BÀI TOÁN HỌC MÁY CHO KHẢO SÁT SỰ HỘI TỤ CỦA CHUỖI SỐ DỰA TRÊN LỚP CHUỖI CON CỦA CHUỖI ĐIỀU HÒA

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Tiệp Đinh, Văn Tá Hoàng

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2022

Mô tả vật lý: tr.37 - 44

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 335572

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bài báo này đưa ra bài toán khảo sát sự hội tụ của chuỗi số dựa trên các kết quả gần đây về tiêu chuẩn hội tụ của một chuỗi con của chuỗi điều hòa trên quan điểm của lĩnh vực học máy. Trong đó, sự so sánh tính tương đồng về mặt hội tụ hay phân kỳ của một chuỗi số dương với một chuỗi con của chuỗi điều hòa được đưa ra làm cơ sở cho nguyên lý đưa ra kết luận của thuật toán. Hướng tiếp cận của lĩnh vực học máy được xây dựng trên cơ sở lý thuyết được chứng minh chặt chẽ, mang đến cho lớp bài toán này một quy trình khảo sát được thực hiện tự động. Các kết quả nhận được trong bài báo là hữu ích với các chứng minh rõ ràng. Đó là những mở rộng từ các kết quả chính về các tiêu chuẩn hội tụ của chuỗi con của chuỗi điều hòa, được đề xuất bởi tác giả Đinh Văn Tiệp và cộng sự. Sự mở rộng này theo hướng thực hành và dễ dàng hơn để thực thi. Do đó, trình thực thi được xây dựng trong bài báo áp dụng những kết quả này là khả thi và hiệu quả hơn. Các ứng dụng này hy vọng sẽ là tiền đề được sử dụng trong việc mở rộng theo hướng tối ưu hóa tốc độ và khả năng tính toán khối lượng lớn, cũng như các hướng tiếp cận xấp xỉ hiện đại, chẳng hạn bằng phương pháp Monte-Carlo.In this article, we construct a machine learning approach to implement the procedure of evaluating the convergency of a series in refering to a sub-series of the hamonic series. This approach based on the theory of machine learning creates an automation procedure for the related problem. The results obtained in this article with the clear proofs are helpful. They are developed from the main results about the criteria of convergence for a subseries of the hamonic series which was first proposed by V.T. Dinh et al. This development is directed in the way that the application for such critera become more practical and easier to implement. Therefore, the implementation constructed in the article with the reference to these results is feasible and more efficient. The application could be extended to study the behavior of the approximate solution to ordinary differential equations or partial differential equations with the machine learning approach, as well as the combination of some inovation numerical approaches, such as the Monte-Carlos method.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR