经验数据的PSLQ算法
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摘要：
参考文献
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其他信息
永丰 附属单位：中国科学院重庆绿色与智能技术研究所重庆自动化推理与认知重点实验室，重庆400714 MR作者ID： 612618 电子邮件： yongfeng@cigit.ac.cn 陈静伟（Jingwei Chen） 附属单位：中国科学院重庆绿色与智能技术研究所重庆自动化推理与认知重点实验室，重庆400714 电子邮件： chenjingwei@cigit.ac.cn 吴文元 附属单位：中国科学院重庆绿色与智能技术研究所重庆自动化推理与认知重点实验室，重庆400714 MR作者ID： 802008 电子邮件： wuwenyuan@cigit.ac.cn 编辑接收日期：2017年7月17日 编辑收到修订版：2017年11月8日和2018年1月9日 电子发布日期：2018年6月20日 附加说明：第一作者获得了国家自然科学基金会（中国）拨款11671377和61572024的支持。 第二作者获得了国家自然科学基金（中国）11501540号基金、中国科学院“华西之光”计划和中国科学院青年创新促进会的支持。 \endgraf第二作者是通讯作者 第三作者得到了国家自然科学基金（中国）11471307和11771421号、重庆研究计划（cstc2015jcyjys40001，KJ1705121）和中国科学院前沿科学研究计划（QYZDB-SSW-SYS026）的资助。 ©版权所有2018 美国数学学会 期刊：数学。 公司。 88 (2019), 1479-1501 MSC（2010）：初级11A05、11Y16； 次要68-04 内政部： https://doi.org/10.1090/mcom/3356 MathSciNet评论： 3904153