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论大数据代数(BDA):大数据科学与工程的分析方法

         

摘要

大数据科学和系统的基础研究推动了大数据数学理论的产生。本文引出大数据科学和工程的一种严格分析方法:大数据代数(BDA)从提取各种大数据系统的共同模式中形式地导出大数据科学的数学模型。BDA揭示了任何大数据系统是一种超越传统纯数字的新型递归类型化超结构(RTHS)。基于大数据的递归超结构,创建了一组严格的代数算子,用于对大数据系统的建模、分析、综合和认知学习。这一基础研究建立了一个大数据科学的理论架构,其为解释大数据的原理和性质及其在大数据工程中的形式推理提供了一个方法论基础。

著录项

  • 来源
    《科技导报》 |2020年第3期|47-67|共21页
  • 作者

    WANG Yingxu; 靳瑾;

  • 作者单位

    清华大学大数据系统软件国家工程重点实验室;

    北京100084;

    清华大学北京信息科学与技术国家研究中心;

    北京100084;

    国际认知信息学与认知计算学会/卡尔加里大学电气与计算机工程系;

    Schulich工程学院;

    Hotchkiss脑科学研究所;

    加拿大卡尔加里T2N 1N4;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP311.13;
  • 关键词

    大数据; 数学模型; 递归超结构; 代数; 算法;

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