使用变换器预测符号积分例程的适用性

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文解决了符号积分这一数学基本问题，提出通过机器学习优化计算机代数系统中的积分任务。研究表明，训练出的变换器在成功预测积分方法的能力上优于现有的人类启发式方法，准确率提高了30%，精确度达到了70%。该方法的推理时间不显著，表明它非常适合作为计算机代数系统中的辅助工具。

本研究探讨了机器学习在符号计算中的应用，强调数据集分析的重要性。通过圆柱代数分解的案例，发现变量排序决策存在不平衡，采用增广技术平衡数据集，提升了机器学习结果28%和38%。同时，展示了如何将分类方法转化为回归范例，扩展了应用范围。

分类方法 增广技术 数据集分析 机器学习 符号计算
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