通过近似计算获取零误差的准确结果,从而在数值近似计算和符号计算两个领域之间架起一座桥梁,其理论意义和应用价值不言而喻。我们近年的工作说明这种设想有可能实现,并可能应用于自动推理领域。自动推理的研究手段目前主要采用符号计算,计算复杂度高从而解决问题规模非常小,已经成为研究发展的瓶颈。数值近似计算具有精度高,计算规模大的优势,它能解决超大规模的问题,已被广泛地应用于工程技术领域。然而目前的数值近似计算方法只能给出近似结果,不能应用于要求获得准确结果的自动推理领域。如果能够通过近似计算获取零误差的准确的结果,就为提高自动推理的效率开辟了一条新路。本项目将研究通过近似计算获取零误差的准确结果的理论和方法,探讨将这种方法用于自动推理中经常用到的结式、因式分解、最大公因式、Groebner 基等计算的可能,争取开发出数值聚筛法软件包。因此,可能得到有重大理论价值的成果,同时将会促进自动推理研究和应用。