В учебнике изложены основные разделы математической логики: логика высказываний, предикаты, логический вывод, минимизация, базисы и др., а также некоторые вопросы теории алгоритмов. Материал изложен таким образом, что каждая теоретическая единица сопровождается примерами и практическими заданиями, что позволяет значительно повысить успеваемость не только по данному предмету, но и в других логико-ориентированных дисциплинах.
В учебном пособии даются основы теории нумераций – нового и мно-
гообещающего раздела теории алгоритмов. Вводный курс лекций содер-
жит многочисленные примеры (в виде заданий и пояснений), дополняю-
щие изложение теоретического материала.
Предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего
образования по направлению 01.03.04 «Прикладная математика», аспиран-
тов, преподавателей и всех заинтересованных в изучении и применении
теории нумераций на современном уровне.
В учебном пособии даются основы теории нумераций – нового и мно-
гообещающего раздела теории алгоритмов. Вводный курс лекций содер-
жит многочисленные примеры (в виде заданий и пояснений), дополняю-
щие изложение теоретического материала.
Предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего
образования по направлению 01.03.04 «Прикладная математика», аспиран-
тов, преподавателей и всех заинтересованных в изучении и применении
теории нумераций на современном уровне
В учебном пособии даются основы теории нумераций – нового и мно-
гообещающего раздела теории алгоритмов. Вводный курс лекций содер-
жит многочисленные примеры (в виде заданий и пояснений), дополняю-
щие изложение теоретического материала.
Предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего
образования по направлению 01.03.04 «Прикладная математика», аспиран-
тов, преподавателей и всех заинтересованных в изучении и применении
теории нумераций на современном уровне.
Пособие предназначено для студентов, специализирующихся по информатике, а также всех тех, кто желает начать систематическое изучение математической логики
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
