上限集问题，是困扰数学家们多年的开放性问题。著名数学家陶哲轩，就曾将上限集问题描述为自己最喜欢的开放性问题。陶哲轩博客而大语言模型，竟然在这个问题上做出了新发现。今天，GoogleDeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联手提出全新方法——FunSearch，竟首次利用LLM发现数学科学中的开放问题！AI通过搜索计算机代码编写的「函数」，因此得名FunSearch。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6简单来说，FunSearch将预训练的LLM与自动「评估器」配对使用。前者的目标是以计算机代码的形式提
轰轰烈烈的韩国「室温超导」事件，最近似乎划上了句号。韩国超传导低温学会验证委员会近日表示，此前由韩国研究团队制造的疑似室温超导体LK-99没有显示出超导的任何关键特征。LK-99源自韩国一个研究团队在今年7月份发布的两篇论文。在论文中，作者宣称，他们合成了一种常压下的室温超导材料，其超导临界温度超过了水的沸点，最高达到127摄氏度。这种材料被他们命名为LK-99，是一种铜掺杂的铅磷灰石（合成之后的样品如下图所示）。众所周知，室温超导是在室温条件下实现的超导现象，指电流可以在材料中以零电阻通过。如果人类能够实现室温常压超导，那么，电网、电子设备和交通运输的能源效率有望得到大幅提升，第四次工业革命
「我预计，如果使用得当，到2026年，AI将成为数学研究和许多其他领域值得信赖的合著者。」数学家陶哲轩在之前的一篇博客中说道。陶哲轩这样说了，也这样做了。他最近一直在用GPT-4、Copilot、Lean等工具进行数学研究，并且还在AI的帮助下发现了自己论文中的一处隐藏bug。不仅如此，前几天，陶哲轩表示：对多项式Freiman-Ruzsa猜想（PFR）的证明进行形式化的Lean4项目成功完成，并且耗时仅三周时间。Lean编译器也报告该猜想符合标准公理，可以说这是计算机和AI辅助证明的一项巨大成功。关于上述研究的更多内容，感兴趣的读者可以参考《陶哲轩用AI形式化的证明究竟是什么？一文看懂PFR
前言： 黑色系统：只明确系统和环境的关系，内部未知 白色系统：内部结构、元素、组成、实现机理已知 灰色系统：部分明确系统与环境见关系、系统结构、实现过程。灰色系统实例：（1）社会经济系统（企业收入、相关因素）灰色关联度分析法一、简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。二、作用关联度排序三、计算步骤（一）选择参考数列选择需要判断关联度的各个变量中的一个作为参考数列（二）数据无量纲化处理（1
目录2024美赛数学建模各题思路模型代码：开赛后第一时间更新，更新见文末一、2023题目重述拟解决的问题我们的工作：二、模型和计算1.数据预处理2.报告数量区间预测模型3.猜词结果分布预测模型3.词汇难度分类模型2024美赛数学建模各题思路模型代码：开赛后第一时间更新，更新见文末一、2023题目重述Homer是棒球运动中的术语，是非正式的美式英语单词。令人惊讶的是，Homer（本垒打）在剑桥词典网站的搜索次数超过79000次，在5月5日这一天内被搜索65401次。就这样，Homer成为《剑桥词典》的2022年度词汇。可能你会好奇其中的原因，这就要从海外非常火的一款猜词游戏Wordle说起了。在
问题B（MCM）工业表面缺陷检测金属或塑料产品的表面缺陷不仅会影响产品的外观，还可能对产品的性能或耐久性造成严重损害。自动表面异常检测已成为一个有趣且有前景的研究领域，对目视检测[1]的应用领域具有非常高和直接的影响。科莱克托集团提供了一个有缺陷的生产项目[2]的图像数据集，我们想使用这个数据集作为一个例子来研究一个自动检测的数学模型产品表面缺陷通过照片拍摄。多曼·塔伯尼克、马蒂克uc和丹尼杰尔·斯科伊建立了一个使用深度学习[3]检测表面缺陷的模型，据称该模型即使经过少量的训练也能提供良好的识别。然而，我们在这一点上的问题略有不同；首先，我们希望我们的模型可以部署在廉价的手持设备上。这类设备的
C#-Opencv应用（3）之矩阵Mat使用[图像截取粘贴、ROI操作、位运算、数学计算]图像读取，大小、截取、位运算图像ROI操作：粘贴+赋值、滤波图像数学计算部分结果如下：1.图像读取，大小、截取、位运算//图像显示privatestaticvoidshowImg(stringw_name,Matimg,intflg=0){Cv2.NamedWindow(w_name,0);Cv2.ImShow(w_name,img);Cv2.WaitKey(flg);}privatestaticvoidSubMat(){varsrc=Cv2.ImRead("./images/Lenna.png");if
作为今年AI圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？由于LLM已被证明存在「幻觉」问题，即生成与事实不符的信息，因此利用LLM来做可验证的正确发现是一项挑战。现在，来自GoogleDeepMind的研究团队提出了一种为数学和计算机科学问题搜索解决方案的新方法——FunSearch。FunSearch的工作原理是将预训练的LLM（以计算机代码的形式提供创造性解决方案）与自动「评估器」配对，以防止产生幻觉和错误思路。通过在这两个组件之间来回迭代，最初的解决方案演变成了「新的知识」。相关论文发表在《自然》杂志上
【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第九讲-时间序列分析（含Matlab代码）基本概念确定性时间序列分析方法平稳时间序列模型ARIMA模型季节性序列习题8.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题8.21.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题8.31.题目要求2.解题过程3.程序4.结果本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节，然后进入本文例题实战，效果更佳。如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞与收藏~基本概念时间序列预测是一种预测方法，它通过将观察对象按照时间顺序排列，构成一个所谓的“时间
.content-box{border:1pxsolidrgba(0,0,0,1);padding:10px;width:80%;margin:auto;word-wrap:break-word}一起从零开始学习数学01【函数】一起从零开始学习数学 随着我们了解的事物越多便越发现世界的万事万物都与数学离不开关系，当我们想要深入了解某一领域内的知识或技术时，数学会毫不留情的将我们劝退。每个人的数学水平由于各种原因都不同，而笔者就属于是垫底水平的了。 当我想要学习数学时，发现早已经看不懂各种符号和其逻辑。无奈，只得回炉重造。我们所称的"从零开始"，也不是真正的从零开始，起码要知道加减乘除的运算
