Basic investigations about aspects of entropy in algorithms and algorithmic processes
关于算法和算法过程中熵方面的基本研究
基本信息
- 批准号:5415839
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:2003
- 资助国家:德国
- 起止时间:2002-12-31 至 2007-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Die Entropie ist ein Maß für den Informationsgehalt, der in einem Objekt enthalten ist. Diejenigen Objekte, deren Entropie hier betrachtet werden soll, sind Algorithmen-Eingaben und -Ausgaben und zugehörige Datenstrukturen. Algorithmen wiederum dienen dazu, Information zu verarbeiten, aufzubereiten, aber auch, um Entropie abzubauen - und im selben Maße Struktur und Ordnung zu schaffen, wie zum Beispiel bei einem Sortieralgorithmus abgebaut. Diese Art der Sichtweise auf Algorithmen ist ungewöhnlich, hat sich bisher aber in mancher Hinsicht als nützlich erwiesen, vor allem bei der Analyse von Sortier- und Suchalgorithmen, Pseudozufallszahlengeneratoren und Algorithmen zur Datenkompression. In der Literatur werden verschiedene, alternative Definitionen von Entropie gegeben. Diese Entropiebegriffe basieren im Allgemeinen auf dem Modell einer (gedächtnislosen) stochastischen Quelle (oder ggf. einer Markov-Kette), setzen also voraus, dass die zu bemessenden Informations-Objekte mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten auftreten. Darüber hinaus gibt es das Konzept der algorithmischen Entropie oder Kolmogorov-Komplexität, das ohne eine zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung auskommt, allerdings algorithmisch nicht-berechenbar ist und damit weit schwerer zu handhaben ist. Die Untersuchungen in diesem Projekt dienen dazu, den Entropiebegriff weiter im Bereich der Algorithmik zu erschließen und die bisherigen, zum Teil sehr unterschiedlichen Ansätze zu vereinheitlichen.
Die Entropie is ein Masterpie für den Informationsgehalt,der in einem Objekt Objeten ist.目标,即所有的熵值都是韦尔登的,是一个连续的过程,一个连续的过程。在这里,我们可以看到,信息可以被自动化、自动化,也可以是熵的分解--以及它自身的结构和秩序的分解,就像一个排序算法中的Beispiel一样。这门数学艺术是一门非常独特的艺术,它可以通过对排序算法、伪随机生成器和数据压缩算法的分析,来更好地理解数学。在文学韦尔登中,熵的替代性解释被提出。这一熵在一般模型中以一个(gedächtnislosen)随机变量为基础(或ggf。一个Markov-Kette),也就是说,它是一个具有最佳Wahrscheinlichkeiten auftreten的信息对象。我们给出了算法熵或Kolmogorov-Komplexität的概念,这是一个简单的Wahrscheinlichkeitsverteilung auskommt,所有的算法都不存在,并且可以直接使用。项目中的未完成部分,在工程师和工程师的工作中,熵值越大,越容易被理解。
项目成果
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