Machine Learnability as a Measure of Order in Aperiodic Sequences
8 months ago
- #machine-learning
- #primes
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- 机器学习模型可以测量乌拉姆螺旋上素数分布的规律性。
- 在较高区域（约5亿附近）训练的模型表现优于在较低区域（低于2500万）训练的模型，表明存在更多可学习的规律。
- 分类策略存在差异：较低区域侧重于识别素数，而较高区域优先排除合数。
- 研究结果与数论相符，表明在更大数值范围内噪声减少且模式更具可预测性。
- 机器学习可作为数论的实验工具，尤其在研究密码学相关的素数模式方面。