Книга: Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность

Классическая (шеноновская) 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(а)
Лицензия
Доступ
Всем
Просмотров
23

Предпросмотр документа

Информация о книге

Издательство
МЦНМО
Год публикации
2013
Автор(ы)
Н. К. Верещагин, В. А. Успенский, А. Шень
Каталог SCI
Математика