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间隔重复算法是一种学习技术，通过在特定时间间隔复习信息，来提高长期记忆效果。它模拟了人类大脑遗忘曲线的规律，帮助我们更科学地安排复习计划。
间隔重复算法的历史可以追溯到19世纪。德国心理学家艾宾浩斯在1885年首次研究了遗忘曲线，发现遗忘在学习之后立即开始，且遗忘速度先快后慢。到了20世纪后期，随着计算机技术的发展，催生了像Anki这样的间隔重复软件，让这一理论得以广泛应用。
遗忘曲线描述了记忆保持量随时间衰减的规律。在学习新知识后，如果不进行复习，记忆会快速衰减。间隔重复算法通过在即将遗忘的节点进行复习，可以有效强化记忆，延缓遗忘过程。
间隔重复算法的核心是计算下次复习的时间间隔。这个间隔基于一个公式：I 等于 I 零 乘以 括号 1 加 R 乘以 D 闭括号。其中，I 是下次复习间隔，I 零 是当前复习间隔，R 是相对难度系数，D 是要求保留度。通过这个公式，系统可以动态调整复习计划。
间隔重复算法在现代教育中有着广泛的应用。它特别适合需要大量记忆的场景，比如语言学习中的单词记忆，医学教育中的知识点复习，法律考试中的法条记忆，以及各类知识记忆场景。
随着人工智能和大数据技术的发展，现代间隔重复算法也在不断进化。现在的系统可以提供个性化推荐，支持图片、音频、视频等多模态学习内容，实现云端同步与协作，并提供详细的学习数据分析，帮助用户更好地掌握学习进度。