Lösungen zum Ergänzungsblatt 4

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lösungen zum Ergänzungsblatt 4"

Transkript

1 en zum Ergänzungsltt 4 Letzte Änderung: 23. Novemer 2018 Theoretische Informtik I WS 2018 Crlos Cmino Vorereitungsufgen Vorereitungsufge 1 Sei M = ({p, q, r}, {, }, δ, p, {q, r}) ein DEA mit folgender Üerführungsfunktion δ: x δ(x, ) δ(x, ) p p q q p r r q r 1. Bestimmen Sie ˆδ(p, ) durch wiederholtes Anwenden der Definition von ˆδ (siehe Vorlesungsfolie 8.3). 2. Geen Sie M grfisch n. 3. Verwenden Sie die uf Vorlesungsfolien 8.6 und 8.7 eschrieene Methode, um eine reguläre Grmmtik G mit L(G) = T (M) zu konstruieren. 1. ˆδ(p, ) = ˆδ(q, ) = ˆδ(p, ε) = p. 2. p q r 3. G = ({p, q, r}, {, }, P, p) mit Produktionen p p q q p r r q r Vorereitungsufge 2 Sei G = ({S, T, U}, {, }, P, S) eine reguläre Grmmtik mit Produktionen S T T T U U S. Verwenden Sie die uf Vorlesungsfolien 11.5 und 11.6 eschrieene Methode, um einen NEA M mit T (M) = L(G) zu konstruieren. Geen Sie M sowohl ls Tupel ls uch grfisch n. 1

2 M = ({S, T, U, X}, {, }, δ, S, {X}) mit x δ(x, ) δ(x, ) S {T } {X} T {T, U} U {X} {S, X} X Grfisch: S T U X, Vorereitungsufge 3 Sei M = ({p, q}, {, }, δ, {p, q}, {q}) ein NEA mit folgender Üerführungsfunktion δ: x δ(x, ) δ(x, ) p {p, q} {p} q {p} 1. Bestimmen Sie ˆδ({p}, ) durch wiederholtes Anwenden der Definition von ˆδ (siehe Vorlesungsfolie 9.7). 2. Geen Sie M grfisch n. 3. Geen Sie folgende Potenzmengen explizit n: () P( ) () P({1}) (c) P({1, 2}) (d) P({1, 2, 3}) Erinnerung: Die Potenzmenge P(A) einer Menge A ist die Menge ller Teilmengen von A, d. h.: P(A) = {X X A}. Für eine endliche Menge A esitzt P(A) genu 2 A Elemente. 4. Verwenden Sie die Potenzmengenkonstruktion us Vorlesungsfolie 10.5, um einen DEA M mit T (M ) = T (M) zu konstruieren. Geen Sie M sowohl ls Tupel ls uch grfisch n. Bechten Sie, dss M genu 2 2 = 4 Zustände esitzen sollte. 2

3 1. ˆδ({p}, ) = ˆδ({p, q}, ) = ˆδ({p}, ε) ˆδ(, ε) = {p} = {p}. 2., p q 3. () P( ) = { } () P({1}) = {, {1}} (c) P({1, 2}) = {, {1}, {2}, {1, 2}} (d) P({1, 2, 3}) = {, {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3}} 4. M = ({P({p, q}), {, }, δ, {p, q}, {{q}, {p, q}}) mit: δ (, ) = δ (, ) = δ ({p}, ) = {p, q} δ ({p}, ) = {p} δ ({q}, ) = {q} δ ({q}, ) = δ ({p, q}, ) = {p, q} {q} = {p, q} δ ({p, q}, ) = {p} = {p} Die Üerführungsfunktion δ ls Telle: Der DEA M grfisch: x δ (x, ) δ (x, ) {p} {p, q} {p} {q} {p} {p, q} {p, q} {p} {p, q} {p} {q} Bemerkung: Mn echte, dss die Zustände und {q} nicht vom Strtzustnd {p, q} erreichr sind. Somit könnten sie entfernt werden ohne die kzeptierte Sprche zu verändern. Dies ist ei der Potenzmengenkonstruktion öfters der Fll. Deshl steht ei vielen Aufgen der Hinweis, dss nicht erreichre Zustände weggelssen werden dürfen., 3

4 Vorereitungsufge 4 Geen Sie für jede der folgenden Sprchen L grfisch einen möglichst einfchen NEA n, der die jeweilige Sprche kzeptiert. 1. L = {w {, } ist ein Infix von w} 2. L = {w {, } ist ein Suffix von w} 3. L = {w {, } ds drittletzte Zeichen in w ist ein } 1. Ein einfcher NEA für L:,, Der minimle DEA für L zum Vergleich:, 2. Ein einfcher NEA für L:, Der minimle DEA für L zum Vergleich: 3. Ein einfcher NEA für L:,,, 4

5 Zum Vergleich: Nch Vorlesungsfolie 11.3 git es keinen DEA für L mit weniger ls cht Zuständen. Präsenzufgen Präsenzufge 1 Geen Sie grfisch einen DEA M n, der die folgende Sprche kzeptiert: L = {w {, } w ist gerde und ist kein Suffix von w}. Hinweis: Betrchten Sie die DEAs M 1 : ε M 2 :, 1 1, mit T (M 1 ) = {w {, } ist Suffix von w} und T (M 2 ) = {w {, } w ist gerde}. Der folgende DEA M simuliert M 1 und M 2 synchron prllel und kzeptiert genu die Wörter, die von M 2, er nicht von M 1 kzeptiert werden: M: (ε, 1) (, 1) (, 1) (ε, 1) (, 1) (, 1) Bemerkung: Owohl die Methode der prllelen Simultion sehr nützlich ist, ht sie (wie die Potenzmengenkonstruktion) den Nchteil, dss sie nicht immer einen DEA mit minimler Anzhl n Zuständen liefert. In diesem Beispiel sind M 1 und M 2 miniml, er M nicht. Ein minimler DEA für L ist der folgende: 5

6 , Präsenzufge 2 Seien Σ ein Alphet, L eine Sprche üer Σ und L = Σ \ L ihr Komplement. Zeigen Sie: 1. Wenn L regulär ist, dnn ist uch L regulär. 2. Wenn L regulär ist, dnn ist uch L = {w L w ist gerde} regulär. 1. Sei L regulär. Dnn git es einen DEA M = (Q, Σ, δ, s, F ) mit T (M) = L. Wir zeigen die Regulrität von L, indem wir die Existenz eines DEA M mit T (M ) = L zeigen. Sei M = (Q, Σ, δ, s, Q \ F ). Dnn ist M ein DEA mit w T (M ) ˆδ(s, w) Q \ F für lle w Σ. ˆδ(s, w) / F w / T (M) w L 2. Sei L regulär. Dnn git es einen DEA M = (Q, Σ, δ, s, F ) mit T (M) = L. Wir zeigen die Regulrität von L, indem wir einen DEA M mit T (M ) = L ngeen. Hierfür verwenden wir die Konstruktion us Präsenzufge 1, um M synchron prllel zu einem DEA, der lle Wörter üer Σ mit gerder Länge kzeptiert, zu simulieren. Sei M = (Q { 1, 1}, Σ, δ, (s, 1), F {1}) ein DEA mit Wir zeigen T (M ) = L in zwei Schritten. Schritt 1 δ ((p, q), ) = (δ(p, ), q). Für die erweiterte Üerführungsfunktion ˆδ zeigen wir zuerst ˆδ ((p, q), w) = (ˆδ(p, w), q ( 1) w ) für lle w Σ, p Q und q { 1, 1}. Den Beweis führen wir, nlog zur Vorlesungsfolie 8.4, induktiv üer die Länge von w. Wir zeigen lso die äquivlente Aussge n N, w Σ n, p Q, q { 1, 1}: ˆδ ((p, q), w) = (ˆδ(p, w), q ( 1) w ). 6 ( )

