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实二次域类号的机器学习

数论 2025-01-14 v1 机器学习高能物理 - 理论

作者: Malik Amir , Yang-Hui He , Kyu-Hwan Lee , Thomas Oliver , Eldar Sultanow

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摘要

我们实现并解释了涉及类号为 1、2 和 3 的实二次域的多种监督学习实验。我们从数据科学的角度量化了区分同奇偶/不同奇偶类号的相对难度，应用特征分析与主成分分析方法，并使用符号分类来发展适用于我们数据集的类号 1、2 和 3 的机器学习公式。

关键词

机器学习实二次域类号特征分析主成分分析符号分类

引用

@article{arxiv.2209.09283,
  title  = {Machine Learning Class Numbers of Real Quadratic Fields},
  author = {Malik Amir and Yang-Hui He and Kyu-Hwan Lee and Thomas Oliver and Eldar Sultanow},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09283},
  year   = {2025}
}

备注

26 pages, 20 figures