(Top Banner Ad)
stochastic model
C1
noun C1 Thống kê, Toán học, Khoa học máy tính, Kinh tế lượng

stochastic model

UK: /stəˈkæstɪk ˈmɒdl/ • US: /stoʊˈkæstɪk ˈmɑːdl̩/

Nghĩa tiếng Việt

mô hình ngẫu nhiên mô hình стохастический (từ gốc tiếng Nga) mô hình стохастик (dạng rút gọn)
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

A mathematical representation of a system or process that includes a random element or probability.

Vietnamese Meaning

Một mô hình toán học biểu diễn một hệ thống hoặc quá trình mà có bao gồm một yếu tố ngẫu nhiên hoặc xác suất.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "The researchers developed a stochastic model to simulate the spread of the disease."

    "Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình ngẫu nhiên để mô phỏng sự lây lan của dịch bệnh."

  • "Stochastic models are widely used in finance to price options."

    "Các mô hình ngẫu nhiên được sử dụng rộng rãi trong tài chính để định giá quyền chọn."

  • "The stochastic model predicted a 70% chance of rain tomorrow."

    "Mô hình ngẫu nhiên dự đoán 70% khả năng có mưa vào ngày mai."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Adjective stochastic có tính ngẫu nhiên, ngẫu nhiên hóa
Adverb stochastically một cách ngẫu nhiên
Noun stochasticity tính ngẫu nhiên
Noun model mô hình, mẫu, hình mẫu
Verb model mô hình hóa, tạo mẫu
Noun (Gerund) modeling sự mô hình hóa, việc tạo mẫu
Noun modeler người/công cụ mô hình hóa

Synonyms

probabilistic model (mô hình xác suất)random model (mô hình ngẫu nhiên)

Antonyms

deterministic model (mô hình tất định)

Related Words

Markov chain (chuỗi Markov)Monte Carlo simulation (mô phỏng Monte Carlo)Brownian motion (chuyển động Brown)

Subject Area

Thống kê, Toán học, Khoa học máy tính, Kinh tế lượng

Etymology (Nguồn gốc)

Ancient Greek
stokhastikos
French
stochastique
Latin
modulus
Old French
modelle
English
stochastic (late 17th C.)
English
model (16th C.)
English (Mid-20th C.)
stochastic model (phrase)

Nguồn gốc 'stochastic'

Từ 'stochastic' bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp cổ đại 'stokhastikos', có nghĩa là 'có khả năng đoán' hoặc 'giỏi nhắm mục tiêu'. Nó gợi lên ý tưởng về sự ước đoán, không chắc chắn, hoặc ngẫu nhiên, đặt nền móng cho ý nghĩa hiện đại của nó trong toán học.

Nguồn gốc 'model'

Từ 'model' có nguồn gốc từ tiếng Latin 'modulus', là một dạng nhỏ của 'modus' (cách, phương pháp, giới hạn). Ban đầu, nó có nghĩa là một 'thước đo nhỏ' hoặc 'khuôn mẫu'. Sau đó, nó phát triển thành 'mô hình' theo nghĩa một bản sao, một thiết kế, hoặc một biểu diễn giúp chúng ta hiểu một hệ thống phức tạp hơn.

Sự kết hợp 'stochastic model'

Khi ghép lại, 'stochastic model' (mô hình ngẫu nhiên) mô tả một mô hình toán học hoặc thống kê tập trung vào các yếu tố ngẫu nhiên, không thể đoán trước một cách tuyệt đối. Nó trở nên phổ biến vào giữa thế kỷ 20, đặc biệt trong các lĩnh vực như xác suất, kinh tế và khoa học tự nhiên, giúp chúng ta phân tích và dự đoán các hệ thống nơi sự ngẫu nhiên đóng vai trò quan trọng.

Usage Note

Mô hình ngẫu nhiên, khác với mô hình tất định, xem xét tính bất định và dự đoán kết quả dựa trên phân phối xác suất. Nó thường được sử dụng khi kết quả không thể được dự đoán chính xác do sự biến đổi ngẫu nhiên vốn có.

