
【计】 distribution theory
【化】 distribution
【医】 distribution; supply
frame of reference; theoretics; theorization; theory
【化】 Rice-Ramsperger-Kassel theoryRRK; theory
【医】 rationale; theory
分布理论(Distribution Theory)是数学与统计学中的核心概念体系,主要研究函数、概率测度或随机变量在空间中的分布特性及其相互关系。从汉英词典视角,其对应英文术语为"Distribution Theory",包含以下三层释义:
数学分析基础
分布理论起源于广义函数论,用于处理传统微积分无法描述的奇异函数(如狄拉克δ函数)。其数学框架建立在测试函数空间与线性泛函的配对上,通过弱收敛性定义分布(即广义函数)。核心公式可表示为:
$$
langle T, phi rangle = int_{Omega} T(x)phi(x)dx
$$
其中$T$为分布,$phi$为紧支撑光滑测试函数。
概率论延伸
在概率语境中,分布理论描述随机变量的概率测度特征,包含离散型(如伯努利分布)与连续型(如正态分布)两大类别。柯尔莫哥洛夫公理化体系通过分布函数$F(x)=P(Xleq x)$统一刻画随机现象规律。
工程物理应用
该理论在信号处理领域解释能量分布(如维纳-辛钦定理),在量子力学中描述粒子位置的概率幅分布(薛定谔方程解),体现其跨学科价值。
权威参考文献:
分布理论在不同学科中有不同的内涵,主要可分为语言学分析和数学理论两大领域:
起源与定义
该概念由美国语言学家M·Swadesh在1930年代提出,后经Z.Harris发展为系统分析方法。其核心思想是:语言单位的分布指其在所有可能出现的结构环境中的总和,即该单位与其他成分的组合规律。例如英语中音位[n]和[ŋ]的分布差异(前者可出现在音节首/元音后,后者仅限元音后)。
方法论特征
基本定义
设$X$是$mathbb{R}^n$中的开集,分布是定义在$C_0^{infty}(X)$(无穷次可微且具紧支集的函数空间)上的连续线性泛函。其数学表达为:
$$
mathscr{D}'(X) = { u: C_0^{infty}(X) to mathbb{C}|utext{ 线性且连续} }
$$
关键概念
历史发展
应用领域
在控制理论中用于描述非线性系统动态,如系统方程:
$$
dot{x} = f(x) + g(x)u
$$
通过余分布处理不连续系统。
维度 | 语言学分布理论 | 数学分布理论 |
---|---|---|
研究对象 | 语言单位组合规律 | 广义函数空间性质 |
核心工具 | 结构环境分析 | 泛函分析与拓扑线性空间 |
典型应用 | 音位分类/句法结构分析 | 微分方程求解/控制系统建模 |
建议结合具体学科背景选择研究方向,更多完整信息可查看来源-7。
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