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正确性、人工智能和数学证明的认识价值
当数学界有人提出数学主张时，通常可以正式地表达该主张，也就是说，逻辑上熟练且动机充分的数学家可以达成一致，正式主张表达了相关的定理。人们通过证明来证明非正式主张，如果证明是正确的，那么经过足够的工作就可以将其转化为正式推导。相反，正式推导足以证明非正式主张的合理性。因此，非正式数学陈述是定理，当且仅当其正式对应物具有正式推导时。无论阅读证明的数学家是否会用这些术语来描述事态，对正确性的判断都等同于对正式推导存在的判断，无论数学家采用什么样的心理过程，只要它们跟踪对应关系，它们都是可靠的。（Avigad，2021 年，第 7379 页）
美国数学学会
作为通知的读者已有30多年的历史，很荣幸能担任主编。我的前任埃里卡·弗拉潘（Erica Flapan）有助于使过渡尽可能容易，并且是一个典范的同事。我希望保持她和她的同事编辑所设定的高标准，并保持稳定的持续改进。我的目标是增加参与度，尤其是在我们社区中更多的初级成员中。我还旨在帮助改善AMS勤奋的人与他们所服务的社区之间的沟通。Having参加了我2024年5月的第一次AMS理事会会议，我对当选的办公室持有人和员工的奉献精神和技能深表感谢。通知的结构将随着这个问题而变化。关键更改是：添加简短的社论，包括每个问题的概述；将早期职业生涯的职业生涯重命名为职业，并反应了重点的范围；通过对话代替通信部分，其中包括访谈和多发的主题系列文章，从而为给定主题提供了各种观点。已退休了“一个单词”和“意见”列。编辑委员会约有一半是从Erica的任期开始的，大约一半的成员是新的。在要求（self）词语的呼吁之后，通过面试过程选择了该小组。我相信这是通知的第一个，并且与我增加与社区的参与的目的是一致的。有些人已经担任了六年的角色。我们有ex-There is no way to produce a good-quality product without the hard work of the asso- ciate editors, and I thank them deeply.The AMS production staff and editorial assistant Karen Wargo are, of course, indis- pensable.We have revamped the submission process and now use the same editorial software as AMS journals.
BioFloc系统中营养用途的数学模型VANAME
水产养殖是增加渔业生产的替代活动之一。虾是出口数量最多的商品，即2.3928亿公斤。培养的生物群生长的关键是喂养营养以增加公司利润。这项研究的目的是确定营养公式是否可以降低饲料的饲料成本，并能够加速要培养的生物群体的生长，并确定使用营养配方进行培养的利润比较结果，而不是使用营养公式。本研究通过观察和访谈和业务可行性分析应用描述性方法方法，包括收入，TR（总收入），BEP（中断事件点），PBP（投资回收期）和FRR（财务回报率）。这项研究的结果表明，在生物群体系统中提供养分饮食虾养殖可以最大程度地提高耕种的好处，BEP和PBP的速度也更快，而银行的利率也更快。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
人工智能遏制的不可能性：控制的逻辑、数学和计算限制
本文探讨了人工智能 (AI) 遏制问题，特别是针对为通用人工智能 (AGI) 和超级智能创建有效保障措施的挑战。我认为，完全控制（定义为完全可预测人工智能行为并完全遵守安全要求）是无法实现的。本文回顾了五个关键约束：不完整性、不确定性、不可验证性、不可计算性和不可纠正性。这些限制基于逻辑、哲学、数学和计算理论，例如哥德尔不完备定理和停机问题，它们共同证明了遏制人工智能是不可能的。我认为，不应追求完全遏制人工智能，而应将资源分配给风险管理策略，这些策略承认人工智能的不可预测性并优先考虑自适应监督机制。
用于体外释放动力学的数学模型应用ranolazine扩展释放片Sunil Chowdary Koduri和Ayyyakannu arumugam Napo
摘要简介：数学模型是了解不同剂型的药物释放机制和释放动力学的重要工具，可以通过评估溶解释放曲线来实现。本研究旨在使用雷诺嗪扩展释放片的体外数据来确定和比较药物释放的机理。方法：使用带有基质形成的聚合物的湿颗粒技术制备了七种雷诺嗪扩展释放片（500 mg）的配方。使用美国药房（USP）设备2在50 rpm下运行24小时在0.1 N盐酸中进行溶解测试。使用不同的数学模型（零阶，一阶，Higuchi，Korsmeyer-Peppas和Hixson – Crowell）比较药物释放数据。结果：配方批F5和参考产品最适合Korsmeyer – Peppas模型，其系数指数为0.5，表明FICKIAN药物释放，Higuchi Square root root root扩散控制机制均已注意到这两种配方，其中释放的药物与平方根的药物相比是平方根的分数。结论：具有相似的溶出度和扩散控制的药物释放机制，配方F5片剂被认为与参考产品可互换。
评估卢旺达数学意义电磁学教学中的学习
