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Enregistrement W3037248523 · doi:10.1090/mcom/3616

Strengthening the Baillie-PSW primality test

2021· article· en· W3037248523 sur OpenAlexafffund
Robert Baillie, Andrew Fiori, Samuel S. Wagstaff

Notice bibliographique

RevueMathematics of Computation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic Number Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Lethbridge
Mots-clésPrimality testFermat's Last TheoremPrime (order theory)Test (biology)MathematicsArithmeticDiscrete mathematicsComputer scienceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1980, the first and third authors proposed a probabilistic primality test that has become known as the Baillie-PSW primality test. Its power to distinguish between primes and composites comes from combining a Fermat probable prime test with a Lucas probable prime test. No odd composite integers have been reported to pass this combination of primality tests if the parameters are chosen in an appropriate way. Here, we describe a significant strengthening of this test that comes at almost no additional computational cost. This is achieved by including in the test Lucas-V pseudoprimes, of which there are only five less than 10 15 10^{15} .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,014
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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