10.14489/vkit.2024.08.pp.032-042

DOI: 10.14489/vkit.2024.08.pp.032-042

Коновалов В. А.
СПОСОБ СИНТЕЗА ТОПОСА ХЕШЕЙ В КАТЕГОРНОЙ cN-СХЕМЕ АЛГОРИТМА МАРКОВА. Часть 1
(с. 32-42)

Аннотация. Выделена в отдельное исследование идея синтеза топоса хешей в одном из возможных вариантов алгоритма Маркова из состава гомологии этого алгоритма. Топос хешей рассматривается как альтернатива известному дереву хешей, активно применяемому в технологии блокчейн. Теория алгоритмов Маркова, оперирующая понятием цепочки вхождений слов друг в друга, допускает разбиение таких цепочек на блоки, адаптацию классификатора слов, обозначающих объекты, к блоку и синтез новой схемы алгоритма Маркова. Разбиение на блоки целесообразно проводить в случае необходимости переработки данных большого объема. Такие данные имеются в организационных системах, поэтому исследуются экономические взаимодействия в этих системах в целях синтеза проблемно-ориентированной подсистемы управления противодействием отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма. N-схема алгоритма Маркова с блочным разбиением данных позволяет ввести в рассмотрение четверку – состоящую из слов в упорядоченном и расширенном алфавите Маркова A^±2, номеров морфизмов N, номеров источников i и номеров-типов ω_κ в алфавите M. Разрабатываются математические методы работы с этой четверкой, в частности с использованием свертки, в качестве которой рассматриваются гамма- и хеш-функции. Применение гамма- и хеш-функций позволяет выделить из состава гомологии алгоритма Маркова строгую категорную схему, которая получила название «cN-схема алгоритма Маркова». В составе этой схемы алгоритма исследован топос хешей, вычисленный для всех слов, обозначающих объекты и составляющих топос. Теоретически показана связь алгоритмов Маркова и технологии блокчейн. В частности, установлено, что каждая цепочка вхождений слов друг в друга, рассматриваемая как категория, сформированная в разных источниках, иначе мирах, где способ их синтеза имеет признаки творческого процесса, может рассматриваться одновременно с позиций теорий категорий и алгоритмов, включающих технологию блокчейн, с учетом интуиционистских идей С. Крипке и Л. Э. Я. Брауэра.

Ключевые слова: алгоритм Маркова; блокчейн; конструктивная математика; теория категорий; теория алгоритмов; искусственный интеллект.

Konovalov V. A.
A METHOD FOR SYNTHESIZING TOPOS OF HASHES IN THE CATEGORICAL cN-SCHEME OF THE MARKOV ALGORITHM. Part 1
(pp. 32-42)

Abstract. In organizational systems, economic interactions are studied. The purpose of this study is to synthesize a problem-oriented management subsystem for combating money laundering and terrorist financing. To achieve this goal, the problem of synthesizing a constructive way of processing such interactions is solved. The method is based on the development of the N-scheme of the Markov algorithm with an output that cannot be considered normal according to Markov. This algorithm scheme allows us to consider a quadruple consisting of words in the ordered and extended Markov alphabet A^±2, morphism numbers N, source numbers i, and the alphabet M. From the N-scheme of the Markov algorithm, its categorical version is synthesized. The need for this scheme of the Markov algorithm is due to the solution of the problem of folding Markov occurrences of words into each other of large length for their more compact representation. The idea of organizing a convolution for the entire topos is tested separately. The term “topos of hashes” is introduced into scientific circulation. This topos is considered as an alternative way to represent blocks of chains of Markov occurrences. The hash topos is formed from hash trees known in blockchain technology. This idea follows from previous studies of classifiers in topos, as well as the possibility of splitting chains of Markov occurrences into blocks. The convolution is considered using gamma and hash functions. In the course of the study, it was possible to theoretically show the connection between Markov algorithms and blockchain technology, taking into account the fact that each chain of occurrences of words in each other is considered as a category, and these chains are formed in different sources, otherwise worlds, and the way they are synthesized may have signs of a creative process, then a connection was found between the theories of categories, algorithms, blockchain technology and intuitionistic models by S. Kripke and L. E. Ya. Brouwer.

Keywords: Markov Algorithm; Blockchain; Constructive mathematics; Category theory; Theory of algorithms; Artificial Intelligence.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. А. Коновалов (ОАО «Курский мясоперерабатывающий завод», Железногорск, Курская обл., Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. A. Konovalov (LLC “Kurskiy Myasopererabatyvayushij Zavod”, Zeleznogorsk, Kursk region, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Коновалов В. А. Классификатор объектов больших данных (big data) социально-экономической системы // Вестник компьютерных и информацион-ных технологий. 2022. Т. 19, № 2. C. 32 – 39. DOI 10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039
2. Коновалов В. А. Ассоциаторы в N-схеме алгоритма Маркова // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 2. C. 44 – 53. DOI: 10.14489/vkit.2023.02.pp.044-053
3. Коновалов В. А. Уточнение алфавита Маркова для представления синонимов и омонимов, обозначающих объекты больших данных социально-экономических систем. Часть 1 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 8. C. 37 – 48. DOI: 10.14489/vkit.2022.08. pp.037-048
4. Коновалов В. А. Использование алгоритмов Маркова для исследования λ-пустот в больших данных социально-экономических систем. Часть 1 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 6 C. 29 – 39 DOI 10.14489/vkit.2022.06.pp.029-039
5. Коновалов В. А. Использование алгоритмов Маркова для исследования λ-пустот в больших данных социально-экономических систем. Часть 2 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 7. C. 30 – 41. DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.030-041
6. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. М.: Наука, 1984. 432 с. (Мат. логика и ос-нования математики). 2-е изд., испр. и доп. М.: Фазис, 1996. 493 с.
7. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. Введ. 2021-01-11. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
8. Пильщиков В. Н., Абрамов В. Г., Вылиток А. А., Горячая И. В. Машина Тьюринга и алгоритмы Маркова. Решение задач: учеб.-метод. пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. М.: МГУ, 2016. 72 с.

Eng

1. Konovalov V. A. (2022). Сlassifier of big data objects of the socio-economic system. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(2), 32 – 39. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039
2. Konovalov V. A. (2023). Associators in the N-scheme of the Markov algorithm. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 20(2), 44 – 53. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2023.02.pp.044-053
3. Konovalov V. A. (2022). Refinement of the markov alphabet to represent synonyms and homonyms denoting objects of big data of socio-economic systems. Part 1. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(8), 37 – 48. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.08. pp.037-048
4. Konovalov V. A. (2022). The use of Markov algorithms for the study of λ-voids in big data of socioeconomic systems. Part 1. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(6), 29 – 39. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.06.pp.029-039
5. Konovalov V. A. (2022). The use of Markov algorithms for the study of λ-voids in big data of socioeconomic systems. Part 2. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(7), 30 – 41. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.030-041
6. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1984). Theory of algorithms. Moscow: Nauka. (Mathematical logic and foundations of mathematics). 2nd ed. Moscow: Fazis. [in Russian language]
7. Information Technology. Big data. Review and Dictionary. (2021). Standard No. GOST R ISO/MEK 20546–2021. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
8. Pil'shchikov V. N., Abramov V. G., Vylitok A. A., Goryachaya I. V. (2016). Turing machine and Markov algorithms. Solving problems: educational and methodological manual. 2nd ed. Moscow: MGU. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2024.08.pp.032-042

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2024.08.pp.032-042

and fill out the form