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extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__2ZgaK\",\"orange\":\"orange__1QDSv\",\"yellow\":\"yellow__1mKxd\",\"lime\":\"lime__3OQuR\",\"cyan\":\"cyan__3hByg\",\"blue\":\"blue__N_pXd\",\"magenta\":\"magenta__p6ayd\",\"tick\":\"tick__nv1-b\"};","import style from \"./TablePanel.less\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <table class={style.tablepanel}>\n {props.children}\n </table>\n );\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__z2C0u\",\"orange\":\"orange__3e-Zm\",\"yellow\":\"yellow__2CxNB\",\"lime\":\"lime__33JDs\",\"cyan\":\"cyan__1exnO\",\"blue\":\"blue__16AH0\",\"magenta\":\"magenta__3tO7w\",\"example\":\"example__9acWs\"};","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = 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title={\"Informazioni\"}>\n <Panel title={\"Contatti\"}>\n <ul>\n <li><a href={\"mailto:marco.villani@unimore.it\"}>Prof. Marco Villani</a></li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Archivio\"}>\n <p>\n Se sei uno <b>studente dell'Unimore</b>, puoi accedere all'<b><a href={\"https://drive.google.com/drive/folders/1GcjP1Z5UtRjyAag7qjFQ-kx3s06G8ZoP\"}>archivio del corso su Google Drive</a></b>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Esame\"}>\n <Panel title={\"Scritto\"}>\n <ul>\n <li>Scegli 2 tra 6 domande possibili</li>\n <li>90 minuti</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Appelli\"}>\n <ol>\n <li><Timer to={\"2020-06-23\"}/></li>\n <li><Timer to={\"2020-07-08\"}/></li>\n <li><Timer to={\"2020-07-22\"}/></li>\n </ol>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"NetLogo\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n NetLogo è un software di modellazione sistemi multiagente, da noi usato per le lezioni di laboratorio.\n </p>\n <p>\n Si può <a href={\"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/download.shtml\"}>scaricare</a> o <a href={\"https://www.netlogoweb.org/launch\"}>usare da browser</a>.\n </p>\n <p>\n Il suo codice sorgente è disponibile su <a href={\"https://github.com/NetLogo/NetLogo\"}>GitHub</a>, e ha una pagina di <a href={\"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/dictionary.html\"}>documentazione</a>.\n </p>\n <p>\n <b style={\"font-size: x-large;\"}><a href={\"/apprendimento/netlogo\"}>Consulta i miei appunti su NetLogo qui!</a></b>\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Sistemi dinamici\"}>\n <Panel title={\"Cosa sono?\"}>\n <p>\n Sistemi naturali o artificiali che si basano su <b>leggi reversibili e deterministiche</b>.\n </p>\n <p>\n In natura, alcuni leggi possono sembrare irreversibili a livello macroscopico, ma sono in realtà reversibili a livello microscopico.\n </p>\n <Example>\n <p>\n <a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Modello_di_Ehrenfest\"}><u>Urne di Ehrenfest</u></a>: due urne con N palline; estraggo una pallina da una urna casuale ad ogni passo e la sposto nell'altra; con tante palline il sistema appare irreversibile.\n </p>\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Fasi\"}>\n <p>\n <b>Stati</b> in cui si può trovare un sistema dinamico.\n </p>\n <p>\n Tutte insieme formano lo <i>(iper)<b>spazio delle fasi</b></i>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Attrattore\"}>\n <p>\n Lo <b>stato finale</b> di un sistema dinamico.\n </p>\n <p>\n Tutte le fasi tendono a uno specifico attrattore.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Elaborazione di informazione\"}>\n <p>\n I sistemi dinamici <b>elaborano informazione</b> attraversando fasi e raggiungendo un attrattore.\n </p>\n <Example>\n L'evoluzione biologica crea nuove specie partendo da quelle precedenti di maggiore successo fino a quando non si raggiunge la specie perfetta.\n </Example>\n <Example>\n Si può vedere l'universo come un gigantesco sistema dinamico. <a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Ipotesi_della_simulazione\"}>Che sia artificiale?</a> <a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Morte_termica_dell%27universo\"}>Qual è il suo attrattore?</a>\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Sistemi lineari\"}>\n <Panel title={\"Cosa sono?\"}>\n <p>\n Sistemi dinamici i cui cambiamenti sono descritti da <b>funzioni lineari</b>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Nodi\"}>\n <p>\n <b>Situazioni iniziali</b> di un sistema lineare.\n </p>\n <p>\n Possono essere:\n </p>\n <ul>\n <li><u>Stabili</u>: <b>convergono</b> ad un punto fisso</li>\n <li><u>Instabili</u>: <b>divergono</b> da un punto fisso</li>\n <li><a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Punto_di_sella\"}><u>Di sella</u></a></li>\n </ul>\n <p>\n Nell'insieme dei <ILatex>{r`\\mathbb{C}`}</ILatex> possono anche dare origine a:\n </p>\n <ul>\n <li><u>Spirali stabili</u>: spirali che <b>convergono</b></li>\n <li><u>Spirali instabili</u>: spirali che <b>divergono</b></li>\n <li><u>Cicli</u>: il sistema forma un ciclo diverso in base alla posizione del nodo</li>\n <li><u>Cicli limite</u>: il sistema evolve fino a formare un ciclo specifico</li>\n </ul>\n <p>\n Infine, in sistemi dissipativi può anche comparire:\n </p>\n <ul>\n <li><u>Caos</u>: il sistema evolve in maniera pseudo-casuale</li>\n </ul>\n <Example>\n Mai sentito parlare di <a href={\"https://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_Twister\"}>Mersenne Twister</a>?