迭代规则英文解释翻译、迭代规则的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 rule of iteration

【计】 iterate; iteration

regulation; rule; formulae; order; rope
【计】 rule
【化】 regulation; rule
【医】 regulation; rule
【经】 propriety; regulations; rule

迭代规则（Iteration Rules）在汉英词典中通常定义为“基于重复反馈机制优化决策或运算流程的标准化步骤”。其核心在于通过循环执行预设条件，推动系统向目标状态演进。该概念在计算机科学、数学建模及商业决策领域均有广泛应用。

从技术实现角度，迭代规则常表现为递推公式： $$ x_{n+1} = f(x_n) $$ 其中$f(x)$代表包含约束条件的转换函数，$xn$为当前迭代值，$x{n+1}$为更新后的状态值。这种数学表达形式常见于梯度下降算法和动态规划系统。

权威技术词典Techopedia指出，有效的迭代规则需包含三个核心要素：终止条件判断机制、状态更新函数和性能评估指标。例如在机器学习领域，随机梯度下降（SGD）算法通过设置学习率和收敛阈值作为迭代规则的核心参数。

牛津计算词典特别强调，现代迭代规则设计需平衡计算效率与结果精度。典型的工程应用包括自动驾驶系统的路径规划算法，其中实时传感器数据与预设安全规则形成动态迭代框架。

“迭代规则”是一个多领域通用的概念，通常指在重复性过程中用于指导步骤更新、参数调整或状态演变的准则。以下是详细解释：

迭代规则指在迭代过程中必须遵循的指导原则或数学表达式，用于明确每次迭代如何根据当前状态生成下一个状态。其核心是定义变量更新方式，使结果逐步逼近目标。

数值计算：例如牛顿迭代法（Newton-Raphson method）中，通过公式 $$x_{n+1} = x_n - frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$$ 更新近似解。
优化算法：梯度下降法中，权重更新规则为 $$w_{t+1} = w_t - eta abla f(w_t)$$，其中 $eta$ 是学习率。
机器学习：如决策树生成时，通过信息增益或基尼系数规则选择分裂属性，并迭代构建子树。
软件开发：敏捷开发中，每个迭代周期（Sprint）需遵循时间盒规则、任务优先级规则等。

迭代规则决定了算法的效率与可靠性。设计不当可能导致发散（如学习率过大）或计算冗余（如步长过小）。在实际应用中，常需通过理论证明或实验验证规则的合理性。

若需具体领域的深入案例（如深度学习中的反向传播规则），可提供更详细方向以便进一步解释。