公式和代碼是否查重需分情況討論，理工科AI降重可通過調整公式呈現(xiàn)形式、優(yōu)化代碼邏輯、結合AI工具與人工修改、合理引用與標注、多次檢測與迭代優(yōu)化實現(xiàn)。以下為具體分析：

公式查重機制與規(guī)避策略

1. 文本形式公式：若公式以LaTeX代碼或Word公式編輯器直接輸入的文本形式呈現(xiàn)，查重系統(tǒng)（如知網）會將其視為普通文字處理。根據知網規(guī)則，連續(xù)13個字符重復即判定為抄襲。例如，公式“E=mc2”若以文本形式存在且與其他文獻高度相似，則會被計入重復率。

規(guī)避策略：優(yōu)先使用公式編輯器將公式轉為圖片或專業(yè)符號格式；對于學科內的經典公式，無需刻意改寫，但需在文中說明來源或公認性；保持推導過程的原創(chuàng)性，解釋公式原理時盡量用自己的語言重新組織。

代碼查重機制與優(yōu)化方法

查重邏輯：查重系統(tǒng)對代碼的比對方式與普通文字不同，通常會忽略代碼中的空格、注釋和變量名差異，只比對邏輯結構。因此，即使代碼與他人作品看起來相似，只要變量名或注釋不同，系統(tǒng)也可能不會標紅。

優(yōu)化方向：避免直接復制通用代碼（如排序算法），可通過修改變量名、調整代碼結構、增加注釋說明等方式降低重復率；對于獨創(chuàng)性代碼，可在前言或附錄中注明其創(chuàng)新性。

理工科AI降重核心技巧

AI工具輔助：

1. 句式改寫與語義優(yōu)化：利用AI工具（如千筆AI論文、AIGCleaner）調整表達方式，避免與現(xiàn)有數據庫內容相似；在保持原意的基礎上替換詞匯和短語。

段落重組與結構調整：通過重新排列信息順序減少重復率；修改文章的整體邏輯結構，提升獨特性。

參考文獻補充：增加引用來源，增強學術性；合理選擇和引用高質量的參考文獻，有助于提高論文的學術價值和降低查重率。

人工深度修改：

1. 核心觀點重構：針對查重率高的段落，用自己的語言重新組織信息，確保語義準確且表達方式獨特；拆解出原文的核心觀點，再用全新的邏輯順序和自己的表述方式進行深度重構。

個性化內容加入：在論文中加入自己的具體操作細節(jié)、數據解讀時的個人判斷、研究中遇到的小偏差及應對等；結合個人的研究角度，對AI生成的內容添加注解、觀點或補充數據。

邏輯銜接優(yōu)化：檢查段落與全文的寫作風格是否一致，上下文邏輯是否連貫；避免因局部碎片化的修改導致邏輯斷層或風格差異。

查重與迭代：

1. 多工具檢測：使用不同的查重工具（如素筆AI降重、PaperBye檢測）檢測結果，找到AI生成內容的重復熱點；利用查重報告中的標紅部分進行針對性修改。

分階段優(yōu)化：完成初稿后先進行AI率檢測，合格后再查重復率；根據查重報告逐步調整重復率較高的部分，避免重復查重。