ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

Podobne dokumenty
ezyki Automaty i Obliczenia (nieformalne notatki)

bezkontekstowa generujac X 010 0X0.

4.2. Automat skończony

Matematyczne Podstawy Informatyki

Języki, automaty i obliczenia

4.3. Przekształcenia automatów skończonych

ZADANIA AUTOMATY I JĘZYKI FORMALNE AUTOMATY SKOŃCZONE

4.5 Deterministyczne i zupełne automaty Moore a i Mealy ego

4.6. Gramatyki regularne

Przekształcenia automatów skończonych

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

JĘZYKI FORMALNE I AUTOMATY SKOŃCZONE

PEWNIK DEDEKINDA i jego najprostsze konsekwencje

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

1 Wprowadzenie do automatów

Programy współbieżne

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Lista 4 Deterministyczne i niedeterministyczne automaty

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

Hipoteza Černego, czyli jak zaciekawić ucznia teorią grafów

Wspomaganie obliczeń za pomocą programu MathCad

Weryfikacja modelowa jest analizą statyczną logiki modalnej

Całki niewłaściwe. Rozdział Wprowadzenie Całki niewłaściwe I rodzaju

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

Wprowadzenie: Do czego służą wektory?

4. RACHUNEK WEKTOROWY

< f g = fg. f = e t f = e t. U nas: e t (α 1)t α 2 dt = 0 + (α 1)Γ(α 1)

N(0, 1) ) = φ( 0, 3) = 1 φ(0, 3) = 1 0, 6179 = 0, 3821 < t α 1 e t dt α > 0. f g = fg. f = e t f = e t. U nas: g = t α 1 g = (α 1)t α 2

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

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

Badanie regularności w słowach

Częściowo przemienne grafy bezkontekstowe

Zagadnienie brachistochrony jako przyk lad zastosowania rachunku wariacyjnego

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

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

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

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

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 2 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

GRAFY i SIECI. Graf: G = ( V, E ) - para uporządkowana

Notatki z Analizy Matematycznej 4. Jacek M. Jędrzejewski

Legenda. Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny

Przechadzka Bajtusia - omówienie zadania

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

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

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

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Zadanie 5. Kratownica statycznie wyznaczalna.

Podstawy układów logicznych

Wzory uproszczonego mno zenia: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2, (a b) 2 = a 2 2ab + b 2, a 2 b 2 = (a b) (a + b).

G i m n a z j a l i s t ó w

O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych O pewnych zgadnieniach optymalizacyjnych

Wszystkim życzę Wesołych Świąt :-)

nazywamy odpowiednio dolną oraz górną sumą Darboux funkcji f w przedziale [a, b] wyznaczoną przez podział P.

Twierdzenie Talesa. Proporcje.

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

Algorytmy graficzne. Filtry wektorowe. Filtracja obrazów kolorowych

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna.

Modele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy

Wykªad 8. Pochodna kierunkowa.

VI. Rachunek całkowy. 1. Całka nieoznaczona

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM

3. F jest lewostronnie ciągła

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

MATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej

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

Zbiory rozmyte. Teoria i zastosowania we wnioskowaniu aproksymacyjnym

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

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

R O Z D Z I A Ł I I I

Modele odpowiedzi do arkusza Próbnej Matury z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

KONKURS MATEMATYCZNY. Model odpowiedzi i schematy punktowania

Wykład 2. Pojęcie całki niewłaściwej do rachunku prawdopodobieństwa

Pochodne i całki, macierze i wyznaczniki

1 Definicja całki oznaczonej

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych

Rozbiór wstępujący gramatyki z pierwszeństwem. Rozbiór wstępujący gramatyki z pierwszeństwem

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)

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

Pierwiastek z liczby zespolonej

Minimalizacja automatu

2. ELEMENTY GEOMETRII ANALITYCZNEJ I WEKTOROWEJ

1 Ułamki zwykłe i dziesiętne

Niewymierność i przestępność Materiały do warsztatów na WWW6

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

Analiza Matematyczna (część II)

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

usuwa niewymierność z mianownika wyrażenia typu

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Analiza matematyczna i algebra liniowa Całka oznaczona

Zestaw 11- Działania na wektorach i macierzach, wyznacznik i rząd macierzy

Transkrypt:

J ezyki Automty i Oliczeni (nieformlne nottki) W. Rytter J ezyki formlne i podsttwowe opercje, wyrżeni regulrne stndrdowe i rozeszerzone (z opercjmi dope lnieni i przeci eci), przyk ldy. N ćwiczenich stndrdowe wyrżeni regulrne dl zioru tekstów inrnych nie zwierjcych 111, nie zwierjcych 1111. Grmtyk G = (N, T, P, S). Hierrchi Chomsky ego grmtyk: (0) komintoryczne (ez ogrniczeń) (1) kontekstowe (2) ezkontekstowe (3) jednostronnie liniowe. N ćwiczenich przyk ldy grmtyk dl: { n2 : n 1}, {x#x : x ( ) }, { n n c n : n 1}, {x ( c) : # (x) = # (x) = # c (x)}, { 2n : n 1}. Hierrchi utomtów (utomty z pmieci typu T ): (0) mszyny Turing (T = tśm) (1) liniowo ogrniczone (T = tśm o d lugości liniowej) (2) stosowe (T = stos ) (3) skończone (T = ). Może też yć T = kolejk (kolejki), licznik (liczniki). Twierdzenie: (dowód w cz eścich n wielu wykldch) Grmtyki typu i odpowidj utomtom typu i, i = 0... 3. 1

