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特強氣旋風暴赫德赫德

**特強氣旋風暴赫德赫德**（英語：**Very Severe Cyclonic Storm Hudhud**，聯合颱風警報中心編號：**03B**）是 2014 年北印度洋氣旋季第二個被命名的熱帶氣旋。「赫德赫德」（هدهد）一名由阿曼提供，意指佛法僧目鳥類中的戴勝。

赫德赫德是本年北印度洋最強的熱帶氣旋之一。赫德赫德是繼 2013 年氣旋費林以來，孟加拉灣中最強的熱帶氣旋之一。

## 發展過程

2014 年 10 月 6 日 07:00UTC，印度氣象局注意到有一個低壓區於德林達依沿岸形成。18:00UTC，聯合颱風警報中心對其在 24 小時內形成為熱帶氣旋的機會給予「LOW」的評級。
10 月 7 日 03:00UTC，印度氣象局把一個在安達曼海以北的低壓區升格為低氣壓，編號 BOB03。同時，聯合颱風警報中心對其評級提升為「MEDIUM」。13:30UTC，聯合颱風警報中心對其發佈熱帶氣旋形成警報，並對其評級提升為「HIGH」。15:30UTC，印度氣象局將其升格為強低氣壓。

10 月 8 日 06:00UTC，印度氣象局將其升格為氣旋風暴，並命名為赫德赫德（Hudhud）。08:00UTC，聯合颱風警報中心將其升格為熱帶風暴，編號 03B。

10 月 9 日 06:00UTC，印度氣象局將其升格為強烈氣旋風暴。

10 月 10 日 00:00UTC，聯合颱風警報中心將其升格為一級熱帶氣旋。12:00UTC，印度氣象局將其升格為特強氣旋風暴。18:00UTC，聯合颱風警報中心將其升格為二級熱帶氣旋。

10 月 11 日 06:00UTC，聯合颱風警報中心將其升格為三級熱帶氣旋。同時，其三分鐘平均風速由 65 節升至 85 節。

10 月 12 日 06:00UTC，聯合颱風警報中心將其升格為四級熱帶氣旋。06:30UTC，赫德赫德於印度安得拉邦維沙卡帕特南縣沿海登陸。12:00UTC，印度氣象局將其降格為強烈氣旋風暴。同時，聯合颱風警報中心將其降格為三級熱帶氣旋，並對其發出最後的警報。18:00UTC，印度氣象局將其降格為氣旋風暴。

10 月 13 日 00:00UTC，印度氣象局將其降格為強低氣壓。12:00UTC，印度氣象局將其降格為低氣壓。18:00UTC，印度氣象局將其降格為低壓區。

## 防災措施和影響

### 印度

於赫德赫德吹襲期間，造成 109 人死亡。

#### 安達曼 - 尼科巴群島

#### 安得拉邦

#### 奧里薩邦

#### 救助基金

### 尼泊爾

 

## 注釋

## 參考來源

http://www.rsmcnewdelhi.imd.gov.in/index.php?lang=en （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 參考資料

## 外部連結

* India Meteorological Department
* Joint Typhoon Warning Center （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Corporate Disaster Resource Network, India
特强气旋风暴锡德

**特強氣旋風暴錫德**（英語：**Very Severe Cyclonic Storm Sidr**，聯合颱風警報中心編號：**06B**），是 2007 年北印度洋氣旋季第 4 個被命名的熱帶氣旋，11 月 11 日在孟加拉灣生成，其後強度一度達到薩菲爾 - 辛普森颶風等級中的五級強度（美國聯合颱風警報中心認定）是孟加拉灣有史以來最強烈的被命名的氣旋之一，後來被氣旋費林超越。

## 發展過程

在 11 月 11 日，一低氣壓在布萊爾港之西南形成。第二天，它增強為一氣旋風暴並被命名為 Sidr。同日，它增強為一強烈氣旋風暴。同日，它增強為一特強氣旋風暴。11 月 15 日，它在西孟加拉邦和奧里薩邦登陸，並減弱為一氣旋風暴。第二天，它減弱為一低氣壓，印度氣象部為它發出最後報告。除為孟加拉帶來嚴重傷亡外，亦使雲南迪慶州德欽縣境內普降暴雪。

## 參考資料
特强气旋风暴马拉

**特強氣旋風暴馬拉**（英語：**Very Severe Cyclonic Storm Mala**，聯合颱風警報中心編號：**02B**）是 2006 年北印度洋氣旋季的一個發生於孟加拉灣的熱帶氣旋，美國聯合颱風警報中心認為它的最大持續風速曾達到 120 節，屬於薩菲爾 - 辛普森等級中的四級，一度是孟加拉灣有史以來最強烈的被命名的氣旋。

## 發展過程

在 4 月 24 日，一低氣壓於孟加拉海中部形成。4 月 25 日，印度氣象部門將它升格為氣旋風暴，並將它命名為 Mala。它迅速增強，很快便達到非常強烈氣旋風暴強度。4 月 29 日，它登陸緬甸並迅速消散。

## 影響

馬拉以 185 公里每小時的強度登陸緬甸，造成至少 22 人死亡，損失約 670 萬美元。

## 參考資料

## 參見

* 2006 年北印度洋氣旋季
特强热带气旋哈利

**特強熱帶氣旋哈利**（英語：Very Intense Tropical Cyclone Hary）於 3 月 5 日由季風槽發展形成，是 2001－2002 年西南印度洋熱帶氣旋季最強烈的熱帶氣旋。風暴起初總體向西移動並逐漸增強，並在 3 月 7 日由於外界環境有利而迅速強化，發展出風眼和層次分明的外流。達到第一波最高強度後，氣旋轉朝西南方向的馬達加斯加前進，在此期間因眼牆置換短暫減弱。3 月 10 日，哈利再度強化，在馬達加斯加以東近海達到風速每小時 220 公里的最高強度，成為 2000 年後西南印度洋的第一場特強熱帶氣旋。

達到最高強度後，哈利因與陸地相互影響而減弱，並從安塔拉哈東南方向吹襲馬達加斯加。在陸地上空轉向南下後，氣旋很快重回大海。該國共有 3 人喪生，其中 1 人觸電身亡。島上有 4 座橋梁被毀，還有局部地區遭受嚴重的農作物損失。但考慮到風暴的強度，這樣的破壞程度尚屬輕微。短暫襲擊馬達加斯加後，哈利加速向東南前進，其環流的東部邊緣從留尼旺上空經過。島上山區降雨量高達 1344 毫米，但與海岸沿線地區相比還是少得多。降水引發洪災，奪走了 1 人的生命，還有 2 萬人失去供電。3 月 13 日，哈利轉變成溫帶氣旋，但仍然是強烈的中緯度風暴，之後還繼續存在了數天之久。

## 氣象歷史

2002 年 3 月上旬，南印度洋的熱帶天氣活動很少，只有迪戈加西亞島的季風槽沿線存在對流區或雷暴活動。3 月 4 日，系統中發展出廣闊且細長的低氣壓區，但由於受到中等強度風切變的影響而無法得到顯著發展。次日，環流結構已有改善，系統在連續數日基本沒有移動後因受東南方向高壓脊的影響而開始穩步向西南偏西方向移動。3 月 5 日，法國氣象局將系統歸類為熱帶擾動，之後又歸類為第十一號熱帶低氣壓。協調世界時 3 月 6 日凌晨 0 點，聯合颱風警報中心開始針對第 18S 號熱帶氣旋發布公告，法國氣象局也在 6 小時後將系統升級為中等強度熱帶風暴哈利。

成為熱帶風暴後，哈利位於反氣旋後方，所處海域風切變很少。氣旋總體向西移動，對流逐漸把中心包裹起來，並發展成中心密集雲區。3 月 7 日，風暴中有不規則的風眼形成，系統的組織結構進一步改善。這天聯合颱風警報中心發布的公告中稱，哈利的 1 分鐘持續風速達到每小時 120 公里，相當於颶風強度的最低標準。風暴這時已經發展出良好的外流，並且正處於爆發性增強期。3 月 8 日清晨，法國氣象局將哈利升級成熱帶氣旋，風暴變得非常緊湊，烈風強度風場僅從中心向外延伸 75 公里。3 月 8 日晚，由於所處位置正好在高壓脊的西北邊緣，哈利轉向西南朝馬達加斯加東北海岸逼近。氣旋的 10 分鐘持續風速達到每小時 205 公里，然後因眼牆置換而略有減弱，風眼變得模糊不清，之後由更大的外圍風眼牆取代。據法國氣象局記載，哈利在新的風眼形成後再度強化，於 3 月 10 日清晨成為特強熱帶氣旋，10 分鐘持續風速達到每小時 220 公里的最大值，成為繼 2000 年的氣旋哈達以來西南印度洋的首場特強熱帶氣旋，也是 2001－2002 年西南印度洋熱帶氣旋季最強烈的風暴。聯合颱風警報中心估計這時哈利達到的最高強度為 1 分鐘持續風速每小時 260 公里。

哈利達到最高強度時位於距馬達加斯加東海岸約 70 公里的近海，氣旋在朝陸地逼近期間逐漸轉向南下，只是轉向幅度不足以避免風暴登陸。UTC3 月 10 日中午 12 點左右，哈利從安塔拉哈東南方向約 55 公里處上岸，風速比最高強度略低。氣旋登陸前有可能進入又一輪眼牆置換周期，導致風眼迅速變得模糊，與陸地之間的相互作用也令風暴進一步減弱。到了 3 月 10 日晚，法國氣象局將哈利降級至熱帶氣旋強度範圍，這時系統位於布拉哈島以東約 50 公里洋面，風力時速約 160 公里。接下來，由於受到逐漸逼近的低壓槽影響，外界環境中的風切變有所增加，哈利略朝東南偏南轉向。氣旋停止減弱，然後又開始發展出風眼。3 月 12 日清晨，風暴從法國的留尼旺以東約 350 公里海域經過，聯合颱風警報中心估計其 1 分鐘持續風速約為每小時 185 公里。這天晚上，由於風切變增多、水溫降低，氣旋再度減弱，雲層結構開始瓦解。環流從對流中完全暴露出來後，法國氣象局估計哈利於 UTC3 月 13 日中午 12 點左右轉變成溫帶氣旋。風暴繼續保持總體向西南方向前進的趨勢，其環流規模出現大幅擴張。7 月 17 日，哈利的殘留從印度洋中南部的阿姆斯特丹島西南方向約 250 公里洋面經過，並在這一期間再次增強。系統從南緯 40 度線以南掠過，並且仍然是西風帶中的強勁風暴。

## 影響

3 月 7 日，氣旋哈利從阿加萊加群島以南約 100 公里海域經過，但由於其規模很小，因此群島上的風速僅為每小時 37 公里。

3 月 9 日，哈利在馬達加斯加東北方向近海增強的同時，安齊拉納納省官員宣布該省進入警戒狀態。次日，風暴以特強熱帶氣旋強度掠過該省東部，估計其最大風速達每小時 220 公里。氣旋從布拉哈島以東近海經過期間，島上陣風時速約為 83 公里，不過系統這時正在減弱。馬達加斯加東部普降暴雨，24 小時降雨量最高的圖阿馬西納達到 243 毫米。通訊上的不便使該地區遭受的破壞情況未能及時向外界傳達。考慮到氣旋的較高強度，哈利造成的總體破壞程度很輕，可謂遠小於預期。費努阿里武 - 阿齊納納納和安塔拉哈區各有兩座橋梁被毀。更南部的圖阿馬西納有多條電話線路因狂風中斷，切斷了通訊。哈利沿途有大量糧食作物受損，還有一座醫院被毀，一人因觸電身亡，整個馬達加斯加共有 3 人喪生。

雖然風暴中心經過的洋面距留尼旺還比較遠，但該島還是因風暴產生的暴雨引發嚴重洪災。氣旋還位於馬達加斯加上空時就已開始對留尼旺產生影響，大規模環流通過山嶽推力將潮濕的空氣帶到該島，產生傾盆大雨。拉普蘭德帕爾米斯特（La Plaine-des-Palmistes）的 12 小時降雨量達 134 毫米，貝伯格（Bébourg）在風暴期間的降雨量高達 1344 毫米，是哈利產生降水最多的所在。高海拔地區和海岸沿線的降水較多，聖菲利普（Saint-Philippe）的降雨量達到 372 毫米。降水導致聖但尼附近的河流暴漲並引發洪災，一人因試圖渡河而溺亡。島上有多條道路被洪水沖毀，切斷了錫拉奧與附近地區的交通。最高時速達 173 公里的狂風導致約 2 萬居民失去供電。哈利經過期間還給島上帶去了 5 米高的大浪。留尼旺兩個月前受到氣旋迪娜的重創，這時仍未恢復，幸好哈利造成的破壞程度較輕。風暴還給附近的模里西斯帶去降水，但該國沒有受到嚴重影響。

## 參見

* 氣旋加菲洛：2004 年襲擊馬達加斯加東北部的類似熱帶氣旋

## 參考資料

## 外部連結

* 聯合颱風警報中心 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 法國氣象局留尼旺分局 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 世界氣象組織 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 法國氣象局的 2001－2002 年熱帶氣旋季頁面 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特彭

**特彭**（德語：Töpen）是德國巴伐利亞州的一個市鎮。總面積 20.80 平方公里，總人口 1132 人，其中男性 559 人，女性 573 人（2011 年 12 月 31 日），人口密度 54 人 / 平方公里。

## 參見

* 巴伐利亞州市鎮列表

## 參考
特征

中文裡的特徵可能有以下意義：

在生物學中：

* 性狀，指生物個體的型態。

在數學中：

* 特徵群，在群論裡，一個群 G 的特徵是指一個 G→M 的群同態，其中 M 是一個體的乘法群。M 通常為複數體。若 G 是交換群，G 所有特徵的集 Ch (G) 是一個群，稱為**特徵群**。狄利克雷特徵是其中一個特例。
* 特徵標理論，在群表示理論裡，一個群表示的**特徵**是指一個將群的元素映至相應的線性變換之跡數的類函數。
* 特徵 (代數)，在抽象代數中，一個環 $R$ 的**特徵**是最小的非負整數 $n$ ，使

