4.3. Przekształcenia automatów skończonych

Podobne dokumenty
Przekształcenia automatów skończonych

Matematyczne Podstawy Informatyki

JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE

Języki, automaty i obliczenia

4.2. Automat skończony

ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE

4.5 Deterministyczne i zupełne automaty Moore a i Mealy ego

4.6. Gramatyki regularne

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

bezkontekstowa generujac X 010 0X0.

Lista 4 Deterministyczne i niedeterministyczne automaty

1 Wprowadzenie do automatów

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

Weryfikacja modelowa jest analizą statyczną logiki modalnej

Modele abstrakcyjne w weryfikacji

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

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 2 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

Metody generowania skończonych modeli zachowań systemów z czasem

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

Programy współbieżne

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

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

SZTUCZNA INTELIGENCJA

PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH. (powtórzenie) y=f(x)=ax+b,

Część 2 7. METODA MIESZANA 1 7. METODA MIESZANA

Analiza Matematyczna (część II)

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Wykład z matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 1. Literatura PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I

Całki niewłaściwe. Rozdział Wprowadzenie Całki niewłaściwe I rodzaju

Rozbiór wstępujący gramatyki z pierwszeństwem. Rozbiór wstępujący gramatyki z pierwszeństwem

4. RACHUNEK WEKTOROWY

KONSPEKT ZAJĘĆ WYRÓWNAWCZYCH Z MATEMATYKI. Temat: Do czego służą wyrażenia algebraiczne?

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

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

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

Prosta metoda sprawdzania fundamentów ze względu na przebicie

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y

Algorytmy graficzne. Filtry wektorowe. Filtracja obrazów kolorowych

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

Wykład 2. Pojęcie całki niewłaściwej do rachunku prawdopodobieństwa

Wprowadzenie: Do czego służą wektory?

Systemy Wyszukiwania Informacji

Grażyna Nowicka, Waldemar Nowicki BADANIE RÓWNOWAG KWASOWO-ZASADOWYCH W ROZTWORACH ELEKTROLITÓW AMFOTERYCZNYCH

Minimalizacja automatu

Hipoteza Černego, czyli jak zaciekawić ucznia teorią grafów

2. PODSTAWY STATYKI NA PŁASZCZYŹNIE

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

VI. Rachunek całkowy. 1. Całka nieoznaczona

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ

Notatki z Analizy Matematycznej 4. Jacek M. Jędrzejewski

Częściowo przemienne grafy bezkontekstowe

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

Podstawy programowania obiektowego

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa

Całka Riemanna Dolna i górna suma całkowa Darboux

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Łańcuchy Markowa

1.5. Iloczyn wektorowy. Definicja oraz k. Niech i

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

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

RACHUNEK CAŁKOWY. Funkcja F jest funkcją pierwotną funkcji f na przedziale I R, jeżeli. F (x) = f (x), dla każdego x I.

1 Automaty niedeterministyczne

1 Definicja całki oznaczonej

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LIX Egzamin dla Aktuariuszy z 12 marca 2012 r. Część I Matematyka finansowa

ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

a a a b M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Wszystkim życzę Wesołych Świąt :-)

Legenda. Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny

Temat lekcji Zakres treści Osiągnięcia ucznia

Wykład 6 Dyfrakcja Fresnela i Fraunhofera

Piotr Stefaniak. Materiały uzupełniające do wykładu Matematyka

Pierwiastek z liczby zespolonej

Pochodne i całki, macierze i wyznaczniki

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

RBD Relacyjne Bazy Danych

Podstawy układów logicznych

WEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:

Jaki język zrozumie automat?

1. Wstęp. Pojęcie grafu przepływowego. Niech pewien system liniowy będzie opisany układem liniowych równań algebraicznych

ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej. Całki oznaczone. lim δ n = 0. σ n = f(ξ i ) x i. (1)

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej

Równania nieliniowe. x i 1

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

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

STYLE. TWORZENIE SPISÓW TREŚCI

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

Zastosowanie multimetrów cyfrowych do pomiaru podstawowych wielkości elektrycznych

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

Pierwiastek z liczby zespolonej

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2014)

Translacja jako operacja symetrii. Wybór komórki elementarnej wg A. Bravais, połowa XIX wieku wybieramy komórkę. Symetria sieci translacyjnej

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

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 15. CAŁKI OZNACZONE. Egzaminy I termin poniedziałek :00 Aula B sala 12B Wydział Informatyki

symbol dodatkowy element graficzny kolorystyka typografia

Transkrypt:

