贾弗里斯—松下距离英文解释翻译、贾弗里斯—松下距离的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 Jeffreys-Matusita distance

inner; liner; lining; neighbourhood
【法】 knot; sea mile

this
【化】 geepound

loose; looseness; not hard up; pine; relax; soft
【医】 pine; slake

below; descend; down; give birth to; give in; go to; leave off; lower; next
take
【医】 cata-; hyp-; infra-; kat-; sub-

be apart from; distance; interval; remove; space
【计】 geodesic distance
【医】 distance; telorism

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核对术语准确性
确认是否为统计学中的"Jeffreys散度"（Jeffreys Divergence），该概念由Harold Jeffreys提出，用于衡量两个概率分布的差异，其公式为：

$$ D_J(P||Q) = sum_i left( P(i) - Q(i) right) ln frac{P(i)}{Q(i)} $$
检查相关领域
"松下"（Matsushita）可能指代日本学者或企业关联研究，但主流统计学文献中未见标准术语"Jeffreys-Matsushita Distance"的收录。
建议替代资源
可参考以下权威来源验证术语定义：
- Oxford Dictionary of Statistics（牛津统计学词典）
- Springer Encyclopedia of Mathematics（Springer数学百科全书）
- 学术数据库（如Google Scholar、IEEE Xplore）以"Jeffreys divergence"或"Jeffreys distance"为关键词检索。

若需进一步协助，请提供术语的上下文或领域信息以便定向检索。

贾弗里斯—松下距离（Jeffreys-Matusita distance）是统计学和计算机科学中用于衡量两个概率分布差异的指标，常见于模式识别、遥感图像分类等领域。以下是具体解释：

该距离由统计学家Harold Jeffreys和Kunihiko Matusita（松下邦彦）的研究发展而来，主要用于量化两个概率分布之间的差异程度。其优势在于对分布差异的对称性和数学可操作性。

贾弗里斯—松下距离的公式为： $$ D_{JM}(P,Q) = sqrt{2(1 - int sqrt{p(x)q(x)} dx)} $$ 其中，$P$和$Q$为两个概率分布，$p(x)$和$q(x)$是它们的概率密度函数。

由于搜索结果提供的信息有限（仅提及英文翻译及计算机领域的应用），建议通过专业统计学文献或计算机视觉领域资料进一步验证其具体推导和最新研究进展。