Informatik und künstliche Intelligenz als multifraktales System

Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Multifraktalität und erklärt, wie sich moderne Rechensysteme von traditionellen linearen Systemen unterscheiden. Es wird erörtert, wie Internetverkehr, neuronale Netze, Cloud-Infrastrukturen, verteilte Datenbanken und Systeme der künstlichen Intelligenz hochgradig unregelmäßige und anpassungsfähige Rechenmuster über mehrere Skalen hinweg erzeugen.Die mathematischen Grundlagen der Multifraktalitäts-Theorie werden durch detaillierte Erörterungen von Skalierungsgesetzen, Potenzgesetz-Beziehungen, fraktalen Dimensionen und multifraktalen Spektren entwickelt. Diese mathematischen Werkzeuge bieten einen Rahmen für die Analyse nichtlinearer Berechnungskomplexität und skalenabhängigen Systemverhaltens.Ein wichtiger Schwerpunkt des Buches ist die Untersuchung künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Architekturen als multifraktale Systeme. Das Buch erklärt, wie hierarchisches Lernen, nichtlineare Aktivierungen, adaptive Optimierung und dynamische Merkmalsextraktion ein mehrskaliges Rechenverhalten erzeugen, das natürlichen komplexen Systemen ähnelt.Das Buch untersucht außerdem den Internetverkehr und die Netzwerktopologie und zeigt, wie Kommunikationssysteme Selbstähnlichkeit, weitreichende Abhängigkeit, burstartige Verkehrsmuster und skalenfreie Strukturen aufweisen.