Questions tagged «turing-machines»

有关图灵机的问题,图灵机是一种能够模拟任何计算机程序的机械计算理论模型。

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为什么我们可以假设算法可以表示为位字符串?
我开始读一本关于计算复杂性和图灵机的书。这是报价: 一旦确定某种规范编码,就可以将算法(即机器)表示为位字符串。 提供此断言只是一个简单的事实,但我无法理解。 例如,如果我有一个算法,将作为输入并计算或:(x + 1 )2XXx(x + 1)2(X+1个)2(x+1)^2 int function (int x){ x = x + 1; return x**2; } 如何使用字母将其表示为字符串?{ 0 ,1 }∗{0,1个}∗\{0, 1\}^*


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是否有一个TM停止所有输入但该属性不可证明?
是否存在图灵机停止所有输入,但由于某种原因无法证明该属性? 我想知道是否已经研究了这个问题。注意,“不可证明的”可能意味着“有限的”证明系统(从狭义上讲,答案肯定是肯定的)。我当然对最强有力的答案感兴趣,即,用ZFC集合论或任何其他方法都无法证明该答案不能停止。 在我看来,Ackermann函数可能确实如此,但我对细节不了解。维基百科似乎没有清楚地描述这方面。

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N体问题的不可解性等于停止问题吗
对于n体问题,没有通用的解析解决方案可以产生解析函数,该解析函数可用于在任意时间t精确给出n体系统的状态。但是,在某些n体系统的特殊情况下,已知解析功能。 以几乎相同的方式,没有通用的算法可以预测任意图灵机的结果。虽然,有许多种可以确定永远停止或运行的车床。 这两个结果相等吗?其中之一的证据是否暗示另一个?能够解决停止问题的魔术机是否能够精确地预测n体系统的状态?反之亦然,对n体问题的一般解析解是否可以让我们在任意图灵机上确定停机问题? 我最初对如何解决这个问题的猜测是,证明在重力作用下的n体系统是图灵完整的。我怀疑这是考虑到图灵已经完成,并且本质上是在引力(以及其他一些行为类似的力)下运行的,但我不知道如何证明这一点。 但是我怀疑这种方法是否足够,因为我认为有可能(尽管我认为不太可能)缺乏对n体问题的解析通用解可以独立于图灵完成而已。 编辑:阅读了其他一些与切线相关的问题后,我意识到重力作用所在的维数可能与该问题有关。我是专门问3个空间维度上的重力。但是,鉴于这样的事实,例如,您至少需要3条规则才能制造通用图灵机,并且2维的重力将只有一个反定律而不是一个平方反比定律∝ 1 / r 2,导致没有封闭的轨道,我可以看到,三个维度的引力是图灵完成的,而不是两个或一个。∝1/r∝1/r \propto 1/r ∝1/r2∝1/r2 \propto 1/r^2

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与图灵机有关的有趣度量空间
在这个问题中,我们仅考虑在所有输入上都停止的图灵机。如果k∈Nk∈Nk \in \mathbb{N}然后通过TkTkT_k我们表示图灵机,其代码是kkk。 考虑以下功能 s(x,y)=min{k∣|L(Tk)∩{x,y}|=1}s(x,y)=min{k∣|L(Tk)∩{x,y}|=1}s(x,y) = \min\{k \mid |L(T_k) \cap \{x,y\}| = 1\} 换句话说,是最小的图灵机的代码,它可以精确识别字符串现在我们可以定义以下地图s(x,y)s(x,y)s(x,y)x,y.x,y.x,y. d(x,y)={2−s(x,y)0if x≠y,otherwise.d(x,y)={2−s(x,y)if x≠y,0otherwise.d(x,y) = \left\{ \begin{array}{ll} 2^{-s(x,y)} & \mbox{if } x \ne y, \\ 0 & \mbox{otherwise.} \end{array} \right. 可以快速验证)在上引起度量空间(实际上是超度量)Σ ∗。d(x,y)d(x,y)d(x,y)Σ∗.Σ∗.\Sigma^{*}. 现在,我想证明如果是一致连续的函数,那么对于每种递归语言L,也是递归的。f:Σ∗↦Σ∗f:Σ∗↦Σ∗f:\Sigma^{*} \mapsto \Sigma^{*}f−1(L)f−1(L)f^{-1}(L) 换句话说,让为一个映射,使得对于每个都有一个,使得对于字符串然后 然后我们需要证明是一种递归语言,因为L是递归的。ε > 0 δ > 0 X ,ý ∈ Σ *fffϵ>0ϵ>0\epsilon …

