原因与证明

原因与证明

证明

我在 Cornell 的时候经常遇到这样的问题,那就是教授们一上课就在黑板上写长篇的“定理证明”,全体同学认认真真在下面抄笔记,就连只有十来个人的小课也是那样。有些写字速度慢的人就不得不带上小型录音机,把教授的课全都录下来,要不就是之后去借别人的笔记来抄。

有一次某知名教授照着讲义,背对着学生,在黑板上写了大半节课,写下好几板的证明,证明的是 simply typed lambda calculus (STLC)的 strong normalization 特性(SN)。刚写完就到下课时间了,他回过头来喘了一口气,说:“Any questions?”没有人啃声,于是他说:“很好!下课!”

几天后我问他,你证明了 STLC 有这个特性,然而你却没有告诉我它“为什么”有这个特性。他神气的看了我一眼:“你不懂吗?”我说:“你的证明我看懂了大部分,可是一个东西具有如此的性质,并不是因为你证明了它。这性质是它天生就有的,不管你是否能证明它。我想知道的是什么让 STLC 具有这个性质,而不只是证明它。”他说:“你问这样的问题有什么意义吗?你需要非常聪明,并且需要经过大量的努力才能想出这样的证明。”

原因

两年之后,我在 Indiana 上了另外一堂程序语言理论课。教授是我之前的导师 Amr Sabry。他上课从来不带讲义,貌似也没有准备,漫不经心的,却每次都能讲清楚问题的关键。于是有一天他也开始讲 STLC 的 SN 特性。他说,我不想写下这个证明让你们抄,我只告诉你们大概怎么去想。SN 的意思就是程序肯定会“终止”。所有会终止的程序,都会有一个“特征值”会随着程序的运行而减小。你需要做的就是找到 STLC 的“特征值”是什么。接着他就开始在黑板上画一个图……

过了一段时间,我不仅学会了这个“证明”,而且知道了 STLC 具有如此特性的“原因”。

证明与原因的区别

从以上的故事,以及你的亲身经历中,你也许注意到了大部分的教育过分的重视了“证明”,却忽略了比证明更重要的东西——“原因”。

原因往往比证明来得更加简单,更加深刻,但却更难发现。对于一个事实往往有多种多样的证明,然而导致这个事实的原因却往往只有一个。如果你只知道证明却不知道原因,那你往往就被囚禁于别人制造的理论里面,无法自拔。你能证明一个事物具有某种特性,然而你却没有能力改变它。你无法对它加入新的,好的特性,也无法去掉一个不好的特性。你也无法发明新的理论。有能力发明新的事物和理论的人,他们往往不仅知道“证明”,而且知道“原因”。

打个比方。证明与原因的区别,就像是犯罪的证据与它的原因的区别。证据并不是导致犯罪的原因。有了证据可以帮助你把罪犯绳之以法,可是如果你找不到他犯罪的原因,你就没法防止同样的犯罪现象再次发生。

古人说的“知其然”与“知其所以然”的区别,也就是同样的道理吧。

### 方程求解机器证明 方程求解和机器证明是现代数学研究中的重要领域之一,尤其是在计算机科学和技术快速发展的背景下。通过自动化工具实现复杂的数学推理过程已经成为可能,并且这一技术被广泛应用于科学研究、工程设计以及教育等领域。 #### 数学机械化平台 (MMP) 数学机械化平台(Mathematics Mechanization Platform, MMP)是一种用于支持自动化的数学理论验证和复杂问题解决的软件环境。它不仅能够执行传统的数值计算功能,还具备强大的符号运算能力,可以用来处理代数几何、微分方程组以及其他形式化逻辑系统的分析工作[^1]。 具体来说,在基于MMP的研究框架下,可以通过定义特定区域内符合条件的数据集合来构建模型,并进一步利用这些数据推导出目标序列(seq[t])或其他有用的信息。这种方法特别适用于需要大量迭代操作或者多变量交互作用的情况。 另外值得注意的是,虽然这里讨论的内容主要集中在抽象层面的操作流程描述上,但在实际应用过程中还需要考虑诸如硬件资源分配效率优化等问题——这也是为什么并行计算成为当前热门话题的原因所在[^2]。 至于涉及到的具体物理参数如“压合板厚”,则属于另一个相对独立但又密切相关的话题范畴内;即当我们将上述方法论应用于制造业质量控制环节时,则需额外关注产品规格标准之间的差异性影响因素评估等方面的工作细节[^3]。 ```python from sympy import symbols, Eq, solve x = symbols('x') equation = Eq(x**2 - 4*x + 3, 0) solutions = solve(equation, x) print(solutions) ``` 以上代码片段展示了如何使用Python库SymPy来进行简单的二次方程式求根演示。这只是一个非常基础的例子,而真正意义上的大规模系统级建模往往更加复杂,通常涉及多个维度上的约束条件设定及其后续解决方案探索路径规划等内容。 ### 结语 综上所述,无论是从理论上探讨还是实践角度出发来看待这个问题,都可以发现围绕着方程求解机器证明展开的一系列技术创新正在深刻改变我们的生活方方面面。随着相关技术和算法不断进步完善,相信未来会有更多令人兴奋的新成果涌现出来!
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