http://www.ramanujanmachine.com/
https://github.com/AnonGit90210/RamanujanMachine
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03229-4
隨著深度學習的發展,AI已經能做出數學證明,甚至幫忙解決數學中尚未解決的問題-比
如產生數學公式,就像數學天才拉馬努金一樣。
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Google新發表的拉馬努金機能夠找出π和e等常數的連分數。連分數是逼近常數的公式,只
要連分數的分母持續延伸,計算值就越逼近該常數。歷史上找出常數的連分數的人通常是
尤拉、高斯這種有長年知識積累和異於常人直覺的天才。而拉馬努金機運行幾毫秒就能得
出常數的數學結構,無需任何先驗資訊。
拉馬努金機首先用中間相遇法公式得出一個精度較低的值並存入雜湊表,然後用枚舉法使
公式左右兩邊的值匹配。接著增加精度並重新比較,重複此過程直到匹配值達到指定精
度。最終得到新的連分數。
中間相遇法存在擴充套件性不佳的問題,為此研究員使用機器學習常用的梯度下降方法
-Descent&Repel法,通過轉換為實數網格點來定義猜測的正則公式,進而優化整數分數。
此外研究員還提出計算任意精度的有理函式來減少錯誤的匹配值。
除了π和e,拉馬努金機還分析了李維常數、辛欽常數、天文學的拉普拉斯極限等常數。
有些經驗常數如混沌理論的費根鮑姆常數,研究員缺乏這種常數的已知資訊。有了拉馬努
金機,研究員只輸入數值資料就能得到此類常數的逼近公式,進而從公式反推常數背後的
新學問。除此之外,拉馬努金機也能檢驗常數是否為無理數(如卡塔蘭數)。