
[流] 扩散过程
The diffusion process seems to be accelerating.
扩散是释放能量的过程。
The diffusion process seems to be accelerating.
传播过程看来正在加速。
The diffusion process is concomitant with recrystallization.
高温扩散过程伴随着再结晶过程。
Such diffusion process is often affected by the mechanical stresses in the solid.
通常这样的扩散过程是受到固体里面内应力的影响。
Distribution of first fitting points on hyperplane is derived in the diffusion process.
求出了一类扩散过程关于超平面的首中点分布。
"扩散过程"(diffusion process)是自然科学和工程技术领域的重要概念,指物质、能量或信息通过随机运动实现空间分布均匀化的动态机制。该术语在不同学科中具有以下核心内涵:
物理学与化学定义 在经典热力学中,扩散过程表现为物质粒子从高浓度区域向低浓度区域的净迁移,其数学描述遵循菲克定律。例如氧气分子在空气中的自然扩散,可通过偏微分方程 $frac{partial c}{partial t} = D abla c$ 进行量化建模。
随机过程理论 概率论将扩散过程定义为连续时间马尔可夫过程,其状态变化满足特定随机微分方程。布朗运动是该理论的典型实例,爱因斯坦1905年通过扩散方程成功解释了微粒的随机游走现象。
机器学习应用 现代生成式AI中的扩散模型借鉴了物理扩散原理,通过正向噪声添加和逆向去噪过程实现数据生成。2020年提出的DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)算法成功将该过程应用于图像合成领域。
该术语的跨学科特性使其成为连接微观粒子行为与宏观系统演化的关键理论工具,在化工分离、环境治理、半导体制造等领域具有广泛应用价值。
"Diffusion process" 是一个跨学科术语,其核心含义是物质、能量或信息通过随机运动逐渐传播的过程。以下是它在不同领域的具体解释:
物理学/化学
指物质粒子(如气体分子、液体溶质)因热运动从高浓度区域向低浓度区域自发迁移的现象。例如糖在水中溶解后均匀分布的过程,遵循菲克定律(Fick's laws):
$$
frac{partial C}{partial t} = D
abla C
$$
其中$C$为浓度,$D$为扩散系数。
数学(随机过程)
描述随机变量随时间连续变化的马尔可夫过程,常用随机微分方程表达:
$$
dX_t = mu(X_t,t)dt + sigma(X_t,t)dW_t
$$
其中$W_t$为布朗运动,$mu$为漂移项,$sigma$为扩散系数。
机器学习(扩散模型)
近年来流行的生成模型(如Stable Diffusion),通过逐步添加噪声破坏数据,再学习逆向去噪过程生成新样本。核心分为两个阶段:
该概念在不同学科中的共性在于:均涉及从非平衡态到平衡态的动态演变,且演变方向通常不可逆(熵增原理)。在技术应用中,扩散模型已成为图像生成领域的重要突破,其优势在于生成结果的多样性和稳定性。
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