4.5 Deterministyczne i zupełne automaty Moore a i Mealy ego

Podobne dokumenty
4.2. Automat skończony

Matematyczne Podstawy Informatyki

4.3. Przekształcenia automatów skończonych

Języki, automaty i obliczenia

ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE

JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE

Przekształcenia automatów skończonych

1 Wprowadzenie do automatów

Lista 4 Deterministyczne i niedeterministyczne automaty

bezkontekstowa generujac X 010 0X0.

4.6. Gramatyki regularne

Gramatyki regularne. Teoria automatów i języków formalnych. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

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

Kodowanie liczb. Kodowanie stałopozycyjne liczb całkowitych. Niech liczba całkowita a ma w systemie dwójkowym postać: Kod prosty

4. RACHUNEK WEKTOROWY

Języki, automaty i obliczenia

Algebra macierzowa. Akademia Morska w Gdyni Katedra Automatyki Okrętowej Teoria sterowania. Mirosław Tomera 1. ELEMENTARNA TEORIA MACIERZOWA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

LISTA02: Projektowanie układów drugiego rzędu Przygotowanie: 1. Jakie własności ma równanie 2-ego rzędu & x &+ bx&

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

PRÓBNA MATURA Z MATEMATYKI Z OPERONEM LISTOPAD ,0. 3x 6 6 3x 6 6,

Podstawy układów logicznych

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

Technika Cyfrowa 1 wykład 12: sekwencyjne układy przełączające

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Automat Moore a. Teoria układów logicznych

ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

Minimalizacja automatu







ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

Podstawy programowania obiektowego

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Laura Opalska. Klasa 1. Gimnazjum nr 1 z Oddziałami Integracyjnym i Sportowymi im. Bł. Salomei w Skale

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

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa

Języki regularne, rozpoznawanie wzorców regularnych, automaty skończone, wyrażenia regularne

Technika Cyfrowa 1 wykład 11: liczniki sekwencyjne układy przełączające

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

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

Układy równań liniowych Macierze rzadkie

1 Automaty niedeterministyczne

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

Analiza Matematyczna (część II)

Technika Cyfrowa 1. Wykład 5: Synteza automatów sekwencyjnych III UKŁADY SEKWENCYJNE C.D.

Parsery LL(1) Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Hipoteza Černego, czyli jak zaciekawić ucznia teorią grafów

ZADANIA OTWARTE. Są więc takie same. Trzeba jeszcze pokazać, że wynoszą one 2b, gdyż taka jest długość krawędzi dwudziestościanu.

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco:

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

Elementy znajdujące się w opakowaniu mogą różnić się w zależności od kraju, w którym zakupiono urządzenie. Przewód zasilający do gniazdka ściennego

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

Synteza strukturalna automatu Moore'a i Mealy

Przechadzka Bajtusia - omówienie zadania

Algorytmy graficzne. Filtry wektorowe. Filtracja obrazów kolorowych

PEWNIK DEDEKINDA i jego najprostsze konsekwencje

RÓWNANIA TRYGONOMETRYCZNE Z PARAMETREM

Co można zrobić za pomocą maszyny Turinga? Wszystko! Maszyna Turinga potrafi rozwiązać każdy efektywnie rozwiązywalny problem algorytmiczny!

KONKURS MATEMATYCZNY. Model odpowiedzi i schematy punktowania

Analiza matematyczna v.1.6 egzamin mgr inf niestacj 1. x p. , przy założeniu, że istnieją lim

splajnami splajnu kubicznego

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2014)

Droga Pani/Drogi Panie! Wakacje minęły szybko i znowu możemy się spotkać. oraz za zabawami z koleżankami i kolegami.

Wprowadzenie: Do czego służą wektory?

KOMPENDIUM MATURZYSTY Matematyka poziom podstawowy

INFORMACJA Jeśli nie określono inaczej, ilustracje w niniejszym podręczniku przedstawiają model ADS-2600We. Przewód zasilający do gniazdka ściennego

Wykład 2. Granice, ciągłość, pochodna funkcji i jej interpretacja geometryczna

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

Karta oceny merytorycznej wniosku o dofinansowanie projektu konkursowego PO KL 1

Języki, automaty i obliczenia

Rys Wyrównanie spostrzeżeń zawarunkowanych jednakowo dokładnych C. KRAKOWIANY

Legenda. Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny

Programy współbieżne

Maszyna Turinga języki

Rozkład materiału nauczania

1. Struktura montażowa

NOWE NIŻSZE CENY. Ceny spiral introligatorskich DOUBLE-LOOP WIRE.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

