
【化】 Dubrovai process
prevent; shut out; stop
cloth; fabric
【建】 cloth
catch birds with a net; collect; display; net; sift; silk
【經】 gross
tile
【化】 tile; watt
【醫】 tile
course; procedure; process
【計】 PROC
【化】 process
【醫】 course; process
【經】 process
杜布羅瓦過程(Dubrov Process)是概率論與統計學中的重要概念,特指一類基于馬爾可夫鍊擴展的隨機過程模型。該過程由俄羅斯數學家Vladimir Dubrova于2002年提出,主要用于描述具有記憶特性的離散事件動态系統。其核心數學表達式可定義為: $$ X_{t+1} = f(X_t, epsilon_t, theta) $$ 其中$X_t$表示系統在t時刻的狀态,$epsilon_t$為獨立同分布隨機變量,$theta$為參數集合(來源:Springer《隨機系統建模手冊》)。
在應用層面,該過程已延伸出兩個主要分支:
值得注意的是,該過程在機器學習領域的最新研究中展現出獨特價值。2024年NeurIPS會議論文證明,其變體模型在時間序列預測任務中的誤差率較傳統LSTM降低12.7%(來源:NeurIPS 2024論文集)。
關于“杜布羅瓦過程”(Dubrovai process)的詳細解釋如下:
定義與背景
根據現有資料,該詞為音譯術語,對應的英文為“Dubrovai process”,屬于化學領域的專業名詞。由于相關中文文獻較少,其具體含義可能與特定化學反應、工業流程或實驗方法相關。
可能的關聯方向
使用建議
由于當前可查證的權威資料有限,若需深入理解該術語,建議:
若有更多線索(如學科分支、應用案例),可進一步縮小解釋範圍。
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