随着统计分析在科学和社会中的重要性日益增加，确保结果的准确性变得尤为关键。本文探讨了一种交互协议，使概率验证者能够在不复制分析的情况下验证未知分布是否接近特定特性。该协议在多项式时间内有效，且在样本复杂度和计算资源方面优于传统的复制分析方法。
本研究首次提出了一种神经证书框架，针对连续时间随机动态系统，填补了现有概率验证方法的空白。该框架结合了机器学习与符号推理，为非线性系统提供了形式化的概率界限，并在基准测试中验证了其有效性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