VI. Rachunek całkowy. 1. Całka nieoznaczona

Wykład 2. Funkcja logarytmiczna. Definicja logarytmu: Własności logarytmu: Logarytm naturalny: Funkcje trygonometryczne

Metody generowania skończonych modeli zachowań systemów z czasem

JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2. JAO - Języki, Automaty i Obliczenia - Wykład 2

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej

f(x)dx (1.7) b f(x)dx = F (x) = F (b) F (a) (1.2)

3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych

Gramatyki regularne i bezkontekstowe. Spis treści. Plan wykładu spotkania tydzień po tygodniu. Plan wykładu spotkania tydzień po tygodniu.

Transkrypt:

4.5 Deterministyczne i zupełne utomty Moore i Mely ego Automty Moore i Mely ego ędziemy rozwżć tylko w rsji deterministycznej i zupełnej. W definicjch tych utomtów nie pojwi się pojęcie ów końcowych, z to mmy tśmę wyjściową, n którą utomt zpisuje symole z lfetu wyjścio (to jest now ktegori). Po przeczytniu cłego słow nlizowny jest osttni symol zpisny n tśmie wyjścioj. Jeżeli jest to symol nleżący do pewnego podzioru R lfetu wyjściogo, uznjemy wówczs, że słowo zostło zkceptowne. Jeśli osttni zpisny n tśmie wyjścioj symol nie nleży do podzioru R, to uwżmy, że słowo nie zostło zkceptowne. Automt Moore wpisuje symole n tśmę wyjściową przy kżdorzowym ustleniu u (tkże pisze n wyjście w ie początkowym), więc potrfi zkceptowć lu odrzucić słowo puste, gdyż przy pustym jściu zpisywny jest jkiś symol n tśmę wyjściową. Automt Mely ego roi zpisy n wyjściu tylko podczs kroku, tzn. podczs przejści z jednego u do drugiego, co w utomcie deterministycznym jest związne z przeczytniem symolu z jści. Woec tego nie jest w ie zkceptowć ądź odrzucić słow pustego, poniewż nie wykonując czytni z pustego jści nie m możliwości zpisni czegokolwiek n wyjściu. Ogólny schemt omwinych utomtów jest ilustruje poniższy przykłdowy rysunek: tśm jściow $ $ q Q δ,γ 0 1 1 0 1 tśm wyjściow Automt zupełny i deterministyczny Moore A = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> T lfet terminlny (jściowy) Q ziór ów W lfet wyjściowy q 0 Q początkowy R W podziór lfetu wyjściogo Q T Q funkcj przejści Q W funkcj wyjści δ i γ określone dl wszystkich elementów swoich dziedzin

strt Automt Moore' q q 0 konfigurcj początkow: $...... q 00 wy zpis γ(q) n tśmie wyjścioj przesuń oie głowice: i wy o 1 kltkę w prwo czytj T U{$} z tśmy jścioj =$ =$ wyzncz nowy q δ(q,) stop Słowo jścio jest kceptowne przez utomt Moore', gdy osttni zpisny n tśmie wyjścioj symol nleży do R i słowo zostło przeczytne do końc A Moore = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> T = {, } Q = {A, B, D} W = {0,1} q 0 = A R = {1} A A B B A D D A D w nstępnym tkcie wy A 0 B 0 D 1 symole zpisywne n tśmie wy

B/0 A/0 odpowidjące mu wyjście D/1 Słowo nlizowne: $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ A A A B A ε 0 00 000 0000 $ $ $ $ $ $$ B $ D D 00000 000000 0000001 00000011 tu już nie wyznczmy nogo u 1 R L(A Moore ) Automt zupełny i deterministyczny Mely ego A= <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> T lfet terminlny (jściowy) Q ziór ów W lfet wyjściowy R podziór lfetu wyjściogo q 0 początkowy Q T Q funkcj przejści Q T W funkcj wyjści δ i γ określone dl wszystkich elementów swoich dziedzin Automt Mely ego nie kceptuje słow pustego (ε). Dowodzi się, że utomt Mely ego jest równowżny utomtowi Moore (z wyjątkiem kceptcji słow pustego). Dowodzi się dlej, że utomt Moore jest równowżny deterministycznemu utomtowi Rin-Scott. Wszystkie te utomty kceptują wyłącznie języki regulrne. Wszystkie czytją słowo jścio do końc (są deterministyczne i zupełne). Decyzj o kceptcji zleży od osttniego zpisnego n tśmie wyjścioj symolu (ut. Moore i Mely) lu od u, w którym utomt ztrzym się (ut. Rin-Scott).