\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Potenziale\"}>\n <p>\n Funzione che rappresenta lo stato attuale del sistema.\n </p>\n <p>\n Gli attrattori coincidono con i suoi <b>punti di minimo</b>, detti <i>punti fissi</i>.\n </p>\n <p>\n Il suo complementare è la <b>funzione energia</b>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Agenti\"}>\n <Panel title={\"Secondo il paradigma debole\"}>\n <p>\n Sono <b>sistemi</b> con le seguenti caratteristiche:\n </p>\n <ul>\n <li><b>Autonomia</b>: agiscono gli uni indipendentemente dagli altri</li>\n <li><b>Reattività</b>: percepiscono ciò che sta nel loro ambiente e <i>reagiscono</i> ai cambiamenti di quest'ultimo</li>\n <li><b>Proattività</b>: agiscono in maniera tale da portare a termine i loro obiettivi</li>\n <li><b>Socialità</b>: comunicano con gli altri agenti, scambiando informazioni</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Secondo il paradigma forte\"}>\n <p>\n Hanno anche caratteristiche di <b>livello più alto</b> derivate dalle quattro precedenti:\n </p>\n <ul>\n <li>Conoscenza</li>\n <li>Intenzioni</li>\n <li>Emozioni</li>\n <li>Obblighi</li>\n <li>Obiettivi</li>\n <li>etc...</li>\n </ul>\n <Example>\n Gli umani possono benissimo essere considerati agenti del sistema universo.\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Caratteristiche aggiuntive\"}>\n <p>\n Gli agenti si distinguono anche in:\n </p>\n <ul>\n <li><b>Mobilità</b>: quanto e come possono muoversi nell'ambiente</li>\n <li>\n <b>Veridicità</b>: quanto producono informazioni corrette\n <Example>\n È possibile effettuare un attacco a un sistema introducendovi agenti maliziosi che producono intenzionalmente informazioni sbagliate!\n </Example>\n </li>\n <li>\n <b>Benevolenza</b>: quanto beneficiano gli altri delle loro azioni\n <Example>\n <u>Agenti malevoli</u>: ad esempio, troll in siti web<br/>\n <u>Agenti benevoli</u>: ad esempio, filtri che bannano i troll\n </Example>\n </li>\n <li>\n <b>Razionalità</b>: quanto le loro azioni sono coerenti con i loro obiettivi e lo stato dell'ambiente\n <Example>\n <u>Razionalità limitata</u>: gli agenti non conoscono completamente l'ambiente, e compiono le azioni che suppongono essere giuste\n </Example>\n </li>\n </ul>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Benefici degli agenti\"}>\n <Panel title={\"Emergenza\"}>\n <p>\n Lo sviluppo negli agenti di nuove capacità per cui non erano stati programmati.\n </p>\n <Example>\n Ad esempio, la Swarm Intelligence, descritta dopo!\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Architetture di agente\"}>\n <Panel title={\"Classe\"}>\n <p>\n Classificazione in base a <b>come prende le decisioni</b> un agente:\n </p>\n <ul>\n <li><b>Logic-based</b>: prende le decisioni attraverso deduzioni <i>logiche</i></li>\n <li><b>Reactive</b>: mappa una <i>reazione</i> a ogni situazione dell'ambiente</li>\n <li><b>Belief-desire-intention</b>: per decidere, considera le proprie <i>assunzioni sul mondo</i> (<i>belief</i>), i propri <i>desideri</i> (<i>desire</i>) e le sue <i>intenzioni</i> correnti (<i>intention</i>)</li>\n <li><b>Layered</b>: utilizza diversi <i>strati</i> di capacità cognitive per giungere a una decisione</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Comportamento\"}>\n <p>\n Classificazione in base a <b>come sono definiti gli obiettivi</b> di un agente:\n </p>\n <ul>\n <li><b>Teleonomico</b>: gli obiettivi sono predefiniti ed espliciti</li>\n <li><b>Riflessivo</b>: l'agente è libero di scegliere il suo obiettivo in base alle proprie percezioni interne</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Conoscenze\"}>\n <p>\n Classificazione in base a <b>quanto conosce dell'ambiente</b> un agente:\n </p>\n <ul>\n <li><b>Cognitivo</b>: l'agente è immediatamente a conoscenza di <b>tutto l'ambiente</b></li>\n <li><b>Reattivo</b>: l'agente deve scoprire l'ambiente con le sue capacità sensoriali</li>\n </ul>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Sistemi multi-agente\"}>\n <Panel title={\"Vantaggi\"}>\n <ul>\n <li><b>Distribuzione</b>: più agenti possono coprire aree di ambiente più vaste, o elaborare più in fretta zone più dense di informazione</li>\n <li><b>Rappresentazione</b>: i sistemi multi-agente modellano più accuratamente il mondo reale</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Feedback\"}>\n <p>\n Influenza esercitata dal sistema sugli agenti per guidarli verso il loro obiettivo.\n </p>\n <p>\n Può essere:\n </p>\n <ul>\n <li><b class={\"lime\"}>Positivo</b>: incentiva gli agenti ad avere un dato comportamento</li>\n <li><b class={\"red\"}>Negativo</b>: disincentiva gli agenti ad avere un dato comportamento</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Swarm intelligence\"}>\n <p>\n Comportamento <b>emergente</b> che si manifesta nei sistemi multiagente con tantissimi agenti.