列成公式英文解释翻译、列成公式的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 rormulatian

分词翻译：

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

成的英语翻译：

become; fully grown; succeed

公式的英语翻译：

formula
【计】 formula; transition formula entry
【化】 equation
【医】 F.; formula

专业解析

在汉英词典中，“列成公式”对应的英文表述为“formulate”或“express as a formula”，指将抽象概念、自然规律或数学关系用符号、数字和运算符组成的数学表达式进行系统化呈现。其核心在于通过标准化的逻辑结构，将复杂问题转化为可计算、可验证的形式。例如，物理学中的牛顿第二定律 ( F = ma ) 即是将力与质量、加速度的关系列成公式的典型应用。

该术语常见于数学建模、工程计算和计算机算法设计领域，强调从现象中提取本质规律并建立量化关系。根据数学符号国际标准，公式需满足明确性、简洁性和普适性三原则，例如统计学中的线性回归方程 ( y = beta_0 + beta_1x + epsilon ) 即完整表达了变量间的关联性。

引用参考：

网络扩展解释

我将基于自身知识解释“词意思：列成公式”的可能含义及常见公式形式：

1. 词向量的数学表示
在自然语言处理中，词语常被表示为向量（如Word2Vec模型）。例如，词$w$的向量可表示为： $$ vec{w} = [x_1, x_2, ..., x_n] $$ 其中$x_i$是实数，$n$为向量维度（通常100-300维）。这种表示能通过向量运算捕捉语义关系，例如： $$ vec{国王} - vec{男人} + vec{女人} ≈ vec{女王} $$

2. 词概率分布公式
在统计语言模型中，词语出现的概率可通过条件概率公式表示： $$ P(wt | w{t-1}) = frac{text{count}(w_{t-1}, wt)}{text{count}(w{t-1})} $$ 其中$wt$表示当前词，$w{t-1}$是前一个词。

3. 注意力机制中的词关联
Transformer模型用注意力权重公式计算词间相关性： $$ text{Attention}(Q,K,V) = text{softmax}left( frac{QK^T}{sqrt{d_k}} right)V $$ 其中$Q,K,V$分别代表查询、键、值矩阵，$d_k$为维度。

注意事项：

具体公式形式取决于模型选择（如LSTM、BERT、GPT等）
词义公式化需结合上下文语境，单一公式无法完全覆盖语义
实际应用中常使用高维空间映射，难以直观可视化

如果需要特定领域的公式解释，请提供更具体的上下文信息。