GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE"

Transkrypt

1 GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE PODSTAWOWE POJĘCIE GRAMATYK Przez gramatykę rozumie się pewien układ reguł zadający zbiór słów utworzonych z symboli języka. Słowa te mogą być i interpretowane jako obiekty językowe różnych szczebli, np. jako formy wyrazowe, grupy wyrazów i zdania. Gramatykę języka można rozpatrywać jako teorię powtarzających się prawidłowości budowy zdań zwanych syntaktyczną strukturą języka. Syntaktyka (składnia) języka są to reguły budowy zdań w języku lub reguły budowy konstrukcji językowych. Semantyka języka jest to interpretacja tych reguł, zasady stosowania składni. Gramatyki formalne zajmują się pojęciami abstrakcyjnymi powstającymi droga uogólnienia pojęcia formy wyrazowej, grupy wyrazów, zdania. O ile zwykłe gramatyki pozwalają określić zbiory reguł budowy zdań, o tyle gramatyki formalne stanowią pewien sposób badania i opisu zbioru reguł. rozróżnia się trzy typy gramatyk formalnych:» rozpoznająca- jeżeli dla dowolnego rozpatrywanego słowa potrafi rozstrzygnąć, czy słowo to jest poprawne czy nie, a w przypadku odpowiedzi pozytywnej potrafi podać wskazówki dotyczące budowy tego słowa,» generacyjna- jeżeli potrafi zbudować dowolne słowo poprawne, podając przy tym wskazówki dotyczące jego budowy oraz nie tworzy ani jednego słowa niepoprawnego,» przetwarzająca- jeżeli dla dowolnie poprawnie zbudowanego słowa potrafi ona zbudować jego odwzorowania również w postaci słowa poprawnego, określając przy tym wskazówki dotyczące kolejności stosowania odwzorowań. Formalnie gramatykę G określamy jako: G= <V, T, P, S > V- zbiór symboli terminalnych- skończony niepusty zbiór symboli zwany także alfabetem końcowym (zasadniczym) gramatyki G. alfabet końcowy jest to zbiór elementów pierwotnych, z których budowane są słowa generowane przez gramatykę. T- zbiór symboli nieterminalnych- skończony niepusty zbiór symboli zwany także alfabetem pomocniczym. Alfabet 1

2 pomocniczy jest to zbiór symboli, którymi oznacza się klasy lub słowa złożone z elementów pierwotnych, czyli inaczej jest to słownik typów syntaktycznych. P- lista produkcji- są to reguły gramatyki, czyli skończony zbiór reguł S- głowa- symbol początkowy. Jest to wyróżniony symbol pomocniczy oznaczający klasę tych wszystkich obiektów językowych, dla których opisu przeznaczona jest gramatyka. Podstawowym obiektem zastosowań teorii gramatyk są nie dowolne gramatyki, lecz gramatyki pewnych szczególnych typów, najważniejsze zarówno z teoretycznego jaki i praktycznego punktu widzenia. Wyróżnienia tych typów dokonuje się na podstawie postaci reguł. W teorii Chomskiego wyróżnia się cztery typy gramatyk. Gramatyki te wyodrębnia się przez nakładanie kolejno coraz silniejszych ograniczeń na układ reguł P:» gramatyka klasy 0 charakteryzuje się tym, że wszystkie produkcje mają postać: u w, u V*\ {ε }, w V*,» gramatyka klasy 1- zwana kontekstową, nazywa się gramatykę charakteryzującą się tym, że wszystkie produkcje mają postać: uaw ubw, u,w V*, A S, b V*\ {ε },» gramatyka typu 2-zwana gramatyką bezkontekstową, która w układzie reguł P dopuszcza jedynie reguły postaci A b, A S, b V*\ {ε },» gramatyka klasy 3- (regularna), która w układzie reguł P dopuszcza reguły postaci A bb (gramatyki prawostronnie regularne) albo A Bb (gramatyki lewostronnie regularne), A S, B S {ε }, b T*\ {ε }. Można się łatwo przekonać, że każda gramatyka klasy i jest jednocześnie gramatyką klasy j, dla 0 j i. Wynika to stąd, że każdy zbiór ciągów wywodliwych zgodnie z gramatyką klasy i jest jednocześnie zbiorem ciągów wywodliwych zgodnie z gramatyką niższych klas. Odwrotne stwierdzenie nie jest jednak prawdziwe. Można bowiem podać przykłady zbiorów ciągów wywodliwych zgodnie z gramatyką i, dla których nie sposób skonstruować gramatyki wyższej klasy. Ogólnie powiedziawszy, im wyższa klasa gramatyki, tym mniej precyzyjnie określa się rozmaitość wywodliwych ciągów. Jako ilustrację do poszczególnych gramatyk rozpatrzmy klasyczny przykład ciągów: aa...bb...cc..., które w skrócie będziemy zapisywać: a k b l c m. Jeśli nie nakładamy żadnych ograniczeń na wartości k, l, m, to bez trudu możemy znaleźć prawostronnie regularną gramatykę: G 3 = (V 3, T 3, P 3, S) 2

