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🎀 特伦斯·陶与数学公司合作 🎀
作为首位 Veritas Fellow — 以正式化数论中的估计。
在解析数论中,文献中包含大量明确的估计。但这些估计并不立即可互操作。在实践中,结果分为三个层次:
初级估计:这些是基础输入,例如黎曼 ζ 函数的无零区。它们通常依赖于大量计算和仔细的数值优化。
次级估计:许多论文采用初级输入(例如,无零区)并将其转化为可重用的结果,例如在短区间内计数素数。这些成为整个学科中使用的核心构建块。
三级估计:进一步的工作将这些次级构建块应用于前沿数论问题,例如将整数表示为三个素数的和。
困难在于,这些层次并不会随着时间的推移而干净地更新。一篇三级论文可能依赖于当时可用的最佳初级估计。但几年后,改进的计算会细化初级输入,而没有系统地传播到次级和三级链中。因此,“同一定理与更新常数”往往是未知的。
目标是正式化这些层次中的关键论文,然后将其抽象化,使其依赖关系变得明确、可组合和机器可检查。长期愿景是创建一个活的影响网络:当初级估计改进时,每个下游影响都会自动升级。这将把数学文献转变为模块化软件。
数论是一个强有力的测试案例,因为它的估计具有相对清晰的结构,以及一组共享的标准输入和输出。但在许多领域,如 PDE,研究人员不断花费精力进行修改:调整引理和假设,在不兼容的框架之间翻译,“将方钉放入圆孔”。一个可组合的、机器验证的影响网络直接针对这种摩擦。
同样的基础设施有望扩展到其他领域,并使当前难以协调的众包大规模项目成为可能。一个经典的例子是有限简单群的分类:这是一个跨越许多贡献者的数十年努力,必然涉及到记账、整合和完整性信心的复杂性。
借助现代工具,我们设想处理可比范围的重大挑战:许多贡献者处理不同的案例,自动化系统将各个部分粘合在一起。该领域成为一个实时进度仪表板,记录已证明的内容、剩余内容,以及每个组件所需的确切依赖关系。
这为以更快的节奏和更具吸引力的方式进行数学开辟了可能性。
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