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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      불완전한 지식에서 정리증명을 위한 확률추론 = A Probabilistic Reasoning in Incomplete Knowledge for Theorem Proving

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      https://www.riss.kr/link?id=A104378173

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      We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decision-theoretic methods can be used to determine the value of continuing to deliberate versus taking immediate action in time-critical situations.
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      We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decis...

      We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decision-theoretic methods can be used to determine the value of continuing to deliberate versus taking immediate action in time-critical situations.

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