рефераты рефераты
Главная страница > Алгоритми Маркова  
Алгоритми Маркова
Главная страница
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биология
Биржевое дело
Ботаника и сельское хоз-во
Бухгалтерский учет и аудит
География экономическая география
Геодезия
Геология
Госслужба
Гражданский процесс
Гражданское право
Иностранные языки лингвистика
Искусство
Историческая личность
История
История государства и права
История отечественного государства и права
История политичиских учений
История техники
История экономических учений
Биографии
Биология и химия
Издательское дело и полиграфия
Исторические личности
Краткое содержание произведений
Новейшая история политология
Остальные рефераты
Промышленность производство
психология педагогика
Коммуникации связь цифровые приборы и радиоэлектроника
Краеведение и этнография
Кулинария и продукты питания
Культура и искусство
Литература
Маркетинг реклама и торговля
Математика
Медицина
Реклама
Физика
Финансы
Химия
Экономическая теория
Юриспруденция
Юридическая наука
Компьютерные науки
Финансовые науки
Управленческие науки
Информатика программирование
Экономика
Архитектура
Банковское дело
Биржевое дело
Бухгалтерский учет и аудит
Валютные отношения
География
Кредитование
Инвестиции
Информатика
Кибернетика
Косметология
Наука и техника
Маркетинг
Культура и искусство
Менеджмент
Металлургия
Налогообложение
Предпринимательство
Радиоэлектроника
Страхование
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Сочинения по литературе и русскому языку
Теория организация
Теплотехника
Туризм
Управление
Форма поиска
Авторизация




 
Статистика
рефераты
Последние новости

Алгоритми Маркова

Алгоритми Маркова

9

Алгоритми Маркова

Зміст

  • Вступ 3
    • 1. Побудова алгоритмів з алгоритмів 4
    • Висновки 8
    • 2. Нормальні Алгоритми Маркова. Побудова алгоритмів з алгоритмів 9
    • Список літератури 13

Вступ

В 1956 році вітчизняним математиком А.А. Марковим було запропоновано нове уточнення поняття алгоритму, яке пізніше названий його ім'ям.

В цьому уточненні виділені нами 7 параметрів були визначено таким чином:

Сукупність початкових даних - слова в алфавіті S;

Сукупність можливих результатів - слова в алфавіті W;

Сукупність можливих проміжних результатів - слова в алфавіті

Р=SWV, де V - алфавіт службових допоміжних символів.

Дії:

Дії мають вигляд або , або , де , P*, де

P* - безліч слів над алфавітом Р, і називається правилом підстановки. Значення цього правила полягає в тому, що оброблюване слово є видимим зліва направо і шукається входження в нього слова .

1. Побудова алгоритмів з алгоритмів

Дотепер, будуючи той або інший МТ, або НАМ ми кожного разу всі робили наново. Природно задати питання, а чи не можна при побудові, наприклад, нової МТ користуватися вже побудованою раніше МТ.

Наприклад, МТ3 з прикладу 3

U3((n) 1) =(n) 10

по суті є належним чином з'єднані МТ для U1(n) =n+1 і U2((n) 1) =(n-1) 1.

Аналогічне питання можна сформулювати для НАМ. Іншими словами чи можна акумулювати знання у формі алгоритмів так, щоб з них можна було будувати інші алгоритми.

Ми розглянемо цю проблему стосовно МТ. Проте всі сформульовані нами твердження будуть справедливі і для НАМ і для інших еквівалентних уточнень поняття алгоритму. Еквівалентність уточнень поняття алгоритму ми розглянемо пізніше.

Визначення 3.2. Говоритимемо, що МТ1 можна ефективно побудувати з МТ2 і МТ3 якщо існує алгоритм, який дозволяє, маючи програму для МТ2 і МТ3, побудувати програму для МТ3.

Визначення 3.3. Послідовною композицією МТ А і В називається така МТ З, що

область застосовності МТ А і Із співпадають;

C() =B(A()).

Іншими словами, застосування З до слова дає такий же результат, як послідовне застосування до цього ж слова спочатку А, а потім до результату застосування А - В.

Послідовну композицію МТА і МТВ позначатимемо АВ.

Теорема 3.1. Хай дані МТ А і В, такі, що В застосовна до результатів роботи А і QAQB=.

Тоді можна ефективно побудувати МТ З таку, що С= АВ.

Доказ.