3 V 3 ={a,b,c}, T 3 ={S,V,U}, zaś lista produkcji P 3 ={ S as, S av, V bv, V bu, U cu, U c} Jeśli jednak chcemy otrzymać nieco bardziej ograniczone ciągi, w których k=m to nie można już dla nich zbudować gramatyki regularnej, natomiast można je określić przez gramatykę bezkontekstową G 2 = (V 2, T 2, P 2, S) V 2 ={a,b,c}, T 2 ={S,V}, zaś lista produkcji P 2 = { S asc, S avc, V Vb, V b } Zdefiniowanie ciągów o jednakowej liczbie wystąpień każdej z liter (k=l=m) wymaga już użycia gramatyki kontekstowej lub gramatyki klasy 0, na przykład G 1 = (V 1, T 1, P 1, S) Gramatyki bezkontekstowe V 1 ={a,b,c}, T 1 ={S,U}, zaś lista produkcji P 1 ={ S abc, S asuc, cu Uc, bu bb} Gramatyki bezkontekstowe, podobnie jak omawiane wcześniej zbiory regularne mają szerokie zastosowanie praktyczne. Są one wykorzystywane do definiowania języków programowania, do formalizacji pojęcia analizy syntaktycznej, do upraszczania translacji języków programowania. Gramatyka bezkontekstowa to skończony zbiór zmiennych (zwanych też symbolami niekońcowymi, symbolami pomocniczymi lub kategoriami syntaktycznymi), z których każda reprezentuje pewien język. Języki reprezentowane przez zmienne opisywane za pomocą wzajemnej rekursji, z zastosowaniem pewnych symboli pierwotnych, zwanych symbolami końcowymi. Reguły wiążące ze sobą zmienne zwane są produkcjami. Pierwotną motywacją wprowadzenia pojęcia gramatyk bezkontekstowych był opis języków naturalnych. W ich kontekście możemy pisać reguły: <zdanie> <fraza rzeczownikowa> <fraza czasownikowa> <fraza rzeczownikowa> <przymiotnik > <fraza rzeczownikowa> <fraza rzeczownikowa> <rzeczownik> <rzeczownik> chłopiec 3

4 <przymiotnik> mały, gdzie kategorie syntaktyczne są ujęte w nawiasy kątowe, a symbole końcowe są reprezentowane za pomocą słów nie ujętych w nawiasy np.: chłopiec Rozważania ligwistów posłużyły w informatyce do opisu języków programowania za pomocą notacji zwanej notacją Backusa-Naura (NBN), będącej notacją gramatyki bezkontekstowej z pewnymi drobnymi zmianami dotyczącymi formatu oraz kilkoma skrótami notacyjnymi. Takie użycie gramatyk bezkontekstowych bardzo uprościło definicje języków programowania oraz konstrukcję kompilatorów. Dla przykładu weźmy następujący zbiór produkcji: <wyrażenie> <wyrażenie> + <wyrażenie> <wyrażenie> <wyrażenie> * <wyrażenie> <wyrażenie> (<wyrażenie>) <wyrażenie> id który definiuje wyrażenie arytmetyczne z operatorami + i * oraz argumentami reprezentowanymi przez symbol id. Pierwsze dwie produkcje mówią, że wyrażenie może być złożone z dwóch wyrażeń połączonych znakiem dodawania lub mnożenia. trzecia produkcja mówi, że wyrażenie może być innym wyrażeniem ujętym w nawiasy. Ostatnia zaś mówi, że pojedynczy argument jest wyrażeniem. Stosując te produkcje wielokrotnie, możemy otrzymać coraz bardziej złożone wyrażenia. Dla przykładu: <wyrażenie> <wyrażenie> * <wyrażenie> (<wyrażenie>) * <wyrażenie> <wyrażenie> * id (<wyrażenie> + <wyrażenie> ) *id <wyrażenie> + id) * id (id+id) * id Symbol oznacza tu akt wyprowadzenia, to jest zastępowania zmiennej prawą stroną produkcji dla tej zmiennej. Formalnie gramatykę bezkontekstową definiujemy jako: G=<V, T, P,S> V i T- odpowiednio skończone zbiory zmiennych i symboli końcowych, 4