\n </p>\n <p>\n Indica la capacità di risoluzione di problemi complessi attraverso la collaborazione di più agenti semplici.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Evoluzione\"}>\n <Panel title={\"Algoritmi genetici\"}>\n <p>\n Meccanismi simili a quelli evolutivi umani che permettono ai tratti degli agenti di <b>convergere</b> verso un valore.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Fitness\"}>\n <p>\n Inizialmente definita come <b>numero di discendenti fertili</b>, solitamente indica quanto è probabile che i tratti di un individuo siano passati alla generazione successiva.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Cromosoma\"}>\n <p>\n <b>Sequenza di valori</b> che definisce uno o più tratti di un individuo.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Popolazione\"}>\n <p>\n Un <b>insieme di individui</b> aventi tutti gli stessi cromosomi.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Mutazione\"}>\n <p>\n Fenomeno che causa una <b>piccola variazione casuale nei cromosomi</b> dei figli.\n </p>\n <p>\n Previene la <b>convergenza prematura</b> in un sistema.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Crossover\"}>\n <p>\n Meccanismo di <b>costruzione dei cromosomi</b> in un figlio: i cromosomi dei genitori vengono tagliati nello stesso punto scelto a caso, e per costruire quelli del figlio viene presa una parte dal padre e l'altra parte dalla madre.\n </p>\n <p>\n Può portare al miglioramento di un individuo e allo sviluppo di nuovi tratti, ma solo nelle parti di cromosoma che sono diverse tra i due genitori.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Schema\"}>\n <p>\n <b>Sequenza di valori</b> all'interno di un cromosoma, che può includere anche sezioni in cui il valore è <b>irrilevante</b>.\n </p>\n <p>\n Gli algoritmi genetici permettono di trovare gli schemi con la <b>fitness più alta in assoluto</b> in un tempo relativamente breve: il sistema <i>generalmente</i> favorisce gli schemi corti con fitness alta.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Convergenza prematura\"}>\n <p>\n Situazione in cui si è raggiunta una soluzione non-ottimale a causa dell'assenza di novità nel sistema.\n </p>\n <p>\n Si può impedire con vari metodi: con la <b>mutazione</b>, introducendo <b>requisiti di località</b> per l'accoppiamento, scegliendo diversamente i genitori, etc...\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Sistema a classificatori\"}>\n <Panel title={\"Cosa sono?\"}>\n <p>\n Programmi che dati tanti esempi sono in grado di classificare un elemento in una o più categorie.\n </p>\n <p>\n Sono formati da <i>classificatori</i>, liste di <i>messaggi</i>, <i>detettori</i> e <i>effettori</i>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Classificatori\"}>\n <p>\n Strutture logiche che <b>elaborano</b> i messaggi.\n </p>\n <p>\n Valutano una espressione logica (<i>condizione</i>) sui messaggi in arrivo, e se questa risulta essere vera, emettono un nuovo messaggio in risposta (<i>azione</i>).\n </p>\n <Example>\n Condizione e azione possono essere considerati come due cromosomi di un algoritmo genetico!\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Messaggi\"}>\n <p>\n <b>Unità di informazione</b> di un sistema a classificatori: sono <b>generati</b> da <i>detettori</i> e <i>classificatori</i>, e <b>consumati</b> da <i>classificatori</i> ed <i>effettori</i>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Detettori\"}>\n <p>\n <b>Sensori</b> che percepiscono lo stato dell'ambiente esterno e lo riportano sotto forma di <i>messaggi</i>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Effettori\"}>\n <p>\n <b>Motori</b> che rispondono ai <i>messaggi</i> effettuando una qualche azione nell'ambiente.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Forza\"}>\n <p>\n Un <b>punteggio</b> associato ad ogni classificatore.\n </p>\n <p>\n Più un classificatore viene attivato, più la sua forza crescerà.\n </p>\n <Example>\n I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Specificità\"}>\n <p>\n Il <b>numero di condizioni che devono essere soddisfatte</b> perchè il classificatore si attivi.\n </p>\n <p>\n\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Bid\"}>\n <p>\n <b>Prodotto</b> di specificità e forza di un classificatore.\n </p>\n <p>\n Rappresenta <b>quanto è probabile che venga utilizzato</b> un dato classificatore nel caso che le condizioni di più di uno vengano soddisfatte.\n </p>\n <Example>\n È la fitness degli algoritmi genetici applicata ai classificatori.\n </Example>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Cover Detector\"}>\n <p>\n Se l'input non soddisfa nessun classificatore esistente, se ne crea uno nuovo soddisfatto dall'input attuale con una azione casuale.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Cover Effector\"}>\n <p>\n Se i classificatori emettono in output un messaggio non valido, si crea un nuovo classificatore che trasforma quel messaggio in un output valido.