本文介绍了结构化状态空间对偶（SSD）和线性注意力机制的原理和应用，包括结构化状态空间模型（SSM）和结构化矩阵的基础知识，以及SSD与注意力机制的关系。文章还讨论了半可分矩阵的定义和顺序半可分矩阵的表示方法。

本文介绍了结构化状态空间模型（SSMs）在机器学习和系统识别社区中的应用，解决极长序列分类和回归问题，学习深威纳模型的有效方法。文章总结了最新贡献并指出未来研究方向。