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→数学推导
== 数学推导 ==
== 数学推导 ==
式{{EquationNote|1}}中，数学形式是一个泛函问题，无法直接进行优化，学者将通过计算变分下界解决泛函问题。同时，在NIS+框架中，学者使用了编码器将p维的输入数据进行粗粒化，得到q维的宏观数据，下面编码器的通用逼近定理将证明编码器的可以近似粗粒化函数。
式{{EquationNote|1}}中，数学形式是一个泛函问题，无法直接进行优化，学者将通过计算并优化变分下界来解决泛函优化问题。同时，在NIS+框架中，学者使用了编码器将p维的输入数据进行粗粒化，得到q维的宏观数据，下面编码器的通用逼近定理将证明编码器的可以近似任意复杂的粗粒化函数。
在此章节，我们将使用大写字母来表示相应的随机变量。
在此章节，我们将使用大写字母来表示相应的随机变量。