О базовых математических определениях цифровых технологий и искусственного интеллекта

А. Л. Семенов

doi:10.7868/S268695432507001X

?

О базовых математических определениях цифровых технологий и искусственного интеллекта

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2025. Т. 527. № S. С. 7–12.

Семенов А. Л.

В работе предлагается система определений для основных понятия теории вычислимости, лежащих в основе математики цифрового мира: алгоритм, вычислимость, исчисление, сложность объекта, приближенная к современным представлениям. Рассматриваются иерархии конечного и проблема непротиворечивости.

Научное направление: Компьютерные науки Математика

Язык: русский

DOI

Ключевые слова: теоретическая информатика колмогоровская сложность Kolmogorov complexity computability вычислимость Theoretical Computer Science mathematical foundations of artificial intelligence definition of algorithm definition of calculus hierarchies of the finite consistency of mathematics математические основания искусственного интеллекта определение алгоритма определение исчисления иерархии конечности непротиворечивость математики

Tensor term logic for categorial grammars: simple unification of commutative and noncommutative structure

Sergey Slavnov, / Series math "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

[б.и.], 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

Weakly non-integrable solitary wave collisions in the modified Benjamin–Bona–Mahony equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Wave Motion 2027 Vol. 148 Article 103867

Добавлено: 23 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

О вычислительных аспектах максимальной специфичности в вероятностном объяснении

Сперанский С. О., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Математика, механика, информатика 2011 Т. 11 № 4 С. 78–93

В настоящей статье изучаются вычислительные аспекты формального требования максимальной специфичности, накладываемого на правила в языке пропозициональной классической логики, когда над этим языком задана вычислимая рационально-значная вероятностная мера. Доказана неразрешимость ряда общих проблем по обнаружению максимально специфичных правил и вероятностных мер, для которых совокупность всех специфичных правил вычислима; установлена разрешимость множества максимально специфичных правил при неких ...

Добавлено: 27 декабря 2025 г.

Kolmogorov’s Last Discovery? (Kolmogorov and Algorithmic Statistics)

Семенов А. Л., Шень А., Верещагин Н. К., Theory of Probability and its Applications, USA 2024 Vol. 68 No. 4 P. 582–606

Добавлено: 16 января 2025 г.

On information content in certain objects

Верещагин Н. К., / Series arXiv "math". 2024.

Добавлено: 19 августа 2024 г.

Universal almost optimal compression and Slepian-Wolf coding in probabilistic polynomial time

Баувенс Б. Ф., Zimand M., Journal of the ACM 2023 Vol. 70 No. 2 Article 9

Добавлено: 22 марта 2023 г.

Inequalities for space-bounded Kolmogorov complexity

Баувенс Б. Ф., Gács P., Romashchenko A. и др., Computability 2022 Vol. 11 No. 3-4 P. 165–185

Добавлено: 23 декабря 2022 г.

Information disclosure in the framework of kolmogorov complexity

Верещагин Н. К., Theoretical Computer Science 2023 Vol. 940 P. 108–122

Добавлено: 19 декабря 2022 г.

Борис Абрамович Трахтенброт (к столетию со дня рождения)

Артемов С. Н., Барздинь Я. М., Бокуть Л. А. и др., Успехи математических наук 2022 Т. 77 № 1(463) С. 191–195

Борис Абрамович Трахтенброт (20.02.1921– 19.09.2016), которому 20 февраля 2021 г. исполнилось бы сто лет, – один из создателей теоретических основ информатики, или Theoretical Computer Science, широко признанный и в СССР, и в мире. Его научная биография интересна также и в гуманистическом, и в историческом аспектах. ...

Добавлено: 13 февраля 2022 г.

Optimization and Applications: 12th International Conference, OPTIMA 2021, Petrovac, Montenegro, September 27 – October 1, 2021, Proceedings

Switzerland: Springer, 2021.

Добавлено: 4 ноября 2021 г.

Predictions and Algorithmic Statistics for Infinite Sequences

Милованов А. С., , in: Computer Science – Theory and Applications: 16th International Computer Science Symposium in Russia, CSR 2021, Sochi, Russia, June 28–July 2, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. Ch. 17 P. 283–295.

Добавлено: 11 августа 2021 г.

Mathematical Optimization Theory and Operations Research: 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Proceedings

Cham: Springer, 2021.

Добавлено: 8 июля 2021 г.

The normalized algorithmic information distance can not be approximated

Баувенс Б. Ф., Блинников И. А., , in: Computer Science – Theory and Applications 15th International Computer Science Symposium in Russia, CSR 2020, Yekaterinburg, Russia, June 29 – July 3, 2020, ProceedingsVol. 12159.: Springer, 2020. P. 130–141.

Добавлено: 5 февраля 2021 г.