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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Kolmogorov, Complexité de'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 16 February 2022

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Journal articles on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

SÉGUY-DUCLOT, ALAIN. "Le paradoxe de Richard : une solution kolmogorovienne." Dialogue 54, no. 2 (2015): 209–24. http://dx.doi.org/10.1017/s0012217315000323.

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Abstract:
Après une étude du paradoxe de Richard, on considère plusieurs de ses solutions. On reformule ensuite le paradoxe grâce à la théorie de la complexité de Kolmogorov et on en donne une solution en partant de la démonstration par Chaitin du sens seulement relatif de la complexité de Kolmogorov.
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2

Bienvenu, Laurent. "Kolmogorov-Loveland Stochasticity and Kolmogorov Complexity." Theory of Computing Systems 46, no. 3 (2009): 598–617. http://dx.doi.org/10.1007/s00224-009-9232-4.

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3

Taveneaux, Antoine. "Axiomatizing Kolmogorov Complexity." Theory of Computing Systems 52, no. 1 (2012): 148–61. http://dx.doi.org/10.1007/s00224-012-9395-2.

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4

Berthiaume, André, Wim van Dam, and Sophie Laplante. "Quantum Kolmogorov Complexity." Journal of Computer and System Sciences 63, no. 2 (2001): 201–21. http://dx.doi.org/10.1006/jcss.2001.1765.

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5

Binns, Stephen, and Marie Nicholson. "Compressibility and Kolmogorov Complexity." Notre Dame Journal of Formal Logic 54, no. 1 (2013): 105–23. http://dx.doi.org/10.1215/00294527-1731416.

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6

ROGERS, CAROLINE, VLATKO VEDRAL, and RAJAGOPAL NAGARAJAN. "SECOND QUANTIZED KOLMOGOROV COMPLEXITY." International Journal of Quantum Information 06, no. 04 (2008): 907–28. http://dx.doi.org/10.1142/s021974990800375x.

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Abstract:
The Kolmogorov complexity of a string is the length of its shortest description. We define a second quantized Kolmogorov complexity where the length of a description is defined to be the average length of its superposition. We discuss this complexity's basic properties. We define the corresponding prefix complexity and show that the inequalities obeyed by this prefix complexity are also obeyed by von Neumann entropy.
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7

Davie, George. "Kolmogorov Complexity and Noncomputability." MLQ 48, no. 4 (2002): 574–80. http://dx.doi.org/10.1002/1521-3870(200211)48:4<574::aid-malq574>3.0.co;2-o.

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8

Muchnik, Andrej A. "Kolmogorov complexity and cryptography." Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics 274, no. 1 (2011): 193–203. http://dx.doi.org/10.1134/s0081543811060125.

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9

Vitányi, Paul M. B. "How Incomputable Is Kolmogorov Complexity?" Entropy 22, no. 4 (2020): 408. http://dx.doi.org/10.3390/e22040408.

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Abstract:
Kolmogorov complexity is the length of the ultimately compressed version of a file (i.e., anything which can be put in a computer). Formally, it is the length of a shortest program from which the file can be reconstructed. We discuss the incomputability of Kolmogorov complexity, which formal loopholes this leaves us with, recent approaches to compute or approximate Kolmogorov complexity, which approaches are problematic, and which approaches are viable.
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10

Teixeira, Andreia, Armando Matos, André Souto, and Luís Antunes. "Entropy Measures vs. Kolmogorov Complexity." Entropy 13, no. 3 (2011): 595–611. http://dx.doi.org/10.3390/e13030595.

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Dissertations / Theses on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

Porrot, sylvain. "Complexité de Kolmogorov et analyse de flots de données." Lille 1, 1998. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-209.pdf.