5 P - jest skończonym zbiorem produkcji (każda produkcja ma postać A α, gdzie A jest zmienną, a α jest łańcuchem symboli z (V T)* ), S- jest specjalną zmienną, zwaną symbolem początkowych. Dla zdefiniowania języka generowanego przez gramatykę G=<V, T, P, S> wprowadźmy notację do reprezentowania wyprowadzeń. Najpierw definiujemy dwie relacje: i pomiędzy łańcuchami z (V T)*. Jeśli A β jest produkcją z P, a α i γ są dowolnymi łańcuchami z (V T)*, to α Aγ α β γ. Mówimy, że produkcja A β zastosowana do łańcucha α Aγ daje w wyniku α β γ, lub że α β γ jest bezpośrednio wyprowadzalny z α Aγ w gramatyce G. Dwa łańcuchy są związane relacją dokładnie wtedy, gdy drugi z nich można otrzymać, z pierwszego poprzez zastosowanie jakiejś produkcji. Przypuśćmy, że α 1, α 2,... α m są łańcuchami z (V T)*,, m 3 1, oraz wtedy piszemy: α 1 α 2, α 2 α 3,... α m-1 α m α 1 α m i mówimy, że α m jest wyprowadzalny z α 1 w gramatyce G. Język generowany przez gramatykę G to L(G) = {w w należy do T* i S w}. A zatem łańcuch w należy do L(G), jeśli spełnione są dwa następujące warunki:» w składa się wyłącznie z symboli końcowych.» w jest wyprowadzalny z S. Język L nazywamy językiem bezkontekstowych (JBK), jeśli jest on tożsamy z L(G) dla pewnej gramatyki G. Łańcuch α złożony z symboli końcowych i zmiennych nazywamy formą zdaniową jeśli S α. mówimy, że gramatyki G 1 i G 2 są równoważne, jeżeli: L(G 1 ) = (G 2 ) Przykład 1: Mamy gramatykę G=<V,T,P,S>, gdzie V={S}, T={a,b}, i P={S asb, S ab}. Jedyną zmienną jest tu S, a i b są symbolami końcowymi. Istnieją dwie produkcje S asb, S ab. Stosując pierwszą z nich n-1 razy, a następnie jeden raz drugą otrzymujemy: S asb aasbb a 3 Sb 3... a n-1 Sb n-1 a n b n 5

6 Drzewa wyprowadzeń Użyteczne jest przedstawienie wyprowadzeń w postaci drzew (znacznik struktury frazowej). Wierzchołki drzewa wyprowadzenia (lub rozkładu) są etykietowane symbolami końcowymi lub zmiennymi gramatyki, ewentualnie symbolem ε. Jeśli wierzchołek wewnętrzny n jest opatrzony etykietą A, a synowie n są opatrzeni etykietami X 1,X 2...,X k w kolejności od lewej do prawej, to A X 1 X 2...X k musi być produkcją rozpatrywanej gramatyki. Rysunek 1 pokazuje drzewo wyprowadzenia dla przytoczonych wcześniej reguł: Drzewo wyprowadzenia Bardziej formalnie, niech G= (V,T,P,S ) będzie gramatyką bezkontekstową. Drzewo D jest drzewem wyprowadzenia (lub rozkładu) dla G, jeśli:» każdy wierzchołek drzewa D ma etykietę, będącą symbolem z V T {ε },» etykietą wierzchołka drzewa D jest S, 6

7 Przykład:» jeśli wierzchołek wewnętrzny drzewa S jest opatrzony etykietą A, to A musi należeć do V,» jeżeli wierzchołek n drzewa D ma etykietę A, a wierzchołki n 1,n 2...n k są synami wierzchołka n uszeregowanymi od lewej do prawej i opatrzonymi odpowiednio etykietami X 1,X 2...,X k to A X 1 X 2...X k musi być produkcją z P,» jeżeli wierzchołek n drzewa D ma etykietęε, to n jest liściem drzewa D oraz jedynym synem swego ojca. Rozpatrzmy gramatykę G=({S,A},{a,b}, {P,S}), gdzie P składa się z następujących produkcji: S aas a A SbA SS ba Wywód dla tej gramatyki S aas asbas aabas aabbas aabbaa, zaś drzewo wyprowadzenia pokazane zostało na poniższym rysunku: Drzewo wyprowadzenia dla przykładu 2 Dwa znaczniki struktury frazowej (drzewa wyprowadzeń) są uważane za tożsamościowo równe, jeżeli posiadają one jednakową strukturę gałęzi i jednakowe etykiety przy odpowiednich węzłach. Ponieważ liczba reguł jest skończona, natomiast liczba znaczników może być nieskończona, to mogą istnieć takie symbole alfabetu pomocniczego, które powtarzają się w znacznikach struktury dowolną ilość razy. Co więcej, mogą istnieć takie łańcuchy drzewa, które zawierają pewien symbol więcej niż n razy dla dowolnego z góry ustalonego n. Element syntaktyczny nazywa się elementem rekursywnym, jeżeli dla pewnego z góry ustalonego n istnieje takie drzewo struktury, którego łańcuch zawiera ten symbol jako nazwę węzła więcej niż n razy. Wyodrębnia się trzy rodzaje elementów rekursywnych: 7

