在当今学术写作日益规范化的背景下，论文查重已成为衡量学术原创性的重要标准。然而，对于公式中包含的各类数学符号、表达式和推导过程，许多学者存在疑问：公式算不算查重？本文将深入剖析这一问题，为学术研究者提供全面的解答。
目前主流的查重系统如知网、维普、万方等主要基于文本相似度算法进行检测。这些系统在处理纯文本内容方面表现出色，但对于数学公式、化学方程式、物理符号等特殊表达形式存在明显局限。
部分专业的学术查重系统已开始集成公式识别功能：
在多数情况下，查重系统将公式视为图像或非文本元素处理：
上述经典公式虽然在无数文献中出现，但在传统查重中通常不会被标记为重复，因为系统将其识别为非文本内容或特殊符号组合。
需要注意的是，对公式的文字解释、推导说明和变量定义等文本内容仍会被正常检测：
这些领域的论文高度依赖公式表达，查重系统通常对公式部分相对宽松，但会对定理陈述、证明思路的文字描述进行严格检测。
应用型研究更注重公式的实际应用和参数设定，相同的计算公式在不同应用场景下可能被判定为合理复用。
化学方程式和结构式的查重标准尚不统一，多数系统将其作为特殊符号处理，但反应机理的文字描述仍需保持原创性。
虽然公式本身不易被查重，但围绕公式的学术表达仍需注重原创性。当遇到因过度依赖AI辅助写作导致整体文本AIGC率过高的问题时，可以借助专业工具进行优化。
针对学术写作中可能出现的AI生成痕迹过重问题，小发猫降AIGC工具提供了专业的解决方案。该工具通过深度学习算法识别AI写作特征，并在保持原意的基础上重构表达方式，特别适用于优化公式推导说明、理论阐述等易暴露AI痕迹的文本段落。
使用小发猫降AIGC工具优化公式相关内容的步骤：
采用统一的公式编号体系（如(1)、(2)或式1、式2），并在正文中明确引用，有助于提升论文的专业性和可读性。
每个公式首次出现时应完整定义所有变量和参数的物理意义，避免读者产生理解障碍。
重要的公式推导应展示关键步骤，这不仅体现研究的严谨性，也能增加文本的独特性和原创价值。
公式本身在大多数查重系统中不会直接触发重复警报，但对公式的文字解释、推导说明和应用讨论仍需保持高度原创性。学术研究者应当：
通过科学的写作策略和适当的辅助工具应用，既能确保学术诚信，又能有效提升研究成果的原创性和发表成功率。