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术语中英对照
按主题分组。首次读英文论文时,可从这里查回中文解释与对应章节。
基础对象
| 中文 | English | 一句话 |
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| 标量 | scalar | 一个数 |
| 向量 | vector | 一列数/有方向的对象 |
| 矩阵 | matrix | 二维数组/线性映射 |
| 张量 | tensor | 多维数组 |
| 形状 | shape | 每个轴的长度 |
| 轴 | axis / dimension | 张量的一个索引方向 |
| 转置 | transpose | 行列互换 |
| 逐元素积 | element-wise product / Hadamard product | 对应位置相乘 |
向量与几何
| 中文 | English | 一句话 |
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| 点积/内积 | dot product / inner product | 对应相乘再求和 |
| 范数 | norm | 长度 |
| 欧氏范数 | Euclidean norm / L2 norm | 平方和开根 |
| 余弦相似度 | cosine similarity | 点积除以范数积 |
| 正交 | orthogonal | 内积为 0 |
| 标准正交 | orthonormal | 正交且长度为 1 |
| 投影 | projection | 沿某方向的分量 |
| 残差 | residual | 原向量减投影 |
| 夹角 | angle | 由余弦反推 |
空间与基
| 中文 | English | 一句话 |
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| 向量空间 | vector space | 对加法/数乘封闭 |
| 子空间 | subspace | 空间内的子集,仍是空间 |
| 张成 | span | 所有线性组合 |
| 线性无关 | linearly independent | 只有零组合得零 |
| 线性相关 | linearly dependent | 存在非平凡零组合 |
| 基 | basis | 无关且张成 |
| 维数 | dimension | 基的大小 |
| 坐标 | coordinates | 相对某组基的系数 |
| 基变换 | change of basis | 换一组坐标轴 |
| 秩 | rank | 列空间维数 |
| 零空间 | null space / kernel | 被映到零的向量 |
| 列空间 | column space / image | 所有 Ax |
| 行空间 | row space | 行向量张成的空间 |
| 正交补 | orthogonal complement | 与子空间全正交的向量 |
| 直和 | direct sum | 唯一分解为两部分 |
矩阵与方程
| 中文 | English | 一句话 |
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| 线性映射 | linear map / linear transformation | 保加法与数乘 |
| 单位阵 | identity matrix | 对角为 1 |
| 逆矩阵 | inverse matrix | AA−1=I |
| 奇异矩阵 | singular matrix | 不可逆 |
| 高斯消元 | Gaussian elimination | 行变换解方程 |
| 行简化阶梯形 | reduced row echelon form (RREF) | 消元目标 |
| 主元 | pivot | 每行首个非零 |
| 自由变量 | free variable | 无主元的列 |
| 通解 | general solution | 特解 + 零空间 |
| 最小二乘 | least squares | 残差平方和最小 |
| 正规方程 | normal equations | A⊤Ax=A⊤b |
| 伪逆 | pseudoinverse | 广义逆 A+ |
| 条件数 | condition number | 误差放大倍数 |
| 病态 | ill-conditioned | 条件数很大 |
| 分块矩阵 | block matrix | 按块运算 |
行列式
| 中文 | English | 一句话 |
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| 行列式 | determinant | 体积伸缩因子 |
| 余子式 | minor | 删行删列的行列式 |
| 代数余子式 | cofactor | 带符号的余子式 |
| 克拉默法则 | Cramer’s rule | 用行列式解方程 |
| 雅可比行列式 | Jacobian determinant | 换元的体积因子 |
特征值与谱
| 中文 | English | 一句话 |
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| 特征值 | eigenvalue | 不转向方向的伸缩 |
| 特征向量 | eigenvector | 被 A 作用只缩放 |
| 特征多项式 | characteristic polynomial | det(A−λI) |
| 代数重数 | algebraic multiplicity | 特征多项式根的重数 |
| 几何重数 | geometric multiplicity | 特征空间维数 |
| 对角化 | diagonalization | A=PDP−1 |
| 可对角化 | diagonalizable | 有足够特征向量 |
| 相似 | similar | P−1AP |
| 谱定理 | spectral theorem | 对称矩阵可正交对角化 |
| 二次型 | quadratic form | x⊤Ax |
| 正定 | positive definite | 二次型恒正 |
| 半正定 | positive semidefinite | 二次型非负 |
| 幂迭代 | power iteration | 迭代求主特征向量 |
| 稳态分布 | stationary distribution | πP=π |
| 若尔当标准形 | Jordan normal form | 不可对角化的标准形 |
SVD 与低秩
| 中文 | English | 一句话 |
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| 奇异值分解 | singular value decomposition (SVD) | A=UΣV⊤ |
| 奇异值 | singular value | 拉伸倍数 |
| 左/右奇异向量 | left/right singular vector | U/V 的列 |
| 截断 SVD | truncated SVD | 保留前 k 个 |
| 低秩近似 | low-rank approximation | 用秩 k 逼近 |
| 主成分分析 | principal component analysis (PCA) | 方差最大方向 |
