Questions tagged «automata-theory»

自动机理论,包括抽象机,语法,解析,语法推断,换能器和有限状态技术

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比较了句法类和Nerode类的数量增长。
对于语言大号⊆Σ^ *,定义句法同余 ≡的大号为对至少同余Σ^ *该饱和大号的,即: u≡v⇔(∀x,y)[xuy∈L↔xvy∈L]。 现在将Nerode等价定义为以下右等价: u〜v⇔(∀x)[ux∈L↔vx∈L]。 令[u]是u关于≡的等价类和〈u〉关于〜的等价类。现在定义I(N)是不同的数目[U] 为ü大小的Ñ,并定义Ĵ(n)的类似的方式为〜。 现在的问题是,这两个功能是如何关联的? 例如,一个标准定理(我相信是Kleene-Schützenberger)说,只要j(n)为正,i(n)便以常数为界。 问题:这种趋势还有其他结果吗?例如,如果其中之一是多项式怎么办?

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在有限自动机上是否存在定义明确的除法运算?
背景: 给定两个确定性有限自动机A和B,我们通过让C中的状态为A中状态的笛卡尔积和B中状态的笛卡尔积来形成乘积C。然后,选择过渡,初始状态和最终状态,以便C是A和B语言的交集。 问题: (1)我们能否将C除以B以找到A?甚至是唯一的,同构的吗?我们关心状态图,而不是这里和下面的语言。因此,我们不允许压缩状态图以减少状态数。 (2)如果A是唯一的,是否有找到它的有效算法? (3)是否每个确定性有限自动机都有唯一的因式分解为“素数”。这里的质数是指不能分解的自动机,即写为2个较小自动机的乘积。 与@MichaelWehar合作

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具有接受策略的布奇自动机
问题 让是Büchi自动,识别语言大号⊆ Σ ω。我们假设A具有以下意义上的接受策略:有一个函数σ :∑ ∗ → Q,可用于对A进行试运行。我们通过以下条件对此进行形式化:A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=\langle \Sigma, Q, q_0,F,\Delta\rangleL⊆ΣωL⊆ΣωL\subseteq\Sigma^\omegaAAAσ:Σ∗→Qσ:Σ∗→Q\sigma:\Sigma^*\to QAAA σ(ϵ)=q0σ(ϵ)=q0\sigma(\epsilon)=q_0 对于所有和一个∈ Σ ,( σ (Û ),一个,σ (Ú 一))∈ Δu∈Σ∗u∈Σ∗u\in\Sigma^*a∈Σa∈Σa\in\Sigma(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(\sigma(u),a,\sigma(ua))\in\Delta 对于所有,由驾驶运行σ被接受,即,序列σ (ε ),σ (一0),σ (一个0 一1),σ (一个0 一个1 a 2),…在F中具有无限多个元素。w=a0a1a2⋯∈Lw=a0a1a2⋯∈Lw=a_0a_1a_2\dots\in Lσσ\sigmaσ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…σ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…\sigma(\epsilon),\sigma(a_0),\sigma(a_0a_1),\sigma(a_0a_1a_2),\dotsFFF 为了接受这些条件,可以接受其语言的任何单词,而不必猜测未来。AAA 然后,根据对这些假设,是否可以仅通过消除跃迁来确定A?换句话说,我们是否可以始终仅根据当前状态和字母来选择下一个转换?关于这个主题有参考吗?然后可以在co-Büchi自动机上,更普遍地在奇偶自动机上,问相同的问题。AAAAAA 什么是已知的 这是部分结果。 首先,我们可以将限制为具有相同残差的状态之间的不确定性选择。事实上,如果大号(q )是从接受的语言q,一个接受策略不能选择q 1超过q 2在某些时候,如果有瓦特∈ 大号(q 2)∖ 大号(q 1)。σσ\sigmaL(q)L(q)L(q)qqqq1q1q_1q2q2q_2w∈L(q2)∖L(q1)w∈L(q2)∖L(q1)w\in L(q_2)\setminus L(q_1) 请注意,其余的选择确实很重要,因此尽管有直觉,但这还不足以摆脱不确定性。这是因为可以无限期地在一个好的剩余词中保留无限词(即单词的剩余词在剩余词中),但由于没有看到无限多个比奇状态而拒绝该单词。这是问题的主要困难:无限运行可能是错误的,而在某个时刻没有犯任何致命的错误。 其次,如果问题解决,即所有字由接受阿。在这种情况下,我们可以将A视为Büchi游戏,其中玩家I选择输入字母,而玩家II选择过渡。然后,我们可以使用Büchi游戏的位置确定性来提取Player II的位置策略。此参数甚至在奇偶校验自动机的更一般情况下也适用。这个问题的困难来自于某些单词不在L中的事实,在这种情况下,策略σ可以具有任何行为。L=ΣωL=ΣωL=\Sigma^\omegaAAAAAALLLσσ\sigma …

