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ICLR
重构：从证明中学习提取定理
通过使用 REFACTOR 方法，我们能够训练神经网络以模仿人类数学家在形式化数学定理证明中识别出的模块化和可重用的定理，从而提取出不同领域的新定理，这些新定理在证明过程中使用频率较高，并有助于缩短证明的长度，并最终使得在新定理重构的数据集
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4 months ago
数学家的大型语言模型
大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 因其通用的语言理解能力而备受关注，尤其是它们生成高质量文本或计算机代码的能力。在本文中，我们讨论它们在何种程度上可以辅助数学专家，并提供了现代语言模型中使用的变压器模型的数学描述。基于最近的研究，
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7 months ago
MM
数学家的数据伦理非专业介绍
这篇文章介绍了数据伦理，主要针对数学家，但也希望对其他人有所帮助。作者并不是一个数据伦理方面的专家，文章只是一个起点。作者鼓励读者研究讨论的资源，并继续在其生活中仔细思考数据伦理和数据及其分析的社会影响。
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2 years ago
量子力学导论
该研究对数学家的量子力学提供了简要介绍，采用 Segal 的方法并特别关注代数问题，同时讨论了量子力学在希尔伯特空间上的通常表示。
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16 years ago
复杂网络社区结构中的不稳定性发现
在复杂网络中找到聚类问题已经被数学家、计算机科学家以及近年来的物理学家广泛研究。本文提出了一种在加权网络上运用的方法，该方法可以识别 “聚类之间” 的节点，并允许对聚类的稳定性进行一般的度量，最后通过在真实网络中运用 Markov 聚类算法
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19 years ago
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