格点搜索法英文解释翻译、格点搜索法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 lattice search

分词翻译：

格的英语翻译：

case; division; metre; square; standard; style
【计】 lattice

点的英语翻译：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【计】 distributing point; dot; PT
【医】 point; puncta; punctum; spot
【经】 point; pt

搜索法的英语翻译：

【计】 search method

专业解析

格点搜索法（Grid Search Method）是一种系统化的参数优化技术，在数学建模、机器学习和工程优化领域广泛应用。该方法通过将多维参数空间离散化为规则网格点，遍历所有可能组合以寻找目标函数最优解。其核心原理基于穷举法的数学思想，适用于低维参数空间或计算资源充足的应用场景。

从汉英词典角度解析，"格点"对应英文术语"grid point"，指代规则划分的坐标节点；"搜索法"对应"search method"，强调系统性探索过程。美国国家标准技术研究院（NIST）将其定义为"通过预定义间隔参数组合进行全局最优解定位的数值方法"（来源：NIST Mathematical Handbook）。

该方法的主要实施步骤包括：

参数空间定义：确定每个参数的取值范围和步长间隔
网格生成：创建包含所有参数组合的N维矩阵
目标函数评估：计算每个网格点的函数输出值
极值定位：通过比较确定全局最优参数组合

在机器学习超参数调优中，该方法被证实具有稳定性和可重复性优势（来源：Journal of Machine Learning Research）。其数学表达可表示为： $$ max_{x∈G} f(x) $$ 其中G代表参数空间的离散网格集合，f(x)为目标函数。实际应用中常配合交叉验证技术提升泛化能力（来源：Springer Optimization Textbook Series）。

网络扩展解释

格点搜索法（Lattice Search Method）是一种基于网格划分的数值优化方法，主要用于解决离散变量或多维参数的寻优问题。以下是其核心要点及延伸说明：

1.基本定义与思想

核心机制：通过将搜索空间划分为规则的网格（即“格点”），逐一评估每个网格点的目标函数值，从而寻找最优解。这里的“格点”指代离散化的候选参数组合，常见于数学优化或物理建模中（如离散化参数空间）。
分类：可分为穷举式格点搜索（遍历所有网格点）和随机格点搜索（结合随机方向法与网格划分，提升效率）。

2.典型应用场景

离散变量优化：例如工程设计中需在有限离散值中选择参数的问题。
机器学习调参：用于超参数组合的网格搜索（Grid Search）。
物理与经济学模型校准：如宏观经济学中匹配模型与观测数据的参数校准。

3.与其他优化方法的对比

特点	格点搜索法	梯度下降法
搜索方向	无方向性（穷举或随机）	沿梯度方向迭代
适用问题	离散、低维、非光滑问题	连续、可微分问题
计算效率	高维时计算成本指数增长	通常更高效

4.优缺点分析

优点：
- 简单直观，易于实现（如用MATLAB编写多维搜索程序）。
- 全局搜索能力强，避免陷入局部最优。
缺点：
- 维度灾难：变量数增加时，计算量急剧上升。
- 效率较低，适合参数较少或离散化程度高的问题。

5.改进与变种

随机格点搜索：通过引入随机方向采样和复合形法，减少无效搜索，适用于均匀离散变量问题。
自适应网格：根据前期结果动态调整网格密度，平衡精度与计算量。

如需进一步了解具体实现（如MATLAB代码）或不同学科的案例，（编程方法）及（工程优化应用）。