Книга: Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность

Классическая (шенноновская) теория информации измеряет количество информации, заключённой 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, выполненных в рамках «колмогоровского семинара по сложности определений и сложности вычислений», основанного А. Н. Колмогоровым в
начале 1980-х годов.

Книга рассчитана на студентов и аспирантов математических факультетов и факультетов теоретической информатики

Информация о документе

Формат документа
PDF
Кол-во страниц
537 страниц
Загрузил
Афонин Сергей
Лицензия
Доступ
Всем

Информация о книге

ISBN
9785443902128
Издательство
МЦНМО
Год публикации
2013
Автор(ы)
Николай Константинович Верещагин Владимир Андреевич Успенский Александр Шень
Библиографическая запись

Верещагин Н. К. и др.
Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность /
Н. К. Верещагин, В. А. Успенский, А. Шень. | М.: МЦНМО,
2013. | 576 с.

Ключевые фразы
случайные величины, теория алгоритмов
Каталог SCI
Математика