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算法信息理论是将信息理论和概率思想应用于递归功能理论的框架。算法信息理论的主要概念之一是有限的二进制字符串s的程序大小复杂性（或kolmogorov复杂性）h（s），它定义为通用自我自我阐述的杜松疲劳的最短二进制程序的长度。根据定义，可以将h（s）视为单个有限二进制字符串s的信息内容。实际上，算法信息理论正是经典信息理论的形式特性（参见Chaitin [3]）。程序大小复杂性的概念在表征有限或有限的二进制字符串的随机性方面起着至关重要的作用。在[3]中，Chaitin引入了停止概率ω，作为有限二进制字符串的随机示例。他的ω被定义为通用自我启动的图灵机U停止的概率，并且在算法 - MIC信息理论的当数学发展中起着核心作用。ω的基础两个膨胀的第一位解决方案，解决了一个不大于n的程序的停止问题。通过此属性，ω的基础两张扩展显示为有限的二进制字符串。在[7，8]中，我们通过
算法信息理论的统计机械解释
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