論文の概要: A Finite Certificate for the Positive $n=9$ Vasc Inequality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06136v1
- Date: Thu, 04 Jun 2026 13:19:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.806341
- Title: A Finite Certificate for the Positive $n=9$ Vasc Inequality
- Title(参考訳): 正の$n=9$ Vasc不等式に対する有限証明
- Authors: Dakai Guo, Ruichen Qiu, Yichuan Cao, Ruyong Feng,
- Abstract要約: 我々は、Vasc 巡回不等式が正の実数 n=9$ の場合を証明する。
この証明はAIエージェントのMechMath Agent Teamから人間で読める助けを得て得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5249805590164902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We prove the positive-real $n=9$ case of the Vasc cyclic inequality. The proof was obtained with human-guided assistance from the AI agent MechMath Agent Team: the human-readable part reduces the rational inequality to a homogeneous polynomial inequality, fixes a cyclic maximum, and parametrizes each sorted fixed-maximum cone by cumulative gaps; the finite part is a certificate covering all $8!=40320$ sorted cones. MechMath Agent Team generated the certificate verification workflow through Python tool calls, including the case split, verification programs, and terminal classifications. The published certificate has $36815$ coefficient leaves, $2236$ ordinary Polya multiplier leaves, and $1269$ AM-GM midpoint overlay leaves. Human authors audited the mathematical reductions and verification logic, and a separate artifact contains the certificate, an independent verifier, and a from-source rebuild route.
- Abstract(参考訳): 我々は、Vasc 巡回不等式が正の実数 n=9$ の場合を証明する。
この証明はAIエージェントのMechMath Agent Teamの人間誘導で得られた: 人間可読部は、有理不等式を等質多項式の不等式に還元し、巡回最大を固定し、各ソートされた固定最大円錐を累積ギャップでパラメトリズする。
40320$のソートコーン。
MechMath Agent TeamはPythonツールコールを通じて、ケース分割、検証プログラム、端末分類を含む証明書検証ワークフローを生成する。
発行された証明書には36815ドルの係数葉、2236ドルの通常のポリア乗算器葉、1269ドルのAM-GMミッドポイントオーバーレイ葉がある。
人間の著者は、数学的削減と検証のロジックを監査し、別個のアーティファクトには、証明書、独立した検証者、およびソースからの再構築ルートが含まれている。
関連論文リスト
- What Can Verifiable Decapsulation Tests Certify? Pass Bounds and Fault-Recognition Limits for FO-Based KEMs [0.0]
藤崎・岡本脱カプセル化のブラックボックス試験では, ハーネスが観察した検体を観察した。
本報告では, 信頼度向上型KEM変種について, 誠実な参照手法を用いて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-03T04:46:17Z) - Optimizing Explicit Unit-Distance Lower-Bound Certificates [0.0]
この報告はSawinの非線形整数最適化問題から始まり、オープンソースのPython検証パイプラインを開発する。
パイプラインは、最初にサウィンが公表したパラメータ選択を再現して検証され、その後、計算的に改善された証明書に適用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-02T10:05:23Z) - Combining moment matrices, symmetric extension, and Lovász theta: $Φ_{\text{E8}}$ is entangled [1.3999481573773072]
絡み合った証人を通じて、14$-qubit 状態 $_textE8$ が絡み合っていることを示す。
量子符号の手法に着想を得て、対称拡張とモーメント行列を組み合わせることで、$_textE8$が絡み合っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-13T17:54:51Z) - Correction and Corruption: A Two-Rate View of Error Flow in LLM Protocols [51.56484100374058]
そこで本研究では,単一プロトコルステップを正確なマッチングタスクで監査するためのペアアウトカム計測インタフェースを提案する。
各インスタンスについて、インターフェースはベースラインの正当性ビットと後ステップの正当性ビットを記録する。
これらのレートは精度の変化を予測し、種、混合物、パイプライン間でテスト可能な再利用可能な経験的インターフェースを定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-20T13:25:40Z) - Proof-RM: A Scalable and Generalizable Reward Model for Math Proof [67.53066972145183]
大規模言語モデル(LLM)は,*検証リワード*(RLVR)を用いた強化学習を通じて,強力な数学推論能力を示した。
多くの先進的な数学的問題は証明ベースであり、単純な解マッチングによって証明の真性を決定するための保証された方法はない。
自動検証を実現するには、完全な証明プロセスを確実に評価できるリワードモデル(RM)が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T17:42:53Z) - Safe: Enhancing Mathematical Reasoning in Large Language Models via Retrospective Step-aware Formal Verification [56.218970738892764]
Chain-of-Thoughtプロンプトは、大規模言語モデル(LLM)から推論能力を引き出すデファクトメソッドとなっている。
検出が極めて難しいCoTの幻覚を緩和するために、現在の方法は不透明なボックスとして機能し、彼らの判断に対する確認可能な証拠を提供しておらず、おそらくその効果を制限する。
任意のスコアを割り当てるのではなく、各推論ステップで形式数学言語Lean 4で数学的主張を明確にし、幻覚を識別するための公式な証明を提供しようとしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-05T03:16:08Z) - Hardness of Deceptive Certificate Selection [0.0]
我々は, AFC を利用した完全性と健全性の向上を目的とした悪意のある証明者検証手法を検討する。
これは、AFCが現実世界のタスクにインタラクティブな分類を使うことを防ぐべきではないという証拠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T15:12:16Z) - ANCER: Anisotropic Certification via Sample-wise Volume Maximization [134.7866967491167]
本稿では,与えられたテストセットのサンプルに対して,ボリュームを介して異方性証明書を取得するためのフレームワークであるanceRを紹介する。
その結果,CERはCIFAR-10とImageNetの両方で複数の半径で精度を導入し,ボリュームの面ではかなり大きな領域を認証していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T17:42:38Z) - Robustly Learning any Clusterable Mixture of Gaussians [55.41573600814391]
本研究では,高次元ガウス混合系の対向ロバスト条件下での効率的な学習性について検討する。
理論的に最適に近い誤り証明である$tildeO(epsilon)$の情報を、$epsilon$-corrupted $k$-mixtureで学習するアルゴリズムを提供する。
我々の主な技術的貢献は、ガウス混合系からの新しい頑健な識別可能性証明クラスターであり、これは正方形の定度証明システムによって捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T16:44:12Z)
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。