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→因果涌现最优化时粗粒化参数的解集
其中<math>
其中<math>
V=（V_1，\dots，V_n）
V=(V_1，\dots，V_n)
</math>，<math>
</math>，<math>
V_i
V_i
\lambda_i
\lambda_i
</math>相对应的特征向量，<math>
</math>相对应的特征向量，<math>
i=1，\ddots，n,\lambda_i,\lambda _1\geq\dots\geq\lambda_n
i=1，\dots，n,\lambda_i,\lambda _1\geq\dots\geq\lambda_n
</math>，<math>
</math>，<math>
\tilde{W}_k\in \mathcal{R}^{k\times k}
\tilde{W}_k\in \mathcal{R}^{k\times k}
</math>可以是任何可逆矩阵。
</math>可以是任何可逆矩阵。