AIT machine learning challenge

De uitdaging is om de hypothese te onderzoeken dat priemcoderingen algoritmisch willekeurig zijn en dat priemgetallen een maximale entropieverdeling hebben. Conventionele wiskundige wijsheid suggereert momenteel dat deze hypothese onjuist zou kunnen zijn. Er kunnen 'samenzweringen' zijn tussen willekeurig grote subreeksen van priemcoderingen, d.w.z. voorspelbaar gedrag, dit gedrag kan worden uitgebuit door een machine learning algoritme.

In feite impliceert deze hypothese een niet-triviale interpretatie van de priemgetalstelling. De priemgetalstelling zegt hoe de priemgetallen worden verdeeld, maar niet waarom. Aan de andere kant geeft een informatietheoretische analyse van de priemgetalstelling aan dat ze op deze manier zijn verdeeld omdat priemcoderingen algoritmisch willekeurig zijn en de priemgetallen een maximale entropieverdeling hebben.

Het is niet mogelijk om te bewijzen dat een bepaald object incompressible is binnen de algoritmische informatietheorie, dus het beste wat we kunnen doen is een rigoureuze experimentele analyse uitvoeren met behulp van machine learning-methoden. Vandaar deze uitdaging.

Bron 1: GitHub
Bron 2: MathOverflow