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常规语言抽水引理的新颖证明
令是Σ上所有语言的族,满足常规语言的泵送特性。即:对于每个大号∈ 大号,有一个Ñ ∈ Ñ ST的每一个字瓦特∈ 大号,| w | > N可以写成w = x y z的形式 ,其中:1. | y | > 0,2 . | x y | ≤ Ñ,3 X ÿ 我 žLL\mathcal{L}ΣΣ\SigmaL∈LL∈LL\in\mathcal{L}N∈NN∈NN\in\mathbb{N}w∈Lw∈Lw\in L|w|>N|w|>N|w|> Nw=xyzw=xyz w=xyz|y|>0|y|>0|y|>0|xy|≤N|xy|≤N|xy|\le N所有我xyiz∈Lxyiz∈Lxy^i z\in L。i≥0i≥0i\ge 0 它是一个简单的练习[1]为了证明包含单语言大号= { σ },σ ∈ Σ以及下结合,并置,和Kleene星闭合。同样众所周知的是,常规语言族是包含单例的最小族,并且在联合,串联和Kleene星下封闭。结论:常规语言满足泵送特性。LL\mathcal{L}L={σ}L={σ}L=\{\sigma\}σ∈Σσ∈Σ\sigma\in\Sigma 问题:有人在文献中看到过这种证明吗?[1]由D. Berend提出。

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常规语言的层次结构
在常规语言类中是否存在任何已知的“不错的”层次结构(可能是有限的)?顺便说一句,每个层次结构中的类都捕获了不同的表现力/能力/复杂性。而且,每个类别的成员资格都由某些元素“很好地”证明了(不同于可能有问题的星高问题)。大号L0⊆L1⊆L2⊆…L0⊆L1⊆L2⊆…L_0 \subseteq L_1 \subseteq L_2 \subseteq \dotsLLL 谢谢!

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常规与TC0
Reg⊆NC1Reg⊆NC1\mathsf{Reg} \subseteq \mathsf{NC^1}RegReg\mathsf{Reg}TC0⊈RegTC0⊈Reg\mathsf{TC^0} \not\subseteq \mathsf{Reg}Reg⊆TC0Reg⊆TC0\mathsf{Reg} \subseteq \mathsf{TC^0}NC1⊈TC0NC1⊈TC0\mathsf{NC^1}\not\subseteq\mathsf{TC^0}Reg⊈TC0Reg⊈TC0\mathsf{Reg} \not\subseteq \mathsf{TC^0} 中是否存在没有的问题的候选者?RegReg\mathsf{Reg}TC0TC0\mathsf{TC^0} 是否有条件结果暗示,例如,如果那么?Reg⊈TC0Reg⊈TC0\mathsf{Reg} \not\subseteq \mathsf{TC^0}NC1⊈TC0NC1⊈TC0\mathsf{NC^1} \not\subseteq \mathsf{TC^0}Reg⊈TC0Reg⊈TC0\mathsf{Reg} \not\subseteq \mathsf{TC^0}

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有限语言的XOR自动机(NXA)是否从循环中受益?
非确定性Xor自动机(NXA)在语法上是NFA,但如果一个单词的接受路径数为奇数(而不是NFA情况下的至少一个接受路径),则该单词被NXA接受。 很容易看到,对于有限的规则语言LLL,存在一个最小的NFA,其中不包含任何循环(如果一个循环既可以从初始状态到达,又可以从初始状态到达接受状态,则您的语言就不会有限)。 对于NXA,情况不一定如此。 用表示语言Lxsc(L)xsc(L)xsc(L)的异或状态复杂度,LLL 并通过axsc(L)axsc(L)axsc(L)所述的无环的异或状态复杂LLL(即,它接受一个最小的无环NXA的大小LLL)。 对于每种有限语言LLL:axsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L)\ ?

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函数的eta等效性是否可以与Haskell的seq操作兼容?
引理:假设等式我们有(\x -> ⊥) = ⊥ :: A -> B。 证明:⊥ = (\x -> ⊥ x)通过η等价,并(\x -> ⊥ x) = (\x -> ⊥)通过λ下的减少。 Haskell 2010报告第6.2节seq通过两个方程式指定了该函数: 序列:: a-> b-> b seq⊥b =⊥ seq ab = b,如果a≠⊥ 然后声明“因此,⊥与\ x-> not不同,因为seq可用于区分它们。” 我的问题是,这真的是定义的结果seq吗? 隐含的说法似乎是seq将不可计算如果seq (\x -> ⊥) b = ⊥。但是我还不能证明这样的seq说法是没有争议的。在我看来,seq这既是单调的,又是连续的,这使它处于可计算的领域。 诸如seq之类的算法可能会通过枚举以starting开头的域来尝试搜索某些x位置f x ≠ ⊥而工作f。尽管这样的实现,即使有可能,一旦我们想要使seq多态成为现实,也会变得非常麻烦。 是否有证据证明不存在可计算seq的是标识(\x …

