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本章深入探讨了Mamba的核心内容，清晰地展示了通过借助状态空间模型的强大表达能力，我们能够更有效地捕捉和理解动态系统的行为模式。状态空间模型凭借其独特的建模方式，为我们提供了一个全面且深入的系统描述框架。
在进一步的研究中，我们引入了离散化方法，这一技术极大提升了模型的灵活性和实用性，使我们能够处理更加复杂多变的实际情况。离散化方法不仅简化了模型的计算过程，还增强了模型对实际问题的适应能力。
此外，我们详细介绍了HiPPO算法在状态转移矩阵初始化方面的应用。这一先进的初始化技术显著提高了状态空间模型的稳定性和准确性，为后续的模型训练和优化奠定了坚实的基础。
通过整合状态空间模型、离散化方法和HiPPO初始化技术，我们不仅提升了Mamba的理论深度，也为其在实际应用中的广泛推广奠定了坚实的基础。第4章将基于此展开Mamba的实战应用。