Questions tagged «induction»

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如何在输入字符串的长度上使用归纳法编写证明?
在我的计算机理论课程中,我们遇到的许多问题都涉及对输入字符串的长度进行归纳,以证明有关有限自动机的陈述。我了解数学归纳法,但是当琴弦开始演奏时,我会被绊倒。如果有人会逐步进行这样的证明,我将非常感激。 这是一个示例问题(Hopcroft和Ullman第3版的练习2.2.10): 考虑具有以下过渡表的DFA: 0 1 ________ -> A | AB * B | BA 非正式地描述此DFA接受的语言,并通过对输入字符串的长度进行归纳来证明您的描述正确。 这是本书中已回答的问题,所以我不是在找人做作业。我只需要有人直接向我解释。 图书的答案:( 从此处获取) 自动机告诉看​​到的1的数目是偶数(状态A)还是奇数(状态B),在后一种情况下可以接受。这是对| w |的简单归纳。当且仅当w具有偶数1时才显示dh(A,w)=A。基础:| w | =0。然后,w,空字符串肯定具有偶数1,即零1,并且δ-hat(A,w)=A。 归纳法:假设语句小于w。然后w = za,其中a为0或1。 情况1: a =0。如果w的偶数为1,则z也是如此。根据归纳假设,δ-hat(A,z)=A。DFA的跃迁告诉我们δ-hat(A,w)=A。如果w具有1的奇数,则z也是如此。根据归纳假设,δ-hat(A,z)= B,而DFA的跃迁告诉我们δ-hat(A,w)=B。因此,在这种情况下,δ-hat(A,w)=如果且仅当w的偶数为1时为a。 情况2: a =1。如果w的偶数为1,则z的奇数为1。根据归纳假设,δ-hat(A,z)=B。DFA的跃迁告诉我们δ-hat(A,w)=A。如果w的奇数为1,则z的偶数为。 1。根据归纳假设,δ-hat(A,z)= A,而DFA的跃迁告诉我们δ-hat(A,w)=B。因此,在这种情况下,δ-hat(A,w )=当且仅当w的偶数为1时=A。 我知道如何证明使用归纳法。我对构建字符串的工作方式感到困惑。我对加粗的部分感到困惑。我不明白他们是如何提出的/它实际上如何证明接受的内容/它是如何归纳的。∑ni=0i=n(n+1)2∑i=0ni=n(n+1)2\sum_{i=0}^{n}i = \frac{n(n+1)}{2} 顺便说一下,δ-hat是扩展的转移函数。

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路径归纳是否具有建设性?
我正在阅读HoTT的书,并且很难理解路径归纳法。 当我查看1.12.1节中的类型时: ind=A:∏C:∏x,y:A(x=Ay)→U((∏x:AC(x,x,reflx))→∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p)),ind=A:∏C:∏x,y:A(x=Ay)→U((∏x:AC(x,x,reflx))→∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p)),\text{ind}_{=_A}:\prod_{C:\prod\limits_{x,y:A}(x=_Ay)\to \mathcal{U}} \left( \left(\prod_{x:A}C(x,x,\text{refl}_x)\right) \to \prod_{x,y:A}\prod_{p:x=_Ay} C(x,y,p) \right), 对于理解这意味着什么,我没有任何问题(我只是从内存中写出类型,以进行检查)。 下一个问题是我的问题: with the equalityind=A(C,c,x,x,reflx):≡c(x)with the equalityind=A(C,c,x,x,reflx):≡c(x)\text{with the equality}\quad \text{ind}_{=_A}(C,c,x,x,\text{refl}_x):\equiv c(x) 我的第一印象是,这最后一个表达式不限定所得到的函数f:∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p),f:∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p),f:\prod_{x,y:A}\prod_{p:x=_Ay} C(x,y,p), 但仅陈述其性质。 这与先前的归纳原理indA×BindA×B\text{ind}_{A\times B},indA+BindA+B\text{ind}_{A+B}或示例形成对比indNindN\text{ind}_\mathbb{N}- 为这些元素定义了方程式 -我们确实知道在给定前提的情况下如何构造结果函数。这与本章所提到的类型理论的“建设性”是一致的。 回到ind=Aind=A\text{ind}_{=_A},我对它(未定义)的事实感到怀疑。指出元素fff 刚刚存在似乎与本章的其余部分格格不入。实际上,第1.12.1节似乎强调我的印象是错误的,我们实际上已经定义了 ... 的函数 f:∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p),f:∏x,y:A∏p:x=AyC(x,y,p),f:\prod_{x,y:A}\prod_{p:x=_Ay} C(x,y,p),由下式定义 从路径感应c:∏x:AC(x,x,reflx)c:∏x:AC(x,x,reflx)c:\prod_{x:A}C(x,x,\text{refl}_x),而且 满足 ...f(x,x,reflx):≡c(x)f(x,x,reflx):≡c(x)f(x,x,\text{refl}_x):\equiv c(x) 这使我完全困惑,但是我觉得这一点对于所有进一步的发展都非常重要。那么,应该选择的两个读数中的哪个?或者,也许我错过了一些重要的微妙之处,答案是“都不”? ind=Aind=A\text{ind}_{=_A}


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什么是感应感应?
什么是感应感应? 我发现的资源是: 第5.7章末尾的HoTT书。 nLab的文章 一篇名为归纳-归纳定义的论文 该博客文章还提到了归纳-归纳类型 前两个参考资料对我来说太简短了,后两个参考文献太技术性了。有人能用外行的术语解释吗?如果有Agda代码,那就更好了。

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试图了解此Quicksort正确性证明
该证明是归纳证明,其内容如下: P(n)是“快速排序对长度为n的每个输入数组正确排序”的断言。 基本情况:每个长度为1的输入数组都已排序(P(1)成立) 归纳步骤:修复n => 2.修复一些长度为n的输入数组。 需要说明:如果对于所有k <n,P(k)成立,那么P(n)也成立 然后,他绘制围绕某个枢轴p划分的数组A。因此,他绘制了p,并将数组<p的部分称为第一部分,将> p的部分称为第二部分。部分1的长度= k1,部分2的长度为k2。通过“分区”子程序的正确性证明(之前已证明),枢轴p缠绕在正确的位置。 通过归纳假设:第1,第2部分通过递归调用正确排序。(使用P(K1),P(k2)) 所以:在递归调用之后,整个数组都将正确排序。 QED 我的困惑:我很难确切地看到这如何证明它的正确性。因此,我们假设P(k)确实适用于所有自然数k <n。 到目前为止,我看到的大多数归纳证明都类似:证明基本情况,并证明P(n)=> P(n + 1)。他们通常还涉及某种代数运算。这个证明似乎有很大的不同,我不理解如何将归纳概念应用到它。我可以合理地推断出Partition子例程的正确性是关键。因此,其正确性的理由如下:我们知道,每个递归调用都会围绕枢轴对数组进行分区。然后,该支点将处于其应有的位置。然后,每个子数组将进一步围绕枢轴进行划分,然后该枢轴将处于其正确位置。这样一直进行下去,直到得到长度为1的子数组,该数组被简单地排序了。 但是然后我们不假设P(k)满足所有k <n...。实际上我们正在展示它(因为Partition子例程将始终将一个元素置于其合法位置。)我们不是假设P (k)持有所有k
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