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almost always是什麼意思,almost always的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • 幾乎總是;通常

  • 例句

  • It's a mistake they almost always make.

    這是他們幾乎總要犯的錯誤。

  • The brag is almost always nonsense, but there are those around who reckon that wine can deliver decent investment returns.

    這種吹噓通常都是胡說八道,但是周圍也有一些人認為葡萄酒能夠帶來相當的投資回報。

  • These almost always succeed.

    這些家夥幾乎總能成功。

  • This one is almost always true.

    這一點大部分時候也是正确的。

  • I almost always say no.

    我幾乎總是會拒絕。

  • 同義詞

  • |usually/generally/mostly;幾乎總是;通常

  • 專業解析

    “almost always”的詳細含義解釋

    “almost always”是一個英語副詞短語,用于描述極高頻率或概率的事件,強調某種情況發生的可能性無限接近100%,但仍存在極小的例外。其核心含義包含兩層:

    1. “幾乎”(almost):表示非常接近但未完全達到;
    2. “總是”(always):表示絕對或恒定的發生。

      組合後意為“在絕大多數情況下成立,但允許罕見例外”,常見于學術、統計、邏輯及日常語境。


    一、具體用法與場景分析

    1. 數學與統計學

      在概率論中,“almost always”指事件發生的概率為1(必然事件),但仍存在測度為0的例外(如連續分布中的單點)。例如:

      在區間上均勻分布的隨機變量,其取值幾乎總是不等于0.5(因單點概率為0)。

    2. 邏輯與計算機科學

      描述算法或系統的行為特性。例如:

      快速排序算法幾乎總是比冒泡排序更快(僅對極端輸入失效)。

    3. 日常語言

      表達高度習慣性或規律性,隱含“非絕對”的謹慎表述。例如:

      他幾乎總是提前十分鐘到達會議室(偶有意外延誤)。


    二、與相似短語的對比

    短語 含義 例外可能性
    always 絕對發生,無例外 0%
    almost always 極高頻率,存在理論/實際例外 趨近于0%
    usually 通常發生,例外較明顯 較低但可感知

    三、權威參考來源

    1. 牛津英語詞典(OED)

      定義“almost”為“非常接近但不完全”,與“always”結合時強調“無限接近恒定狀态”。來源:Oxford English Dictionary(需訂閱訪問)。

    2. 劍橋高階學習詞典

      例句:“In this climate, it almost always rains in the afternoon.” 體現高頻性及隱含例外。來源:Cambridge Dictionary

    3. 斯坦福哲學百科(概率解釋)

      在概率邏輯條目中,将“almost always”關聯于“概率1事件”,區别于必然性。來源:Stanford Encyclopedia of Philosophy


    四、常見誤用與糾正

    通過上述分析,可明确“almost always”適用于需嚴謹表述“近乎必然”的場景,兼顧準确性與學術性。

    網絡擴展資料

    “almost always”是一個英語短語,通常表示“幾乎總是”,即在絕大多數情況下成立,但并非絕對沒有例外。以下是詳細解釋:


    核心含義


    使用場景

    1. 日常對話:描述習慣或規律性事件,暗示極少例外。
      • 例:I almost always drink coffee in the morning.
    2. 學術領域(數學、科學):表達“幾乎必然”或“概率極高”。
      • 例:Random errors almost always follow a normal distribution.
    3. 委婉否定:暗示某事通常成立,但當前可能不適用。
      • 例:She almost always agrees, but not this time.

    同義詞與反義詞


    注意事項

    如需進一步區分數學中的嚴格定義,建議參考概率論或測度論相關資料。

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