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大小无更改 、 2023年2月21日 (二) 11:23
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  全部内容,请点击下载:[http://www.swarma.net/download.php?id=364 一般意义的计算机]<br><br>
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===第二堂课——控制与信息理论===
 
===第二堂课——控制与信息理论===
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  我会简单地介绍McCulloch & Pitts的神经网络以及图灵的工作。因为它们各自代表了一种重要的研究方式:组合方法和整体方法。McCulloch & Pitts描述了一套方法,由非常简单的零件组成复杂结构。因此只需要对底层的零件作公理化定义就可以得到非常复杂的组合;图灵则是对于整个自动机进行了公理化的定义,他仅仅定义了自动机的功能,并没有涉及到具体的零件。 <br>
 
  我会简单地介绍McCulloch & Pitts的神经网络以及图灵的工作。因为它们各自代表了一种重要的研究方式:组合方法和整体方法。McCulloch & Pitts描述了一套方法,由非常简单的零件组成复杂结构。因此只需要对底层的零件作公理化定义就可以得到非常复杂的组合;图灵则是对于整个自动机进行了公理化的定义,他仅仅定义了自动机的功能,并没有涉及到具体的零件。 <br>
 
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  全部内容,请点击下载:[http://www.swarma.net/download.php?id=366 控制与信息理论]<br><br>
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===第三堂课——信息的统计理===
 
===第三堂课——信息的统计理===
 
'''摘要:'''<br>  
 
'''摘要:'''<br>  
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  为了允许错误作为一种独立的逻辑对象存在,我们不应该再以严格的方式表述公理,也就是说,公理不应该写成:“如果A和B发生,C就会发生”这样的形式;而是“如果A和B发生,一定的概率下C会发生,也有一定的概率D会发生,等等”的形式。换句话说,每种给定情况下,都会有不同的结果,各自以不同的概率发生。从数学上说,我们可以简单地写出一个概率矩阵,说明各种状态之间发生转换的对应概率为何。你可以把问题写成这样“如果A和B已经发生,接下去发生C的概率有多大?”。这个概率矩阵就给出了一套以概率表示的逻辑系统。无论人工还是自然自动机,只要牵涉概率,都应该放到这个框架下研究【原可参见冯纽曼的论文:《概然逻辑:用不可靠的元件组装可靠的系统(Probabilistic Logics and the Synthesis of Reliable Organs from Unreliable Components)》】。我接下来会谈到为何遇到复杂系统时候,我们就必须放弃严格逻辑而改用概然逻辑系统的原因【假如单个元件出故障的概率固定,那么自动机越是复杂系统崩溃的可能性也越大】<br>
 
  为了允许错误作为一种独立的逻辑对象存在,我们不应该再以严格的方式表述公理,也就是说,公理不应该写成:“如果A和B发生,C就会发生”这样的形式;而是“如果A和B发生,一定的概率下C会发生,也有一定的概率D会发生,等等”的形式。换句话说,每种给定情况下,都会有不同的结果,各自以不同的概率发生。从数学上说,我们可以简单地写出一个概率矩阵,说明各种状态之间发生转换的对应概率为何。你可以把问题写成这样“如果A和B已经发生,接下去发生C的概率有多大?”。这个概率矩阵就给出了一套以概率表示的逻辑系统。无论人工还是自然自动机,只要牵涉概率,都应该放到这个框架下研究【原可参见冯纽曼的论文:《概然逻辑:用不可靠的元件组装可靠的系统(Probabilistic Logics and the Synthesis of Reliable Organs from Unreliable Components)》】。我接下来会谈到为何遇到复杂系统时候,我们就必须放弃严格逻辑而改用概然逻辑系统的原因【假如单个元件出故障的概率固定,那么自动机越是复杂系统崩溃的可能性也越大】<br>
 
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  全部内容,请点击下载:[http://www.swarma.net/download.php?id=367 信息的统计理论]<br><br>
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===第四堂课——大数之道===
 
===第四堂课——大数之道===
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===第五堂课:复杂自动机的一些考量——层次和进化问题===
 
===第五堂课:复杂自动机的一些考量——层次和进化问题===

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