　
: $\forall r\in R,\;\underbrace {r+\cdots +r} _{n}=0$
* 特徵 (機器學習)

## 參見

* 名稱包含「特徵」的頁面
* 名稱包含「特征」的頁面
特征_(代数)

在數學中，環 _R_ 的**特徵**被定義為最小的正整數 _n_ 使得

　
: _n_ a = 0，對於所有 R 中的 a。

這裡的 _n_a 被定義為

　
: a + ... + a 帶有 _n_ 個被加數。

如果不存在這樣的 _n_，_R_ 的特徵被定義為 0。_R_ 的特徵經常指示為 char (_R_)。

環 _R_ 的特徵可以等價的定義為唯一的自然數 _n_ 使得 _n_**Z** 是映射 1 到 1R 的從 **Z** 到 _R_ 的唯一的環同態的核。另一個等價的定義：_R_ 的特徵是唯一的自然數 _n_ 使得 _R_ 包含同構於商環 **Z**/_n_**Z** 的子環。

## 整環的特徵

當 $R$ 是整環時，可證明特徵若非零則必為質數。此外，整環的特徵在環擴張下不變。

最常考慮的例子是體的特徵。零特徵體與正特徵體有截然不同的代數性質。零特徵體必含 $\mathbb {Q} $ ，而特徵 $p$ 的體必含 $\mathbb {F} _{p}$ ，這是它們最小的子體，稱為**素體**。

## 外部連結

* Finite fields - Wikibook link.
特征_(机器学习)

在機器學習和模式識別中，**特徵**是被觀測對象的可測量性能或特性。在模式識別、分類和回歸中，信息特徵的選擇、判別和獨立特徵的選擇是有效算法的關鍵步驟。特徵通常是數值型的，但語法模式識別可以使用結構特徵（如字符串和圖）。「特徵」的概念與線性回歸等統計技術中使用的解釋變量有關。

## 參考資料
特征_(生物学)

在生物學領域中，**性狀**（Phenotypic trait,or character）又稱**特徵**、**特性**或**形質**，是指生物的形態、結構和生理生化等特徵的總稱。

性狀可定義成生物體顯現的單一特徵，是由基因所構成的，也可稱為可量化的計量。而遺傳學上許多在分析上有用的性狀，皆在不同個體有多種不同的類型。外在可見的性狀，是分子生物學與生物化學過程的最終產物。大體而言，此過程是起始於 DNA，經過 RNA 的傳遞，最後產出蛋白質，而這些蛋白質影響了生物的結構與機能。又稱分子生物學的中心教條。

其中性狀又可以細分為單位性狀和相對性狀。
染色體 > DNA > 基因

## 相關條目

* 基因
* 基因型
* 基因表現
* 表現型

## 相似辭

* 性質
* 型態

## 參考文獻
特征函数

數學中，**示性函數**（**特徵函數**，Characteristic function）可以代表不同的概念：

* 集合的指示函數： $\mathbf {1} _{A}:X\to \{0,1\},$ 其中 _X_ 為集合，_A_ 為其子集，而對集合 _A_ 內一點，函數取值為 1，於集合 _X_ − _A_ 內一點，則取值 0。
  * 效益進程指的是在或並非在進程的集合：**示性函數**是一個函數使得當集合內有此數時值為 1，當集合內無此數時為值 0 (cf. Boolos-Burgess-Jeffrey (2002) p. 73).
* 本徵函數（Eigenfunction），也翻譯為特徵函數；泛函算子的本徵向量。
* 示性函數 (凸分析)：

　
: $\chi _{A}(x):={\begin{cases}0,&x\in A;\\+\infty ,&x\not \in A.\end{cases}}$
* 特徵狀態函數，統計力學概念。
* 特徵函數 (概率論)：概率論中，實軸上某隨機變量 _X_ 的示性函數由下式給出：

　
: $\varphi _{X}(t)=\operatorname {E} \left(e^{itX}\right)\,$

　
: 此 $\operatorname {E} $ 為期望值。
* 歐拉示性數：拓撲不變量。
* 博弈論的示性函數。
特征分解

線性代數中，**特徵分解**（Eigendecomposition），又稱**譜分解**（Spectral decomposition）是將矩陣分解為由其特徵值和特徵向量表示的矩陣之積的方法。需要注意只有對可對角化矩陣才可以施以特徵分解。

## 特徵值與特徵向量的基礎理論

_N_ 維非零向量 **v** 是 _N_×_N_ 的矩陣 **A** 的特徵向量，若且唯若下式成立：

　
: $\mathbf {A} \mathbf {v} =\lambda \mathbf {v} $

其中 _λ_ 為一純量，稱為 **v** 對應的特徵值。也稱 **v** 為特徵值 _λ_ 對應的特徵向量。也即特徵向量被施以線性變換 A 只會使向量伸長或縮短而其方向不被改變。

由上式可得

　
: $p\left(\lambda \right):=\det \left(\mathbf {A} -\lambda \mathbf {I} \right)=0\!\ $

稱多項式 _p_(**λ**) 為矩陣的特徵多項式。上式亦稱為矩陣的特徵方程。特徵多項式是關於未知數 _λ_ 的 _N_ 次多項式。由代數基本定理，特徵方程有 _N_ 個解。這些解的解集也就是特徵值的集合，有時也稱為「譜」（Spectrum）。

我們可以對多項式 _p_ 進行因式分解，而得到

　
: $p\left(\lambda \right)=(\lambda -\lambda _{1})^{n_{1}}(\lambda -\lambda _{2})^{n_{2}}\cdots (\lambda -\lambda _{k})^{n_{k}}=0\!\ $

其中

　
: $\sum \limits _{i=1}^{k}{n_{i}}=N$

對每一個特徵值 λi ，我們都有下式成立：

　
: $\left(\mathbf {A} -\lambda _{i}\mathbf {I} \right)\mathbf {v} =0\!\ $

對每一個特徵方程，都會有 $m_{i}$ （ $1\leq m_{i}\leq n_{i}$ ）個線性無關的解。這 _m_i 個向量與一個特徵值 λi 相對應。這裡，整數 _m_i 稱為特徵值 λi 的**幾何重數**，而 _n_i 稱為**代數重數**。這裡需要注意的是幾何重數與代數重數可以相等，但也可以不相等。一種最簡單的情況是 _m_i = _n_i = 1。特徵向量的極大線性無關向量組中向量的個數可以由所有特徵值的幾何重數之和來確定。

## 矩陣的特徵分解

令 **A** 是一個 _N_×_N_ 的方陣，且有 _N_ 個線性獨立的特徵向量 $q_{i}\,\,(i=1,\dots ,N)$ 。這樣， **A** 可以被分解為

　
: $\mathbf {A} =\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \mathbf {Q} ^{-1}$

其中 **Q** 是 _N_×_N_ 方陣，且其第 _i_ 列為 **A** 的特徵向量 $q_{i}$ 。 **Λ** 是對角矩陣，其對角線上的元素為對應的特徵值，也即 $\Lambda _{ii}=\lambda _{i}$ 。這裡需要注意只有可對角化矩陣才可以作特徵分解。比如 ${\begin{bmatrix}1&1\\0&1\\\end{bmatrix}}$ 不能被對角化，也就不能特徵分解。

一般來說，特徵向量 $q_{i}\,\,(i=1,\dots ,N)$ 一般被單位化（但這不是必須的）。未被單位化的特徵向量組 $v_{i}\,\,(i=1,\dots ,N),$ 也可以作為 **Q** 的列向量。這一事實可以這樣理解： **Q** 中向量的長度都被 **Q**−1 抵消了。

### 通過特徵分解求反 (逆) 矩陣

若矩陣 **A** 可被特徵分解並特徵值中不含零，則矩陣 **A** 為非奇異矩陣，且其逆矩陣可以由下式給出：

　
: $\mathbf {A} ^{-1}=\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } ^{-1}\mathbf {Q} ^{-1}$

因為 **Λ** 為對角矩陣，其逆矩陣容易計算出：

　
: $\left[\Lambda ^{-1}\right]_{ii}={\frac {1}{\lambda _{i}}}$

## 對特殊矩陣的特徵分解

### 對稱矩陣

任意的 _N_×_N_ 實對稱矩陣的特徵值都是實數且都有 _N_ 個線性無關的特徵向量。並且這些特徵向量都可以正交單位化而得到一組正交且模為 1 的向量。故實對稱矩陣 **A** 可被分解成

　
: $\mathbf {A} =\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \mathbf {Q} ^{-1}=\mathbf {Q} \mathbf {\Lambda } \mathbf {Q} ^{T}$

其中 **Q** 為 正交矩陣， **Λ** 為實對角矩陣。

### 正規矩陣

類似地，一個複正規矩陣具有一組正交特徵向量基，故正規矩陣可以被分解成

　
: $\mathbf {A} =\mathbf {U} \mathbf {\Lambda } \mathbf {U} ^{H}$

其中 **U** 為一個酉矩陣。進一步地，若 **A** 是埃爾米特矩陣，那麼對角矩陣 **Λ** 的對角元全是實數。若 **A** 還是酉矩陣，則 **Λ** 的所有對角元在複平面的單位圓上取得。

## 參見

* 矩陣分解
* 特徵值
* 特徵向量
* 譜定理

## 參考

* Franklin, Joel N (1968). _Matrix Theory_. Dover Publications. ISBN 0-486-41179-6
* Golub, G. H. and Van Loan, C. F. (1996). _Matrix Computations_. 3rd ed., Johns Hopkins University Press, Baltimore. ISBN 0-8018-5414-8.
* Horn, Roger A. and Johnson, Charles R (1985). _Matrix Analysis_. Cambridge University Press. ISBN 0-521-38632-2.
* Horn, Roger A. and Johnson, Charles R (1991). _Topics in Matrix Analysis_. Cambridge University Press. ISBN 0-521-46713-6.
* Strang G (1998). _Introduction to Linear Algebra_. 3rd ed., Wellesley-Cambridge Press. ISBN 0-9614088-5-5.
特征向量中心性

在圖論中，**特徵向量中心性**(**eigenvector centrality**) 是測量節點對網絡影響的一種方式。針對連接數相同的節點，相鄰節點分數更高的節點會比相鄰節點分數更低的節點分數高，依據此原則給所有節點分配對應的分數。特徵向量得分較高意味著該節點與許多自身得分較高的節點相連接。

谷歌的 PageRank 和 Katz 中心性是特徵向量中心性的變體。

## 利用鄰接矩陣求特徵向量中心性

給定一個節點集合為 $|V|$ 的圖 $G=(V,E)$ ，定義其鄰接矩陣為 $A=(a_{v,t})$ ，當 $v$ 與 $t$ 相連時 $a_{v,t}=1$ ，否則 $a_{v,t}=0$ 。則節點 $v$ 中心性 $x$ 的分數其求解公式為：

　
: $x_{v}={\frac {1}{\lambda }}\sum _{t\in M(v)}x_{t}={\frac {1}{\lambda }}\sum _{t\in G}a_{v,t}x_{t}$

其中 $M(v)$ 是節點 $v$ 的相鄰節點集合， $\lambda $ 是一個常數。經過一系列變形，該公式可變換為如下所示的特徵向量方程：

　
: $\mathbf {Ax} =\lambda \mathbf {x} $

通常來說，有許多不同的特徵值 $\lambda $ 能使得一個特徵方程有非零解存在。然而，考慮到特徵向量中的所有項均為非負值，根據佩倫 - 弗羅貝尼烏斯定理，只有特徵值最大時才能測量出想要的中心性。然後通過計算網絡中的節點 $v$ 其特徵向量的相關分量 $v^{\text{th}}$ 便能得出其對應的中心性的分數。特徵向量的定義只有一個公因子，因此各節點中心性的比例可以很好確定。為了確定一個絕對分數，必須將其中一個特徵值標準化，例如所有節點評分之和為 1 或者節點數 _n_。冪次迭代是許多特徵值算法中的一種，該算法可以用來尋找這種主導特徵向量。此外，以上方法可以推廣，使得矩陣 _A_ 中每個元素可以是表示連接強度的實數，例如隨機矩陣。

## 應用

在神經科學中，研究發現一個模型神經網絡其神經元的特徵向量中心性與神經元的相對激發率有關。

特徵向量中心性最早在埃德蒙・蘭道 (Edmund Landau) 於 1895 年發表的一篇關於西洋棋比賽計分的論文中使用過。

## 參見

* 中心性

## 參考文獻
特征多项式

在線性代數中，對一個線性自同態（取定基即等價於方陣）可定義其**特徵多項式**，此多項式包含該自同態的一些重要性質，例如行列式、跡數及特徵值。

## 定義

設 $\mathbb {F} $ 為域（例如實數或複數域），對佈於 $\mathbb {F} $ 上的 $n\times n$ 矩陣 $A$ ，定義其**特徵多項式**為

　
: $p_{A}(t):=\det(tI_{n}-A)\in \mathbb {F} [t]$

這是一個 $n$ 次多項式，其首項係數為一。

一般而言，對佈於任何交換環上的方陣都能定義特徵多項式。

## 性質

當 $A$ 為上三角矩陣（或下三角矩陣）時， $p_{A}(t)=\prod _{i=1}^{n}(t-\lambda _{i})$ ，其中 $\lambda _{1},\ldots ,\lambda _{n}$ 是主對角線上的元素。

