Фраза "sublinear convergence" используется как существительное.
/sʌbˈlɪniər kənˈvɜrdʒəns/
"Sublinear convergence" относится к степени сходимости алгоритмов или последовательностей, которая растет медленнее, чем линейная. Это означает, что скорость достижения решения или предела не пропорциональна количеству итераций или шагов. Это понятие часто используется в математике, статистике и теории оптимизации.
Фраза используется преимущественно в письменной форме, особенно в научных и академических текстах, связанных с анализом алгоритмов и численной математикой.
В некоторых задачах оптимизации алгоритмы демонстрируют сублинейные скорости сходимости.
Researchers are studying methods to improve sublinear convergence in machine learning models.
Исследователи изучают методы улучшения сублинейной сходимости в моделях машинного обучения.
Sublinear convergence can complicate the analysis of performance in iterative methods.
Хотя "sublinear convergence" не имеет широко известных идиоматических выражений, оно часто используется в специализированной литературе для описания определенных характеристик алгоритмической производительности. Тем не менее, некоторые фразы могут отражать концепцию медленной сходимости:
Сублинейная сходимость алгоритма указывает на то, что мы делаем медленный прогресс.
When faced with sublinear convergence, adjusting the learning rate may help.
При столкновении с сублинейной сходимостью настройка скорости обучения может помочь.
Researchers often need to develop techniques to manage sublinear convergence in numerical methods.
"Sublinear" происходит от латинского префикса "sub-", означающего "под", и "linear", что относится к линейным функциям или зависимостям. "Convergence" происходит от латинского "convergere", что означает "сходиться". Таким образом, "sublinear convergence" буквально означает "сходимость, которая идет под линейной".
Suboptimal convergence (субоптимальная сходимость)
Антонимы: