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An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications (eBook)

, (Autoren)

eBook Download: PDF
2009 | 3rd ed. 2008
XXIV, 792 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-49820-1 (ISBN)

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An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications - Ming Li, Paul Vitányi
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“The book is outstanding and admirable in many respects. is necessary reading for all kinds of readers from undergraduate students to top authorities in the field.” Journal of Symbolic Logic
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.

Preliminaries.- Algorithmic Complexity.- Algorithmic Prefix Complexity.- Algorithmic Probability.- Inductive Reasoning.- The Incompressibility Method.- Resource-Bounded Complexity.- Physics, Information, and Computation.

Erscheint lt. Verlag 18.3.2009
Reihe/Serie Texts in Computer Science
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Informatik Theorie / Studium Kryptologie
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Naturwissenschaften
Technik
Schlagworte algorithms • Artificial Intelligence • Communication • Complexity • Computer • Computer Science • Information • Information Theory • Intelligence • learning • Learning theory • Logic • Shannon • Statistics • Symbol
ISBN-10 0-387-49820-6 / 0387498206
ISBN-13 978-0-387-49820-1 / 9780387498201
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