Komplexitätsmaximierung

Die formale Beschreibung von Systemen Interagierender Einheiten stelt den Ausgangspunkt für das Verständnis vieler komplexer dynamischer Prozesse dar，wie sie z.B.在物理学、生物学和社会科学研究中，韦尔登。在此基础上，将信息流引入到一个系统的整体中去，从而使系统的整体特征得以体现。在研究领域，只有一种复杂的韦尔登，信息流的需求才能得到网络的支持。在对概念的研究中，我们采用C*-系统的形式化方法和几何信息检验方法，将复杂性的定量化作为张力系统的绝对值。通过对韦尔登的研究，使其复杂性最大化。因此，我们将建立一个面向神经元网络的信息处理模型。这一原则促进了信息化进程，使信息理论最大化。

Die formale Beschreibung von Systemen interagierender Einheiten stellt den Ausgangspunkt für das Verständnis vieler komplexer dynamischer Prozesse dar, wie sie z.B. in der Physik, der Biologie und den Sozialwissenschaften studiert werden. Hierbei wird der Informationsfluss zwischen den Einheiten eines gegebenen Systems als wesentliche Voraussetzung zur Generierung integrativer Eigenschaften des Systems angesehen. Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll ein Komplexitätsbegriff bereitgestellt werden, der enge Bezüge zu Informationsflüssen in rekurrenten Netzwerken aufweist. Bei der Entwicklung des Begriffes gehen wir von dem Formalismus der C*-Systeme aus und verwenden informationsgeometrische Methoden, die eine Quantifizierung der Komplexität als Abstand von den tensorierten Systemen erlauben. Aufbauend auf der entwickelten Begriffsbildung sollen dynamische Systeme studiert werden, die ihre Komplexität maximieren. Hierbei wollen wir uns an Modellvorstellungen der Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen orientieren, die von dem Infomax-Prinzip gepägt sind. Dieses Prinzip führt die informationsverarbeitenden Prozesse auf die Maximierung informationstheoretischer Größen zurück.