MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

derive-theoretical-result

pjt222
Обновлено 6 days ago
9 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Этот навык позволяет поэтапно выводить теоретические результаты из первых принципов или установленных теорем, с явным обоснованием каждого шага. Он предназначен для доказательства математических утверждений, повторного вывода результатов из учебников для проверки или создания самодостаточных выводов для научных статей. Ключевые особенности включают строгие логические умозаключения, проверку частных случаев и пригодность для расширения известных результатов на более общие условия.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/derive-theoretical-result

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

推導理論結果

由公理或既立定理逐步嚴推理論結果,每步明證,特例驗。

  • 由原理推公式/關係/定理(如由作用量原理推 Euler-Lagrange)
  • 由公理以邏輯演繹證數學陳述
  • 重推教材結果以驗或改
  • 擴已知結果至更廣設(如平時空→曲時空)
  • 為論文、論文、技術報告製自足推導

  • :待推目標(方程、不等式、定理陳述、關係)
  • :起點(公理、假設、已立結果、Lagrangian/Hamiltonian)
  • :偏好技(直、反證、歸納、變分、構造)
  • :記號約(匹特教材/合作者)
  • :可引中間結果(不必重推)

一:陳起假設+目標

計算前明書推導契約:

  1. 公理+假設:列諸賴假設。物理含對稱群、作用原理、量力假設。數學含公理系+已證引理。
  2. 目標結果:以精確數學記號書。方程書兩側。不等式書方向+等條件。
  3. 範圍+限:陳有效域(如「限非相對論無自旋三維粒子」)。識不含者。
  4. 記號宣告:定諸符號。防歧義,使推導自足。
## Derivation Contract
- **Starting from**: [axioms, postulates, or established results]
- **Target**: [precise mathematical statement]
- **Domain of validity**: [restrictions and assumptions]
- **Notation**:
  - [symbol]: [meaning and units]
  - ...

得: 由何推何之完整無歧陳述,諸記號前置定。

敗: 目標模糊或起假設不全→進前澄清。含隱假設之推導不可靠。

二:識所需數學機構

察工具並驗其適用:

  1. 代數技:識所需操作(張量代數、交換子代數、矩陣、級數展開)。驗涉結構合先決(如級數收斂、矩陣可逆)。
  2. 微積分+分析:識需常微/偏微、積分(及域)、泛函微、圍道積分、分布論。驗正則條件(可微、可積、解析)。
  3. 對稱+群論:識表示論工具(不可約表示、Clebsch-Gordan 系數、特徵正交、Wigner-Eckart)。
  4. 拓撲+幾何(若適):識幾何結構(流形、纖維叢、聯絡)+拓撲限(邊界項、繞數、指標定理)。
  5. 已知恒等式+引理:集將引之具體恒等式(如 Jacobi、Bianchi、分部積分、Stokes)。各明列,推導可名引。
## Mathematical Toolkit
- **Algebra**: [techniques and prerequisites]
- **Analysis**: [calculus tools and regularity conditions]
- **Symmetry**: [group theory tools]
- **Identities to invoke**: [list with precise statements]

得: 工具清單含特問題之適用條件驗。

敗: 工具有未驗先決(如均勻收斂未明之級數逐項微)→標缺口。證先決或陳為附加假設。

三:執行推導含步步證

以各步標籤+證進行:

  1. 一步一操作:每編號步精一代數/邏輯操作。勿合多操作於一步。
  2. 證標籤:各步標證。常標:
    • [by assumption] -- 引陳公理/假設
    • [by definition] -- 用前宣定義
    • [by {identity name}] -- 用名恒等式(如「by Jacobi identity」)
    • [by Step N] -- 引此推導前步
    • [by {theorem name}] -- 引外定理(步二陳)
  3. 中間檢點:每 5-10 步頓驗:
    • 兩側單位/量綱一致
    • 已知對稱守
    • 表達式變換性質正
  4. 分支點:推導分支(如簡並 vs 非簡並本徵值)→各分支為標子推導,合結。
## Derivation

**Step 1.** [Starting expression]
*Justification*: [by assumption / definition]

**Step 2.** [Result of operation on Step 1]
*Justification*: [specific reason]

...

