起始向量英文解释翻译、起始向量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 starting vector

分词翻译：

起始的英语翻译：

incept; origination
【计】 start
【医】 impetus; onset

向量的英语翻译：

vector
【计】 V; vector quantity
【医】 vector; vector quantity

专业解析

在汉英词典框架下，“起始向量”（initial vector）指算法或数学模型中用于初始化计算过程的原始方向性参数。其核心意义体现在以下三个领域：

1. 数学应用 在微分方程求解中，起始向量用于确定解曲线的初始方向，例如在状态空间分析中，它代表系统在t=0时刻的基准状态。公式表示为： $$ mathbf{v}_0 = [x_1(0), x_2(0), ..., x_n(0)]^T $$

2. 密码学实践 AES等加密算法使用起始向量作为随机数种子，防止相同明文生成重复密文。美国国家标准与技术研究院(NIST)特别规定其长度需与加密块大小匹配（如128位）。

3. 机器学习训练 神经网络权值初始化时，起始向量影响模型收敛速度。PyTorch官方文档建议使用Xavier初始化方法生成符合正态分布的起始向量，公式： $$ W sim mathcal{N}(0, sqrt{frac{2}{n{in} + n{out}}}) $$

该术语在《牛津计算数学词典》（Oxford Dictionary of Computational Mathematics）中被定义为“决定迭代过程基准方向的n维数组”，其英语对应词"initial vector"在IEEE标准文献中具有同等专业效力。

网络扩展解释

“起始向量”（Initialization Vector，IV）是一个在密码学和机器学习等领域中常见的术语，具体含义根据应用场景有所不同：

1.密码学中的起始向量

在加密算法（如分组密码）中，起始向量是一个随机或伪随机生成的数值，用于确保相同明文多次加密时生成不同的密文，从而增强安全性。

• 作用：
  • 防止模式重复攻击。例如，在CBC（密码块链接）模式中，IV与第一个明文块进行异或操作，确保每次加密结果不同。
  • 避免密钥重用风险，即使同一密钥加密相同数据，不同IV也会产生不同密文。
• 要求：
  • 必须随机且不可预测（如不能使用固定值）。
  • 通常与密钥一起生成，并在传输中与密文一同保存。
• 应用示例：
  AES-CBC加密、TLS协议中的会话密钥生成等。

2.机器学习中的起始向量

在神经网络或聚类算法中，起始向量指模型参数的初始值（如权重、聚类中心点等），直接影响模型收敛速度和效果。

• 作用：
  • 提供参数初始状态，避免梯度消失或爆炸（例如Xavier初始化、He初始化）。
  • 在K-means等算法中，初始聚类中心的选择可能影响最终结果。
• 要求：
  • 需满足特定分布（如正态分布、均匀分布）以保持数值稳定性。
  • 部分场景需多次随机初始化以选择最优结果。
• 应用示例：
  RNN/LSTM网络中的隐藏状态初始化、词向量的预训练初始化等。

注意事项

• 在密码学中，IV需严格保密性要求（如不重复使用），否则可能引发安全漏洞。
• 在机器学习中，初始化向量的选择需结合具体模型和任务特性，通常有标准化方法可参考（如PyTorch中的torch.nn.init模块）。

若需更具体的领域解释，可提供额外上下文以进一步说明。

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