論文の概要: Counting Cycles with Deepseek
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17964v1
- Date: Fri, 23 May 2025 14:34:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.156058
- Title: Counting Cycles with Deepseek
- Title（参考訳）: ディープシークでサイクルを数える
- Authors: Jiashun Jin, Tracy Ke, Bingcheng Sui, Zhenggang Wang,
- Abstract要約: サイクル数統計量に対して計算的に効率的な等価形式(CEEF)を導出する方法。
提案する新しいアプローチと,その問題を解決するためのAIの強力なコーディングスキルを組み合わせる。
AIは、この問題を解決できないが、明確な戦略、ステップバイステップのガイダンス、慎重に書かれたプロンプトを提供しれば、それを解決できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.137124603866038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite recent progress, AI still struggles on advanced mathematics. We consider a difficult open problem: How to derive a Computationally Efficient Equivalent Form (CEEF) for the cycle count statistic? The CEEF problem does not have known general solutions, and requires delicate combinatorics and tedious calculations. Such a task is hard to accomplish by humans but is an ideal example where AI can be very helpful. We solve the problem by combining a novel approach we propose and the powerful coding skills of AI. Our results use delicate graph theory and contain new formulas for general cases that have not been discovered before. We find that, while AI is unable to solve the problem all by itself, it is able to solve it if we provide it with a clear strategy, a step-by-step guidance and carefully written prompts. For simplicity, we focus our study on DeepSeek-R1 but we also investigate other AI approaches.
- Abstract（参考訳）: 最近の進歩にもかかわらず、AIはまだ高度な数学に苦戦している。
計算的に効率的な等価形式(CEEF)をサイクル数統計量に導出する方法。
CEEF問題には既知の一般解はなく、微妙なコンビネータと退屈な計算を必要とする。
このようなタスクは人間によって達成されるのは難しいが、AIが非常に役立つ理想的な例である。
提案する新たなアプローチと,AIの強力なコーディングスキルを組み合わせることで,問題を解決する。
この結果は繊細なグラフ理論を用いており、これまでに発見されていない一般的なケースに対する新しい公式を含んでいる。
AIは、この問題を解決できないが、明確な戦略、ステップバイステップのガイダンス、慎重に書かれたプロンプトを提供しれば、それを解決できる。
簡単に言うと、DeepSeek-R1の研究に焦点をあてるが、他のAIアプローチについても調べる。
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