更改

\tilde{\mathbf{x}}_2 = \mathbf{x} - \xi \\

\tilde{\mathbf{x}}_2 = \mathbf{x} - \xi \\

\end{cases}</math></blockquote>|{{EquationRef|27}}}}

\end{cases}</math></blockquote>|{{EquationRef|27}}}}

其中<math>\xi \sim \mathcal{N}(0,\sigma)</math> 是符合二维高斯分布的随机数值，<math>\sigma</math> 是位置与速度标准差的向量。将状态<math>\mathbf{x}</math>理解为潜在宏观状态，测量微观状态<math>\tilde{\mathbf{x}}_1</math>，<math>\tilde{\mathbf{x}}_2</math>。 NIS从测量值中恢复潜在的宏观X。

其中<math>\xi \sim \mathcal{N}(0,\sigma)</math> 是符合二维高斯分布的随机数值，<math>\sigma</math> 是位置与速度标准差的向量。将状态<math>\mathbf{x}</math>理解为潜在宏观状态，测量微观状态<math>\tilde{\mathbf{x}}_1</math>，<math>\tilde{\mathbf{x}}_2</math>。 NIS从测量值中恢复潜在的宏观态[math]\mathbf{x}_t[/math]。

根据式{{EquationNote|27}}，影响状态测量的噪音可以通过叠加两通道的数据消除。因此，如果在NIS中输入两个测量值的宏观状态，则可简单地获得正确的动力学。使用Euler方法（<math>dt = 1</math>）采样<math>10,000</math>批批次的数据，并在每个批次中生成100个随机初始状态并执行一个步骤动力学，求得下一个时间步长中的状态。使用这些数据来训练神经网络，同时使用相同的数据集来训练具有相同数量参数的普通前馈神经网络以作比较。 结果如下图所示。

根据式{{EquationNote|27}}，影响状态测量的噪音可以通过叠加两通道的数据消除。因此，如果在NIS中输入两个测量值的宏观状态，则可简单地获得正确的动力学。使用Euler方法（<math>dt = 1</math>）采样<math>10,000</math>批批次的数据，并在每个批次中生成100个随机初始状态并执行一个步骤动力学，求得下一个时间步长中的状态。使用这些数据来训练神经网络，同时使用相同的数据集来训练具有相同数量参数的普通前馈神经网络以作比较。 结果如下图所示。