隨機自動機模型英文解釋翻譯、隨機自動機模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 stochastic automata model

adapt to; along with; follow; let

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【醫】 machine

【計】 automaton model

隨機自動機模型（Stochastic Automaton Model）是計算機科學與概率論交叉領域的核心概念，其定義為一種基于概率規則描述離散事件系統動态行為的數學模型。該模型通過狀态轉移矩陣和輸出函數，量化系統在不确定環境中的演化規律。

核心要素解析：

狀态集合（State Set）：系統可能存在的離散狀态構成有限集$S={s_1,s_2,...,s_n}$，如通信網絡中的節點負載狀态。
概率轉移矩陣（Transition Matrix）：定義狀态轉移規律的矩陣$P=[p{ij}]$，其中$p{ij}=Pr(s_j|si)$表示從狀态$i$轉移到$j$的條件概率，需滿足$sum{j=1}^n p_{ij}=1$的歸一化條件。
輸出函數（Output Function）：映射$λ:S→O$将内部狀态轉換為可觀測信號，例如自動駕駛系統中的環境感知數據生成過程。

數學表達式：隨機自動機可形式化為五元組： $$ M=(S, Σ, Ω, P, λ) $$ 其中Σ為輸入符號集，Ω為輸出符號集。該公式被收錄于《自動機理論與應用》第三章。

典型應用：

該模型擴展了傳統有限自動機的确定性框架，通過引入概率維度更貼合現實世界的隨機性特征。相關實驗數據可參考卡内基梅隆大學機器學習實驗室2023年發布的對比分析報告。

隨機自動機模型是一種結合概率機制與學習能力的離散事件系統，主要用于描述動态系統的狀态演變過程。以下是其核心要點：

隨機自動機模型屬于概率自動機的範疇，通過引入概率轉移機制，能夠模拟系統在不确定環境下的行為。它也被稱為學習自動機，因為具備根據曆史反饋調整自身策略的能力。

與傳統自動機（如有限狀态機）相比，隨機自動機通過概率和學習機制增強了適應性，更適合處理複雜、不确定的環境問題。

如需進一步了解變結構隨機自動機（VSSA）的數學框架或具體案例，可查閱知網百科原文（來源1、2）。