「数学」をプログラミングするには

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/16(土) 19:41:45.98

たとえば、プログラミングで

π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + ...

を近似ではなく厳密に確かめるにはどうしたらいいの
人間が証明できるってことは、有限なアルゴリズムに書き換えられると思うんだけど

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/16(土) 20:29:40.05

>>1
証明を記述するための言語がある。CoqとかAgdaとか
あと単発質問はスレを立てるまでもない質問スレでどうぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 07:03:55.84

>>1
アルゴリズムではなくメモリ容量の問題
無限小数を求めるには無限のメモリが必要で世界中のメモリを集めても無限にはならないので不可能なだけ

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 11:29:45.06

>>3
数学できなさそう

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 12:41:14.29

>>3
この問題解くのに無限小数計算してる奴なんかおらんわ（笑）

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 16:58:12.31

数学をプログラミングする方法は、使用するプログラミング言語によって異なりますが、一般的なアプローチは次の通りです。
適切なプログラミング言語の選択: 数学をプログラミングするためには、数値計算やデータ解析に適した言語を選択することが重要です。Python、Julia、MATLAB、Rなどが一般的に使用されます。
必要なライブラリのインポート: 数学的な計算を効率的に行うためには、各言語には数学関連のライブラリが用意されています。例えば、Pythonの場合、NumPyやSciPyが、Juliaの場合、Baseや特定のパッケージが数学関数を提供します。
数学的なアルゴリズムの実装: 数学的なアルゴリズムをプログラミングする際には、基本的な数学的概念やアルゴリズムの理解が必要です。数式をプログラムに変換することが重要です。
データの操作と可視化: 数学をプログラミングする場合、しばしばデータの操作や可視化が必要になります。そのためには、適切なデータ構造や可視化ツールを使用します。

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 17:46:14.57

定理証明支援系はオワコン

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 18:05:28.66

ランベルト関数(近似精度がヤヴァくてもヨシ)
をサポートしてる言語のがほしいデス

**デフォルトの名無しさん** · 2024/03/17(日) 18:39:40.06

基礎論以外の命題の証明を証明支援系で一から書くのは現実的ではないから、既存の有名命題がライブラリとして使えるような処理系を使うことになるんだろう