8 » element A nazywa się leworekursywnym, jeżeli podporządkowane jemu drzewo zawiera A tylko w łańcuchu wysuniętym najbardziej w lewo,» element A nazywa się praworekursywnym, jeżeli podporządkowane mu drzewo zawiera A tylko w łańcuchu wysuniętym najbardziej w prawo,» element A nazywa się samozanurzającym, jeżeli podporządkowane mu drzewo zawiera A w pewnym łańcuchu wewnętrznym. Elementy rekursywne a) leworekursywny b) samozarzucający c) praworekursywny Teoria gramatyk formalnych, stanowi bardzo rozległą dziedzinę wiedzy, toteż w niniejszym rozdziale została przedstawiona gramatyka bezkontekstowa mająca najszersze zastosowanie w informatyce. 8

Języki i gramatyki formalne

Języki i gramatyki formalne Języki i gramatyki formalne Języki naturalne i formalne Cechy języka naturalnego - duża swoboda konstruowania zdań (brak ścisłych reguł gramatycznych), duża ilość wyjątków. Języki formalne - ścisły i jednoznaczny

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy

Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne dr hab. inż. Mikołaj Morzy plan wykładu wprowadzenie gramatyki podstawowe definicje produkcje i drzewa wywodu niejednoznaczność gramatyk hierarchia

Bardziej szczegółowo

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego 2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną G = gdzie: N zbiór symboli nieterminalnych, T zbiór symboli terminalnych, P zbiór

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Gramatyki bezkontekstowe I Gramatyką bezkontekstową

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1 Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...

Bardziej szczegółowo

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G =

Bardziej szczegółowo

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych Definicja gramatyki bezkontekstowej Podstawowymi narzędziami abstrakcyjnymi do opisu języków formalnych są gramatyki i automaty. Gramatyka bezkontekstowa

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki. Wprowadzenie do analizy składniowej Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy wprowadzenia do analizy składniowej. Zapraszam serdecznie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty. Literatura

Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty. Literatura Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques

Bardziej szczegółowo

Gramatyki rekursywne

Gramatyki rekursywne Gramatyki bezkontekstowe, rozbiór gramatyczny eoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyki rekursywne Niech będzie dana gramatyka bezkontekstowa G =

Bardziej szczegółowo

Automat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Automat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem (1) dno stosu Stos wierzchołek stosu Wejście # B B A B A B A B a b b a b a b $ q i Automat ze

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Metoda brute force... 2 Konwersja do postaci normalnej Chomskiego... 5 Algorytm Cocke a-youngera-kasamiego

Bardziej szczegółowo

3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych

3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych 3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych Definicje Niech będzie dana gramatyka bezkontekstowa G = G BK Symbol X (N T) nazywamy nieużytecznym w G G BK jeśli nie można w tej gramatyce

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G = V skończony zbiór

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego

Hierarchia Chomsky ego Hierarchia Chomsky ego Gramatyki nieograniczone Def. Gramatyką nieograniczoną (albo typu 0) nazywamy uporządkowaną czwórkę G= gdzie: % Σ - skończony alfabet symboli końcowych (alfabet, nad którym

Bardziej szczegółowo

JIP. Analiza składni, gramatyki

JIP. Analiza składni, gramatyki JIP Analiza składni, gramatyki Książka o różnych językach i paradygmatach 2 Polecam jako obowiązkową lekturę do przeczytania dla wszystkich prawdziwych programistów! Podsumowanie wykładu 2 3 Analiza leksykalna

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Automat ze stosem Automat ze stosem to szóstka

Bardziej szczegółowo

Gramatyka operatorowa

Gramatyka operatorowa Gramatyki z pierwszeństwem operatorów Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka operatorowa Definicja: G = G BK jest gramatyką operatorową (i) (ii) G jest gramatyką

Bardziej szczegółowo

Symbol, alfabet, łańcuch

Symbol, alfabet, łańcuch Łańcuchy i zbiory łańcuchów Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Symbol, alfabet, łańcuch Symbol Symbol jest to pojęcie niedefiniowane (synonimy: znak, litera)

Bardziej szczegółowo

Języki programowania zasady ich tworzenia

Języki programowania zasady ich tworzenia Strona 1 z 18 Języki programowania zasady ich tworzenia Definicja 5 Językami formalnymi nazywamy każdy system, w którym stosując dobrze określone reguły należące do ustalonego zbioru, możemy uzyskać wszystkie

Bardziej szczegółowo

Efektywna analiza składniowa GBK

Efektywna analiza składniowa GBK TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI Efektywna analiza składniowa GBK Rozbiór zdań i struktur zdaniowych jest w wielu przypadkach procesem bardzo skomplikowanym. Jego złożoność zależy od rodzaju reguł produkcji

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994]

Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994] Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994] Gramatyki bezkontekstowe Gramatyką bezkontekstową jest uporządkowana czwórka G = Σ, N, S, P, gdzie

Bardziej szczegółowo

Gramatyki grafowe. Dla v V, ϕ(v) etykieta v. Klasa grafów nad Σ - G Σ.