7 Induktionsnfng Für n = 0 gilt w = ε und für lle p Q und lle q { 1, 1}. Induktionsschritt ˆδ ((p, q), ε) = (p, q) = (ˆδ(p, ε), q ( 1) 0 ) Sei n N elieig. Angenommen, die Gleichung ( ) gilt für dieses n (IV). Seien nun w Σ n+1, p Q und q { 1, 1} elieig. Dnn ht w die Form w = u für ein u Σ n und ein Σ und es folgt: ˆδ ((p, q), w) = ˆδ ((p, q), u) = ˆδ ((δ(p, ), q), u) IV = (ˆδ (δ(p, ), u), q ( 1) u ) = (ˆδ(p, u), q ( 1) u +1 ) = (ˆδ(p, w), q ( 1) w ). Schritt 2 Wir zeigen nun die Mengengleichung T (M ) = L. Anlog zu Teilufge 1 gilt w T (M ) ˆδ ((s, 1), w) F {1} ˆδ(s, w) F 1 ( 1) w {1} w T (M) ( 1) w = 1 w L w ist gerde für lle w Σ. Präsenzufge 3 Sei M = (Q, Σ, δ, S, F ) der folgende NEA mit Zustndsmenge Q = {0, 1, 2, 3, 4}, Alphet Σ = {, }, Strtzustndsmenge S = {0, 3} und Endzustndsmenge F = {4}:, Geen Sie eine möglichst einfche Drstellung von T (M) n. 2. Verwenden Sie die Potenzmengenkonstruktion, um einen DEA M mit T (M ) = T (M) zu konstruieren. Geen Sie M grfisch n. Nicht erreichre Zustände müssen nicht gezeichnet werden. 7

8 1. T (M) = {} {w w Σ } 2. Wir wiederholen die Konstruktion us Vorereitungsufge 3 mit dem Unterschied, dss wir mit dem Strtknoten S P(Q) eginnen und solnge erreichre Zustände in den DEA hinzufügen, is jeder Zustnd genu eine usgehende -Knte und genu eine usgehende -Knte ht. 1. Schritt Beginne die Zeichnung mit dem Strtzustnd S = {0, 3}. 2. Schritt {0, 3} Berechne δ ({0, 3}, ) = {1} {4} = {1, 4} und δ ({0, 3}, ) = = und erweitere die Zeichnung um die neuen Zustände {1, 4} und und die zwei vom Zustnd {0, 3} usgehenden Knten. {0, 3} {1, 4} 3. Schritt Berechne δ ({1, 4}, ) = = und δ ({1, 4}, ) = {2} = {2} und erweitere die Zeichnung um den neuen Zustnd {2} und die zwei vom Zustnd {1, 4} usgehenden Knten. {0, 3} {1, 4} {2} 4. Schritt Berechne δ (, ) = und δ (, ) = und erweitere die Zeichnung um die zwei vom Zustnd usgehenden Knten. 8

9 {0, 3} {1, 4} {2}, 5. Schritt Berechne δ ({2}, ) = {2} und δ ({2}, ) = {2, 3} und erweitere die Zeichnung um den neuen Zustnd {2, 3} und die zwei vom Zustnd {2} usgehenden Knten. {0, 3} {1, 4} {2} {2, 3}, 6. Schritt Berechne δ ({2, 3}, ) = {2} {4} = {2, 4} und δ ({2, 3}, ) = {2, 3} = {2, 3} und erweitere die Zeichnung um den neuen Zustnd {2, 4} und die zwei vom Zustnd {2, 3} usgehenden Knten. {0, 3} {1, 4} {2} {2, 3} {2, 4}, 7. Schritt Berechne δ ({2, 4}, ) = {2} = {2} und δ ({2, 4}, ) = {2, 3} = {2, 3} und erweitere die Zeichnung um die zwei vom Zustnd {2, 4} usgehenden Knten. 9

10 {0, 3} {1, 4} {2} {2, 3} {2, 4}, Dies ist genu der DEA, der durch die Potenzmengenkonstruktion us M entsteht, wenn mn die nicht erreichren Zuständen weglässt. Präsenzufge 4 Betrchten Sie folgendes Krtenspiel: Zuerst notieren Sie uf ein Bltt Ppier eine Folge von Anweisungen. Dnn legt Ihr Gegner drei Spielkrten neeneinnder uf den Tisch, jeweils uf- oder zugedeckt, und führt ncheinnder die Anweisungen us. Mögliche Anweisungen sind: : Ihr Gegner dreht lle drei Krten um. : Ihr Gegner dreht zwei enchrte Krten seiner Whl um. r: Ihr Gegner dreht die Krten n den Rändern um. Sie gewinnen ds Spiel, sold lle drei Krten ufgedeckt sind. In diesem Fll ignoriert der Gegner lle weiteren Anweisungen. Git es eine Folge von Anweisungen, mit der mn ds Spiel mit Sicherheit gewinnt? Üerprüfen Sie Ihre Vermutung mithilfe der Automtentheorie. Ds Spiel knn durch den folgenden NEA M modelliert werden: 10

11 ,, r r r r r Jede 0 stellt dei eine verschlossene Krte dr und jede 1 eine offene. Wir vermuten, dss mn für mit der Folge rr mit Sicherheit gewinnt und üerprüfen dies durch folgende Rechnung: ˆδ({000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111}, rr) = ˆδ({001, 010, 011, 100, 101, 110, 111}, rr) = ˆδ({000, 001, 011, 100, 110, 111}, r) = ˆδ({001, 011, 100, 110, 111}, r) = ˆδ({000, 010, 101, 111}, r) = ˆδ({010, 101, 111}, r) = ˆδ({000, 111}, ) = ˆδ({111}, ε) = {111}. Präsenzufge 5 Seien Σ = {, } ein Alphet und M = (Q, Σ, δ, s, F ) der folgende DEA:,, Git es ein Wort w Σ, ds die jeweilige Aussge () erfüllt zw. () nicht erfüllt? 11

12 1. p Q: q Q: ˆδ(q, w) = p 2. q Q: p Q: ˆδ(q, w) = p 3. p Q: q Q: ˆδ(q, w) = p 4. q Q: p Q: ˆδ(q, w) = p 1. () J, z. B.: ε,, und. () J, z. B.:,, und. 2. () J, lle. () Nein. 3. () J, z. B.:,, und. () J, z. B.: ε,, und. 4. () Nein. () J, lle. Zustzufgen Zustzufge 1 Seien N eine ntürliche Zhl mit 2, Σ = {0,..., 1} ein Alphet und z : Σ N eine Funktion mit: n 1 z ( n ) = i i für lle n N und lle 0,..., n 1 Σ. Bestimmen Sie: i=0 1. z 2 (1101) 3. z 2 (11011) 5. z 3 (1021) 7. z 4 (1203) 9. z 8 (357) 2. z 2 (01010) 4. z 3 (0120) 6. z 4 (123) 8. z 5 (2401) 10. z 10 (00925) Bemerkungen: Mn nennt w Σ eine Drstellung der Zhl z (w) zur Bsis. Bechten Sie für den Fll n = 0, dss die leere Konktention von Wörtern ls ε und die leere Summe ls 0 definiert sind. Somit folgt us oiger Definition z (ε) = 0. 12

