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“这些超短周期行星的发现，为行星系统的早期演化、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的动力学研究提供重要线索，对行星形成理论研究有重大意义。”葛健说，这项研究为在高精度光度观测数据中快速、高效搜寻凌星信号提供了新的研究方式，也充分展示出人工智能在海量天文数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力。
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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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