Gramatyki grafowe. Dla v V, ϕ(v) etykieta v. Klasa grafów nad Σ - G Σ. Gramatyki grafowe Def. Nieskierowany NL-graf (etykietowane wierzchołki) jest czwórką g = (V, E, Σ, ϕ), gdzie: V niepusty zbiór wierzchołków, E V V zbiór krawędzi, Σ - skończony, niepusty alfabet etykiet

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Teoria automatów i języków formalnych. Literatura (1)

Wprowadzenie. Teoria automatów i języków formalnych. Literatura (1) Wprowadzenie Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura (1) 1. Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques and Tools, Addison-Wesley,

Bardziej szczegółowo

Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń

Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 4 kwietnia 2019 1 Dodajmy kontekst! Rozważaliśmy

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (1)

Logika Matematyczna (1) Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) Wprowadzenie 1 / 20 Plan konwersatorium

Bardziej szczegółowo

Gramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania. Piotr Chrząstowski-Wachjtel

Gramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania. Piotr Chrząstowski-Wachjtel Gramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania Piotr Chrząstowski-Wachjtel Zagadnienia Jak zdefiniować język programowania? Gramatyki formalne Definiowanie składni Definiowanie semantyki l 2 Pożądane

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 3

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 3 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 3 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Algorytm LL(1)... 2 Definicja zbiorów FIRST1 i FOLLOW1... 3 Konstrukcja tabeli parsowania

Bardziej szczegółowo

Lingwistyka Matematyczna Języki formalne i gramatyki Analiza zdań

Lingwistyka Matematyczna Języki formalne i gramatyki Analiza zdań Katedra Informatyki Stosowanej Politechnika Łódzka Lingwistyka Matematyczna Języki formalne i gramatyki Analiza zdań dr hab. inŝ. Lidia Jackowska-Strumiłło Historia rozwoju języków programowania 1955 1955

Bardziej szczegółowo

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowych Postać normalna Chomsky ego Gramatyka G ze zbiorem nieterminali N i zbiorem terminali T jest w postaci normalnej Chomsky ego wtw gdy każda produkcja

Bardziej szczegółowo

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 204

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 204 Opracował: prof. dr hab. inż. Jan Kazimierczak KATEDA INFOMATYKI TECHNICZNEJ Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych ćwiczenie 204 Temat: Hardware'owa implementacja automatu skończonego pełniącego

Bardziej szczegółowo

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna Analiza semantyczna Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji na temat składni języka podlegającego tłumaczeniu, translator musi posiadać możliwość korzystania z wielu innych informacji

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 12: Gramatyki i inne modele równoważne maszynom Turinga. Wstęp do złożoności obliczeniowej Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 20 maja 2015 Plan 1 Gramatyki 2 Języki

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI Program wykładów: dr inż. Barbara GŁUT Wstęp do logiki klasycznej: rachunek zdań, rachunek predykatów. Elementy semantyki. Podstawy teorii mnogości

Bardziej szczegółowo

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. 1 Logika Klasyczna obejmuje dwie teorie:

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne Podstawy Informatyki

Teoretyczne Podstawy Informatyki Instytut Informatyki Stosowanej Teoretyczne Podstawy Informatyki Wykªad 2. J zyki i gramatyki formalne Zdzisªaw Spªawski Zdzisªaw Spªawski: Teoretyczne Podstawy Informatyki, Wykªad 2. J zyki i gramatyki

Bardziej szczegółowo

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11} Języki Ustalmy pewien skończony zbiór symboli Σ zwany alfabetem. Zbiór Σ zawiera wszystkie skończone ciagi symboli z Σ. Podzbiór L Σ nazywamy językiem a x L nazywamy słowem. Specjalne słowo puste oznaczamy

Bardziej szczegółowo

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Inst. Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2009/2010 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: http://iis.pwsz.elblag.pl/

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd. Włodzimierz Bielecki WI ZUT

Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd. Włodzimierz Bielecki WI ZUT Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd Analiza Syntaktyczna Wstęp Parser dostaje na wejściu ciąg tokenów od analizatora leksykalnego i sprawdza: czy ciąg ten może być generowany przez gramatykę.

