アルゴリズム確率とは

アルゴリズム情報理論の分野では、アルゴリズム確率は、特定の観測値に事前確率を割り当てる数学的手法です。 この方法は、ソロモノフ確率と呼ばれることもあります。 1960年代にこのアイデアを思いついたのはレイ・ソロモノフでした。 帰納的推論の理論やアルゴリズムの分析にも応用できます。 ソロモノフは、アルゴリズムの将来の出力の予測確率を導き出すために、ベイズの法則と手法を組み合わせました。 彼はこれを帰納的推論の広範な理論の文脈の中で行っています。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :

第 1 章: アルゴリズムの確率

第 2 章: コルモゴロフの複雑性

第 3 章: グレゴリー チャイティン

第 4 章: レイ ソロモノフ

第 5 章: ソロモノフの帰納推論理論

第 6 章: アルゴリズム情報理論

第 7 章: アルゴリズムによるランダム系列

第 8 章: 最小説明長

第 9 章: 計算学習理論

第 10 章: 帰納的確率

(II) アルゴリズムの確率に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でアルゴリズム確率を使用する実際の例。

(IV) 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録

本書の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてその限界を超えたい人 あらゆる種類のアルゴリズム確率に関する基本的な知識または情報。