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Abstract:
La description exacte et exhaustive d'un systeme necessite une certaine quantite d'information, l'information globale, generalement inconnue. L'observateur prend connaissance d'un systeme au travers de son comportement, c'est-a-dire sa reaction a certains stimuli. Ce comportement trahit une certaine forme d'information, que nous appelons information sortie. Nous etudions les relations entre ces deux formes d'information en nous placant dans le cadre de la theorie de la complexite de kolmogorov. Nous etudions dans un premier temps des systemes se comportant comme des fonctions recursives. Nous
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2

Binse, Michel. "Représentation de connaissances et complexité de Kolmogorov : le cas du dessin au trait." Lille 1, 1994. http://www.theses.fr/1994LIL10129.

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Abstract:
La ressemblance de deux objets s'etablit a la fois par ce qu'ils ont d'analogue (information mutuelle) et d'identique (information commune). Nous utilisons ici le mot information dans son sens de contenu descriptionnel, ce qui nous place dans le cadre de la complexite de kolmogorov. Le theoreme de gacs et korner (1973) affirme que l'information commune est probablement negligeable devant l'information mutuelle. Pour ne pas nous placer dans le cadre de ce theoreme, nous limitons le domaine a des langages restreints, en nous dotant d'un droit logarithmique a negliger. Ce defaut logarithmique est
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3

Murena, Pierre-Alexandre. "Minimum complexity principle for knowledge transfer in artificial learning." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLT019/document.

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Abstract:
Les méthodes classiques d'apprentissage automatique reposent souvent sur une hypothèse simple mais restrictive: les données du passé et du présent sont générées selon une même distribution. Cette hypothèse permet de développer directement des garanties théoriques sur la précision de l'apprentissage. Cependant, elle n'est pas réaliste dans un grand nombre de domaines applicatifs qui ont émergé au cours des dernières années.Dans cette thèse, nous nous intéressons à quatre problèmes différents en intelligence artificielle, unis par un point commun: tous impliquent un transfer de connaissance d'un
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4

Lafitte, Grégory. "Calculs et infinis." Lyon, École normale supérieure (sciences), 2002. http://www.theses.fr/2002ENSL0239.

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Abstract:
"Nous introduisons une hiérarchie de notions de calcul généralisé. L'idée est de regrouper en une notion tout ce que l'on pourrait qualifier de "calculabilité", de pouvoir étudier ces notions et en fin de compte d'établir des théorèmes de transfert entre elles. Ces notions correspondent certaines fois aussi à des modèles de calcul obtenues par le biais de machines concrètes. Nous avons ainsi un nouveau modèle de calcul avec les " automates cellulaires à temps infini " qui ont l'avantage sur les machines de Turing d'être plus homogènes (absence de tête). La notion de complexité de calcul (selon
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5

Taveneaux, Antoine. "Puissance logique et calculatoire de l'aléa algorithmique." Paris 7, 2013. http://www.theses.fr/2013PA077217.

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Abstract:
La théorie de l'aléa effective étudie l'absence de structure qui caractérise l'aléa. La complexité de Kolmogorov est un outil fondamental de cette théorie et nous étudions les propriétés caractéristiques de cette fonctions. Dans un second temps noùs nous intéressons à la possibilité d'étendre l'étude de l'aléa aux suites de bits biaisés en nous demandant si la connaissance précise du biais ou non modifie la qualité de l'aléa que nous décrivons. Nous nous intéressons ensuite à la puissance logique de l'aléa: que peut on déduire du fait (non prouvable) qu'une suite est dénué de structure ? Enfin
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6

Kaced, Tarik. "Partage de secret et théorie algorithmique de l'information." Thesis, Montpellier 2, 2012. http://www.theses.fr/2012MON20170/document.

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Abstract:
Notre travail sur le partage de secret se base sur les points de vue théoriques de la Théorie de l'Information de Shannon et de la Complexité de Kolmogorov. Nous allons expliquer comment ces trois sujets intimement liés.Les inégalité d'information jouent un rôle centrale dans ce manuscrit. Ce sont les inégalités pour l'entropie de Shannon, mais correspondent aussi aux inégalités pour la complexité de Kolmogorov.La complexité de Kolmogorov formalise l'idée d'aléatoire pour les chaînes de caractère. Ce sont là deux raisons qui justifient à elles seules la notion de partage de secret algorithmiqu
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7

Cagniart, Nicolas. "Quelques approches non linéaires en réduction de complexité." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS194/document.