Bardziej szczegółowo

Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń

Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 21 marca 2019 1 Gramatyki! Gramatyka to taki przepis

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 3

Metody Kompilacji Wykład 3 Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy

Bardziej szczegółowo

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1. 3. Wykłady 3 i 4: Języki i systemy dedukcyjne. Klasyczny rachunek zdań. 3.1. Monoidy wolne. Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna

Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna Parsowanie Parsowanie jest to proces określenia jak ciąg terminali może być generowany przez gramatykę. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2/57 Parsowanie Dla każdej

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty dowodzenia

Paradygmaty dowodzenia Paradygmaty dowodzenia Sprawdzenie, czy dana formuła rachunku zdań jest tautologią polega zwykle na obliczeniu jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczbą zmiennych zdaniowych tej formuły.

Bardziej szczegółowo

Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)

Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) Wykład3,str1 Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) DEFINICJA: (wyrażenia regularne) M(specjalneznakinienależącedoalfabetu:{,},, ) literyalfabetusąwr złożeniawrsąwr: jeśliw 1 iw 2 sąwr,to{w

Bardziej szczegółowo

Gramatyki atrybutywne

Gramatyki atrybutywne Gramatyki atrybutywne, część 1 (gramatyki S-atrybutywne Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyki atrybutywne Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

1. Maszyna Turinga, gramatyki formalne i ONP

1. Maszyna Turinga, gramatyki formalne i ONP 1. Maszyna uringa, gramatyki formalne i OP 1.1.Maszyna uringa Automat skończony składa się ze skończonego zbioru stanów i zbioru przejść ze stanu do stanu, zachodzących przy różnych symbolach wejściowych

Bardziej szczegółowo

Lista 5 Gramatyki bezkontekstowe i automaty ze stosem

Lista 5 Gramatyki bezkontekstowe i automaty ze stosem Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Teoretyczne Podstawy Informatyki Lista 5 Gramatyki bezkontekstowe i automaty ze stosem 1 Wprowadzenie 1.1 Gramatyka bezkontekstowa

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 4

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 4 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 4 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Sposób tworzenia deterministycznego automatu skończonego... 4 Intuicyjne rozumienie konstrukcji

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Maszyna Mealy'ego... 2 Maszyna Moore'a... 2 Automat ze stosem... 3 Konwersja gramatyki bezkontekstowej

Bardziej szczegółowo

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań Robert Trypuz trypuz@kul.pl 5 listopada 2013 Robert Trypuz (trypuz@kul.pl) Klasyczny Rachunek Zdań 5 listopada 2013 1 / 24 PLAN WYKŁADU 1 Alfabet i formuła KRZ 2 Zrozumieć

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki Gramatyki formalne

Podstawy Informatyki Gramatyki formalne Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Języki i gramatyki Analiza syntaktyczna Semantyka 2 Podstawowe pojęcia Gramatyki wg Chomsky ego Notacja Backusa-Naura

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 05 Biologia i gramatyka Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 07/04/2016 1 / 40 1 Nieformalne określenie fraktali. 2 Wymiar pudełkowy/fraktalny. 3 Definicja fraktali.

Bardziej szczegółowo

10. Translacja sterowana składnią i YACC

10. Translacja sterowana składnią i YACC 10. Translacja sterowana składnią i YACC 10.1 Charakterystyka problemu translacja sterowana składnią jest metodą generacji przetworników tekstu języków, których składnię opisano za pomocą gramatyki (bezkontekstowej)

Bardziej szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2015/2016 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

Bardziej szczegółowo

Analizator syntaktyczny

Analizator syntaktyczny Analizator syntaktyczny program źródłowy analizator leksykalny token daj nast. token analizator syntaktyczny drzewo rozbioru syntaktycznego analizator semantyczny kod pośredni tablica symboli Analizator

Bardziej szczegółowo

Wyrażenia regularne.

Wyrażenia regularne. Teoretyczne podstawy informatyki Wykład : Wyrażenia regularne. Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs.2.202 Wyrażenia regularne Wyrażenia regularne (ang. regular expressions) stanowią algebraiczny sposób definiowania

Bardziej szczegółowo

Gramatyki regularne i automaty skoczone

Gramatyki regularne i automaty skoczone Gramatyki regularne i automaty skoczone Alfabet, jzyk, gramatyka - podstawowe pojcia Co to jest gramatyka regularna, co to jest automat skoczony? Gramatyka regularna Gramatyka bezkontekstowa Translacja

Bardziej szczegółowo

Temat: Zastosowanie wyrażeń regularnych do syntezy i analizy automatów skończonych

