
{{NumBlk|:|
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Jake
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