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→关键定理与证明
</math>表示时间t+1的宏观状态<math>
</math>表示时间t+1的宏观状态<math>
y_{t+1}
y_{t+1}
</math>对应的随机变量。<math>\tilde{\dot} </math>表示<math>X</math>被干预后的对应的随机变量。<math>\hat{X} </math>表示神经网络对<math>X</math>的预测。
</math>对应的随机变量。对于任意随机变量<math>V</math>， <math>\tilde{V} </math>表示<math>X</math>被干预后的随机变量<math>V</math>。<math>\hat{X} </math>表示神经网络对<math>X</math>的预测。
=== 宏观EI的变分下界 ===
=== 宏观EI的变分下界 ===