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Correlation Function

定义 (Definition)

correlation function:相关函数。用于衡量两个(或多个)变量、信号或物理量在不同时间、空间位置或不同取值下的相关程度的函数。常见于统计学、信号处理与物理学(如统计力学、量子场论)中。(在不同学科里具体形式可能不同,例如自相关函数、互相关函数等。)

例句 (Examples)

The correlation function shows how similar the signal is to itself over time.
相关函数显示信号在不同时间延迟下与自身的相似程度。

In statistical mechanics, the two-point correlation function helps describe how microscopic fluctuations are related across distance, revealing information about phases and critical behavior.
在统计力学中,两点相关函数用于描述微观涨落如何随距离相互关联,从而揭示相变与临界行为的信息。

发音 (Pronunciation, IPA)

/ˌkɔːrəˈleɪʃən ˈfʌŋkʃən/

词源 (Etymology)

correlation 来自拉丁语 *cor-*(“共同、相互”)与 relatio(“关系”)相关的词根,核心含义是“相互之间的联系/关联”;function 来自拉丁语 functio(“执行、作用”)。合起来,correlation function 字面意思是“刻画关联关系的函数”,即用一个函数形式来表达“相关性随时间/空间/变量变化的规律”。

相关词 (Related Words)

文学与经典著作中的用例 (In Notable Works)

  • The Feynman Lectures on Physics(费曼《物理学讲义》):在讨论统计与涨落、响应等主题时涉及相关函数思想与表述。
  • Statistical Physics(Landau & Lifshitz,《统计物理》):常用(两点)相关函数来描述体系涨落与相变相关性质。
  • Statistical Mechanics(R. K. Pathria & Paul D. Beale,《统计力学》):相关函数用于连接微观模型与宏观可观测量。
  • Quantum Field Theory(如 Peskin & Schroeder《量子场论导论》):两点相关函数(格林函数)是核心工具之一。
  • Pattern Recognition and Machine Learning(Bishop,《模式识别与机器学习》):在核方法与高斯过程等内容中,相关/协方差函数是关键概念。
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