匹配网络英文解释翻译、匹配网络的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 matching network

marry; matching; mate
【计】 matching

meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network

匹配网络（Matching Network）是电子工程与通信系统中的关键概念，指通过特定电路结构实现阻抗适配，以优化能量传输效率的技术装置。其核心功能是通过调整电路阻抗，使源端与负载端达到共轭匹配状态，从而消除信号反射并最大化功率传输。

从汉英词典角度解析：

中文术语：匹配网络（pǐ pèi wǎng luò）
英文对应：Impedance Matching Network
专业定义：由电感、电容等无源元件构成的二端口网络，用于在特定频率下将复数阻抗转换为目标阻抗值。数学表达为： $$ Z{in} = Z{source}^ $$ 其中$Z{in}$为网络输入阻抗，$Z{source}^$表示源阻抗的共轭值。

在工程实践中，匹配网络主要应用于：

典型拓扑结构包括L型、π型和T型网络，其设计需遵循史密斯圆图（Smith Chart）的阻抗变换原理。现代自动化设计工具如ANSYS HFSS和Keysight ADS均内置匹配网络综合算法模块。

（注：因搜索结果未返回有效网页链接，引用来源采用行业公认标准文献及工具手册表述）

匹配网络（Matching Network）是一种人工智能技术，主要用于处理数据匹配和关联问题。以下是其核心要点：

匹配网络通过学习数据之间的相似性和联系，将不同来源或类型的数据进行有效关联。其目标是从大规模数据中智能筛选并匹配相关信息。例如，在小样本学习场景中，它通过少量样本快速泛化到新任务。

组成结构：包含支持集（Support Set）和查询样本（Query Sample）。支持集包含与查询相关的样本及其标签，匹配网络通过计算查询样本与支持集样本的相似度，输出匹配结果。
注意力机制：嵌入（embedding）后的特征通过注意力得分计算关联性，公式可表示为： $$ a(hat{x}, x_i) = frac{e^{c(f(hat{x}), g(xi))}}{sum{j=1}^k e^{c(f(hat{x}), g(x_j))}} $$ 其中，$hat{x}$为查询样本，$x_i$为支持集样本，$c$为相似度函数。

普通语境下的“匹配”多指配合或婚姻关系（如阻抗匹配、婚配），而匹配网络特指基于AI的数据关联技术，两者需区分。

如需进一步了解技术细节，可参考机器学习领域的专业文献或课程资料。