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梯度分布英文解釋翻譯、梯度分布的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【計】 graded distribution

分詞翻譯:

梯度的英語翻譯:

【計】 graded
【化】 gra***nt
【醫】 gra***nt

分布的英語翻譯:

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

專業解析

梯度分布(Gradient Distribution)是一個跨學科術語,在數學、物理學、工程學及計算機科學(尤其是機器學習)中具有核心意義。以下從漢英詞典角度對其詳細解釋:


一、術語定義

  1. 漢語釋義

    梯度分布指某一物理量(如溫度、壓力、濃度)或數學函數值在空間或參數空間中沿特定方向的變化率(梯度)的統計或空間分布形态。它描述了變化速率的非均勻性特征。

    來源:《物理學名詞》(第三版),科學出版社;《數學辭海》

  2. 英語對應

    Gradient Distribution

    • 詞性:名詞短語(Noun Phrase)
    • 領域:數學/物理/機器學習(Mathematics/Physics/Machine Learning)
    • 定義:The statistical or spatial pattern describing how the rate of change (gradient) of a scalar field varies across a domain.

      來源:Oxford Dictionary of Physics;IEEE Computational Intelligence Society Glossary


二、關鍵概念解析

  1. 梯度(Gradient)的本質

    梯度是向量微積分中的算子($ abla$),表示函數$f(x_1, x_2, ldots, x_n)$在每一點沿最大變化率方向的導數集合:

    $$

abla f = left( frac{partial f}{partial x_1}, frac{partial f}{partial x_2}, ldots, frac{partial f}{partial x_n} right) $$

梯度分布則刻畫$ abla f$的模長或方向在定義域内的分布特性。

  1. 分布(Distribution)的維度
    • 空間分布:如大氣科學中溫度梯度隨海拔的分布(垂直剖面);
    • 統計分布:如深度學習中神經網絡權重梯度的概率分布(常呈重尾特征)。

三、典型應用場景

  1. 機器學習

    在優化算法(如梯度下降)中,損失函數梯度的分布影響模型收斂速度。例如,梯度分布若存在極端值(爆炸/消失梯度),需采用梯度裁剪或歸一化技術。

    來源:Goodfellow I., et al. Deep Learning (MIT Press, 2016)

  2. 材料科學

    描述晶體内部應力梯度的分布,用于預測材料疲勞斷裂行為。實驗可通過X射線衍射測量應變梯度場。

    來源:Journal of the Mechanics and Physics of Solids

  3. 環境工程

    污染物濃度在水體或大氣中的梯度分布模型,指導擴散模拟與治理策略。例如,菲克第二定律中濃度梯度的時空演化:

    $$ frac{partial phi}{partial t} = abla cdot (D abla phi) $$

    ($phi$為濃度,$D$為擴散系數)。


四、權威參考文獻

  1. 學術著作

    • 《Vector Calculus, Linear Algebra, and Differential Forms》 (Hubbard J.H., 2015) — 梯度算子的數學基礎
    • 《Pattern Recognition and Machine Learning》 (Bishop C.M., 2006) — 梯度分布在優化中的角色
  2. 行業标準

    • ISO 80000-2:2019《量和單位 第2部分:數學》對梯度符號的标準化定義
    • IEEE Std 1855-2016《模糊邏輯建模框架》涉及梯度分布的系統建模應用

(注:因搜索結果未提供可驗證鍊接,此處僅列出來源名稱與标準號,建議通過學術數據庫檢索原文。)

網絡擴展解釋

梯度分布是一個複合概念,指按照某種變化程度或層次差異形成的分布模式。根據應用領域不同,具體含義有所區别,主要可分為以下三類:

一、自然科學中的梯度分布

指物理量在空間或時間上的差異變化,例如溫度、濃度等參數隨距離變化的分布模式。例如:

數學上,梯度是一個向量場,表示函數值增長最快的方向。例如函數$f(x,y)$的梯度公式為: $$

abla f = left( frac{partial f}{partial x}, frac{partial f}{partial y} right) $$ 其模長表示變化率的最大值。

二、教育領域的梯度分布

在高考志願填報中,指通過分數差異形成的院校層次分布。例如:

三、社會經濟中的梯度分布

指資源或發展水平的分層推進模式,例如:

應用場景建議

分類

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