“讨论:NIS+”的版本间的差异
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=NIS+数值试验= | =NIS+数值试验= | ||
| − | + | YMZ：句子没有问题了，但人称总感觉怪怪的。目前文中第一人称第三人称都有，要整体统一一下。我觉得还是要用第三人称，但“学者”看起来就怪怪的～要不统一用“作者”？ | |
| − | + | PLL：学者改为作者没问题，我们要全部都改吗？“这些系统展现出丰富的非线性动力学行为，如果我们仅关注微观的尺度，会发现它们的行为非常复杂且难以预测。当我们从更宏观的尺度观察这些系统时，可以用更加简洁的规律来解释和预测这些系统，这便是复杂系统独有的涌现现象。”——问题与背景，像这种，作者有没有点怪？ | |
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* 以图(a)中带点区域（）为训练数据集，以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集。 | * 以图(a)中带点区域（）为训练数据集，以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集。 | ||
这个地方再稍微解释一下数据集的设计 | 这个地方再稍微解释一下数据集的设计 | ||
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| + | PLL：以图(a)中带点区域为训练数据集，即[math]\displaystyle{ \frac{1}{3} ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集，即[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。这样训练NIS+的时候不会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据，但是测试NIS+的时候会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据，可以通过测试[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据的误差大小来比较各个模型的泛化能力。 | ||
* 设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于模型只有两个自由度（<math>S + I + R = 1 </math>），故仅用S和I构成宏观状态变量<math>\boldsymbol{y}=(S,I) </math>。 | * 设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于模型只有两个自由度（<math>S + I + R = 1 </math>），故仅用S和I构成宏观状态变量<math>\boldsymbol{y}=(S,I) </math>。 | ||
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YMZ：另外目前文中没有对SIR的具体解释。还是要给出它们的动力学方程，并说明它们分别表示的是比例。 | YMZ：另外目前文中没有对SIR的具体解释。还是要给出它们的动力学方程，并说明它们分别表示的是比例。 | ||
| − | + | PLL：已加。 | |
| − | + | ==Boids模型实验== | |
| − | * | + | * 有两个基本目标 |
| − | + | 目标划分统一一下，后面列了三个点，下文有四个小标题～ | |
| − | + | PLL：已改→此实验有四个基本目标：①NIS+识别CE的能力；②提高NIS+训练粗粒化策略的可解释性；③NIS+的泛化能力；④内在噪音和外部噪音对NIS+识别CE的影响。 | |
| − | + | 另外列目标的时候加上“NIS+”作主语或宾语 | |
| − | + | PLL：都加上了。 | |
| − | * | + | * 根据观察，CE在q = 8时达到最大值，如图(c)所示，这与本实验选择超参数q = 8（宏观变量的维度）相符。 |
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| − | + | 为什么宏观维度应该是8维？要解释一下它的物理含义。 | |
| − | + | PLL：嗯呢 | |
* 尝试解释此模型得到的宏观与微观的显式对应关系 | * 尝试解释此模型得到的宏观与微观的显式对应关系 | ||
这个叙述作为标题不太好。另外这块的语言再检查检查，还有不少翻译的痕迹和小错误～ | 这个叙述作为标题不太好。另外这块的语言再检查检查，还有不少翻译的痕迹和小错误～ | ||
2024年8月24日 (六) 21:47的版本
NIS+数值试验
YMZ：句子没有问题了，但人称总感觉怪怪的。目前文中第一人称第三人称都有，要整体统一一下。我觉得还是要用第三人称，但“学者”看起来就怪怪的～要不统一用“作者”？
PLL：学者改为作者没问题，我们要全部都改吗？“这些系统展现出丰富的非线性动力学行为，如果我们仅关注微观的尺度，会发现它们的行为非常复杂且难以预测。当我们从更宏观的尺度观察这些系统时，可以用更加简洁的规律来解释和预测这些系统，这便是复杂系统独有的涌现现象。”——问题与背景，像这种，作者有没有点怪？
SIR实验
- 这说明在编码器和解码器中使用可逆神经网络。
这句话没有说完
PLL：这说明在编码器和解码器中使用可逆神经网络会更好。
- 以图(a)中带点区域（）为训练数据集，以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集。
这个地方再稍微解释一下数据集的设计
PLL：以图(a)中带点区域为训练数据集，即[math]\displaystyle{ \frac{1}{3} ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。以图(a)中整个蓝色三角形为测试数据集，即[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ 1 }[/math]的部分。这样训练NIS+的时候不会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据，但是测试NIS+的时候会用到[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据，可以通过测试[math]\displaystyle{ 0 ≤ S ≤ \frac{1}{3} }[/math]的数据的误差大小来比较各个模型的泛化能力。
- 设置感染率β = 1、康复率γ = 0.5。由于模型只有两个自由度（[math]\displaystyle{ S + I + R = 1 }[/math]），故仅用S和I构成宏观状态变量[math]\displaystyle{ \boldsymbol{y}=(S,I) }[/math]。
YMZ：另外目前文中没有对SIR的具体解释。还是要给出它们的动力学方程，并说明它们分别表示的是比例。
PLL：已加。
Boids模型实验
- 有两个基本目标
目标划分统一一下，后面列了三个点，下文有四个小标题～
PLL：已改→此实验有四个基本目标：①NIS+识别CE的能力；②提高NIS+训练粗粒化策略的可解释性；③NIS+的泛化能力；④内在噪音和外部噪音对NIS+识别CE的影响。
另外列目标的时候加上“NIS+”作主语或宾语
PLL：都加上了。
- 根据观察，CE在q = 8时达到最大值，如图(c)所示，这与本实验选择超参数q = 8（宏观变量的维度）相符。
为什么宏观维度应该是8维？要解释一下它的物理含义。
PLL：嗯呢
- 尝试解释此模型得到的宏观与微观的显式对应关系
这个叙述作为标题不太好。另外这块的语言再检查检查，还有不少翻译的痕迹和小错误～