Як алфавіт даних і безлічі станів для МТС візьмемо об'єднання алфавітів даних і безлічі станів для А і В, тобто

DC=DADВ, QC= QAQB

В програмі для А всі правила p! , де ,DA* {Л, П, Н} замінимо на pqoB, де qoB QB - початковий стан для В. Это забезпечить включення У в той момент, коли А свою роботу закінчила і не раніше, оскільки QAQB=.

Що і т.д.

Табличний запис програми для З показана на малюнку 3.3

Рис 3.3. Структура табличного запису програм для Машини З.

Означення. Паралельною композицією Машин Тюрінга А і В назвемо таку Машину З, для якої:

DC=DADB

QC=QAQB

C(||) =A(||) B=B(||) A=A() ||B().

З цього визначення видно, що порядок застосування МТА і МТВ не впливає на результат. Він буде таким же неначебто ми незалежно застосували А до слова , а В до слова .

Теорема 3.2 Для будь-яких МТ А і МТ В можна ефективно побудувати МТ З таку, що С=А||В

Обгрунтовування. Ми не даватимемо тут строго доказу з причини його технічної складності. Покажемо лише обгрунтовування правильності затвердження теореми. Позначимо DC=DADB; QC=QAQB.

Основна проблема: як гарантувати щоб А не торкнулася слова , а В - слово . Для цього введемо в алфавіт DС символ ||. Додамо для всіх станів qiQC таких, що qiQA правила вигляду ||qi||qiЛ, тобто каретка машини А буде, натикаючись на символ ||, йти вліво. Відповідно для всіх qjQC таких, що qjQB додамо правила вигляду ||qj||qjП, тобто каретка машини В йтиме управо. Тим самим ми як би обмежуємо стрічку для А справа, а для В зліва.

Істотним тут є питання: чи не виявляться обчислювальні можливості Машини Тюрінга з напівстрічкою слабіше, ніж обчислювальні можливості Машини Тюрінга з повною стрічкою?

Виявляється справедливо наступне твердження: безліч алгоритмів, реалізовуваних МТ з напівстрічкою, еквівалентно безлічі алгоритмів, реалізовуваних МТ з повною стрічкою. Позначимо Ф(Р) Машину Тюрінга, що реалізовує алгоритм, що розпізнає:

Теорема 3.3 Для будь-яких Машин Тюрінга А, В і Ф, мають один і той же алфавіт S, може бути ефективно побудований машина З над тим же алфавітом S, така що

Доказ.

Позначимо: E(Р) тотожну машину, тобто Е(Р) =Р

СМІТТЮ(Р) копіюючу машину, тобто СМІТТЮ(Р) =Р||Р

де ||S.

BRANCH(P) - ця машина переходить або в стан р1, або в змозі ро. Її програма складається з 4-х команд:

1qo1р1П

||р1||р1П

0qo0роП

||ро||роП

Побудуємо машину

Ця машина будується по наступній формулі:

Згідно теоремам 3.1 і 3.2., ми можемо побудувати машину, знаючи Е, Ф і СМІТТЮ. Тепер, маючи, BRNCH, А і В, можна побудувати машину З таким чином:

Машина BRANCH закінчує свою роботу або в стані р1, якщо слово P володіє потрібною властивістю, або в змозі ро, знаходячись на початку слова P. Тому, якщо прийняти у машини А стан р1, як початкове, а у машини В стан ро, як початкове, то машина А буде включений за умови, що Ф(Р) =1, а машина В буде включений, якщо Ф(Р) =0.

Правило композиції, визначуване цією теоремою записуватимемо, якщо Ф то А інакше В.

Теорема 3.4 Для будь-яких машин А і Ф можна ефективно побудувати машину L таку, що

L(P) ={ Поки Ф(Р) =1, застосовуй А }

Доказ: Замінимо в доведенні теореми 3.3 машину В машиною Е, а заключний стан в машині В замінимо на початковий стан в машині . У результаті отримаємо потрібний результат.

Теорема 3.5 (Бомм, Джакопіні, 1962)

Будь-яка Машина Тюрінга може бути побудований за допомогою операції композицій ||, якщо Ф, то А інакше В, поки Ф застосовуй А.

Цю теорему ми даємо тут без доказу.

Слідство 3.1 Через Тезу Тюрінга, будь-яка інтуїтивно обчислювана функція може бути запрограмований в термінах цих операцій.

