Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Splendors and Miseries of Heavisidisation

論文の概要: The Splendors and Miseries of Heavisidisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07377v1
Date: Sun, 15 May 2022 21:00:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-12 23:47:33.227812
Title: The Splendors and Miseries of Heavisidisation
Title（参考訳）: ヘビシド化のスペレンダーとミス
Authors: V.Dolotin and A.Morozov
Abstract要約: 機械学習(ML)は、科学的問題、すなわち、明確に定義された答えを持つものに適用できる。この長い道のりの最初のステップについて説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Machine Learning (ML) is applicable to scientific problems, i.e. to those which have a well defined answer, only if this answer can be brought to a peculiar form ${\cal G}: X\longrightarrow Z$ with ${\cal G}(\vec x)$ expressed as a combination of iterated Heaviside functions. At present it is far from obvious, if and when such representations exist, what are the obstacles and, if they are absent, what are the ways to convert the known formulas into this form. This gives rise to a program of reformulation of ordinary science in such terms -- which sounds like a strong enhancement of the constructive mathematics approach, only this time it concerns all natural sciences. We describe the first steps on this long way.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)は、科学的問題、すなわち、よく定義された答えを持つ問題に適用できるが、この答えが特異な形式である${\cal g}: x\longrightarrow z$ with ${\cal g}(\vec x)$ が反復されたヘヴィシド関数の組み合わせとして表現される場合にのみ適用される。現時点では、そのような表現が存在するとき、障害は何であり、それらが存在しないとき、既知の公式をこの形式に変換する方法は何であるかは明らかではない。これは、建設的数学のアプローチを強力に強化したように思えるが、今回はすべての自然科学に焦点をあてるのみである。この長い道の最初のステップを説明します。

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