加权特性英文解释翻译、加权特性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 weighting characteristic

【计】 weighting
【经】 weighting

especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex

在汉英词典及专业术语框架下，"加权特性"（Weighted Characteristics）指在计算或分析过程中，为不同数据点、元素或指标赋予特定权重（weight），以反映其相对重要性或影响力的属性。该概念广泛应用于统计学、工程学、经济学及机器学习等领域。以下是其核心含义解析：

中文：加权特性
英文：Weighted Characteristics
核心解释：通过对数据赋予非均等权重，调整其在整体计算中的贡献度，从而更准确地描述系统行为或优化结果。例如，加权平均（Weighted Average）中，高权重数据对结果的影响更大。

加权特性的典型数学表示为：

text{加权和} = sum_{i=1}^{n} w_i cdot x_i

其中：

此公式广泛应用于加权平均、期望值计算等场景。

根据《牛津工程学词典》（Oxford Dictionary of Engineering），加权特性是"通过分配权重以修正或优化系统输出的方法，确保关键参数主导最终结果"。

来源说明：定义综合参考专业学术词典及工程文献，包括牛津大学出版社、IEEE信号处理指南等权威出版物。

“加权特性”是指通过对不同数据赋予特定权重后，所体现出的计算特性或结果变化规律。以下是其核心解释及特点：

权重差异化影响
在加权计算中，不同数据的权重直接决定其对最终结果的影响力。例如，若数学成绩权重为60%，语文为40%，则数学成绩的变化对总分影响更大。这种特性使得关键数据能被突出，次要数据的影响相对弱化。

动态调整能力
权重的分配可根据实际需求灵活调整。例如在金融领域，投资组合中不同资产的权重可随市场波动重新分配，以优化收益或降低风险。这种动态性使加权方法适用于复杂多变的场景。

应用场景广泛性
加权特性常见于以下领域：

数学表达形式
加权后的结果通常通过以下公式体现：
$$ text{加权结果} = sum_{i=1}^n (w_i cdot x_i) $$
其中，$w_i$为权重（需满足$sum w_i=1$），$x_i$为原始数据。例如计算加权平均分时，每科分数需乘以其对应权重后再相加。

注意点
权重的合理性直接影响结果有效性。若权重分配脱离实际（如主观随意设定），可能导致结论失真。建议结合数据重要性或专家经验科学赋权。