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Reti neurali\"}>\n <Panel title={\"Neuroni\"}>\n <p>\n Agenti che possono <b>collegarsi tra loro</b> tramite <i>sinapsi</i> (dirette) e <b>ricevere</b> ed <b>emettere</b> <i>impulsi</i> lungo di esse.\n </p>\n <p>\n Gli impulsi ricevuti vengono temporaneamente <b>memorizzati</b> dal neurone attraverso valori che decadono nel tempo.\n </p>\n <p>\n Se la somma dei valori di tutti gli impulsi ricevuti è <b>maggiore di una certa soglia</b>, allora il neurone <b>emetterà</b> un impulso.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Modello booleano\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n Un modello semplificato di rete neurale in cui vengono considerati <b>solo tempi discreti</b> (<Tick>ticks</Tick>), e non è presente la memorizzazione degli impulsi nel tempo.\n </p>\n <p>\n È stato sviluppato da <a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch\"}>Warren McCulloch</a> (un neurofisiologo) e <a href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Walter_Pitts\"}>Walter Pitts</a> (un matematico).\n </p>\n <Example>\n È importante perchè dimostra che le reti neurali <b>possono elaborare qualsiasi cosa</b>, ma incompleto perchè non descrive nessun metodo per la loro creazione automatica.\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Neuroni\"}>\n <p>\n I neuroni <b>si attivano</b> in un dato <Tick/> se la <b>somma dei loro impulsi</b> nel <Tick/> precedente è <b>maggiore o uguale a 1</b>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Intensità sinaptica\"}>\n <p>\n Le sinapsi hanno una <i>intensità</i>: è un <b>moltiplicatore</b> che viene applicato a tutti gli impulsi transitanti la sinapsi.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Funzioni logiche nel modello booleano\"}>\n <Panel title={\"NOT\"}>\n <p>\n Un neurone con una sinapsi entrante con intensità <ILatex>{r`-1`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"OR\"}>\n <p>\n Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità <ILatex>{r`1`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"AND\"}>\n <p>\n Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità <ILatex>{r`\\frac{1}{numero\\ sinapsi}`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Modello di Hopfield\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n Un'estensione del modello booleano per permettere l'apprendimento automatico delle configurazioni giuste di neuroni.\n </p>\n <p>\n È stato sviluppato da <a href={\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield\"}>John Hopfield</a> (uno scienziato).\n </p>\n <Example>\n Non è molto avanzato, ma ha portato a ulteriori studi nel campo delle reti neurali.\n </Example>\n </Panel>\n <TablePanel>\n <thead>\n <tr>\n <th><abbr title={\"Vettore / matrice\"}>v</abbr></th>\n <th><abbr title={\"Elemento singolo / scalare\"}>s</abbr></th>\n <th>Glossario</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td/>\n <td><BLatex>{r`t`}</BLatex></td>\n <td><Tick>Tick</Tick> attuale</td>\n </tr>\n <tr>\n <td/>\n <td><ILatex>{r`n`}</ILatex>, <ILatex>{r`m`}</ILatex></td>\n <td>Identificatore di un neurone specifico</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\mathbf{W}`}</BLatex></td>\n <td><BLatex>{r`w_{nm}`}</BLatex></td>\n <td>Intensità della sinapsi diretta da <ILatex>{r`n`}</ILatex> verso <ILatex>{r`m`}</ILatex></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\mathbf{\\Theta}`}</BLatex></td>\n <td><BLatex>{r`\\theta_n`}</BLatex></td>\n <td>Soglia di attivazione di un neurone</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\mathbf{X}(t)`}</BLatex></td>\n <td><BLatex>{r`x_n(t)`}</BLatex></td>\n <td>Emissione di un neurone</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\mathbf{I}(t)`}</BLatex></td>\n <td><BLatex>{r`i_n(t)`}</BLatex></td>\n <td>Somma degli ingressi di un neurone</td>\n </tr>\n <tr>\n <td/>\n <td><BLatex>{r`E`}</BLatex></td>\n <td>Energia del sistema</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\mathbf{A}`}</BLatex></td>\n <td><BLatex>{r`a_i`}</BLatex></td>\n <td>Stato di un neurone in un pattern</td>\n </tr>\n <tr>\n <td/>\n <td><BLatex>{r`Q(\\mathbf{A}, \\mathbf{B})`}</BLatex></td>\n <td>Sovrapposizione tra due pattern</td>\n </tr>\n </tbody>\n </TablePanel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Emissione\"}>\n <p>\n In ogni <Tick/>, i neuroni:\n </p>\n <ul>\n <li>Emettono <ILatex>{r`0`}</ILatex> se gli input nel <Tick/> precedente <b>erano inferiori</b> alla soglia di attivazione</li>\n <li>Emettono <ILatex>{r`1`}</ILatex> se gli input nel <Tick/> precedente <b>superavano</b> la soglia di attivazione</li>\n <li>Non cambiano stato se gli input nel <Tick/> precedente <b>erano uguali</b> alla soglia di attivazione</li>\n </ul>\n </Panel>\n <Panel title={\"Sinapsi\"}>\n <p>\n <b>Tutti</b> i neuroni del modello sono intercollegati tra loro da sinapsi.\n </p>\n <p>\n I neuroni non possono essere collegati a loro stessi.\n </p>\n <p>\n Questo porta il <b>costo computazionale</b> del modello ad essere <ILatex>{r`O(n^2)`}</ILatex>.