邏輯深度的量化研究

給定自然數(shù)s,令K(x)表示數(shù)據(jù)x的Kolmogorov復(fù)雜度,若長度不大于K(x)+s的程序均無法用少于t步的運(yùn)行生成x,則稱t最大值x在顯著因子s下的邏輯深度。

R(n)代表任一超指數(shù)增長的遞歸函數(shù)(例如Ackermann函數(shù)),定義下列程序Exclude(n)

運(yùn)行全體長度小于n-1的程序至多R(n)步,收集其中停機(jī)者的全部輸出,匯總為集合A。

于是,生成集合A需要上述程序和數(shù)據(jù)n,總長度為\log n+C 。集合A中的元素?zé)o法多于定義中的程序,故A的大小不超過2的n-1次方。

任給一恒小于這一上界的增函數(shù)f(n),則不在A中且長度不超過nx總數(shù)不小于2的n-1次方,從而大于 f(n)。因此,若按字母序列出前 f(n)個不在A中的數(shù)據(jù),其長度均不超過n。

據(jù)此我們構(gòu)造下列程序(包含可變參數(shù)n,K):

調(diào)用Exclude(n)生成集合A,然后依字母序枚舉不在A中的元素,輸出其中第K個。要求K\leq f(n)

我們注意到,需要輸入的長度是\log n+\log K+C,代入上述約束得最終程序長度不超過\log n+\log f(n)+C。

我們選取f(n)使得:\log  f(n)\leq n-(\log n+s +1+C)

則總長度不大于n-s-1。

于是,我們用不大于n-s-1的信息量可以輸出一個不在A中的數(shù)據(jù)。但這種數(shù)據(jù)無法用小于n-1的信息量在R(n)步內(nèi)輸出(否則它就會落入A中)。從而這些數(shù)據(jù)的邏輯深度至少是R(n),顯著因子為s。

此類數(shù)據(jù)的個數(shù)就是K值的上限f(n),根據(jù)選取它的條件可以得知:無論R(n)是增長多快的遞歸函數(shù),長度上限n的數(shù)據(jù)中都有2的n-(\log n+s +1+C)次方個案例達(dá)到所要求的邏輯深度!

由于長度不超過n的數(shù)據(jù)(含空串)共O(2^n)個,我們根據(jù)上式可知,無論我們將增長多快的遞歸函數(shù)作為“爆炸式增長”的標(biāo)準(zhǔn),長度不超過n的數(shù)據(jù)中都會有\Theta (1/n)的比例發(fā)生“深度爆炸”,達(dá)到天文數(shù)字的邏輯深度。這一特征可稱作邏輯深度特有的長度反比律。

推論:全體長度不超過n的數(shù)據(jù)的平均邏輯深度隨n的增長快于n的任意遞歸增函數(shù)。

同理可知,將顯著因子s增大可以指數(shù)地減少這些邏輯極深數(shù)據(jù)的比例。這也是它這一名稱的來由。

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