Слідство 3.2 Ми отримали щось подібне до мови, на якій можна описувати нову Машину Тюрінга, використовуючи описи вже існуючих, а потім, використовуючи теореми 3.1 - 3.4, побудувати її функціональну схему.

Слідство 3.3 Алгоритм - це конструктивний об'єкт. У разі Машини Тюрінга атомарними об'єктами є команди, а теорема 3.5 визначає правила композиції.

Висновки

Алгоритм - конструктивний об'єкт;

Алгоритм можна будувати з інших алгоритмів;

||, if_then_else, while_do - універсальний набір дій по управлінню обчислювальним процесом.

2. Нормальні Алгоритми Маркова. Побудова алгоритмів з алгоритмів

Означення 3.1. Слово називається входженням в слово , якщо існують такі слова і над тим же алфавітом, що і і , для яких вірно: =.

Якщо входження в знайдено, те слово замінюється на слово .

Всі правила постановки упорядковуються. Спочатку шукається входження для першого правила підстановки. Якщо воно знайдено, то відбувається підстановка і перетворюване слово знову є видимим зліва направо у пошуках входження. Якщо входження для першого правила не знайдено, то шукається входження для другого правила і т.д. Якщо входження знайдено для i-го правила підстановки, то відбувається підстановка, і проглядання правил починається з першого, а слово є видимим спочатку і зліва направо.

Вся сукупність правил підстановки називається схемою алгоритму.

Правило початку - проглядання правил завжди починається з першого.

Правило закінчення - виконання алгоритму закінчується, якщо:

було застосовано правило підстановки вигляду ,

не застосовно жодне правило підстановки з схеми алгоритму.

Правило розміщення результату - слово, отримане після закінчення виконання алгоритму.

Розглянемо приклад 1 з лекції 2:

побудувати алгоритм для обчислення

U(n) =n+1;

S={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; S=W; V={*,+}.

Схема цього НАМ показана на малюнку 1.1

Перегонимо службовий символ * в кінець слова n, щоб відзначити останню цифру молодших розрядів.

Збільшуємо на одиницю, починаючи з цифрами молодших розрядів.

Вводимо службовий символ * в слово, щоб їм відзначити останню цифру в слові.

Рис.1.1 Схема НАМ для обчислення U1(n) =n+1

Неважко зміркувати, що складність цього алгоритму, виражена в кількості виконаних правил підстановки, буде рівна:

(k+1) +(l+1)

де до - кількість цифр в n, l - кількість 9, які були збільшені на 1.

Але у будь-якому випадку складність НАМ для U1(n) більше складності Машини Тюрінга для цієї ж функції, яка дорівнювала k+1.

Зверніть увагу, що у НАМ порядок проходження правил підстановки в схемі алгоритму істотно впливає на результат, тоді як для МТ він не существенен.

Побудуємо НАМ для прикладу 2 з лекції 2:

побудувати алгоритм для обчислення

U2((n) 1) =(n-1) 1

Отже, S=; W=S; V=, тобто порожньо.

|

Складність цього алгоритму рівна 1, тоді як складність алгоритму для Машини Тюрінга дорівнювала n.

Тепер побудуємо НАМ:

побудувати алгоритм для обчислення

U3((n) 1) =(n) 10

S=; W={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; V=

Схема цього алгоритму приведена на малюнку 3.2

1|2

2|3

3|4

4|5

5|6

6|7

7|8

8|9

9||0

|010

0|1

|0|

Мал.1.2 Схема НАМ для обчислення U3((n) 1) =(n) 10.

Складність цього НАМ буде n+ [log10n], що істотно менше за складність для Машини Тюрінга, що обчислює цю функцію, яка дорівнювала n2+ [log10n(log10n+1)].

Реалізацію функції U4 порівняння двох цілих чисел залишаємо читачу як вправа.

Зауваження: початкове слово треба задати у формі *

Для нормальних алгоритмів Маркова справедлива теза, аналогічна тезі Тюрінга.

Теза Маркова: Для будь-якої інтуїтивно обчислюваної функції існує алгоритм, що її обчислює.

Список літератури

1. Джон Хопкрофт, Раджів Мотані, Джеффрі Ульман РОЗДІЛ 8. Введення в теорію машин Тюрінга // Введення в теорію автоматів, мов і обчислень. - М., 2002. - С528.

рефераты
Новости