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Abstract:
Les méthodes de réduction de modèles offrent un cadre général permettant une réduction de coûts de calculs substantielle pour les simulations numériques. Dans cette thèse, nous proposons d’étendre le domaine d’application de ces méthodes. Le point commun des sujets discutés est la tentative de dépasser le cadre standard «bases réduites» linéaires, qui ne traite que les cas où les variétés solutions ont une petite épaisseur de Kolmogorov. Nous verrons comment tronquer, translater, tourner, étirer, comprimer etc. puis recombiner les solutions, peut parfois permettre de contou
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8

Zenil, Hector. "Une approche expérimentale à la théorie algorithmique de la complexité." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00839374.

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Abstract:
Une caractéristique contraignante de la complexité de Kolmogorov-Chaitin (dénotée dans ce chapitre par K) est qu'elle n'est pas calculable à cause du problème de l'arrêt, ce qui limite son domaine d'application. Une autre critique concerne la dépendance de K à un langage particulier ou une machine de Turing universelle particulière, surtout pour les suites assez courtes, par exemple, plus courtes que les longueurs typiques des compilateurs des langages de programmation. En pratique, on peut obtenir une approximation de K(s), grâce à des méthodes de compression. Mais les performances de ces mét
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9

Kaplan, Marc. "Méthodes Combinatoires et Algébriques en Complexité de la Communication." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00439929.

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Abstract:
La complexité de la communication a été introduite en 1979 par Andrew Chi-Chi Yao. Elle est depuis devenue l'un des modèles de calcul les plus étudiés. L'objectif de celle-ci est d'étudier des problèmes dont les entrées sont distribuées entre plusieurs joueurs, en quantifiant la communication que ceux-ci doivent échanger. Nous utilisons d'abord la complexité de Kolmogorov, une caractérisation algorithmique de l'aléatoire, pour prouver des bornes inférieures sur la complexité de la communication. Notre méthode constitue une généralisation de la méthode d'incompressibilité. L'avantage de cette a
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10

Ma, Lin. "Structures et aléa en finance, une approche par la complexité algorithmique de l’information." Thesis, Lille 1, 2010. http://www.theses.fr/2010LIL12018/document.

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Abstract:
Cette thèse s’interroge sur les notions d’aléa et de régularité des variations boursières. Nous démontrons sur le plan théorique, la compatibilité des principales théories financières (cf. efficience informationnelle, finance comportementale et approche conventionnaliste) avec l'impossibilité de battre la stratégie «buy and hold». Cette impossibilité est confirmée par les études statistiques dans la mesure où les régularités identifiées dans les séries financières ne permettent pas de prédire le sens des variations futures. Les modèles économétriques disponibles à présent offrent souvent un «h
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Books on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

Delahaye, Jean-Paul. Complexité aléatoire et complexité organisée: Une conférence-débat organisée par le Groupe Sciences en questions, INRA, Centre de Paris, 19 octobre 2006. Quae, 2009.

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2

Watanabe, Osamu. Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992.

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3

Watanabe, Osamu, ed. Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6.

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4

Li, Ming. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. 2nd ed. Springer, 1997.

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5

Li, Ming. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. Springer-Verlag, 1993.

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6

B, Vitányi P. M., ed. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. 3rd ed. Springer, 2008.

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7

Li, Ming, and Paul Vitányi. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11298-1.

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8

Li, Ming, and Paul Vitányi. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications. Springer New York, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3860-5.

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9

Li, Ming, and Paul Vitányi. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications. Springer New York, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2606-0.

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10

Li, Ming, and Paul Vitányi. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications. Springer New York, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-49820-1.

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Book chapters on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

Buhrman, Harry, Lance Fortnow, Ilan Newman, and Nikolai Vereshchagin. "Increasing Kolmogorov Complexity." In STACS 2005. Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-31856-9_34.

