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Enregistrement W2907538941 · doi:10.48550/arxiv.1810.04315

Real Vector Spaces and the Cauchy-Schwarz Inequality in ACL2(r)

2018· article· en· W2907538941 sur OpenAlexaff
Carl Kwan, Mark R. Greenstreet

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCauchy–Schwarz inequalityMathematicsProduct (mathematics)Vector spaceCauchy distributionAutomated theorem provingAlgebra over a fieldInner product spaceProjection (relational algebra)Triangle inequalitySpace (punctuation)Simple (philosophy)Pure mathematicsDiscrete mathematicsInequalityComputer scienceMathematical analysisAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a mechanical proof of the Cauchy-Schwarz inequality in ACL2(r) and a formalisation of the necessary mathematics to undertake such a proof. This includes the formalisation of $\mathbb{R}^n$ as an inner product space. We also provide an application of Cauchy-Schwarz by formalising $\mathbb R^n$ as a metric space and exhibiting continuity for some simple functions $\mathbb R^n\to\mathbb R$. The Cauchy-Schwarz inequality relates the magnitude of a vector to its projection (or inner product) with another: \[|\langle u,v\rangle| \leq \|u\| \|v\|\] with equality iff the vectors are linearly dependent. It finds frequent use in many branches of mathematics including linear algebra, real analysis, functional analysis, probability, etc. Indeed, the inequality is considered to be among "The Hundred Greatest Theorems" and is listed in the "Formalizing 100 Theorems" project. To the best of our knowledge, our formalisation is the first published proof using ACL2(r) or any other first-order theorem prover.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,313

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,118 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
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