論文の概要: Mirror Matrix on the Wall: coding and vector notation as tools for introspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19549v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 13:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:10.385245
• Title: Mirror Matrix on the Wall: coding and vector notation as tools for introspection
• Title（参考訳）: 壁面のミラーマトリックス:イントロスペクションのツールとしての符号化とベクトル表記
• Authors: Leonardo Araújo,
• Abstract要約: 我々はオクタベにおけるベクトル表記の使用について、演算子と関数の解析を通して検討する。 ベクトル表記を採用することで、オクタベは数学者、科学者、技術者にとって強力なツールとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The vector notation adopted by GNU Octave plays a significant role as a tool for introspection, aligning itself with the vision of Kenneth E. Iverson. He believed that, just like mathematics, a programming language should be an effective thinking tool for representing and reasoning about problems we wish to address. This work aims to explore the use of vector notation in GNU Octave through the analysis of operators and functions, providing a closer alignment with mathematical notation and enhancing code efficiency. We will delve into fundamental concepts such as indexing, broadcasting, and function handles, and present case studies for a deeper understanding of these concepts. By adopting vector notation, GNU Octave becomes a powerful tool for mathematicians, scientists and engineers, enabling them to express and solve complex problems more effectively and intuitively.
• Abstract（参考訳）: GNU Octaveのベクター表記法は、ケネス・E・アイバーソンのビジョンと一致し、内観の道具として重要な役割を担っている。 数学と同じように、プログラミング言語は私たちが解決したい問題を表し、推論するための効果的な思考ツールであるべきだと彼は信じていた。 本研究の目的は,演算子や関数の解析を通じてGNU Octaveにおけるベクトル表記の使用を探求することであり,数学的表記との密接な連携とコード効率の向上である。 索引づけ、放送、関数ハンドルといった基本的な概念を探求し、これらの概念をより深く理解するためのケーススタディを示す。 ベクトル表記を採用することで、GNU Octaveは数学者、科学者、技術者にとって強力なツールとなり、複雑な問題をより効果的に、直感的に表現し、解決することができる。

関連論文リスト

• Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers [51.03113410951073]
  このチュートリアルでは、AIのバックグラウンドを持つ読者を量子機械学習(QML)に紹介する。 自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:33:44Z)
• A Walsh Hadamard Derived Linear Vector Symbolic Architecture [83.27945465029167]
  シンボリックベクトルアーキテクチャ(VSAs)は、ニューロシンボリックAIを開発するためのアプローチである。 HLBは計算効率が良く、従来のVSAタスクで有効であるように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T03:42:59Z)
• FSM Builder: A Tool for Writing Autograded Finite Automata Questions [0.5018156030818883]
  FSM Builderは、学生がグラフィカルエディタを使ってDFAやNFAの構築を実践できる新しい教育ツールである。 これらを生成するアルゴリズムは、以前の研究に強くインスパイアされている。 複数の大規模コースでこのツールを使用した経験から,ツールの実装,従来のツールとどのように際立っているか,といった点について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T20:25:25Z)
• How Far Have We Gone in Binary Code Understanding Using Large Language Models [51.527805834378974]
  バイナリコード理解におけるLarge Language Models(LLM)の有効性を評価するためのベンチマークを提案する。 評価の結果、既存のLLMはバイナリコードをある程度理解でき、それによってバイナリコード解析の効率が向上することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T14:44:08Z)
• MATHSENSEI: A Tool-Augmented Large Language Model for Mathematical Reasoning [2.9104279358536647]
  数学的推論のためのツール強化された大規模言語モデルであるMathSenseiを提案する。 ツールの補完的な利点として、知識検索(Bing Web Search)、プログラムジェネレータ+エグゼキュータ(Python)、記号方程式ソルバ(Wolfram-Alpha API)について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T05:50:35Z)
• LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code [71.55208585024198]
  LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。 LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。 LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:55:02Z)
• WizardMath: Empowering Mathematical Reasoning for Large Language Models via Reinforced Evol-Instruct [130.37945867605302]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の数学的CoT推論能力を向上させるWizardMathを提案する。 注目すべきは、WizardMath-Mistral 7BがトップクラスのオープンソースLLMをはるかに上回り、データ効率が向上したことだ。 予備的な調査では、卓越した数学性能を達成する上で、命令の進化とプロセスの監督が重要な役割を担っていることを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T14:23:21Z)
• ELASTIC: Numerical Reasoning with Adaptive Symbolic Compiler [5.753951795185978]
  本稿では,adapTive symbolIc Compiler (ELASTIC) モデルを用いたnumEricaL reASoningを提案する。 複雑な推論を行う場合、エラスティックは堅牢である。 実験の結果、ELASTICは68.96と65.21の精度とプログラムの精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T19:04:19Z)
• Semantic Representations of Mathematical Expressions in a Continuous Vector Space [0.0]
  この研究は連続ベクトル空間における数学的表現を表現するためのアプローチを記述する。 我々は、視覚的に異なるが数学的に等価な表現に基づいて訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャのエンコーダを用いて、ベクトル表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T22:33:39Z)
• Metric Transforms and Low Rank Matrices via Representation Theory of the Real Hyperrectangle [17.808087068037985]
  ハイパー矩形から生じる行列の固有ベクトルと固有値の計算方法を示す。 次に、これらの接続と共に新しい手法を使用して、いくつかの新しい構造結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:03:12Z)
• A Transformer-based Approach for Source Code Summarization [86.08359401867577]
  コードトークン間のペア関係をモデル化することにより,要約のためのコード表現を学習する。 アプローチは単純であるにもかかわらず、最先端技術よりもかなりの差があることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T23:29:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。