Automty skończone Deterministyczne utomty skończone: A = (Σ, Q, δ, q 0, F ). Przyk ldy. Dowody n to że j ezyk nie jest kceptowny przez utomt skończony, lemt o pompowniu, lemt o skończoej liczie ilorzów, metod ezpośredni korzystjc z tego, że jest z m lo pmieci. Przećwiczyć n jezykch: { n n : n 1}, { n : n jest licz pierwsz }, L = {ziór inrnych zpisów licz pierwszych}. Konstrukcj lgericzn utomtu knonicznego (ilorzowego), jest to utomt minimlny. Stny s ilorzmi jezyk przez wszystkie możliwe s low. Przeroić tk konstrukcje n ćwiczenich np. dl L = Σ Σ, gdzie Σ = {, }. Wzory n ilorzy wyrżeń regulrnych. L 1 implikuje L regulrny (n ćwiczenich). L = {x (0 1) + : [0.x] 2 > r } regulrny wt. i tylko wtedy gdy r wymierne (dl 0 < r < 1). N ćwiczenich przyk ldy konstrukcji utomtów dl konkretnych r. Automty skończone niedeteterministyczne. Determinizcj. L regulrny to L R też. Przyk ldy n to że determinizcj puchnie wyk ldniczo. Jezyki {xcy : i-t liter w x różn od i-tej w y dl i n, x, y ( ) } {x : n-t liter od końc x jest równ 1, x (0 1) }. (Dok ldn konstrukcj minimlnych utomtów deterministycznych i niedeterministycznych dl powyższych jezyków n ćwiczenich dl n = 3). L regulrny to j ezyk też regulrny, podonie dl j ezyk (o dowody n ćwiczenich) (L) = {x : x 2 L } {x : x k Ldl pewnego k } Automty dl prolemu string-mtching u (dopsowni wzorc) Akceptcj j ezyk Σ Y, gdzie Y jest ziorem wzorców. wzorzec. Dwie metody konstrukcji. N pocztku Y = {y}, jeden 2

Metod 1: poprzez tlic e F. F [i] = mx d lugość w lściwego sufiksu s low y[1..i] ed cego prefiksem wzorc. Tlice F liczymy w czsie liniowym. Nstepnie tworzymy szkielet utomtu, stny to {0..n}, δ(i 1, y[i]) = i dl 1 i n. Dl pozost lych przejść δ(i, ) = δ(f [i], ). n ćwiczenich przyk ldowe konstrukcje utomtów dl jednego lu wielu wzorców. Udowodnić, że determinizcj niwnego utomtu niedeterministycznego dl string-mtchingu dl jednego lu wielu wzorców nie zwieksz liczy stnów (rozptrujemy jedynie stny osiglne ze stnu pocztkowego). Udowodnić: w utomcie dl jednego wzorc jeśli usuniemy trnzycje prowdzce do stnu 0 to mmy co njwyżej 2n-1 trnzycji. Czyli rozmir opisu utomtu niezleżny od wielkości lfetu. Z lóżmy, że dl kżdego stnu utomtu trzymmy trnzycje w liście posortownej wzgledem d lugości stnu do którego trnzycj prowdzi. Mjc tki utomt możemy wykonywć string-mtching rutlnie, w dnym momencie szukmy trnzycji dl dnej litery przeszukujc liste liniow. Udowodnić (n ćwiczenich) że w sumie dje to liniowy, niezleżny od lfetu, lgorytm dl string-mtchingu. Dl utomtu dl wielu wzorców podć przyk ld gdy ziór trnzycji prowdzcych do stnów istotnych (różnych od zer lu korzeni drzew wzorców) istotnie zleży od rozmiru lfetu (np. ziór wzorców: {,, c,..., z m } Automt dl wielu wzorców możemy konstruowć podonie jk dl jednego uogólnijc tlice F. W tym wypdku stny odpowidj prefiksom wzorców, szkielet utomtu jest drzewem. Przejście jest w szkielecie do przodu jeśli z prefiksu u prowdzi do pewnego prefiksu u. Pozost le przejści s w ty l. Udowodnić n ćwiczenich że ezpośrednie rozszerzenie lgorytmu oliczni F n drzewo dje czs O( x 1 + x 2 +... x k ) gdzie x 1, x 2,... x k s wzorcmi. Metod 2: (ezpośrednio). Dl wielu wzorców ezpośredni metod poleg n przechodzeni drzew T prefiksów wzorców metod BFS. N pocztku tworzymy utomt poziomu zerowego, jest to zpetlony (dl kżdego symolu) korzeń drzew T. W kolejnym kroku k = 1, 2,... tworzymy utomt dl zioru Σ {u 1, u 2,... u k } gdzie 3

{u 1, u 2,... u k } s wszystkimi prefiksmi z T d lugości co njwyżej k. Nst epnie tworzymy utomt dl nst epnego poziomu. Dl kżdego Σ, u i = k orz u i ed cego prefiksem pewnego wzorc wykonujemy: γ:=δ(u i, ); δ(u i, ) := u i ; δ(u i, ) := γ gdy γ jest prefiksem pewnego wzorc else δ(u i, ) := δ(γ, ). N przyk ld jeśli ziór wzorców jest {,, } i mmy utomt dl zioru z poziomu 2ego {,, } to utomt dl nstepnego poziomu możemy zczć od liczeni trnzycji dl stnu odpowidjcego prefiksowi, tworzc nowy stn odpowidjcy prefiksowi, orz kopiujc przejści dl nowego stnu ze stnu γ =, do którego prowdzi przejście etykietowne ze stnu u i =, poz przejściem δ(, = γ ) gdyż γ jest prefiksem pewnego wzorc. 1 5 Rysunek 1: Niech ziorem wzorców edzie X = {,, }. Konstrukcj przejść dl stnu n 3cim poziomie mjc utomt dl prefiksów 2ego poziomu, mmy tutj γ =. Ze stnu prowdzimy przejści do stnów δ(γ, ) orz γ gdyż γ T. Automt dl 3ego poziomu edziemy mieć dopiero po przetworzeniu wszsytkich elementów drzew prefiksów T z 3ego poziomu (,, ). Automty dl wszystkich sufksów i wszystkich pods lów Automt sufiksowy (pods lów): kceptujcy wszystkie sufiksy (pods low) zdnego s low x d lugości n. Minimlny utomt m O(n) stnów i O(n) istotnych trnzycji (nie prowdzcych do stnu-pu lpki reject ). 4

