gaussian

gaussian的音标为[ˈɡeɪʃənəs] ，基本翻译为“高斯(人名)的；高斯定理的；高斯分布的”，速记技巧为：“格”谐音“公”→高斯定理。

Gaussian这个词源自拉丁语，意思是“高斯的”，这个名字来源于高斯（Carl Friedrich Gauss）这位著名的数学家。

变化形式：在词尾加-ian或者-ous可以表示“……的”或者“……性质的”。例如，Gaussian可以变为gaussianian或者gaussianous，前者表示“高斯的”，后者表示“类似于高斯的”。

相关单词：

1. Gaussian distribution（高斯分布）：这是数学中的一个概念，表示在一定误差范围内，一个随机变量的分布呈现出钟形的曲线。

2. Gaussian elimination（高斯消元法）：这是一种数学方法，用于解线性方程组。

3. Gaussian curvature（高斯曲率）：在几何学中，高斯曲率描述了空间中两点之间的测地线弯曲程度。

4. Gaussian filter（高斯滤波器）：在图像处理中，高斯滤波器用于平滑图像，减少噪声。

5. Gaussian process（高斯过程）：这是一种概率模型，用于处理不确定性和噪声数据。

6. Gaussian mixture model（高斯混合模型）：这是一种统计模型，用于描述数据中的不同分布。

7. Gaussian random variable（高斯随机变量）：这是数学中的一个基本概念，代表了一个随机变量的概率分布服从高斯分布。

8. Gaussian curve（高斯曲线）：这是一种曲线，其形状类似于钟形曲线。

9. Gaussian elimination algorithm（高斯消元算法）：这是一种算法，用于通过行变换将线性方程组转化为标准形式。

10. Gaussian elimination method（高斯消元法）：这是一种数学方法，用于解线性方程组，与上述算法类似，但更侧重于步骤和策略。

常用短语：

1. Gaussian distribution (高斯分布)

2. Mean value (均值)

3. Standard deviation (标准差)

4. Variance (方差)

5. Median (中位数)

6. Mode (众数)

7. Kurtosis (峰度)

双语例句：

1. The probability of an event occurring follows a Gaussian distribution. (事件发生的概率服从正态分布。)

2. The mean value of the data is higher than the standard deviation. (数据的均值高于标准差。)

3. The variance of the data indicates a lack of uniformity. (数据方差显示缺乏一致性。)

4. The median age of the population is lower than the mode, indicating a skewed distribution. (人口的中位数年龄低于众数，表明分布不均衡。)

5. The kurtosis of the data indicates a heavy tail, indicating outliers may exist. (数据峰度表明尾部较重，可能存在异常值。)

6. We can use Gaussian distribution to model the probability of a random variable following a certain distribution. (我们可以使用正态分布来建模随机变量遵循某种分布的概率。)

7. The data we collected follows a Gaussian distribution, indicating a normal distribution pattern. (我们收集的数据遵循正态分布，表明存在正常分布模式。)

英文小作文：

The Gaussian distribution is a mathematical model that describes the probability of an event occurring within a certain range of values. It is commonly used in statistics and other fields to analyze data and make predictions based on patterns and trends.

In my opinion, Gaussian distribution is a powerful tool that can help us better understand the world around us and make sense of complex data sets. By using Gaussian distribution, we can identify patterns and trends in data, and make predictions based on these patterns.

For example, in the field of finance, Gaussian distribution is commonly used to analyze stock market data and predict future trends in stock prices. Similarly, in the field of medicine, Gaussian distribution can be used to analyze medical data and identify patterns in diseases and illnesses.

In conclusion, Gaussian distribution is a valuable tool that can help us better understand and analyze data, and make more accurate predictions based on patterns and trends. I believe that it will continue to play an important role in the future of science and technology.