列成公式英文解釋翻譯、列成公式的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【醫】 rormulatian

分詞翻譯：

列的英語翻譯：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【計】 COL; column
【醫】 series

成的英語翻譯：

become; fully grown; succeed

公式的英語翻譯：

formula
【計】 formula; transition formula entry
【化】 equation
【醫】 F.; formula

專業解析

在漢英詞典中，“列成公式”對應的英文表述為“formulate”或“express as a formula”，指将抽象概念、自然規律或數學關系用符號、數字和運算符組成的數學表達式進行系統化呈現。其核心在于通過标準化的邏輯結構，将複雜問題轉化為可計算、可驗證的形式。例如，物理學中的牛頓第二定律 ( F = ma ) 即是将力與質量、加速度的關系列成公式的典型應用。

該術語常見于數學建模、工程計算和計算機算法設計領域，強調從現象中提取本質規律并建立量化關系。根據數學符號國際标準，公式需滿足明确性、簡潔性和普適性三原則，例如統計學中的線性回歸方程 ( y = beta_0 + beta_1x + epsilon ) 即完整表達了變量間的關聯性。

引用參考：

網絡擴展解釋

我将基于自身知識解釋“詞意思：列成公式”的可能含義及常見公式形式：

1. 詞向量的數學表示
在自然語言處理中，詞語常被表示為向量（如Word2Vec模型）。例如，詞$w$的向量可表示為： $$ vec{w} = [x_1, x_2, ..., x_n] $$ 其中$x_i$是實數，$n$為向量維度（通常100-300維）。這種表示能通過向量運算捕捉語義關系，例如： $$ vec{國王} - vec{男人} + vec{女人} ≈ vec{女王} $$

2. 詞概率分布公式
在統計語言模型中，詞語出現的概率可通過條件概率公式表示： $$ P(wt | w{t-1}) = frac{text{count}(w_{t-1}, wt)}{text{count}(w{t-1})} $$ 其中$wt$表示當前詞，$w{t-1}$是前一個詞。

3. 注意力機制中的詞關聯
Transformer模型用注意力權重公式計算詞間相關性： $$ text{Attention}(Q,K,V) = text{softmax}left( frac{QK^T}{sqrt{d_k}} right)V $$ 其中$Q,K,V$分别代表查詢、鍵、值矩陣，$d_k$為維度。

注意事項：

具體公式形式取決于模型選擇（如LSTM、BERT、GPT等）
詞義公式化需結合上下文語境，單一公式無法完全覆蓋語義
實際應用中常使用高維空間映射，難以直觀可視化

如果需要特定領域的公式解釋，請提供更具體的上下文信息。