アルゴリズム情報理論とは

アルゴリズム情報理論 (略して AIT) として知られる理論コンピューター科学の分野は、計算と計算可能な情報の関係に関係しています。 文字列やその他のデータ構造など、(確率的に生成されたオブジェクトとは対照的に) 生成されたもの。 言い換えれば、アルゴリズム情報理論は、計算上の非圧縮性が、情報理論に存在する関係または不等式を (選択された汎用プログラミング言語のみに依存する定数を除いて) 「模倣」していることを実証します。 Gregory Chaitin 氏は、これは「シャノンの情報理論とチューリングの計算可能性理論をカクテル シェーカーに入れて激しく振った結果である」と説明しています。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: アルゴリズム情報理論

第 2 章: コルモゴロフの複雑性

第 3 章: チャイティンの定数

第 4 章: グレゴリー チャイティン

第 5 章: アルゴリズムの確率

第 6 章: ソロモノフの帰納推論理論

第 7 章 : 最小記述長

第 8 章: ランダム シーケンス

第 9 章: アルゴリズムによるランダム シーケンス

第 10 章: 非圧縮性手法

(II ) アルゴリズム情報理論に関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野でのアルゴリズム情報理論の使用例の実例。

(IV) 説明する 17 の付録。 簡単に説明すると、アルゴリズム情報理論のテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジが紹介されています。

本書の対象者

専門家、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のアルゴリズム情報理論の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。