論文の概要: Machine Learning of the Prime Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12588v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 09:47:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 14:43:03.092312
- Title: Machine Learning of the Prime Distribution
- Title(参考訳): 素数分布の機械学習
- Authors: Alexander Kolpakov, Aidan Rocke,
- Abstract要約: 我々は、Y.-Hの実験的な観察を説明する理論的議論を行う。
我々は、ErdHos-Kac法が現在の機械学習技術によって発見される可能性は極めて低いと仮定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.84018914962972
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the present work we use maximum entropy methods to derive several theorems in probabilistic number theory, including a version of the Hardy-Ramanujan Theorem. We also provide a theoretical argument explaining the experimental observations of Y.-H. He about the learnability of primes, and posit that the Erd\H{o}s-Kac law would very unlikely be discovered by current machine learning techniques. Numerical experiments that we perform corroborate our theoretical findings.
- Abstract(参考訳): 本研究では、最大エントロピー法を用いて確率的数論のいくつかの定理を導出する。
また、Yの実験的な観察を説明する理論的な議論も提供する。
-H。
彼は素数の学習可能性について語り、Erd\H{o}s-Kac法則が現在の機械学習技術によって発見される可能性は極めて低いと仮定した。
我々が行う数値実験は、理論的な発見を裏付けるものである。
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