初始参数英文解释翻译、初始参数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 initial conditions

分词翻译：

初的英语翻译：

at the beginning of; early; elementary; first; original
【医】 arch-; arche-; prot-; proto-

始的英语翻译：

begin

参数的英语翻译：

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

专业解析

初始参数在汉英词典及技术语境中的核心含义如下：

一、基本释义

初始参数（Initial Parameters）

指系统、模型或程序在启动或运行初期预设的输入值或配置项，用于定义计算的起点状态。

汉语解析：
“初始”强调时间或流程的起始点，“参数”指影响系统行为的可调节变量。

英语对应：
Initial（初始的）指开始阶段，Parameters（参数）为数学或计算机模型中可调整的变量。

技术场景示例：

在机器学习中，初始参数是模型训练前赋予权重（weights）和偏置（bias）的初始值，直接影响收敛速度和结果准确性。

二、领域应用与权威定义

计算机科学
- 定义：程序初始化时设置的变量值，如算法迭代的起点（例：梯度下降的初始权重）。
- 来源：IEEE标准术语库（IEEE Glossary）将“initial parameters”归类为“系统配置的基线数据”。
工程建模
- 定义：仿真系统中预设的物理量初始状态（例：火箭发射的初始角度、速度）。
- 来源：《工程数学手册》（Handbook of Engineering Mathematics）明确参数初始值对微分方程解的稳定性至关重要。
统计学
- 定义：统计模型（如回归分析）中待优化变量的起点值，影响迭代算法的效率。
- 来源：美国统计协会（ASA）指南指出，初始参数选择不当可能导致局部最优解。

三、引用来源

牛津计算机词典（Oxford Dictionary of Computer Science）

"Initial parameters define the starting configuration of a system, critical for deterministic outcomes in algorithmic processes."
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IEEE标准术语库（IEEE Standard Glossary）

"Parameters set prior to execution, serving as foundational inputs for computational models."
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《工程数学手册》（Springer出版）

"The convergence of numerical solutions heavily relies on appropriate initial parameter selection."
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四、实例说明

代码示例（Python）：

# 设置神经网络的初始权重参数
initial_weights = np.random.randn(input_size, hidden_size) * 0.01

物理模型：
卫星轨道计算中，初始参数包括位置矢量 $vec{r_0}$ 和速度矢量 $vec{v_0}$，满足运动方程：

$$ frac{dvec{r}}{dt} = -frac{GM}{|vec{r}|}vec{r} $$

网络扩展解释

“初始参数”是计算机科学、数学建模、机器学习等领域中的常见概念，具体含义根据应用场景略有不同。以下是综合解释：

1.基本定义

初始参数指在某个算法、函数、模型或系统启动时，人为设定的初始值或配置值。这些参数是后续运算、迭代或调整的起点，影响最终结果或收敛速度。

2.典型应用场景

编程与函数：函数调用时传入的初始值，用于初始化内部变量。

def example_function(param1=0, param2=1.0):# param1和param2是初始参数
return param1 * param2

数学模型：在迭代算法（如牛顿法）中，初始参数是解的起点。 $$ x_{n+1} = x_n - frac{f(x_n)}{f'(x_n)} quad text{（初始参数为$x_0$）} $$
机器学习：神经网络权重的初始化值（如全零、随机正态分布）、优化器的初始学习率等。例如：
```
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))# 'random_normal'是初始参数策略
```
物理模拟：仿真开始时定义的初始条件（如初始温度、速度等）。

3.重要性

收敛性：初始参数若偏离真实值过大，可能导致算法无法收敛（如梯度下降陷入局部最优）。
效率：合理的初始参数可减少迭代次数（例如：K-means聚类中初始质心的选择）。
稳定性：在深度学习中，不当的权重初始化可能导致梯度消失/爆炸。

4.设置原则

经验值：根据领域知识选择（如学习率常设为0.001）。
随机性：避免对称性陷阱（如神经网络权重随机初始化）。
适应性：动态调整策略（如Adam优化器自适应调整学习率）。

初始参数是算法或模型运行的“起点”，其选择需结合具体场景平衡效率与准确性。若涉及实际应用（如训练神经网络），建议查阅具体领域的初始化方法（如Xavier初始化、He初始化等）。