4.3. Przeksztłceni utomtów skończonych Konstrukcj utomtu skończonego (niedeterministycznego) n podstwie wyrżeni regulrnego (lgorytm Thompson). Wejście: wyrżenie regulrne r nd lfetem T Wyjście : utomt skończony kceptujący język L(r) (język opisny wyrżeniem regulrnym r) Metod: wyodręnić z wyrżeni regulrnego r elementy podstwowe. Dl elementów podstwowych skonstruowć odpowidjące im utomty, nstępnie połączyć je według poniższych zsd:. Dl zudowć A() i 3f 2. Dl T zudowć A() i 3f 3. Gdy A(s) i A(t) są utomtmi dl wyrżeń regulrnych s i t, to () dl wyrżeni s t zuduj A(s t) A(s) i f A(t) () dl wyrżeni st zuduj A(st) i A(s) A(t) f (c) dl wyrżeni s* zuduj A(s*) i A(s) f

(d) dl wyrżeni (s) wykorzystj A(s) ez zmin Przykłd : konstrukcj utomtu skończonego dl wyrżeni regulrnego r = ( )* Rozkłd wyrżeni ( )* : r r 9 r r 7 r 8 r 5 r 6 r 4 * ( r 3 ) r r 2 r = : 2 3 r 2 = : 4 35 r 3 = = r r 2 : 2 3 36 4 5

r 4 = (r 3 ) r 5 = r 4 * : 2 3 6 37 4 5 r 6 = ; r 8 = ; r 9 = - konstrukcje identyczne jk dl r i r 2 r x = : 7' 8 9 3 r= r 5 r x = ( )* Więc osttecznie otrzymujemy: 2 3 6 7 8 9 3 4 5 ( )* Konstrukcj utomtu deterministycznego n podstwie utomtu niedeterministycznego Dl kżdego utomtu skończonego istnieje deterministyczny utomt skończony kceptujący ten sm język. Dl q Q definiuje się ziór -CLOSURE(q) zwierjący te stny r Q, do których możn dojść z q przechodząc tylko przez -przejści, przy czym również q -CLOSURE(q). Dl S Q definiuje się ziór -CLOSURE(S) zwierjący te stny r Q, do których możn dojść ze stnów S przechodząc tylko przez -przejści, przy czym również S -CLOSURE(S).

Dl S Q, dl T rozszerz się definicję funkcji przejści: δ(s,) = { r Q r δ(s,), s S } Istot lgorytmu: Wejście: A=< T, Q, F, q, δ > - utomt skończony niedeterministyczny Wyjście: A =< T, Q, F, r, δ > - utomt skończony deterministyczny (ez -przejść) Metod: Q S! r Q podziór zioru stnów utomtu niederminist. pojedynczy stn utomtu determnistycznego r := -CLOSURE({q }); r - nieoznczony; /* r stn początkowy A */ /* r równocześnie podziór zioru stnów Q utomtu A */ Q := {r }; while X Q nd X nieoznczony do /* X = {q,...,q n } Q*/ egin ozncz X; for kżde T do egin U := {q Q q δ(s,) s X } /* U = δ(x,) */ Y := -CLOSURE(U) ; if Y Q then egin Q := Q {Y}; /* dołączenie Y do Q Y nieoznczony jko nieoznczonego */ end; δ (X,) := Y; /* ustlenie funkcji przejści utomtu A */ end; end; F := { r Q r F } /* tutj r trktowne jko (r Q) podziór stnów utomtu A */ Przykłd: 2 3 6 7 4 5 8 ( )* 9 3 r =-CLOSURE({}) = {,,2,4,7 } = r ; Q ={ r } r oznczmy U = δ(r,) = {3,8} r = -CLOSURE({3,8}) = {,2,3,4,6,7,8 }= r ; δ (r,) = r

U = δ(r,) = {5} r 2 = -CLOSURE({5}) = {,2,4,5,6,7 }= r 2 ; δ (r,) = r 2 Q = { r, r, r 2 } /* stn podkreślony jest oznczony */ r oznczmy U = δ(r,) = {3,8} -CLOSURE({3,8}) = {,2,3,4,6,7,8 }= r ; δ (r,) = r U = δ(r,) = {5,9} -CLOSURE({5,9}) = {,2,4,5,6,7,9 }= r 3 ; δ (r,) = r 3 Q = { r, r, r 2, r 3 } r 2 oznczmy U = δ(r 2,) = {3,8} -CLOSURE({3,8}) = r ; δ (r 2,) = r U = δ(r 2,) = {5} -CLOSURE({5}) = r 2 ; δ (r 2,) = r 2 Q = { r, r, r 2, r 3 } r 3 oznczmy U = δ(r 3,) = {3,8} -CLOSURE({3,8}) = r ; δ (r 3,) = r U = δ(r 3,) = {5,} -CLOSURE({5,}) = {,2,4,5,6,7, } = r 4 ; δ (r 3,) = r 4 Q = { r, r, r 2, r 3, r 4 } r 4 oznczmy U = δ(r 4,) = {3,8} -CLOSURE({3,8}) = r ; δ (r 4,) = r U = δ(r 4,) = {5} -CLOSURE({5,}) = r 2 ; δ (r 3,) = r 2 Q = { r, r, r 2, r 3, r 4 } Osttecznie: δ : Stn r r r r r 2 r 3 r 2 r r 2 r 3 r r 4 r 2 r 4 r r 2 strt r r r 3 r 4 F ={r 4 } ( )* Uzupełnienie utomtu skończonego Wejście: A = < T, Q, F, q, δ > - utomt skończony

