导读:本文包含了机器证明论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:机器,不等式,量子,模型,人工智能,定理,系统。
机器证明论文文献综述
陈世平,陈果[1]（2019）在《逐次Taylor替换与一类幂指函数不等式的机器证明》一文中研究指出逐次Taylor替换是解决超越函数多项式不等式机器证明的有效工具,本文将其与人工证明结合并借助代数不等式证明软件BOTTEMA,对一类形如sin(x)/x>u(x)~(v(x))的幂指函数不等式实现了机器证明,机器证明得出的结论虽然是已知结果,但其方法本身对同类不等式具有示范性.(本文来源于《汕头大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
糟晓燕[2]（2019）在《基于Coq的Tychonoff乘积定理的机器证明》一文中研究指出布尔巴基学派的序、代数、拓扑叁大母结构是现代数学的基础.利用交互式定理证明工具Coq,可以完整构建这叁大母结构的形式化系统.本文在初等集论形式化的基础上,给出点集拓扑学形式化的构架,通过对拓扑、基、子基、积空间及紧致性等相关定义和Tukey引理、Alexander子基定理等相关定理的形式化,给出点集拓扑学中着名的Tychonoff乘积定理的完整形式化证明.所有形式化过程已被Coq验证.体现了Coq的可靠性、可读性和严谨性。(本文来源于《伊犁师范大学》期刊2019-05-01）
胡晓璐[3]（2019）在《容积比型质点几何定理机器证明》一文中研究指出质点几何定理机器证明一直以来都是自动推理领域的研究课题,其证明方法和研究成果都具有明显的应用价值。近年来,研究者们依据质点几何的定理和性质提出了质点法、线性质点消去法等证明方法,并基于上述方法实现了能证明质点几何定理的证明器。目前质点法仍有不足之处,例如:不能证明涉及几何量(长度、面积等)的定理,无法直接通过消点推出结论,输出的证明可读性还较差等等。为解决这些问题,本文在质点法的基础上提出了一种新的质点几何定理机器证明方法——容积型质点消去法。该方法不仅能证明容积比型质点几何问题,而且能计算容积比。由于质点容积运算的引入,该方法不仅能在证明过程中边消点边化简,而且消点后能直接推出定理结论。因此,该方法输出的证明过程与传统解题过程更加相似,更加具有明显的几何意义。容积型质点消去法还借助了“消点”思想,因此输出的证明过程更加简短易懂,可读性更加令人满意。基于提出的新方法,本文借助MATLAB语言设计并实现了一个能证明容积比型质点几何定理的证明器PMP。并利用该证明器在计算机上进行了30多个容积比型的质点几何定理的推理实验。实验结果表明,该证明器不仅能自动生成简洁明了的可读证明,而且具有令人满意的证明效率。希望证明器PMP能成为质点几何定理机器证明的一个有力工具,并能够对以后研究几何定理机器证明或开发智能性理科教育软件有所帮助。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2019-03-01）
张伟[4]（2019）在《C_m命题演算的定理机器证明系统》一文中研究指出C_m系统是制约逻辑的命题演算系统,但是其推导定理的过程可否由图灵(计算机)算法完成尚未得到明确的结论.研究证明了C_m的公式集是递归可枚举集,并且给出了一个递归枚举算法,该算法能够对任一给定的实际可证的C_m式在有限的步骤内判定它属于C_m可证公式集.并给出了C_m命题演算系统的一个定理机器证明系统.因此证明了C_m系统至少是半可判定的.(本文来源于《辽宁大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
Bob,Violino,Charles[5]（2018）在《机器学习已证明了自身的商业价值》一文中研究指出机器学习热得不能再热了。机器学习作为人工智能领域的一员,使得计算机能够学习执行任务,进行预测,而不需要详细的编程,这一技术在众多的流行技术中非常火,但对于大多数企业而言仍然是有些遥远的概念。由于技术进步和新出现的体系架构,机器学习可能很快会成为主流。(本文来源于《计算机世界》期刊2018-10-29）
郑旭[6]（2018）在《基于辅助证明程序Coq的不等式的机器证明》一文中研究指出随着人工智能技术的发展,数学机械化在计算机与数学交叉领域的影响越来越显着。机器证明是数学机械化领域的重要研究方向之一,指借助计算机和辅助证明程序实现定理的证明。Coq是现在国际上主流的辅助证明程序,它基于归纳构造演算的基本理论,具备严谨性与可靠性的特点。同时,Coq交互式的证明环境增强了代码的可读性。目前,Coq已被广泛应用于各类数学问题的机器证明,尤其是Gonthier和Werner在2005年利用Coq实现了着名的“四色定理”的计算机证明,增强了 Coq在学术界的影响。不等式是数学领域的重要研究课题,几乎所有数学分支学科都离不开不等式。对不等式机器证明的研究,具有普遍的应用价值。近年来不断有新成果涌现,基于数学软件Mathmatica、Maple研发的通用程序已能够机器证明某些不等式,借助辅助证明程序Coq、Isabelle、HOLLight等也实现了对一些不等式的机器证明。本文借助辅助证明程序Coq,给出了算术几何调和平均不等式、Cauchy不等式、排序不等式、Chebyshev不等式、Bernouli不等式、叁角不等式和Jensen不等式这七类常用基本不等式的机器证明方法。应该指出,这些不等式及其等价命题的传统数学证明方法散见于众多文献。本文的创新点在于利用交互式定理辅助证明程序Coq,给出这些命题的形式化机器证明方法。证明过程既体现了借助Coq实现机器证明的可靠性与交互性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-02）
