This paper expands upon existing and introduces new formulations of Bennett's logical depth. In previously published work by Jordon and Moser, notions of finite-state depth and pushdown depth were examined and compared. These were based on finite-state transducers and information lossless pushdown compressors respectively. Unfortunately a full separation between the two notions was not established. This paper introduces a new formulation of pushdown depth based unary-stack pushdown compressors. This improved formulation allows us to do a full comparison by demonstrating the existence of sequences with high finite-state depth and low pushdown depth, and vice-versa. A new notion based on the Lempel-Ziv 78 algorithm is also introduced. Its difference from finite-state depth is shown by demonstrating the existence of a Lempel-Ziv deep sequence that is not finite-state deep and vice versa. Lempel-Ziv depth's difference from pushdown depth is shown by building sequences that have a pushdown depth level of roughly $1/2$ but low Lempel-Ziv depth, and a sequence with high Lempel-Ziv depth but low pushdown depth. Properties of all three notions are also discussed and proved.


翻译:本文扩展了已有的Bennett逻辑深度, 并引入了新的公式。 在Jordon 和 Moser 先前出版的著作中, 对有限状态深度和推下深度的概念进行了研究和比较。 这些概念分别基于有限状态传感器和信息无损推下压缩器。 不幸的是, 这两条概念之间没有完全分离。 本文引入了基于 unary- stack 推下压缩压缩机的推下深度新公式。 这个改进的公式让我们能够进行充分比较, 展示存在高度有限状态深度和低推下深度的序列, 反之亦然。 基于 Lempel- Ziv 78 算法的新概念也被引入。 其与有限状态深度的区别表现是, 表明存在一个非有限状态深度和反之亦然的Lampel- Ziv 深度。 Lempel- Ziv 深度与推下深度的差别表现在建筑顺序上, 其推下深度水平约为1/2美元, 但低 柠普尔- Ziv 深度和 反向下深度的顺序也得到了验证。 所有三种概念的属性都得到了证实。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
12+阅读 · 2019年4月9日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员