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Energia\"}>\n <p>\n Una funzione dell'intero sistema che rappresenta il totale degli stati di tutti i neuroni e tutte le connessioni.\n </p>\n <PLatex>{r`\n E = - \\frac{1}{2} \\sum_{n, m} ( w_{nm} \\cdot x_n \\cdot x_m ) + \\sum_n ( \\theta_n \\cdot x_n )\n `}</PLatex>\n </Panel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Apprendimento hebbiano\"}>\n <p>\n Un metodo per realizzare l'apprendimento nel modello di Hopfield.\n </p>\n <p>\n Si incrementa l'intensità delle sinapsi che connettono neuroni nello stesso stato, e invece si decrementa l'intensità di quelle che connettono neuroni in stati opposti.\n </p>\n <p>\n Considerando i neuroni spenti e quelli accesi come <ILatex>{r`0`}</ILatex> e <ILatex>{r`1`}</ILatex> rispettivamente, si ha che per ogni pattern:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\Delta w_{ik} = (2 \\cdot A_i - 1)(2 \\cdot A_k - 1)\n `}</PLatex>\n <Example>\n Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!\n </Example>\n </Panel>\n <Panel title={\"Simmetria\"}>\n <p>\n Applicando l'apprendimento hebbiano al modello di Hopfield si ottengono sinapsi simmetriche.\n </p>\n <p>\n Se è valida questa proprietà, si può dimostrare che l'<b>energia del sistema è sempre decrescente</b>, e che quindi che tenderà a un punto fisso!\n </p>\n <p>\n <Todo>TODO: Dopo il prof dimostra la relazione tra input netto e overlap, e che il sistema converge al pattern più simile.</Todo>\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Overlap di due pattern\"}>\n <p>\n Il numero di neuroni attivati in entrambi i pattern.\n </p>\n <PLatex>{r`\n Q(A, B) = \\sum_{i = 1}^n A_i B_i\n `}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={\"Interferenza\"}>\n <p>\n Più pattern vengono imparati da un modello, più è facile che essi interferiscano tra loro.\n </p>\n <p>\n In caso di pattern completamente scorrelati tra loro, il limite di pattern imparabili è circa:\n </p>\n <PLatex>\n {r`0.14 \\cdot N`}\n </PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={\"Archetipi\"}>\n <p>\n Per minimizzare l'interferenza tra pattern, è possibile insegnare al modello un <i>archetipo</i>: si insegna più volte il pattern originale applicandoci una minima quantità di interferenza casuale.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Modello a percettroni\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n Un modello di rete neurale che supporta l'apprendimento e che presenta <b>più strati di neuroni</b>.\n </p>\n <p>\n Ha costi computazionali molto più bassi del modello di Hopfield.\n </p>\n </Panel>\n <TablePanel>\n <thead>\n <tr>\n <th>Simbolo</th>\n <th>Descrizione</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`N`}</BLatex></td>\n <td>Numero totale di neuroni nel sistema</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`n`}</BLatex></td>\n <td>Numero di un neurone specifico</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`w_{nm}`}</BLatex></td>\n <td>Intensità della sinapsi diretta da <ILatex>{r`n`}</ILatex> verso <ILatex>{r`m`}</ILatex></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`x_n`}</BLatex></td>\n <td>Emissione del neurone <ILatex>{r`n`}</ILatex></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`H(v)`}</BLatex></td>\n <td>Funzione che restituisce lo stato di un neurone dato un valore di input</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`\\sum_1^N ( w_n \\cdot x_n )`}</BLatex></td>\n <td>Somma degli input di un neurone</td>\n </tr>\n <tr>\n <td><BLatex>{r`b`}</BLatex></td>\n <td>Bias di un neurone</td>\n </tr>\n </tbody>\n </TablePanel>\n </Section>\n <Section>\n <Panel title={\"Percettrone\"}>\n <p>\n Una <b>rete neurale</b> che viene incapsulata all'interno di un singolo neurone.\n </p>\n <p>\n La sua emissione è determinata dalla sua funzione di emissione <ILatex>{r`H`}</ILatex>:\n </p>\n <PLatex>{r`\n x_n = H \\left( \\sum_1^N ( w_n \\cdot x_n + b) \\right)\n `}</PLatex>\n <p>\n <ILatex>{r`b`}</ILatex> è una costante configurabile, detta <i>bias</i>, che rappresenta il valore di partenza della somma degli input.\n </p>\n </Panel>\n <Panel title={\"Percettrone booleano\"}>\n <p>\n Un percettrone la cui funzione di emissione è:\n </p>\n <PLatex>{r`\n \\begin{cases}\n 1 \\qquad se\\ v > 0\\\\\n 0 \\qquad se\\ v = 0\\\\\n -1 \\qquad se\\ v < 0\n \\end{cases}\n `}</PLatex>\n </Panel>\n <Panel title={\"Apprendimento\"}>\n <p>\n Si parte da intensità casuali delle sinapsi.\n </p>\n <p>\n Si prova a classificare degli esempi pre-classificati: se un esempio viene classificato nel modo sbagliato, si alterano le intensità delle sinapsi in direzione della sua classificazione corretta.\n </p>\n <p>\n Nel caso che vi siano più strati di neuroni, allora sarà necessario ricorrere alla <a href={\"https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation\"}>backpropagation</a>, che stima l'errore di classificazione di ogni singolo neurone e li corregge di conseguenza.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n <Section title={\"Rete feed-forward\"}>\n <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n <p>\n Un modello a percettroni in cui <b>non si presentano cicli</b>.