對於二階方陣，特徵多項式能表為 $p_{A}(t)=t^{2}-\mathrm {tr} (A)t+\det(A)$ 。一般而言，若 $p_{A}(t)=t^{n}+a_{n-1}t^{n-1}+\ldots +a_{0}$ ，則 $a_{0}=(-1)^{n}\det(A)$ ， $a_{n-1}=-\mathrm {tr} (A)$ 。

此外：

* 特徵多項式在基變更下不變：若存在可逆方陣 $C$ 使得 $B=C^{-1}AC$ ，則 $p_{A}(t)=p_{B}(t)$ 。
* 對任意兩方陣 $A,B$ ，有 $p_{AB}(t)=p_{BA}(t)$ 。一般而言，若 $A$ 為 $m\times n$ 矩陣， $B$ 為 $n\times m$ 矩陣（設 $m<n$ ），則 $p_{AB}(t)=t^{m-n}p_{BA}(t)$
* 凱萊 - 哈密頓定理： $p_{A}(A)=0$ 。
特征学习

在機器學習中，**特徵學習**（feature learning）或**表徵學習**（representation learning）是學習一個特徵的技術的集合：將原始數據轉換成為能夠被機器學習來有效開發的一種形式。它避免了手動提取特徵的麻煩，允許計算機學習使用特徵的同時，也學習如何提取特徵：學習如何學習。

機器學習任務，例如分類問題，通常都要求輸入在數學上或者在計算上都非常便於處理，在這樣的前提下，特徵學習就應運而生了。然而，現實世界中的數據，例如圖片、影片，以及感測器的測量值都非常的複雜、冗長又多變，如何有效的提取出特徵並且將其表達出來成為了一個重要挑戰。傳統的手動提取特徵需要大量的人力並且依賴於非常專業的知識。同時，還不便於推廣。這就要求特徵學習技術的整體設計非常有效，自動化，並且易於推廣。

特徵學習可以被分為兩類：監督的和無監督的，類似於機器學習。

* 在監督特徵學習中，被標記過的數據被當做特徵用來學習。例如神經網絡，多層感知器，(監督) 字典學習。
* 在無監督特徵學習中，未被標記過的數據被當做特徵用來學習。例如 (無監督) 字典學習，獨立成分分析，自動編碼，矩陣分解 ，各種聚類分析及其變形。

## 監督特徵學習

監督特徵學習就是從被標記的數據中學習特徵。大致有以下幾種方法。

### 監督字典學習

總體來說，字典學習是為了從輸入數據獲得一組的表徵元素，使每一個數據點可以（近似的）通過對表徵元素加權求和來重構。字典中的元素和權值可以通過最小化表徵誤差來得到。通過 L1 正則化可以讓權值變得稀疏（例，每一個數據點的表徵只有幾個非零的權值）。

監督字典學習利用輸入數據的結構和給定的標籤（輸出）來優化字典。例如，2009 年 Mairal 等人提出的一種監督字典學習方案被應用在了分類問題上。這個方案的優化目標包括最小化分類誤差，表徵誤差，權值的 1 範數（L1 正則化）和分類器參數的 2 範數。
有監督的字典學習可以被視為一個三層神經網絡（一層隱含層），第一層（輸入層）到第二層（隱含層）是表徵學習，第二層到第三層（輸出）是分類器的參數回歸。

### 神經網絡

神經網絡是通過多層由內部相連的節點組成的網絡的一個學習算法。它的命名是受到神經系統的啟發，它的每一個節點就像神經系統裡的神經元，而每一條邊就像一條突觸。神經網絡裡面的每一條邊都有對應的權值，而整個網絡則定義運算法則將輸入數據轉換成為輸出。神經網絡的網絡函數通過權值來刻畫輸入層跟輸出層之間的關係。通過適當的調整網絡函數，可以儘量最小化損耗的同時解決各種各樣的機器學習任務。

## 無監督特徵學習

### κ- 平均算法

### 主要成分分析

### 獨立成分分析

### 局部線性嵌入算法

### 無監督字典學習

## 另見

* 特徵檢測
* 向量量化
* 深度學習

## 參考文獻
特征工程

**特徵工程**（英語：feature engineering）又稱**特徵提取**（英語：feature extraction）或**特徵發現**（英語：feature discovery）是使用領域知識從原始數據中提取特徵（特徵、屬性、特性）的過程。 與僅向機器學習過程提供原始數據相比，其動機是使用這些額外的功能來提高機器學習過程的結果質量。
特征整合论

**特徵整合論**是一種注意力理論，由 安妮・崔思曼 和 Gelade 於 1980 年發展。該理論表示，當感知到一個刺激時，該刺激的特徵會在早期以自動平行的方式登記下來，而客體則是在處理過程的後期才被分別識別出來（非自動化的、序列的）。該理論已成為人類視覺注意力中最具影響力的心理學模型之一。

## 階段

根據崔思曼的說法，特徵整合論的第一個階段是「前注意階段」（preattentive stage）。該階段中，大腦內的不同區域，會自動搜集視野內的「基本特徵」（顏色、形狀、運動）。自動區分特徵的想法乍看似乎違反直覺，然而，這段歷程發生在知覺處理的早期，發生在我們意識到客體之前，所以才無法察覺。

特徵整合論的第二個階段是「集中注意階段」（focused attention stage）。在該階段，主體會組合客體的個別特徵以感知完整客體。主體會從「主要位置地圖」（Master map of locations）中選擇客體，並花費注意力來組合客體的特徵。主要位置地圖包含了所有偵測到特徵的位置，而每個在主要地圖中的位置都可觸接多張特徵地圖（feature maps）。當注意力定位在地圖上的特定位置時，該位置的當前特徵會受到關注並存儲在「客體檔案」（object files）中。若已知悉該客體，則客體和先驗知識之間就會產生關聯而得以識別。為了佐證該階段的存在，研究人員經常提及巴林氏症候群患者。由於頂葉受損，這些患者無法將注意力集中在單個客體上。若給定一個「需將特徵組合」的刺激，巴林氏症候群患者無法長時間集中注意力來結合特徵，這為該階段提供了證據。

崔思曼區分了兩種視覺搜索任務「特徵搜索」（feature serch）與「聯結搜索」（conjunction search）。「特徵搜索」執行迅速，並且會「前注意地」定義唯一標靶，例如顏色、形狀、光線的感知方向、運動或是定向。特徵在搜索期間應被「突現」並且形成錯覺聯結。另一方面，在組合兩個以上特徵時，「聯結搜索」才會發生，並且按照序列的方式來識別。「聯結搜尋」執行速度遠慢於特徵搜索，且需要有意識的注意和努力。多次實驗中，本文引用了一部分。崔思曼總結出，顏色、定向和強度為「可執行特徵搜索」之特徵。

作為特徵整合論的回應，沃爾夫 (Wolfe) (1994) 提出了「引導搜索模型 2.0」，根據該模型，藉由前注意歷程，注意力會被轉移到客體或位置。沃爾夫解釋，注意力會同時以「自上而下」與「自下而上」的方式被引導。同時藉由「自上而下」與「自下而上」處理所獲得的資訊會根據優先權進行排序。優先權排序能夠引導視覺搜索，提高搜索效率。「引導搜索模型 2.0」和「特徵整合論」何者才是視覺搜索的「正確」理論，至今仍是一個備受爭議的話題。

## 外部連結

* [1]
特征码

**特徵碼**又稱電腦病毒特徵碼，它主要由防毒公司製作，一般都是被防毒軟體公司確定為只有該病毒才可能會有的一串二進位字串，而這字串通常是檔案里對應程式碼或組譯指令的機器碼。防毒軟體會將這一串二進位字串用某種方法與目的檔或處理程式作對比，從而判定該檔案或行程是否感染病毒。

## 提取與製作

過去在某一種電腦病毒大爆發時，一些防毒公司可能會採取計算整個病毒檔案的 MD5 或 SHA-256 作為特徵碼的方法來加快查殺效率。
而在平時，會採用以靜態分析檔案的結構為主並結合動態的分析的方法，通過反組譯來尋找病毒的內容代碼段、入口點代碼段、機器碼段等等資訊。一般提取 2 個以上的代碼段，有時會直接採用入口點的代碼段來製作特徵碼。

例子：

## 外部連結

* 駭客網站 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特征线法

數學中的**特徵線法**是求解偏微分方程的一種方法，適用於準線性偏微分方程的求解。只要初始值不是沿著特徵線給定，即可通過特徵線法獲得偏微分方程的精確解。 其基本思想是通過把雙曲線型的準線性偏微分方程轉化為兩組常微分方程，再對常微分方程進行求解。兩組常微分方程中的一組用於定義特徵線，另一組用以描述解沿給定特徵線變化。

## 基本方法

設所需求解的準線性偏微分方程為

　
:

其中 $u\left({\boldsymbol {x}}\right)=u\left(x_{1,}x_{2},\ldots ,x_{N}\right)$ 。

取某變量 $s$ ，令 $u({\boldsymbol {x}})$ 對 $s$ 求導數，可得

　
:

若定義 ${\frac {\partial x_{k}}{\partial s}}=a_{k}\left({\boldsymbol {x}},u\right)$ ，可知

　
:

即，求解的偏微分方程 (**1**) 的過程變作對聯立的常微分方程組作積分

　
:

積分過程需要給定初始條件。一般初始條件給定的形式為 $x$ 空間中的流形

　
:

將此曲面對應為 $s=0$ 。

設想 ${\boldsymbol {x}}$ 和 $u$ 依賴於變量 $\{s,t_{1},t_{2},...,t_{N-1}\}$ ，則 $\{t_{1},t_{2},...,t_{N-1}\}$ 可作方程 (**5**) 中的初始值，即

　
:

從方程組 (**4**) 和初始條件 (**6**) 確定 ${\boldsymbol {x}}$ 和 $u$ 後，可以得到解的隱式形式。如果可以解析消掉 $s,t_{1},t_{2},...,t_{N-1}$ ，則可獲得顯式形式的解。

## 一階偏微分方程的特徵線法

沿著一階偏微分方程的特徵線，偏微分方程簡化為一個常微分方程。沿著特徵線求出對應常微分方程的解就可以得到偏微分方程的解.

為了更好地解釋這一方法，考慮具有以下形式的偏微分方程

　
:

假設解 _u_ 已知，考慮 **R**3 中的曲面 _z_ = _u_(_x_,_y_). 曲面的法向量為

　
: $(u_{x}(x,y),u_{y}(x,y),-1).\,$

那麼，方程 (**1**) 表示向量場

　
: $(a(x,y,z),b(x,y,z),c(x,y,z))\,$

與曲面 _z_ = _u_(_x_,_y_) 在任意點處相切。換句話說，解函數的圖像必定是該向量場的積分曲線的並。這些積分曲線被稱作偏微分方程的特徵線.

## 註記

## 參考資料

* Courant, Richard; Hilbert, David, Methods of Mathematical Physics, Volume II, Wiley-Interscience, 1962
* Delgado, Manuel, The Lagrange-Charpit Method, SIAM Review, 1997, **39** (2): 298–304, doi:10.1137/S0036144595293534
* Evans, Lawrence C., Partial Differential Equations, Providence: American Mathematical Society, 1998, ISBN 0-8218-0772-2
* John, Fritz, Partial differential equations 4th, Springer, 1991, ISBN 978-0387906096
* Polyanin, A. D.; Zaitsev, V. F.; Moussiaux, A., Handbook of First Order Partial Differential Equations, London: Taylor & Francis, 2002, ISBN 0-415-27267-X
* Polyanin, A. D., Handbook of Linear Partial Differential Equations for Engineers and Scientists, Boca Raton: Chapman & Hall/CRC Press, 2002, ISBN 1-58488-299-9
* Sarra, Scott, The Method of Characteristics with applications to Conservation Laws, Journal of Online Mathematics and its Applications, 2003 [2010-04-06], （原始內容存檔於 2020-02-22） .
* Streeter, VL; Wylie, EB, Fluid mechanics International $9^{th}$ Revised, McGraw-Hill Higher Education, 1998

## 外部連結

* Prof. Scott Sarra tutorial on Method of Characteristics （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Prof. Alan Hood tutorial on Method of Characteristics （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特征裂隙

在矩陣論中，**特徵裂隙（eigen gap）** 指的是一組相鄰的特徵值（或奇異值）所構成的集合，與其它特徵值（或奇異值）之間的豪斯多夫距離。

特徵裂隙的概念，一般只在矩陣的全部特徵值（或奇異值）都是實數之語境下提出和研討。

## 定義

假設矩陣 $A\in \mathbb {R} ^{m\times n},m\geq n$ 的特徵值（或奇異值）都是實數，從大到小排序如下： $\lambda _{1}\geq \cdots \geq \lambda _{n}$ ，對任意給定的 $(r,s):1\leq r\leq s\leq n$ ，考慮第 $r$ 至第 $s$ 個特徵值（或奇異值）構成的集合 ${\cal {S}}:\{\lambda _{i}:r\leq i\leq s\}$ ，那麼該集合 ${\cal {S}}$ 的特徵裂隙定義為：

　
: $\delta =\min(\lambda _{r-1}-\lambda _{r},\lambda _{s}-\lambda _{s+1})$

其中為方便，不妨設 $\lambda _{0}=+\infty ,\lambda _{n+1}=-\infty $ .