Pry okzji ekspozycj podejści lgericznego: Twierdzenie Mychill-Nerod. L jest regulrny < > L jest sum pewnej liczy kls równowżości relcji prwostronnie zmknietej ze wzgledu n konktencje, tzn. x y x y dl kżdego symolu. Zstosownie: niech x y P os(x) = P os(y). L1 = ziór sufiksów dnego tekstu, L2 = ziór pods lów. L1 i L2 s sum pewnej liczy kls strkcji, orz jest prwostronnie zmkniet. Konstrukcj utomtu sufiksowego: kceptujcy wszystkie sufiksy dl dnego tekstu d lugości n. Konstrukcj minimln. Stnmi s ziory P os(w), dl wszystkich pods lów, P os(w) = ziór pozycji w dnym tekscie kończcych wystpieni w} δ(p os(w), ) = P os(w). Zk ldmy, że P os(ɛ) = {1..n}. Stny kceptujce postci P os(w), gdzie w jest sufiksem tekstu. {1,2,3,4,5} {1,3,4} {4} {2,5} (3} {5} Rysunek 2: Automt sufiksowy dl s low, stnmi s ziory pozycji kończcych wystpienie pods low, kceptujcymi s ziory zwierjce 5, stn jest pominiety, prowdz do niego rkijce strz lki. Automt sufiksowy m co njwyżej 2n stnów. Policzyć dok ldnie licz e stnów i trnzycji dl s low postci n 2 c. Licz trnzycji w utomcie sufiksowym, które nie prowdz do stnu nie przekrcz 3n 5

(przeroić dok ldniej n ćwiczenich). Determinizcj nturlnego niedeterministycznego utomtu dl sufiksow dje minimlny utomt deterministyczny. Udowodnić to n ćwiczenich. Niedeterministyczny utomt nturlny definiujemy nstepuj co: jeśli s lowo jest równe 1 2.. n to ziór stnów [0..n], δ(i, i+1 ) = i + 1 dl i > 0. δ(0, ) = {i : i = }. Zk ldmy, że tekst kończy si e wyróżnionym symolem. Przekszt lcenie drzew sufiksowego n utomt sufiksowy: utożsmimy korzenie izomorficznych poddrzew, otrzymujemy prwie dory szkielet tomtu sufiksowego. Stnmi s posklejne wez ly drzew sufiksowego. Do dnego wez l v wyiermy trnzycje o njd luższej etykiecie (s lowie) c 1 c 2... c k. tworzymy k 1 dodtkowych stnów pośrednich odpowidjcych s lowom c j c j+1... c k dl 1 j < k. Jeśli mmy trnzycje do v o etykiecie c i c i+1... c k to zmienimy to n trnzycjetykietown c i do stnu odpowidjćego c i+1... c k. N ćwiczenich: zroić przyk ldy, udowdnić, że konstrukcj z pomoc drzew sufiksowego jest poprwn. Udowodnić, że utomt którego stnmi s ziory P os(w) m minimln licze stnów dl jezyk wszystkich sufiksów. Konstrukcje przyk ldowych utomtów sufiksowych. Znleżć przyk ld gdy minimlny utomt sufiksowy nie jest minimlnym utomtem kceptujcym wszystkie pods low (stnmi kceptujcymi s terz wszystkie stny utomtu sufiksowego). Wzić tekst cc. Automty skończone z wyjściem typu Mely (wyjście zleży od stnu i czytnego symolu) i typu Moore (wyjście zleży tylko od stnu). Przekszt lcnie jednych n drugie (n wyk ldzie i n ćwiczenich). Przyk ld: n wejściu pry cyfr dwu licz poczwszy od njmniej znczcych pozycji, utomt wypisuje kolejne cyfry sumy (różnicy). Udowodnić, że kolejnych cyfr iloczynu utomt nie wypisze. Grmtyki jednostronnie liniowe i utomty: równowżność (w sensie mocy) tkich grmtyk i utomtów. N ćwiczenich przeroić przjście od grmtyk jednostronnie liniowych do utomtów i odwrotnie. Pokzć, że dl grmtyki liniowej j ezyk może nie yć regulrny. Syntez utomtu: wyrżenie reg. utomt ez ɛ-przejść. utomt niedeterministyczny z ɛ-przejścimi Syntez e przeprowdzmy w ten sposó, że otrzymujemy utomt znormlizowny, tzn. 6

1) jeden stn kceptujcy z którego nic nie cwychodzi ; 2) z kżdego stnu lo tylko jedno przejście, lo tylko dw przejści i wtedy o pustym s lowem; 3) nie m ɛ-cyklu Prolem: dne wyr. reg. W rozmiru m (opercje,, ) i s lowo d lugości n, sprwdzić czy w W. Istnieje lgorytm o z lożoności O(m n): symulcj ɛ-utomtu, ez determinizcji. Dne rozszerzone wyrzenie regulrne W i text w, pokzc ze mozn w czsie wielominowym (wzgledem n + m) sprwdzic czy x W. Anliz utomtu: utomt skończony niedet. wyrżenie regulrne. Dwie metody: Metod I: rozwizywnie równń, korzystjc z tego że jeśli ɛ / A to rozwizniem równni X = AX B jest A B. Metod II: podonie jk domkni ecie trnzytywne mcierzy oolowskiej. J ezyki regulrne zmkni ete ze wzgl du n opercje i. N ćwiczenich dużo! przyk ldów nlizy i syntezy utomtu. Rozmir wyrżeń regulrnych w stosunku do rozszerzonych wyrżeń regulrnych Wyrżenie stndrdowe dopuszcz jedynie opercje,,, wyrżenie rozszerzone dodtkowo,. Jezyk sk ldjcy sie z jednego s low (... (( 2 0 1 ) 2 ) 2 ) 2 )...) 2 n ) dje sie opisć semirozszerzonym wyrżeniem (ez opercji -) rozmiru O(n) ntomist stndrdowe wyrżenie m rozmir Ω(2 n ). N ćwiczenich dok ldn konstrukcj wyrżeni. Możn nie używć opercji i jednorzowo zstosowć opercj e, wtedy jest podonie. Z tego wynik: njkrótsze s lowo które nie jest kceptowne przez niedeterministyczny utomt skończony o n stnch może mieć d lugość wyk ldnicz. Skonstruowć tki utomt n ćwiczenich. Istnieje rozszerzone wyrżenie regulrne rozmiru n tkie, że równowżne normlne wyrżenie regulrne m rozmir Ω(2 2n ). Trudne. Automty skończone jko opis orzów czrnoi lych, przyk ldy. Wielominowy lgorytm dl prolemu 2-wymirowego string-mtchingu dl tk zdefiniownych tekstów dwuwymirowych. 7