strt Automt Mely'ego q q 0 konfigurcj początkow: $...... q 00 wy czytj T U{$} z tśmy jścioj =$ =$ zpisz γ(q,) n tśmie wy stop wyzncz nowy q δ(q,) przesuń oie głowice: i wy o 1 kltkę w prwo Słowo jścio jest kceptowne przez utomt Mely ego, gdy osttni zpisny n tśmie wyjścioj symol nleży do R i słowo zostło przeczytne do końc. Automt Mely ego NIE kceptuje słow pustego (nic wtedy nie pisze n tśmie wyjścioj). A Mely = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> T = {, } Q = {A, B} W = {0,1} q 0 = A R = {1} A A B B A B w nstępnym tkcie A 0 0 B 0 1 symole zpisywne n tśmie wy /0 /1 /0 A B /0

Słowo nlizowne: $ $ $ $ $ $ $ $ $ A B $ A A B ε 0 00 000 0001 $ A $ $ B $ $ B $ 00010 000100 0001001 1 R L(A) Przeksztłcenie A Moore A Mely We: A Moore = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> ε L(A Moore ) Wy: A Mely = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ > tkie, że: L(A Mely ) = L(A Moore ) Funkcje przejści ez zmin. Funkcj wyjści: ( α T) ( q Q) (γ (q,) = γ(δ(q,))) T = {,}, Q = {A, B, C, D}, q 0 = A, W = {0, 1}, R = {1} A. MOORE A kt. st n Nst. Wy A D B 0 B A C 1 C B D 1 D C A 0 A. MEALY kt. Nst. / wyjści st n A D / 0 B / 1 B A / 0 C / 1 C B / 1 D / 0 D C / 1 A / 0 A/0 B/1 A /0 /1 B /0 /0 /1 /1 D/0 C/1 D /0 /1 C

Przeksztłcenie A Mely A Moore We: A Mely = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> Wy: A Moore = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ > tkie, że: L(A Moore ) = L(A Mely ) 1. Numerujemy y i symole terminlne Q = {q 0, q 1,..., q n } T = { 1,..., m. } 2. Kżdej prze [q i, j ] przypisujemy nowy S ij Q S ij = [q i, j ] q i Q, i = 0,...,n j T, j = 1,...,m. 3. Stnowi q 0 dodtkowo przypisujemy nowy S 0 Q 4. Tworzymy nową funkcję przejść δ (S ij, k ) = [δ(q i, j ), k ] δ (S 0, k ) = [q 0, k ] = S 0k 5. Tworzymy nową funkcję przejść γ (S ij ) = γ(q i, j ) γ (S 0 ) dowolne (nieokreślone) Mmy: Q = {S ij : i = 0,...,n; j = 1,...,m.} {S 0 } q 0 = S 0 δ i γ zdefiniowne jk wyżej T = {, }, Q = {A, B}, W = {0, 1}, q 0 = A, R = {1} A. MEALY EGO kt. nowy / wy A A / 0 B / 0 B B / 0 B / 1 tlic kodowni nowych znków 1 2 A/S 0 A / S 01 B / S 02 B B / S 11 B / S 12 A /0 /0 /0 B /1

A. MOORE A δ : γ : S 01 /0 S 11 /0 kt. nst. wy S 0 S 01 S 02 dow. S 01 S 01 S 02 0 S 0 S 02 S 11 S 12 0 S 11 S 11 S 12 0 S 12 S 11 S 12 1 S 02 /0 S 12 /1 Przeksztłceni A Moore determinist. A Rin-Scott (i) We: A Moore = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> Wy: A Rin-Scott = <T, Q, F, q 0, δ> - deterministyczny F := {q Q : γ(q) R}; T, Q, q 0, δ - ez zmin (ii) We: A Rin-Scott = <T, Q, F, q 0, δ> - deterministyczny Wy: A Moore = <T, Q, W, q 0, R, δ, γ> L(A Rin-Scott ) = L(A Moore ) W := {ω 0, ω 1 }; for q Q\F do γ(q) := ω 0 ; for q F do γ(q) := ω 1 ; R := {ω 1 }; T, Q, q 0, δ - ez zmin wy A B D 0 B C A 1 C D B 0 D A C 1 R = {1} Moore A B D B C A C D B D A C Rin-Scott F = {B, D}