JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI"

Transkrypt

1 Stefan Sokołowski JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Inst. Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2009/2010

2 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: stefan/dydaktyka/jezform

3 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: stefan/dydaktyka/jezform slajdy do wykładów można(należy) robić notatki ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu

4 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: stefan/dydaktyka/jezform slajdy do wykładów można(należy) robić notatki ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu szkicowy program wykładu i laboratorium

5 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: stefan/dydaktyka/jezform slajdy do wykładów można(należy) robić notatki ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu szkicowy program wykładu i laboratorium zadania z laboratorium w moich grupach

6 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: stefan/dydaktyka/jezform slajdy do wykładów można(należy) robić notatki ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu szkicowy program wykładu i laboratorium zadania z laboratorium w moich grupach spis literatury itd.

7 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.2 Kontakt ze mną: konsultacje: piątki, 18:00 19:30 w pok. 322

8 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.2 Kontakt ze mną: konsultacje: piątki, 18:00 19:30 w pok s.sokolowski@inf.ug.edu.pl

9 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.2 Kontakt ze mną: konsultacje: piątki, 18:00 19:30 w pok s.sokolowski@inf.ug.edu.pl antyspam: unikać frikoprowajderów: o2.pl wp.pl gazeta.pl

10 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.2 Kontakt ze mną: konsultacje: piątki, 18:00 19:30 w pok s.sokolowski@inf.ug.edu.pl antyspam: unikać frikoprowajderów: o2.pl wp.pl gazeta.pl

11 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.2 Kontakt ze mną: konsultacje: piątki, 18:00 19:30 w pok s.sokolowski@inf.ug.edu.pl antyspam: unikać frikoprowajderów: o2.pl wp.pl gazeta.pl najlepiej używać konta mailowego w IIS PWSZ

12 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.3 Zaliczenie przedmiotu: laboratorium:min.56pkt.na100

13 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.3 Zaliczenie przedmiotu: laboratorium:min.56pkt.na100 wykład:min.56pkt.na100(doliczamew.punktydodatkowezaaktywność w trakcie wykładu i za znalezienie błędów w slajdach) NIE MA ZWOLNIEŃ!

14 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.3 Zaliczenie przedmiotu: laboratorium:min.56pkt.na100 wykład:min.56pkt.na100(doliczamew.punktydodatkowezaaktywność w trakcie wykładu i za znalezienie błędów w slajdach) NIE MA ZWOLNIEŃ! ocenaostateczna:0.4 laboratorium+0.6 wykład

15 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.3 Zaliczenie przedmiotu: laboratorium:min.56pkt.na100 wykład:min.56pkt.na100(doliczamew.punktydodatkowezaaktywność w trakcie wykładu i za znalezienie błędów w slajdach) NIE MA ZWOLNIEŃ! ocenaostateczna:0.4 laboratorium+0.6 wykład Skala ocen:

16 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego

17 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego {0,1,10,11,100,101,...} język(nieskończony) składający się z liczb binarnych

18 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego {0,1,10,11,100,101,...} język(nieskończony) składający się z liczb binarnych { a n b n n 0 } ={λ,ab,aabb,aaabbb,...} język(nieskończony) składający się z takich słów, w których...

19 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego {0,1,10,11,100,101,...} język(nieskończony) składający się z liczb binarnych { a n b n n 0 } ={λ,ab,aabb,aaabbb,...} język(nieskończony) składający się z takich słów, w których występujątylkoliteryaib

20 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego {0,1,10,11,100,101,...} język(nieskończony) składający się z liczb binarnych { a n b n n 0 } ={λ,ab,aabb,aaabbb,...} język(nieskończony) składający się z takich słów, w których występujątylkoliteryaib, liczbaliterajestrównaliczbieliterb

21 Język formalny Wykład1,2X2009,str.4 Przykład: (nieformalny) M {a,aback,abandon,abase,...,zoom} język(skończony) składający się ze słów języka angielskiego {0,1,10,11,100,101,...} język(nieskończony) składający się z liczb binarnych { a n b n n 0 } ={λ,ab,aabb,aaabbb,...} język(nieskończony) składający się z takich słów, w których występujątylkoliteryaib, liczbaliterajestrównaliczbieliterb, wszystkie litery a poprzedzają wszystkie litery b.

