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'''<big>渗流模型的数学框架</big>'''

'''<big>渗流模型的数学框架</big>'''

渗流模型的数学框架基于图论，尤其是双分图（Bipartite Graph）模型。在这个图中，一类节点代表实体（如人、物体），另一类节点代表属性（如行为、特征）。边表示实体和属性之间的关系或配对。随着训练数据的增加，边的数量增加，最终当模型学习到足够的配对时，图中会形成一个巨大的连通子图 。这一过程类似于渗流模型中在临界点时，多个小簇合并形成一个大簇的现象 。

渗流模型的数学框架基于图论，尤其是二分图（Bipartite Graph）模型。在这个图中，一类节点代表实体（如人、物体），另一类节点代表属性（如行为、特征）。边表示实体和属性之间的关系或配对。随着训练数据的增加，边的数量增加，最终当模型学习到足够的配对时，图中会形成一个巨大的连通子图 。这一过程类似于渗流模型中在临界点时，多个小簇合并形成一个大簇的现象 。

'''<big>渗流阈值与涌现现象</big>'''

'''<big>渗流阈值与涌现现象</big>'''

Lubana, E. S., Kawaguchi, K., Dick, R. P., & Tanaka, H. (2024). A Percolation Model of Emergence: Analyzing Transformers Trained on a Formal Language (arXiv:2408.12578). arXiv. <nowiki>https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.12578</nowiki>

Lubana, E. S., Kawaguchi, K., Dick, R. P., & Tanaka, H. (2024). A Percolation Model of Emergence: Analyzing Transformers Trained on a Formal Language (arXiv:2408.12578). arXiv. <nowiki>https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.12578</nowiki>

==AI生物学==

==AI生物学==