We study a symbolic search space for the Collatz conjecture based on finite exponent codes of the accelerated map. Each code records the number of divisions by two after every 3n + 1 step and determines three quantities: real drift, a 2-adic start representative, and a 3-adic endpoint representative. Their combination defines the 2-3-infinity diagnostic. Counterexample-like codes should exhibit near-critical drift, small 2-adic start representatives, and endpoints compatible with growth on the scale of (3/2)^k. We prove that every infinite code generated by a fixed positive integer has asymptotically vanishing 2-adic and 3-adic residue rates. Experiments with random critical codes, mechanical critical codes, and adaptive evolutionary search at lengths 100, 200, and 400 show that adaptive search improves finite-length trade-offs, while all methods retain clearly positive residue rates. The proposed framework is not a verification method for the Collatz conjecture, but a symbolic diagnostic approach for investigating obstruction structures in exponent-code space.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

WWW24 | 从数据中心化的角度校准图神经网络
专知会员服务
14+阅读 · 2024年9月14日
【ICLR2022】通过传播网络编码学习通用的神经结构
专知会员服务
13+阅读 · 2022年2月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月27日
VIP会员
相关主题
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
WWW24 | 从数据中心化的角度校准图神经网络
专知会员服务
14+阅读 · 2024年9月14日
【ICLR2022】通过传播网络编码学习通用的神经结构
专知会员服务
13+阅读 · 2022年2月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员