极值准则英文解释翻译、极值准则的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 extreme-value criterion

分词翻译：

极值的英语翻译：

extreme value; extremum
【化】 extreme value; extremum value

准则的英语翻译：

canon; criterion; norm; rule; standard
【计】 guide line
【经】 guideline; reference frame; standard

专业解析

在数学与统计学领域，极值准则（Extreme Value Criterion）的核心含义是指通过分析数据分布的尾部特征（极端值）来推断整体规律或进行风险预测的理论框架。其核心思想是：极端事件虽罕见，但对系统行为有决定性影响。以下是具体解析：

一、术语定义与数学表达

中文释义：极值准则指基于极值理论（Extreme Value Theory, EVT），利用样本最大值/最小值的渐近分布（如广义极值分布）建模极端事件的方法。
英文对应：
Extreme Value Criterion: A statistical principle that models the distribution of maximum/minimum values in datasets to predict rare, high-impact events.

公式表达：

$$ G(z) = expleft{-left[1 + xileft(frac{z-mu}{sigma}right)right]^{-1/xi}right} $$

其中 $mu$（位置参数）、$sigma >0$（尺度参数）、$xi$（形状参数）刻画分布的尾部特征。

二、核心应用场景

风险管理：
金融领域用极值准则计算在险价值（VaR），例如评估极端市场波动下的潜在损失。

环境科学：
预测百年一遇洪水或极端气温，如美国国家海洋和大气管理局（NOAA）使用极值分布模拟气候灾害。

工程可靠性：
评估桥梁、电网等基础设施在极端负载下的失效概率。

三、权威文献参考

经典著作：
Embrechts, P., Klüppelberg, C., & Mikosch, T. (1997). Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. Springer.

DOI链接（理论奠基）

行业标准：
国际标准化组织（ISO）在《ISO 12491:2020》中规定使用极值分析评估结构安全。

最新研究：
Journal of Extreme Values 期刊（World Scientific出版）收录前沿模型改进案例。

四、相关概念拓展

极值分布类型：
Gumbel（指数尾）、Fréchet（重尾）、Weibull（有限尾）分布分别对应不同尾部行为。

与中心极限定理对比：
中心极限定理描述均值分布，极值准则聚焦极端值分布，二者互补构成完整统计推断框架。

建议进一步查阅剑桥大学统计实验室的极值理论专题讲义或美国统计协会（ASA）发布的实践指南以深化理解。

网络扩展解释

极值准则是数学分析中判断函数在某点是否取得极值的重要依据，主要包括以下内容：

一、极值的定义

若存在点$x_0$的邻域，使得：

对任意$x in U(x_0)$，有$f(x) leq f(x_0)$，则称$f(x_0)$为极大值
对任意$x in U(x_0)$，有$f(x) geq f(x_0)$，则称$f(x_0)$为极小值

二、必要条件（费马定理）

若函数$f(x)$在$x_0$处可导且取得极值，则： $$ f'(x_0) = 0 $$ 此时$x_0$称为临界点或驻点。

三、充分条件

一阶导数判定法
若在$x_0$邻域内：
- 左邻域$f'(x) > 0$，右邻域$f'(x) < 0$ →极大值
- 左邻域$f'(x) < 0$，右邻域$f'(x) > 0$ →极小值
二阶导数判定法
若$f'(x_0)=0$且$f''(x_0) eq 0$： $$ f''(x_0) > 0 Rightarrow text{极小值} f''(x_0) < 0 Rightarrow text{极大值} $$

四、多元函数扩展

对于$n$元函数$f(mathbf{x})$，在临界点处：

计算Hessian矩阵$H$
若$H$正定 → 极小值
若$H$负定 → 极大值
若不定 → 鞍点（非极值）

应用注意

导数不存在点也可能是极值点（如$f(x)=|x|$在$x=0$处）
极值准则仅判定局部特性，全局极值需结合区间分析
当二阶导数为零时需用更高阶导数或泰勒展开进一步判断