\n </p>\n <p>\n Alcuni dei neuroni che vi sono all'interno saranno dunque dei <b>neuroni sorgente</b> e dei <b>neuroni pozzo</b>.\n </p>\n </Panel>\n </Section>\n </div>\n )\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__1s_qO\",\"orange\":\"orange__8yp3v\",\"yellow\":\"yellow__zZSeb\",\"lime\":\"lime__3c_Z7\",\"cyan\":\"cyan__EdN8X\",\"blue\":\"blue__3YDdr\",\"magenta\":\"magenta__D6iXm\",\"inline\":\"inline__1yl8V\",\"block\":\"block__fPiiB\"};","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__1DpH3\",\"orange\":\"orange__3qhHo\",\"yellow\":\"yellow__mXAWd\",\"lime\":\"lime__11zmP\",\"cyan\":\"cyan__2_4sg\",\"blue\":\"blue__27hdj\",\"magenta\":\"magenta__3eYGb\",\"todo\":\"todo__2IWIS\"};","import Split from \"../Layout/Split\";\nimport {Fragment} from \"preact\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <Fragment>\n <h2>\n {props.title}\n </h2>\n <Split>\n 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};\n }\n\n else {\n parts = {\n milliseconds: 0,\n seconds: 0,\n minutes: 0,\n hours: 0,\n days: 0,\n };\n\n className += \" \" + style.expired;\n }\n }\n else {\n className += \" \" + style.unknown;\n }\n\n return (\n <div class={className} title={dateTo}>\n <div class={style.days + \" \" + style.count}>\n {parts.days}\n </div>\n <div className={style.days + \" \" + style.text}>\n giorni\n </div>\n <div class={style.hours + \" \" + style.count}>\n {parts.hours}\n </div>\n <div className={style.hours + \" \" + style.text}>\n ore\n </div>\n <div class={style.minutes + \" \" + style.count}>\n {parts.minutes}\n </div>\n <div className={style.minutes + \" \" + style.text}>\n minuti\n </div>\n <div class={style.seconds + \" \" + style.count}>\n {parts.seconds}\n </div>\n <div class={style.seconds + \" \" + style.text}>\n secondi\n </div>\n </div>\n )\n }\n}\n","import { options } from 'preact';\n\n/** @type {number} */\nlet currentIndex;\n\n/** @type {import('./internal').Component} */\nlet currentComponent;\n\n/** @type {number} */\nlet currentHook = 0;\n\n/** @type {Array<import('./internal').Component>} */\nlet afterPaintEffects = [];\n\nlet oldBeforeRender = options._render;\nlet oldAfterDiff = options.diffed;\nlet oldCommit = options._commit;\nlet oldBeforeUnmount = options.unmount;\n\nconst RAF_TIMEOUT = 100;\nlet prevRaf;\n\noptions._render = vnode => {\n\tif (oldBeforeRender) oldBeforeRender(vnode);\n\n\tcurrentComponent = vnode._component;\n\tcurrentIndex = 0;\n\n\tconst hooks = currentComponent.__hooks;\n\tif (hooks) {\n\t\thooks._pendingEffects.forEach(invokeCleanup);\n\t\thooks._pendingEffects.forEach(invokeEffect);\n\t\thooks._pendingEffects = [];\n\t}\n};\n\noptions.diffed = vnode => {\n\tif (oldAfterDiff) oldAfterDiff(vnode);\n\n\tconst c = vnode._component;\n\tif (c && c.__hooks && c.__hooks._pendingEffects.length) {\n\t\tafterPaint(afterPaintEffects.push(c));\n\t}\n};\n\noptions._commit = (vnode, commitQueue) => {\n\tcommitQueue.some(component => {\n\t\ttry {\n\t\t\tcomponent._renderCallbacks.forEach(invokeCleanup);\n\t\t\tcomponent._renderCallbacks = component._renderCallbacks.filter(cb =>\n\t\t\t\tcb._value ? invokeEffect(cb) : true\n\t\t\t);\n\t\t} catch (e) {\n\t\t\tcommitQueue.some(c => {\n\t\t\t\tif (c._renderCallbacks) c._renderCallbacks = [];\n\t\t\t});\n\t\t\tcommitQueue = [];\n\t\t\toptions._catchError(e, component._vnode);\n\t\t}\n\t});\n\n\tif (oldCommit) oldCommit(vnode, commitQueue);\n};\n\noptions.unmount = vnode => {\n\tif (oldBeforeUnmount) oldBeforeUnmount(vnode);\n\n\tconst c = vnode._component;\n\tif (c && c.__hooks) {\n\t\ttry {\n\t\t\tc.__hooks._list.forEach(invokeCleanup);\n\t\t} catch (e) {\n\t\t\toptions._catchError(e, c._vnode);\n\t\t}\n\t}\n};\n\n/**\n * Get a hook's state from the currentComponent\n * @param {number} index The index of the hook to get\n * @param {number} type The index of the hook to get\n * @returns {import('./internal').HookState}\n */\nfunction getHookState(index, type) {\n\tif (options._hook) {\n\t\toptions._hook(currentComponent, index, currentHook || type);\n\t}\n\tcurrentHook = 0;\n\n\t// Largely inspired by:\n\t// * https://github.com/michael-klein/funcy.js/blob/f6be73468e6ec46b0ff5aa3cc4c9baf72a29025a/src/hooks/core_hooks.mjs\n\t// * https://github.com/michael-klein/funcy.js/blob/650beaa58c43c33a74820a3c98b3c7079cf2e333/src/renderer.mjs\n\t// Other implementations to look at:\n\t// * https://codesandbox.io/s/mnox05qp8\n\tconst hooks =\n\t\tcurrentComponent.__hooks ||\n\t\t(currentComponent.__hooks = {\n\t\t\t_list: [],\n\t\t\t_pendingEffects: []\n\t\t});\n\n\tif (index >= hooks._list.length) {\n\t\thooks._list.push({});\n\t}\n\treturn hooks._list[index];\n}\n\n/**\n * @param {import('./index').StateUpdater<any>} initialState\n */\nexport function useState(initialState) {\n\tcurrentHook = 1;\n\treturn useReducer(invokeOrReturn, initialState);\n}\n\n/**\n * @param {import('./index').Reducer<any, any>} reducer\n * @param {import('./index').StateUpdater<any>} initialState\n * @param {(initialState: any) => void} [init]\n * @returns {[ any, (state: any) => void ]}\n */\nexport function useReducer(reducer, initialState, init) {\n\t/** @type {import('./internal').ReducerHookState} */\n\tconst hookState = getHookState(currentIndex++, 2);\n\thookState._reducer = reducer;\n\tif (!hookState._component) {\n\t\thookState._component = currentComponent;\n\n\t\thookState._value = [\n\t\t\t!init ? invokeOrReturn(undefined, initialState) : init(initialState),\n\n\t\t\taction => {\n\t\t\t\tconst nextValue = hookState._reducer(hookState._value[0], action);\n\t\t\t\tif (hookState._value[0] !