## 重要性

特徵裂隙是對矩陣的線性子空間進行誤差分析的基礎。特徵裂隙較大的 ${\cal {S}}$ ，其對應的特徵向量所張成的線性子空間，在矩陣元素被誤差項（往往是隨機誤差）所污染時，具有較好的穩定性。反之，若特徵裂隙為 0，則由線性代數知， ${\cal {S}}$ 對應的特徵向量所張成的線性子空間不是唯一的。特徵裂隙較小的 ${\cal {S}}$ 不具有抗拒隨機誤差的穩定性。

在機器學習中，對譜聚類算法的理論性質進行研究時，建立足夠的特徵裂隙一般來說屬於理論分析的核心部分。

需要注意的是，如果目標是估計矩陣的線性子空間，那麼特徵裂隙具有核心的重要地位。但如果目標是為矩陣本身降噪，那麼特徵裂隙是不重要的，流行的矩陣估計方法也並不需要任何特徵裂隙條件。

## 參見

* Davis-Kahan 定理
* 特徵擾動

## 參考文獻
特征选择

在機器學習和統計學中，**特徵選擇**（英語：feature selection）也被稱為**變量選擇**、**屬性選擇** 或**變量子集選擇** 。它是指：為了構建模型而選擇相關特徵（即屬性、指標）子集的過程。使用特徵選擇技術有三個原因：

　
: * 簡化模型，使之更易於被研究人員或用戶理解，
* 縮短訓練時間，
* 改善通用性、降低過擬合（即降低方差 ）

要使用特徵選擇技術的關鍵假設是：訓練數據包含許多_冗餘_ 或_無關_ 的特徵，因而移除這些特徵並不會導致丟失信息。 _冗餘_ 或_無關_ 特徵是兩個不同的概念。如果一個特徵本身有用，但如果這個特徵與另一個有用特徵強相關，且那個特徵也出現在數據中，那麼這個特徵可能是_冗餘_的。

特徵選擇技術與特徵提取有所不同。特徵提取是從原有特徵的功能中創造新的特徵，而特徵選擇則只返回原有特徵中的子集。
特徵選擇技術的常常用於許多特徵但樣本（即數據點）相對較少的領域。特徵選擇應用的典型用例包括：解析書面文本和微陣列數據，這些場景下特徵成千上萬，但樣本只有幾十到幾百個。

## 介紹

特徵選擇算法可以被視為搜索技術和評價指標的結合。前者提供候選的新特徵子集，後者為不同的特徵子集打分。
最簡單的算法是測試每個特徵子集，找到究竟哪個子集的錯誤率最低。這種算法需要窮舉搜索空間，難以算完所有的特徵集，只能涵蓋很少一部分特徵子集。
選擇何種評價指標很大程度上影響了算法。而且，通過選擇不同的評價指標，可以把特徵選擇算法分為三類：包裝類、過濾類和嵌入類方法

* 包裝類方法使用預測模型給特徵子集打分。每個新子集都被用來訓練一個模型，然後用驗證數據集來測試。通過計算驗證數據集上的錯誤次數（即模型的錯誤率）給特徵子集評分。由於包裝類方法為每個特徵子集訓練一個新模型，所以計算量很大。不過，這類方法往往能為特定類型的模型找到性能最好的特徵集。
* 過濾類方法採用代理指標，而不根據特徵子集的錯誤率計分。所選的指標算得快，但仍然能估算出特徵集好不好用。常用指標包括互信息、逐點互信息、皮爾遜積矩相關係數、每種分類 / 特徵的組合的幀間 / 幀內類距離或顯著性測試評分。 過濾類方法計算量一般比包裝類小，但這類方法找到的特徵子集不能為特定類型的預測模型調校。由於缺少調校，過濾類方法所選取的特徵集會比包裝類選取的特徵集更為通用，往往會導致比包裝類的預測性能更為低下。不過，由於特徵集不包含對預測模型的假設，更有利於暴露特徵之間的關係。許多過濾類方法提供特徵排名，而非顯式提供特徵子集。要從特徵列表的哪個點切掉特徵，得靠交叉驗證來決定。過濾類方法也常常用於包裝方法的預處理步驟，以便在問題太複雜時依然可以用包裝方法。
* 嵌入類方法包括了所有構建模型過程中用到的特徵選擇技術。這類方法的典範是構建線性模型的 LASSO 方法。該方法給回歸係數加入了 L1 懲罰，導致其中的許多參數趨於零。任何回歸係數不為零的特徵都會被 LASSO 算法「選中」。LASSO 的改良算法有 Bolasso 和 FeaLect。Bolasso 改進了樣本的初始過程。FeaLect 根據回歸係數組合分析給所有特徵打分。 另外一個流行的做法是遞歸特徵消除（Recursive Feature Elimination）算法，通常用於支持向量機，通過反覆構建同一個模型移除低權重的特徵。這些方法的計算複雜度往往在過濾類和包裝類之間。

傳統的統計學中，特徵選擇的最普遍的形式是逐步回歸，這是一個包裝類技術。它屬於貪心算法，每一輪添加該輪最優的特徵或者刪除最差的特徵。主要的調控因素是決定何時停止算法。在機器學習領域，這個時間點通常通過交叉驗證找出。在統計學中，某些條件已經優化。因而會導致嵌套引發問題。此外，還有更健壯的方法，如分支和約束和分段線性網絡。

## 參見

* 群集分析
* 降維
* 特徵提取
* 數據挖掘

## 參考文獻

## 擴展閱讀

## 外部連結

* A comprehensive package for Mutual Information based feature selection in Matlab （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Infinite Feature Selection (Source Code) in Matlab （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Feature Selection Package, Arizona State University (Matlab Code)
* NIPS challenge 2003 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） (see also NIPS)
* Naive Bayes implementation with feature selection in Visual Basic (includes executable and source code)
* Minimum-redundancy-maximum-relevance (mRMR) feature selection program
* FEAST （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） (Open source Feature Selection algorithms in C and MATLAB)
特征速度

**特徵速度** $c^{*}$ 是表徵推進劑能量大小及其在燃燒室中的燃燒效率的參數，具有速度量綱 $m/s$ 。推進劑能量愈高，在燃燒過程中能量轉換效率愈高，則 $c^{*}$ 值愈大。

## 公式

　
: $c^{*}={\frac {p_{0}\times A_{t}}{\dot {m}}}$

其中

　
: $c^{*}$ 是特徵速度，

　
: $p_{0}$ 是燃燒室壓強，

　
: $A_{t}$ 是噴喉橫截面積，

　
: ${\dot {m}}$ 是發動機質量流率。

## 參考文獻

* 董師顏，張兆良。固体火箭发动机原理 [M]. 北京理工大學出版社. 1996: 121.
特征镶嵌盗龙属

**特徵鑲嵌盜龍**（屬名：_Notatesseraeraptor_，意為「具有馬賽克瓷磚般特徵的盜賊」）簡稱**嵌征盜龍**，是肉食性獸腳類恐龍的一個屬，生存於三疊紀晚期的瑞士。其化石發現於克萊特高組的格魯哈爾德段（Gruhalde Member），是新獸腳類的早期成員，與雙脊龍科和鳥吻類具有親緣關係。

## 發現與命名

自 1961 年以來，阿爾高弗里克附近的格魯哈爾德空地已出土許多蜥腳類化石，如板龍。起初，這些發現只是偶然的「副漁獲物」，因此只有靠好運才能讓化石相對完好地到達地面。 後來人們嘗試通過更仔細的檢查來儘可能地保留有價值的發現。另一地層得到了更系統的挖掘，其覆蓋在含有板龍化石的地層之上。2006 年春天，業餘古生物學家兼教師麥可・費舍（Michael Fischer）找到一具小型獸腳類的顱後骨骼。獸腳類化石在歐洲極為罕見，當時僅出土了理氏理理恩龍、三疊原美頜龍和艾雷勒冠椎龍的殘骸。但是，瑞士的骨骼比以前發現的更為完整。2009 年，本・帕布斯特（Ben Pabst）的團隊發現了完整的顱骨。最初，這些殘骸被歸類於腔骨龍，但進一步的調查仍表明它是一個未知物種。2008 年，亞斯米娜・克里斯蒂娜・修基（Jasmina Christine Hugi）在一篇碩士論文中描述了部分顱後骨骼。2009 年，呂恩・特拉斯納（Lui Untrassner）描述了肩帶和胃容物。2014 年，馬里奧・札赫爾（Marion Zahner）描述了之前發現的顱骨。

2019 年，作為蘇黎世大學 2015 年 1 月至 2019 年 5 月研究項目的一部分，馬里奧・札赫爾（Marion Zahner）和維南德・布林克曼（Winand Brinkmann）命名並敘述模式種**弗里克特徵鑲嵌盜龍**（_Notatesseraeraptor frickensis_ gen. et sp.）。屬名取自拉丁語 _nota_（意為「特徵」）、（_tesserae_，用於製作馬賽克的瓷磚，又稱錦磚）以及 _raptor_，意為「盜賊」）。其名稱是指這樣一個事實：即它是一種食肉動物，在進化過程中表現出與雙脊龍科和腔骨龍超科相似的混合特徵。種名取自化石發現地弗里克。它是第一隻來自瑞士的中生代獸腳類動物。

正模標本包括兩部分：**SMF 06-1** 和 **SMF 09-2**，發現於格魯哈爾德段，隸屬克萊特高組地層的一部分，可追溯到諾利階晚期。該地層僅低於三疊紀 - 侏羅紀邊界一米，距今約 2.09 億年。SMF09-2 是一個帶有下頜的顱骨。SMF 06-01 包括連續的十三塊椎骨、四塊骶椎和四塊前段尾椎；頸肋、肋骨和腹肋；人字骨、肩帶、腿骨、坐骨和恥骨。 另外，一些胃內容物也被石化保存下來。骨骼部分連接。另外，顱後骨骼僅由本・帕布斯特做了部分準備。此標本代表了一具未成年個體。目前，這些化石保存在瑞士弗里克博物館，自 2009 年 4 月以來，除了由貝特・舍福德（Beat Scheffold）製作的真實大小的重建模型外，它還對外展示出了上文提到的顱後骨骼；後來，顱骨的另一部分也被加入其中。

## 敘述

### 尺寸與特徵

2019 年，特徵鑲嵌盜龍的體長估計為 2.6 米至 3 米，這表明正模標本個體仍未成熟。

描述者指出了本屬的一些區別特徵，其中之一是獨有衍徵，即獨特的衍化特徵：眶前窗周圍的空洞僅限於頂骨背面。

另外，化石存在一些獨特的特徵組合，而這些特徵本身並不獨特。四個上頜前冠特別長，與上頜前牙長度相同，但橫向較窄，因此橫向寬度是從前到後的寬度的三分之一，而上頜齒的寬度是從前到後的 2.4 倍。上頜前牙冠橫向變平，前切削刃處比在後切削刃處稍厚，並且在兩個切削刃上每毫米具有 5 個小鋸齒。眶前窗（_fenestra antorbitalis_）帶有兩個凹陷，分別對應前頜窗（_fenestra promaxillaris_）和上頜窗（_fenestra maxillaris_）。基蝶骨隱窩（_recessus basisphenoideus_）在下顱骨區域較淺。迷走神經的後出口位於舌下神經的開口外側。在下頜中，關節具有三個明顯不同的分支：一個在內側，一個在對角線上方且在側面，另外一個在頂部。背部的棘突愈往後高度愈增加。椎骨關節面變寬，下側變平，第二椎骨側面有一深槽。前尾椎在椎體和椎弓上有縱槽。尾部的前四個人字骨在上前部有突出的凸起。恥骨和坐骨在下端有明顯的增寬或「腳」，而坐骨腳大於恥骨腳。

### 骨骼

#### 顱骨

特徵鑲嵌盜龍的顱骨又長又低，正模標本顱骨的長度為 225 毫米，鼻部覆蓋了三分之二，長度是在眼窩處測得的頭部高度的兩倍半。其上頜骨通常具有早期恐龍的形狀，後支下方有一塊骨板，上頜骨有裂孔。側壁被 6 個孔洞穿過，其前部為狹縫形，推測為自衍征。上頜前牙的最基礎形狀引人注目：它們非常長，強烈彎曲，相當扁平，並且在兩個切削刃上都有鋸齒。這與腔骨龍科的情況不同，後者牙齒特別短且更直――特別是最前端的牙齒，幾乎沒有鋸齒。其上頜前牙也比其它牙齒更長，這是始盜龍的基本特徵，可以推斷，它們像雙脊龍和龍盜龍一樣斜向突出。

一個大型眶前窗覆蓋了顱骨長度的 30％。在底部，圍繞它的凹陷由水平嵴界定，其頂部和底部邊緣平行。上頜窗似乎位於空腔前部，與腔骨龍類或角鼻龍類不同，但具有典型堅尾龍類的形狀：大而淺，不穿透內壁。鼻部沒有嵴。空腔在淚骨上繼續延伸，並在此處被向前延伸的嵴分開。上頜至少有十五顆牙齒；總數似乎少於腔骨龍科的二十四顆。

顱骨因其壓縮性和部分準備性而個廣為人知。眶前窗周圍的凹陷在眶後骨上來回延伸很遠，但僅限於頂骨背面。在所有已知親緣動物中，它可以延伸到整個額骨，直至額骨。兩條頂骨之間的縫隙位於一個縱向槽中。

顴骨與惡魔龍非常相似，其外部平坦，沒有水平的脊，較長的前分支可能已經到達了眶前窗，並具有一個上升支。顴骨和方軛骨形成眶前窗下部邊緣的相等部分。在方軛骨處，外翼狀骨類似於雙脊龍：大、高且呈扇形。另一方面，翼龍的內翼狀骨類似於腔骨龍，形狀就像倒置的大象耳朵。正是這種混合特徵產生了其屬名。

