Questions tagged «simulation»

有关在另一个模型中模拟一个模型的问题。这包括在任何模型中模拟现实，或在图灵机上模拟机器模型。

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如何显示两个计算模型是等效的？
我正在寻求有关如何证明两种计算模型等效的解释。我一直在阅读有关该主题的书籍，只是省略了等效证明。我对两个计算模型等效是什么有一个基本的想法（自动机视图：如果它们接受相同的语言）。还有其他考虑等效性的方法吗？如果您可以帮助我了解如何证明图灵机模型等效于lambda微积分，那就足够了。
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如何将图灵机的识别语言转换为不受限制的语法？
根据Wikipedia的这篇文章，无限制语法等效于图灵机。这篇文章指出，我可以将任何图灵机都转换为无限制的语法，但是它仅显示了如何将语法转换为图灵机。 我确实如何做到这一点并将图灵机的识别语言转换为不受限制的语法？我曾尝试用语法规则替换过渡规则，但是图灵机也可以具有许多不同的状态配置...大号LL
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图灵机的通用仿真
令为固定的时间可构造函数。fff TM的经典通用仿真结果（Hennie和Stearns，1966年）指出，有两个磁带TM 使得UUU 的描述中，TM ，和⟨M⟩⟨M⟩\langle M \rangle 输入字符串，xxx 运行步骤并在x上返回M的答案。和克可以采取以任何函数ω （˚F （Ñ ）LGg(|x|)g(|x|)g(|x|)MMMxxxggg。ω(f(n)lgf(n))ω(f(n)lg⁡f(n))\omega(f(n)\lg f(n)) 我的问题是： 单个磁带TM上最著名的模拟结果是什么？上面的结果还成立吗？ [HS66]有什么改进吗？我们可以更快地在两带TM上模拟步的TM 吗？我们可以采取g ^ （ñ ）是在ω （˚F （ñ ））代替ω （˚F （ñ ）LG ˚F （ñ ））？f(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n)ω(f(n))ω(f(n))\omega(f(n))ω(f(n)lgf(n))ω(f(n)lg⁡f(n))\omega(f(n)\lg f(n))
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每个线性时间算法都是流算法吗？
在关于反计数的这个问题上，我发现了一篇论文，证明了所有（精确）流算法的空间复杂度下限。我声称这个界限扩展到了所有线性时间算法。通常来说，线性时间算法可以随意跳动（随机访问），而流式算法则不能随意跳动；它必须按顺序调查元素。我可以执行多次，但只能连续多次（对于线性运行时）。 因此我的问题是： 是否可以将每个线性时间算法表示为不断通过的流算法？ 随机访问似乎阻止了（简单的）构造证明是肯定的答案，但是我也未能提出反例。 根据机器型号，在运行时，随机访问甚至可能不是问题。我会对这些模型的答案感兴趣： 图灵机，平面输入 RAM，作为​​数组输入 RAM，作为​​链接列表输入
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如何不使用NFA从正则表达式创建DFA？
目标是从正则表达式创建DFA，并且不能使用“ Regular exp> NFA> DFA转换”。应该怎么做呢？ 我向我们的教授问了这个问题，但他告诉我，我们可以使用直觉，并拒绝提供任何解释。所以我想问你。 不能选择“正则表达式> NFA> DFA转换”，因为这样的转换要花费大量时间来转换一个相当复杂的正则表达式。例如，对于某个正则表达式，“ regex> NFA> DFA”对于人类来说要花费1个小时。我需要在不到30分钟的时间内将正则表达式转换为DFA。
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细胞自动机的1 / r吸引力
是否存在一个模拟二维粒子之间力的元胞自动机（二维）？1 / [R1个/[R1/r 更具体地说，我想知道是否可以使用严格的局部更新规则使两个对象（在模型内定义）以力相互吸引，其中是分隔对象的距离。特别地，这将导致物体（粒子）靠近时加速。[R1 / [R1个/[R1/r[R[Rr 更一般而言，是否可以在具有严格本地规则的元胞自动机设置中模拟对象（气泡）之间的远距离吸引力？
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推断优化类型
在工作中，我的任务是推断一些有关动态语言的类型信息。我将语句序列重写为嵌套let表达式，如下所示： return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 由于我从一般类型信息开始，并试图推断出更具体的类型，因此自然的选择是精简类型。例如，条件运算符返回其真假分支类型的并集。在简单的情况下，它效果很好。 但是，在尝试推断以下类型时遇到了障碍： function …
11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 
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证明RAM机可在T（n）中计算的布尔函数在DTIME（T（n）^ 2）中
问题是Arora-Barak的书《计算复杂性-一种现代方法》中的练习1.9 ： 将RAM Turing计算机定义为具有随机访问内存的Turing计算机。我们将其形式化如下：机器具有一个初始化为所有空格的无限数组A。它按如下方式访问此数组。机器的工作磁带之一被指定为地址磁带。机器还具有两个用R和W表示的特殊字母符号，以及一个用q_access表示的附加状态。每当机器进入q_access时，如果其地址带包含“ i” R（其中“ i”表示i的二进制表示形式），那么值A [i]就会写入R符号旁边的单元格中。如果其磁带包含“ i” Wa（其中a是机器字母中的某些符号），则将A [i]设置为值a。 证明如果布尔函数可在RAM TM的时间（对于某个时间可构造的）内计算，则它在。fffT(n)T(n)T(n)TTTDTIME(T(n)2)DTIME(T(n)2)\mathrm{DTIME}(T(n)^2) 使用附加的磁带记录对（地址，值）的简单解决方案结果是，因为该磁带的大小可以为用对，而每对中的地址可以是尺寸的。DTIME(T(n)3)DTIME(T(n)3)\mathrm{DTIME}(T(n)^3)O(T(n)2)O(T(n)2)O(T(n)^2)O(T(n))O(T(n))O(T(n))O(T(n))O(T(n))O(T(n))
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无限字母图灵机
被允许从无限字母中读取和写入符号的图灵机是否比常规TM更强大（这是唯一的区别，该机器仍具有有限数量的状态）？ 直觉告诉我没有，因为您需要无限多个状态来区分每个符号。因此，我认为某些符号或由符号引起的过渡（或过渡的某些子集）必须等效。因此，您实际上可以使用常规TM和此类符号或转换的有界子集来模拟此类机器。 我该如何寻求对此的正式证明？
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