22 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter

23 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ

24 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów

25 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ

26 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera!

27 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: nie mylić! Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera! def ={} język pusty(nie zawierający żadnego słowa)

28 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: nie mylić! Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera! def ={} język pusty(nie zawierający żadnego słowa) Λ def ={λ} język zawierający wyłącznie słowo puste

29 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: nie mylić! Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera! def ={} język pusty(nie zawierający żadnego słowa) Λ def ={λ} język zawierający wyłącznie słowo puste Przykład: M1 (2 1) (1 (2 1)) słowonadalfabetemσ def ={(,),,,1,2}

30 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: nie mylić! Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera! def ={} język pusty(nie zawierający żadnego słowa) Λ def ={λ} język zawierający wyłącznie słowo puste Przykład: M1 (2 1) (1 (2 1)) słowonadalfabetemσ def ={(,),,,1,2} {λ,a,b,ab,ba} języknadalfabetemσ def ={a,b}zawierającypięćsłów

31 Język formalny Wykład1,2X2009,str.5 DEFINICJA: MΣ skończony niepusty alfabet, czyli zbiór t.zw. liter słowo dowolny ciąg skończonej długości o elementach z Σ Σ zbiórwszystkichsłów język dowolnyzbiórsłówl Σ Przykład: nie mylić! Mλ słowopuste(ciągliterodługości0) Uwaga:toniejestlitera! def ={} język pusty(nie zawierający żadnego słowa) Λ def ={λ} język zawierający wyłącznie słowo puste Przykład: M1 (2 1) (1 (2 1)) słowonadalfabetemσ def ={(,),,,1,2} {λ,a,b,ab,ba} języknadalfabetemσ def ={a,b}zawierającypięćsłów { } a n n 0 ={λ,a,aa,aaa,...} jęz.nieskończ.nadalf.σ def ={a}

32 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6

33 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki?

34 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki? { a n b n n 0 } lepiej,alesąniepożądaneelementyobce (liczby,zmienne,relacje,...)

35 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki? { a n b n n 0 } lepiej,alesąniepożądaneelementyobce (liczby,zmienne,relacje,...) Język definiujemy na dwa sposoby. Przez generator cokolwiek wyprodukuje, uważamy za należące do języka

36 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki? { a n b n n 0 } lepiej,alesąniepożądaneelementyobce (liczby,zmienne,relacje,...) Język definiujemy na dwa sposoby. Przez generator cokolwiek wyprodukuje, uważamy za należące do języka akceptor cokolwiek zatwierdzi, uważamy za należące do języka

37 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki? { a n b n n 0 } lepiej,alesąniepożądaneelementyobce (liczby,zmienne,relacje,...) Język definiujemy na dwa sposoby. Przez generator cokolwiek wyprodukuje, uważamy za należące do języka akceptor cokolwiek zatwierdzi, uważamy za należące do języka Opis języka programowania przeznaczony dla programisty powinien być generatorem ma wyjaśniać, jak pisać poprawne programy.

38 Jak porządnie opisać język nieskończony? Wykład1,2X2009,str.6 {λ,ab,aabb,aaabbb,...} cooznaczająkropeczki? { a n b n n 0 } lepiej,alesąniepożądaneelementyobce (liczby,zmienne,relacje,...) Język definiujemy na dwa sposoby. Przez generator cokolwiek wyprodukuje, uważamy za należące do języka akceptor cokolwiek zatwierdzi, uważamy za należące do języka Opis języka programowania przeznaczony dla programisty powinien być generatorem ma wyjaśniać, jak pisać poprawne programy. Kompilator języka programowania powinien zawierać akceptor sprawdzający, czy program na jego wejściu należy do języka.

39 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M

40 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ

41 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ)

42 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ); skończonyzbiórpprodukcjipostacia w gdziea Niw (N Σ)

43 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ); skończonyzbiórpprodukcjipostacia w, gdziea Niw (N Σ) ; wybrany nieterminal S N nazywany symbolem początkowym albo aksjomatem gramatyki.