13 Zustzufge 2 Geen Sie zu jeder der folgenden Sprchen grfisch einen DEA mit möglichst wenigen Zuständen n, der die jeweilige Sprche kzeptiert. 1. L = { n m n m mod 5} 2. L = {w {,, c} c ist ein Fktor von w, er nicht} Hinweise: Ds sind genu die Sprchen us den Bonusufgen 6 und 8 uf Üungsltt 3. Die Begriffe Fktor und Infix sind synonym. Bis uf die Benennung der Zustände sind die en eindeutig. 1. L = { n m n m mod 5}:,, c 2. L = {w {,, c} c ist ein Fktor von w, er nicht}: 13

14 , c c c c c, c,, c 14

Lösung zur Klausur. Grundlagen der Theoretischen Informatik. 1. Zeigen Sie, dass die folgende Sprache regulär ist: w {a, b} w a w b 0 (mod 3) }.

Lösung zur Klausur. Grundlagen der Theoretischen Informatik. 1. Zeigen Sie, dass die folgende Sprache regulär ist: w {a, b} w a w b 0 (mod 3) }. Lösung zur Klusur Grundlgen der Theoretischen Informtik 1. Zeigen Sie, dss die folgende Sprche regulär ist: { w {, } w w 0 (mod 3) }. Lösung: Wir nennen die Sprche L. Eine Sprche ist genu dnn regulär,

Mehr

6. Übungsblatt. (i) Von welchem Typ ist die Grammatik G? Begründen Sie Ihre Antwort kurz.

6. Übungsblatt. (i) Von welchem Typ ist die Grammatik G? Begründen Sie Ihre Antwort kurz. Vorlesung Theoretische Informtik Sommersemester 2015 Prof. S. Lnge 6. Üungsltt 1. Aufge Es sei die folgende Grmmtik G = [Σ, V, S, R] gegeen. Dei seien Σ = {, } und V = {S, B}, woei S ds Strtsymol ist.

Mehr

Minimalautomat. Wir stellen uns die Frage nach dem. kleinsten DFA für eine reguläre Sprache L, d.h. nach einem DFA mit möglichst wenigen Zuständen.

Minimalautomat. Wir stellen uns die Frage nach dem. kleinsten DFA für eine reguläre Sprache L, d.h. nach einem DFA mit möglichst wenigen Zuständen. Rechtslinere Sprchen Minimlutomt Es git lso sehr verschiedene endliche Beschreiungen einer regulären Sprche (DFA, NFA, rechtslinere Grmmtiken, reguläre Ausdrücke). Diese können ineinnder üersetzt werden.

Mehr

Was nicht bewertet werden soll, streichen Sie bitte durch. Werden Täuschungsversuche beobachtet, so wird die Präsenzübung mit 0 Punkten bewertet.

Was nicht bewertet werden soll, streichen Sie bitte durch. Werden Täuschungsversuche beobachtet, so wird die Präsenzübung mit 0 Punkten bewertet. Prof Dr Dr hc W Thoms Formle Systeme, Automten, Prozesse SS 2011 Musterlösung - Präsenzüung Dniel Neider, Crsten Otto Vornme: Nchnme: Mtrikelnummer: Studiengng (itte nkreuzen): Informtik Bchelor Informtik

Mehr

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien 3 Endliche Automten Automten und formle Sprchen Notizen zu den Folien Üerführungsfunction eines DFA (Folie 92) Wie sieht die Üerführungfunktion us? δ : Z Σ Z Ds heißt: Ein Pr us Zustnd und Alphetsymol

Mehr

Minimierung von DFAs. Minimierung 21 / 98

Minimierung von DFAs. Minimierung 21 / 98 Minimierung von DFAs Minimierung 21 / 98 Ein Beispiel: Die reguläre Sprche L({, } ) Wie stellt mn fest, o ein Wort ds Suffix esitzt? Ein erster Anstz: Speichere im ktuellen Zustnd die eiden zuletzt gelesenen

Mehr

Formale Systeme, Automaten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Übung 2 M. Brockschmidt, F. Emmes, C. Fuhs, C. Otto, T. Ströder

Formale Systeme, Automaten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Übung 2 M. Brockschmidt, F. Emmes, C. Fuhs, C. Otto, T. Ströder Prof Dr J Giesl Formle Systeme, Automten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Üung 2 M Brockschmidt, F Emmes, C Fuhs, C Otto, T Ströder Hinweise: Die Husufgen sollen in Gruppen von je 2 Studierenden us dem

Mehr

DEA1 Deterministische Version

DEA1 Deterministische Version Endliche Automten 4 Deterministische endliche Automten Zu dem nichtdeterministischen Automten EA git es eine deterministische Version. EA Akzeptor für Wörter üer X = { } mit mindestens einem führenden.

Mehr

a q 0 q 1 a M q 1 q 3 q 2

a q 0 q 1 a M q 1 q 3 q 2 Prof Dr J Giesl Formle Systeme, Automten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Üung 4 M Brockschmidt, F Emmes, C Fuhs, C Otto, T Ströder Hinweise: Die Husufgen sollen in Gruppen von je 2 Studierenden us dem

Mehr

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien 3 Endliche Automten Automten und formle Sprchen Notizen zu den Folien Üerführungsfunktion eines NFA (Folien 107 und 108) Wie sieht die Üerführungsfunktion us? δ : Z Σ P(Z) Ds heißt, jedem Pr us Zustnd

Mehr

Übungsblatt 1. Vorlesung Theoretische Grundlagen der Informatik im WS 17/18

Übungsblatt 1. Vorlesung Theoretische Grundlagen der Informatik im WS 17/18 Institut für Theoretische Informtik Lehrstuhl Prof. Dr. D. Wgner Üungsltt Vorlesung Theoretische Grundlgen der Informtik im WS 78 Ausge 9. Oktoer 27 Age 7. Novemer 27, : Uhr (im Ksten im UG von Geäude

Mehr

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester Kurzer Einschub: das Schubfachprinzip.

