
Dirichlet
“Dirichlet”通常用于数学和物理学领域,特别是在分析和数理统计中,常常指代“Dirichlet过程”或“Dirichlet边界条件”。该词来源于德国数学家约翰·彼得·古斯塔夫·迪里克雷(Johann Peter Gustav Lejeune Dirichlet)。
词性分析
“Dirichlet”主要作为名词使用,指代特定的数学概念或定理。没有明显的形容词形式。
词语辨析
在数学中,Dirichlet相关的概念如“Dirichlet过程”与“Dirichlet边界条件”都有各自的特定应用,需根据上下文进行辨析。
近义词与反义词
近义词:无(因其为专有名词,通常没有直接的近义词)
反义词:无(同上)
例句展示
The Dirichlet process is a fundamental concept in Bayesian nonparametrics.
“狄利克雷过程”是贝叶斯非参数统计中的一个基本概念。
In mathematics, a Dirichlet boundary condition specifies the values a solution must take on the boundary of the domain.
在数学中,狄利克雷边界条件定义了解在域边界上必须取的值。
The Dirichlet distribution is often used in Bayesian statistics to model probabilities.
狄利克雷分布常用于贝叶斯统计中建模概率。
Dirichlet's theorem on primes states that there are infinitely many primes in arithmetic progressions.
狄利克雷关于素数的定理表明,在算术级数中有无限多个素数。
Understanding Dirichlet integrals is crucial for advanced calculus.
理解狄利克雷积分对于高等微积分至关重要。
The Dirichlet kernel is used in Fourier analysis.
狄利克雷核用于傅里叶分析。
Applying the Dirichlet test helps in determining the convergence of series.
应用狄利克雷测试有助于确定级数的收敛性。
Research in Dirichlet processes has expanded into various fields, including machine learning.
在狄利克雷过程方面的研究已扩展到包括机器学习在内的多个领域。
The Dirichlet series is a generalization of the Riemann zeta function.
狄利克雷级数是黎曼ζ函数的推广。
Using Dirichlet characters allows for deeper insights into number theory.
使用狄利克雷字符可以深入了解数论。
In probability theory, the Dirichlet process is a useful tool for clustering.
在概率论中,狄利克雷过程是聚类的有用工具。
Dirichlet's principle is foundational in the study of variational problems.
狄利克雷原理是变分问题研究的基础。
Many statistical models rely on the Dirichlet distribution for their parameter estimation.
许多统计模型依赖于狄利克雷分布进行参数估计。
The Dirichlet process mixture model is popular in machine learning.
狄利克雷过程混合模型在机器学习中非常受欢迎。
Understanding Dirichlet forms is essential for stochastic processes.
理解狄利克雷形式对随机过程至关重要。
In harmonic analysis, the Dirichlet space plays a significant role.
在调和分析中,狄利克雷空间起着重要作用。
The application of Dirichlet boundary conditions can simplify many partial differential equations.
应用狄利克雷边界条件可以简化许多偏微分方程。
Mathematicians often study Dirichlet series to explore analytic number theory.
数学家常常研究狄利克雷级数以探索解析数论。
The Dirichlet process is non-parametric, allowing for flexible modeling of distributions.
狄利克雷过程是非参数的,允许对分布进行灵活建模。
In the context of random variables, a Dirichlet distribution defines a probability distribution over a simplex.
在随机变量的上下文中,狄利克雷分布定义了一个简单形上的概率分布。
以上例句展示了“Dirichlet”在不同数学和统计学上下文中的应用,帮助读者理解这一术语的多重含义及其重要性。