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2024-11-30 10:32:00
左: 元のアレシボ メッセージは再構築されることを意図していましたが、プエルトリコのアレシボにある電波望遠鏡から線形ストリームとして送信されました。 1,679 ビットは、73 行の 23 列に配置されることを意味しており、23 と 73 は 2 つの素数で、掛け合わせると 1,679 になります。右: ストリームが 23 行 73 列に配置されると、メッセージの元の視覚的解釈が混乱し、その結果、統計的にランダムに近い数値が得られる可能性があります。私たちが示しているのは、メッセージがまだそこに隠されていて、アルゴリズムによるデコンボリューションによって解読できるということです。 — cs.CL
情報理論、測度理論、および理論的コンピューター科学の原理に基づいて、特にゼロ知識一方向通信チャネルにおける、コード化理論への幅広い応用を備えた一変量信号のデコンボリューション手法を紹介します。事前の知識がなく、返信メッセージも送信できない未知の発生源。
任意の受信信号からの私たちの多次元空間再構成方法は、符号化/復号化スキーム、計算モデル、プログラミング言語、形式理論、アルゴリズムの複雑さの近似の計算可能 (または半計算可能) 方法に対して不可知であることが証明されています。およびイベントの任意に選択された (計算可能な) 確率尺度。
この方法は、任意に仮定された事前確率分布とは独立したモデルの汎用モデルを構築できる汎用人工知能へのアプローチの原理に由来しています。
非ランダムデータをデコードするこの最適かつ普遍的な方法は、信号処理、因果関係のデコンボリューション、位相的および幾何学的特性のエンコード、暗号化、バイオおよびテクノシグネチャの検出に応用できると我々は主張します。
左上: ほとんどの可能なパーティションは、対応する複雑度が高く、ランダムに出現する構成となり、測定可能なランダム性を示しています。下: 一部のパーティションは、元のエンコードされた意味に近似します (右から 3 番目)。他の構成では、画像の複雑さの値が高くなります。この一連の画像は、正しい 2 次元構成 (つまり、パーティション) のほぼ付近にある画像を示しており、低複雑性への高速な収束を示しています。右上: 異なる構成にわたって異なる情報インデックスを使用することにより、下向きのスパイクは、低複雑性のイメージに対応するメッセージ (イメージ) 構成を示します。これにより、事前知識に依存しない客観的な方法でメッセージの元のエンコーディングを推測できるようになります。さまざまな測定の中で、長距離の古典的な情報 (エントロピー) と短距離のアルゴリズム確率に基づく測定を組み合わせた BDM は、この点で最も感度が高く正確です。従来の圧縮とエントロピーも、上位のスパイク候補の中で適切な構成を示しています。ノイズ対信号の比率は、長さと高さの両方について元の画像サイズを 6 倍することにより、隠れた構造を優先して増幅されました。 — cs.CL
ヘクター・ゼニル、フェリペ・S・アブラアン
コメント: arXiv:2303.16045 はこの論文に基づいています。 arXiv 管理者メモ: arXiv:2303.16045 と大幅なテキストの重複があります。
科目: 情報理論 (cs.IT)。計算と言語 (cs.CL);暗号化とセキュリティ (cs.CR);情報検索 (cs.IR);統計理論（数学.ST）
引用: arXiv:2405.07803 [cs.IT] (または arXiv:2405.07803v2 [cs.IT] このバージョンの場合)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.07803
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投稿履歴
From: フェリペ・S・アブラハオ
[v1] 2024 年 5 月 13 日 (月) 14:45:08 UTC (2,251 KB)
[v2] 2024 年 5 月 18 日土曜日 01:24:24 UTC (10,146 KB)
https://arxiv.org/abs/2405.07803
宇宙生物学、SETI、
#最初の情報理論原理に基づく非ランダム #データの幾何学的特性の解読