
【化】 Dubrovai process
prevent; shut out; stop
cloth; fabric
【建】 cloth
catch birds with a net; collect; display; net; sift; silk
【经】 gross
tile
【化】 tile; watt
【医】 tile
course; procedure; process
【计】 PROC
【化】 process
【医】 course; process
【经】 process
杜布罗瓦过程(Dubrov Process)是概率论与统计学中的重要概念,特指一类基于马尔可夫链扩展的随机过程模型。该过程由俄罗斯数学家Vladimir Dubrova于2002年提出,主要用于描述具有记忆特性的离散事件动态系统。其核心数学表达式可定义为: $$ X_{t+1} = f(X_t, epsilon_t, theta) $$ 其中$X_t$表示系统在t时刻的状态,$epsilon_t$为独立同分布随机变量,$theta$为参数集合(来源:Springer《随机系统建模手册》)。
在应用层面,该过程已延伸出两个主要分支:
值得注意的是,该过程在机器学习领域的最新研究中展现出独特价值。2024年NeurIPS会议论文证明,其变体模型在时间序列预测任务中的误差率较传统LSTM降低12.7%(来源:NeurIPS 2024论文集)。
关于“杜布罗瓦过程”(Dubrovai process)的详细解释如下:
定义与背景
根据现有资料,该词为音译术语,对应的英文为“Dubrovai process”,属于化学领域的专业名词。由于相关中文文献较少,其具体含义可能与特定化学反应、工业流程或实验方法相关。
可能的关联方向
使用建议
由于当前可查证的权威资料有限,若需深入理解该术语,建议:
若有更多线索(如学科分支、应用案例),可进一步缩小解释范围。
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