Minimlizcj det. utomtu skończonego. Dw stny s i-równowżne, gdy s równowżne z dok Ldności do s lów d lugości co njwyżej i. Niech R i relcj i-równowżności. Wtedy R i = R i+1 implikuje R i = R i+2 orz R i jest końcow relcj równowżności stnów. Sklejmy klsy równowżnych stnów, w rezultcie otrzymujemy utomt minimlny (z lożony ze stnów osiglnych ze stnu pocztkowego). Podejście teorigrfowe: tworzymy grf G, w ez ly = pry stnów, (δ(s.), δ(s, )) (s, s ) dl kżdej pry stnów s, s i symolu Σ. Stny s, s nie s równowżne, wtedy i tylko wtedy gdy istnieje w G ścieżk od F (Q F ) do (s, s ) (udowodnić). Dje to lgorytm O(n 2 ) n minimlizcj e utomtu. Równowżność det. utomtów skończonych. Ltwiej si e sprwdz równowżność dok ldnie dwóch stnów q 1, q 2 tego smego utomtu (możn dw utomty z l czyć w jeden jko sum roz l czn). Pocztkowo mmy podzil n loki ed ce singletonmi. Wstwimy pre (q 1, q 2 ) do kolejki K. Nstepnie dopóki kolejk niepust wykonujemy: (p, q) := delete(k); A := F ind(p); B := F ind(q); jeśli A B to Union(A, B), insert((δ(p, ), δ(q, )), K) dl kżdego Σ. N końcu sprwdzmy czy jkiś lok zwier jednocześnie stn kceptujcy i niekceptujcy, wtedy (i tylko wtedy) pocztkowe stny nie s równowżne. Udowodnić n ćwiczenich poprwność tego lgorytmu. Algorytm dzi l w czsie O(n log n), jeśli lfet jest st lego rozmiru. Z lożoność prolemów dl utomtów i wyrżeń. Prolem memership dl stndrdowych wyrżeń w czsie O(n r) gdzie r d lugość wyrżeni, n d lugość tekstu. Algorytm poprzez symulcje utomtu. Prolem memership dl rozszerzonych wyrżeń regulrnych w czsie wuelominowych metod progrmowni dynmicznego. Zroić dok ldniej n ćwiczenich. Inne prolemy: czy j ezyk jest pusty, nieskończony (w czsie wielominowym). Czy zwier wszystkie s low (prolem W = Σ ) jest P-spce zupe lny. Osttni prolem m z lożoność pmieciow Ω(2 n ) gdy mmy stndrdowe wyrżeni i dodtkowo opercje potegowni, np. ( ) 13 ( ) = Σ. 8

Systemy utomtów komórkowych System utomtów skończonych zncznie silniejszy niż pojedyńczy utomt skończony. Automty umieszczone s w punktch k-wymirrowej krty. Rozwżmy jedynie k = 1, k = 2. Istotn jest jednorodność, wszystkie utomty tkie sme, poz yć może rzegowymi. Przyk ld systemu: gr Życie. Automty w stnie 0 lu 1 (mrtwy lu żywy). S siedztwo: 8 utomtow z oku. Automt przeżyw gdy 1 < licz ssidów < 4, rodzi sie gdy licz ssidów = 3 i poprzednio w dnym miejscu nie y lo utomtu (stn 0). Podć n ćwiczenich przyk ldy systemów stilnych dowolnie dużych, (n przyk ld prostokt 2 n ustwiony pod ktem 45 o ), przesuwjcych sie, orz oscylujcych (periodycznych). Przyk ld (innego) systemu który si e rozmnż, njpierw rdzo prosty: system 2-wymirrowy, stny 0 lu 1, ssiedzi 4 z oku, przyst licz żywych ssidów to utomt ginie, jeśli puste miejsce m nieprzyzst licze żywych ssidów to pojwi sie utomt. Po pewnym czsie mmy 4 tkie sme (jk pocztkow) konfigurcje, potem 16 itd. N ćwiczenich zroić przyk ldy. Przyk ld (innych) systemów rozmnżjcych sie dl utomtów z dowolnie duż licz stnów (ptrz prc Amoroso & Cooper, Tesseltion structures for reproduction, JCSS vol. 5 (1971)). Jednowymirrowe ssiedztwo: utomt z lewej (1 ssid), 2-wymirrowe: z lewej i z do lu (dwóch ssidów). Stny [0..A 1]. Nstepny stn sum modulo A, gdzie sum jest sum rytmetyczn stnów ssidów (w przypdku 1-wymirrowym jednego ssid) i sieie. Pocztkow konfigurcj: stny w komórkch ujemnych i wiekszych niż k s zerowe. Dl systemu jednowymirrowego udowodnić N ćwiczenich że po n = A k! krokch system sie powtórzy n miejscch od n-tego, n pocztkowych k miejscch edzie to smo co n pocztku. Dl systemu jednowymirrowego udowdnić, że kontryucj pol x odleglego od dnego pol o d (w lewo) po czsie t wynosi ( t d) (Tzn. jest to wspó lczynnik przy pocz tkowej wrtości w polu x. Jeśli 0 < d k, n = Ak! to ( ) ( ) n d (orz n n d ) jest podzielne przez A Przyk ld dl liczy stnów A = 3 i pocztkowego rozmiru k = 4: 1221 10101 111111 1222221 10111101 111222111 1220110221 10121212101 111000000111 1221000001221. 9