Temat: Zastosowanie wyrażeń regularnych do syntezy i analizy automatów skończonych Opracował: dr inż. Zbigniew Buchalski KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych ćwiczenie Temat: Zastosowanie wyrażeń regularnych do syntezy i analizy automatów

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ)

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ) Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też L = {vw : vuw L dla pewnego u A takiego, że u = v + w } Rozwiązanie. Niech A =

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu Problem Hilberta: 9 Czy istnieje ogólna mechaniczna procedura, która w zasadzie pozwoliłaby nam po kolei rozwiązać wszystkie matematyczne problemy (należące do odpowiednio zdefiniowanej klasy)? 2 Przykłady

Bardziej szczegółowo

-termami -wyrażeń pre-termami abstrakcją aplikacją zmiennych wolnych zmienną związaną domknięte

-termami -wyrażeń pre-termami abstrakcją aplikacją zmiennych wolnych zmienną związaną domknięte 8. Wykład 8: Rachunek λ. Wprowadzenie. Rachunek lambda i logika kombinatoryczna powstały w latach trzydziestych dwudziestego wieku. Początkowo miały stanowić alternatywne wobec teorii mnogości podejście

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (1)

Logika Matematyczna (1) Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 4 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) 4 X 2007 1 / 18 Plan konwersatorium Dzisiaj:

Bardziej szczegółowo

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Plan wykładu 1 Na (dobry) początek Zrozumieć słowa Oswoić znaki 2 Gramatyka

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki. Wykład 12: Gramatyki. E. Richter-Was 1

Teoretyczne podstawy informatyki. Wykład 12: Gramatyki. E. Richter-Was 1 Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 12: Gramatyki 1 18.12.2012 Gramatyki bezkontekstowe Opis wzorców polegający na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang.

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Wyrażenia regularne... 2 Standardy IEEE POSIX Basic Regular Expressions (BRE) oraz Extended

Bardziej szczegółowo

Metoda Tablic Semantycznych

Metoda Tablic Semantycznych Procedura Plan Reguły Algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan Procedura Reguły 1 Procedura decyzyjna Logiczna równoważność formuł Logiczna konsekwencja Procedura decyzyjna 2 Reguły α, β,

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 7 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Automaty... 2 Cechy automatów... 4 Łączenie automatów... 4 Konwersja automatu do wyrażenia

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Konwersja NFA do DFA... 2 Minimalizacja liczby stanów DFA... 4 Konwersja automatu DFA do

Bardziej szczegółowo

11 Probabilistic Context Free Grammars

11 Probabilistic Context Free Grammars 11 Probabilistic Context Free Grammars Ludzie piszą i mówią wiele rzeczy, a ich wypowiedzi mają zawsze jakąś określoną strukture i regularność. Celem jest znalezienie i wyizolowanie tego typu struktur.

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i gramatyki

Języki formalne i gramatyki J.Nawrocki, M. Antczak, A. Hoffa, S. Wąsik Plik źródłowy: 08cw10-jfig.doc; Data: 2008-10-22 13:29:00 Ćwiczenie nr 10 Języki formalne i gramatyki Wprowadzenie 1. Napisz analizator leksykalny (LEX) i analizator

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW Logika Stosowana Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika

Bardziej szczegółowo

Metodologie programowania

Metodologie programowania Co kształtuje języki programowania? Wykład2,str.1 Metodologie programowania Koszty obliczeń: 1980 1960:sprzętdrogi,a wysiłek programistów niewielki 1970: sprzęt coraz tańszy, a programowane problemy coraz

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 10: Opis wzorców - wyrażenia regularne. http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Wyrażenia regularne Wyrażenia

Bardziej szczegółowo

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka Języki i operacje na językach Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Definicja języka Definicja języka Niech Σ będzie alfabetem, Σ* - zbiorem wszystkich łańcuchów

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią. Semantyczne twierdzenie o podstawianiu Jeżeli dana formuła rachunku zdań jest tautologią i wszystkie wystąpienia pewnej zmiennej zdaniowej w tej tautologii zastąpimy pewną ustaloną formułą, to otrzymana

Bardziej szczegółowo

Odwrotna Notacja Polska

Odwrotna Notacja Polska Odwrotna Notacja Polska Odwrotna Notacja Polska w skrócie ONP) jest sposobem zapisu wyrażeń arytmetycznych. Znak wykonywanej operacji umieszczany jest po operandach, argumentach tzw. zapis postfiksowy).