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester Kurzer Einschub: das Schubfachprinzip. Reguläre Sprchen Automten und Formle Sprchen lis Theoretische Informtik Sommersemester 0 Ds Pumping-Lemm Wir hen is jetzt vier Formlismen kennengelernt, mit denen wir eine reguläre Sprche ngeen können:

Mehr

Übungsblatt Nr. 1. Lösungsvorschlag

Übungsblatt Nr. 1. Lösungsvorschlag Institut für Kryptogrphie und Sicherheit Prof. Dr. Jörn Müller-Qude Nico Döttling Dirk Achench Tois Nilges Vorlesung Theoretische Grundlgen der Informtik Üungsltt Nr. svorschlg Aufge (K) (4 Punkte): Semi-Thue-Systeme

Mehr

Vorkurs Theoretische Informatik

Vorkurs Theoretische Informatik Vorkurs Theoretische Informtik Einführung in reguläre Sprchen Areitskreis Theoretische Informtik Freitg, 05.10.2018 Fchgruppe Informtik Üersicht 1. Chomsky-Hierchie 2. Automten NEA DEA 3. Grmmtik und Automten

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Technische Universität München Fkultät für Informtik Prof. Tois Nipkow, Ph.D. Ssch Böhme, Lrs Noschinski Sommersemester 2011 Lösungsltt 4 20. Juni 2011 Einführung in die Theoretische Informtik Hinweis:

Mehr

Mitschrift Repetitorium Theoretische Informatik und Logik

Mitschrift Repetitorium Theoretische Informatik und Logik Mitschrift Repetitorium Theoretische Informtik und Logik Teil 1: Formle Sprchen, 15.01.2010, 1. Edit Allgemeine Hinweise für die Prüfung Ds Pumping-Lemm für kontextfreie Sprchen kommt nicht (sehr wohl

Mehr

Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 10. März 2009 mit Lösungsvorschlägen

Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 10. März 2009 mit Lösungsvorschlägen Klusur zur Vorlesung Grundegriffe der Informtik 10. März 2009 mit Lösungsvorschlägen Klusurnummer Nme: Vornme: Mtr.-Nr.: Aufge 1 2 3 4 5 6 7 mx. Punkte 4 2 7 8 8 8 9 tts. Punkte Gesmtpunktzhl: Note: Aufge

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Einführung in die Theoretische Informtik Johnnes Köler Institut für Informtik Humoldt-Universität zu Berlin WS 2011/12 Minimierung von DFAs Frge Wie können wir feststellen, o ein DFA M = (Z, Σ, δ, q 0,

Mehr

Vorlesung Theoretische Informatik Sommersemester 2018 Dr. B. Baumgarten

Vorlesung Theoretische Informatik Sommersemester 2018 Dr. B. Baumgarten Vorlesung Theoretische Informtik Sommersemester 28 Dr. B. Bumgrten Üungen zur Wiederholung quer durch den Stoff Mit Lösungseispielen Vollständigkeit wird nicht grntiert, und einige sind klusuruntypisch

Mehr

Theoretische Informatik und Logik Übungsblatt 2 (2013S) Lösung

Theoretische Informatik und Logik Übungsblatt 2 (2013S) Lösung Theoretische Informtik und Logik Üungsltt 2 (2013S) en Aufge 2.1 Geen Sie jeweils eine kontextfreie Grmmtik n, welche die folgenden Sprchen erzeugt, sowie einen Aleitungsum für ein von Ihnen gewähltes

Mehr

1) Gegeben sei ein endlicher, erkennender Automat, definiert durch: f z, definiert durch das Zustandsdiagramm: a,b. z 3

1) Gegeben sei ein endlicher, erkennender Automat, definiert durch: f z, definiert durch das Zustandsdiagramm: a,b. z 3 (Prüfungs-)Aufgen ur Automtentheorie (enthält uch Aufgen u formlen Sprchen) ) Gegeen sei ein endlicher, erkennender Automt, definiert durch: Eingelphet X = {, } Zustndsmenge Z = {,, 2, 3 } Anfngsustnd

Mehr

dem Verfahren aus dem Beweis zu Satz 2.20 erhalten wir zunächst die folgenden beiden ε-ndeas für die Sprachen {a} {b} und {ε} {a} +

dem Verfahren aus dem Beweis zu Satz 2.20 erhalten wir zunächst die folgenden beiden ε-ndeas für die Sprachen {a} {b} und {ε} {a} + Lösungen zu Üungsltt 3 Aufge 1. Es gilt L(( ) ) = ({} {}) {} = ({} {}) ({} {} + ). Mit dem Verfhren us dem Beweis zu Stz 2.20 erhlten wir zunächst die folgenden eiden -NDEAs für die Sprchen {} {} und {}

Mehr

Umwandlung von endlichen Automaten in reguläre Ausdrücke

Umwandlung von endlichen Automaten in reguläre Ausdrücke Umwndlung von endlichen Automten in reguläre Ausdrücke Wir werden sehen, wie mn us einem endlichen Automten M einen regulären Ausdruck γ konstruieren knn, der genu die von M kzeptierte Sprche erzeugt.

Mehr

Berechenbarkeitstheorie 2. Vorlesung

Berechenbarkeitstheorie 2. Vorlesung Berechenrkeitstheorie Dr. Frnzisk Jhnke Institut für Mthemtische Logik und Grundlgenforschung WWU Münster WS 15/16 Alle Folien unter Cretive Commons Attriution-NonCommercil 3.0 Unported Lizenz. Deterministischer

Mehr

Frank Heitmann 2/71. 1 Betrachten wir Σ für ein Alphabet Σ, so ist Σ die Menge

Frank Heitmann 2/71. 1 Betrachten wir Σ für ein Alphabet Σ, so ist Σ die Menge Formle Grundlgen der Informtik Kpitel 2 und reguläre Sprchen Frnk Heitmnn heitmnn@informtik.uni-hmurg.de 7. April 24 Frnk Heitmnn heitmnn@informtik.uni-hmurg.de /7 Alphet und Wörter - Zusmmengefsst Die

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I

Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I Vorlesung Grundlgen der Theoretischen Informtik / Einführung in die Theoretische Informtik I Bernhrd Beckert Institut für Informtik Sommersemester 2007 B. Beckert Grundlgen d. Theoretischen Informtik:

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik Grundlgen der Theoretischen Informtik 3. Endliche Automten 6.05.2015 Vioric Sofronie-Stokkermns e-mil: sofronie@uni-kolenz.de 1 Üersicht 1. Motivtion 2. Terminologie 3. Endliche Automten und reguläre Sprchen

Mehr

S 1. Definition: Ein endlicher Automat ist ein 5-Tupel. Das endliche Eingabealphabet

S 1. Definition: Ein endlicher Automat ist ein 5-Tupel. Das endliche Eingabealphabet Der endliche Automt Modell: Eingend rechtsseitig unegrenzt F F F F F F F F F F F F F F Lesekopf S 1 Definition: Ein endlicher Automt ist ein 5-Tupel A = ( Σ;S;F;s 0 ; ϕ ) Dei ist Σ= {e 1;e 2...e n} Ds

Mehr

Vorname: Nachname: Matrikelnummer: Studiengang (bitte ankreuzen): Technik-Kommunikation M.A.

