Vectores modelo

Por • 18 nov, 2022 • Sección: Ciencia y tecnología

Juan Prager

En este artículo, discutimos un enfoque novedoso para resolver problemas de secuencias numéricas, en el que se dan secuencias de números que siguen reglas implícitas y se deben inferir los términos que faltan. Desarrollamos una metodología para descomponer secuencias de prueba en combinaciones lineales de secuencias de bases conocidas y usar los pesos de descomposición para predecir el término faltante. Mostramos que si se hacen suposiciones con anticipación de las secuencias base esperadas, entonces se puede crear un vector modelo, donde un producto junto con la entrada producirá el resultado. Esto es sorprendente ya que significa que los problemas de secuencia se pueden resolver sin conocer la regla oculta. Los vectores modelo se pueden crear mediante inversión de matriz o mediante una nueva función de combinación aplicada a vectores primitivos. Se describe un algoritmo heurístico para calcular el vector modelo más probable a partir de la entrada

 arXiv:2211.05815v1 [math.HO]

History and Overview (math.HO)

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