Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning of the Prime Distribution

論文の概要: Machine Learning of the Prime Distribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12588v2
Date: Sun, 2 Jun 2024 17:18:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 15:47:26.998057
Title: Machine Learning of the Prime Distribution
Title（参考訳）: 素数分布の機械学習
Authors: Alexander Kolpakov, A. Alistair Rocke,
Abstract要約: 素数の可学習性に関するヤン・フイ・ヘの実験的な観察を説明する理論的論証を提供する。我々はまた、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している。
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 Yang-Hui 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、Yang-Hui He の素数の可学習性に関する実験的な観察を説明する理論的議論を行い、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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