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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''非交换网络的均场极限'''：作者证明了即使在没有空间结构假设的情况下，具有O(1/N)突触权重缩放的[[非交换神经网络]]，其网络动态在均场极限N → ∞下，能够通过确定性的群体方程来描述。
# '''空间扩展的均场偏微分方程'''：论文中提出的均场极限是一个空间扩展的版本，这意味着即使在没有明确空间结构的网络中，均场极限也表现出空间结构的特征。这种空间结构是由O(1/N)突触权重缩放在均场极限下诱导出的个体神经元轨迹的冗余性所导致的。
# '''图极限理论的应用'''：论文利用了[[图极限理论]]（特别是[[graphons]]）来分析非交换网络的均场极限，证明了在适当的拓扑下，任意密集网络序列的动态都会收敛到具有空间扩展的确定性方程的解。
# '''弱收敛性的定义和证明'''：作者引入了依赖于核的弱度量，并通过传播极限核的规律性来证明初始数据的弱收敛性，从而完成了均场极限的证明。
这些结论为理解大规模神经网络的动态提供了新的视角，并为神经科学中的均场模型提供了更广泛的理论基础。