L = L(a(a b) b b(a b) a)
|
|
- Frauke Breiner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 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, sollte sich im ktuellen Zustnd ds erste und ds letzte Zeichen des isher gelesenen Wortes merken. Also enötigt er neen dem Strtzustnd (in dem er noch gr kein Zeichen gelesen ht) vier Zustände p,p,p und p, woei p z1 z 2 edeutet, dss ds isher gelesene Wort mit z 1 eginnt und mit z 2 endet. Mn wählt lso A = (Σ,Q,s,F,δ) mit Q = {s,p,p,p,p }, F = {p,p } und In Tellenform: δ : Q Σ Q δ(s,z) = p zz für lle z {,} δ(p z1 z 2,z) = p z1 z für lle z 1,z 2,z {,} δ Grphisch: s p p p p p p p p p p p p p p p p s p p
2 c. Es wird zunächst gezeigt, dss der Automt A ttsächlich die in. eschrieene Eigenschft esitzt, d.h. dss δ (s,w) = p z1 z 2 (1) für lle w {,} + mit erstem Zeichen z 1 und letztem Zeichen z 2. Dies wird durch Induktion üer w ewiesen. w = 1, d.h. w = z für ein z {,} Dnn ist z erstes und letztes Zeichen von w und per Definition von δ gilt δ (s,w) = δ(s,z) = p zz. Also ist (1) für w erfüllt. w > 1: Sei w = vz mit v {,} und z {,}. Wegen w > 1 ist v 1. Sei z 1 ds erste und z 2 ds letzte Zeichen von v. Dnn ist z 1 ds erste und z ds letzte Zeichen von w. Nch Induktionsnnhme für v gilt δ (s,v) = p z1 z 2, lso δ (s,w) = δ (s,vz) = δ(δ (s,v),z) = δ(p z1 z 2,z) = p z1 z, woei die letzte Gleichheit per Definition von δ gilt. Also ist (1) uch für w erfüllt. Dmit ist (1) ewiesen und wir erhlten zunächst für lle w {,} + : w L δ (s,w) = p z1 z 2 mit z 1 z 2 wegen (1) δ (s,w) F per Definition von F w L(A) Außerdem gilt ε / L und ε / L(A) wegen s / F, d.h. die Äquivlenz w L w L(A) gilt sogr für lle w {,}. Also ist L = L(A) ewiesen. Mn echte, dss (1) eine Aussge üer lle Wörter w {,} + mcht: Für jedes w {,} + wird der Zustnd δ (s,w) ngegeen, zu dem ds Wort w führt. Meistens rucht mn eine derrt llgemeine Aussge, dmit der Induktionseweis durchgeht. Mit einer spezielleren Aussge wie L L(A), die nur etws üer die Wörter us L ussgt, gelingt der Induktionsschritt ülicherweise nicht. d. Mit dem Verfhren us der Vorlesung erhält mn zu jedem (N)DEA A eine rechtslinere Grmmtik G mit L(G) = L(A). In unserem Fll erhlten wir lso die folgende Grmmtik G mit L(G) = L(A) = L: G = (Σ,N,S,P) mit Σ = {,}, N = Q = {s,p,p,p,p }, S = s und P = { s p p, p p p, p p p, p p p ε, p p p ε }
3 Aufge 2 Sei L = {w 1 w 2 w 1,w 2 {,} w 1 = w 2 }.. Nch dem (strken) Pumping Lemm genügt es zu zeigen: Für jedes n 1 existiert ein x L mit x n so, dss für jede Zerlegung x = uvw mit v ε und uv n ein Pumpfktor i N existiert mit uv i w / L. Sei n 1. Mn wähle x = n n. Dnn ist x L und x = 2n+1 n. Sei x = uvw mit v ε und uv n. Dnn esteht v nur us s, d.h. v = k für ein k 1 und es folgt uv 2 w = n+k n / L. Wie kommt mn uf ein geeignetes Wort x? Mn sollte ntürlich ein Wort wählen, ds sich leicht us der Sprche herus pumpen lässt. D L lle Wörter enthält, die ein in der Mitte esitzen, wäre es eher ungeschickt, ein Wort mit vielen s uszuwählen, denn dnn könnte eim Pumpen eines dieser s versehentlich in die Mitte gelngen. Deshl wählt mn ein Wort, ds nur ds eine (unedingt notwendige) in der Mitte enthält. Dieses eine lässt sich eim Pumpen leicht us der Mitte herus schieen.. Nch dem Stz von Myhill-Nerode genügt es, unendlich viele Wörter in Σ zu finden, die prweise L-unterscheidr sind. Mn wähle die unendlich vielen Wörter n mit n N. Für lle m n gilt n n L und m n / L, lso sind n und m L-unterscheidr. Der Stz von Myhill-Nerode ist nichts nderes ls eine strkte Formulierung des Schufchprinzips, wie es zu Beginn der Vorlesung verwendet wurde. Eine Argumenttion, die explizit mit dem Schufchprinzip reitet, sieht so us: Angenommen, es existiert ein DEA A = (Σ,Q,s,F,δ) mit L = L(A). Mn etrchte die unendlich vielen Wörter n mit n N. D Q endlich ist, müssen mindestens zwei dieser Wörter zum gleichen Zustnd führen, d.h. es existieren zwei Zhlen m n mit δ (s, n ) = δ (s, m ). Dnn folgt er δ (s, n n ) = δ (δ (s, n ), n ) = δ (δ (s, m ), n ) = δ (s, m n ), d.h. uch n n und m n führen zum gleichen Zustnd. Ds ist ein Widerspruch zu L = L(A) weil n n L und m n / L. Also existiert kein DEA, der L kzeptiert, d.h. L ist nicht regulär. Ein elieter Fehler ei der Anwendung des Stzes von Myhill-Nerode esteht drin, dss mn nur zeigt, dss je zwei enchrte Wörter unter den unendlich vielen usgewählten L-unterscheidr sind, z.b. ei unserersprchediewörter n und n+1.dieseargumenttiongenügt nicht, denn sie eweist nur, dss mindestens zwei L-Äquivlenzklssen existieren: Es wäre möglich, dss lle 2n in der einen und lle 2n+1 in der nderen L-Äquivlenzklsse liegen.
