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雷达卡
费马的最后一个猜想使数学家困惑了300年，直到最近才证明了这一点，请参见此处。有些人声称找到了基本证明，请在此处，此处和此处查看。在本说明中，我提出了一个概括，它实际上可以导致更简单的（尽管非基本的）证明和更广泛的应用（包括解决许多相似的方程）的更强大的结果。像往常一样，我的研究涉及大量计算和实验数学，作为在陈述新猜想并最终试图证明它们之前的探索性步骤。该方法与数据科学中使用的方法非常相似，涉及以下步骤：
识别并处理数据。这里的数据集由所有实数组成；它是无限的，带来了自己的挑战。从好的方面来说，数据是公共的，每个人都可以访问，尽管需要非常强大的计算技术，通常涉及分布式体系结构。
数据清理：在这种情况下，由于没有使用足够的精度而导致不准确；该解决方案包括使用Bignum库为您的计算找到更好/更快的算法，有时还必须使用精确的算法。
采样数据并进行探索性分析以识别模式。提出假设。执行统计检验以验证（或不验证）这些假设。然后根据此分析提出猜想。
建立模型（关于数字的行为方式），并专注于提供最佳拟合的模型。通过对更大的一组数字进行测试，根据模型执行模拟，查看数字是否与模拟一致。丢弃没有通过这些测试的猜想。
在可能的情况下，正式证明或反对保留的猜想。如果可能，然后写一个结论：在这种情况下，一个新的主要数学定理表明了潜在的应用。这最后一步类似于数据科学家向外行听众介绍其分析的主要见解。
本文的动机有两个：
提出一条可以带来新的有趣结果和数学理论研究的新途径（但我的写作风格和内容可供外行使用）。
使用庞大（无限）的数据集（从一开始就适用于所有人），为数据科学家和机器学习/人工智能从业人员（包括新手）提供一个有趣的框架来测试其编程，发现和分析技能令人着迷的问题。
1.解决问题的新方法
我们有兴趣解决
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