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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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语法和自动机语言的可判定性
请注意,这是在一所大学的CS固然与研究的一个问题,这不是功课,可以发现这里在2011年秋季exam2。 这是我过去考试所关注的两个问题。它们似乎是相关的,第一个是: 让 FINITECFG={&lt;G&gt;∣G is a Context Free Grammar with |L(G)|&lt;∞}FINITECFG={&lt;G&gt;∣G is a Context Free Grammar with |L(G)|&lt;∞}\qquad \mathrm{FINITE}_{\mathrm{CFG}} = \{ < \! G \! > \mid G \text{ is a Context Free Grammar with } |\mathcal{L}(G)|<\infty \} 证明是一种可判定的语言。 FINITECFGFINITECFG\mathrm{FINITE}_{\mathrm{CFG}} 和... 让 FINITETM={&lt;M&gt;∣M is a Turing Machine with |L(M)|&lt;∞}FINITETM={&lt;M&gt;∣M is …

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图灵机+时间膨胀=解决暂停问题?
有相对论的时空(例如MH时空;请参见Hogarth 1994),其中无限持续时间的世界线可以包含在有限观察者的过去中。这意味着普通观察者可以访问无限数量的计算步骤。 假设一台计算机可以在无限长的时间内完美运行(我知道这是一个很大的要求):可以构造一台沿着此无限世界运行的计算机HM,计算给定M的停止问题。如果M停止,HM将信号发送给有限的观察者。如果经过无数步后观察者没有收到信号,则观察者知道M循环,从而解决了停止问题。 到目前为止,这对我来说还可以。我的问题是:如果我到目前为止所说的是正确的,这将如何改变图灵关于停顿问题无法确定的证据?为什么他的证明在这些时空中失败了?

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算法集的基数
有人在讨论中提出(他认为)至少可以有连续数量的策略来解决特定问题。具体的问题是交易策略(不是算法而是策略),但是我认为这不是我要问的重点。 这让我开始思考算法集的基数。我一直在搜索,但是什么也没想出来。我一直在想,由于图灵机使用有限的字母集运行,并且磁带必须是可索引的,因此可数,所以不可能有无数的算法。我的集合论无疑是生疏的,因此我不确定我的推理是完全正确的,而且我可能无法证明这一点,但这是一个有趣的想法。 这套算法的基数是什么?

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会有一个完美的国际象棋算法吗?
当前的国际象棋算法根据玩家的移动和对手的移动在可能的路径树上向下移动约1或2个级别。假设我们具有计算能力,可以开发一种预测象棋游戏中对手所有可能动作的算法。该算法具有对手在任何给定时刻可以采取的所有可能路径的算法,具体取决于玩家的移动。有没有一种完美的国际象棋算法,永不丢失?还是永远赢的算法?我的意思是说,理论上可以预测所有可能动作的人必须能够找到一种方法来击败每一步,或者如果某个人肯定会导致他失败,那么他只能选择一条不同的道路..... 编辑-我的问题确实是什么。假设我们具有可以发挥最佳性能的完美算法的计算能力。当对手使用相同的最佳算法时会发生什么?这也将适用于所有2个具有有限数量(无论是否大)移动的玩家游戏。会有永远赢的最佳算法吗? 个人定义:最优算法是永远赢的完美算法(不是永远不会输的赢,而是永远赢的赢的算法)