摘要 在工程专业的电磁 (EM) 课程领域，许多研究都报告了学生在学习与代表物理现象的数学框架相关的困难。学生的学习参与度和学习收益并不令人满意。本研究评估了 RP-Huye 学院一年级工程专业学生在数学意义建构电磁学教学中的行为参与度和感知到的学习收益。在单案例研究设计中，对 61 名就读电气和电子工程系的一年级工程专业学生实施了为期六周的干预措施，结合了数学意义建构教学，并辅以物理实验和计算机模拟。所有注册学生都是有目的地招募参加的，因为这个目标人群不到 100 人。数据是通过课堂观察收集的，使用与教学相关的行为参与 (BERI) 和事后评估，使用半结构化问卷。数据分析涉及使用图表、描述性统计和归纳主题分析。研究结果显示，学生在数学意义建构过程中主要通过动手和基于模拟的活动进行参与，特别是在与电磁铁相关的主题中，参与度平均达到 7.5。相反，基于讲座的任务，尤其是磁力和电磁感应，平均参与度最低，为 6.2。对感知学习收益的主题后评估表明，学生对他们的学习经历有非常积极的看法（M=4.82，SD=0.48），并认识到电磁在工程中的重要性（M=4.85，SD=0.38）。这些数值结果与学生的叙述相得益彰，表明他们特别关注特定的电磁公式以及如何将它们应用于工程。然而，本研究还指出，进一步改进教学设计，特别是通过纳入数学意义建构的特定维度，可以优化工程领域电磁课程的学习成果。此外，对学生掌握情况和实验研究的正式评估可以有益于未来的工作。关键词：计算机模拟、EM 指令、数学意义、物理实验…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
基于数学模型算法优化电梯操作管理策略的研究
优化在石膏水果行业[J]。农业系统，2013，115：63-71。3。santos c a，spim j a，garcia A.数学建模和优化策略（遗传算法和知识库）应用于钢的连续铸造[J]。人工智能的工程应用，2003，16（5-6）：511-527。4。AraújoA，Lima J L F C，Gracia J等。基于数学建模和优化算法的耦合[J]的综合设计策略。Analytica Chimica Acta，1995，310（2）：289-296。5。Ghahremani-Nahr J，Kian R，SabetE。闭环供应链网络设计和鲸鱼优化解决方案算法的强大模糊数学编程模型[J]。具有应用的专家系统，2019，116：454-471。6。Wang L.杂交遗传算法 - 神经网络网络策略用于模拟优化[J]。应用数学与计算，2005，170（2）：1329-1343。7。Odili J B，Fatokun J O.非洲水牛优化算法的数学模型，实施和参数调整[C] // 2020年国际数学，计算机工程和计算机科学（ICMCECS）的国际会议。IEEE，2020：1-8。8。VagaskáA，GombárM，Strakaľ。 选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。 Energies，2022，15（6）：2205。VagaskáA，GombárM，Strakaľ。选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。Energies，2022，15（6）：2205。
自动驾驶汽车导航系统的数学技术
摘要：高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用，以确保它们正常，可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人，它使用贝叶斯过滤器，例如Kalman滤波器及其非线性版本（扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器）来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法（如A和Dijkstra的算法）需要找到最佳路线。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT），可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制（MPC）经常使用，因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动，使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外，将来自LiDAR，相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径，减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的，尖端的机器学习方法，自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明，更有能力和更可靠。除了这些方法外，还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中，以帮助他们做出更好的决策，并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习，这些预测对于找到对象，理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。