#### 下頜骨

下頜長而低。牙齒間距很遠，約為 2 厘米，這意味著每側總共有 19 到 23 個牙齒。隅骨具有明顯的骨板，該骨板進入顳下頜關節的前側邊緣。後關節突又長又窄，這是一個基本特徵。如同腔骨龍科一樣，下頜降肌的附屬結構位於上表面。 然而，其關節的三個分支是典型的自衍征。

#### 顱後骨骼

與雙脊龍一樣，該系列的背椎和尾椎長度增加。在前椎骨中，側突呈矩形並垂直於椎體。與角鼻龍類不同，其棘突向後高度增加。與合踝龍一樣，其骶骨平坦，而不是圓形或龍骨狀。

手臂相對軀幹來說相對較長，與後腿的關係無法確定。

## 種系發生學

特徵鑲嵌盜龍於 2019 年被置於新獸腳類的基礎位置，並放置在鳥吻類的底部，因此位於腔骨龍超科之外。

## 參考資料
特徴

中文裡的特徵可能有以下意義：

在生物學中：

* 性狀，指生物個體的型態。

在數學中：

* 特徵群，在群論裡，一個群 G 的特徵是指一個 G→M 的群同態，其中 M 是一個體的乘法群。M 通常為複數體。若 G 是交換群，G 所有特徵的集 Ch (G) 是一個群，稱為**特徵群**。狄利克雷特徵是其中一個特例。
* 特徵標理論，在群表示理論裡，一個群表示的**特徵**是指一個將群的元素映至相應的線性變換之跡數的類函數。
* 特徵 (代數)，在抽象代數中，一個環 $R$ 的**特徵**是最小的非負整數 $n$ ，使

　
: $\forall r\in R,\;\underbrace {r+\cdots +r} _{n}=0$
* 特徵 (機器學習)

## 參見

* 名稱包含「特徵」的頁面
* 名稱包含「特征」的頁面
特徵_(代數)

在數學中，環 _R_ 的**特徵**被定義為最小的正整數 _n_ 使得

　
: _n_ a = 0，對於所有 R 中的 a。

這裡的 _n_a 被定義為

　
: a + ... + a 帶有 _n_ 個被加數。

如果不存在這樣的 _n_，_R_ 的特徵被定義為 0。_R_ 的特徵經常指示為 char (_R_)。

環 _R_ 的特徵可以等價的定義為唯一的自然數 _n_ 使得 _n_**Z** 是映射 1 到 1R 的從 **Z** 到 _R_ 的唯一的環同態的核。另一個等價的定義：_R_ 的特徵是唯一的自然數 _n_ 使得 _R_ 包含同構於商環 **Z**/_n_**Z** 的子環。

## 整環的特徵

當 $R$ 是整環時，可證明特徵若非零則必為質數。此外，整環的特徵在環擴張下不變。

最常考慮的例子是體的特徵。零特徵體與正特徵體有截然不同的代數性質。零特徵體必含 $\mathbb {Q} $ ，而特徵 $p$ 的體必含 $\mathbb {F} _{p}$ ，這是它們最小的子體，稱為**素體**。

## 外部連結

* Finite fields - Wikibook link.
特徵_(机器学习)

在機器學習和模式識別中，**特徵**是被觀測對象的可測量性能或特性。在模式識別、分類和回歸中，信息特徵的選擇、判別和獨立特徵的選擇是有效算法的關鍵步驟。特徵通常是數值型的，但語法模式識別可以使用結構特徵（如字符串和圖）。「特徵」的概念與線性回歸等統計技術中使用的解釋變量有關。

## 參考資料
特徵_(生物學)

在生物學領域中，**性狀**（Phenotypic trait,or character）又稱**特徵**、**特性**或**形質**，是指生物的形態、結構和生理生化等特徵的總稱。

性狀可定義成生物體顯現的單一特徵，是由基因所構成的，也可稱為可量化的計量。而遺傳學上許多在分析上有用的性狀，皆在不同個體有多種不同的類型。外在可見的性狀，是分子生物學與生物化學過程的最終產物。大體而言，此過程是起始於 DNA，經過 RNA 的傳遞，最後產出蛋白質，而這些蛋白質影響了生物的結構與機能。又稱分子生物學的中心教條。

其中性狀又可以細分為單位性狀和相對性狀。
染色體 > DNA > 基因

## 相關條目

* 基因
* 基因型
* 基因表現
* 表現型

## 相似辭

* 性質
* 型態

## 參考文獻
特徵函數

數學中，**示性函數**（**特徵函數**，Characteristic function）可以代表不同的概念：

* 集合的指示函數： $\mathbf {1} _{A}:X\to \{0,1\},$ 其中 _X_ 為集合，_A_ 為其子集，而對集合 _A_ 內一點，函數取值為 1，於集合 _X_ − _A_ 內一點，則取值 0。
  * 效益進程指的是在或並非在進程的集合：**示性函數**是一個函數使得當集合內有此數時值為 1，當集合內無此數時為值 0 (cf. Boolos-Burgess-Jeffrey (2002) p. 73).
* 本徵函數（Eigenfunction），也翻譯為特徵函數；泛函算子的本徵向量。
* 示性函數 (凸分析)：

　
: $\chi _{A}(x):={\begin{cases}0,&x\in A;\\+\infty ,&x\not \in A.\end{cases}}$
* 特徵狀態函數，統計力學概念。
* 特徵函數 (概率論)：概率論中，實軸上某隨機變量 _X_ 的示性函數由下式給出：

　
: $\varphi _{X}(t)=\operatorname {E} \left(e^{itX}\right)\,$

　
: 此 $\operatorname {E} $ 為期望值。
* 歐拉示性數：拓撲不變量。
* 博弈論的示性函數。
特徵多項式

在線性代數中，對一個線性自同態（取定基即等價於方陣）可定義其**特徵多項式**，此多項式包含該自同態的一些重要性質，例如行列式、跡數及特徵值。

## 定義

設 $\mathbb {F} $ 為域（例如實數或複數域），對佈於 $\mathbb {F} $ 上的 $n\times n$ 矩陣 $A$ ，定義其**特徵多項式**為

　
: $p_{A}(t):=\det(tI_{n}-A)\in \mathbb {F} [t]$

這是一個 $n$ 次多項式，其首項係數為一。

一般而言，對佈於任何交換環上的方陣都能定義特徵多項式。

## 性質

當 $A$ 為上三角矩陣（或下三角矩陣）時， $p_{A}(t)=\prod _{i=1}^{n}(t-\lambda _{i})$ ，其中 $\lambda _{1},\ldots ,\lambda _{n}$ 是主對角線上的元素。

對於二階方陣，特徵多項式能表為 $p_{A}(t)=t^{2}-\mathrm {tr} (A)t+\det(A)$ 。一般而言，若 $p_{A}(t)=t^{n}+a_{n-1}t^{n-1}+\ldots +a_{0}$ ，則 $a_{0}=(-1)^{n}\det(A)$ ， $a_{n-1}=-\mathrm {tr} (A)$ 。

此外：

* 特徵多項式在基變更下不變：若存在可逆方陣 $C$ 使得 $B=C^{-1}AC$ ，則 $p_{A}(t)=p_{B}(t)$ 。
* 對任意兩方陣 $A,B$ ，有 $p_{AB}(t)=p_{BA}(t)$ 。一般而言，若 $A$ 為 $m\times n$ 矩陣， $B$ 為 $n\times m$ 矩陣（設 $m<n$ ），則 $p_{AB}(t)=t^{m-n}p_{BA}(t)$
* 凱萊 - 哈密頓定理： $p_{A}(A)=0$ 。
特徵學習

在機器學習中，**特徵學習**（feature learning）或**表徵學習**（representation learning）是學習一個特徵的技術的集合：將原始數據轉換成為能夠被機器學習來有效開發的一種形式。它避免了手動提取特徵的麻煩，允許計算機學習使用特徵的同時，也學習如何提取特徵：學習如何學習。

機器學習任務，例如分類問題，通常都要求輸入在數學上或者在計算上都非常便於處理，在這樣的前提下，特徵學習就應運而生了。然而，現實世界中的數據，例如圖片、影片，以及感測器的測量值都非常的複雜、冗長又多變，如何有效的提取出特徵並且將其表達出來成為了一個重要挑戰。傳統的手動提取特徵需要大量的人力並且依賴於非常專業的知識。同時，還不便於推廣。這就要求特徵學習技術的整體設計非常有效，自動化，並且易於推廣。

特徵學習可以被分為兩類：監督的和無監督的，類似於機器學習。

* 在監督特徵學習中，被標記過的數據被當做特徵用來學習。例如神經網絡，多層感知器，(監督) 字典學習。
* 在無監督特徵學習中，未被標記過的數據被當做特徵用來學習。例如 (無監督) 字典學習，獨立成分分析，自動編碼，矩陣分解 ，各種聚類分析及其變形。

## 監督特徵學習

監督特徵學習就是從被標記的數據中學習特徵。大致有以下幾種方法。

### 監督字典學習

總體來說，字典學習是為了從輸入數據獲得一組的表徵元素，使每一個數據點可以（近似的）通過對表徵元素加權求和來重構。字典中的元素和權值可以通過最小化表徵誤差來得到。通過 L1 正則化可以讓權值變得稀疏（例，每一個數據點的表徵只有幾個非零的權值）。

監督字典學習利用輸入數據的結構和給定的標籤（輸出）來優化字典。例如，2009 年 Mairal 等人提出的一種監督字典學習方案被應用在了分類問題上。這個方案的優化目標包括最小化分類誤差，表徵誤差，權值的 1 範數（L1 正則化）和分類器參數的 2 範數。
有監督的字典學習可以被視為一個三層神經網絡（一層隱含層），第一層（輸入層）到第二層（隱含層）是表徵學習，第二層到第三層（輸出）是分類器的參數回歸。

### 神經網絡

神經網絡是通過多層由內部相連的節點組成的網絡的一個學習算法。它的命名是受到神經系統的啟發，它的每一個節點就像神經系統裡的神經元，而每一條邊就像一條突觸。神經網絡裡面的每一條邊都有對應的權值，而整個網絡則定義運算法則將輸入數據轉換成為輸出。神經網絡的網絡函數通過權值來刻畫輸入層跟輸出層之間的關係。通過適當的調整網絡函數，可以儘量最小化損耗的同時解決各種各樣的機器學習任務。

## 無監督特徵學習

### κ- 平均算法

### 主要成分分析

### 獨立成分分析

### 局部線性嵌入算法

### 無監督字典學習

## 另見

* 特徵檢測
* 向量量化
* 深度學習

## 參考文獻
特徵尺度

在物理上，**特徵長度**是指可定義物理系統的重要尺度，一般會出現在一些公式中，表達系統的一些尺寸特性。

以下是一些定義中有特徵長度的物理量：

* 雷諾數
* 畢奧數
* 努塞爾特數

在計算力學中，特徵長度是用來調整本構方程中應力集中程度的數值，特徵長度和積分點有關，若是二維分析，特徵長度是面積的平方根，若是三維分析，特徵長度是體積的立方根。

## 參考資料

## 外部連結

* Definition （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特徵提取

**特徵提取**（英語：Feature extraction）在機器學習、模式識別和圖像處理中有很多的應用。特徵提取是從一個初始測量的資料集合中開始做，然後建構出富含資訊性而且不冗餘的導出值，稱為特徵值（feature）。它可以幫助接續的學習過程和歸納的步驟，在某些情況下可以讓人更容易對資料做出較好的詮釋。特徵提取是一個降低維度的步驟，初始的資料集合被降到更容易管理的族群（特徵）以便於學習，同時保持描述原始資料集的精準性與完整性。

當一個演算法的輸入資料太過於龐大冗餘以至於不便處理（如：一樣的測量方法但是分別使用英尺和公尺表示，或是影像中像素的重複性），這些資料可以被轉換成化簡後的特徵集合，也稱作特徵向量（feature vector），決定這些原始資料子集的步驟稱為特徵提取 。成功的情形下，被選擇的特徵包含跟輸入資料相關的資訊，因此這些被化簡後的特徵能夠被用來做理想的任務，而不使用原始完整的初始資料來做這個任務。

## 概論

相較於原始龐大的資料集合需要很大量的資源來描述，特徵提取可以減少需要描述這些資料的資源。當我們分析複雜資料時，其中一個主要的問題是源自於變數的數量過多。分析很多個變數一般來說需要很大量的記憶體以及計算能力，同時太多變數也可能造成分類問題的演算法有過度擬合於訓練資料的現象，因此對新的採樣無法有效地歸納。特徵提取是處理變數組合並維持資料充足的準確性時，常通稱的術語。很多機器學習的實作者認為適當的特徵提取是有效模型構建的關鍵。

可以利用已經建構好的應用相關的特徵集合來改善結果，通常這樣的特徵集合是被專家所建構。其中一種此類處理被叫做特徵工程師。除此之外，我們也可以使用一般的降維技術，如下:

* 獨立成分分析
* 等距特徵映射
* 核主成分分析
* 潛在語義學
* 偏最小二乘迴歸
* 主成分分析
* 多因子降維法
* 非線性降維
* 多線性主成分分析
* 半定式嵌入
* 自編碼器

## 圖像處理

特徵提取其中一個非常重要的應用領域為圖像處理，其中的演算法可以被用來偵測跟分離數位影像跟影片串流中，想要提取的部分或形狀 (特徵)。常見的影像處理相關的特徵處理如下:

### 低階的特徵

* 邊緣檢測
* 角檢測
* 斑點檢測
* 脊檢測
* 尺度不變特徵轉換

### 曲率

* 邊緣方向
* 改變強度
* 自相關

### 影像動作

* 移動偵測
* 微分方法
* 光流法

### 形狀相關

* 二值化
* 連通分量標記
* 模板匹配
* 霍夫變換
* 廣義霍夫變換

## 軟體中的特徵提取

很多資料分析的軟體包提供特徵提取以前資料降維。常見的數值編程環境有提供內建的指令來做一些較簡單而常用的特稱提取 (例如：主成分分析)。更多特定的演算法可以在公開的腳本或第三方提供的擴充包中取得。另外，也有軟體包為了特定軟體機器學習應用，特別為其設計特徵提取。

## 深度學習的特徵提取

以往主成分分析為特徵提取極常使用的降維方法，近來利用深度學習神經網路的自編碼器則相當常被使用。他可以跟深度學習中的各種技術 (例如：深度神經網路，卷積神經網路) 結合。其中，卷積神經網路能十分有效的擷取影像中的特徵，因此對於影像的資料降維擷取特徵的效果特別傑出。此外，卷積神經網路在大型資料庫中影像辨識相關的議題上 (例如：物件分類) 取得相當傑出的成果。。因此也有人使用在大型資料庫上預先訓練好的卷積神經網路來做特徵提取。

## 參考資料
特徵文字

**特徵文字**指字符的形狀不是任意的，而是將其所表示的音素的語音特徵編入其形狀之中之語文系統。

## 詞源

**特徵**一詞由英國人傑弗里・桑普森（Geoffrey Sampson）為描述朝鮮語中的諺文以及皮特曼速記法而引入。

## 出現

字母史中，所有特徵文字均為人為發明（包括諺文）而非自然產生。

## 例子

韓文中的諺文就是特徵文字之一，其部分字母由口腔中舌頭之位置演變而成，可達到提示發音之效果，例如「ㄴ」是表示舌尖頂住上顎而發出之鼻音。

## 列表

### 自然語言

* 加拿大原住民音節文字
* 諺文（韓文）

### 人工語言

* 格雷格速記
* 杜普雷嚴速記
* 蕭伯納字母
* 精靈語字母（由小說家、《魔戒》作者 J・R・R・托爾金所創製的架空文字）
* 可視語言（一種語音字母）

### 有限特徵語言

其他的字母也有有限的「特徵」成分。許多使用拉丁字母的語言使用附加符號，這些帶附加符號的字母常常被看作單獨的字母。例如：

* 波蘭語字母中輔音的硬顎音包含銳音符。
* 現代土耳其語字母在元音上標上一兩點來表示前元音。
* 日本語中的假名音節表用濁點表示清濁音。
* 國際音標（IPA）中也有部分特徵成分，比如在字母下面向左拐的「鉤」表示閉塞音，ɓ ɗ ʄ ɠ ʛ，向右拐的表示捲舌音，ʈ ɖ ʂ ʐ ɳ ɻ ɽ ɭ。國際音標中的附加符號也同樣有「特徵文字」之功能。
* 傈僳語所使用的老傈僳文將表示不送氣音的字母 P/p/，T/t/，F/ts/，C/tʃ/ 以及 K /k/ 旋轉 180 度來表示送氣音。

## 參考文獻

## 參考

* Sampson, Geoffrey. Writing Systems. Stanford University Press. 1990. ISBN 978-0-8047-1756-4.
* Martin, Joe. A Linguistic Comparison: Two Notation Systems for Signed Languages (學位論文). B.A. Thesis. Western Washington University. 2000.
特徵縮放

**特徵縮放**是用來統一資料中的自變項或特徵範圍的方法，在資料處理中，通常會被使用在資料前處理這個步驟。

## 動機

因為在原始的資料中，各變數的範圍大不相同。對於某些機器學習的演算法，若沒有做過標準化，目標函數會無法適當的運作。舉例來說，多數的分類器利用兩點間的距離計算兩點的差異，若其中一
個特徵具有非常廣的範圍，那兩點間的差異就會被該特徵左右，因此，所有的特徵都該被標準化，這樣才能大略的使各特徵依比例影響距離。

另外一個做特徵縮放的理由是他能使加速梯度下降法的收斂。

## 方法

### 重新縮放

最簡單的方式是重新縮放特徵的範圍到 [0, 1] 或 [-1, 1]， 依據原始的資料選擇目標範圍，通式如下：

```
                                   $x'={\frac {x-{\text{min}}(x)}{{\text{max}}(x)-{\text{min}}(x)}}$
```

 $x$ 是原始的值， $x'$ 是被標準化後的值。例如，假設我們有學生的體重資料，範圍落在 [160 磅，200 磅]，為了重新縮放這個資料，我們會先將每個學生的體重減掉 160，接著除與 40 (最大體重與最小體重的差值)

### 標準化

在機器學習中，我們可能要處理不同種類的資料，例如，音訊和圖片上的像素值，這些資料可能是高維度的，資料標準化後會使每個特徵中的數值平均變為 0 (將每個特徵的值都減掉原始資料中該特徵的平均)、標準差變為 1，這個方法被廣泛的使用在許多機器學習演算法中 (例如：支持向量機、邏輯迴歸和類神經網路)。

### 縮放至單位長度

該方法也在機器學習中常用。縮放特徵向量的分量，將每個分量除以向量的歐幾里得距離，使整個向量的長度為 1。

　
: $x'={\frac {x}{\left\|{x}\right\|}}$

## 應用

在隨機梯度下降法中， 特徵縮放有時能加速其收斂速度。而在支持向量機中，他可以使其花費更少時間找到支持向量，特徵縮放會改變支持向量機的結果。

## 參考

* S. Aksoy and R. Haralick, 「Feature normalization and likelihood-based similarity measures for image retrieval,」 Pattern Recognit. Lett., Special Issue on Image and Video Retrieval, 2000 http://www.cs.bilkent.edu.tr/~saksoy/papers/prletters01\_likelihood.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* S. Tsakalidis, V. Doumpiotis & W. Byrne, 「Discriminative Linear Transforms for Feature Normalization and Speaker Adaptation in HMM Estimation」, Proc. ICSLP'02, Denver. http://malach.umiacs.umd.edu/pubs/VD\_05\_Discrim\_linear.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Liefeng Bo, Ling Wang, and Licheng Jiao, 「Feature Scaling for Kernel Fisher Discriminant Analysis Using Leave-one-out Cross Validation」, Neural Computation (NECO), vol. 18 (4), pp. 961–978, 2006 http://www.cs.washington.edu/homes/lfb/paper/nc06.pdf （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* A. Stolcke, S. Kajarekar, and L. Ferrer, 「Nonparametric feature normalization for SVM-based speaker verification,」 in Proc. ICASSP, Las Vegas, Apr. 2008. http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs\_all.jsp?arnumber=4517925
* E. Youn, M. K. Jeong, 「Class dependent feature scaling method using naive Bayes classifier for text datamining」 Pattern Recognition Letters, 2009. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865508003553 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* S. Theodoridis, K. Koutroumbas. (2008) 「Pattern Recognition」, Academic Press, 4 edition, ISBN 978-1-59749-272-0

## 外部連結

* Lecture by Andrew Ng on feature scaling （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特徵蔓延

**特徵蔓延**（**Feature creep**）是指一產品（像電腦軟體）的軟體機能持續膨脹或增加的情形。產品基本機能以外的擴充機能，會使產品比原始設計要更複雜。長時間來看，額外或不需要的機能慢慢的進入系統中，使系統超出原來設定的目標。

## 原因

特徵蔓延的主因常是因為製造商希望提供客戶更多用途或更想要的產品，以增加產品的銷售及市場佔有率。不過當產品已實現所有設計時提出的功能，製造商剩下的選擇可能就是增加一些非必要的軟體功能，其代價可能是效率的下降；或是固定在某一個版本，代價可能是產品缺乏改善。

另一種特徵蔓延的原因是委員會設計最後決定在同一個產品上實現幾個不同的設計意圖，當越多特徵加入以支援某一設計意圖時，有些特徵需同時支援幾個設計意圖，往往會使產品的設計變得更複雜。

### 市場考量：產品生命周期及競爭動力

一個產品的生命周期會經過引入、成長、成熟及衰退四個階段。以下用 Sony 的隨身聽 Walkman 說明四個階段，有些階段容易出現特徵蔓延的情形。

#### 引入

Sony 提出了一個名為 Walkman 的隨身聽新產品，可播放錄音帶內的音樂，並提供最基本的播放、暫停、快轉、反轉及退出等功能。此時其它潛在競爭者正在觀望，看此產品是否會建立一個值得投資的市場。

#### 成長

在此市場有相當成長時，其它競爭者會進入市場，提供消費者更多的選擇，其差異常常只是價格及廠牌上的差異。

#### 成熟

在成熟期時，競爭者的產品漸漸進入市場，為了創造了價格以外的差異化，競爭者也會導入新的功能（如「自動反轉」、「超重低音立體聲」、「慢跑防震」、「防潑水」等）。開拓者為了防止競爭者產品影響市場佔有率，也會考慮是否要加入新的功能。在這個階段中最容易出現特徵蔓延的情形，因為開拓者及競爭者都希望用「新穎且改進過」的產品來說服消費者購買，以增加銷售量。

在出現特徵蔓延後，當開拓者產品的價格開始因為產品的競爭而下降，是產品生命週期已到達成熟期的有力指標。有些人則認為成熟期是出現在產品的機能已經飽和的時候。

#### 衰退

過時是衰退的主要原因，可能因為時代及技術的進步，市場領導者的技術已不是主流。例如 1980 年代隨身音樂播放的平台是錄音帶，1990 年代是 CD，2000 年代則是 MP3。當主流平台調整時，原來的平台就變得過時。

## 影響

特徵蔓延會導致一系列的後果，包括但不限於使產品遠遠超過當初規劃的範圍，從而導致產品時程增加：

例如在電子遊戲領域，《幕府將軍：全面戰爭》的開發過程中，最初只是設計成戰鬥模擬遊戲，但後來產品膨脹，產生了一些後遺症。而在操作系統領域，微軟的 Windows Vista 本來只是 Windows XP 後的一個小改版，之後再銜接 Windows 7，但後來變成大型改版，因此花了五年的開發時間。

特徵蔓延更常見的後果是導致產品成本增加，使產品變的比原來預期的更貴，反而使產品的銷售量下降。特徵蔓延也可能結束產品的生命周期。

## 控制

有許多方式可以控制特徵蔓延：包括嚴格限制可增加的機能、允許產品有多種衍生機種，各變體中有不同的機能、刪除一些過多不必要的機能。

若產品在設計初期就有好的軟體架構，例如機能及資料存取的邏輯分離等作法，可以避免一些開發後期的特徵蔓延。利用嚴格的變更管理，或將變更延後至專案較後期的交付階段也可以有效的控制特徵蔓延。

另一種控制特徵蔓延的方式是讓產品有幾個不同的衍生機種，而新增特徵只在其中部份機種中出現。新特徵持續增加的過程中，系統的資源可能會不敷使用，因此一般會特別維護一個只有基本特徵的核心版本，以確保在系統資源較少時，此版本仍能正常工作。根據 80/20 法則，80% 使用者只會使用到產品的基本特徵，這些使用者用的產品不需被另外 20% 使用者提出的新特徵所影響。產品仍然可以有新的特徵，只是新的特徵不需放在所有衍生機種中。

有時一些特徵的維護成本高到無法接受的程度，此時刪剪一些不需要的特徵。新版本的產品可能可以直接省略特徵，也有可能在這些特徵完成移除前，需要一段時間進行切換，切換過程中這些特徵會標示為不推薦使用。若此產品有幾個不同的衍生機種，可能其中一些會初逐步淘汰。

## 相關條目

* 格林斯潘第十定律
* 任務蔓延
* 過度設計
* 範圍蔓延
* 第二系統效應
* 軟體膨脹
* 軟體設計文件
* KISS 原則：設計當中應當注重簡約的原則
* 簡約主義 (電腦)
* 插件
* Unix 哲學

## 參考資料
特徵蠕變

**特徵蔓延**（**Feature creep**）是指一產品（像電腦軟體）的軟體機能持續膨脹或增加的情形。產品基本機能以外的擴充機能，會使產品比原始設計要更複雜。長時間來看，額外或不需要的機能慢慢的進入系統中，使系統超出原來設定的目標。

## 原因

特徵蔓延的主因常是因為製造商希望提供客戶更多用途或更想要的產品，以增加產品的銷售及市場佔有率。不過當產品已實現所有設計時提出的功能，製造商剩下的選擇可能就是增加一些非必要的軟體功能，其代價可能是效率的下降；或是固定在某一個版本，代價可能是產品缺乏改善。

另一種特徵蔓延的原因是委員會設計最後決定在同一個產品上實現幾個不同的設計意圖，當越多特徵加入以支援某一設計意圖時，有些特徵需同時支援幾個設計意圖，往往會使產品的設計變得更複雜。

### 市場考量：產品生命周期及競爭動力

一個產品的生命周期會經過引入、成長、成熟及衰退四個階段。以下用 Sony 的隨身聽 Walkman 說明四個階段，有些階段容易出現特徵蔓延的情形。

#### 引入

Sony 提出了一個名為 Walkman 的隨身聽新產品，可播放錄音帶內的音樂，並提供最基本的播放、暫停、快轉、反轉及退出等功能。此時其它潛在競爭者正在觀望，看此產品是否會建立一個值得投資的市場。

#### 成長

在此市場有相當成長時，其它競爭者會進入市場，提供消費者更多的選擇，其差異常常只是價格及廠牌上的差異。

#### 成熟

在成熟期時，競爭者的產品漸漸進入市場，為了創造了價格以外的差異化，競爭者也會導入新的功能（如「自動反轉」、「超重低音立體聲」、「慢跑防震」、「防潑水」等）。開拓者為了防止競爭者產品影響市場佔有率，也會考慮是否要加入新的功能。在這個階段中最容易出現特徵蔓延的情形，因為開拓者及競爭者都希望用「新穎且改進過」的產品來說服消費者購買，以增加銷售量。

