Исследователи из Уральского федерального университета (УрФУ, Екатеринбург) и университетов Уппсалы (Швеция) и Радбауд (Нидерланды) разработали универсальный машинный алгоритм, с помощью которого можно количественно, одним числом, оценивать сложность любой двухмерной или трёхмерной системы. Они успешно применили метод для точного обнаружения фазовых переходов магнитных материалов по разной сложности начального и конечного состояний. Однако алгоритм способен также работать с изображениями, видео, музыкой, нейросетевыми алгоритмами распознавания образов, квантовыми и другими системами. В статье, опубликованной в журнале PNAS, авторы утверждают, что предлагаемая схема намного проще и дешевле стандартных методов, основанных на вычислении корреляционных функций или с использованием методов машинного обучения...
Как измерить сложность?
Интуитивное понимание сложности систем и процессов присуще любому человеку. Например, каждый легко может различить сложность двух рисунков, исходя из непохожести их элементов друг на друга и количества различающихся деталей. Это ключевая информация для человеческого мозга, позволяющая различать объекты примерно одинакового размера и формы. Но как оцифровать представление о сложности объекта и выразить его математически? Ведь потребность в математической характеристике, должным образом отражающей сложность иерархических неслучайных структур, существует во многих областях науки, от физики и геологии до социальных наук.
Продолжение статьи читайте в номере журнала
Журнал добавлен в корзину.
Оформить заказ
Оформить заказ
