算法信息论 编辑
算法信息论是使用理论计算机科学的工具，研究复杂性概念的学科领域。它是信息理论的一环，关注计算与信息之间的关系。按照Gregory Chaitin的说法，它是“把香农的信息论和图灵的可计算论放在调酒杯使劲摇晃的结果。”
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安德雷·尼古拉耶维奇·柯尔莫哥洛夫，俄国数学家，主要研究概率论、算法信息论、拓扑学、直觉主义逻辑、紊流、经典力学和计算复杂性理论，最为人所道的是对概率论公理化所作出的贡献。他曾说：“概率论作为数学学科，可以而且应该从公理开始建设，和几何、代数的路一样”。
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在计算机科学中的算法信息论，柴廷常数或停机的概率是一个实数，非正式地来讲，所表示的是随机的程式将会停止的概率。这些数字是从一个格雷戈里·柴廷制作的构造。
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在算法信息论中，一个对象比如一段文字的柯氏复杂性是衡量描述这个对象所需要的信息量的一个尺度。柯氏复杂性是由安德雷·柯尔莫哥洛夫于1963年发现，所以用他的名字命名。
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