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Mathematical Intuition, Deep Learning, and Robbins’ Problem

  • 21.02.2024
  • Survey Article
Erschienen in:

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Abstract

Der Artikel vertieft den historischen Kontext und die rechnerische Bedeutung des Robbins 'Problems, eine klassische Herausforderung beim optimalen Stopp. Darin wird die persönliche Reise des Autors mit dem Problem und der Entwicklung von Rechenmethoden in der Mathematik diskutiert. Der Autor untersucht das Potenzial tiefen Lernens zur Lösung dieses Problems und betont die Bedeutung des Verständnisses der Feinheiten von Strategien, die vollständig von der Geschichte abhängig sind. Der Text schlägt außerdem innovative Ansätze zur Verbesserung von Intuition und Rechenmethoden vor, wodurch er für Spezialisten in Mathematik, Informatik und Datenwissenschaften eine überzeugende Lektüre ist.

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Titel
Mathematical Intuition, Deep Learning, and Robbins’ Problem
Verfasst von
F. Thomas Bruss
Publikationsdatum
21.02.2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Jahresbericht der Deutschen Mathematiker-Vereinigung / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 0012-0456
Elektronische ISSN: 1869-7135
DOI
https://doi.org/10.1365/s13291-024-00277-3
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    Bildnachweise
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