Kolmogorov Complexity in Perspective.第一部分：信息论和随机数

Kolmogorov Complexity in perspective. Part I: Information Theory and Randomnes

Marie Ferbus-Zanda, Serge Grigorieff

备注：: 40 pages
发表信息：: Synthese / Synthèse (2010) 00

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摘要：

我们调查不同的方法来的信息的概念：从香农熵Kolmogorov复杂性。Kolmogorov复杂性的两个主要应用：随机性和分类。该调查在同一卷中分为两个部分。第一部分致力于信息论和数学形式化的随机性的基础上柯尔莫哥洛夫复杂性。最后一个应用可以追溯到60年代和70年代的马丁-洛夫，施诺尔，柴廷，莱文的工作，并在过去几年中获得了新的动力。

英文摘要：

We survey diverse approaches to the notion of information: from Shannon entropy to Kolmogorov complexity. Two of the main applications of Kolmogorov complexity are presented: randomness and classification. The survey is divided in two parts in the same volume. Part I is dedicated to information theory and the mathematical formalization of randomness based on Kolmogorov complexity. This last application goes back to the 60's and 70's with the work of Martin-Löf, Schnorr, Chaitin, Levin, and has gained new impetus in the last years.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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