格點搜索法英文解釋翻譯、格點搜索法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 lattice search

分詞翻譯：

格的英語翻譯：

case; division; metre; square; standard; style
【計】 lattice

點的英語翻譯：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【計】 distributing point; dot; PT
【醫】 point; puncta; punctum; spot
【經】 point; pt

搜索法的英語翻譯：

【計】 search method

專業解析

格點搜索法（Grid Search Method）是一種系統化的參數優化技術，在數學建模、機器學習和工程優化領域廣泛應用。該方法通過将多維參數空間離散化為規則網格點，遍曆所有可能組合以尋找目标函數最優解。其核心原理基于窮舉法的數學思想，適用于低維參數空間或計算資源充足的應用場景。

從漢英詞典角度解析，"格點"對應英文術語"grid point"，指代規則劃分的坐标節點；"搜索法"對應"search method"，強調系統性探索過程。美國國家标準技術研究院（NIST）将其定義為"通過預定義間隔參數組合進行全局最優解定位的數值方法"（來源：NIST Mathematical Handbook）。

該方法的主要實施步驟包括：

參數空間定義：确定每個參數的取值範圍和步長間隔
網格生成：創建包含所有參數組合的N維矩陣
目标函數評估：計算每個網格點的函數輸出值
極值定位：通過比較确定全局最優參數組合

在機器學習超參數調優中，該方法被證實具有穩定性和可重複性優勢（來源：Journal of Machine Learning Research）。其數學表達可表示為： $$ max_{x∈G} f(x) $$ 其中G代表參數空間的離散網格集合，f(x)為目标函數。實際應用中常配合交叉驗證技術提升泛化能力（來源：Springer Optimization Textbook Series）。

網絡擴展解釋

格點搜索法（Lattice Search Method）是一種基于網格劃分的數值優化方法，主要用于解決離散變量或多維參數的尋優問題。以下是其核心要點及延伸說明：

1.基本定義與思想

核心機制：通過将搜索空間劃分為規則的網格（即“格點”），逐一評估每個網格點的目标函數值，從而尋找最優解。這裡的“格點”指代離散化的候選參數組合，常見于數學優化或物理建模中（如離散化參數空間）。
分類：可分為窮舉式格點搜索（遍曆所有網格點）和隨機格點搜索（結合隨機方向法與網格劃分，提升效率）。

2.典型應用場景

離散變量優化：例如工程設計中需在有限離散值中選擇參數的問題。
機器學習調參：用于超參數組合的網格搜索（Grid Search）。
物理與經濟學模型校準：如宏觀經濟學中匹配模型與觀測數據的參數校準。

3.與其他優化方法的對比

特點	格點搜索法	梯度下降法
搜索方向	無方向性（窮舉或隨機）	沿梯度方向疊代
適用問題	離散、低維、非光滑問題	連續、可微分問題
計算效率	高維時計算成本指數增長	通常更高效

4.優缺點分析

優點：
- 簡單直觀，易于實現（如用MATLAB編寫多維搜索程式）。
- 全局搜索能力強，避免陷入局部最優。
缺點：
- 維度災難：變量數增加時，計算量急劇上升。
- 效率較低，適合參數較少或離散化程度高的問題。

5.改進與變種

隨機格點搜索：通過引入隨機方向采樣和複合形法，減少無效搜索，適用于均勻離散變量問題。
自適應網格：根據前期結果動态調整網格密度，平衡精度與計算量。

如需進一步了解具體實現（如MATLAB代碼）或不同學科的案例，（編程方法）及（工程優化應用）。