От данных к доказательству: может ли статистическая инвариантность стать ключом к Гипотезе Римана?
Гипотеза Римана, сформулированная в 1859 году, остается одной из самых значимых нерешенных проблем математики. Её доказательство или опровержение не только замкнет фундаментальный вопрос о распределении простых чисел, но и повлияет на криптографию, теорию информации и наше понимание случайности в математике. Традиционные аналитические методы, при всей их изощренности, пока не позволили приблизиться к решению этой задачи. Но что, если мы ищем ответ не там?
Ученые из МФТИ выяснили, сколько данных нужно для ИИ
Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много – неоправданные затраты времени и ресурсов на сбор и обработку информации. Коллектив ученых из Московского физико-технического института предложил два новых метода для решения этой задачи, основанных на анализе функции правдоподобия с использованием техники бутстрэпа. Работа опубликована в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics.
