Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne

Podobne dokumenty
n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.

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

F t+ := s>t. F s = F t.

1 Działania na zbiorach

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

Teoria miary i całki

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

Zadania do Rozdziału X

Prawdopodobieństwo i statystyka

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Aproksymacja diofantyczna

Zadania z forcingu. Marcin Kysiak. Semestr zimowy r. ak. 2002/2003

(b) Suma skończonej ilości oraz przekrój przeliczalnej ilości zbiorów typu G α

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

Wstęp do Matematyki (4)

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

Algorytmiczne aspekty teorii gier: Wykład 5

1 Relacje i odwzorowania

Równoliczność zbiorów

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część X - Algorytmy samostabilizujące.

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

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

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,

Obliczenia inspirowane Naturą

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,

ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA.

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

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

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista.

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

PROCESY STOCHASTYCZNE. PEWNE KLASY PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH Definicja. Procesem stochastycznym nazywamy rodzinę zmiennych losowych X(t) = X(t, ω)

Rozdział 5. Szeregi liczbowe. 5.1 Szeregi liczbowe. Definicja sumy częściowej ciągu. Niech dany będzie ciąg liczbowy (a n ) n=1.

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Matematyczne Podstawy Informatyki

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski

Prawdopodobieństwo i statystyka

WSTĘP. Budowa bramki NAND TTL, ch-ka przełączania, schemat wewnętrzny, działanie 2

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Algebra Boole a i jej zastosowania

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.

Indukcja matematyczna. Matematyka dyskretna

Indukcja matematyczna

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Technika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

ROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Rachunek prawdopodobieństwa

LOGIKA MATEMATYCZNA. Poziom podstawowy. Zadanie 2 (4 pkt.) Jeśli liczbę 3 wstawisz w miejsce x, to które zdanie będzie prawdziwe:

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań

Logika Matematyczna (2,3)

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:

Zmienne losowe i ich rozkłady

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Trzy razy o indukcji

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo

Rozkład figury symetrycznej na dwie przystające

Problemy Decyzyjne dla Systemów Nieskończonych

MNRP r. 1 Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa (wykład) Grzegorz Kowalczyk

Prawdopodobieństwo i statystyka

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

Matematyka dyskretna

1 Funktory i kwantyfikatory

Języki, automaty i obliczenia

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1

Poprawność semantyczna

Rekurencyjna przeliczalność

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/50

Transkrypt:

Adam Radziwończyk-Syta Michał Skrzypczak Uniwersytet Warszawski 1 lipca 2009 http://students.mimuw.edu.pl/~mskrzypczak/dokumenty/ obwody.pdf

Zbiór Cantora Topologia Definicja Przez zbiór Cantora K oznaczamy obraz zbioru {0, 2} N przy funkcji (x 0, x 1,...) i=0 x i 1 3 i+1.

Zbiór Cantora Topologia Fakt K Top {0, 1} N

Hierarchia borelowska Definicja indukcyjna dla α < ω 1 i w odniesieniu do zbioru Cantora. W ogólnej przestrzeni top. jest tak samo, ale zaczyna się od 1. Definicja Σ 0 0 skończone sumy zbiorów {x i = b i }, dla b i {0, 1}, Π 0 0 skończone przecięcia zbiorów {x i = b i }, dla b i {0, 1}, Σ 0 α przeliczalne sumy zbiorów z β<α Π0 β, Π 0 α dopełnienia zbiorów z Σ 0 α, 0 α = Σ 0 α Π 0 α.

Zbiory borelowskie Definicja Przez B oznaczamy rodzinę α<ω 1 Σ 0 α Π 0 α. Zbiory te nazywamy borelowskimi podzbiorami zbioru Cantora. Definicja Każdy zbiór borelowski B ma dobrze określoną pozycję w hierarchii (swoją złożoność), jako najmniejszą liczbę porządkową α, że B Σ 0 α Π 0 α.

Zbiory borelowskie własności Fakt Rodzina zbiorów borelowskich jest zamknięta ze względu na przeliczalne sumy, przecięcia i dopełnienia. Fakt Hierarchia borelowska jest ścisła żadna inkluzja na poniższym obrazku nie jest równością. Więc istnieją zbiory borelowskie o dowolnie dużych złożonościach (< ω 1 ).

Topologia Obwód C o n wejściach: bramki wejściowe x 0, x 2,..., x n 1, jedna bramka wyjściowa, bramki typu,,, wyznacza f C : {0, 1} n {0, 1}.

przykład Obwód obliczający x 0 XOR x 1 : x 0 x 0 x 1 x 1

przykład Obwód obliczający x 0 XOR x 1 obliczenie dla x 0 = 0 i x 1 = 1: x 0 x 0 x 1 x 1 0 1 1 0

przykład Obwód obliczający x 0 XOR x 1 obliczenie dla x 0 = 0 i x 1 = 1: 0 1 1 0

przykład Obwód obliczający x 0 XOR x 1 obliczenie dla x 0 = 0 i x 1 = 1: 0 1 0 1 1 0

przykład Obwód obliczający x 0 XOR x 1 obliczenie dla x 0 = 0 i x 1 = 1: 1 0 1 0 1 1 0

Własności obwodów logicznych Parametry: głębokość (długość najdłuższej ścieżki), rozmiar (ilość bramek), nieograniczone stopnie wejściowe vs. ograniczone stopnie wejściowe.

Własności obwodów logicznych Parametry: głębokość (długość najdłuższej ścieżki), rozmiar (ilość bramek), nieograniczone stopnie wejściowe vs. ograniczone stopnie wejściowe. Własności: negacje można przesunąć w dół do zmiennych, obwody odpowiadają formułom boolowskim, ciąg obwodów (C i ) i N gdzie C n ma n wejść model maszyny rozpoznającej słowa nad Σ = {0, 1}.

Nieskończone obwody logiczne (Sipser) nieskończenie wiele wejść x 0, x 1,..., nieskończone stopnie wejściowe, skończenie wiele warstw, dane dla obwodu to nieskończone ciągi 0, 1 elementy zbioru Cantora.

Przykład Topologia Nieskończony obwód rozpoznający słowa z nsk. wieloma 1:... x 0 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8...

Uogólnione obwody logiczne nieskończenie wiele wejść x 0, x 1,..., nieskończone stopnie wejściowe, niekoniecznie skończona wysokość.

Uogólnione obwody logiczne nieskończenie wiele wejść x 0, x 1,..., nieskończone stopnie wejściowe, niekoniecznie skończona wysokość. Definicja indukcyjna (dla α < ω 1 ): Σ 0 skończona alternatywa zmiennych lub ich negacji, Π 0 skończona koniunkcja zmiennych lub ich negacji, Σ α przeliczalna alternatywa obwodów należących do β<α Π β, Π α przeliczalna koniunkcja obwodów należących do β<α Σ β, Analogicznie jak u Sipsera, ale wysokość obwodu jest dowolną liczbą porządkową!

Przykład Topologia Obwód wysokości ω: C 0 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6... Gdzie C n jest obwodem wysokości n. Generalnie istnieją obwody dowolnie dużej wysokości mniejszej niż ω 1.

Odpowiedniość Topologia Fakt Jeśli obwód C Σ α, to f 1 C ({1}) Σ0 α. Jeśli zbiór A Σ 0 α, to istnieje obwód C Σ α taki, że f C = Ξ A.

Odpowiedniość Topologia Fakt Jeśli obwód C Σ α, to f 1 C ({1}) Σ0 α. Jeśli zbiór A Σ 0 α, to istnieje obwód C Σ α taki, że f C = Ξ A. Wniosek Hierarchia borelowska i hierarchia obwodów są w odpowiedniej odpowiedniości. Więc m.in. hierarchia obwodów jest ścisła!

Topologia Definicja Restrykcją nazywamy dowolny nieskończony ciąg symboli ze zbioru {0, 1, }, zawierający nieskończenie wiele znaków.

Topologia Definicja Restrykcją nazywamy dowolny nieskończony ciąg symboli ze zbioru {0, 1, }, zawierający nieskończenie wiele znaków. Definicja Dla danego obwodu C, oraz restrykcji ρ, przez C ρ oznaczamy obwód, w którym za poszczególne zmienne zostały podstawione symbole ρ. Tam gdzie w ρ występuje, zostają wpisane nowe zmienne.

Obcięcie obwodu restrykcją Mamy obwód C (pokazane są tylko jego wejścia, z pominiętymi negacjami), oraz restrykcję ρ: x 0 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 0 1 0 0 1...... x 0 x 1 x 2 x 3 x 4... Powstaje nowy obwód C ρ.

Fakt Zamiast obcinać restrykcją obwód, można obciąć funkcję przez niego obliczaną i to komutuje: Jeśli f C = f C, to f C ρ = f C ρ = (f C ) ρ.

Fakt Zamiast obcinać restrykcją obwód, można obciąć funkcję przez niego obliczaną i to komutuje: Jeśli f C = f C, to f C ρ = f C ρ = (f C ) ρ. Fakt Dla danych ρ 1, ρ 2, istnieje restrykcja ρ 1 ρ 2 taka że dla każdego obwodu (C ρ1 ) ρ2 C ρ1 ρ 2. Powstaje ona przez podstawienie symboli ρ 1 w gwiazdki ρ 2.

Fakt Zamiast obcinać restrykcją obwód, można obciąć funkcję przez niego obliczaną i to komutuje: Jeśli f C = f C, to f C ρ = f C ρ = (f C ) ρ. Fakt Dla danych ρ 1, ρ 2, istnieje restrykcja ρ 1 ρ 2 taka że dla każdego obwodu (C ρ1 ) ρ2 C ρ1 ρ 2. Powstaje ona przez podstawienie symboli ρ 1 w gwiazdki ρ 2. Definicja Restrykcja ρ 2 jest rozszerzeniem ρ 1, jeśli powstaje z ρ 1 przez zastąpienie pewnych gwiazdek cyframi {0, 1}.

Przykład Topologia x 0 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 0 1 0...... 0 1 1... 0 1 1 0...

Dobre restrykcje Topologia Definicja Restrykcja ρ jest dobra dla obwodu C, jeśli wartość C ρ zależy tylko od skończenie wielu zmiennych. Fakt Rozszerzenie restrykcji dobrej dla danego obwodu też jest dla niego dobre. Fakt Jeśli ρ jest dobre dla C, to istnieje rozszerzenie ρ ustalające wartość C.

Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Twierdzenie Dla każdego uogólnionego obwodu logicznego C, istnieje restrykcja ρ, taka że C ρ ma stałą wartość (niezależną od wejść).

Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Twierdzenie Dla każdego uogólnionego obwodu logicznego C, istnieje restrykcja ρ, taka że C ρ ma stałą wartość (niezależną od wejść). Dowód składa się z dwóch części: Lemat pozwala znaleźć restrykcję dobrą dla dowolnego nieskończonego obwodu, którego wszystkie dzieci są skończone.

Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Twierdzenie Dla każdego uogólnionego obwodu logicznego C, istnieje restrykcja ρ, taka że C ρ ma stałą wartość (niezależną od wejść). Dowód składa się z dwóch części: Lemat pozwala znaleźć restrykcję dobrą dla dowolnego nieskończonego obwodu, którego wszystkie dzieci są skończone. Główne rozumowanie dowodzi indukcyjnie ze względu na wysokość obwodu tezy. Jednym z kroków rozumowania jest skorzystanie z lematu.

Lemat pochodzący od Sipsera Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Lemat Dla dowolnego obwodu C którego wszystkie dzieci są skończone, oraz skończonego zbioru A, istnieje restrykcja ρ, taka że ρ(a) = { } i ρ jest dobre dla C.

Lemat pochodzący od Sipsera Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Lemat Dla dowolnego obwodu C którego wszystkie dzieci są skończone, oraz skończonego zbioru A, istnieje restrykcja ρ, taka że ρ(a) = { } i ρ jest dobre dla C. Idea dowodu Staramy się by wartości wejść ze zbioru A jednoznacznie wyznaczały wartość całego obwodu. Robimy to po kolei, dla wszystkich możliwych wartościowań na A. Dla każdego wartościowania rozszerzamy dotychczasową restrykcję by była przy tym wartościowaniu dobra.

Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Numerujemy wartościowania na A: η 0, η 1,..., η k. Zaczynamy od ρ 0 = (,,,...). W kolejnym kroku rozpatrujemy C ρi η i. Jeśli ten obwód ma nieustaloną wartość, to któreś (skończone) C j ma nieustaloną wartość. Wtedy rozszerzamy na skończenie wielu pozycjach ρ i do ρ i+1 by C j zdeterminowało wartość C. Wpp. kładziemy ρ i+1 = ρ i. C 0 C 1 C 2 C 3... ρ i 1 0 0... η i 0 1 1

Teza indukcyjna Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Teza Dla każdego uogólnionego obwodu logicznego C, restrykcji ρ i skończonego zbioru liczb A, takiego że ρ(a) = { }, istnieje rozszerzenie restrykcji ρ, ρ, które jest dobre dla C i ρ(a) = { }. Indukcja Dowód przebiega indukcyjnie ze względu na wysokość obwodu. Obwody wysokości 1 są skończone, więc każda restrykcja jest dla nich dobra. Zakładamy, że teza jest prawdziwa dla obwodów wysokości mniejszej niż α i dowodzimy tezy dla dowolnego obwodu C wysokości α.

Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Konstruujemy ciągi ρ i i A i korzystając z tezy indukcyjnej. Zaczynamy od danych ρ i A. ρ i+1 jest rozszerzeniem ρ i i A i+1 jest o jeden większy niż A i. C C 0 C 1 C 2 C 3 C 4... ρ 0 ρ 1 ρ 2 ρ 3 ρ 4... A 0 A 1 A 2 A 3 A 4... Istnieje funkcja ρ będąca granicą ciągu (ρ i ). Jednocześnie ρ i (A i ) = { }, więc ρ( A i ) = { }. Więc ρ jest restrykcją dobrą dla wszystkich dzieci danego obwodu. Więc C ρ jest równoważne obwodowi którego wszystkie dzieci są skończone. Więc z lematu, istnieje ρ rozszerzające ρ, dobre dla C i ρ (A) = { }.

Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski W rezultacie otrzymujemy tezę indukcyjną dla wszystkich obwodów logicznych. Możemy ją następnie uprościć: ustalamy zbiór A =, ustalamy restrykcję ρ = (,,,...), rozszerzamy wynikową restrykcję, by nie tylko była dobra, lecz by ustalała wartość obwodu, otrzymując wniosek: Twierdzenie uproszczone Dla każdego obwodu logicznego C istnieje restrykcja ρ, taka że C ρ ma stałą wartość niezależną od wejść.

Wnioski Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Powyższy wniosek można wyrazić w języku topologii: Inne sformułowanie Dla każdego borelowskiego podzbioru zbioru Cantora B istnieje zanurzenie zbioru Cantora w siebie indukowane przez restrykcję, takie że jego obraz zawiera się w B, lub jest z nim rozłączny. Otrzymana teza jest podobna do twierdzenia Ellentucka, z dodatkowym warunkiem by odpowiednie zanurzenie pochodziło od restrykcji.

Funkcje parzystości Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Definicja Funkcja parzystości to dowolna funkcja P : {0, 1} N {0, 1}, taka że P(x) P(y), jeśli x i y różnią się na dokładnie jednej pozycji.

Funkcje parzystości Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Definicja Funkcja parzystości to dowolna funkcja P : {0, 1} N {0, 1}, taka że P(x) P(y), jeśli x i y różnią się na dokładnie jednej pozycji. Fakt Oczywiście dla każdej restrykcji ρ, P ρ nie jest funkcją stałą (bo ρ zawiera jakąś gwiazdkę).

Funkcje parzystości Topologia Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Definicja Funkcja parzystości to dowolna funkcja P : {0, 1} N {0, 1}, taka że P(x) P(y), jeśli x i y różnią się na dokładnie jednej pozycji. Fakt Oczywiście dla każdej restrykcji ρ, P ρ nie jest funkcją stałą (bo ρ zawiera jakąś gwiazdkę). Wniosek Dla każdej funkcji parzystości P, nie istnieje uogólniony obwód logiczny C obliczający P.

Sformułowanie Lemat Dowód Wnioski Dziękuję za uwagę, czy są jakieś pytania?