Transition Function

释义 Definition

transition function：转移函数 / 状态转移函数。指在数学、计算机科学与概率模型中，用来描述“系统如何从一个状态变到下一个状态”的函数；在一些模型里它也可具体表示为给定输入/动作时的下一状态，或转移到各个下一状态的概率分布。（在不同领域中可能有确定性与随机性两种常见用法。）

例句 Examples

The transition function takes the current state and gives the next state.
转移函数接收当前状态并给出下一个状态。

In a Markov decision process, the transition function defines the probability of moving to each next state given a state and an action.
在马尔可夫决策过程（MDP）中，转移函数定义了：在给定某个状态和某个动作时，转移到各个下一状态的概率。

发音 Pronunciation (IPA)

/trænˈzɪʃən ˈfʌŋkʃən/

词源 Etymology

transition 来自拉丁语 *trans-*（“越过、穿过”）+ ire（“走”），引申为“转变、过渡”；function 源自拉丁语 functio，本义与“执行、作用”相关，后来在数学中固定为“函数”。合起来 transition function 就是“描述（状态）如何过渡的函数”。

相关词 Related Words

• State
• Automaton
• Finite-State Machine
• State Space
• Markov Chain
• Markov Decision Process
• Transition Matrix
• Probability Distribution
• Deterministic
• Stochastic

文学/经典作品中的用例 Literary Works

• Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation（Hopcroft, Motwani & Ullman）——在有限自动机/形式语言部分讨论“状态转移函数（transition function）”的定义与性质。
• Reinforcement Learning: An Introduction（Sutton & Barto）——在MDP框架下使用“transition function”描述环境动力学与状态转移概率。
• Markov Chains（J. R. Norris）——在马尔可夫链相关表述中涉及从当前状态到下一状态的转移机制（常与转移概率/转移结构一起出现）。