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讨论:NIS+ (查看源代码)

2024年8月26日 (一) 10:42的版本

删除1,375字节、 2024年8月26日 (星期一)

第4行：第4行：

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？

+

YMZ：这种的不用改，像实验描述里用“我们”指代作者要改

==SIR实验==

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* 这说明在编码器和解码器中使用可逆神经网络。

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我觉得“二”和“三”两部分可以合并

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~~这句话没有说完~~

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~~PLL：这说明在编码器和解码器中使用可逆神经网络会更好。~~

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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。

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~~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。

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* ~~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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* 其次，为了检验NIS+检测和识别CE的能力，我们计算随着噪音的增大

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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。~~

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这里的“我们”就是需要改的那种

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~~PLL：已加。~~

==Boids模型实验==

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* 有两个基本目标

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~~目标划分统一一下，后面列了三个点，下文有四个小标题～~~

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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。

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~~另外列目标的时候加上“NIS+”作主语或宾语~~

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~~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。

Matthew

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