Синтез согласованных линейных оптимизационных моделей по прецедентной информации: подход на основе колмогоровской сложности

Авторы: 
Журнал: 
Страница: 
13
УДК: 
519.95
В статье изложен подход к анализу линейных оптимизационных моделей, построенных по прецедентной начальной обучающей информации. В предположении, что все числовые параметры являются рациональными и ограничены разрядной сеткой компьютера, получены оценки колмогоровской сложности и неслучайности извлечения модели из данных как эмпирической закономерности.  
info_eng: 
In the paper, approach is expounded to the analysis of the linear optimization models built on precedent initial learning information. In supposition, that all numerical parameters are rational and limited by the bit net of computer, estimations of Kolmogorov’s complexity and nonrandomness of extraction of model as empirical regularity are got from the sample.