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这篇论文的工作部分详细介绍了如何研究[[非交换网络]]的动态行为，特别是通过[[均场极限]]来分析。以下是这部分的主要内容：
# '''非交换网络模型'''：
#* 定义了[[非交换网络模型]]，即网络中的神经元通过具有任意连接权重的突触相互连接，这些权重满足O(1/N)的缩放条件。
# '''均场极限理论'''：
#* 利用[[均场极限理论]]来研究网络中神经元的动态行为，特别是当网络规模N趋向于无穷大时，网络动态如何收敛到确定性的群体方程。
# '''图极限理论（Graphon Theory）'''：
#* 引入了[[图极限理论]]，特别是[[图on]]的概念，来分析非交换网络的连接权重的极限行为。通过图极限理论，可以证明网络动态在均场极限下会收敛到一个具有空间扩展的[[均场偏微分方程]]（PDE）。
# '''分析技术'''：
#* 采用了超越标准混沌传播方法的分析技术，包括引入依赖于图极限核的弱度量，以及通过与空间扩展均场PDE相关的对偶后向方程传播初始数据的规律性。
# '''主要结果'''：
#* 证明了在均场极限下，非交换网络的神经元膜电位的经验测度会收敛到空间扩展均场PDE的解。这一结果表明，即使在没有明确空间结构的网络中，O(1/N)的突触权重缩放也足以产生具有空间结构的群体动态。