An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer Jun 2019, 2019
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- Nuovo
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Neuware -Written by two experts in the field, this is the only comprehensive and unified treatment of the central ideas and applications of Kolmogorov complexity. The book presents a thorough treatment of the subject with a wide range of illustrative applications. Such applications include the randomness of finite objects or infinite sequences, Martin-Loef tests for randomness, information theory, computational learning theory, the complexity of algorithms, and the thermodynamics of computing. It will be ideal for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in computer science, mathematics, cognitive sciences, philosophy, artificial intelligence, statistics, and physics. The book is self-contained in that it contains the basic requirements from mathematics and computer science. Included are also numerous problem sets, comments, source references, and hints to solutions of problems. New topics in this edition include Omega numbers, Kolmogorov-Loveland randomness, universal learning, communication complexity, Kolmogorov's random graphs, time-limited universal distribution, Shannon information and others. 860 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783030112974
- Titolo
- An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications
- Autore
- Ming Li
- Editore
- Springer Jun 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030112977
- ISBN 13
- 9783030112974
- Edizione
- quarta edizione
- Peso dell'articolo
- 1913 grammi
- Dimensioni
- 260x183x49 mm
- Serie
- Libro 48 di 83: Texts in Computer Science
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.
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