工作負載模型校準英文解釋翻譯、工作負載模型校準的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 work load model calibration

分詞翻譯：

工作負載的英語翻譯：

【計】 work load

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

校準的英語翻譯：

adjust; calibrate; calibration; true up; try up
【計】 aligning; alignment
【化】 calibrate; calibration
【醫】 calibration

專業解析

工作負載模型校準（Workload Model Calibration）是計算機科學與系統工程領域的核心概念，指通過數據驅動方法調整系統性能模型的參數，使其準确反映真實場景中的任務執行特征。該過程包含三個技術維度：

工作負載特征化
基于統計學方法提取任務請求的頻率、資源消耗模式及時間分布特征，例如離散事件模拟（DES）中常用的泊松分布建模公式：

$$

lambda(t) = frac{N}{Delta t} sum_{i=1}^{n} w_i K(frac{t-t_i}{h})

$$

該核密度估計方法可精确描述請求到達率（參考：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems）
模型參數優化
采用貝葉斯推斷或遺傳算法，最小化模拟結果與實際監控數據的KL散度：

$$

D_{KL}(Pparallel Q) = sum P(x) logfrac{P(x)}{Q(x)}

$$

此過程需結合負載均衡器日志與資源監控指标（參考：ACM SIGMETRICS論文集）
驗證與疊代
通過交叉驗證框架評估模型預測能力，使用歸一化均方誤差（NMSE）指标：

$$

text{NMSE} = frac{1}{sigmay} frac{1}{N} sum{i=1}^N (y_i - hat{y}_i)

$$

典型應用場景包括雲計算資源調度（參考：Springer《分布式系統建模》專著）

網絡擴展解釋

工作負載模型校準（Workload Model Calibration）是指通過調整模型參數或結構，使其能夠更準确地模拟或預測實際系統中的工作負載特性。以下是具體解釋：

1.核心概念

工作負載模型：用于描述系統處理的任務量、資源使用模式等特征的數學模型，例如計算機系統的請求頻率、任務處理時間分布等。
校準：通過對比模型輸出與實際觀測數據，調整模型參數或結構，以提升其準确性。

2.校準目的

提高預測可靠性：确保模型能真實反映系統在不同場景下的負載表現，例如服務器流量預測或任務調度優化。
優化資源配置：校準後的模型可為系統容量規劃、性能調優提供依據，避免資源浪費或性能瓶頸。

3.常見方法

參數調整：基于曆史數據，通過統計方法（如最大似然估計）優化模型參數。
非參數校準：利用排序或分布匹配（如單調回歸）調整模型輸出，無需預設參數關系。
動态反饋機制：實時采集系統運行數據，動态更新模型參數以適應變化的工作負載。

4.應用場景

計算機系統性能評估：模拟高并發請求、資源争用等場景，評估系統穩定性。
雲計算資源調度：預測虛拟機負載，優化資源分配策略。
工業自動化：校準生産線任務負載模型，提升設備利用率。

5.與機器學習校準的區别

雖然校準的核心理念相似，但工作負載模型校準更側重于系統性能指标（如延遲、吞吐量），而非分類概率的可靠性。

如需進一步了解具體校準技術（如線性回歸或溫度縮放），可參考機器學習領域的模型校準方法。