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2

Souto, André. "Kolmogorov Complexity Cores." In Programs, Proofs, Processes. Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13962-8_42.

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3

Uspensky, Vladimir A. "Why Kolmogorov Complexity?" In Complex Systems. Springer Netherlands, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-010-0920-1_5.

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4

Watanabe, Osamu. "Introduction." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_1.

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5

Allender, Eric. "Applications of Time-Bounded Kolmogorov Complexity in Complexity Theory." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_2.

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6

Book, Ronald V. "On Sets with Small Information Content." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_3.

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7

Juedes, David W., and Jack H. Lutz. "Kolmogorov Complexity, Complexity Cores, and the Distribution of Hardness." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_4.

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8

Longpré, Luc. "Resource Bounded Kolmogorov Complexity and Statistical Tests." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_5.

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9

Uspensky, Vladimir A. "Complexity and Entropy: An Introduction to the Theory of Kolmogorov Complexity." In Kolmogorov Complexity and Computational Complexity. Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-77735-6_6.

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10

Balcázar, José Luis, Josep Díaz, and Joaquim Gabarró. "Resource-Bounded Kolmogorov Complexity." In Structural Complexity II. Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-75357-2_11.

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Conference papers on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

Mosterín, Jesús. "Kolmogorov Complexity." In Proceedings of the Annual Meeting of the International Academy of the Philosophy of Science. WORLD SCIENTIFIC, 2002. http://dx.doi.org/10.1142/9789812776617_0005.

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2

Trachtenberg, Ari. "Empirical Kolmogorov Complexity." In 2018 Information Theory and Applications Workshop (ITA). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ita.2018.8503120.

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3

Li, M., and P. M. B. Vitanyi. "Two decades of applied Kolmogorov complexity: in memoriam Andrei Nikolaevich Kolmogorov 1903-87." In [1988] Proceedings. Structure in Complexity Theory Third Annual Conference. IEEE, 1988. http://dx.doi.org/10.1109/sct.1988.5265.

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4

Zhang, Zhengyun, and George Barbastathis. "Coherence Synthesis and Kolmogorov Complexity." In Digital Holography and Three-Dimensional Imaging. OSA, 2013. http://dx.doi.org/10.1364/dh.2013.dw2a.4.

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5

Allender, E., and O. Watanabe. "Kolmogorov complexity and degrees of tally sets." In [1988] Proceedings. Structure in Complexity Theory Third Annual Conference. IEEE, 1988. http://dx.doi.org/10.1109/sct.1988.5269.

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6

Wang, Fanggang, Rongtao Xu, and Zhangdui Zhong. "Low complexity Kolmogorov-Smirnov modulation classification." In 2011 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/wcnc.2011.5779375.

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7

Spracklin, L. M., and L. V. Saxton. "Filtering Spam Using Kolmogorov Complexity Estimates." In 21st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (AINAW'07). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/ainaw.2007.184.

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8

Ilic, Velimir M., and Zoran H. Peric. "Kolmogorov complexity of spherical vector quantizers." In 2008 9th Symposium on Neural Network Applications in Electrical Engineering (NEUREL 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/neurel.2008.4685558.

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9

Catt, Elliot, and Michael Norrish. "On the formalisation of Kolmogorov complexity." In CPP '21: 10th ACM SIGPLAN International Conference on Certified Programs and Proofs. ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3437992.3439921.

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10

S. Resende, João, Marco Almeida, Rolando Martins, and Luís Antunes. "A Kolmogorov Complexity for multidisciplinary domains." In Entropy 2021: The Scientific Tool of the 21st Century. MDPI, 2021. http://dx.doi.org/10.3390/entropy2021-09755.

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Reports on the topic "Kolmogorov, Complexité de"

1

Troisi, Louis R. Clustering Systems with Kolmogorov Complexity and MapReduce. Defense Technical Information Center, 2011. http://dx.doi.org/10.21236/ada547540.

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