传递算法英文解释翻译、传递算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 pass algorithm

分词翻译：

传递的英语翻译：

deliver; impress; pass; transfer; transmit
【计】 route; XFER
【化】 transfer; transmission
【医】 transmission

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

专业解析

传递算法（Transmission Algorithm）是计算机科学和通信工程中的核心概念，指通过特定规则实现数据、信号或信息在系统内有序迁移的技术框架。其英文对应词“transmission algorithm”在《牛津计算机科学词典》中被定义为“a set of procedures to ensure efficient and reliable data transfer between nodes”。该算法通过优化路径选择、资源分配及错误控制，保障信息传输的完整性与效率。

核心原理与应用场景

路径优化机制：基于图论中的最短路径理论（如Dijkstra算法），传递算法通过动态调整节点间权重，实现数据包的最优路由。数学表达为： $$ d(v) = min{d(v), d(u) + w(u,v)} $$ 其中$d(v)$为目标节点距离，$w(u,v)$为节点间链路开销。
纠错编码技术：采用Reed-Solomon码等前向纠错（FEC）方法，通过多项式插值增强抗干扰能力。例如在5G通信中，该技术可将误码率降低至$10^{-12}$量级。
多领域渗透：
- 物联网领域：LoRaWAN协议使用自适应数据速率（ADR）算法调节传输功率
- 区块链网络：PBFT共识算法通过三阶段消息广播实现拜占庭容错
- 生物信息学：基因序列比对工具BLAST采用种子扩展算法加速DNA片段匹配

权威参考文献

基础理论：《计算机算法设计与分析》（王晓东，高等教育出版社）第7章
工程实践：IEEE Transactions on Communications 2023年刊载的《5G NR物理层编码方案比较研究》
行业标准：3GPP TS 38.212规范中的信道编码技术说明

网络扩展解释

“传递算法”是一个较为泛化的概念，通常指在特定场景下优化信息、数据或状态传递过程的计算方法。其核心目标是确保传递的准确性、效率或可靠性。以下是不同领域中常见的解释和应用方向：

1.计算机科学中的消息传递

并行计算：如MPI（Message Passing Interface）算法，用于多进程/多节点间的数据通信，协调分布式计算任务。
分布式系统：Paxos、Raft等一致性算法，通过消息传递实现节点间的状态同步，确保系统容错性。

2.机器学习中的参数传递

神经网络：前向传播（数据从输入层传递到输出层）和反向传播（误差梯度从输出层回传至输入层）是典型的参数传递过程，用于模型训练。
集成学习：如随机森林中，多个决策树通过投票或加权方式传递预测结果。

3.图论与路径优化

最短路径算法：Dijkstra、Floyd-Warshall等算法通过节点间的权重传递，计算最优路径。
网络流算法：如Ford-Fulkerson方法，通过传递流量解决最大流问题。

4.通信协议中的数据传输

路由算法：OSPF、BGP等协议通过路径信息传递，动态选择最优数据传输路线。
纠错编码：如Turbo码、LDPC码，通过冗余信息传递增强通信可靠性。

5.物理与工程领域的模拟

热传导/流体力学：有限元分析中，通过离散化模型传递温度、压力等物理量。
信号处理：滤波器设计中的信号传递函数（如Z变换）用于分析系统响应。

核心特点

方向性：传递通常具有明确的起点和终点（如单向或双向）。
规则性：需遵循特定数学或逻辑规则（如梯度下降、路径权重累加）。
优化目标：可能追求最小延迟、最大吞吐量、最低能耗等。

若需更具体的领域案例或公式推导，可补充说明上下文，例如在图论中，Dijkstra算法的传递过程可表示为： $$ d(v) = min(d(v), d(u) + w(u,v)) $$ 其中$d(v)$为目标节点$v$的最短距离，$u$为当前节点，$w$为边权重。