Odds Law

深度分析

Odds Law：分解代數與驗證門檻下的可靠度放大原理

研究探討如何將不可靠的基礎求解器以結構化方式組合，提出分解代數與驗證機率乘法定律，證明在驗證器資訊量大於1時可以對數成本提升可靠度，並界定其臨界門檻與資訊上限。此外，作者以自組織固定點模型說明層級驗證結構的自然形成，並指出多樣性對無限放大不可或缺。