在出現特徵蔓延後，當開拓者產品的價格開始因為產品的競爭而下降，是產品生命週期已到達成熟期的有力指標。有些人則認為成熟期是出現在產品的機能已經飽和的時候。

#### 衰退

過時是衰退的主要原因，可能因為時代及技術的進步，市場領導者的技術已不是主流。例如 1980 年代隨身音樂播放的平台是錄音帶，1990 年代是 CD，2000 年代則是 MP3。當主流平台調整時，原來的平台就變得過時。

## 影響

特徵蔓延會導致一系列的後果，包括但不限於使產品遠遠超過當初規劃的範圍，從而導致產品時程增加：

例如在電子遊戲領域，《幕府將軍：全面戰爭》的開發過程中，最初只是設計成戰鬥模擬遊戲，但後來產品膨脹，產生了一些後遺症。而在操作系統領域，微軟的 Windows Vista 本來只是 Windows XP 後的一個小改版，之後再銜接 Windows 7，但後來變成大型改版，因此花了五年的開發時間。

特徵蔓延更常見的後果是導致產品成本增加，使產品變的比原來預期的更貴，反而使產品的銷售量下降。特徵蔓延也可能結束產品的生命周期。

## 控制

有許多方式可以控制特徵蔓延：包括嚴格限制可增加的機能、允許產品有多種衍生機種，各變體中有不同的機能、刪除一些過多不必要的機能。

若產品在設計初期就有好的軟體架構，例如機能及資料存取的邏輯分離等作法，可以避免一些開發後期的特徵蔓延。利用嚴格的變更管理，或將變更延後至專案較後期的交付階段也可以有效的控制特徵蔓延。

另一種控制特徵蔓延的方式是讓產品有幾個不同的衍生機種，而新增特徵只在其中部份機種中出現。新特徵持續增加的過程中，系統的資源可能會不敷使用，因此一般會特別維護一個只有基本特徵的核心版本，以確保在系統資源較少時，此版本仍能正常工作。根據 80/20 法則，80% 使用者只會使用到產品的基本特徵，這些使用者用的產品不需被另外 20% 使用者提出的新特徵所影響。產品仍然可以有新的特徵，只是新的特徵不需放在所有衍生機種中。

有時一些特徵的維護成本高到無法接受的程度，此時刪剪一些不需要的特徵。新版本的產品可能可以直接省略特徵，也有可能在這些特徵完成移除前，需要一段時間進行切換，切換過程中這些特徵會標示為不推薦使用。若此產品有幾個不同的衍生機種，可能其中一些會初逐步淘汰。

## 相關條目

* 格林斯潘第十定律
* 任務蔓延
* 過度設計
* 範圍蔓延
* 第二系統效應
* 軟體膨脹
* 軟體設計文件
* KISS 原則：設計當中應當注重簡約的原則
* 簡約主義 (電腦)
* 插件
* Unix 哲學

## 參考資料
特徵長度

在物理上，**特徵長度**是指可定義物理系統的重要尺度，一般會出現在一些公式中，表達系統的一些尺寸特性。

以下是一些定義中有特徵長度的物理量：

* 雷諾數
* 畢奧數
* 努塞爾特數

在計算力學中，特徵長度是用來調整本構方程中應力集中程度的數值，特徵長度和積分點有關，若是二維分析，特徵長度是面積的平方根，若是三維分析，特徵長度是體積的立方根。

## 參考資料

## 外部連結

* Definition （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特德-扬·布卢门

**特德 - 揚・布盧門**（英語：Ted-Jan Bloemen，1986 年 8 月 16 日 —），生於荷蘭南荷蘭省萊德多普，加拿大籍男子競速滑冰運動員。他的家鄉是豪達，他在那裡開始練習滑冰。2014 年夏，他移民至加拿大，開始代表該國參加國際比賽。雖然他的父母都是荷蘭人，但由於父親出生於加拿大的新不倫瑞克省巴瑟斯特，他成功獲得加拿大國籍。

## 參考資料
特德·丹森

**泰德・丹森**（英語：Ted Danson，1947 年 12 月 29 日 —）是美國的一位演員、作家和製作人。他最著名的作品是在 NBC 長壽情境喜劇《歡樂酒店》中飾演男主角山姆・馬龍（Sam Malone）。在電影演出較具代表性的作品，則有《三個奶爸一個娃》等，近年亦參與電視影集《CSI 犯罪現場》、《良善之地》等作品的演出。他 15 次獲得黃金時段艾美獎提名，並兩次獲獎。

## 參考資料

## 外部連結

* 泰德・丹森在網際網路電影資料庫（IMDb）上的資料（英文）
特德·伯金

**特德・伯金**（英語：Ted Burgin，1927 年 4 月 29 日 —2019 年 3 月 26 日），英格蘭前男子足球運動員，場上位置是守門員。他曾代表英格蘭代表隊參加 1954 年國際足總世界盃，結果隊伍止步八強。

## 參考資料
特德·克劳利

**特德・克勞利**（英語：Ted Crowley，1970 年 5 月 3 日 —），美國男子冰球運動員，場上位置是後衛。他曾代表美國國家隊參加 1994 年冬季奧林匹克運動會冰球比賽，獲得第 8 名。

## 參考資料
特德·克鲁兹

**拉斐爾・愛德華・「泰德」・克魯茲**（英語：**Rafael Edward "Ted" Cruz**，1970 年 12 月 22 日 —），美國政治家，生於加拿大卡爾加里，畢業於普林斯頓大學和哈佛法學院，現為德州聯邦參議員。他是共和黨的鷹派，主張對華強硬並相當友善臺灣政府；亦曾參與 2016 年美國總統選舉共和黨初選，落敗後即力挺同黨候選人唐納・川普。

2021 年 2 月 18 日，克魯茲因為在其家鄉德克薩斯州遭遇罕見超強寒流，大量地區斷水斷電後帶領子女離開而前往墨西哥坎昆旅遊而遭到批評。

## 家庭背景

克魯茲於 1970 年 12 月 22 日生於加拿大卡爾加里山麓醫療中心。祖父生於西班牙加那利群島。母親生於美國德拉維爾州。克魯茲的父親，同名為拉斐爾・克魯茲，在古巴出生和長大，於 1957 年離開學校，進入奧斯汀德克薩斯大學法學院，並在四年的學生簽證到期後在美國獲得政治避難。拉斐爾於 1973 年獲得加拿大國籍，並於 2005 年成為美國歸化公民。

克魯茲出生時，其父母在卡爾加里生活了三年，並以一家石油鑽探 - 地震數據處理公司的所有者的身份從事石油業務。

## 政治生涯

2010 年，他是茶黨運動的代表人物之一，2012 年獲共和黨保守派推薦，首次當選參議員。

2013 年美國政府停擺時發表演講，以冗長辯論反對患者保護與平價醫療法案 。

2017 年在德州休士頓會見過境的中華民國總統蔡英文。

2020 年 7 月 13 日，為了報復美國宣布制裁陳全國等 4 名侵犯新疆人權的中國官員，中華人民共和國宣佈對泰德・克魯茲等 4 名關注新疆人權狀況的美國議員及官員實施制裁。

2020 年 8 月 10 日，為了報復美國宣布制裁林鄭月娥等 11 名侵犯人權及損害香港自治的中港官員，中華人民共和國宣佈對泰德・克魯茲等 11 名支持香港民主運動的美國議員及民間人士實施制裁。

2021 年 2 月中旬，正當德克薩斯州因為受寒流侵襲發生大規模停電事故，克魯茲被揭發舉家前往墨西哥度假勝地坎昆避寒和推卸責任給女兒而遭輿論批評。

## 參選總統

2015 年 3 月 23 日，宣布參選總統，成為首位表態參加 2016 年美國總統選舉的共和黨參選人之一。2016 年 5 月 2 日宣布退選。

## 參見

* 冗長辯論
* 2013 年美國政府停擺

## 參考來源

## 外部連結

* 聯邦參議員泰德・克魯茲（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） – 官方網站
* C-SPAN 內的亮相頁面（英文）
* 《德州論壇報》關於泰德・克魯茲（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）的新聞和評論
* 泰德・克魯茲在《紐約時報》上的節選新聞及評論
* R. （泰德）・愛德華・克魯茲在摩根、劉易斯和博基斯的檔案（存檔）
* 開放式目錄計劃中和泰德・克魯茲相關的內容
* Background and collected news at _The Washington Post_
* 美國國會國家人物傳記大辭典中的傳記
* 由華盛頓郵報維護的投票記錄
* 智慧投票計劃中的傳記、投票紀錄及利益集團評級
* Congressional profile at GovTrack
* Congressional profile at OpenCongress
* Issue positions and quotes at On the Issues
* Financial information at OpenSecrets.org
* 聯邦選舉委員會中的競選財務報告和數據
* Appearances on C-SPAN programs
* 網路電影資料庫上的亮相頁面
* Collected news and commentary at _The New York Times_
* Profile at Ballotpedia
特德·哈格里夫斯

**特德・哈格里夫斯**（英語：Ted Hargreaves，1943 年 11 月 4 日 —2005 年 11 月 3 日），加拿大男子冰球運動員，場上位置是前鋒。他曾代表加拿大參加 1968 年冬季奧林匹克運動會冰球比賽，獲得一枚銅牌。

## 參考資料
特德·坡

**泰德・波伊**（Ted Poe；1948 年 9 月 10 日 —）是美國的一位政治人物。自 2005 年開始，他是德克薩斯州第 2 選舉區選出的美國眾議院議員。他的黨籍是共和黨。在踏入政界之前，他曾經是一名檢察官。波伊在 2004 年首次當選眾議院議員。

## 參考資料
特德·多伊奇

**泰德・德克**（Ted Deutch；1966 年 5 月 7 日 —）是美國的一位政治人物。自 2013 年開始，他是佛羅里達州第 22 選舉區選出的美國眾議院議員。他的黨籍是民主黨。德克曾經是佛羅里達州參議院議員。

## 參考資料
特德·姜

**姜峯楠**（英語：Ted Chiang，1967 年 —），英文名的譯名為**特德・姜**，是華裔美國科幻小說作家。

他的短篇小說曾獲得四項星雲獎、四項雨果獎、約翰・W・坎貝爾最佳新作家獎、四項軌跡獎和其他獎項。他的短篇小說《你一生的故事》在 2016 年被改編成電影《異星入境》。2020 年，擔任聖母大學駐校藝術家。

## 早期經歷

姜峯楠出生於紐約傑斐遜港，他的父母出生於中國大陸，於第二次國共內戰期間遷至臺灣，後移居美國。他畢業於布朗大學並得到計算機科學學位。他在高中起開始向雜誌投稿小說作品，在 1989 年參與著名的號角作家工作坊後，成功向《奧祕》（英語：Omni）雜誌售出第一個故事《巴比倫之塔》。

## 職業生涯

姜峯楠目前的職業是技術寫作人員，居住在華盛頓州西雅圖市附近的貝爾維尤。 姜峯楠雖然不是一位多產的作家，至 2015 年為止曾出版 15 短篇小說和中篇小說，但著名評論家約翰・克洛特曾評論姜峯楠的作品「有一種緊張但是清醒的風格，對讀者有一種強大的磁力。」

## 獎項

雖然姜峯楠至 2015 年只出版了 15 短篇小說和中篇小說，但他獲得了一系列著名獎項：

* 《巴比倫之塔》在 1990 年獲得星雲獎最佳短篇
* 在 1992 年獲得約翰・W・坎貝爾最佳新作家獎
* 《你一生的故事》在 1998 年獲得席奧多爾・史鐸金獎以及星雲獎最佳中篇
* 《72 個字母》在 2000 年獲得 Sidewise Award
* 《地獄是上帝不在的地方》在 2002 年獲得星雲獎、軌跡獎，以及雨果獎
* 《商人和鍊金術士之門》在 2007 年獲得星雲獎以及雨果獎
* 《呼吸》在 2009 年獲得軌跡獎以及雨果獎最佳短篇小說
* 《軟體體的生命周期》在 2010 年獲得軌跡獎以及雨果獎
* 2020 年獲選進入科幻名人堂 (作家)

2003 年，姜峯楠主動拒絕了雨果獎對其短篇小說《Liking What You See: A Documentary》的提名。他表示該小說是在出版社壓力下完成的作品以及並沒有達到他預期的高度。

2013 年，他的翻譯作品 Die Hölle ist die Abwesenheit Gottes 獲得了德國 Kurd-Laßwitz-Preis 最佳外語科幻作品。

姜峯楠的早期八部短篇小說被收錄在作品集《妳一生的預言》. 他的《商人和鍊金術士之門》於 2007 年在 The Magazine of Fantasy & Science Fiction 上獲得發表。

姜峯楠的最新短篇故事 "The Great Silence" 在 2016 年被收錄在《The Best American Short Stories》。科幻、奇幻以及懸疑小說作品被收錄於此作品集中，是對於它們的高度肯定。

## 作品

* 《巴比倫之塔》"Tower of Babylon"，1990 年（星雲獎最佳短篇）
* 《除以零》"Division by Zero"，1991 年
* 《領悟》"Understand"，1991 年
* 《你一生的故事》"Story of Your Life"，1998 年（星雲獎最佳中篇）
* 《72 個字母》"Seventy-Two Letters"，2000 年
* 《地獄是上帝不在的地方》"Hell Is the Absence of God"，2001 年（雨果獎，星雲獎）
* 《商人和鍊金術士之門》"The Merchant and the Alchemist's Gate"，2007 年（雨果獎，星雲獎）
* 《呼吸》，2008 年（雨果獎）
* 《軟體的生命周期》，2010 年（雨果獎）
* 《達西的新型自動機器保姆》，2011 年
* 《雙面真相》，2013 年
* 《大寂靜》，2015 年
* 《"Exhalation: Stories"》，2019 年