| 白化 | whitening | 去相关 + 单位方差 |
| 解释方差 | explained variance | 主成分贡献比例 |
| 潜在因子 | latent factor | 隐变量 |
微积分与优化
| 中文 | English | 一句话 |
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| 偏导 | partial derivative | 固定其它变量求导 |
| 梯度 | gradient | 各偏导组成的向量 |
| 方向导数 | directional derivative | 沿某方向的变化率 |
| 雅可比矩阵 | Jacobian matrix | 向量值函数的导数 |
| 海森矩阵 | Hessian matrix | 二阶偏导矩阵 |
| 链式法则 | chain rule | 复合函数求导 |
| 反向传播 | backpropagation | 反向链式法则 |
| 凸函数 | convex function | 弦在函数上方 |
| 梯度下降 | gradient descent | 沿负梯度走 |
| 学习率 | learning rate | 步长 |
| 牛顿法 | Newton’s method | 用二阶信息 |
| 拉格朗日乘子 | Lagrange multiplier | 约束优化 |
| KKT 条件 | KKT conditions | 不等式约束最优性 |
概率与统计
| 中文 | English | 一句话 |
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| 随机变量 | random variable | 样本到实数的映射 |
| 期望 | expectation | 加权平均 |
| 方差 | variance | 波动大小 |
| 协方差 | covariance | 共同波动 |
| 协方差矩阵 | covariance matrix | 各维协方差 |
| 多元高斯 | multivariate Gaussian | 椭圆等高线 |
| 独立 | independent | 联合=边缘乘积 |
| 不相关 | uncorrelated | 协方差为 0 |
| 马尔可夫链 | Markov chain | 下一步只依赖当前 |
| 转移矩阵 | transition matrix | 行随机 |
| 混合时间 | mixing time | 趋于稳态的速度 |
数值
| 中文 | English | 一句话 |
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| 浮点数 | floating point | 符号+指数+尾数 |
| 机器精度 | machine epsilon | 1+ϵ 的最小可分辨 |
| 舍入误差 | rounding error | 有限精度导致 |
| 灾难性抵消 | catastrophic cancellation | 相近数相减丢精度 |
| 范数 | norm | 衡量大小 |
| 谱范数 | spectral norm | 最大奇异值 |
| Frobenius 范数 | Frobenius norm | 元素平方和开根 |
| 算术强度 | arithmetic intensity | FLOPs/bytes |
| 分块 | tiling / blocking | 提高 cache 命中 |
| 共轭梯度 | conjugate gradient (CG) | 对称正定迭代解 |
| 预条件 | preconditioning | 改善条件数 |
| 稀疏矩阵 | sparse matrix | 大部分元素为 0 |
| CSR | compressed sparse row | 行压缩存储 |
大模型
| 中文 | English | 一句话 |
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| 词元 | token | 模型处理的最小单位 |
| 词嵌入 | embedding | token → 向量 |
| 隐藏状态 | hidden state | 每层的表示 |
| 注意力 | attention | 按匹配度加权 |
| 查询/键/值 | query / key / value | Q/K/V |
| 多头注意力 | multi-head attention (MHA) | 多子空间并行 |
| 因果掩码 | causal mask | 不能看未来 |
| 缩放点积 | scaled dot-product | 除以 dk |
| 位置编码 | positional encoding | 注入顺序 |
| 旋转位置编码 | rotary position embedding (RoPE) | 旋转 Q/K |
| 层归一化 | layer normalization | 逐 token 标准化 |
| 均方根归一化 | RMSNorm | 只除均方根 |
| 残差连接 | residual connection | 恒等捷径 |
| 前馈网络 | feed-forward network (FFN) | 升维-非线性-降维 |
| 键值缓存 | KV cache | 缓存历史 K/V |
| 分组查询注意力 | grouped-query attention (GQA) | 共享 KV 头 |
| 低秩适配 | low-rank adaptation (LoRA) | ΔW=BA |
| 量化 | quantization | 低精度表示 |
| 混合专家 | mixture of experts (MoE) | 稀疏激活专家 |
| 路由 | routing | 选择专家 |
| 对数几率 | logits | softmax 前分数 |
| 温度 | temperature | 调分布尖锐度 |
| 核采样 | nucleus / top-p sampling | 累计概率截断 |
| 预填充/解码 | prefill / decode | 两阶段推理 |
| 算术强度 | arithmetic intensity | 计算/访存比 |
| 吞吐/延迟 | throughput / latency | 系统指标 |
数学符号
| 符号 | 读法 | 含义 |
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| x | 粗体 x | 向量 |
| A⊤ | A transpose | 转置 |
| A−1 | A inverse | 逆 |
| A+ | A plus | 伪逆 |
| ∥A∥2 | spectral norm | 谱范数 |
| ⟨x,y⟩ | inner product | 内积 |
| ⊙ | Hadamard | 逐元素积 |
| ⊗ | Kronecker | 克罗内克积 |
| rank | rank | 秩 |
| tr | trace | 迹 |
| det | determinant | 行列式 |
| ∇f | nabla f | 梯度 |
| J | Jacobian | 雅可比 |
| H | Hessian | 海森 |
| Σ | Sigma | 协方差/奇异值矩阵 |
| λ | lambda | 特征值 |
| σi | sigma | 奇异值 |