Vorname: Nachname: Matrikelnummer: Studiengang (bitte ankreuzen): Technik-Kommunikation M.A. Formle Systeme, Automten, Prozesse SS 2011 Musterlösung - Klusur 09082011 Prof Dr Dr hc W Thoms Dniel Neider, Crsten Otto Vornme: Nchnme: Mtrikelnummer: Studiengng (itte nkreuzen): Informtik Bchelor Informtik

Mehr

Inhalt. Endliche Automaten. Automaten und Formale Sprachen. Franz Binder. Endliche Automaten. Deterministische Automaten

Inhalt. Endliche Automaten. Automaten und Formale Sprachen. Franz Binder. Endliche Automaten. Deterministische Automaten Formle Inhlt Reguläre Reguläre Formle Zustndsdigrmm Reguläre δ: Σ (Q Q Ω) Beispiel δ 0 δ 0 1 2 1 2 0 1 2 δ Formle Automt Reguläre Definition Ein nicht-deterministischer, endlicher Automt esteht us einer

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Einführung in die Theoretische Informtik Johnnes Köler Institut für Informtik Humoldt-Universität zu Berlin WS 011/1 Inhlt der Vorlesung Themen dieser VL: Welche Rechenmodelle sind däqut? Welche Proleme

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Kapitel 4.2

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Kapitel 4.2 Endliche Automten Algorithmen und Dtenstrukturen 1 Kpitel 4.2 Roert Giegerich Technische Fkultät roert@techfk.uni-bielefeld.de Vorlesung, U. Bielefeld, Winter 2005/2006 Roert Giegerich Endliche Automten

Mehr

Franz Binder. Vorlesung im 2006W

Franz Binder. Vorlesung im 2006W Formle Reguläre und Formle Institut für Alger Johnnes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2006W http://www.lger.uni-linz.c.t/students/win/ml Formle Inhlt Reguläre Reguläre Formle Zustndsdigrmm δ: Σ (Q

Mehr

Gliederung. Kapitel 1: Endliche Automaten

Gliederung. Kapitel 1: Endliche Automaten Gliederung 0. Motivtion und Einordnung 1. Endliche Automten 2. Formle Sprchen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie 1.1. 1.2. Minimierungslgorithmus 1.3. Grenzen endlicher Automten 1/1, S. 1 2017

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 5

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 5 Grundegriffe der Informtik Aufgenltt 5 Mtr.nr.: Nchnme: Vornme: Tutorium: Nr. Nme des Tutors: Ausge: 20. Novemer 2013 Age: 29. Novemer 2013, 12:30 Uhr im GBI-Briefksten im Untergeschoss von Geäude 50.34

Mehr

Vorname: Nachname: Matrikelnummer: Studiengang (bitte ankreuzen): Technik-Kommunikation M.A.

Vorname: Nachname: Matrikelnummer: Studiengang (bitte ankreuzen): Technik-Kommunikation M.A. Formle Systeme, Automten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Klusur 23.09.2010 Prof. Dr. J. Giesl M. Brockschmidt, F. Emmes, C. Fuhs, C. Otto, T. Ströder Vornme: Nchnme: Mtrikelnummer: Studiengng (itte nkreuzen):

Mehr

Name... Matrikel-Nr... Studiengang...

Name... Matrikel-Nr... Studiengang... Proeklusur zum ersten Teil der Vorlesung Berechenrkeitstheorie WS 2015/16 30. Novemer 2015 Dr. Frnzisk Jhnke, Dr. Dniel Plcín Bereitungszeit: 80 Minuten Nme... Mtrikel-Nr.... Studiengng... 1. So oder so

Mehr

Übungen zur Vorlesung Modellierung WS 2003/2004 Blatt 11 Musterlösungen

Übungen zur Vorlesung Modellierung WS 2003/2004 Blatt 11 Musterlösungen Dr. Theo Lettmnn Pderorn, den 9. Jnur 24 Age 9. Jnur 24 A x, A 2 x, Üungen zur Vorlesung Modellierung WS 23/24 Bltt Musterlösungen AUFGABE 7 : Es sei der folgende prtielle deterministishe endlihe Automt

Mehr

Übung Grundbegriffe der Informatik

Übung Grundbegriffe der Informatik Üung Grundegriffe der Informtik 11. Üung Krlsruher Institut für Technologie Mtthis Jnke, Geäude 50.34, Rum 249 emil: mtthis.jnke ät kit.edu Mtthis Schulz, Geäude 50.34, Rum 247 emil: schulz ät ir.uk.de

Mehr

Automaten, Spiele, und Logik

Automaten, Spiele, und Logik Automten, Spiele, und Logik Woche 1 15. April 2014 Inhlt der gnzen Vorlesung Automten uf endlichen Wörtern uf undendlichen Wörtern uf endlichen Bäumen Spiele Erreichrkeitsspiele Ehrenfeucht-Frïssé Spiele

Mehr

Prof. Dr. Javier Esparza Garching b. München, den Klausur Einführung in die theoretische Informatik Sommer-Semester 2017

Prof. Dr. Javier Esparza Garching b. München, den Klausur Einführung in die theoretische Informatik Sommer-Semester 2017 Prof. Dr. Jvier Esprz Grching. München, den 10.08.17 Klusur Einführung in die theoretische Informtik Sommer-Semester 2017 Bechten Sie: Soweit nicht nders ngegeen, ist stets eine Begründung zw. der Rechenweg

Mehr

Endliche Automaten können wahlweise graphisch oder tabellarisch angegeben werden.

Endliche Automaten können wahlweise graphisch oder tabellarisch angegeben werden. Aufgensmmlung GTI Hinweise. Dies ist eine Aufgensmmlung zum Lernen für die Klusur, keine Proeklusur. Die Zeitduer, die für die Lösung vorgesehen ist, ist lso nicht uf drei Stunden normiert. Für die Klusur

Mehr

Einführung in die theoretische Informatik Sommersemester 2017 Übungsblatt Lösungsskizze 3

Einführung in die theoretische Informatik Sommersemester 2017 Übungsblatt Lösungsskizze 3 Prof. J. Esprz Technische Universität München S. Sickert, J. Krämer KEINE ABGABE Einführung in die theoretische Informtik Sommersemester 27 Üungsltt 3 Üungsltt Wir unterscheiden zwischen Üungs- und Agelättern.

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik Grundlgen der Theoretischen Informtik 3. Endliche Automten (II) 28.04.2016 Vioric Sofronie-Stokkermns e-mil: sofronie@uni-koblenz.de 1 Übersicht 1. Motivtion 2. Terminologie 3. Endliche Automten und reguläre

Mehr

Universität Karlsruhe Institut für Theoretische Informatik. Klausur: Informatik III

Universität Karlsruhe Institut für Theoretische Informatik. Klausur: Informatik III Nme Vornme Mtrikelnummer Lösungsvorschlg Universität Krlsruhe Institut für Theoretische Informtik o. Prof. Dr. P. Snders 8. März 2006 Klusur: Informtik III Aufgbe 1. Multiple Choice 10 Punkte Aufgbe 2.