A wi ec 1221 si e rozmnoży lo (chociż szyciej niż w ogólnym przypdku), stny 0 trktujemy jko puste. N ćwiczenich zroić przyk ldy dl systemu 2-wymirrowego. Ssidmi s utomt z lewej i z do lu. Prolem synchronizcji (orginlnie zwny prolemem plutonu egzekucyjnego). 1-wymirrowy system synchronizuje sie po co njwyżej 3n krokch. Pocztkowo wszystkie utomty tkie sme poz rzegowymi, które wiedz że s rzegowe. System znjduje środek poprzez wygenerownie sygn lów o szykości 1 i 1/3. Szyszy sygn l odij si e od prwego rzegu i spotyk si e z sygn lem wolniejszym w środku (uwg mog yć dw środki). N ćwiczenich oszcowć licze stnów. Trudniejsz konstrukcj: synchronizcj po 2n 2 krokch, jest to minimlny czs synchronizcji (udowodnić n ćwiczenich ). Przyk ld 2-wymirowego systemu utomtów: liczenie przez utomty domkni eci trnzytywnego mcierzy Boolowskiej. System liczcy domkniecie trnzytywne mcierzy oolowskiej Implementujemy lgorytm Wrshll n systmie dwuwymirowym utomtów komórkowych. Kżdy element komunikuje sie z czterem ssidmi w odleg lości miejskiej równej 1. Z lewego gornego rogu sygnl iegnie po przektnej z szykości 1. k-ty uktywniony element 3 przektnej generuje proces (flowy) ktory iegnie poziomo i pionowo. Proces ten po drodze uktywni elementy ktore wysylj swoej wrtosci. Kzdy element w ktorym sie scidz te wrtosci dodje (lterntyw) ich koninkcje do swojej wrtosci. Po 5n krokch domkniecie trnzytywne jest policzone. Ogrody Edenu Ogrody Edenu s skończonymi konfigurcjmi systemu utomtów komórkowych które nie wynikj (po jednym kroku) z żdnej innej konfigurcji skończonej. Udowodnić, że dl systemu jednowymirowego ziór ogrodów Edenu jest (jko ziór s lów) regulrny, prolem istnieni ogrodów Edenu m stosunkowo prosty lgorytm. W przypdku dwuwymirowym prolem istnieni ogrodów Edenu jest nierozstrzyglny (rdzo trudne, udowdni l Jrko Kri). 10

Dwukierunkowe utomty skończone Dl kżdego dwukierunkowego utomtu skończonego istnieje równowżny zwyczjny utomt skończony (konstrukcj poprzez crossing sequences). N ćwiczenich oszcowć licz e stnów utomtu zwyczjnego (czsmi musi yć rz edu wyk ldniczego). N ćwiczenich pokzć że utomt dwuwskżnikowy (2-g lowicowy) jest silniejszy, np. n prolemie L pt = {x$y : x jest pods lowem y}, j ezyk ten nie jest regulrny (udowodnić n ćwiczenich ). Istnieje determ. 2-glowicowy 2-kierunkowy utomt dl tego j ezyk orz niedeterm. 2-glowicowy 1-kierunkowy. Udowodnić, że istnieje deterministyczny 2-kierunkowy k-wskżnikowy utomt skończony kceptujcy L pt w czsie liniowym, gdzie k jest st l (nturln). Odpowid to rdzo prymitywnemu lgorytmowi n string-mtching w czsie liniowym i pmieci st lej, stosujemy lgorytm Duvl-Crochemore n leksykogrficznie mksymlny sufiks, lgorytm ten przy okzji liczy okres tekstu, gdy tekst jest mocno okresowy (ptrz skrypt ASD, Bnchowski, Diks, Rytter). Algorytm opier sie n nstepuj cej w lsności leksykogrficznie mksym. sufiksu: niech x edzie swoim mksymlnym sufiksem o (njkrótszym) okresie p, jeśli symol lmie okres w sensie mniejszym tzn. < gdzie jest symolem odleg lym o p od w s lowie x to x jest (dlej) swoim mksymlnym sufiksem (kurt to jest proste), orz njkrótszym okresem x jest x (trudne i zdziwijce). Dowód powyższego fktu n ćwiczenich (dore ćwiczenie zwizne z okresowości tekstów orz przygotownie do string-mtching u w czsie st lym n Anlizie Algorytmów, ciekwy lgorytm może si e pojwić n 2 wyk ldch, jest szns że go wtedy ktoś zrozumie). Ide lgorytmu Duvl jest wyjśnion n rysunku. N ćwiczenich równiwż oszcowć (niekoniecznie dok ldnie) jkie jest k (jkie jest minimlne k zpewne nikt nie wie). Konstrukcj rczej nieformln, spodziewm sie że podony lgorytm edzie n Anlizie Algorytmów (le wrto o tym prolemie wspomnieć już terz przy okzji mocy k-g lowicowych utomtów). N ćwiczenich przedyskutowć konstrukcje utomtu. Grmtyki ezkontekstowe N ćwiczenich udowodnić formlnie, że nstepuj c grmtyk generuje {x ( ) : 11

mksymlny sufiks c c c c c c wczytnie c c c c c c i j k l i j k l nowe m c c c c c c c c c c c c c reset i, j, k,l i j k l wczytnie c, strtujemy ze wszystkim od l cofmy sie z m n pozycje l wczytnie, mxsufix m tylko trywilny okres Rysunek 3: Trzy możliwe przejści w lgorytmie Duvl, x[i..m] = mxsuf(x[1..m]), x[i..k] okres mks. sufiksu, m osttnio wczytny symol. Pozycj j odpowid m w sensie okresowości. Algorytm sprwdz czy nstepny symol jest kontynucj okresu mksymlnego sufiksu, jeśli nie to czy lmie okres w sensie mniejszy. # (x) = # (x)}: S > B A A > S AA B > S BB N ćwiczenich npisć pe lne grmtyki ezkontekstowe dl j ezyków {,, c} { i j c k : i j lu i k lu j k }, {x#y : x, y {, } + x y}. Proste przekszt lceni grmtyk. Usuwnie z ednych nieterminli, przy okzji wielominowy lgorytm n test L(G) = (czy symol pocztkowy jest zedny? ). Usuwnie s low pustego, może zwi ekszyć grmtyk e wyk ldniczo. Elimincj produkcji postci A B. Sprowdznie do postci normlnej Chomsky ego, przćwiczyć dl j ezyków nwisowych. Lemt o pompowniu : z = uvwxy. Zstosowni: CFL nie zmkni ete n dope lnienie i przeci ecie teoriomnogościowe. Lemt o pompowniu kontrolownym (uproszczony lemt Ogden). Jeśli zznczymy przedzi l d lugości co njmnije p 0 s lowie z L to jedn z cz eści pompujcych (v, x) jest c lkowicie w zznczonym przedzile dl pewnej dekompozycji uvwxy. 12