44 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ); skończonyzbiórpprodukcjipostacia w, gdziea Niw (N Σ) ; wybrany nieterminal S N nazywany symbolem początkowym albo aksjomatem gramatyki. Przykład: MTerminale: a, b Nieterminale: A Produkcje: A λ A aaa A bab

45 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ); skończonyzbiórpprodukcjipostacia w, gdziea Niw (N Σ) ; wybrany nieterminal S N nazywany symbolem początkowym albo aksjomatem gramatyki. Przykład: MTerminale: a, b Nieterminale: A Produkcje: A λ A aaa A bab

46 Generatory: gramatyki bezkontekstowe Wykład1,2X2009,str.7 DEFINICJA: Gramatyka bezkontekstowa G M alfabetterminalnyσ; alfabet nieterminalny lub pomocniczy N(rozłączny z Σ); skończonyzbiórpprodukcjipostacia w, gdziea Niw (N Σ) ; wybrany nieterminal S N nazywany symbolem początkowym albo aksjomatem gramatyki. Przykład: MTerminale: a, b Nieterminale: A Produkcje: A λ A aaa A bab

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

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

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2012/2013 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1i2,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

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

JĘZYKI PROGRAMOWANIA

JĘZYKI PROGRAMOWANIA Stefan Sokołowski JĘZYKI PROGRAMOWANIA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2014/2015 Wykład1OGÓLNEINFORMACJEOC,str1 JĘZYKI PROGRAMOWANIA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/jezprog

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

Stefan Sokołowski JĘZYKIPROGRAMOWANIA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2012/2013

Stefan Sokołowski JĘZYKIPROGRAMOWANIA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2012/2013 Stefan Sokołowski JĘZYKIPROGRAMOWANIA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2012/2013 Wykład1OGÓLNEINFORMACJEOC,str1 JĘZYKI PROGRAMOWANIA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/jezprog

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

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

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

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

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 (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 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

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 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

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

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

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA Stefan Sokołowski SZTUCZNA INTELIGENCJA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/sztintel/

Bardziej szczegółowo

GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE

GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE 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

Bardziej szczegółowo

Wykład5,str.1. Maszyny ze stosem ... 1,0 λ r. λ,z λ

Wykład5,str.1. Maszyny ze stosem ... 1,0 λ r. λ,z λ Wykład5,str1 p 0,Z 0Z 0,0 00 q λ,z λ r Wykład5,str1 Słowo na wejściu: 0011 część nieprzeczytana Z p 0,Z 0Z 0,0 00 q λ,z λ r Wykład5,str1 Słowo na wejściu: 0011 część nieprzeczytana 0 Z p 0,Z 0Z 0,0 00

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

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

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Analiza leksykalna 1 Teoria kompilacji Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Kod źródłowy (ciąg znaków) Analizator leksykalny SKANER Ciąg symboli leksykalnych (tokenów)

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

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

Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010

Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010 Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/

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

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

Algorytmy stochastyczne, wykład 05 Systemy Liendenmayera, modelowanie roślin

Algorytmy stochastyczne, wykład 05 Systemy Liendenmayera, modelowanie roślin Algorytmy stochastyczne, wykład 5, modelowanie roślin Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 214-3-2 1 2 3 ze stosem Przypomnienie gramatyka to system (Σ, A, s,

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

ZAAWANSOWANE JĘZYKI PROGRAMOWANIA

ZAAWANSOWANE JĘZYKI PROGRAMOWANIA Stefan Sokołowski ZAAWANSOWANE JĘZYKI PROGRAMOWANIA Inst. Informatyki, UG Gdańsk, 2015/2016 Zaawansowane Języki Programowania Wykład1,str.1 Na http://sigma.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/zaawjezprog będą

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

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku.

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku. Zadanie 1. (6 punktów) Rozważmy język słów nad alfabetem {1, 2, 3}, w których podciąg z pozycji parzystych i podciąg z pozycji nieparzystych są oba niemalejące. Na przykład 121333 należy do języka, a 2111

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

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33

Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych p.1/33 Klasyczne i kwantowe podejście do teorii automatów i języków formalnych mgr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Zakład Informatyki Stosowanej i Inżynierii Oprogramowania Instytut Informatyki

Bardziej szczegółowo

Zadanie analizy leksykalnej

Zadanie analizy leksykalnej Analiza leksykalna 1 Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Przykład: We: COST := ( PRICE + TAX ) * 0.98 Wy: id 1 := ( id 2 + id 3 ) * num 4 Tablica symboli:

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO PROGRAMOWANIA

WSTĘP DO PROGRAMOWANIA Stefan Sokołowski WSTĘP DO PROGRAOWANIA Inst Informatyki UG, Gdańsk, 2011/2012 Wykład1ALGORYTAPROGRA,str1 WSTĘP DO PROGRAOWANIA reguły gry Zasadnicze informacje: http://infugedupl/ stefan/dydaktyka/wstepdoprog

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

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

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

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

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

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

Organizajca kursów języka angielskiego i języka niemieckiego /II etap: IX-XII 2011r/

Organizajca kursów języka angielskiego i języka niemieckiego /II etap: IX-XII 2011r/ Organizajca kursów języka angielskiego i języka niemieckiego /II etap: IX-XII 2011r/ Zajęcia odbywać się będą w piątki w godzinach od 16,00 do 20,45 /w gr. A, B, C/ oraz w grupie D w godzinach 15,30 do

Bardziej szczegółowo

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób:

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób: 1. (6 punktów) Czy dla każdego regularnego L, język f(l) = {w : każdy prefiks w długości nieparzystej należy do L} też jest regularny? Odpowiedź. Tak, jęsli L jest regularny to też f(l). Niech A będzie

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

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

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa Zadanie 1. Rozważmy jezyk złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa równe. Narysować diagram minimalnego automatu deterministycznego akceptujacego

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

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

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

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

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

Definicja 2. Twierdzenie 1. Definicja 3

Definicja 2. Twierdzenie 1. Definicja 3 INSTYTUT CYBERNETYKI TECHNICZNEJ POLITECHNIKI WROCŁAWSKIEJ ZAKŁAD SZTUCZNEJ INTELIGENCJI I AUTOMATÓW Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych ćwiczenie 205 temat: ZASTOSOWANIE JĘZYKA WYRAŻEŃ

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

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 04 Systemy Lindenmayera Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 19/10/2016 1 / 37 1 L-Systemy 2 GroIMP i XL ALife 2 / 37 L-Systemy L-systemy czyli systemy Lindenmayera.

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

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Szymon Wróbel, notatki z wykładu dra Szymona Żeberskiego semestr zimowy 2016/17 1 Język 1.1 Sygnatura językowa Sygnatura językowa: L = ({f i } i I, {P j

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 Programowania z Programowaniem Obiektowym wykład (15 godzin/semestr) laboratorium (30 godzin/semestr)

Języki Programowania z Programowaniem Obiektowym wykład (15 godzin/semestr) laboratorium (30 godzin/semestr) Języki Programowania z Programowaniem Obiektowym wykład (15 godzin/semestr) laboratorium (30 godzin/semestr) Prowadzący wykład: Dr inż. Radosław Górski Pokój 105, tel. (32) 237 10 20 e-mail: Radoslaw.Gorski@polsl.pl

Bardziej szczegółowo

System Korekty Tekstu Polskiego

System Korekty Tekstu Polskiego System Korekty Tekstu Polskiego Plan prezentacji Geneza problemu i cele pracy Opis algorytmu bezkontekstowego Opis algorytmów kontekstowych Wyniki testów Wersja algorytmu dla języka hiszpańskiego Wnioski

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

Podstawy i języki programowania

Podstawy i języki programowania Podstawy i języki programowania Laboratorium 1 - wprowadzenie do przedmiotu mgr inż. Krzysztof Szwarc krzysztof@szwarc.net.pl Sosnowiec, 16 października 2017 1 / 25 mgr inż. Krzysztof Szwarc Podstawy i

Bardziej szczegółowo

Imię, nazwisko, nr indeksu

Imię, nazwisko, nr indeksu Imię, nazwisko, nr indeksu (kod) (9 punktów) Wybierz 9 z poniższych pytań i wybierz odpowiedź tak/nie (bez uzasadnienia). Za prawidłowe odpowiedzi dajemy +1 punkt, za złe -1 punkt. Punkty policzymy za

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech

Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech anagram(l) = {w : w jest anagaramem v dla pewnego v L}. (a) Czy jeśli L jest

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, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 11: Obliczalność i nieobliczalność Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 6 maja 2015 Plan 1 Problemy częściowo rozstrzygalne 2 Problemy rozstrzygalne 3 Funkcje (częściowo)

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia)

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Kamil Matuszewski 20 lutego 2017 22 lutego 2017 Zadania, które

Bardziej szczegółowo

10110 =

10110 = 1. (6 punktów) Niedeterministyczny automat skończony nazwiemy jednoznacznym, jeśli dla każdego akceptowanego słowa istnieje dokładnie jeden bieg akceptujący. Napisać algorytm sprawdzający, czy niedeterministyczny

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

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

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Modele Obliczeń Wykład 1 - Wprowadzenie Marcin Szczuka Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski Wykład fakultatywny w semestrze zimowym 2014/2015 Marcin Szczuka (MIMUW) Modele Obliczeń 2014/2015 1 /

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 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

Zajęcia trwają 15 tygodni (2 godziny wykładu, 2 godziny laboratorium tygodniowo) Zaliczenie zajęć jest uwarunkowane zaliczeniem zajęć laboratoryjnych

Zajęcia trwają 15 tygodni (2 godziny wykładu, 2 godziny laboratorium tygodniowo) Zaliczenie zajęć jest uwarunkowane zaliczeniem zajęć laboratoryjnych Regulamin przedmiotu: Języki Programowania Zajęcia trwają 15 tygodni (2 godziny wykładu, 2 godziny laboratorium tygodniowo) Zaliczenie zajęć jest uwarunkowane zaliczeniem zajęć laboratoryjnych Prowadzący

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

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

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka

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, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 10: Maszyny Turinga Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 29 kwietnia 2015 Plan Maszyny Turinga (Niedeterministyczna) maszyna Turinga M = (A, Q, q 0, F, T, B, δ) A

Bardziej szczegółowo

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Działy logiki 2 Własności semantyczne i syntaktyczne 3 Błędy logiczne

Bardziej szczegółowo

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Wykład I: Czym jest język? http://konderak.eu/pwk13.html Piotr Konderak kondorp@bacon.umcs.lublin.pl p. 205, Collegium Humanicum konsultacje: czwartki, 11:10-12:40

Bardziej szczegółowo

PROLOG WSTĘP DO INFORMATYKI. Akademia Górniczo-Hutnicza. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej.

PROLOG WSTĘP DO INFORMATYKI. Akademia Górniczo-Hutnicza. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej. Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk PROLOG www.agh.edu.pl Pewnego dnia przyszedł na świat komputer Komputery

Bardziej szczegółowo

Wyrażenie nawiasowe. Wyrażenie puste jest poprawnym wyrażeniem nawiasowym.

Wyrażenie nawiasowe. Wyrażenie puste jest poprawnym wyrażeniem nawiasowym. Wyrażenie nawiasowe Wyrażeniem nawiasowym nazywamy dowolny skończony ciąg nawiasów. Każdemu nawiasowi otwierającemu odpowiada dokładnie jeden nawias zamykający. Poprawne wyrażenie nawiasowe definiujemy

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

Podstawy Kompilatorów

Podstawy Kompilatorów Podstawy Kompilatorów Laboratorium 3 Uwaga: Do wykonania poniższych zadań związanych z implementacją niezbędny jest program LEX oraz kompilator. Dla środowiska Linux mogą to być: Darmowa wersja generatora

Bardziej szczegółowo

Translacja sterowana składnią w metodzie zstępującej

Translacja sterowana składnią w metodzie zstępującej Translacja sterowana składnią w metodzie zstępującej Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl 1 Plan wykładu translacja sterowana składnią definicje sterowane składnią i schematy translacji atrybuty

Bardziej szczegółowo

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Bieżący sylabus w semestrze zimowym roku 2016/17

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Bieżący sylabus w semestrze zimowym roku 2016/17 Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2018 Bieżący sylabus w semestrze zimowym roku 2016/17 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/

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

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik 8 Funkcje 8.1 Pojęcie relacji 8.1 Definicja (Relacja). Relacją (binarną) nazywamy dowolny podzbiór produktu kartezjańskiego

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

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B:

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B: Zbiory 1 Rozważmy dowolne dwa zbiory A i B. Suma A B składa się z wszystkich elementów, które należą do zbioru A lub do zbioru B: (x A B) (x A x B). Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich

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

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

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

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Podstawy generatora YACC. Bartosz Bogacki.

Podstawy generatora YACC. Bartosz Bogacki. Podstawy generatora YACC Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy generatora analizatorów składniowych YACC. Zapraszam serdecznie

Bardziej szczegółowo