Курс на Stepik
Обложка курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта» на Stepik
Бесплатно

Теория соседства и задачи искусственного интеллекта 4.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Теория соседства посвящена описанию графовых структур через введение на них структуры соседства. Такой подход позволяет решать основные задачи искусственного интеллекта. Ссылка на книгу Теория соседства: https://www.researchgate.net/publication/371408887_TEORIA_SOSEDSTVA На английском: https://www.researchgate.net/publication/377731066_NEIGHBORHOOD_THEORY

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Учеников на курсе 174
Сертификаты, выданные на курсе «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Рейтинг курса 4.000
Уроки в курсе «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Количество уроков 27
Время прохождения курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Время прохождения курса
Обновления курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Обновления курса
Дата публикации курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Теория соседства и задачи искусственного интеллекта»Последнее обновление
Сложность hard
4.000
из 5
1 отзыв
★★★★★
0
★★★★
1
★★★
0
★★
0
0
Yuriy Basov
Yuriy Basov
1 месяц назад

В книге есть ошибки, выбрал наугад теорему, а она неверная. страница 39: Any finite metric system consisting of N elements (points) and in which ratio between maximum and minimum distances between points does not exceed √2 can be embedded into (N-1)-dimensional Euclidian space. Пример: 6 точек разбиты на две тройки, внутри каждой тройки все расстояния √2, остальные расстояния 1. Будьте крайне скептичны при изучении.

Ответ
автора
Клуб любителей математики
Клуб любителей математики
27 апреля 2026

Да, действительно - это ошибка. Обоснование Принципа Евклидова соответствия следует из того, что при проведении процедуры (квази)метризации система может быть с любой точностью приближена к правильному симплексу. А как известно, правильный симплекс, образуемый (N+1)-ой вершиной, может быть вмещен в N-мерное Евклидово пространство. Когда мы будем описывать понятие фундаментального соседства, то мы увидим, что после проведения процедуры (квази)метризации, структура соседства системы остается неизменной. А значит, такую (квази)метризованную систему, у которой отношение между максимальным и минимальным расстояниями между точками не превышает корень из 2 , мы можем рассматривать как систему, сохраняющую основные свойства Евклидовых пространств: - Проекция любого отрезка не превосходит длины его самого; - Все симплексы в такой системе имеют неотрицательный объем, что позволяет ввести естественные понятия объема и меры. Описанных двух свойств (квази)метризованных систем будет вполне достаточно для реализации приближенных алгоритмов.