🌗 為何 Mathematica 不會簡化 Sinh[ArcCosh[x]]?
➤ 從分支切割視角剖析計算軟體的運算邏輯
https://www.johndcook.com/blog/2026/03/10/sinh-arccosh/
本文探討了數學軟體 Mathematica 在處理反雙曲函數合成(如 $\sinh(\text{arccosh}(x))$)時,為何不進行直覺上的「簡化」。作者指出,簡單的代數化簡式(如 $\sqrt{x^2-1}$)僅在特定實數範圍內成立,而 Mathematica 作為嚴謹的計算引擎,必須考慮到複數平面上的分支切割(branch cut)問題。透過定義 arccosh 與平方根函數的解析延拓,軟體確保了在全複數域內的正確性。若使用者僅針對特定範圍運算,則可透過設定假設條件(Assumptions)來獲得簡化結果。
+ 這篇文章精確地解釋了為什麼在處理符號運算時,我們不能理所當然地應用學校教的三角恆等式。嚴謹性與直覺往往在複數域產生衝突。
+ 很有趣的洞察!我之前也遇過類似情況,以為 Mat
#數學 #Mathematica #複分析 #計算科學
Why Mathematica does not simplify Sinh[ArcCosh[x]]

When Mathematica seems to not to know how to simplify an expression, it may be doing the right thing, being more sophisticated than you expect.

John D. Cook | Applied Mathematics Consulting
Why doesn't #Mathematica simplify sinh(arccosh(x))? Because apparently, it takes a PhD in #Trigonometry, a magnifying glass, and a deep existential crisis to venture into that rabbit hole. 🤔🔍 Just when you thought it was all about cosines and sines, hyperbolics crash the party and demand their own dissertation. 📚🎉
https://www.johndcook.com/blog/2026/03/10/sinh-arccosh/ #Hyperbolic #Functions #MathProblems #ExistentialCrisis #HackerNews #ngated
Why Mathematica does not simplify Sinh[ArcCosh[x]]

When Mathematica seems to not to know how to simplify an expression, it may be doing the right thing, being more sophisticated than you expect.

John D. Cook | Applied Mathematics Consulting
Why Mathematica does not simplify Sinh[ArcCosh[x]]

When Mathematica seems to not to know how to simplify an expression, it may be doing the right thing, being more sophisticated than you expect.

John D. Cook | Applied Mathematics Consulting

Donald Knuth found out that Hamiltonian cycle decomposition problem he came up with while writing The Art of Computer Programming was solved by Claude Opus 4.6. Perhaps #Mathematica will integrate with Claude now alongside ChatGPT?

(the reverse already exists)

https://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf

#math #genAI #AI

GitHub - ad-si/Woxi: Wolfram Language / Mathematica reimplementation in Rust (Wolfram oxidized)

Wolfram Language / Mathematica reimplementation in Rust (Wolfram oxidized) - ad-si/Woxi

GitHub

Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах. В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе. Наш полигон: Credit Card Fraud Detection Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти? Эволюция методов: от простого к сложному Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа: IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы. Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства. Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

https://habr.com/ru/articles/996538/

#машинное+обучение #машинное_обучение #machinelearning #isolation_forest #anomaly_detection #поиск_аномалий #scikitlearn #mathematica #algorithms #python

Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

Поиск аномалий( Outlier Detection ) является важной темой в машинном обучении. Алгоритмы такого типа актуальны и используются повсеместно: Кибербез, Банковские системы, предобработка данных, медицина,...

Хабр

What is a terminal?

Consider #Plan9
Consider #TidalCycles #Strudel
Consider #Mathematica

What is a text interface with support for math, graphs, tables/matrix, signal capture, analysis, generation, vector graphics, UI-objects, etc…?

#Question

#adventOfCode day 10 in #LuaLang and #Mathematica

https://gitlab.cs.washington.edu/fidelp/advent-of-code-2025/-/blob/main/10.lua

  • PC - 487 ms
  • Raspberry Pi 4: a few seconds
  • #ti92 Plus: N/A

Ok, finally all caught up and looking forward to some sleep and Day 12!

After a night and day in math land confusing myself with row echelon matrices and intersecting N-spaces, I remembered that I have a Raspberry Pi that for some reason has free preinstalled Mathematica.

So my Lua program code-gens a Mathematica program, which then runs on the Pi to solve Part B!

This generated code is checked in if you want to look at it - it's several thousand lines of simultaneous equations being solved with constraints applied: https://gitlab.cs.washington.edu/fidelp/advent-of-code-2025/-/blob/main/10.m

Given all that, it's pleasantly fast. Mathematica over VNC on wifi is pretty laggy but the actual execution couldn't have taken more than a second or two!

(Yes, I did attempt to solve the equations on the TI-92+ #ticalc, as it has a very capable computer algebra system, but I couldn't figure out how to apply all the necessary constraints -- maybe later.)

Instant Supercompute: Launching Wolfram Compute Services

Wolfram language never cease to amaze me with how it manages to introduce mind-blowing features that are not possible everywhere else without introducing any syntax. In today's episode: wrap a resource-intensive computation in this function, and it'll magically happen on our enchanted cloud computers; there will be an email notification. Truly awesome. Sometimes I envy scientists because they have a reason to use tools like Wolfram.

#mathematica

Instant Supercompute: Launching Wolfram Compute Services

Wolfram releases the Wolfram Compute Services system--a fully programmable, streamlined way to scale up Wolfram Language computations. For large volumes of data, extensive iterations, large-scale parallelism and more.

Anyone surprised that a naive implementation of Path Tracing in #Mathematica is horribly slow to run? 🤣