不可识别性英文解释翻译、不可识别性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 unidentifiability

分词翻译：

不的英语翻译：

nay; no; non-; nope; not; without
【医】 a-; non-; un-

可识别性的英语翻译：

【计】 identifiability

专业解析

从汉英词典与专业术语交叉视角看，“不可识别性”（Unidentifiability）指系统或模型的参数无法基于可观测数据被唯一确定或估计的特性。这一概念在统计学、计量经济学、密码学及数据隐私领域具有核心意义，其内涵可拆解如下：

一、术语定义与核心概念

语言学对应
在权威汉英词典中，“不可识别性”直译为“Unidentifiability”，由否定前缀“Un-”+“Identifiability”（可识别性）构成。其反义为“Identifiability”（可识别性），即参数可被唯一估计的状态。《牛津英汉双解词典》明确标注该术语属统计学专业词汇，需结合学科语境理解。
统计学本质
指统计模型中存在多重参数组合能生成完全相同的观测数据分布，导致无法通过数据反推真实参数值。例如，在混合高斯模型中，若组分均值和方差存在对称依赖关系，则参数估计不唯一。

二、关键特征与应用场景

数据缺陷引发的不可识别性
当观测数据维度不足或存在共线性时（如多元回归中自变量高度相关），模型参数无法被区分。计量经济学指出，工具变量失效或样本选择偏差均可导致此问题。
模型结构固有的不可识别性
某些模型因数学形式本身存在对称性（如神经网络权重置换不变性）或过度参数化（参数数量远超数据信息量），即使无限数据亦无法识别参数。《统计学习理论》将此归为“模型设定问题”。
隐私保护中的主动设计
在差分隐私（Differential Privacy）领域，“不可识别性”被刻意强化：通过添加噪声使攻击者无法从输出数据推断个体信息，实现数学可证明的隐私保障。

三、与相关概念的区分

vs 不可观测性（Unobservability）：后者强调变量无法直接测量（如心理状态），而不可识别性聚焦参数估计的理论不可能性。
vs 不确定性（Uncertainty）：不确定性源于随机误差或信息有限，可通过增加数据降低；不可识别性是模型固有缺陷，数据量无法解决。

权威参考文献来源：

《牛津英汉双解词典》（第12版）
Casella, G. & Berger, R.L. Statistical Inference
Wooldridge, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data
Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory
Dwork, C. & Roth, A. The Algorithmic Foundations of Differential Privacy

网络扩展解释

“不可识别性”是一个跨学科概念，在不同领域有差异化内涵，以下从两个主要维度解析其含义：

一、统计学与机器学习中的不可识别性

在模型训练场景下，指多个不同参数配置的模型可能产生完全相同的观测数据分布，导致无法通过数据反推唯一真实的参数结构。例如自回归语言模型中，不同参数组合可能生成相同的文本概率分布，这种不可识别性迫使研究者需结合归纳偏差（如Transformer架构的先验）来解释模型涌现能力。

二、数据存储系统的不可识别性

在数据库应用中，指存储介质无法正确解析数据内容，常见于：

数据物理损坏：磁盘坏道/电力中断导致二进制位翻转（占比约37%的案例）
逻辑结构异常：文件头损坏、索引断裂或加密密钥丢失
编码冲突：字符集不匹配引发的乱码现象

理论延伸

该概念可抽象为系统输入输出映射的非单射性，数学表达为： $$ exists theta_1 eq theta_2 quad s.t. quad f(x;theta_1) = f(x;theta_2), forall x in mathcal{X} $$ 其中$theta$代表系统参数，$f$为映射函数。这种现象在密码学（哈希碰撞）、控制理论（系统不可观测）等领域均有对应表现。