An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications / Li, Ming  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Ming, ; Vitányi, Paul, Mención de edición: 4 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXIII, 834 p. 1 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-11298-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Matemáticas  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Ciencias de la Computación  Algoritmos  Estadísticas  Sistemas de reconocimiento de patrones  Aplicaciones de las matemáticas  Teoría de la codificación y la información  Teoría de la Computación  Teoría y métodos estadísticos.  Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro de texto de lectura obligada presenta una introducción esencial a la complejidad de Kolmogorov (KC), una teoría central y una poderosa herramienta en la ciencia de la información que se ocupa de la cantidad de información en objetos individuales. El texto cubre tanto los conceptos fundamentales como las aplicaciones prácticas más importantes, respaldado por una gran cantidad de características didácticas. Esta cuarta edición completamente revisada y mejorada incluye material nuevo y actualizado sobre, entre otros temas, el teorema de Miller-Yu, el teorema de Gács-Kučera, el teorema de Day-Gács, la aleatoriedad creciente, listas cortas computables a partir de una cadena de entrada que contiene el incalculable Kolmogorov. complejidad de la entrada, el lema local de Lovász, clasificación, el teorema algorítmico completo de Slepian-Wolf para cadenas individuales, distancia de información normalizada de conjuntos múltiples y distancia de red normalizada, y distribución universal condicional. Temas y características: Describe la teoría matemática de KC, incluidas las teorías de la complejidad algorítmica y la probabilidad algorítmica. Presenta una teoría general del razonamiento inductivo y sus aplicaciones, y revisa la utilidad del método de incompresibilidad. Cubre la aplicación práctica de KC con gran detalle, incluida la distancia de información normalizada (la métrica de similitud) y diámetro de información de conjuntos múltiples en filogenia, árboles de lenguaje, música, archivos heterogéneos y agrupamiento. Analiza las numerosas aplicaciones de KC limitada a recursos y examina diferentes teorías físicas desde un punto de vista de KC. Incluye numerosos ejemplos. que elaboran la teoría y una gama de ejercicios de diversa dificultad (con soluciones) Ofrece apartes explicativos sobre cuestiones técnicas y extensas secciones históricas Sugiere estructuras para varios cursos de un semestre en el prefacio Como libro de texto definitivo sobre la complejidad de Kolmogorov, este completo y El trabajo autónomo es un recurso invaluable para estudiantes universitarios avanzados, estudiantes de posgrado e investigadores en todos los campos de la ciencia. "Li y Vitányi han proporcionado un libro ideal para la exploración de una parte profunda, hermosa e importante de la informática". -- Juris Hartmanis, ganador del Premio Turing 1993, Universidad de Cornell, Ithaca, Nueva York. "Es probable que el libro siga siendo el tratamiento estándar de la complejidad de Kolmogorov durante mucho tiempo". -- Jorma J. Rissanen, IBM Research, California. "El libro de Li y Vitányi es insuperable." -- Ray J. Solomonoff, Oxbridge Research, Cambridge, Massachusetts. Nota de contenido: Preliminaries -- Algorithmic Complexity -- Algorithmic Prefix Complexity -- Algorithmic Probability -- Inductive Reasoning -- The Incompressibility Method -- Resource-Bounded Complexity -- Physics, Information, and Computation. Tipo de medio : Computadora Summary : This must-read textbook presents an essential introduction to Kolmogorov complexity (KC), a central theory and powerful tool in information science that deals with the quantity of information in individual objects. The text covers both the fundamental concepts and the most important practical applications, supported by a wealth of didactic features. This thoroughly revised and enhanced fourth edition includes new and updated material on, amongst other topics, the Miller-Yu theorem, the Gács-Kučera theorem, the Day-Gács theorem, increasing randomness, short lists computable from an input string containing the incomputable Kolmogorov complexity of the input, the Lovász local lemma, sorting, the algorithmic full Slepian-Wolf theorem for individual strings, multiset normalized information distance and normalized web distance, and conditional universal distribution. Topics and features: Describes the mathematical theory of KC, including the theoriesof algorithmic complexity and algorithmic probability Presents a general theory of inductive reasoning and its applications, and reviews the utility of the incompressibility method Covers the practical application of KC in great detail, including the normalized information distance (the similarity metric) and information diameter of multisets in phylogeny, language trees, music, heterogeneous files, and clustering Discusses the many applications of resource-bounded KC, and examines different physical theories from a KC point of view Includes numerous examples that elaborate the theory, and a range of exercises of varying difficulty (with solutions) Offers explanatory asides on technical issues, and extensive historical sections Suggests structures for several one-semester courses in the preface As the definitive textbook on Kolmogorov complexity, this comprehensive and self-contained work is an invaluable resource for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in all fields of science. "Li and Vitányi have provided an ideal book for the exploration of a deep, beautiful and important part of computer science." -- Juris Hartmanis, Turing Award Winner 1993, Cornell University, Ithaca, NY. "The book is likely to remain the standard treatment of Kolmogorov complexity for a long time." -- Jorma J. Rissanen, IBM Research, California. "The book of Li and Vitányi is unexcelled." -- Ray J. Solomonoff, Oxbridge Research, Cambridge, Massachusetts. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications [documento electrónico] / Li, Ming, ; Vitányi, Paul,  . -  4 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXIII, 834 p. 1 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-11298-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Matemáticas  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Ciencias de la Computación  Algoritmos  Estadísticas  Sistemas de reconocimiento de patrones  Aplicaciones de las matemáticas  Teoría de la codificación y la información  Teoría de la Computación  Teoría y métodos estadísticos.  Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro de texto de lectura obligada presenta una introducción esencial a la complejidad de Kolmogorov (KC), una teoría central y una poderosa herramienta en la ciencia de la información que se ocupa de la cantidad de información en objetos individuales. El texto cubre tanto los conceptos fundamentales como las aplicaciones prácticas más importantes, respaldado por una gran cantidad de características didácticas. Esta cuarta edición completamente revisada y mejorada incluye material nuevo y actualizado sobre, entre otros temas, el teorema de Miller-Yu, el teorema de Gács-Kučera, el teorema de Day-Gács, la aleatoriedad creciente, listas cortas computables a partir de una cadena de entrada que contiene el incalculable Kolmogorov. complejidad de la entrada, el lema local de Lovász, clasificación, el teorema algorítmico completo de Slepian-Wolf para cadenas individuales, distancia de información normalizada de conjuntos múltiples y distancia de red normalizada, y distribución universal condicional. Temas y características: Describe la teoría matemática de KC, incluidas las teorías de la complejidad algorítmica y la probabilidad algorítmica. Presenta una teoría general del razonamiento inductivo y sus aplicaciones, y revisa la utilidad del método de incompresibilidad. Cubre la aplicación práctica de KC con gran detalle, incluida la distancia de información normalizada (la métrica de similitud) y diámetro de información de conjuntos múltiples en filogenia, árboles de lenguaje, música, archivos heterogéneos y agrupamiento. Analiza las numerosas aplicaciones de KC limitada a recursos y examina diferentes teorías físicas desde un punto de vista de KC. Incluye numerosos ejemplos. que elaboran la teoría y una gama de ejercicios de diversa dificultad (con soluciones) Ofrece apartes explicativos sobre cuestiones técnicas y extensas secciones históricas Sugiere estructuras para varios cursos de un semestre en el prefacio Como libro de texto definitivo sobre la complejidad de Kolmogorov, este completo y El trabajo autónomo es un recurso invaluable para estudiantes universitarios avanzados, estudiantes de posgrado e investigadores en todos los campos de la ciencia. "Li y Vitányi han proporcionado un libro ideal para la exploración de una parte profunda, hermosa e importante de la informática". -- Juris Hartmanis, ganador del Premio Turing 1993, Universidad de Cornell, Ithaca, Nueva York. "Es probable que el libro siga siendo el tratamiento estándar de la complejidad de Kolmogorov durante mucho tiempo". -- Jorma J. Rissanen, IBM Research, California. "El libro de Li y Vitányi es insuperable." -- Ray J. Solomonoff, Oxbridge Research, Cambridge, Massachusetts. Nota de contenido: Preliminaries -- Algorithmic Complexity -- Algorithmic Prefix Complexity -- Algorithmic Probability -- Inductive Reasoning -- The Incompressibility Method -- Resource-Bounded Complexity -- Physics, Information, and Computation. Tipo de medio : Computadora Summary : This must-read textbook presents an essential introduction to Kolmogorov complexity (KC), a central theory and powerful tool in information science that deals with the quantity of information in individual objects. The text covers both the fundamental concepts and the most important practical applications, supported by a wealth of didactic features. This thoroughly revised and enhanced fourth edition includes new and updated material on, amongst other topics, the Miller-Yu theorem, the Gács-Kučera theorem, the Day-Gács theorem, increasing randomness, short lists computable from an input string containing the incomputable Kolmogorov complexity of the input, the Lovász local lemma, sorting, the algorithmic full Slepian-Wolf theorem for individual strings, multiset normalized information distance and normalized web distance, and conditional universal distribution. Topics and features: Describes the mathematical theory of KC, including the theoriesof algorithmic complexity and algorithmic probability Presents a general theory of inductive reasoning and its applications, and reviews the utility of the incompressibility method Covers the practical application of KC in great detail, including the normalized information distance (the similarity metric) and information diameter of multisets in phylogeny, language trees, music, heterogeneous files, and clustering Discusses the many applications of resource-bounded KC, and examines different physical theories from a KC point of view Includes numerous examples that elaborate the theory, and a range of exercises of varying difficulty (with solutions) Offers explanatory asides on technical issues, and extensive historical sections Suggests structures for several one-semester courses in the preface As the definitive textbook on Kolmogorov complexity, this comprehensive and self-contained work is an invaluable resource for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in all fields of science. "Li and Vitányi have provided an ideal book for the exploration of a deep, beautiful and important part of computer science." -- Juris Hartmanis, Turing Award Winner 1993, Cornell University, Ithaca, NY. "The book is likely to remain the standard treatment of Kolmogorov complexity for a long time." -- Jorma J. Rissanen, IBM Research, California. "The book of Li and Vitányi is unexcelled." -- Ray J. Solomonoff, Oxbridge Research, Cambridge, Massachusetts. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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