机器理论证明英文解释翻译、机器理论证明的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 mechanical theory proving

分词翻译：

机器的英语翻译：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【计】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【医】 engine; machine
【经】 machine

理论的英语翻译：

frame of reference; theoretics; theorization; theory
【化】 Rice-Ramsperger-Kassel theoryRRK; theory
【医】 rationale; theory

证明的英语翻译：

prove; certify; argue; demonstrate; justify; manifest; testify; vouch
【计】 proofness; proving
【化】 proofing
【医】 certificate; certify; proof
【经】 attest; attestation; authenticated; authentication; certification
certify; testimony

专业解析

机器理论证明的汉英词典解析

1. 中文定义与核心概念

“机器理论证明”指利用计算机算法自动验证数学定理或逻辑命题正确性的过程。其核心是通过形式化方法将推理步骤转化为可计算模型，实现无需人工干预的证明验证（来源：计算机科学与逻辑学领域术语库）。

2. 英文对应术语与释义

英文术语为Mechanical Theorem Proving，定义为：

A subfield of automated reasoning where computer programs verify the validity of mathematical theorems using formal logic systems.
（来源：Stanford Encyclopedia of Philosophy）

3. 技术原理与应用场景

原理：基于一阶逻辑、类型论（如Coq系统）或等式推理（如Knuth-Bendix算法），将证明过程编码为符号计算。
应用：集成电路形式化验证（如Intel芯片设计）、安全协议分析（如TLS协议证明）及数学辅助证明（如四色定理）。

4. 权威学术参考文献

Harrison, J. (2009). Handbook of Practical Logic and Automated Reasoning. Cambridge University Press.
▶ 查看书籍

Leroy, X. (2009). Formal verification of a realistic compiler. Communications of the ACM, 52(7), 107-115.
▶ 论文链接

5. 相关术语扩展

形式化验证（Formal Verification）：通过数学建模证明系统符合规约。
自动推理（Automated Reasoning）：涵盖定理证明、模型检测等技术的总称。

（注：因搜索结果未提供直接词典释义，以上内容综合计算机科学权威文献与术语标准编制，建议通过学术数据库获取更完整定义。）

网络扩展解释

“机器理论证明”是一个结合计算机科学与数学逻辑的交叉领域术语，主要指利用计算机程序自动完成数学定理或逻辑命题的证明过程。以下是详细解释：

1.核心定义

机器（Mechanical）：此处指代“自动化”或“机械化”，即通过计算机程序模拟人类推理步骤，而非字面意义的物理机器。
理论证明（Theory Proving）：指基于严格逻辑规则（如谓词逻辑、归结原理等）对数学定理或科学理论进行推导验证的过程。

2.实现原理

知识表示：需将定理和前提转化为形式化语言（如谓词逻辑），以便计算机处理。例如使用类似Prolog语言的规则表示。
自动化推理：通过算法（如归结原理）从已知前提出发，逐步推导出目标结论。这一过程可能涉及逻辑等价变换和矛盾检测。

3.应用场景

数学定理验证：如四色定理、罗素悖论等复杂定理的计算机辅助证明。
程序正确性验证：确保软件或硬件设计符合逻辑规范，避免潜在错误。

4.与传统证明的区别

效率与规模：计算机可处理海量公式推导，解决人类难以完成的大规模证明。
严格性：依赖形式化逻辑，避免自然语言描述的歧义性。

5.局限性

知识表示门槛：需将问题转化为机器可理解的形式，对复杂理论可能需人工辅助。
创造性局限：当前技术仍以“搜索+验证”为主，缺乏人类直觉式创新。

总结

“机器理论证明”是人工智能与数学基础的结合，通过形式化方法和自动化推理提升证明效率，但其应用受限于知识表示能力和算法设计水平。