Dowód n ćwiczenich, modyfikcj dowodu dl zwyczjnego lemtu o pompowniu. Zroić jk njwi ecj zstosowń lemtów. Pokzć, że dl j ezyk c { p n c n : n 1} zwyczjny lemt o pompowniu nie chwyt lemt kontrolowny dzi l dorze. Zstosowć lemt o pompowniu kontrolownym dl j ezyk { i j c k : i j i k j k}. Niech N edzie st l z lemtu. Weźmy s lowo n! 2n! c 3n!. Zznczyć prefiks d lugości n!. Npisć grmtyk e dl dope lnieni tego j ezyk. Twierdzenie Prikh Niech lfet Σ = { 1, 2,... k }. Dl s low x jego wektorem Prikh jest P rikh(x) = (# 1 (x), # 2 (x), # 3 (x),... # k (x)) Dl j ezyk L oznczmy P rikh(l) = {P rikh(x) : x L}. Twierdzenie Prikh. Jeśli L ezk. to istnieje j ezyk R regulrny tki, że P rikh(l) = P rikh(r). (Szkic dowodu) Z lóżmy że mmy grmtyk e ezk. G = (N, T, P, S) w postci normlnej Chomsky ego mjc k nieterminli. Niech N edzie tk st l, że w kżdym drzewie wyprowdzeni s low d lugości co njwyżej N istnieje ścieżk n której pewien nieterminl pojwi sie co njmniej k + 2 rzy. Niech Q N orz niech L Q edzie ziorem s lów mjcych drzewo wyprowdzeni zwierjce dok ldnie wszystkie nieterminle z Q i żdnych innych. Niech F Q edzie ziorem s lów z L Q o d lugości co njwyżej N, T Q edzie ziorem s low xy tkich, że xy N orz istnieje wyprowdzenie A xay w którym wystepuj jedynie nieterminle z Q. Wtedy P rikh(l q ) = P rikh(f Q T Q) Ztem L Q jest w sensie Prikh równowżny j ezykowi F Q T Q kóry jest regulrny, gdyż ziory F Q i T q s skończone. Ntomist L jest równowżny Q F Q TQ, poniewż P rikh(l) = Q P rikh(f Q TQ). 13

Automty stosowe Automt stosowy A = (Σ, Q, Γ, δ, s 0, Z 0, F ), Γ - lfet stosowy, δ - funkcj przxejść. δ : (Σ {ɛ}) (Q Γ ). Opis chwilowy (pe ln konfigurcj) (q, w, α), w - niewczytn jezcze cz eść tekstu wejściowego, α - zwrtość stosu, wierzcho lek stosu z lewej strony α. Konfigurcj pocztkow (s 0, w, Z 0 ), gdzie w jest pe lnym tekstem wejściowym. Trzy typy kceptcji N(A), T (A), L(A), stosem pustym, stnem kceptujcym, orz jednym i drugim jednocześnie. Pokzć n ćwiczenich, że te trzy typy s równowżne w sensie klsy definiownych jezyków. Przyk ldy. L = {x#x R : x ( ) + } deterministyczny, dron modyfikcj dje niedetermnistyczny utomt dl L = {xx R : x ( ) + }. L = {x#y : x y orz x, y ( ) + } L = {xy : x y, x = y orz x, y ( ) + } N ćwiczenich zroić grmtyk e dl osttniego j ezyk. Deterministyczny utomt stosowy: w kżdej sytucji co njwyżej jeden ruch. Dowód (przez og lupinie utomtu) fktu: J ezyk L = {ww R Twierdzenie. : w ( ) + } nie jest deterministyczny. Jeśli L CF L to istnieje utomt stosowy A tki, że L = N(A). Dw dowody, konstrukcje użyte w dowodch mj duże znczenie prktyczne w zwizku z prsermi typu LL(k) i LR(k). Dowód pierwszy. Automt zgduje lewostronne wyprowdzenie. Produkcj A > γ odpowid zstpieniu wierzcho lk stosu (jeśli jest nim A) przez γ. Automt może w tym momencie wypisć stosown produkcje grmtyki. Jeśli n wierzcho lku jest symol terminlny i n wejściu też, to o zostj wymzne. Dowód drógi. Tym rzem zk ldmy, że wiercho lek stosu jest z prwej strony npisu α. stosem n którym jest jedynie dno stosu Z 0. Mmy dwie opercje. Shif t: wpisujemy symol wejściowy n stos (z prwej strony α); Strtujemy ze Reduce: jeśli grup symolu n wierzcho lku stosu jest prw stron produkcji A > γ to u- 14

