目录文档-技术白皮书(V5.05)09-EFT.WP.Core.Density v1.0

附录D 公式表与推导


I. 使用说明与编号口径


II. 公设与测度归一化(P91 系)

  1. P91-1(measure 显式)
    ∫ p(x) dx = 1;( ∫_V rho(x,t) dV ) 定义物理总量。dx、dV 分别为基测度元。
  2. P91-2(unit/dim 守恒)
    dim( ∫ rho dV ) = dim(rho) * dim(V);禁止将无量纲 p(x) 与具量纲 rho(x,t) 混写。
  3. P91-3(normalization discipline)
    离散情形 sum_i p_i = 1;直方图密度 p_hat = count / ( N * Delta )(见 S92-10)。
  4. 推导要点
    • 以勒贝格积分的可加性与线性为基。
    • 通过单位齐次性 check_dim(expr) 验证守恒。

III. 连续性与守恒(S92-1, S92-2)

  1. S92-1(连续性方程,含源汇)
    ∂_t rho(x,t) + ∇·J(x,t) = s(x,t)
  2. S92-2(总量守恒判据)
    d/dt ( ∫V rho dV ) = - ( ∮{∂V} J·n dS ) + ( ∫_V s dV )
  3. 推导要点
    • 对 S92-1 体积分并用散度定理 ( ∫_V ∇·J dV ) = ( ∮_{∂V} J·n dS )。
    • s=0 且 J·n|_{∂V}=0 时,总量 M = ( ∫_V rho dV ) 不随时变。

IV. 概率密度、似然与 Fisher 信息(S92-3, S92-4)

  1. S92-3(独立样本的似然)
    L(theta) = ∏_{i=1}^N p( x_i | theta )
  2. S92-4(Fisher 信息)
    I_F(theta) = E[ ( ∂_theta log p(X|theta) )^T ( ∂_theta log p(X|theta) ) ]
  3. 推导要点
    • ∂_theta log L = ∑ ∂_theta log p(x_i|theta);极大似然满足 ∂_theta log L = 0。
    • 对正则族,I_F = - E[ ∂^2_{theta} log p ] 与方差下界见 S92-17。

V. 核密度估计与误差(S92-5, S92-6)

  1. S92-5(1D KDE)
    kde_h(x) = ( 1 / ( N h ) ) * ∑_{i=1}^N K( ( x - x_i ) / h )
  2. S92-6(均方积分误差 MISE)
    MISE(h) = Var_term(h) + Bias_term(h)
    AMISE(h) ≈ ( R(K) / ( N h ) ) + ( ( mu2(K)^2 / 4 ) * h^4 * R( f'' ) )
  3. 推导要点
    • E[ kde_h(x) ] = ( K_h * f )(x),Bias ≈ ( mu2(K) * h^2 / 2 ) * f''(x)。
    • Var[ kde_h(x) ] ≈ ( f(x) * R(K) ) / ( N h )。
    • 令 d(AMISE)/dh = 0 得最优带宽阶 h* ∝ N^{-1/5}(1D)。

VI. 空间与时空强度(S92-7)

  1. S92-7(强度到计数)
    Lambda(A) = ( ∫_A lambda(x) dV ),事件数 N(A) ~ Poisson( Lambda(A) )(Poisson 情形)
  2. Hawkes 强度(参考本卷第5章)
    lambda(t) = mu + ( ∑_k H(t - t_k) ),其中 H(·) 为核,满足稳定性 ( ∫ H dt ) < 1。
  3. 推导要点
    • Campbell 定理给出 E[ N(A) ] = Lambda(A)。
    • Hawkes 的均值强度解:E[lambda] = mu / ( 1 - ∫ H )。

VII. 谱密度与窗归一化(S92-8, S92-9)

  1. S92-8(等效噪声带宽)
    ENBW_Hz = fs * ( ∑{n=0}^{N-1} w[n]^2 ) / ( ∑{n=0}^{N-1} w[n] )^2
  2. S92-9(窗功率系数)
    U_w = ( 1 / N ) * ∑_{n=0}^{N-1} w[n]^2
  3. 能量一致性(单侧 PSD 的经验口径)
    ∫_{0}^{fs/2} S_xx(f) df ≈ var(x)(在正确窗归一与去均值条件下)
  4. 推导要点
    • Welch 法将段内方差经窗能量 U_w 与 ENBW_Hz 折算为谱密度。
    • 单侧谱在 f=0 与 f=fs/2 不乘以 2(见全书统一规则)。

VIII. 离散化与直方图守恒(S92-10, S92-11)

  1. S92-10(直方图密度)
    p_hat[j] = count[j] / ( N * Delta )
  2. S92-11(体素化总量守恒)
    mass_preserve = ( ∑_i rho_i * V_i )(应等于连续积分的数值近似)
  3. 推导要点
    • ∑_j p_hat[j] * Delta = 1。
    • 网格细化/粗化需保持 ∑ rho_i V_i 不变(见 Mx-96)。

IX. 正则化与最大熵(S92-12, S92-13)

  1. S92-12(变分型稀疏-平滑混合)
    argmin_rho || A rho - y ||_2^2 + lambda * || ∇rho ||_1
  2. S92-13(最大熵解,矩约束)
    p*(x) ∝ exp( ∑_{k=1}^m lambda_k * phi_k(x) )
  3. 推导要点
    • S92-12 以 rho 的一阶差分近似 ∇rho,通过 ADMM 或 PDHG 求解。
    • S92-13 建立 Lagrangian:L = -∫ p log p dx + ∑ lambda_k ( ∫ p phi_k dx - c_k ) + alpha ( ∫ p dx - 1 ),对 p 取变分得指数族形态。

X. 归一化与校准(S92-14, S92-15)与到达时两口径

  1. S92-14(标准化)
    z = ( x - mu_x ) / sigma_x
  2. S92-15(变量变换含雅可比)
    p_Y(y) = p_X( x(y) ) * | det( ∂x / ∂y ) |
  3. 到达时两口径(跨卷锚点,与《Core.Sea》第8章一致)
    T_arr = ( 1 / c_ref ) * ( ∫{gamma(ell)} n_eff d ell )
    T_arr = ( ∫
    {gamma(ell)} ( n_eff / c_ref ) d ell )
    delta_form = | ( 1 / c_ref ) * ( ∫ n_eff d ell ) - ( ∫ ( n_eff / c_ref ) d ell ) |
  4. 推导要点
    • S92-15 由概率守恒 P( x ∈ dx ) = P( y ∈ dy ) 推得。
    • delta_form 作为实现口径差异的记录量,必须随数据流传递(见 Mx-98)。

XI. 不确定度与信息界(S92-16, S92-17)与传播

  1. S92-16(Fisher 信息,矩阵形式)
    I_F(theta) = E[ ( ∂_theta log p )^T ( ∂_theta log p ) ]
  2. S92-17(Cramer–Rao 下界)
    cov( theta_hat ) ≥ I_F(theta)^{-1}
  3. 传播与组合(计量学口径)
    u_c^2 = ∑i ( c_i^2 * u(x_i)^2 ) + 2 * ∑{i<j} c_i c_j * cov(x_i,x_j)
    U = k * u_c
  4. 推导要点
    • 由 score 的零均值与信息等式得到 S92-17。
    • 线性近似 g(x) 的 Delta 方法给出灵敏度系数 c_i = ∂g/∂x_i。

XII. 典型核/窗的常数与等价(速查)


XIII. 计算流程挂接(Mx-9 与 I90-)**


XIV. 发布前一致性核对清单


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