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为什么图灵完整性是正确的?
我正在使用数字计算机编写此消息。这种机器有一个属性,如果你仔细想想,其实是相当显着的:它是一台机器,如果适当地编程,可进行任何可能的计算。 当然,一种或另一种计算机都可以追溯到上古。人们已经建造了用于执行加法和减法(例如算盘),乘法和除法(例如计算尺)的机器,以及更多领域特定的机器,例如用于行星位置的计算器。 关于计算机的惊人之处在于它可以执行任何计算。完全没有任何计算。所有这些都无需重新连接机器。今天,每个人都认为这个想法是理所当然的,但是如果您停下来考虑一下,那么这样的设备是可能的。 我有两个实际问题: 人类什么时候才知道这样的机器是可能的?是否曾经有过关于是否可以做到的严重怀疑?这是什么时候解决的?(特别是在第一次实际实施之前还是之后解决?) 数学家如何证明图灵完备的机器确实可以计算一切? 第二个很奇怪。每个形式主义似乎都有一些无法计算的东西。当前,“可计算函数”被定义为 “图灵机可以计算的任何东西”。但是我们怎么知道没有比它稍微强大一点的机器可以计算更多的东西呢?我们怎么知道图灵机是正确的抽象?

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与非门之间的连接和图灵完整性
我知道NAND门可用于创建实现每个真值表的电路,现代计算机由NAND门构成。与非门与图灵完整性之间的理论联系是什么?在我看来,“与非”门电路比图灵机更接近有限自动机。我的直觉是,我可以构建触发器,并因此从NAND门之外构建寄存器和存储器,并且无限制的存储器是Turing完整系统的关键属性。我正在寻找更理论或数学上的解释,或关于阅读内容的指导。

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是否可以确定TM是否到达磁带上的某个位置?
我想解决旧考试中的这些问题。对于每个问题,输入都是某个图灵机的编码MMM。 对于的整数,以及以下三个问题:c&gt;1c&gt;1c>1 确实,对于每个输入,M 在运行时都不会通过位置吗?xxx|x|+c|x|+c|x|+cxxx 这是真的,对于每个输入,男不传上运行时,位置?xxxmax{|x|−c,1}max{|x|−c,1}\max \{|x|-c,1 \}xxx 确实,对于每个输入xxx,当在x上运行时M都不会经过(|x|+1)/c(|x|+1)/c(|x|+1)/c位置吗?xxx 有多少问题是可以决定的? 我认为问题编号(1)位于coRE∖RcoRE∖R\text {coRE} \smallsetminus \text R如果我理解正确的话),因为我可以并行运行所有输入,并且如果某些输入到达此位置并停止显示,则可以停止输入在RR\text R我可以减少Atm的补余。我按如下方式构造图灵机M′M′M':对于输入yyy我检查yyy是否是计算历史,如果是,则M′M′M'运行正确并且不停止,如果不停止,则停止。 对于(3),我认为这是可以确定的,因为对于c \ geqslant 2c⩾2c⩾2c \geqslant 2,所有图灵机始终位于条带的第一个单元上,因为对于一个字符的字符串,它可以通过第一个单元,所以我需要为|Q|+1|Q|+1|Q|+1步模拟所有长度为1的字符串(这是正确的吗?),并查看我是否在所有它们中仅使用第一个单元格。 我真的不知道该怎么办(2)。

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无法确定的问题,它的否定是不可确定的
但是,许多“著名的”无法确定的问题至少是不可确定的,它们的互补性是不可确定的。最重要的一个例子可能是停顿问题及其补充。 但是,有谁能举一个例子,说明一个问题及其补充问题是不可决定的,而不是不可决定的?我想到了对角化语言Ld,但在我看来补语还不确定。 在那种情况下,这是否意味着Turing Machine M可以“丢失”一些应该识别的字符串,因为它们是我们要尝试识别的语言的一部分?


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