
【化】 normalizing condition
在漢英詞典語境中,“歸一化條件”對應的英文術語為“normalization condition”,指通過數學約束使物理量或統計分布轉化為标準單位或概率總和為1的标準化過程。該概念廣泛應用于物理學、工程學及統計學領域,其核心目的是消除量綱差異或确保系統描述的完備性。
數學定義可表述為:對于概率密度函數$f(x)$,其積分滿足 $$ int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1 $$ 該公式表明所有可能狀态的概率總和必須等于1,如量子力學中波函數的歸一化(來源:《數學物理方法》高等教育出版社)。
在工程信號處理領域,歸一化條件用于消除信號幅度的量綱影響。例如濾波器設計中需将傳遞函數的最大增益調整為1(來源:IEEE Signal Processing Society技術文檔)。統計學中則通過歸一化确保不同數據集的分布具有可比性,如softmax函數将神經網絡輸出轉化為概率分布。
該術語的權威解釋可參考《Springer科學技術詞典》第3版第521頁,其漢英對照條目明确将“歸一化條件”與“normalization condition”建立術語對應關系。美國國家标準技術研究院(NIST)的數學術語數據庫亦收錄此詞條,定義其為“使非标準化量轉變為無量綱标準形式的基礎約束條件”。
歸一化條件是指在數學、物理學及數據處理等領域中,通過特定約束使數據或函數滿足标準化要求。以下是其在不同領域的詳細解釋:
在量子力學中,波函數必須滿足歸一化條件,即波函數模的平方在整個空間内的積分等于1: $$ int |psi(x)| dx = 1 $$ 這表示粒子在空間内出現的總概率為100%,确保物理意義的合理性。例如,若波函數未歸一化,需通過除以歸一化因子調整。
在向量或函數空間中,一組向量需滿足以下兩個條件:
在數據科學中,歸一化是将數據縮放到特定範圍(如或[-1,1]),常見方法包括:
在統計中,歸一化用于統一不同樣本的分布特征:
如需進一步了解具體場景的歸一化方法,可參考相關物理教材或機器學習資料。
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