研究笔记示例：图学习中的归一化传播

这是一篇用于检查博客整体排版的研究笔记。它用图学习中的归一化传播公式，观察 彩色文字、公式和正文混排后的阅读效果。

在图神经网络中，邻接矩阵的归一化可以缓解不同节点度数造成的尺度差异。行内公式 $A=U\Sigma V^T$ 可以直接嵌入段落，用来解释矩阵分解或谱性质。

示例小节

这一节用于观察正文标题、段落间距和普通链接的显示效果。可以用 橙色文字 标记结论，用 蓝色文字 标记变量或方法名。

这里可以放临时结论、摘要或需要后续补充的提示。