Классическая (шенноновская) теория информации измеряет количество информации, заключенной в случайных величинах. В середине 1960-х годов А.Н.Колмогоров (и другие авторы) предложили измерять количество информации в конечных объектах с помощью теории алгоритмов, определив сложность объекта как минимальную длину программы, порождающей этот объект. Это определение послужило основой для алгоритмической теории информации, а также для алгоритмической теории вероятностей: объект считается случайным, если его сложность близка к максимальной.
Предлагаемая книга содержит подробное изложение основных понятий алгоритмической теории информации и теории вероятностей, а также наиболее важных работ, выпол
Предлагаемая книга содержит подробное изложение основных понятий алгоритмической теории информации и теории вероятностей, а также наиболее важных работ, выпол
Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность
Купили 9 человек
Описание и характеристики
Предлагаемая книга содержит подробное изложение основных понятий алгоритмической теории информации и теории вероятностей, а также наиболее важных работ, выполненных в рамках колмогоровского семинара по сложности определений и сложности вычислений, основанного А.Н.Колмогоровым в начале 1980-х годов.
- Тип обложки Твёрдый переплёт
- Количество страниц 576
- Вес, г 860
- Размер 2.9x17.5x24.2
- Издательство МЦНМО
- Год издания 2020
- Тираж 1000
- ID товара 2828102
Отзывы
Превосходно
Который раз покупаю бумажную книгу МЦНМО после скачивания. Идеальное вхождение в Колмогоровскую сложность. Изложение - выше всяких похвал, как, впрочем, и всегда у Шеня!
Убедительные примеры, связь с практикой без потери строгости! Хорошая полиграфия, но без излишеств. Умилили принты работ Колмогорова на разворотах! Советую всем любознательным, ну и, конечно, тем, кто не нашёл удовлетворения в энтропии Шеннона!))
Убедительные примеры, связь с практикой без потери строгости! Хорошая полиграфия, но без излишеств. Умилили принты работ Колмогорова на разворотах! Советую всем любознательным, ну и, конечно, тем, кто не нашёл удовлетворения в энтропии Шеннона!))
Плюсы
Прекрасное изложение
Минусы
Надо возвращаться и задумываться!