Часть II. Начала дискретной математики. SQL, Комбинаторика, Тервер за 15 минут. SQL, EBNF, XPATH в 480 LOC

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. MasterMentor 28 минут назад Часть II. Начала дискретной математики. SQL, Комбинаторика, Тервер за 15 минут.

SQL, EBNF, XPATH в 480 LOC Средний 60 мин 859 Математика * Алгоритмы * SQL * JavaScript * Изучение языков Туториал (Серия: Сельскому учителю в помощь)Оглавление***Вступление Раздел: переход к математикеГлазами математика: объяснение, генезисПредикаты: переход от объектов физики к образам математикиО точности языка Раздел: дискретные множестваДискретные множества или «ассемблер» числовой математикиИнженерная математика, полнота и детерминизмКольца и поля в эвмЭлементы комбинаторики. Декартово произведениеЭлементы комбинаторики. БулеанОтношениеОпределение функции отношениемВычислимость функцииКомпозиция функций в алгоритмах и схемотехнике Раздел: графыГрафыСоответствие «граф (математика) – языки (инеженерия)»Граф на языке halftoneОбходы ографа «дерево» Раздел: комбинаторная математикаРеляционная алгебра.

Технические детали

SQL за 15 минутКомбинаторика на SQL за 15 минутТеория вероятностей на SQL за 15 минут Раздел: JavaScriptИсторическая справкаКлючевые идеиПолноценный SQL, EBNF, XPATH в 80-480 строк кода Раздел: практика Практика ЛитератураВСТУПЛЕНИЕ┼┼┼┼┼┼┼┼┼▄▀▀▀▄▄▄▄▄▄▄▀▀▀▄┼┼┼┼┼┼┼┼ ┼┼┼┼┼┼┼┼┼█▒▒░░░░░░░░░▒▒█┼┼┼┼┼┼┼┼ ┼┼┼┼┼┼┼┼┼┼█░░█░░░░░█░░█┼┼┼┼┼┼┼┼┼ ┼┼┼┼┼┼─▄▄──█░░░▀█▀░░░█──▄▄─┼┼┼┼┼ ┼┼┼┼┼┼█░░█─▀▄░░░░░░░▄▀─█░░█┼┼┼┼┼ ┼┼┼██░██░████░██░░░██░░░█████┼┼┼ ┼┼┼██▄██░██▄▄░██░░░██░░░██░██┼┼┼ ┼┼┼██▀██░██▀▀░██░░░██░░░██░██┼┼┼ ┼┼┼██░██░████░████░████░█████┼┼┼ Для строительства компиляторов, нам нужны начала математики. Из них, как мы убедимся, проистекает добрая половина понимания и всех наших работ. В частности, без начал не понять лямбда-исчисление Чёрча, которое мы рассмотрим и применим на этапе работы с AST.

РАЗДЕЛ: ПЕРЕХОД К МАТЕМАТИКЕ1. ГЛАЗАМИ МАТЕМАТИКА: ОБЪЯСНЕНИЕ, ГЕНЕЗИСВ 1960-е – нет избыточности. Высчитывается каждый такт процессора и сантиметр бумаги, дороги.

Мозг работает как оптимизирующий компилятор. Ученые того времени (Шеннон, Винер, фон Нейман) были одновременно математиком, инженером и философом. Они верили, что законы логики в ламповой ЭВМ соответствовали законам нейронов в мозгу.

Отраслевые последствия

Это давало им право писать о технике как о живом организме. Они искали математический скелет во всём: в языке, в клетке мозга, в обществе. Любое знание детерминировано: при тех же входных данных мы получаем тот же результат.

«Объяснение» соответствует направленному графу DAG Directed Acyclic Graph, в узлы которого положены факты и понятия, а в рёбра – связи над ними. Потерю узлов, назовём «пробелами», потерю ребер – «разрывами в логике» объяснения. Если вы не можете начертить маршрут от аксиомы к выводу, вы не знаете предмета.

«Генезис» – это ориентированный граф DAG, показывающий зарождение и видоизменение объекта во времени (эволюцию, мутации, слияния и разделения объекта на временной шкале). В науках графы генезиса применяют: генетики, вирусологи, эволюционные биологи, историки-лингвисты.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.