Prepositions

of for in

'of' để chỉ đối tượng được mô hình hóa (ví dụ: stochastic model of stock prices). 'for' chỉ mục đích sử dụng mô hình (ví dụ: stochastic model for forecasting). 'in' chỉ phạm vi ứng dụng (ví dụ: stochastic model in climate science).

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + stochastic model
  • complex complex stochastic model
    (mô hình ngẫu nhiên phức tạp)
  • dynamic dynamic stochastic model
    (mô hình ngẫu nhiên động)
  • robust robust stochastic model
    (mô hình ngẫu nhiên mạnh mẽ/vững chắc)
Verb + stochastic model
  • develop develop a stochastic model
    (phát triển một mô hình ngẫu nhiên)
  • apply apply a stochastic model
    (áp dụng một mô hình ngẫu nhiên)
  • simulate simulate a stochastic model
    (mô phỏng một mô hình ngẫu nhiên)
Noun + of + stochastic model
  • parameters parameters of a stochastic model
    (các tham số của một mô hình ngẫu nhiên)
  • properties properties of a stochastic model
    (các thuộc tính của một mô hình ngẫu nhiên)

Idioms

  • to construct a stochastic model

    xây dựng một mô hình ngẫu nhiên

    "Researchers often construct a stochastic model to predict stock market fluctuations."

    (Các nhà nghiên cứu thường xây dựng một mô hình ngẫu nhiên để dự đoán biến động thị trường chứng khoán.)

  • based on a stochastic model

    dựa trên một mô hình ngẫu nhiên

    "Their risk assessment was based on a sophisticated stochastic model."

    (Đánh giá rủi ro của họ dựa trên một mô hình ngẫu nhiên phức tạp.)

  • the dynamics of a stochastic model

    động lực học của một mô hình ngẫu nhiên

    "Understanding the dynamics of a stochastic model is crucial for accurate predictions."

    (Hiểu được động lực học của một mô hình ngẫu nhiên là rất quan trọng để có những dự đoán chính xác.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

stochastic model

noun
Lật mặt

Một mô hình toán học biểu diễn một hệ thống hoặc quá trình mà có bao gồm một yếu tố ngẫu nhiên hoặc xác suất.

"The researchers developed a stochastic model to simulate the spread of the disease."

Nghe phát âm

Grammar Rules

Rule: Gerund (Danh động từ)

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
Considering a stochastic model is crucial for forecasting volatile markets.
 Xem xét một mô hình ngẫu nhiên là rất quan trọng để dự báo thị trường biến động.
Phủ định
Not using a stochastic model means ignoring the inherent randomness of the system.
 Không sử dụng một mô hình ngẫu nhiên có nghĩa là bỏ qua tính ngẫu nhiên vốn có của hệ thống.
Nghi vấn
Is implementing a stochastic model the best approach for this specific problem?
 Liệu việc triển khai một mô hình ngẫu nhiên có phải là cách tiếp cận tốt nhất cho vấn đề cụ thể này không?

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "stochastic model".

Tầm quan trọng trong khoa học và công nghệ

Mặc dù là một khái niệm kỹ thuật, 'stochastic model' lại cực kỳ quan trọng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống hiện đại. Nó là nền tảng để dự báo thời tiết, phân tích rủi ro tài chính, lập kế hoạch đô thị, dự đoán dịch bệnh lây lan, và thậm chí cả trong thiết kế trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning). Điều này cho thấy khả năng của con người trong việc chấp nhận và lượng hóa sự không chắc chắn để đưa ra quyết định tốt hơn.

Thay đổi góc nhìn về thế giới

Sự phát triển của các mô hình ngẫu nhiên phản ánh một sự thay đổi trong tư duy khoa học phương Tây, từ việc chỉ tìm kiếm các quy luật hoàn toàn định đoạt (deterministic) sang việc chấp nhận và tích hợp yếu tố ngẫu nhiên (probabilistic). Nó giúp chúng ta hiểu rằng nhiều hệ thống tự nhiên và xã hội không thể được dự đoán một cách tuyệt đối, mà thay vào đó, có những kết quả dựa trên xác suất. Điều này mang lại sự linh hoạt và thực tế hơn trong cách chúng ta mô hình hóa và tương tác với thế giới phức tạp xung quanh.