計算器解不定積分用的是什麼演算法?

時間 2021-06-10 00:08:44

1樓:

一般用的都是模式匹配,而且其系統內部存有幾萬個不定積分和無窮級數的詞條,人類能想到的裡面幾乎都有,比如像x^n這類函式積分計算器直接就查表,不過考慮到計算器那個破cpu詞庫和框架當然要閹割,計算器跑不了數學軟體。

當然也別說這個演算法很暴力就是人類求不定積分不是查積分表再計算?

也別說這個演算法算不出新的微積分,對於人類來說普通人也算不出對於人類來說新的微積分,他們也無法發明微積分,就讓他們判斷自己和別人是不是有重合他們都做不到,原因是他們連人類現有的微積分公式的演算法都無法全部記住。

關於其化簡方法模仿的就是人類,目前沒有通用方法,一般使用bfs+模式匹配就可以搞定幾乎所有微積分,它的演算法沒有在任何一方面優於人類,不過在最小二乘和微元法這類的計算上計算器遠遠優越於人類,如果在這些方面比人類差也不可能有機器學習這個領域。

反正微積分和多項式一樣都存在其封閉運算的模式,不過嘛對於積分目前沒有什麼固定方法,人類最著名的微積式其實是猜出來的,機器學習領域的多項式方法恰好和人類這一思維相匹配。

有人證明神經網路演算法理論上可以擬合任意多元函式,這是顯而易見的,因為通過偏導數可以把多元函式降元,只需遞迴擬合其各自的偏導數,就有辦法計算出原函式的值,其實這也是微積分演算法的一部分。

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