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最优线性写入能延后干扰，仍然有边界
本页问题
手算例说明写入能改善；曲线检查改善在哪个范围成立。
AM08/b0 · 先读外积线
灰线是前面直接累加的办法。先沿着它看，记忆条目增加，干扰逐渐上升。它在大约65条附近到达这条比较线。这里把维度固定，所以我们不会把参数规模的变化误认为写入方法的收益。
教师备课：指图与模拟问答
指图与推进 · 不朗读读d_k=64与两轴，沿外积线找到R=1附近的M=65。
AM08/b1 · 显露最优线性线
再看一起拟合所有关联的写法。在这些key线性独立的条件下，64条以内可以精确读回。超过这个数量以后，它也开始出现干扰。在这个误差口径下，到达比较线的位置大约从65推到了128，但后半段已经不是精确恢复。这说明，怎样把内容写进相同的结构，确实会影响能读回多少。 这条线的超载部分采用各向同性近似，不能把精确恢复区间延长到128。
进一步解释
超载时$P=K(K^\top K)^{-1}K^\top$，目标项为$P_{jj}v_j$，不能把分母固定为$\|v_j\|$。$\sum_{i\ne j}P_{ij}^2=P_{jj}-P_{jj}^2$。若$P_{jj}\approx d_k/M$，则R约为$\sqrt{M/d_k-1}$。
教师备课：指图与模拟问答
指图与推进 · 不朗读先指M≤64的零误差区，再指约128的阈值；分开精确恢复与近似曲线。
AM08/b2 · 指向两条线后段
当条目数继续增大，两条线都上升。更好的线性写入改善了问题，却没有让问题消失。下面我们保留这个结论，回到第三条路：既然每次都在加权value，能不能改变这些权重的形成方式？
教师备课：指图与模拟问答
指图与推进 · 不朗读指两线的上升后段，留下改变读取规则的问题。
接下来
写入这条路看清楚了。现在只改变读时对弱匹配的处理。
补充推导、边界与来源
手算例说明写入能改善；曲线检查改善在哪个范围成立。
M>d_k且K满列秩时，W*=VᵀK(KᵀK)⁻¹。权重矩阵P=K(KᵀK)⁻¹Kᵀ是投影，目标贡献是P_jj v_j，不能仍把目标系数写成1。由Σ_(i≠j)P_ij²=P_jj−P_jj²，若P_jj≈d_k/M，比值近似√(M/d_k−1)。因此约2d_k是“干扰约等于信号”的量级，不是精确恢复2d_k条。全节R的分母是实际目标项a_jj v_j，所以它不普遍等于||f(k_j)−v_j||/||v_j||，更不是错误率。
来源与继续阅读
I03 原阅读材料。旧阅读材料保留自身的算例与记号；不要将旧三条目行向量例与本节两条目列向量例混算。
本页证据与条件
教学独立复算：随机球面向量RMS理论曲线