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状态复杂性在自动机和常规语言中的重要性?
我正在阅读Galina Jiraskova,2009年的“ 常规语言和描述性复杂性的串联 ”,探讨了两种常规语言的串联所引起的状态复杂性(Galina Jiraskova,但我不明白状态复杂性的实际含义是什么) 。让我震惊的第一个琐碎的想法是,更高的复杂度将需要机器更多的时间和空间。它是否正确?还有其他地方与状态复杂性相关且有意义的地方吗? 编辑:在任何接受该语言的确定性有限自动机(dfa)中,常规语言的状态复杂度是状态数最少的状态。常规语言的不确定状态复杂度定义为该语言在任何不确定的有限自动机(nfa)中的状态数最少。

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关于作为语言的句法半形体的半形体的实现
让有些语言,然后我们定义的语法一致性为 û 〜v :⇔ ∀ X ,Y ^ ∈ X *:X ü Ÿ ∈ 大号↔ X v ÿ ∈ 大号 以及商半群X * / 〜大号是称为L的句法句组。大号⊆ X∗L⊆X∗L \subseteq X^{\ast}ü 〜v :⇔∀ X ,ÿ∈ X∗:x u y∈ 大号↔ X v ÿ∈ 大号u∼v:⇔∀x,y∈X∗:xuy∈L↔xvy∈L u \sim v :\Leftrightarrow \forall x, y\in X^{\ast} : xuy \in …

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没有反例的自动机学习
在Angluin的自动学习框架,学生的目标去学习正则语言L⊆Σ∗L⊆Σ∗L\subseteq \Sigma^*问两类问题,以他的老师: 字查询:给定w∈Σ∗w∈Σ∗w\in \Sigma^*,是w∈Lw∈Lw\in L? 等效查询:给定一个语言K⊆Σ∗K⊆Σ∗K\subseteq \Sigma^*,是K=LK=LK=L?如果不是,老师给出了一个反例,即字w∈K∖L∪L∖Kw∈K∖L∪L∖Kw\in K\setminus L \cup L\setminus K。 使用Angluin的算法,学生学习LLL用的最小DFA的状态数多项式许多查询LLL和反例的大小。 现在,考虑一个受限的情况,即老师不再提供反例。是否仍然可以使用多项式查询来学习L?我猜想并非如此,因为对于查询和答案的每一个多项式长度序列,都可以找到与答案一致的几种常规语言。 有人看到如何证明这一点吗?

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有限自动机接受的具有最少不同字母的单词问题的复杂性
给定一个有限的(确定性或非确定性的,我认为这不太重要)自动机A和一个阈值n,A是否接受最多包含n个不同字母的单词? (用k个不同的字母表示aabaa有两个不同的字母a和b。) 我证明这个问题是NP完全的,但是我的归约产生了自动机,其中相同的字母出现在许多转换中。 我对每个字母最多在A中出现k次(其中k是固定参数)的情况很感兴趣。问题是否仍然是NP完整的? 对于k = 1,问题只是最短的路径,P也是如此。对于k = 2,我既无法显示P的成员身份,也无法找到NP硬度的证明。 任何想法,至少对于k = 2?


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快速稀疏布尔矩阵链乘积
因此,我有大约100-200个非常稀疏的方布尔矩阵,边长约为几十个,我需要计算它们的乘积。我知道,如果我连续乘以它们,乘积通常在每一步都保持稀疏状态。 在这种情况下,是否有任何矩阵链乘积算法工作得特别快? 从更高的角度讲,问题是要在一个相当小的图(NFA的转换函数)上计算一系列一对多映射的组成,其中大多数元素映射到不超过0-3。 (请注意,这不是通常的“矩阵链乘积”问题,因为所有矩阵的大小相同,我不必选择最佳括号)

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为什么传统上将FSM的状态表示为
在教授如何使用同步逻辑电路实现FSM时,我注意到了一个有趣的巧合:在理论CS世界和电气工程世界中,“状态”通常表示为(以及状态空间Q)。我首先在EE.sx上提问,但随后在对该主题进行了一些研究时,我发现甚至Turing的1936年原始论文也使用q 1。。q n表示图灵机的状态。qqq问QQq1个。。qñq1..qnq_1..q_n 因此,我想知道:该约定何时追溯到?为什么将“状态”表示为?qqq

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