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Enregistrement W2098084843

Simplification Infrastructure for an Implementation of the Chiron Logic

2010· dissertation· en· W2098084843 sur OpenAlexfundno aff
Yin Han Zhang

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésFlexibility (engineering)Computer scienceSoftware engineeringSet (abstract data type)Block (permutation group theory)Automated theorem provingProgramming languageMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.5px Times} Simplification is an important and heavily used facility in many mathematical software systems including both computer algebra systems and computer theorem proving systems. The objective of the MathScheme project is to develop a new generation of mechanized mathematic systems that combines the advantages of both computer algebra and computer theorem proving. Serving as the underlying logic of MathScheme, Chiron is used to formalize mathematics in our project. Therefore, we want to build a simplifier that simplifies Chiron expressions for the MathScheme project. This thesis presents the design and implementation of a simplification infrastructure that allows users to build their own simplifiers. This framework can be viewed as a customizable simplifier. It provides a set of simplification strategies and mechanisms for managing contexts. The rules module of this framework allows future developers to define new simplification rules and add them into the rule library. Using different strategies and optional arguments, developers can build simplifiers that work in various ways. The ultimate goal of this framework is to provide a powerful tool with good flexibility so that other people can use it as a handy building block or an experimental environment in the future development and application of MathScheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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