束润东[7]（2018）在《基于交互式定理证明工具Coq构建的近世代数理论》一文中研究指出近世代数是现代科学的一个重要基础分支。简单地说,近世代数是研究代数系统(带有一些运算的集合)的学科,它以研究数字、文字和更一般元素的代数运算的规律及各种代数结构——群、环、域是其最基本的叁种代数结构——的性质为中心问题。由于近世代数贯穿于各种科学理论与应用问题,也由于代数结构及其元素的一般性,近世代数学已成为当今数学、物理及计算机科学等多个科学领域的基本工具和语言。随着计算机科学的迅猛发展,特别是交互式定理证明辅助工具Coq的出现,近年来数学定理的形式化证明研究取得了长足的进展。近些年来越来越多的研究人员使用Coq来证明数学定理,Coq本身也由此迅速发展。本文的主要贡献如下:·利用交互式定理证明工具Coq构建了近世代数的基础理论。整个近世代数系统由朴素集合论出发,首先构建了集合、映射等一系列基础概念,并在集合上增加运算,引入了代数系统的概念,讨论群、环、域的性质,进而给出了整环的因式分解定理证明的Coq实现。·主理想环因式分解定理是近世代数中的重要内容,该定理由整环出发,阐述了整环和唯一分解环之间的关系,在很多领域都得到了深刻的应用。本文利用交互式定理证明工具Coq,给出近世代数中主理想环因式分解定理的机器证明,全部证明过程由Coq代码完成,体现了基于Coq的数学定理机器证明具有可读性、智能性的特点,其证明过程规范、严谨、可靠。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-02）
刘霞[8]（2018）在《机器学习能重建量子系统首次证明》一文中研究指出科技日报北京2月27日电 （记者刘霞）据物理学家组织网26日报道，科学家首次证明，机器学习可基于较少的实验测量重建量子系统，新方法不仅能帮助物理学家更快速地分析粒子系统，也有助于量子计算机等量子力学应用的发展。研究发表在26日出版的《自然·物理学》杂志上(本文来源于《科技日报》期刊2018-02-28）
王渝生[9]（2017）在《从寓理于算到数学机械化 引领中国传统数学的复兴 从机器证明到机械化数学 中国数学发展新的里程碑》一文中研究指出吴文俊(1919.5.12—2017.5.7),祖籍浙江嘉兴,出生于上海,1940年毕业于交通大学数学系,1949年获法国斯特拉斯堡大学博士学位;1956年获首届国家自然科学一等奖;1957年当选为中国科学院学部委员(院士);1979年获中国(本文来源于《中国科技教育》期刊2017年05期）
Bob,Violino,charles[10]（2017）在《机器学习证明了它在商业上的价值》一文中研究指出机器学习热得不能再热了。机器学习作为一种人工智能，使得计算机能够学习执行任务，进行预测，而不需要详细的编程，这一技术在众多的流行技术中非常火，但对于大多数企业而言仍然是有些遥远的概念。由于技术进步和新出现的体系架构，机器学习可能很快成为主流。咨(本文来源于《计算机世界》期刊2017-04-10）
机器证明论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
布尔巴基学派的序、代数、拓扑叁大母结构是现代数学的基础.利用交互式定理证明工具Coq,可以完整构建这叁大母结构的形式化系统.本文在初等集论形式化的基础上,给出点集拓扑学形式化的构架,通过对拓扑、基、子基、积空间及紧致性等相关定义和Tukey引理、Alexander子基定理等相关定理的形式化,给出点集拓扑学中着名的Tychonoff乘积定理的完整形式化证明.所有形式化过程已被Coq验证.体现了Coq的可靠性、可读性和严谨性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机器证明论文参考文献
[1].陈世平,陈果.逐次Taylor替换与一类幂指函数不等式的机器证明[J].汕头大学学报(自然科学版).2019
[2].糟晓燕.基于Coq的Tychonoff乘积定理的机器证明[D].伊犁师范大学.2019
[3].胡晓璐.容积比型质点几何定理机器证明[D].辽宁师范大学.2019
[4].张伟.C_m命题演算的定理机器证明系统[J].辽宁大学学报(自然科学版).2019
[5].Bob,Violino,Charles.机器学习已证明了自身的商业价值[N].计算机世界.2018
[6].郑旭.基于辅助证明程序Coq的不等式的机器证明[D].北京邮电大学.2018
[7].束润东.基于交互式定理证明工具Coq构建的近世代数理论[D].北京邮电大学.2018
[8].刘霞.机器学习能重建量子系统首次证明[N].科技日报.2018
[9].王渝生.从寓理于算到数学机械化引领中国传统数学的复兴从机器证明到机械化数学中国数学发展新的里程碑[J].中国科技教育.2017
[10].Bob,Violino,charles.机器学习证明了它在商业上的价值[N].计算机世界.2017
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