論文の概要: Generating Elementary Integrable Expressions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15572v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 15:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 12:53:53.155230
- Title: Generating Elementary Integrable Expressions
- Title（参考訳）: 基本可積分表現の生成
- Authors: Rashid Barket, Matthew England and J\"urgen Gerhard
- Abstract要約: 本稿では,記号積分にRichアルゴリズムを用いることで,基本可積分表現のデータセットを作成する方法について述べる。
この方法で生成されたデータによって、以前の手法で見つかったいくつかの欠陥が軽減されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been an increasing number of applications of machine learning to
the field of Computer Algebra in recent years, including to the prominent
sub-field of Symbolic Integration. However, machine learning models require an
abundance of data for them to be successful and there exist few benchmarks on
the scale required. While methods to generate new data already exist, they are
flawed in several ways which may lead to bias in machine learning models
trained upon them. In this paper, we describe how to use the Risch Algorithm
for symbolic integration to create a dataset of elementary integrable
expressions. Further, we show that data generated this way alleviates some of
the flaws found in earlier methods.
- Abstract（参考訳）: 近年、シンボリック積分の顕著な部分分野を含む、コンピュータ代数の分野への機械学習の応用が増えている。
しかし、機械学習モデルは成功するために大量のデータを必要とし、必要なスケールに関するベンチマークは少ない。
新しいデータを生成する方法はすでに存在するが、いくつかの点で欠陥があり、トレーニングされた機械学習モデルのバイアスにつながる可能性がある。
本稿では,rischアルゴリズムを記号統合に利用し,基本可積分表現のデータセットを作成する方法について述べる。
さらに、この方法で生成されたデータにより、以前の手法で見つかったいくつかの欠陥が軽減されることを示す。
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