对于provide4理论，我们提供了四个方面的重归一化方案不变量的结构分析。 我们对不变量进行了完整的讨论（最多四个循环），并在五个循环中包含了部分结果，这表明不变量比天真的预期多得多。 我们还表明，在一个明确定义的方案类别中，一顶点可归约的贡献可能会一直被忽略，当然其中包括MS。

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只 描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工 作机制是什么。3 在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向 量表示。