Bardziej szczegółowo

1. Synteza automatów Moore a i Mealy realizujących zadane przekształcenie 2. Transformacja automatu Moore a w automat Mealy i odwrotnie

1. Synteza automatów Moore a i Mealy realizujących zadane przekształcenie 2. Transformacja automatu Moore a w automat Mealy i odwrotnie Opracował: dr hab. inż. Jan Magott KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych ćwiczenie 207 Temat: Automaty Moore'a i Mealy 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest

Bardziej szczegółowo

Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych

Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Wydział Matematyki i Informatyki Paweł Skórzewski nr albumu: 301654 Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych Praca magisterska na kierunku:

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Modele obliczeń Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 05/10/2016 1 / 33 1 2 3 4 5 6 2 / 33 Co to znaczy obliczać? Co to znaczy obliczać? Deterministyczna maszyna Turinga

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 5

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 5 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 5 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 L-systemy... 2 Grafika żółwia... 2 Bibliografia... 5 Zadania... 6 Zadania na 3.0... 6 Zadania

Bardziej szczegółowo

1 Automaty niedeterministyczne

1 Automaty niedeterministyczne Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów

Bardziej szczegółowo

AUTOMATY SKOŃCZONE. Automat skończony przedstawiamy formalnie jako uporządkowaną piątkę:

AUTOMATY SKOŃCZONE. Automat skończony przedstawiamy formalnie jako uporządkowaną piątkę: AUTOMATY SKOŃCZONE DETERMINISTYCZNY AUTOMAT SKOŃCZONY - DAS Automat skończony jest modelem matematycznym systemu o dyskretnych wejściach i wyjściach. System taki w danej chwili może znajdować się w jednym

Bardziej szczegółowo

Jaki język zrozumie automat?

Jaki język zrozumie automat? Jaki język zrozumie automat? Wojciech Dzik Instytut Matematyki Uniwersytet Śląski Katowice wojciech.dzik@us.edu.pl 7. Forum Matematyków Polskich, 12-17 września 2016, Olsztyn Prosty Automat do kawy Przemawiamy

Bardziej szczegółowo

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 6

Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 6 Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 6 Analizator leksykalny i składniowy - kalkulator programowalny Cel. Przedstawienie zasad budowy i działania narzędzi do tworzenia kompilatorów języków

Bardziej szczegółowo

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa. Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna

Bardziej szczegółowo

7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :

7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady : WYKŁAD 5 1 7. CIĄGI. CIĄGIEM NIESKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na zbiorze liczb naturalnych, dodatnich, a wyrazami ciągu są wartości tej funkcji. CIĄGIEM SKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na

Bardziej szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2018/2019 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

Bardziej szczegółowo

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego. Rachunek logiczny. Podstawową własnością rozumowania poprawnego jest zachowanie prawdy: rozumowanie poprawne musi się kończyć prawdziwą konkluzją, o ile wszystkie przesłanki leżące u jego podstaw były

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Programowania Obiektowego. Wykład 13 Paradygmaty. Składnia i semantyka.

Wstęp do Programowania Obiektowego. Wykład 13 Paradygmaty. Składnia i semantyka. Wstęp do Programowania Obiektowego Wykład 13 Paradygmaty. Składnia i semantyka. 1 PRZEGLĄD PODSTAWOWYCH PARADYGMATÓW 2 Cztery podstawowe paradygmaty 1. Programowanie imperatywne. 2. Programowanie funkcyjne.

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga (Algorytmy Część III)

Maszyna Turinga (Algorytmy Część III) Maszyna Turinga (Algorytmy Część III) wer. 9 z drobnymi modyfikacjami! Wojciech Myszka 2018-12-18 08:22:34 +0100 Upraszczanie danych Komputery są coraz szybsze i sprawniejsze. Na potrzeby rozważań naukowych

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga języki

Maszyna Turinga języki Maszyna Turinga języki Teoria automatów i języków formalnych Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Maszyna Turinga (1) b b b A B C B D A B C b b Q Zależnie od symbolu obserwowanego przez głowicę

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner.

Adam Meissner. Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Podstawy logiki pierwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

Pochodną funkcji w punkcie (ozn. ) nazywamy granicę ilorazu różnicowego:

Pochodną funkcji w punkcie (ozn. ) nazywamy granicę ilorazu różnicowego: Podstawowe definicje Iloraz różnicowy funkcji Def. Niech funkcja będzie określona w pewnym przedziale otwartym zawierającym punkt. Ilorazem różnicowym funkcji w punkcie dla przyrostu nazywamy funkcję Pochodna

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1 FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru

Bardziej szczegółowo

Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar).

Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar). 1 2 Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar). Jednym z ważnych zastosowań gramatyksą specyfikacje języków

Bardziej szczegółowo

Klasyczny rachunek predykatów

Klasyczny rachunek predykatów Kultura logiczna Klasyczny rachunek predykatów Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Alfabet klasycznego rachunku zdań reguły konsytutywne języka Alfabet klasycznego rachunku predykatów (KRP Do alfabetu

Bardziej szczegółowo