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
Этот товар закончился
Купили 27 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
- Год издания 2020
- Количество страниц 576
- Издательство МЦНМО
- Автор Николай Константинович Верещагин
- Вес 860
- Размер 2.9x17.5x24.2
- ID товара 2828102
- ISBN 978-5-4439-0212-8
Отзывы
Превосходно
Плюсы
Минусы