Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода

Important inequality is shown out in relation to Shennon mutual information on two dependent boole casual sizes. It is used for proof of estimations from below in the theory of complication oftasks of optimization and Bayesian pattern recognition procedures.

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Теорія оптимальних рішень
Дата:2006
Автор: Вагис, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2006
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84948
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода / А.А. Вагис // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2006. — № 5. — С. 10-15. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862533276610068480
author Вагис, А.А.
author_facet Вагис, А.А.
citation_txt Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода / А.А. Вагис // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2006. — № 5. — С. 10-15. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Теорія оптимальних рішень
description Important inequality is shown out in relation to Shennon mutual information on two dependent boole casual sizes. It is used for proof of estimations from below in the theory of complication oftasks of optimization and Bayesian pattern recognition procedures.
first_indexed 2025-11-24T05:55:04Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84948
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn XXXX-0013
language Russian
last_indexed 2025-11-24T05:55:04Z
publishDate 2006
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format dspace
spelling Вагис, А.А.
2015-07-17T16:31:54Z
2015-07-17T16:31:54Z
2006
Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода / А.А. Вагис // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2006. — № 5. — С. 10-15. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
XXXX-0013
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84948
519.68
Important inequality is shown out in relation to Shennon mutual information on two dependent boole casual sizes. It is used for proof of estimations from below in the theory of complication oftasks of optimization and Bayesian pattern recognition procedures.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Теорія оптимальних рішень
Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
About one informative inequality in the theory of complication of optimizations tasks and inductive conclusion procedures
Article
published earlier
spellingShingle Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
Вагис, А.А.
title Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
title_alt About one informative inequality in the theory of complication of optimizations tasks and inductive conclusion procedures
title_full Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
title_fullStr Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
title_full_unstemmed Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
title_short Об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
title_sort об одном информационном неравенстве в теории сложности задач оптимизации и процедур индуктивного вывода
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84948
work_keys_str_mv AT vagisaa obodnominformacionnomneravenstvevteoriisložnostizadačoptimizaciiiprocedurinduktivnogovyvoda
AT vagisaa aboutoneinformativeinequalityinthetheoryofcomplicationofoptimizationstasksandinductiveconclusionprocedures