本論文では、一般的な接続機能を持つ$ ilde{eta}$-グラフのためのエネルギーに基づく連続限界を導出します。我々は、離散エネルギーとその連続対応物が最大で$O( ilde{eta})$異なることを証明し、前係数は$ ilde{eta} o 0$の際に接続密度の$W^{1,1}$ノルムのみを含むため、強い局所変動があっても誤差境界は有効であると示します。さらに、エッジ重みデータから接続密度を再構築するニューラルネットワーク手法を導入し、得られた連続モデルを脳ダイナミクスのフレームワークに組み込みます。この設定では、従来の定数拡散係数に代わり、学習された密度によって生成された空間的に変化する係数が使用され、従来の定常拡散モデルとは大きく異なるダイナミクスが得られます。