決定論的日文

• この結果，決定論的解析法の結果をベースラインとしたときの文正解率の向上率は２８．３％となる
  把决定论分析法的结果作为基准线时，其结果，句子正确解释率的提高率为２８．３％
• この適応度関数については，集団の大きさが無限大の決定論的モデルにおいて解析的解が得られている８）．
  关于该适应度函数，群体的大小在无限大的决定论模式中能够得到解析性的解８）。
• ほとんどの場合において，韻律情報を用いた方が決定論的解析法より高い係り受け正解率が得られている
  在几乎所有情况下，使用韵律信息要比使用决定论分析法可以得到更高的从属关系正确解释率。
• 本手法の操作は，学習などを行なわず，遷移規則だけに基づいた決定論的操作であり，必ずしも符号化が成功するとは限らない。
  该手法的操作不需要学习，是只基于转化规则的决定论式操作，因此符号化不一定能成功。
• その結果を，上のヒューリスティクスに基づく決定論的解析法による解析結果と比較したところ，かなりの解析性能向上が認められた
  将其结果与基于上述启发式的决定论分析所得的分析结果相比较，发现分析性能得到很大的提高
• 第１の理由は，決定論的な政策（Ｔ＝０）では各時刻における局所的に最適な経路（局所最適解）しか得ることが出来ないからである．
  第１个理由是：决定论性的策略（Ｔ＝０）中，只能得到各个时刻的局部性最佳路线（局部最佳解）。
• 一般にセル数が有限で周期境界条件のような決定論的な境界条件下のセルオートマトンでは，時間発展は周期的になることが知られている．
  一般在细胞数有限的、如周期边界条件这样的决定论式的边界条件下的细胞自动机中，时间发展是周期性的．
• ここに提案したモデルは，ネットワークサイズが複雑であっても，少なくともどのような確率的な対抗策と比較しても決定論的な手順が示される。
  而这里建议的模型即使网络大小复杂、至少与任何形式的随机性对抗策略相比都显示出了决定论性次序。
• 第一のアプローチは冗長性法と名付け，不確実な需要と管路粗度に関する安全マージンを導入した決定論的最適化問題を解く方法である。
  第一个方法是冗长性法与命名，引进不确定的需要与管路粗细程度相关的安全裕度，解决决定论的最佳化问题的方法。
• うわさの伝播モデルは決定論的なシステムであり，最終伝播数Ｄ（Ｔｓ）は弧の結び方と最初に情報をあたえる頂点によって一意的に決まる．
  传闻的传播模型是一个决定论的系统，最终传播数Ｄ（Ｔｓ）由弧的结合方法与最初给予信息的顶点单一地决定。