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非显式函数的拉普拉斯变换

是指在拉普拉斯变换中，被转换的函数无法直接表示为时间的函数形式。它是一种数学工具，用于将一个函数从时间域转换到复频率域，从而方便进行系统分析和解决微分方程。

在非显式函数的拉普拉斯变换中，被转换的函数通常以差分方程或递推关系的形式给出，而不是直接的函数表达式。这种情况下，我们可以通过将差分方程或递推关系应用拉普拉斯变换来得到复频率域的表达式。

非显式函数的拉普拉斯变换在信号处理、控制系统、电路分析等领域中具有广泛的应用。通过将系统的差分方程或递推关系转换到复频率域，我们可以更方便地分析系统的稳定性、频率响应、传递函数等性质。

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    ，即由特征值的多项式代替特征向量，使得图卷积不再显式依赖特征向量，参数由n降为K，卷积是局部的半径为K（例如，K为距中心节点的跳数），解决了上述问题。...通过以本节点为中心随机游走选取固定个数的邻居，然后聚合邻居节点的信息来更新中心节点。 ICLR, 2017 GCN. 将节点的一阶邻居的特征经过变换后加权平均，权重由拉普拉斯矩阵得到。...认为GCN中根本没有实现卷积，它没有参数共享，权重靠的是拉普拉斯矩阵。参数共享只是用在特征变换中。...更一般的空间方法是这样的，空间方法需要多个图上的核函数，每一个核函数定义了一种度量图上任意两个节点相似度的方式，所谓卷积就是对这些不同相似度定义方式的加权平均，卷积核的参数就是核函数的权重，核函数才是我们需要定义的基础...核函数在谱方法里就是核变换的基；在空间方法里就是我们要选择哪些邻居，它们的相似度怎么样。

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