**Checkpoint (after Step N).** Verify:
- Dimensions: [check]
- Symmetry: [check]

...

**Step M.** [Final expression = Target result]
*Justification*: [final operation]  QED

得: 由起點至目標線性序,邏輯無缺。各步可獨立驗。

敗: 某步不承前→推導有缺。補缺中間步或識所需附加假設。勿以「可證」跳過,除非省者為步二所列之熟知恒等式。

四:驗極限情+特值

驗推出結果合已知物理/數學:

  1. 極限情:識至少三極限情,結果當減至已知:

    • 較簡已推公式(如相對論→非相對論極限)
    • 平凡情(如置耦合常數為零)
    • 極端參數域(如高溫/低溫極限)
  2. 特值:代特定參數值,答獨立已知(如 n=1 氫原子,d=3 三維結果)。

  3. 對稱檢:驗結果於對稱群下正變換。標量→守不變。矢量→查變換律。

  4. 與相關結果一致:查推出結果與同理論內他已知結果一致(如 Ward 恒等式、求和規則、互易關係)。

## Limiting Case Verification
| Case | Condition | Expected Result | Derived Result | Match |
|------|-----------|----------------|----------------|-------|
| [name] | [parameter limit] | [known result] | [substitution] | [Yes/No] |
| ... | ... | ... | ... | ... |

得: 諸極限情+特值生期望結果。推導內部一致。

敗: 極限情失示推導有錯。回溯察何步首生失極限之表達。常因:符號錯、缺 2 或 π 因子、組合係數錯、極限序關鍵之步。

五:呈完整推導含記號辭彙

組終成文推導:

  1. 敘事結構:書簡引段陳物理/數學動機、方法、主結果。
  2. 推導本體:呈步三之步,清整可讀。分類入邏輯塊以描述性標題(如「展開作用量至二階」、「施穩相條件」)。
  3. 結果框:終結果於醒目塊明陳,與推導分。
  4. 記號辭彙:編每符號之義、單位(若物理)、首現。
  5. 假設彙總:一處列諸假設,分基本假設與技術假設(如光滑、收斂)。
## Final Result

> **Theorem/Result**: [precise statement with equation number]

## Notation Glossary
| Symbol | Meaning | Units | First appears |
|--------|---------|-------|---------------|
| [sym] | [meaning] | [units or dimensionless] | [Step N] |
| ... | ... | ... | ... |

## Assumptions
1. [Fundamental postulate 1]
2. [Technical assumption 1]
3. ...

得: 自足文件,讀者由始至終可循,除明引恒等式/定理外不需外參。

敗: 推導過長(> ~50 步)→分引理。各引理分推,後以引引理組主結果。

  • 諸起假設首計算步前明陳
  • 每推導步有標證(無無證跳)
  • 每中間檢點單位+量綱一致
  • 至少三極限情驗並生期望結果
  • 特值匹獨立已知答
  • 結果於陳對稱群下正變換
  • 記號辭彙定諸用符
  • 推導完整:無「可證」延步
  • 有效域與終結果明陳

  • 隱假設:假設函數解析、級數收、積分存而不陳。每正則條件為假設須宣。
  • 符號錯:最常機械錯。每步經代入跟蹤符號驗。與量綱分析交叉(符號錯常生量綱不一致)。
  • 漏邊界項:分部積分或用 Stokes 時,邊界項僅特定條件下零。陳何零(如「因場於無窮遠較 1/r 更快衰」)。
  • 極限序:錯序生異結果(如熱力學極限先於零溫極限)。明陳序並證。
  • 循環論證:用待推結果為中間步。於結果為「顯然」熟知式時尤隱。每步須承陳起點,非因熟答。
  • 記號衝突:同符號用於異量(如「E」代能量+電場)。記號辭彙防此,然須推導前書非後。

  • formulate-quantum-problem
  • survey-theoretical-literature

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-ultra/skills/derive-theoretical-result
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык