Napisy i ich znaczenia

Podobne dokumenty
Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)

Metodologie programowania

O LICZBACH NIEOBLICZALNYCH I ICH ZWIĄZKACH Z INFORMATYKĄ

Równoliczność zbiorów

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

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

Podstawy Informatyki Maszyna Turinga

Kierunek i poziom studiów: matematyka, studia I stopnia, rok I. Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (03-MO1S-12-WMat)

Wstęp do Matematyki (4)

3. Podaj elementy składowe jakie powinna uwzględniać definicja informatyki.

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

Początki informatyki teoretycznej. Paweł Cieśla

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

OBLICZALNOŚĆ I NIEOBLICZALNOŚĆ

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą

1 Funktory i kwantyfikatory

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Języki, automaty i obliczenia

Matematyczne Podstawy Informatyki

PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE

Języki programowania zasady ich tworzenia

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

Maszyna Turinga języki

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

10110 =

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat)

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

Topologia I Wykład 4.

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

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

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

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Informatyka 1. Wyrażenia i instrukcje, złożoność obliczeniowa

O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY

Poprawność algorytmów

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

teoria informacji Entropia, informacja, kodowanie Mariusz Różycki 24 sierpnia 2015

Załącznik 2. Symbol efektu obszarowego. Kierunkowe efekty uczenia się (wiedza, umiejętności, kompetencje) dla całego programu kształcenia

Załącznik 2. Symbol efektu obszarowego. Kierunkowe efekty uczenia się (wiedza, umiejętności, kompetencje) dla całego programu kształcenia

Gramatyki atrybutywne

Złożoność informacyjna Kołmogorowa. Paweł Parys

Teoretyczne podstawy informatyki

Imię, nazwisko, nr indeksu

Poprawność semantyczna

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

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

Podstawy Informatyki. Sprawność algorytmów

Zadania do Rozdziału X

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Obliczenia inspirowane Naturą

Klasa 2 INFORMATYKA. dla szkół ponadgimnazjalnych zakres rozszerzony. Założone osiągnięcia ucznia wymagania edukacyjne na. poszczególne oceny

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

KARTA KURSU. Teoretyczne podstawy informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki

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

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

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

Hierarchia Chomsky ego

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.

Podstawy Informatyki. Algorytmy i ich poprawność

Paradygmaty dowodzenia

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

Informatyka klasa III Gimnazjum wymagania na poszczególne oceny

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2

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

Matematyczne podstawy informatyki Mathematical Foundations of Computational Sciences. Matematyka Poziom kwalifikacji: II stopnia

Z nowym bitem. Informatyka dla gimnazjum. Część II

Opisy efektów kształcenia dla modułu

Informatyka 1. Złożoność obliczeniowa

Zadanie 4 Zadanie 5 Zadanie 6. Repetytorium z JFiZO. Jakub Michaliszyn 25 maja 2017

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

KARTA KURSU. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory

Metoda Tablic Semantycznych

Lista zadań - Relacje

ALGORYTMY I PROGRAMY

Metoda kategorii Baire a w przestrzeniach metrycznych zupełnych

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

Wojewódzki Przedmiotowy Konkurs z informatyki dla uczniów szkół gimnazjalnych ETAP REJONOWY 2013/2014 TEST

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA.

Matematyczne Podstawy Informatyki

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

EGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA

Algorytmy stochastyczne, wykład 02 Algorytmy genetyczne

Logika i teoria mnogości Wykład Sformalizowane teorie matematyczne

Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa, Inżynieria oprogramowania, Technologie internetowe

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Transkrypt:

Napisy i ich znaczenia NAPISY Φ RZECZYW ISTOŚĆ Np Φ(napis 123 ) = prawdziwa liczba 123 Komputery działają na napisach, o ich interpretację musimy zadbać sami Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 2 Struktura napisów Do definiowania struktury napisów służą gramatyki Przykład: Gramatyka fragmentu a polskiego: M zdanie ::= grpodmiotu grorzeczenia grpodmiotu ::= podmiot przydawka grpodmiotu grorzeczenia ::= orzeczenie orzeczenie dopełnienie grorzeczenia okolicznik podmiot ::= Anka Basia Czesiek przydawka ::= gruby stary orzeczenie ::= bije kocha dopełnienie ::= Ankę Basię Cześka okolicznik ::= wdomu nocą

Struktura napisów Drzewo rozbioru gramatycznego: zdanie grorzeczenia grpodmiotu grpodmiotu grorzeczenia grorzeczenia grpodmiotu grorzeczenia przydawka przydawka podmiot orzeczenie dopełnienie okolicznik okolicznik stary gruby Czesiek bije Ankę wdomu nocą Rozbiór niejednoznaczny Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 4 zdanie grupa podmiotu grupa orzeczenia podmiot orzeczenie okolicznik = CZASLECI JAK STRZAŁA TIMEFLIESLIKEANARROW przydawka podmiot orzeczenie dopełnienie grupa podmiotu grupa orzeczenia = CZASOWEMUCHY LUBIĄ STRZAŁĘ zdanie Znaczenie zależy od drzewa rozbioru

Struktura napisów Do definiowania struktury napisów służą gramatyki Przykład: Gramatyka wyrażeń arytmetycznych: M wyrażenie ::= składnik wyrażenie + składnik wyrażenie - składnik składnik ::= czynnik czynnik ::= zmienna składnik * czynnik liczba ( wyrażenie ) zmienna ::= a b z liczba ::= cyfra liczba cyfra cyfra ::= 0 1 9 Drzewa wywodu Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 6 Rozbiórwyrażenia 34 (x+11): wyrażenie składnik czynnik składnik wyrażenie składnik czynnik wyrażenie czynnik liczba składnik liczba liczba czynnik liczba cyfra cyfra zmienna cyfra cyfra 3 4 * ( x + 1 1 )

Języki a problemy Czy do każdego a da się znaleźć generującą go gramatykę? Gramatyka jest skończonym ciągiem znaków, branych ze skończonego alfabetutakichciągówznakówjestℵ 0 (przeliczalniewiele),więcgramatyk jest przeliczalnie wiele Skończonychsłównadskończonymalfabetemjestℵ 0 (przeliczalniewiele); ów,czylizbiorówsłówjestwięc2 ℵ 0 Na pdodstawie tw Cantora: ℵ 0 <2 ℵ 0 wobec tego istnieje przeliczalnie wiele ów z gramatykami oraz nieprzeliczalnie wiele ów nieposiadających gramatyki Języki z gramatykami są rzadkością wśród ów Języki a problemy Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 8 Odpowiedniości: i problemy gramatyki algorytmy Problemy, posiadające algorytmiczne rozwiązanie, są rzadkością wśród problemów Na pocieszenie: Problemów,dającychsięsformułować,jestteżtylkoℵ 0 Zpowyższych rozważań nie wynika, żeby problemy z rozwiązaniami algorytmicznymi stanowiły rzadkość wśród problemów nazwanych

Języki a problemy Czy problemy, dające się nazwać, posiadają algorytmiczne rozwiązania? Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 10 Negatywne wyniki w informatyce Nierozstrzygalność własności stopu: Nie da się napisać superprogramu, który widząc jakiś program i dane, zawsze prorokowałby prawidłowo, czy ten program na tych danych się zatrzyma, czy też będzie działał w nieskończoność ZAPĘTLI SIĘ!

Negatywne wyniki w informatyce Nierozstrzygalność własności stopu: Nie da się napisać superprogramu, który widząc jakiś program i dane, zawsze prorokowałby prawidłowo, czy ten program na tych danych się zatrzyma, czy też będzie działał w nieskończoność N P P M P S P PzapętlasięnaP PzatrzymujesięnaP jeślipzapętlasięnap,tonzatrzymujesięnap jeślipzatrzymujesięnap,tonzapętlasięnap jeślinzapętlasięnan,tonzatrzymujesięnan jeślinzatrzymujesięnan,tonzapętlasięnan } SPRZECZNOŚĆ Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 12 Negatywne wyniki w informatyce, cd Nierozstrzygalność własności stopu: Nie da się napisać superprogramu, który widząc jakiś program i dane zawsze prorokowałby prawidłowo, czy ten program na tych danych się zatrzyma, czy też będzie działał w nieskończoność Nierozstrzygalność równoważności programów: Nie da się napisać superprogramu, który widząc jakieś dwa programy zawsze prorokowałby prawidłowo, czy te dwa programy zachowają się tak samo (dadzą te same wyniki lub oba się zapętlą) na każdych danych Nierozstrzygalność poprawności programów: Nie da się napisać superprogramu, który widząc program i opis wymagań co do jego zachowania zawsze prorokowałby prawidłowo, czy zachowanie programu spełnia te wymagania Niekonstruowalność poprawnych programów Niekonstruowalność optymalnych programów Niepoliczalność pewnych funkcji w lepszym czasie

Trudność problemów Moce zbiorów: NIE- SKOŃCZONE 2 2ℵ 0 c=2 ℵ 0 ℵ 3 ℵ 2 ℵ 1 istnieniezależyod hipotezy continuum ℵ 0 SKOŃ CZONE 2 1 0 Trudność problemów Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 14 NIE- ROZSTRZYGALNE TEORETYCZNIE ROZSTRZYGALNE TEORETYCZNIE Σ 1 2 Π 1 2 Σ 1 1 Π 1 1 Σ 1 0 Π 1 0 Σ 0 2 Π 0 2 Σ 0 1 Π 0 1 Σ 0 0 =Π0 0 wczasiesuperwykładniczym,np2 2n wczasiewykładniczym2 n wczasien 4 wczasiesześciennymn 3 wczasiekwadratowymn 2 w czasie liniowym n wczasielogarytmicznymlog 2 n NIE DO POLICZENIA PRAKTYCZNIE DO POLICZENIA PRAK- TYCZNIE

Poprawność translacji A B RZECZYW ISTOŚĆ Φ A Φ B translacja Translacja jest poprawna jeśli Φ B translacja=φ A Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 16 Poprawność translacji dziesiętny 19 binarny 10011 RZECZYW ISTOŚĆ Φ d Φ b translacja Translacja jest poprawna jeśli Φ b translacja=φ d np Φ b (10011)=Φ d (19)

Poprawność translacji C wewnętrzny RZECZYW ISTOŚĆ Φ C Φ w translacja Translacja jest poprawna jeśli Φ w translacja=φ C czylidladowprogpwc Φ w (translacja(p))=φ C (P) Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 18 Na co informatykowi takie abstrakcje? Mapa powstaje przez deformacje

Mapa powstaje przez deformacje poszerzyć drogi usunąć elementy przypadkowe dodać napisy pozmieniać kolory dorysować siatkę ipoziomice ABSTRAKCJA! Rzeczywistość a abstrakcja Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 20 Co jest lepsze: abstrakcja matematyczna czy dokładny opis rzeczywistości? abstrakcja matematyczna jest prostsza niż dokładny opis rzeczywistości abstrakcja matematyczna nie zawiera elementów nieistotnych abstrakcja matematyczna podkreśla elementy ważne Wniosek: Mabstrakcja matematyczna jest użyteczniejsza niż dokładny opis rzeczywistości Kiedy abstrakcja matematyczna nie jest użyteczna? gdy jest technicznie wadliwa gdy została stworzona do innych celów gdy użytkownik jej nie rozumie gdy problem jest za prosty