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Softmax及相关归一化响应函数在选择理论、机器学习和认知科学中被广泛应用。然而，在具有重叠上下文的非布尔事件结构中，局部归一化并不能自动产生全局概率权重。研究表明，对共享原子施加单值性条件——等价于无干扰或一致连通性——会将广义softmax规则坍缩为可容许权重多面体严格正部分的坐标参数化形式。任何严格正的可容许权重均可通过这种方式表示，而边界权重则作为极限情形出现。因此，超出经典或量子界限的奇异权重是事件结构与所选权重的属性，而非归一化连接本身的属性。由此产生的层级结构将局部归一化、跨上下文粘合、Cauchy-Gleason线性性以及物理或认知可实现性区分开来。