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Algorithmic Specified Complexity in the Game of Life

机译:生命游戏中算法指定的复杂性

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摘要

Algorithmic specified complexity (ASC) measures the degree to which an object is meaningful. Neither fundamental Shannon nor Kolmogorov information models are equipped to do so. ASC uses performance context in an information theoretic framework to measure the degree of specified complexity in bits. To illustrate, we apply ASC to Conway’s to differentiate patterns designed by programmers from those originating by chance. A variety of machines created by Game of Life hobbyists, as expected, exhibit high ASC thereby corroborating ASC’s efficacy.
机译:算法指定的复杂度(ASC)衡量对象有意义的程度。基本的Shannon信息模型和Kolmogorov信息模型都没有做到这一点。 ASC在信息理论框架中使用性能上下文来测量指定的复杂度(以位为单位)。为了说明这一点,我们将ASC应用于Conway,以区分程序员设计的模式与偶然产生的模式。正如预期的那样,“生活游戏”爱好者创建的各种机器都具有很高的ASC,从而证实了ASC的功效。

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