Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Труды СПИИРАН, 2013, выпуск 27, страницы 245–262 (Mi trspy599)  
Математика. Кибернетика. Информатика

В. В. Александров

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
PDF полного текста (884 kB)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: В статье рассматривается смена парадигмы: от традиционных математических моделей теории управления к алгоритмической теории информатики А.Н. Колмогорова. Проводится сопоставление между идентифицируемой объектной информацией и ансамблевой (энтропийной) информацией по Шеннону. Предложенные алгоритмические модели основаны на соответствующих приближениях ЗПК, рассматриваемых как самоподобные рекурсивные структуры (фрактальный подход).
Ключевые слова: информатика, инфология, информация, энтропия, алгоритмическая модель, эпистемология, единица разума, квант различимости.
Поступила в редакцию: 20.03.2013
Тип публикации: Статья
УДК: 004.81:004.9
Образец цитирования: В. В. Александров, “Математика. Кибернетика. Информатика”, Тр. СПИИРАН, 27 (2013), 245–262
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Ale13}
\by В.~В.~Александров
\paper Математика. Кибернетика. Информатика
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2013
\vol 27
\pages 245--262
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy599}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy599
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v27/p245
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Информатика и автоматизация
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024