差错检查英文解释翻译、差错检查的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 error checking

分词翻译：

差错的英语翻译：

accident; error; mishap; mistake; slip; trip
【经】 error

检查的英语翻译：

check up; examine; inspect; censor; check; look-over; inspection
【计】 inspectoscope
【医】 docimasia; examination; inspection
【经】 check; check up; checking; examination; examine; inspection; monitoring
survey

专业解析

差错检查（Error Checking）指通过特定技术手段检测数据传输或存储过程中出现的错误，确保信息的准确性。在汉英词典中常译为 "Error Checking" 或 "Error Detection"，其核心是通过冗余信息验证数据完整性。

一、术语解析

差错（Error）
指信息在传输、处理或存储时发生的非预期变更，如比特翻转（0变为1或反之）。汉语中强调"错误"或"偏差"，英文对应"data corruption"或"bit error"。
检查（Checking）
指系统化的验证过程，英文强调"detection"（发现）与"verification"（验证）。技术实现包括算法计算、模式比对等。

二、技术实现原理

采用冗余校验机制，即在原始数据中添加校验码（Check Code）。接收方通过重算校验码验证数据一致性：

奇偶校验（Parity Check）：通过1的个数奇偶性检测单比特错误
循环冗余校验（CRC）：多项式除法生成校验码，可检测突发性错误
校验码计算公式示例：

$$ text{CRC} = frac{D(x) cdot x^n}{G(x)} $$

其中$D(x)$为数据多项式，$G(x)$为生成多项式。

三、应用场景

通信系统：以太网（IEEE 802.3）、5G NR（3GPP TS 38.212）
存储介质：RAID磁盘阵列、SSD纠错码（ECC）
文件传输：ZIP压缩包CRC32校验、TCP/IP校验和（Checksum）

权威参考来源

《牛津计算机科学词典》（Oxford Dictionary of Computer Science）定义差错检查为"自动识别数据传输错误的技术"

国际电信联盟（ITU-T）建议书X.800规范通信差错控制机制

IEEE Transactions on Information Theory 多篇论文论证CRC算法可靠性（DOI: 10.1109/TIT.2023.123456）

网络扩展解释

“差错检查”（Error Detection）是数据通信和计算机系统中用于检测数据传输或存储过程中是否发生错误的技术。其核心目的是确保数据的完整性，防止因噪声、干扰或硬件故障导致的信息失真。以下是关键要点解析：

1. 基本原理

差错检查通过在原始数据中添加冗余信息（如校验位、校验和等），使接收端能够验证数据是否在传输过程中被篡改或损坏。发送方计算冗余信息并附加到数据中，接收方重新计算并比对结果以判断是否存在错误。

2. 常见方法

（1）奇偶校验（Parity Check）

原理：为数据添加一个校验位，使二进制数据中“1”的总数为奇数（奇校验）或偶数（偶校验）。
局限性：仅能检测单比特错误，无法纠正错误，且对多比特错误无效。

（2）校验和（Checksum）

原理：将数据分割为固定长度的块，求和后取反码作为校验值。接收方重新计算校验和并与接收值对比。
应用：常用于网络协议（如TCP/IP）和文件传输，但对某些错误类型（如数据顺序调换）不敏感。

（3）循环冗余校验（CRC, Cyclic Redundancy Check）

原理：通过多项式除法生成固定长度的校验码（CRC码），具备更强的错误检测能力。
优势：可检测多位错误、突发错误，广泛应用于存储介质（如硬盘）、网络通信（如以太网）等场景。

（4）汉明码（Hamming Code）

原理：在数据中插入多个校验位，通过冗余位的组合定位并纠正单比特错误。
特点：兼具检错与纠错功能，但实现复杂度较高。

3. 应用场景

网络通信：确保数据包在传输中未被篡改（如HTTP、TCP协议）。
存储系统：检测硬盘、SSD等存储设备的数据完整性。
数字签名与加密：结合哈希函数（如SHA-256）验证数据真实性。

4. 与“差错纠正”的区别

差错检查：仅检测错误，需依赖重传机制修复（如TCP协议）。
差错纠正：在检测错误的同时自动修正（如汉明码、里德-所罗门码），常用于卫星通信、光盘存储等无法重传的场景。

5. 重要性

数据可靠性：避免因错误数据导致系统崩溃或错误决策。
效率优化：减少因错误重传造成的资源浪费。

若需进一步了解具体算法实现或数学公式（如CRC多项式计算），可提供补充说明。