tomt zstepuje tekst γ n stosie przez A. Automt może w tym momencie wypisć stosown produkcje grmtyki. Automt kceptuje, gdy wczyt c ly tekst orz n stosie poz dnem stosu jest jedynie symol pocztkowy grmtyki. N ćwiczenich przyk ldy przejści od grmtyki do utomtu, poz tym udowodnić, że cigi produkcji wypisne przez utomt w pierwszym (drugim) dowodzie odpowidj lewostronnemu (odwróconemu prwostronnemu)wyprowdzeniu w grmtyce. Nieformln definicj grmtyk LL(k) i LR(k) jko tych dl których utomty konstruowne w pierwszym (drugim) dowodzie s deterministyczne, jeśli utomt widzi k symoli hed. Pierwsze L jest od Look hed, drug liter od Leftmost i Rightmost, odpowiednio. Twierdzenie Jeśli L = N(A) dl utomtu stosowego A, to L = L(G) dl pewnego j ezyk ezkontekstowego. Proof. Tworzymy grmtyke G, której nieterminlmi s trójki (q, A, q 1 ) plus specjlny symol pocztkowy S. Jeśli (q1, B 1 B 2..B m ) δ(q,, A) to tworzymy ziór produkcji postci (g, A, p) (q 1, B 1, q 2 )(q 2, B 2, q 2 )..(q m, B m, p) dl kżdego q 2, q 3,.., q m Q (Grmtyk rdzo duż) W szczególności jeśli m = 0, ( wi ec (q 1, ɛ) δ(q,, A)) to tworzymy produkcj e (q, A, p), gdzie p = q 1. N przyk ld, gdy (q 1, B 1 B 2 B 3 ) δ(q,, A) to tworzymy produkcj e (q, A, p) (q 1, B 1, q 2 )(q 2, B 2, q 3 )(q 3, B 3, p). Pondto tworzymy ziór produkcji inicjlnych S (q 0, Z 0, q) dl kżdego q Q. Zchodzi: (q, A, q 1 ) G x (q, x, A) (q 1, ɛ, ɛ) N ćwiczenich przyk ldy przejści od utomtu do grmtyki. Postć normln Greich (metod niestndrdow) Z lóżmy, że grmtyk G jest w postci norm. Chomsky ego. Tworzymy now grmtyke G, tworzymy nowe nieterminle (A, B), tkie że A G B α dl pewnego α. Tworzymy produkcje tk y zchodzi l w lsność: A G B α (A, B) G α Pocztkowo w G tworzymy produkcje inicjlne: S (S, A), dl kżdego A. 15

A A B x B D C x1 E x2 Rysunek 4: Dekompozycj wyprowdzeni A Bx n E, C Ex 2 i A Dx 1 przy z lożeniu że D BC i E s regu lmi grmtyki G. Mmy cztery przypdki generowni produkcji dl tkiej dekompozycji zleżnie od tego które z x 1, x 2 s puste. Nstepnie tworzymy cztery typy produkcji w zleżności od tego które z x 1, x 2 s puste (ptrz Rysunek 4). 1. (A, B) (C, E)(A, D) gdy E A, D BC {x 1 ɛ, x 2 ɛ} 2. (A, B) (C, E) gdy A BC i E {x 1 = ɛ, x 2 ɛ} 3. (A, B) (A, D) gdy D BC i C {x 1 ɛ, x 2 = ɛ} 4. (A, B) gdy A BC i C. {x 1 = ɛ, x 2 = ɛ} N ćwiczenich zroić przyk ldy trnsformcji do postci Greich powyższ metod. Pondto pokzć, że kls DCF L (detrm. ezkontekstowe) jest zmnkni t ze wzgledu n dope lnienie. Pokzć również, jk udowodnić że przeci ecie j ezyk ezkontekstowego i regulrnego jest ezkontekstowe (pokzć n przyk ldch) nie u ywjc utomtów (ezpośrednio z grmtyi ezk. i grmtyki prwostronnie liniowej). Porównć z dowodem poprzez utomt. Njtrudniejszy j ezyk ezkontekstowy Niech Σ 0 = {(, ), [, ]} edzie lfetem zwyk lych nwisów, D k edzie j ezykiem poprwnych nwisów k typów (dl 2 typów przyjmujemy nwisy z Σ 0 ). Nstepuj cy jezyk nzywmy jezykiem Greich L 0 = {x 1 1cx 1 2... cx 1 i 1 dx 2 1cx 2 2... cx 2 i 2... dx k 1cx k 2... cx k i k : x i j Σ + 0 orz x 1 j 1 x 2 j 2... x k j k D 2 dl pewnych j 1,... j k } 16

Twierdzenie. L 0 jest njtrudniejszym jezykiem ezkontekstowym, to znczy L 0 CF L orz jeśli z lożoność rozpoznwni L 0 jest T (n) to kżdy jezyl L CF L możn rozpoznwć w czsie O(T (n)). N ćwiczenich npisć grmtyke generujc L 0. Dl j ezyk L oznczmy Niedet(L) = {(G 1, G 2,... G n ) : G i Σ, orz w 1 w 2... w n L dl pewnych w 1 G 1, w 2 G 2,... w n G n } Niech N = {A 1, A 2,... A r } edzie ziorem nieterminli, definiujemy r typów nwisów, gdzie i-ty nwis otwierjcy jest równy A i, zmykjcy jest równy Āi. odpowiedjcy jezyk r-nwisowy. Oznczmy przez D N r Niech G edzie grmtyk ezk. w postci normlnej Greich (po prwej stronie dok ldnie jeden terminl i to n pocztku). Dl kżdej produkcji π = (A A 1 A 2... A k ) definujemy kcj(π) = ĀA ka k 1... A 1. kcj(π) odpowid jednemu krokowi niedet. utomtu stosowego: ĀA k A k 1... A 1 pop(a), push(a k ), push(a k 1 )... push(a 1 ). Dl symolu Σ oznczmy H() = {kcj(π 1 ), kcj(π 2 ),... kcj(π i )}, gdzie π 1,... π i s wszystkimi produkcjmi w których wystepuje. Niech S edzie symolem strtowym grmtyki i niech w = 1 2... n, wtedy zchodzi: w L(G) ({S}, H( 1 ), H( 2 ),... H( n )) Niedet(D N r ) Powyższ równowżność mówi że w L(G) gdy istnieje poprwn histori utomtu stosowego kceptujcego w z pomoc pustego stosu, pocztkowo n stosie jest pocztkowy symol grmtyki. Przyk ld. Grmtyk A BA B BB. H() = {ĀAB, Ā}, H() = { BBB, B}. Jeśli w = to w L(G) poniewż z cigu ziorów {A}, H(), H(), H(), H(), H() możn wyrć kolejno s low A ĀAB BBB B B Ā, ich konktencj dje poprwn historie 17

