Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность. Н. К. Верещагин, В. А. Успенский, А. Шень
709 руб
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, 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.
Вес
874
Ширина упаковки
170
Высота упаковки
262
Глубина упаковки
20
Автор
Николай Верещагин,Владимир Успенский,Александр Шень
Тип издания
Отдельное издание
Тип обложки
Твердый переплет
Тираж
1000
Произведение
Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность
» Каталог
» Книги » Учебная литература » Студентам и аспирантам » Естественные науки. Математика » Математика » Основания математики. Математическая логика. Теория чисел