Mehr

Automaten, Spiele, und Logik

Automaten, Spiele, und Logik Automten, Spiele, und Logik Woche 9 13. Juni 2014 Inhlt der heutigen Vorlesung Büchi Automten co-büchi Automten Komplementierung für deterministische Büchi Automten Ein Ziel: den Stz von Büchi-Elgot-Trkhtenrot

Mehr

Finite-State Technology

Finite-State Technology Finite-Stte Technology Teil IV: Automten (2. Teil) 1 Definition eines -NEA Ein -NEA ist ein Quintupel A = (Q,, δ, q0, F), wobei Q = eine endliche Menge von Zuständen = eine endliche Menge von Eingbesymbolen

Mehr

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien 5 Ds Pumping Lemm Schufchprinzip (Folie 144) Automten und formle Sprchen Notizen zu den Folien Im Block Ds Schufchprinzip für endliche Automten steht m n (sttt m > n), weil die Länge eines Pfdes die Anzhl

Mehr

Klausur Formale Sprachen und Automaten Grundlagen des Compilerbaus

Klausur Formale Sprachen und Automaten Grundlagen des Compilerbaus Klusur Formle Sprchen und Automten Grundlgen des Compilerus 25. Novemer 2014 Nme: Unterschrift: Mtrikelnummer: Kurs: Note: Aufge erreichre erreichte Nr. Punkte Punkte 1 10 2 10 3 12 4 11 5 9 6 6 7 11 8

Mehr

Einführung in den Compilerbau

Einführung in den Compilerbau Einführung in den Compileru Lexiklische Anlyse II Dr. Armin Wolf 3. Vorlesung SoSe 2010, Universität Potsdm Einführung in den Compileru 1 Lexiklische Anlyse Beispiel Geg.: T mit T = {0,1,2,4,7} (vom Strtzustnd

Mehr

Übungsblatt Nr. 2. Lösungsvorschlag

Übungsblatt Nr. 2. Lösungsvorschlag Institut für Kryptogrphie und Siherheit Prof. Dr. Jörn Müller-Qude Dirk Ahenh Tois Nilges Vorlesung Theoretishe Grundlgen der Informtik Üungsltt Nr. 2 svorshlg Aufge 1: Doktor Met in Gefhr (K) (4 Punkte)

Mehr

Klausur TheGI 2 Automaten und Komplexität (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Sommersemester 2013)

Klausur TheGI 2 Automaten und Komplexität (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Sommersemester 2013) Berlin, 17.07.2013 Nme:... Mtr.-Nr.:... Klusur TheGI 2 Automten und Komplexität (Niedermeier/Hrtung/Nichterlein, Sommersemester 2013) 1 2 3 4 5 6 7 8 Σ Bereitungszeit: mx. Punktezhl: 60 min. 60 Punkte

Mehr

FORMALE SYSTEME. Kleene s Theorem. Wiederholung: Reguläre Ausdrücke. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2.

FORMALE SYSTEME. Kleene s Theorem. Wiederholung: Reguläre Ausdrücke. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2. FORMALE SYSTEME 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke Mrkus Krötzsch Rndll Munroe, https://xkcd.com/851_mke_it_etter/, CC-BY-NC 2.5 TU Dresden, 2. Novemer 2017 Mrkus Krötzsch, 2. Novemer 2017 Formle Systeme

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 6

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 6 Mtr.nr.: Nchnme: Vornme: Grundbegriffe der Informtik Aufgbenbltt 6 Tutorium: Nr. Nme des Tutors: Ausgbe: 2. Dezember 2015 Abgbe: 11. Dezember 2015, 12:30 Uhr im GBI-Briefksten im Untergeschoss von Gebäude

Mehr

Theoretische Informatik und Logik Übungsblatt 2 (2017W) Lösung

Theoretische Informatik und Logik Übungsblatt 2 (2017W) Lösung Theoretische Informtik und Logik Üungsltt 2 (207W) en Aufge 2. Geen ie jeweils eine kontextfreie Grmmtik n, welche die folgenden prchen erzeugt, sowie eine Linksleitung und einen Aleitungsum für ein von

Mehr

Klausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (90 Minuten)

Klausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (90 Minuten) Institut für Angewndte Informtik und Formle Beschreiungsverfhren 2.7.24 Klusur üer den Stoff der Vorlesung Grundlgen der Informtik II (9 Minuten) Nme: Vornme: Mtr.-Nr.: Semester: (SS 24) Ich estätige,

Mehr

1.5. Abbildung. DEFINITION injektiv, surjektiv, bijektiv Eine Abbildung f ist injektiv, falls es zu jedem y Y höchstens ein x X gibt mit

1.5. Abbildung. DEFINITION injektiv, surjektiv, bijektiv Eine Abbildung f ist injektiv, falls es zu jedem y Y höchstens ein x X gibt mit CHAPTER. MENGEN UND R ELATIONEN.5. ABBILDUNG.5. Abbildung Eine Abbildung (oder Funktion ist eine Reltion f über X Y mit der Eigenschft: für jedes x us X gibt es genu ein y Y mit (x,y f. Die übliche Schreibweise

Mehr

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester 2012. Sprachen. Grammatiken (Einführung)

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester 2012. Sprachen. Grammatiken (Einführung) Wörter, Grmmtiken und die Chomsky-Hierrchie Sprchen und Grmmtiken Wörter Automten und Formle Sprchen lis Theoretische Informtik Sommersemester 2012 Dr. Snder Bruggink Üungsleitung: Jn Stückrth Alphet Ein

Mehr

Deterministische endliche Automaten. Berechenbarkeit und Komplexität Endliche Automaten. Deterministische endliche Automaten

Deterministische endliche Automaten. Berechenbarkeit und Komplexität Endliche Automaten. Deterministische endliche Automaten Berechenrkeit und Komplexität Endliche Automten Deterministische endliche Automten Folge von Symolen c 4 d 2 Bnd Wolfgng Schreiner Wolfgng.Schreiner@risc.jku.t Automt Folge kzeptiert Reserch Institute

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik, WS11/12 Minimale Automaten

Grundlagen der Theoretischen Informatik, WS11/12 Minimale Automaten Fkultät IV Deprtment Mthemtik Lehrstuhl für Mthemtische Logik und Theoretische Informtik Prof. Dr. Dieter Spreen Dipl.Inform. Christin Uhrhn Grundlgen der Theoretischen Informtik, WS11/12 Minimle Automten

Mehr

L = L(a(a b) b b(a b) a)

L = L(a(a b) b b(a b) a) Lösungen zur Proeklusur mit Kommentren Aufge 1. Ein Wort w {,} liegt genu dnn in L, wenn es entweder mit nfängt und mit endet oder umgekehrt. Also erhält mn L = L(( ) ( ) ). Ein DEA, der die Sprche L kzeptiert,

Mehr

10: Lineare Abbildungen

10: Lineare Abbildungen Chr.Nelius: Linere Alger SS 2008 1 10: Linere Aildungen 10.1 BEISPIEL: Die Vektorräume V 2 und Ê 2 hen diegleiche Struktur. Es git eine ijektive Aildung f : V 2 Ê 2, die durch die Vorschrift definiert

Mehr

RWTH Aachen Lehrgebiet Theoretische Informatik Rossmanith Dreier Hark Kuinke. SS 2017 Blatt

RWTH Aachen Lehrgebiet Theoretische Informatik Rossmanith Dreier Hark Kuinke. SS 2017 Blatt RWTH Achen Lehrgeiet Theoretische Informtik Rossmnith Dreier Hrk Kuinke SS 2017 Bltt 4 22.5.2017 Lösungsvorschlg zur Vorlesung Formle Sprchen, Automten und Prozesse Aufge T11 1. L, d L, er / L. L, d für

Mehr

Berechenbarkeitstheorie 4. Vorlesung

Berechenbarkeitstheorie 4. Vorlesung 1 Berechenbrkeitstheorie Dr. Institut für Mthemtische Logik und Grundlgenforschung WWU Münster WS 15/16 Alle Folien unter Cretive Commons Attribution-NonCommercil 3.0 Unported Lizenz. Reguläre Ausdrücke

