前向轉移函數英文解釋翻譯、前向轉移函數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 forward-transfer function

分詞翻譯：

前向的英語翻譯：

【醫】 prorsad

轉移函數的英語翻譯：

【電】 transfer function

專業解析

在漢英詞典及控制工程領域，"前向轉移函數"（英文：Forward Transfer Function）指控制系統開環結構中，輸入信號至輸出信號之間的數學關系。它描述系統未引入反饋時的動态特性，是分析系統穩定性、響應速度及頻率特性的核心模型。以下從三方面詳解其含義：

一、術語定義與數學本質

前向轉移函數 ( G(s) ) 定義為輸出信號拉普拉斯變換 ( Y(s) ) 與輸入信號拉普拉斯變換 ( R(s) ) 的比值（開環條件下）： $$ G(s) = frac{Y(s)}{R(s)} $$ 其中 ( s ) 為複頻率變量。其形式通常為有理分式，分子分母分别為系統零點和極點的多項式表達式。例如，一階系統可表示為： $$ G(s) = frac{K}{tau s + 1} $$ （( K ) 為增益，( tau ) 為時間常數）

二、工程應用場景

穩定性分析
通過奈奎斯特判據或伯德圖，前向轉移函數可預測閉環系統穩定性。例如，當 ( G(s) ) 相位裕度 > 45° 時，系統通常具備魯棒性。

參考：Ogata, K. (2010). Modern Control Engineering. Pearson.
動态響應預測
階躍輸入下，( G(s) ) 的極點位置決定系統超調量（如二階系統阻尼比 ( zeta < 0.7 ) 時出現振蕩）。
頻域設計基礎
伯德圖中的增益交界頻率（Gain Crossover Frequency）直接關聯繫統響應速度，由 ( |G(jomega)| = 1 ) 确定。

三、與閉環函數的關聯

在典型負反饋系統中（反饋函數為 ( H(s) )），閉環轉移函數 ( T(s) ) 由前向路徑和反饋路徑共同決定： $$ T(s) = frac{G(s)}{1 + G(s)H(s)} $$ 這表明 ( G(s) ) 的性能直接制約閉環系統的最終行為。

權威參考文獻

Dorf, R. C., & Bishop, R. H. (2011). Modern Control Systems. 12th ed. Prentice Hall.
（系統建模章節詳述傳遞函數推導）

Nise, N. S. (2015). Control Systems Engineering. 7th ed. Wiley.
（第4章分析前向路徑與穩定性關系）

IEEE Xplore Digital Library
檢索關鍵詞："forward path transfer function stability" （收錄超過 2,000 篇工程論文）

注：因未搜索到可驗證的線上資源鍊接，此處僅提供經典教材及學術數據庫作為參考來源。建議通過高校圖書館或IEEE等平台獲取原文。

網絡擴展解釋

“前向轉移函數”是一個與系統模型或信息傳遞相關的術語，其具體含義可能因應用領域而有所不同。以下是基于不同背景的解釋：

1.神經網絡與機器學習

在神經網絡中，前向轉移函數通常指前向傳播（Forward Propagation）過程中使用的激活函數。其作用是将輸入信號的加權和轉換為非線性輸出，傳遞至下一層。例如：

Sigmoid函數：$$sigma(z) = frac{1}{1+e^{-z}}$$，将輸入壓縮到(0,1)區間。
ReLU函數：$$f(z) = max(0, z)$$，增強模型的非線性表達能力。

這類函數決定了神經元如何将輸入信號“轉移”到後續層，是模型表達能力的關鍵。

2.自動機與狀态機理論

在有限自動機（FA）或下推自動機（PDA）中，前向轉移函數可能指狀态轉移函數，定義了當前狀态和輸入符號下如何轉移到下一個狀态。例如：

形式化表示為：$$delta(current_state, input) rightarrow next_state$$
若系統處于狀态 (q_0)，輸入符號為 (a)，則通過轉移函數 (delta(q_0, a) = q_1) 遷移到狀态 (q_1)。

3.信號處理與系統模型

在系統分析中，轉移函數（Transfer Function）可能描述輸入信號經過系統後的輸出響應。此時“前向”強調信號從輸入端到輸出端的單向傳遞，例如：

線性時不變系統的傳遞函數：$$H(s) = frac{Y(s)}{X(s)}$$，其中 (X(s)) 和 (Y(s)) 分别為輸入和輸出的拉普拉斯變換。

4.動态系統與概率模型

在馬爾可夫鍊或隱馬爾可夫模型（HMM）中，前向轉移可能指狀态轉移概率，例如：

狀态 (i) 到 (j) 的轉移概率為 (a_{ij})，構成轉移矩陣。
前向算法中的遞推計算：$$alphat(j) = sum{i=1}^N alpha{t-1}(i) a{ij} b_j(o_t)$$，用于計算觀測序列的概率。

“前向轉移函數”的核心含義是在系統或模型中，将當前狀态/輸入轉化為下一步狀态/輸出的規則或映射。其具體形式取決于領域：

神經網絡：激活函數實現非線性特征傳遞。
自動機：狀态轉移規則。
信號處理：系統響應函數。
概率模型：狀态轉移概率。

若需更具體的解釋，建議結合具體領域（如深度學習教材、自動機理論文獻等）進一步查閱。