Wyjście: A = < T, Q, F, q, δ > - utomt skończony zupełny Q := Q { err } for q Q do for T do if δ(s,) = then δ (q,) : ={ err } else δ (q,) := δ(q,); for T do δ ( err, ) := { err } Przykłd: strt 2 3 err Stn pułpki err nie jest stnem końcowym Redukcj utomtu skończonego A = < T, Q, F, q, δ > - deterministyczny, zupełny utomt skończony x T* - słowo nd lfetem T q,q 2 Q (i) x T* rozróżni stny q i q 2 () (q,x) " * A (q 3, ) (2) (q 2,x) " * A (q 4, ) (3) (q 3 F q 4 F ) (q 3 F q 4 F ) (ii) q i q 2 są k nierozróżnilne, co oznczmy q k q 2 ( x T*) tkie że: () x rozróżni q i q 2 (2) x k (iii) q i q 2 są nierozróżnilne, co oznczmy q q 2 ( k ) (q k q 2 ) (iv) q Q {q } jest nieosiąglny ( x T*) ((q,x) " + A (q,y) y T*) Automt skończony ( deterministyczny, zupełny ) nzywmy zredukownym () ( q Q) (q jest nieosiąglny)

(2) ( q,q 2 Q) (q i q 2 nie są nierozróżnilne) Usuwnie stnów nieosiąglnych A = < T, Q, F, q, δ > - deterministyczny Niech R ędzie relcją (R Q Q) zdefiniowną nstępująco: q Rq 2 ( T) ( δ(q,) = q 2 ) Trze znleźć utomt A = < T, Q, F, q, δ > ez stnów nieosiąglnych, to znczy trze wyznczyć Q = { q Q q R * q } Zkłdmy, że elementy Q są nieoznczone. L := {q }; while L do egin := pierwszy element z L; ozncz w Q; L := L {}; L := L {c Q Rc c nieoznczone w Q }; end; stop; /* elementy nieoznczone w Q są nieosiąglne */ Przykłd: B C F strt A D E G L = { A }; A ; { A, B, C, D, E, F, G }; L = L = { B, D }; B ; { A, B, C, D, E, F, G }; L = { D }

L = { D, C }; C ; { A, B, C, D, E, F, G }; L = { C } L = { C, E}; D ; { A, B, C, D, E, F, G }; L = { E } L = { E }; E ; { A, B, C, D, E, F, G }; L = nieoznczone = nieosiąglne B C strt A D E Łączenie stnów nierozróżnilnych A = < T, Q, F, q, δ > - utomt skończony, ez stnów nieosiąglnych, deterministyczny, zupełny. Tw. Niech n = #Q ( ) ( n-2 ) ( n-3 )... ( ) ( ) przy czym: q q 2 (q F q 2 F) (q F q 2 F) q k q 2 q k- q 2 ( T ) (δ(q,) k- δ(q 2,)) Tw2. Relcj nierozróżnilności ( ) jest zwrotn, symetryczn, przechodni, jest więc relcją równowżności. Algorytm łączeni stnów nierozróżnilnych poleg n wyznczeniu relcji nierozróżnilności ( ) Q Q, nstępnie przypisniu kżdej klsie równowżności relcji ( ) stnu tworzonego utomtu zredukownego. Relcję ( ) wyznczmy zgodnie z tw. poczynjąc od ( ) i dokonując kolejnych podziłów Q n klsy równowżności.

Algorytm łączeni stnów nierozróżnilnych: Wejście : A = < T, Q, F, q, δ > - deterministyczny, zupełny, ez stnów nieosiąglnych Wyjście : A = < T, Q, F, q, δ > - utomt posidjący njmniejszą liczę stnów spośród wszystkich utomtów deterministycznych i zupełnych kceptujących język L(A) () Podzielić Q n klsy równowżności dl relcji ( ), ( ),.... Postępowć tk długo, ż podziły : dl ( k ) i dl ( k+ ) ędą identyczne. Jko podził względem relcji ( ) przyjąć ten dl ( k ) (2) Oznczmy [q] klsę równowżności relcji ( ) w Q, do której nleży q Q Q := { [p] : p Q } (3) δ ( [p], ) := [q] δ(p,) = q (4) q := [q ] (5) F := { [q] q F } Przykłd: 2 ( )* strt 3 4 Relcj Kls równowżności Przejści {4} {,,2,3 } δ(,)= δ(,)=2 δ(,)= δ(,)=3 2 3 δ(2,)= δ(2,)=2 δ(3,)= δ(3,)=4 {4} {,,2, } {3} δ(,)=2 δ(2,)=2 2 3 δ(,)=3 2 {4} {,2, } {} {3} δ(,)=2 δ(2,)=2 3 {4} {,2 } {} {3} końcowy początkowy

Wynik końcowy: strt,2 3 4