Mehr

Endliche Automaten 7. Endliche Automaten

Endliche Automaten 7. Endliche Automaten Endliche Automten 7 Endliche Automten Einfches Modellierungswekzeug (z.b. UML-Sttechrts) Verrbeiten Wörter/Ereignisfolgen Erkennen Sprchen Erluben schnelle Sprcherkennung Anwendungsbereiche: Objektorientierte

Mehr

Deterministische endliche Automaten

Deterministische endliche Automaten Endliche Automten Idee: endlicher Automt A ht endlich viele innere Zustände liest Einge wєσ* zeichenweise von links nch rechts git zum Schluß eine J/Nein Antwort A Lesekopf w 1 w 2 w n gelesenes Symol

Mehr

Formale Sprachen und Automaten. Schriftlicher Test

Formale Sprachen und Automaten. Schriftlicher Test Formle Sprchen und Automten Prof. Dr. Uwe Nestmnn - 23. Ferur 2017 Schriftlicher Test Studentenidentifiktion: NACHNAME VORNAME MATRIKELNUMMER S TUDIENGANG Informtik Bchelor, Aufgenüersicht: AUFGABE S EITE

Mehr

Scheinklausur: Theoretische Informatik I

Scheinklausur: Theoretische Informatik I +//+ Scheinklusur: Theoretische Informtik I WS / Hinweise: Hlten Sie die Klusur geschlossen, is der Beginn durch die Aufsichtspersonen ngezeigt wird Betrugsversuche oder Stören hen sofortigen Ausschluss

Mehr

Einführung in die theoretische Informatik Sommersemester 2017 Übungsblatt 5

Einführung in die theoretische Informatik Sommersemester 2017 Übungsblatt 5 Prof. J. Esprz Technische Universität München S. Sickert, J. Krämer KEINE ABGABE Vielen Dnk n Jn Wgener für die erweiterten Aufgenlösungen Einführung in die theoretische Informtik Sommersemester 2017 Üungsltt

Mehr

Endliche Automaten. Endliche Automaten 1 / 115

Endliche Automaten. Endliche Automaten 1 / 115 Endliche Automten Endliche Automten 1 / 115 Endliche Automten Endliche Automten erluen eine Beschreiung von Hndlungsläufen: Wie ändert sich ein Systemzustnd in Ahängigkeit von veränderten Umgeungsedingungen?

Mehr

Name... Matrikel Nr... Studiengang...

Name... Matrikel Nr... Studiengang... Proeklusur zur Vorlesung Berechenrkeitstheorie WS 201/1 1. Jnur 201 Prof. Dr. André Schulz Bereitungszeit: 120 Minuten [So oder so ähnlich wird ds Deckltt der Klusur ussehen.] Nme... Mtrikel Nr.... Studiengng...

Mehr

Prof. Dr. Ulrich Furbach Dr. Manfred Jackel Dr. Björn Pelzer Christian Schwarz. Nachklausur

Prof. Dr. Ulrich Furbach Dr. Manfred Jackel Dr. Björn Pelzer Christian Schwarz. Nachklausur Grundlgen der Theoretischen Infomtik SS 213 Institut für Informtik Prof. Dr. Ulrich Furch Dr. Mnfred Jckel Dr. Björn Pelzer Christin Schwrz Nchklusur Modul Grundlgen der Theoretischen Informtik 4IN118/INLP1

Mehr

vollständig (Vervollständigung) deterministisch, DFA (Potenzmengenkonstruktion) Minimalautomat: minimaler vollständiger DFA

vollständig (Vervollständigung) deterministisch, DFA (Potenzmengenkonstruktion) Minimalautomat: minimaler vollständiger DFA Ws isher geschh NFA A = (X, Q, δ, I, F ) vollständig (Vervollständigung) deterministisch, DFA (Potenzmengenkonstruktion) Minimlutomt: minimler vollständiger DFA Für jede Sprche L X sind die folgenden Aussgen

Mehr

Aufge 4 Die Grmmtik G 2 CFG(f; g) in Chomsky-Normlform sei gegeen wie folgt: S! AB j A! AS j B! SB j ) Stellen Sie mit Hilfe des Cocke-Younger-Ksmi-Al

Aufge 4 Die Grmmtik G 2 CFG(f; g) in Chomsky-Normlform sei gegeen wie folgt: S! AB j A! AS j B! SB j ) Stellen Sie mit Hilfe des Cocke-Younger-Ksmi-Al RHEINISCH- WESTFÄLISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN LEHRSTUHL FÜR INFORMATIK II RWTH Achen D-52056 Achen GERMANY http://www-i2.informtik.rwth-chen.de 2i Klusur für den Leistungsnchweis zur Vorlesung Automtentheorie

Mehr

2. Klausur zur Vorlesung Informatik III Wintersemester 2003/2004

2. Klausur zur Vorlesung Informatik III Wintersemester 2003/2004 Universität Krlsruhe Theoretische Informtik Fkultät für Informtik WS 2003/04 ILKD Prof. Dr. D. Wgner 14. April 2004 2. Klusur zur Vorlesung Informtik III Wintersemester 2003/2004 Lösung! Bechten Sie: Bringen

Mehr

Musterlösungen zur 4. Übung

Musterlösungen zur 4. Übung Deprtement Informtik Theoretische Informtik Prof. Dr. J. Hromkovič Prof. Dr. M. Bläser Musterlösungen zur 4. Üung Zürich, 2. Novemer 24 Lösung zu Aufge 2 Wir emerken zunächst, dss x mod 4 {, 3} nichts

Mehr

Mathematik: Mag. Schmid Wolfgang Arbeitsblatt Semester ARBEITSBLATT 14 MULTIPLIKATION EINES VEKTORS MIT EINEM SKALAR

Mathematik: Mag. Schmid Wolfgang Arbeitsblatt Semester ARBEITSBLATT 14 MULTIPLIKATION EINES VEKTORS MIT EINEM SKALAR Mthemtik: Mg. Schmid Wolfgng Areitsltt. Semester ARBEITSBLATT MULTIPLIKATION EINES VEKTORS MIT EINEM SKALAR Zunächst einml müssen wir den Begriff Sklr klären. Definition: Unter einem Sklr ersteht mn eine

Mehr

FORMALE SYSTEME. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2. November Markus Krötzsch

FORMALE SYSTEME. 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke. TU Dresden, 2. November Markus Krötzsch FORMALE SYSTEME 7. Vorlesung: Reguläre Ausdrücke Mrkus Krötzsch TU Dresden, 2. November 2017 Rndll Munroe, https://xkcd.com/851_mke_it_better/, CC-BY-NC 2.5 Mrkus Krötzsch, 2. November 2017 Formle Systeme

Mehr

Formale Sprachen. Endliche Automaten - Kleene. Reguläre Sprachen. Rudolf FREUND, Marion OSWALD. Endliche Automaten. Endliche Automaten: Beispiel

Formale Sprachen. Endliche Automaten - Kleene. Reguläre Sprachen. Rudolf FREUND, Marion OSWALD. Endliche Automaten. Endliche Automaten: Beispiel Formle Sprchen Reguläre Sprchen Endliche Automten - Kleene STEPHEN KLEENE (99-994) Rudolf FREUND, Mrion OSWALD 956: Representtion of events in nerve nets nd finite utomt. In: C.E. Shnnon und J. McCrthy

