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(A,B)-n*m*k-(1,0)(0,1)

用一個網絡分類A和B，現在假設A和B的訓練集是波函數的集合，A和B也就是兩個粒子?，F在讓A和B的波函數混合得到中間狀態C，則A與B將如何分類C就將如何分裂。

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假設A和B的波函數都只有5000個獨立的狀態。

可以得到C分成兩個的概率是

如果讓n=5001，讓m=5001，則C衰變的概率顯然就是

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現在，進一步假設C分裂得到兩個無質量粒子，比如兩個光子。因為光速是恒定的可以假設光子的波函數組成的數據集的大小是一個和光速有關的定值。

K是一個常數

容易理解一個粒子的能量和這個粒子的波函數排列相關

q是一個常數

則歐拉β函數變成了

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考慮質能方程

可以得到

得到

因此質量反比于一個粒子分裂成一對光子的概率。

按照

假設3：質量正比于兩個訓練集數據的等效交叉程度。

按照假設分類準確率100%對應兩個粒子以光速遠離，也就相當于C分裂成一對光子。交叉程度越大質量越大越不容易分類，交叉程度越小質量越小越容易分類。因此假設3與質能方程的內在邏輯似乎是一致的。

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總結

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