There are now several comprehensive web applications, stand-alone computer programs and computer algebra functions that, given a floating point number such as 6.518670730718491, can return concise nonfloat constants such as 3 arctan 2 + ln 9 + 1, that closely approximate the float. Examples include AskConstants, Inverse Symbolic Calculator, the Maple identify function, MESearch, OEIS, RIES, and WolframAlpha. Usefully often such a result is the exact limit as the float is computed with increasing precision. Therefore these program results are candidates for proving an exact result that you could not otherwise compute or conjecture without the program. Moreover, candidates that are not the exact limit can be provable bounds, or convey qualitative insight, or suggest series that they truncate, or provide sufficiently close efficient approximations for subsequent computation. This article describes some of these programs, how they work, and how best to use each of them. Almost everyone who uses or should use mathematical software can benefit from acquaintance with several such programs, because these programs differ in the sets of constants that they can return.


翻译:现在有几种全面的网络应用程序、独立计算机程序和计算机代数功能,这些功能,考虑到一个浮点数,如6.6188770707318491,可以返回精确的非浮点常数,如3arctan 2 + in 9+ 1,这些常数接近浮点数。例子包括AskConstants、反光计算器、Maple识别功能、MESearch、OEIS、RIES和WolframAlpha。这种结果通常有用,因为浮点数的计算越来越精确。因此,这些程序的结果可以用来证明一个确切的结果,证明你无法在没有程序的情况下进行计算或预测。此外,非精确限制的候选人可以是可剖析的界限,或传达质量洞察力,或建议他们转动的序列,或为随后的计算提供足够高效的近似值。这篇文章描述了其中一些程序,如何运作,以及如何最好地使用其中每一个程序。几乎所有使用或应该使用数学软件的人都可以从了解若干这样的程序中获益,因为这些程序在他们可以返回的恒定数中是不同的。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
18+阅读 · 2018年2月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月15日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
19+阅读 · 2019年12月31日
Arxiv
6+阅读 · 2018年11月29日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
18+阅读 · 2018年2月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员