== nextValue) {\n\t\t\t\t\thookState._value[0] = nextValue;\n\t\t\t\t\thookState._component.setState({});\n\t\t\t\t}\n\t\t\t}\n\t\t];\n\t}\n\n\treturn hookState._value;\n}\n\n/**\n * @param {import('./internal').Effect} callback\n * @param {any[]} args\n */\nexport function useEffect(callback, args) {\n\t/** @type {import('./internal').EffectHookState} */\n\tconst state = getHookState(currentIndex++, 3);\n\tif (!options._skipEffects && argsChanged(state._args, args)) {\n\t\tstate._value = callback;\n\t\tstate._args = args;\n\n\t\tcurrentComponent.__hooks._pendingEffects.push(state);\n\t}\n}\n\n/**\n * @param {import('./internal').Effect} callback\n * @param {any[]} args\n */\nexport function useLayoutEffect(callback, args) {\n\t/** @type {import('./internal').EffectHookState} */\n\tconst state = getHookState(currentIndex++, 4);\n\tif (!options._skipEffects && argsChanged(state._args, args)) {\n\t\tstate._value = callback;\n\t\tstate._args = args;\n\n\t\tcurrentComponent._renderCallbacks.push(state);\n\t}\n}\n\nexport function useRef(initialValue) {\n\tcurrentHook = 5;\n\treturn useMemo(() => ({ current: initialValue }), []);\n}\n\n/**\n * @param {object} ref\n * @param {() => object} createHandle\n * @param {any[]} args\n */\nexport function useImperativeHandle(ref, createHandle, args) {\n\tcurrentHook = 6;\n\tuseLayoutEffect(\n\t\t() => {\n\t\t\tif (typeof ref == 'function') ref(createHandle());\n\t\t\telse if (ref) ref.current = createHandle();\n\t\t},\n\t\targs == null ? args : args.concat(ref)\n\t);\n}\n\n/**\n * @param {() => any} factory\n * @param {any[]} args\n */\nexport function useMemo(factory, args) {\n\t/** @type {import('./internal').MemoHookState} */\n\tconst state = getHookState(currentIndex++, 7);\n\tif (argsChanged(state._args, args)) {\n\t\tstate._args = args;\n\t\tstate._factory = factory;\n\t\treturn (state._value = factory());\n\t}\n\n\treturn state._value;\n}\n\n/**\n * @param {() => void} callback\n * @param {any[]} args\n */\nexport function useCallback(callback, args) {\n\tcurrentHook = 8;\n\treturn useMemo(() => callback, args);\n}\n\n/**\n * @param {import('./internal').PreactContext} context\n */\nexport function useContext(context) {\n\tconst provider = currentComponent.context[context._id];\n\t// We could skip this call here, but than we'd not call\n\t// `options._hook`. We need to do that in order to make\n\t// the devtools aware of this hook.\n\tconst state = getHookState(currentIndex++, 9);\n\t// The devtools needs access to the context object to\n\t// be able to pull of the default value when no provider\n\t// is present in the tree.\n\tstate._context = context;\n\tif (!provider) return context._defaultValue;\n\t// This is probably not safe to convert to \"!\"\n\tif (state._value == null) {\n\t\tstate._value = true;\n\t\tprovider.sub(currentComponent);\n\t}\n\treturn provider.props.value;\n}\n\n/**\n * Display a custom label for a custom hook for the devtools panel\n * @type {<T>(value: T, cb?: (value: T) => string | number) => void}\n */\nexport function useDebugValue(value, formatter) {\n\tif (options.useDebugValue) {\n\t\toptions.useDebugValue(formatter ? formatter(value) : value);\n\t}\n}\n\nexport function useErrorBoundary(cb) {\n\tconst state = getHookState(currentIndex++, 10);\n\tconst errState = useState();\n\tstate._value = cb;\n\tif (!currentComponent.componentDidCatch) {\n\t\tcurrentComponent.componentDidCatch = err => {\n\t\t\tif (state._value) state._value(err);\n\t\t\terrState[1](err);\n\t\t};\n\t}\n\treturn [\n\t\terrState[0],\n\t\t() => {\n\t\t\terrState[1](undefined);\n\t\t}\n\t];\n}\n\n/**\n * After paint effects consumer.\n */\nfunction flushAfterPaintEffects() {\n\tafterPaintEffects.some(component => {\n\t\tif (component._parentDom) {\n\t\t\ttry {\n\t\t\t\tcomponent.__hooks._pendingEffects.forEach(invokeCleanup);\n\t\t\t\tcomponent.__hooks._pendingEffects.forEach(invokeEffect);\n\t\t\t\tcomponent.__hooks._pendingEffects = [];\n\t\t\t} catch (e) {\n\t\t\t\tcomponent.__hooks._pendingEffects = [];\n\t\t\t\toptions._catchError(e, component._vnode);\n\t\t\t\treturn true;\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t});\n\tafterPaintEffects = [];\n}\n\n/**\n * Schedule a callback to be invoked after the browser has a chance to paint a new frame.\n * Do this by combining requestAnimationFrame (rAF) + setTimeout to invoke a callback after\n * the next browser frame.