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2024年6月17日 (星期一)
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*'''最大化系统动力学的有效信息'''
*'''最大化系统动力学的有效信息'''
若要寻找一个最具信息量的宏观动力学,则需在所有可能的有效策略和动力学中优化粗粒化策略和宏观动力学。
若要寻找一个最具信息量的宏观动力学,则需在所有可能的有效策略和动力学中优化粗粒化策略和宏观动力学。
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因此,粗粒化策略优化问题可以表述为:在约束方程{{
EquationNoet
|4}}和{{EquationNote|5}}下,
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因此,粗粒化策略优化问题可以表述为:在约束方程{{
EquationNote
|4}}和{{EquationNote|5}}下,
{{NumBlk|:|<blockquote><math>\max_{\phi_q,\hat{f}_{\phi_q},\phi_q^†,q} \mathcal{I}(\hat{f}_{\phi_q})</math></blockquote>|{{EquationNote|6}}}}
{{NumBlk|:|<blockquote><math>\max_{\phi_q,\hat{f}_{\phi_q},\phi_q^†,q} \mathcal{I}(\hat{f}_{\phi_q})</math></blockquote>|{{EquationNote|6}}}}
其中<math>\mathcal{I}</math>是有效信息的度量(可以是EI、Eff 或NIS主要使用的维度平均 EI。维度平均EI表示为 dEI,将于第 3.3.3 节中解析)。<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
其中<math>\mathcal{I}</math>是有效信息的度量(可以是EI、Eff 或NIS主要使用的维度平均 EI。维度平均EI表示为 dEI,将于第 3.3.3 节中解析)。<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
LJR.json
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