[過去ﾛｸﾞ] 純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 (1002ﾚｽ)
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11(2): 2024/09/04(水)09:14:36.81 ID:Lo/IK2cO(1/2) AAS
微分ガロア理論に関連した質問をします
Q1．対角成分がすべて0でない上三角行列の全体Gが行列の乗法によって群となることの証明
Q2．対角成分がすべて1である上三角行列の全体HがGの正規部分群であることの証明
Q3．商群G/Hの具体的提示、および可換であることの証明
まず、三点 よろしくお願いします
113: 2024/09/08(日)20:52:13.81 ID:EYuTpwBr(22/25) AAS
>>112
間違ってばっかりの君から見て
「間違ったことは、殆ど言わない」
なら君と同レベルの素人
私の発言を聞いて
「君は間違ったことばかりだ」
と思うのは君が自分の間違いに気づけないほど●ってるから
省2
434: 02/20(木)20:28:42.81 ID:cgM2pxKU(2/4) AAS
>>433
キレ散らかしてる暇あったら{{{}}}の元は{{}}だけであることを理解しましょう
489: 02/24(月)19:13:39.81 ID:JuEJqrhb(5/5) AAS
プログラムの正当性検証というものがある
プログラムの出力が満たす性質を事後条件として書き表し
プログラムの入力などの前提条件として事前条件を書き表し
プログラムのステートメントによる事前事後の変化を推論規則として書き表せばいい
（ホーア論理はそのようなものである）
ただしループに関してはループ不変条件など書く必要があるが
例えば正方行列を消去法によって対角行列に直すプログラムの
省1
684: 03/27(木)07:08:56.81 ID:dwlK6eWl(2/3) AAS
これ 面白い
外部ﾘﾝｸ:note.com
論文が示す：スケールだけではAGIは実現できない - スケーリング則はOODタスクには適用されない
AGIに仕事を奪われたい
2024年10月28日
ある論文が特に私の注目を集めました。というのも、この論文はモデルが分布外に一般化できないことを直接的に示していて、スケーリングしても分布外データへの一般化は改善されへんって主張してるんです。これは大きな問題です。今はスケーリングに全ての期待がかかっているのに、もしスケーリングで分布外の推論が解決できへんのなら、別のアーキテクチャが必要になるかもしれません。そうなると、AIの研究者としての役割は果たせなくなってしまいます。
ただ、私はこの論文の結論をそのまま受け入れたくありません。というのも、それに反する研究結果がたくさんあるからです。例えば、グロッキングに関する論文を見てください。グロッキングというのは、モデルを通常よりもずっと長く学習させることです。最初は予想通り過学習が起こって、学習データを丸暗記し始めます。でも、ある時点で突然性能が上がり、一般化能力が高まって、学習データ外での性能も向上するんです。これは不思議な現象です。だって、学習データの分布内で訓練しているのに、学習データ分布外での性能が上がるんですから。
省1
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