\n *\n * Also, schedule a timeout in parallel to the the rAF to ensure the callback is invoked\n * even if RAF doesn't fire (for example if the browser tab is not visible)\n *\n * @param {() => void} callback\n */\nfunction afterNextFrame(callback) {\n\tconst done = () => {\n\t\tclearTimeout(timeout);\n\t\tcancelAnimationFrame(raf);\n\t\tsetTimeout(callback);\n\t};\n\tconst timeout = setTimeout(done, RAF_TIMEOUT);\n\n\tlet raf;\n\tif (typeof window != 'undefined') {\n\t\traf = requestAnimationFrame(done);\n\t}\n}\n\n// Note: if someone used options.debounceRendering = requestAnimationFrame,\n// then effects will ALWAYS run on the NEXT frame instead of the current one, incurring a ~16ms delay.\n// Perhaps this is not such a big deal.\n/**\n * Schedule afterPaintEffects flush after the browser paints\n * @param {number} newQueueLength\n */\nfunction afterPaint(newQueueLength) {\n\tif (newQueueLength === 1 || prevRaf !== options.requestAnimationFrame) {\n\t\tprevRaf = options.requestAnimationFrame;\n\t\t(prevRaf || afterNextFrame)(flushAfterPaintEffects);\n\t}\n}\n\n/**\n * @param {import('./internal').EffectHookState} hook\n */\nfunction invokeCleanup(hook) {\n\tif (typeof hook._cleanup == 'function') hook._cleanup();\n}\n\n/**\n * Invoke a Hook's effect\n * @param {import('./internal').EffectHookState} hook\n */\nfunction invokeEffect(hook) {\n\thook._cleanup = hook._value();\n}\n\n/**\n * @param {any[]} oldArgs\n * @param {any[]} newArgs\n */\nfunction argsChanged(oldArgs, newArgs) {\n\treturn !oldArgs || newArgs.some((arg, index) => arg !== oldArgs[index]);\n}\n\nfunction invokeOrReturn(arg, f) {\n\treturn typeof f == 'function' ? f(arg) : f;\n}\n","import style from \"./Todo.less\";\n\nexport default function (props) {\n\tif(process.env.NODE_ENV === \"development\") {\n\t\treturn <span class={style.todo}>{props.children}</span>;\n\t}\n\telse {\n\t\treturn null;\n\t}\n}\n","import style from \"./Split.less\";\n\nexport default function (props) {\n let children;\n\n if(Array.isArray(props.children)) {\n children = props.children.map(element => {\n return (\n <div class={style.splitchild}>\n {element}\n </div>\n );\n });\n }\n\n else {\n children = (\n <div class={style.splitchild}>\n {props.children}\n </div>\n );\n }\n return (\n <div class={style.split}>\n <div class={style.splitparent}>{children}</div>\n </div>\n );\n}\n","import BLatex from \"./BLatex\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <p>\n <BLatex>{props.children}</BLatex>\n </p>\n );\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__2hgQp\",\"orange\":\"orange__tGLf9\",\"yellow\":\"yellow__15oHB\",\"lime\":\"lime__DGxfH\",\"cyan\":\"cyan__d6Sml\",\"blue\":\"blue__4v0nZ\",\"magenta\":\"magenta__3H2kV\",\"tablepanel\":\"tablepanel__1Wil3\"};","import style from \"./Example.less\";\nimport {Component} from \"preact\";\n\nexport default function(props) {\n return (\n <div class={style.example}>\n {props.children}\n </div>\n );\n}\n","import style from \"./Box.less\";\n\nexport const BoxColors = Object.freeze({\n RED: style.red,\n ORANGE: style.orange,\n YELLOW: style.yellow,\n LIME: style.lime,\n CYAN: style.cyan,\n BLUE: style.blue,\n MAGENTA: style.magenta,\n DEFAULT: style.default\n})\n\nexport default function (props) {\n let color = BoxColors.DEFAULT;\n if(props.color) {\n color = props.color;\n }\n\n return (\n <div class={style.box + \" \" + color}>\n {props.children}\n </div>\n );\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__3683f\",\"orange\":\"orange___PVUv\",\"yellow\":\"yellow__CS7Ak\",\"lime\":\"lime__3bqTp\",\"cyan\":\"cyan__3UE2X\",\"blue\":\"blue__2n3Ng\",\"magenta\":\"magenta__1M1Vw\",\"timer\":\"timer__3Z2pL\",\"days\":\"days__myhe2\",\"hours\":\"hours__3JUDn\",\"minutes\":\"minutes__24lD7\",\"seconds\":\"seconds__2vZ4f\",\"count\":\"count__chi9X\",\"text\":\"text__34ldC\",\"unknown\":\"unknown__3sT2P\",\"expired\":\"expired__zNiuP\"};","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__YF6Vb\",\"orange\":\"orange__2w5to\",\"yellow\":\"yellow__XvcrZ\",\"lime\":\"lime__2MtRd\",\"cyan\":\"cyan__36T9w\",\"blue\":\"blue__1l1tt\",\"magenta\":\"magenta__2SE7I\",\"splitparent\":\"splitparent__3-wBs\",\"splitchild\":\"splitchild__begkX\"};","import style from \"./Panel.less\";\nimport Box from \"./Box\";\n\nexport default function(props) {\n\treturn (\n\t\t<Box color={props.color}>\n\t\t\t<h3 class={style.title}>\n\t\t\t\t{props.title}\n\t\t\t</h3>\n\t\t\t<div class={style.contents}>\n\t\t\t\t{props.children}\n\t\t\t</div>\n\t\t</Box>\n\t);\n}\n","import style from \"./Styles.less\";\r\n\r\nexport default function (props) {\r\n return (\r\n <abbr className={style.tick} title={\"Un quanto di tempo del sistema.\"}>{props.children ? props.children : \"tick\"}</abbr>\r\n );\r\n}\r\n","import {createContext} from \"preact\";\n\nexport default createContext(true);\n","import Latex, {LatexDisplay} from \"./Latex\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <Latex inline={true} display={LatexDisplay.INLINE}>{props.children}</Latex>\n );\n}\n","import Latex, {LatexDisplay} from \"./Latex\";\n\nexport default function (props) {\n return (\n <Latex inline={false} display={LatexDisplay.BLOCK}>{props.children}</Latex>\n );\n}\n"],"sourceRoot":""}
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