http://www.ramanujanmachine.com/
https://github.com/AnonGit90210/RamanujanMachine
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03229-4
随着深度学习的发展,AI已经能做出数学证明,甚至帮忙解决数学中尚未解决的问题-比
如产生数学公式,就像数学天才拉马努金一样。
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Google新发表的拉马努金机能够找出π和e等常数的连分数。连分数是逼近常数的公式,只
要连分数的分母持续延伸,计算值就越逼近该常数。历史上找出常数的连分数的人通常是
尤拉、高斯这种有长年知识积累和异于常人直觉的天才。而拉马努金机运行几毫秒就能得
出常数的数学结构,无需任何先验资讯。
拉马努金机首先用中间相遇法公式得出一个精度较低的值并存入杂凑表,然后用枚举法使
公式左右两边的值匹配。接着增加精度并重新比较,重复此过程直到匹配值达到指定精
度。最终得到新的连分数。
中间相遇法存在扩充套件性不佳的问题,为此研究员使用机器学习常用的梯度下降方法
-Descent&Repel法,通过转换为实数网格点来定义猜测的正则公式,进而优化整数分数。
此外研究员还提出计算任意精度的有理函式来减少错误的匹配值。
除了π和e,拉马努金机还分析了李维常数、辛钦常数、天文学的拉普拉斯极限等常数。
有些经验常数如混沌理论的费根鲍姆常数,研究员缺乏这种常数的已知资讯。有了拉马努
金机,研究员只输入数值资料就能得到此类常数的逼近公式,进而从公式反推常数背后的
新学问。除此之外,拉马努金机也能检验常数是否为无理数(如卡塔兰数)。