이 논문은 리만 가설 분석을 위한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 다음 3가지 핵심 요소로 구성됩니다:
교차 엔트로피 최적화 및 추론 기반 확률적 모델링을 통해 리만 제타 함수의 영점 분포를 분석합니다. 대수의 법칙을 적용하여 관찰된 영점 분포가 점근적으로 확률에 수렴함을 보장합니다. 수학적 귀납법을 적용하여 전체 복소평면을 다룰 수 있도록 합니다.
논문은 또한 리만 제타 함수 계산을 위한 유한 정밀도 모델링, 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 향상된 top-k 샘플링 기반 추론 방법도 소개합니다.
이러한 프레임워크와 기술은 최근 대형 언어 모델의 체인 오브 쓰ought(CoT) 또는 다이어그램 오브 쓰ought(DoT) 추론 기술과 결합하여 리만 가설 증명의 길을 열어줄 것으로 기대됩니다.
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by Kevin Li, Fu... ที่ arxiv.org 10-01-2024
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