dzi lni utomtu stosowego AĀAB BBB B BĀ. D {A,B} 2. Lepiej to widć jk sie zstpi nwisy A i B przez [ i (. Jest to poprwne wyrżenie nwisowe w Ztem rozpoznwnie jezyk sprowdz sie do prolemu memership dl cigów ziorów Niedet(D r ) dl r ed cych st l. r typów nwisów możn zkodowć dwom typmi, i-ty nwis otwierjcy odpowid s lowu [( i 1. W ten sposó rozpoznwnie dowolnych jezyków ezkontekstowych sprowdz sie do prolemu memership dl Niedet(D 2 ), ten prolem koduje si e ezpośrednio jko j ezyk L 0. N ćwiczenich zroić to co powyżej dl konkretnej grmtyki i tekstu, policzyć ziory H( i ). Pokzć odpowiedniość mi edzy ziorem Niedet(D 2 ) i j ezykiem L 0, w lściwie że to jest to smo. Niech L 0 = L 0 /[d (ocinmy z lewej strony nwis kwdrtowy). Udowodnić że dl kżdego j ezyk ezkontekstowego L istnieje homomorfizm h tki że L = h 1 (L 0). Dl kżdego j ezyk ezkontekstowego L zchodzi L = h(d r R), gdzie r zleży od L, h jest homomorfizmem orz R jest j ezykiem regulrnym. Troche komintoryki tekstów i s low podwójne S low Fioncciego i ich w lsności. S low Thue-Mors t = h (), gdzie h() =, h() =. Dowód tego, że morfizm h zchowuje w lsność to e squre free. S lowo t nie zwier pods low typu cvcvc, gdzie c jest liter. Niech β() =, β() =, β(c) =. S low β 1 (t) jest squre free. Ztem jest nieskończenie squre free s lów n lfetem 3 literowym. Mteri l z rtyku lu Morphisms, squre free strings nd the tower of Hnoi puzzle, Americn Mth. Monthly 101:7 (1994) 651-658. Okresowość w tekstch, lemt o okresowości. Zstosownie do tego że ziór dwóch s low {x, y} jest kodem jednozncznym wtedy i tylko wtedy gdy xy = yx. Relcj x xx: sprwdznie równowżności dwóch s lów. Wprowdzmy relcj e x xx dl dowolnych s lów x. Ziór kls równowżności jest skończony (d skończonego lfetu), np. 7 kls dl 2 liter i 160 kls dl 3 liter. Algorytm przekszt lcni jednego s low w drugie. Mteri l z ksiżki Comintorics on words, Lothire, strony 33-35. 18

( Dl dnego tekst x 0 pokzć, że {x : x x 0 } jest regulrny ( dl wszystkich 7 njkrótszych nierównowżnych s lów nd lfetem {, } wyliczyć n ćwiczenich dok ldnie wyrżeni regulrne opisujce klsy równowżności i podć utomty niedet. z jk njmniejsz licz stnów).) Przez Alf(x) oznczmy ziór liter w x. Niech p edzie njkrótszym prefiksem x tkim, że Alf(x) = Alf(p), symetrycznie q edzie tkim njkrótszym sufiksem,, Σ, p, q Σ, oznczmy ˆx = pq. Zchodzi Fkt. x y ˆx ŷ Nszkicujemy tylko dowód tego, że x ˆx. Oserwcj. (Uzsdnienie) Oserwcj. x yα y βx x y x yα yyα yx βxx βx y Alf(y) Alf(x) ( u) x xyu (Uzsdnienie) Indukcj po y. Niech y = y u, Σ i n mocy z l. indukc. dl y : ( u ) x xy u. Rozk ldmy x = zz, ierzemy u = z y u. W ten sposó dowodzimy osttni oserwcje. Dowód fktu: Przechodzimy terz do dowodu, że x ˆx = pq. Rozk ldmy: x = py, x = zq. Istniej u i symetrycznie v (n mocy osttniej oserwcji) tkie, że p pyu = xu, q vpq. Ztem pq xuq, x = zq zvpq, czyli ˆx xα, x βˆx dl pewnych α, β. Z przedosttniej oserwcji wynik, że x ˆx. 19

Morfizmy dwuwymirowe. Morfizmy mog yć użyte do definiowni rekurencyjnie orzków, n przyk ld ptrz Figure 5 H1: 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 orzek J. Hfermn 1 1 1 0 1 0 H2: 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 dywn Sierpinskiego 1 1 1 0 0 0 Rysunek 5: Wielokrotne stosownie tych morfizmów generuje regulrne struktury. Mszyny Turing N wyk ldzie mszyny Turing, krótko o istnieniu prolemów nierozstrzyglnych (j ezyków nierekurenyjnych generowych przez grmtyki) orz N P -zupe lność. Mszyny Turing odpowidj grmtykom typu 0 (ez dowodu). oliczlność ozncz oliczlność równiwż n mszynch Turing. Hipotez Church: Mszyny Turing s luż zsdniczo do dowodów negtywnych. L jest rekurencyjny gdy L i L s przeliczlnie rekurencyjne. Zroić n ćwiczenich prosty przyk ld mszyny Turing, n przyk ld liczcej sume. Pondto przyk ld mszyny Turing implementujcej lgorytm Knuth-Morris-Prtt w czsie liniowym. Inny przyk ld: mszyn T sprwdzjc czy sum dwóch licz inrnych jest równ trzeciej liczie, liczy zpisne z mrkermi pomiedzy nimi i z mrkermi n końcch. Istnienie prolemu N P -zupe lnego: czy dn mszyn Turing zkceptuje niedeterministycznie dny tekst w czsie ogrniczonym przez licze zpisn unrnie (wejście: tekst#licz). Dowód tego że SAT jest NP-zupe lny. Przyk ldy innych prolemów NP-zupe lnych. Definicj hierrchii: DLOG NLOG P NP P SP ACE. 20

podstwowy prolem teorii z lożoności: które z tych inkluzji s w lściwe? Przyk ldy prolemów P-spce zupe lnych. Teoretyczny model oliczeń równoleg lych PRAM, kls NC. Poj ecie P-zupe lności. Przyk ldy prolemów P-zupe lnych: Circuit Vlue Prolem, Generowlność, liczenie DFS-u. 21