知識の冗長を抑え、意味構造を保ったまま情報を圧縮する構成的手法を提案します。 学習モデル、AI応答、教育設計などでの知識再構成と最適化に有用です。 A constructive theory for compressing knowledge while preserving semantic structure. Applicable to learning models, AI responses

This theory proposes a constructive framework that inductively compresses knowledge by abstracting patterns from minimal observations. It enables compact, generalized knowledge models adaptable across various contexts. 本理論は、最小限の観測からパターンを抽出し、知識を帰納的に圧縮する構成的枠組みを提案します。多様な文脈に適応可能な、汎用性の高い知識モデルの構築を可能にします。