### 電影

* 《你一生的故事》被改編成電影 -《異星入境》，2016 年上映。導演是丹尼・維勒納夫，主演是艾美・亞當斯和傑瑞米・雷納。

## 參考資料

## 外部資料

* Stories of Ted Chiang’s Life and Others （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Ted Chiang Interview
* Ted Chiang on the Future （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Video of a speech by Ted Chiang
* Interview conducted by Al Robertson
* Interview （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） conducted by Lou Anders
* Interview （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） conducted by Gavin J. Grant
* 網路推理小說資料庫上的姜峯楠
* Ted Chiang's online fiction at Free Speculative Fiction Online
* 姜峯楠在網際網路電影資料庫（IMDb）上的資料（英文）
* Ted Chiang 在國會圖書館管理局的紀錄，有 3 條目錄紀錄
特德·尼古劳

**西奧多・安德魯・尼古拉**（英語：Theodore Andrew Nicolaou，1949 年 10 月 3 日 —）是一位美國男導演、編劇、製片人。知名作品如《驚懼幻象》（1986 年）、《亞種》系列電影（1991 年至 2023 年）、《龍的世界》（1994 年）、《魔幻小神仙》（1995 年）和《傀儡王大戰惡魔玩具》（2004 年）。

## 生平

泰德・尼古拉以奧斯汀派對樂團「Ramon & Ramon and the FourDaddyos」中擔任創作歌手，開始了他的娛樂生涯。從德克薩斯大學奧斯汀分校電影專業畢業後，進入《德州電鋸殺人狂》（1974 年）劇組擔任錄音師。後來，到查爾斯・班德的帝國影業擔任常駐剪輯師。在多段式電影《黑暗大師》（1985 年）中執導了一部章節後，一心想成為長片導演的他終於被班德指派執導《驚懼幻象》（1986 年）。

## 導演作品

* 《黑暗大師》（1985；章節：〈Desert Pursuit〉）
* 《驚懼幻象》（1986）
* 《亞種》（1991）
* 《異形活人實驗》（1992）
* 《顛覆全世界》（1993）
* 《亞種 2：血石》（1993）
* 《龍的世界》（1994）
* 《亞種 3：嗜血》（1994）
* 《魔幻小神仙》（1995）
* 《魔幻小神仙 2》（1996）
* 《黑暗魔法書》（1997）
* 《亞種 4：血風暴》（1998）
* 《布娃娃》（1999）
* 《活屍城》（_Urban Evil_，2000）
* 《魂不附體》（2000）
* 《可怕的邦斯博士》（_The Horrible Dr. Bones_，2000）
* 《眼鏡蛇的陰影下》（_In the Shadow of the Cobra_，2004）
* 《傀儡王大戰惡魔玩具》（2004）
* 《外星狂野》（_Aliens Gone Wild_，2005）
* 《伊特魯里亞面具》（2007）
* 《詛咒娃娃》（_DevilDolls_，2012）
* 《尋找幸福》（_Finding Happiness_，2014；紀錄片）
* 《血碉堡 02：致命玩偶：終極剪切》（_Bunker of Blood: Chapter 2 - Deadly Dolls: Deepest Cuts_，2018）
* 《血碉堡 04：吸血鬼屠殺：生吃》（_Vampire Slaughter: Eaten Alive_，2018）
* 《別讓她進來》（_Don't Let Her In_，2021）
* 《龍之傳說》（_Dragon Tales_，2023）
* 《大屠殺合集：致命推車》（_Carnage Collection: Deadly Dollies_，2023）
* 《奇幻傳說》（_Tales of the Fantastic_，2023）
* 《大屠殺合集：吸血鬼嗜血》（_Carnage Collection: Vampire Bloodlust_，2023）
* 《亞種 5：血之崛起》（_Subspecies V: Blood Rise_，2023）

## 參考資料

## 外部連結

* 泰德・尼古拉在網際網路電影資料庫（IMDb）上的資料（英文）
* 在 AllMovie 上泰德・尼古拉的頁面（英文）
特德·巴德

**泰德・巴德**（英語：Ted Budd，1971 年 10 月 21 日 —）是美國北卡羅來納州的一位共和黨政治家，現任該州聯邦參議員。2016 年，他當選為北卡羅來納第 13 國會選區的美國眾議院議員。巴德出生在北卡羅來納州福賽斯郡。他已經結婚並有三個孩子。

## 參考資料
特德·巴顿

**特德・巴頓**（英語：Ted Patton，1966 年 2 月 18 日 —），美國前男子賽艇運動員。他曾代表美國參加 1988 年夏季奧林匹克運動會賽艇比賽，獲得男子八人單槳有舵手銅牌。

## 參考資料
特德·希伯德

**特德・希伯德**（英語：Ted Hibberd，1926 年 4 月 22 日 —2017 年 5 月 10 日），加拿大男子冰球運動員，場上位置是前鋒。他曾代表加拿大參加 1948 年冬季奧林匹克運動會冰球比賽，獲得一枚金牌。

## 參考資料
特德·德鲁里

**特德・德魯里**（英語：Ted Drury，1971 年 9 月 13 日 —），美國男子冰球運動員。他曾代表美國國家隊參加 1992 年和 1994 年冬季奧林匹克運動會冰球比賽，分別獲得第四名和第八名。

## 參考資料
特德·斯温福德

**特德・斯溫福德**（英語：Ted Swinford，20 世紀 —），美國前男子賽艇運動員。他曾代表美國參加世界賽艇錦標賽，獲得一枚金牌和一枚銅牌，均來自男子四人單槳無舵手項目。

## 參考資料
特德·斯特里克蘭

**泰德・史垂克蘭德**（Ted Strickland；1941 年 8 月 4 日 —）是美國的一位政治人物。

## 生平

在 2007 年至 2011 年期間，泰德・史垂克蘭德擔任第 68 任俄亥俄州州長職務。他的黨籍是民主黨。在成為俄亥俄州州長之前，泰德・史垂克蘭德曾在 1993–1995 年和 1997–2007 年擔任俄亥俄州第 6 選舉區美國眾議院眾議員。

## 參考資料
特德·梅雷迪思

**詹姆斯・埃德溫・「特德」・梅雷迪思**（英語：**James Edwin "Ted" Meredith**，1891 年 11 月 14 日 —1957 年 11 月 2 日），美國男子田徑運動員。他曾在 1912 年夏季奧運會田徑比賽中獲得男子 800 米和 4×400 米接力金牌。

## 參考資料

## 外部連結
特德·特纳

**泰德・透納**（英語：Ted Turner，1938 年 11 月 19 日 —），原名**勞勃・愛德華・透納三世**（英語：Robert Edward Turner III），美國新聞人，世界第一個電視新聞頻道有線電視新聞網的創辦者。於 24 歲繼承其自殺父親的遺產，並於 1970 年購買了亞特蘭大的一家電視台，創辦了透納廣播公司。

泰德・透納是 1991 年的時代年度風雲人物，並且熱心慈善，為聯合國捐助過大筆款項。於 1991 年和藝人珍・芳達結婚，而後於 2001 年離婚。

泰德・透納是 2006 年達美環球理解獎獲得者。

## 參見

* 友好運動會

## 參考

## 外部連結

* 官方網站 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 透納基金會 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Ted Turner 在網際網路電影資料庫（IMDb）上的資料（英文）
* Ted Turner on AskMen.com （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Ted Turner speaks at The Global Philanthropy
* _The Independent_: "Turner becomes largest private landowner in US" （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* The United Nations Foundation （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Sports Illustrated cover featuring Ted Turner （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* [1] Ted Turner Reflects on the Time Warner/AOL Merger at Fora.Tv
特德·纳什

**特德・納什**（英語：Ted Nash，1932 年 10 月 29 日 —2021 年 7 月 3 日），美國男子賽艇運動員。他曾代表美國參加 1960 年和 1964 年夏季奧林匹克運動會賽艇比賽，獲得一枚金牌和一枚銅牌。

## 參考資料
特德·霍华德

**特德・霍華德**（英語：Ted Howard，1950 年 3 月 3 日 —）是一位美國公益人事和作家，主要作品有與傑里米・里夫金合著的《熵：一種新的世界觀》（_Entropy: A New World View_）、《誰該扮演上帝？》（_Who Should Play God?_）等。

## 參考文獻

## 外部連結

* Political science books citing Ted Howard. Retrieved from Google Books, April 14, 2010.
* "Keynote: Anchor Man" by Marc Steiner. _Urbanite Baltimore_ No. 70, Retrieved April 13, 2010
* Evergreen Cooperatives
* essential talks (docs) for cultural change, Accessed August 26, 2010
* Permaculture TV – "Place-Based Strategy for Worker Cooperative Development" Accessed August 26, 2010 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
特德拉斯之家

**特德拉斯之家** （Casa de les Punxes）是位於西班牙城市巴塞羅那的一座建築，由現代主義建築家何塞・普伊赫・卡達法爾克（Josep Puig i Cadafalch）設計。特德拉斯之家始建於 1905 年，建築外觀融合了多種不同的建築風格，是巴塞羅那的地標建築之一，也是理解加泰隆尼亞現代主義運動的重要建築。1976 年，西班牙宣布特德拉斯之家為國家歷史紀念建築。現在特德拉斯之家由私人擁有。

## 參考資料

* García Espuche, Albert, _El quadrat d'or, centre de la Barcelona modernista_, Fundació Caixa de Catalunya, 1990, ISBN 84-404-6934-9
* Alcolea Gil, Santiago. Catalunya-Europa. L』art català dins Europa. Barcelona: editorial Pòrtic, 2003.
* Artigas Coll, Isabel. El Modernisme. Modernismo en Barcelona. Ed. Frechmann Kolón GMBH, 2011
* Bassegoda, Joan; Pladevall, Antoni; Puyol, Carme. L』arquitecte Puig i Cadafalch a Osona: el Casal de Sobrevia, 100 anys. Tarragona: Ll.T.S., 2001
* Elias, Feliu. Enric Monserdà. La seva vida i la seva obra. Barcelona: Imp. Tallers Gràfics de la Casa Provincial de la Caritat, 1927.
* Jardí, Enric. Puig i Cadafalch. Arquitecte, polític i historiador de l』art. Barcelona: Editorial Ariel, 1975.
* Mackay, David. L』arquitectura moderna a Barcelona (1854–1939). Barcelona: Edicions

62, 1989.

* Puig i Cadafalch, Josep. Memòries. Barcelona: Publicacions de l』Abadia de Montserrat, 2003.
* Roher, Judith; Solà-Morales, Ignasi de (coords.): J. Puig i Cadafalch: l』arquitectura entre la casa i la ciutat. Barcelona: Fundació Caixa de Pensions i Col·legi d』Arquitectes de Catalunya, 1989.
特德羅冰川

**特德羅冰川**（英語：Tedrow Glacier）是南極洲的冰川，位於維多利亞地的斯科特海岸，最終注入費拉爾冰川，以美國研究隊的項目主任命名，現時由南極條約體系管理。
特德羅山

**特德羅山**是南極洲的山峰，位於沙克爾頓海岸，屬於伊麗莎白女王嶺的一部分，海拔高度 1,490 米，美國地質調查局根據測量和海軍空中照片繪入地圖。
特快

**特快列車**，簡稱**特快**，是中國鐵路的一個列車等級，一般全程只停省會城市、副省級市和少量主要地級市等大型車站，最高運行時速 140 公里。車體一般使用 25K 型客車（包括雙層 25K），也有部分使用 25Z 型客車、25T 型客車、25G 型客車、25B 型客車等車型。其中 T1—T4998 為跨局車次，各鐵路局管內車次使用 T5001—T9998。鐵路系統標準唸法為「特 \* 次」，普通民眾習慣唸作「T\* 次」。

## 歷史

現有的 **T** 字頭列車源自 2000 年 10 月 21 日的中國鐵路第三次大提速，此次提速重新分類和調整了列車的等級和車次，將傳統的快速列車、特快列車、直快列車、普通客車、混合列車、市郊列車、軍運人員列車七個等級調整為三個等級，即特快列車、快速列車、普通列車。在此之前，特快、普快、普客列車車次並沒有以字母區分，而是以 1～199 為特快，201～499 為普快，501～999 為普客，不同鐵路局存在相同車次號的情況；改用字母後一段時間，經過調整，重號現象得以消除。

* * * *

## 車次列表

### 跨局特快列車

**注**

### 管內特快列車

哈爾濱局集團 T5001—T5300，瀋陽局 T5301—T5600，北京局集團 T5601—T6000，太原局 T6001—T6300，呼和浩特局 T6301—T6400，鄭州局 T6401—T6700，武漢局 T6701—T7000，西安局 T7001—T7300，濟南局集團 T7301-T7600，上海局集團 T7601—T8000，南昌局 T8001—T8300，廣州局集團 T8301—T8700，南寧局集團 T8701—T8800，成都局集團 T8801—T9000，昆明局 T9001—T9200，蘭州局 T9201—T9400，烏魯木齊局集團 T9401—T9600，青藏公司 T9601—T9800

**哈爾濱局集團**

哈爾濱鐵路局現無圖定管內特快列車。

**瀋陽鐵路局**

瀋陽鐵路局現無圖定管內特快列車。

**北京局集團公司**

**呼和浩特局集團公司**

**上海局集團公司**

**南昌局集團**

**廣州局集團公司**

**南寧局集團公司**

**成都局集團**

**昆明局集團**

**蘭州局集團公司**

**烏魯木齊局集團**

**注**

## 注釋