Mehr

Reguläre Ausdrücke, In12 G8

Reguläre Ausdrücke, In12 G8 Reguläre Ausdrücke, In2 G8 Beweise, dss A* unendlich viele Elemente esitzt. Hinweis: Indirekter Beweis R A = {0,} Bilde A 3, A 4 A = {,, c} Bilde A 2, A 3 A = {,, c} Gi die Menge ller Wörter der Länge

Mehr

Technische Universität München Sommer 2016 Prof. J. Esparza / Dr. M. Luttenberger, S. Sickert. Lösung

Technische Universität München Sommer 2016 Prof. J. Esparza / Dr. M. Luttenberger, S. Sickert. Lösung Technische Universität München Sommer 2016 Prof. J. Esprz / Dr. M. Luttenerger, S. Sickert Lösung Einführung in die theoretische Informtik Klusur Bechten Sie: Soweit nicht nders ngegeen, ist stets eine

Mehr

Spiele und logische Komplexitätsklassen

Spiele und logische Komplexitätsklassen Spiele und logische Komplexitätsklssen Mrtin Horsch 26. Jnur 2006 Inhlt des Seminrvortrges Ehrenfeucht-Frïssé-Spiel mit k Mrken Formeln mit k Vrilen und logische Komplexitätsklssen k-vrileneigenschft logischer

Mehr

Beispiellösungen zu Blatt 24

Beispiellösungen zu Blatt 24 µthemtischer κorrespondenz- zirkel Mthemtisches Institut Georg-August-Universität Göttingen Aufge Beispiellösungen zu Bltt Mn eweise, dss mn ein Qudrt für jede Zhl n 6 in genu n kleinere Qudrte zerlegen

Mehr

5 Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit von Vektoren

5 Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit von Vektoren 5 Linere Ahängigeit und linere Unhängigeit von Vetoren 5 Linere Ahängigeit und linere Unhängigeit von Vetoren 5.1 Linere Ahängigeit/Unhängigeit von Vetoren Eine esondere Rolle in der nlytischen Geometrie

Mehr

Musterlösungen zum 6. Übungsblatt

Musterlösungen zum 6. Übungsblatt Musterlösungen zum 6 Üungsltt Anlysis ei Dr Rolf Busm WS 6/7 Aufge 6 (Tois Hessenuer) ) 3 ep()d, setze u = ep(), v = 3 dnn gilt: 3 ep()d = ep() 3 = e (3 ep() ) 3 ep() d = e 3e + 6 ep() = 6e 3e + 6e 6e

Mehr

7 Modellierung von Abläufen 7.1 Endliche Automaten

7 Modellierung von Abläufen 7.1 Endliche Automaten 7 Modellierung von Aläufen 7. Endliche Automten Mod-7. Endlicher Automt: Formler Klkül zur Spezifiktion von relen oder strkten Mschinen. Sie regieren uf äußere Ereignisse, ändern ihren inneren Zustnd,

Mehr

Hausaufgabe 2 (Induktionsbeweis):

Hausaufgabe 2 (Induktionsbeweis): Prof. Dr. J. Giesl Formle Sprhen, Automten, Prozesse SS 2010 Üung 3 (Age is 12.05.2010) M. Brokshmidt, F. Emmes, C. Fuhs, C. Otto, T. Ströder Hinweise: Die Husufgen sollen in Gruppen von je 2 Studierenden

Mehr

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien Automten un formle Sprhen Notizen zu en Folien 1 Grunlgen un formle Beweise Venn-Digrmme (Folie 6) Im oeren Digrmm er Folie 6 sin zwei Mengen ngegeen: A un B. Es ist explizit ein Element von A ngegeen,

Mehr

1 Folgen von Funktionen

1 Folgen von Funktionen Folgen von Funktionen Wir etrchten Folgen von reell-wertigen Funktionen f n U R mit Definitionsereicht U R und interessieren uns für ntürliche Konvergenzegriffe. Genuer setzen wir uns mit folgenden Frgen

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundegriffe der Informtik Kpitel 18: Endliche Automten Thoms Worsch KIT, Institut für Theoretische Informtik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundegriffe der Informtik KIT, Institut für Theoretische Informtik

Mehr

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien

Automaten und formale Sprachen Notizen zu den Folien 5 Ds Pumping Lemm Shufhprinzip (Folie 137) Automten und formle Sprhen Notizen zu den Folien Im Blok Ds Shufhprinzip für endlihe Automten steht m n (sttt m > n), weil die Länge eines Pfdes die Anzhl von

Mehr

R(i,j,0) ist also für alle i,j = 1,...,n endlich und somit eine durch einen regulären Ausdruck beschreibbare Sprache!

R(i,j,0) ist also für alle i,j = 1,...,n endlich und somit eine durch einen regulären Ausdruck beschreibbare Sprache! 1 2 Reguläre Audrücke und reguläre Sprchen Grundlgen der Theoretichen Inormtik Till Mokowki Fkultät ür Inormtik Otto-von-Guericke Univerität Mgdeurg Winteremeter 2014/15 Stz: [Kleene] Die Kle der durch

Mehr

/LQHDUH*OHLFKXQJVV\VWHPH

/LQHDUH*OHLFKXQJVV\VWHPH /LQHDUH*OHLFKXQJVV\VWHPH (für Grund- und Leistungskurse Mthemtik) 6W55DLQHU0DUWLQ(KUHQE UJ*\PQDVLXP)RUFKKHLP Nch dem Studium dieses Skripts sollten folgende Begriffe eknnt sein: Linere Gleichung; homogene

Mehr

Lösung zur Bonusklausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (45 Minuten)

Lösung zur Bonusklausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (45 Minuten) Institut für Angewndte Informtik und Formle Beschreiungsverfhren 15.01.2018 Lösung zur Bonusklusur üer den Stoff der Vorlesung Grundlgen der Informtik II (45 Minuten) Nme: Vornme: Mtr.-Nr.: Semester: (WS

Mehr

4. Lineare Gleichungen mit einer Variablen

4. Lineare Gleichungen mit einer Variablen 4. Linere Gleichungen mit einer Vrilen 4. Einleitung Werden zwei Terme einnder gleichgesetzt, sprechen wir von einer Gleichung. Enthlten eide Terme nur Zhlen, so entsteht eine Aussge, die whr oder flsch

Mehr

Bonusklausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (45 Minuten)

Bonusklausur über den Stoff der Vorlesung Grundlagen der Informatik II (45 Minuten) Institut für Angewndte Informtik und Formle Beschreiungsverfhren 5.0.208 Bonusklusur üer den Stoff der Vorlesung Grundlgen der Informtik II (45 Minuten) Nme: Vornme: Mtr.-Nr.: Semester: (WS 207/8) Ich

Mehr

Dank. Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Gleichmächtigkeit von DEA und NDEA

Dank. Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Gleichmächtigkeit von DEA und NDEA Dnk Vorleung Grundlgen der Theoretichen Informtik / Einführung in die Theoretiche Informtik I Bernhrd Beckert Diee Vorleungmterilien ieren gnz weentlich uf den Folien zu den Vorleungen von Ktrin Erk (gehlten

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundegriffe der Informtik Üung Simon Wcker Krlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2015/2016 GBI Grundegriffe der Informtik Krlsruher Institut für Technologie 1 / 9 Regex-Bäume Anzhl A = {,

Mehr