АВТОМАТИЗОВАНЕ ДОВЕДЕННЯ ТЕОРЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
| dc.contributor.author | Болюк, Г. Ю. | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-19T11:29:32Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Болюк, Г. Ю. АВТОМАТИЗОВАНЕ ДОВЕДЕННЯ ТЕОРЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ / Г. Ю. Болюк // Магістерські студії. Альманах. - 2025. - Вип. 25. – Херсон ; Івано-Франківськ : ХДУ, 2025. | |
| dc.description.abstract | Стаття присвячена аналізу методів автоматизованого доведення теорем у сучасній математиці та інформатиці з використанням машинного навчання. Розглянуто підходи до генерації тактик, пошуку доказів та інтеграції моделей у формальні середовища. Описані основні алгоритми, моделі трансформерів, проблеми інтеграції з системами доказів та перспективи розвитку галузі. The article is devoted to the analysis of methods for automated theorem proving in modern mathematics and computer science using machine learning. Approaches to generating tactics, finding evidence, and integrating models into formal environments are considered. The main algorithms, transformer models, integration problems with evidence systems, and prospects for the development of the field are described. | |
| dc.identifier.uri | https://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/21657 | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | автоматизоване доведення теорем | |
| dc.subject | тактика | |
| dc.subject | пошук доказів | |
| dc.subject | LeanDojo | |
| dc.subject | автоматизація. | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | automated theorem proving | |
| dc.subject | tactics | |
| dc.subject | proof-finding | |
| dc.subject | automation. | |
| dc.title | АВТОМАТИЗОВАНЕ ДОВЕДЕННЯ ТЕОРЕМ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ | |
| dc.type | Article |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
- Name:
- Автоматизоване доведення теорем із використанням методів машинного навчання.pdf
- Size:
- 121.6 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: