Introduction To Evolutionary Informatics
Lingua: inglese
Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2017
- Brossura
- Nuovo

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Science has made great strides in modeling space, time, mass and energy. Yet little attention has been paid to the precise representation of the information ubiquitous in nature.Introduction to Evolutionary Informatics fuses results from complexity modeling and information theory that allow both meaning and design difficulty in nature to be measured in bits. Built on the foundation of a series of peer-reviewed papers published by the authors, the book is written at a level easily understandable to readers with knowledge of rudimentary high school math. Those seeking a quick first read or those not interested in mathematical detail can skip marked sections in the monograph and still experience the impact of this new and exciting model of nature's information.This book is written for enthusiasts in science, engineering and mathematics interested in understanding the essential role of information in closely examined evolution theory.
Codice articolo LU-9789813142145
- Titolo
- Introduction To Evolutionary Informatics
- Autore
- Winston Ewert, William A Dembski, Robert J Marks Ii
- Editore
- World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9813142146
- ISBN 13
- 9789813142145
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Recensione
Evolution requires the origin of new information. In this book, information experts Bob Marks, Bill Dembski, and Winston Ewert provide a comprehensive introduction to the models underlying evolution and the science of design. The authors demonstrate clearly that all evolutionary models rely implicitly on information that comes from intelligent design, and that unguided evolution cannot deliver what its promoters advertise. Though mathematically rigorous, the book is written primarily for non-mathematicians. I recommend it highly. --Jonathan Wells, Senior Fellow, Discovery Institute
Introduction to Evolutionary Informatics helps the non-expert reader grapple with a fundamental problem in science today: We cannot model information in the same way as we model matter and energy because there is no relationship between the metrics. As a result, much effort goes into attempting to explain information away. The authors show, using clear and simple illustrations, why that approach not only does not work but [that it also] impedes understanding of our universe. --Denyse O'Leary, Science Writer
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