Cet article a été traduit en utilisant un traducteur automatique et peut contenir des erreurs.

Ming Li

Mathématiques pures et appliquées

A appliqué la théorie de complexité de Kolmogorov

Li joue un rôle principal en développant et en démontrant la puissance de la complexité de Kolmogorov, une théorie sur la notion d'aléatoire. La complexité de Kolmogorov d'un objet indique à quel point cet objet peut brièvement être décrite. Elle a des applications dans la programmation, l'intelligence artificielle, la théorie de l'information, les statistiques et les domaines reliés. Le livre de Li (co-écrit avec Paul Vitányi), An introduction to Kolmogorov Complexity and its Applications, était le premier livre complet dans ce domaine et il est employé pour enseigner des cours de deuxième et de troisième cycle partout dans le monde. La puissance de la complexité de Kolmogorov est qu'elle permet aux scientifiques de mesurer l'aspect aléatoire de différents objets d'une façon objective et absolue, qui est impossible à faire en utilisant la théorie classique des probabilités. Par exemple, en informatique il est souvent nécessaire de déterminer comment rapidement un certain programme fonctionne. En utilisant des méthodes conventionnelles, cette tâche est très difficile parce que le programme doit être exécuté avec un grand nombre d'entrées, chaque résultat doit en être analysé, et il faut calculer un temps moyen de fonctionnement. En utilisant la complexité de Kolmogorov, seulement une entrée est nécessaire pour faire l'analyse. Un des projets de recherche courants de Li (dont l'étude de l'apprentissage par les machines et la biologie computationelle), consiste à étendre l'utilisation de la complexité de Kolmogorov à l'analyse des programmes informatiques, le séquençage de l'ADN, la physique et l'informatique. D'autres chercheurs suivent son exemple.

Source : CRSNG

Carrière