4 Aufge 3 Sei A = (Σ,Q,S,F, ) der NDEA us der Aufgenstellung. Dnn ist der Potenzutomt A = (Σ,Q,s,F,δ) zu A definiert durch Q = (Q) s = S = {p,q} F = {P Q P F } = {P Q r P} δ : Q Σ Q δ(p,z) = {q Q p P. (p,z,q) } Den erreichren Teil von A erhält mn lso wie folgt: δ(s,) = δ({p,q},) = {q,r}, δ(s,) = δ({p,q},) = {p,r} δ({p,r},) = {q,r}, δ({p,r},) = δ({q,r},) =, δ({q,r},) = {p,r} δ(,) =, δ(,) = woei {p, r} und {q, r} die erreichren Endzustände sind. Grphisch: {q,r} {p,q}, {p,r} Mn sollte nicht vergessen, die Endzustände zu mrkieren. Außerdem sollte mn den toten Zustnd nicht weglssen (wenn er erreichr ist) und uch nicht die Üergänge von nch (denn forml gehören sie zum DEA, weil wir fordern, dss δ eine totle Funktion ist).
5 Aufge 4 Sei L Σ regulär.. In den Üungen wurde ereits ewiesen, dss für jede reguläre Sprche L uch die Sprchen Pref(L) und Suff(L) regulär sind, lso ist uch Su(L) = Pref(Suff(L)) regulär. Eine lterntive Lösung, ei der mn explizit mit endlichen Automten rgumentiert, sieht so us: Sei A = (Σ,Q,S,F, ) ein NDEA mit L = L(A). Mn wähle A = (Σ,Q,S,F, ) mit S = {p Q s S,u Σ. δ (s,u) = p} (die Menge ller erreichren Zustände) F = {q Q f F,v Σ. δ (q,v) = f} (die Menge ller leendigen Zustände) Dnn gilt Su(L) = L(A ), woei mn für einen exkten Beweis eine ähnliche Argumenttion wie für Pref(L) und Suff(L) (Üungsltt 2, Aufge 4) verwenden müsste. Mn echte, dss mn ei der Definition von A nicht einfch S = F = Q wählen knn: Wenn A unerreichre und/oder tote Zustände enthält, dnn könnte der so konstruierte Automt A Wörter kzeptieren, die nicht in Su(L) liegen.. Offensichtlich gilt Super(L) = Σ L Σ. Also ist Super(L) regulär, weil Σ und L regulär sind und die Klsse der regulären Sprchen geschlossen ist unter Konktention. Auch hier könnte mn explizit mit Automten rgumentieren. Eine solche Argumenttion würde er druf hinuslufen, dss mn die Konstruktion us der Vorlesung wiederholt: Aus einem Automten A für L und einem Automten A für Σ setzt mn einen Automten für die Konktention Σ L Σ zusmmen. Deshl ist es sinnvoller, mit den Sprchen selst zu rgumentieren.
6 Aufge 5 Sei A even ein DEA, der die Sprche L even = {w Σ w ist gerde} erkennt.. DerAlgorithmuskonstruiertusAundA even einendeaa mitl(a ) = L(A) L(A even ) = {w L(A) w ist gerde} und testet dnn (mit dem ereits eknnten Algorithmus), o L(A ).. Der Algorithmus rucht nur zu testen, o L(A) L(A even ). Ein solcher Algorithmus existiert lut Vorlesung. Alterntive Lösung: Sei A odd ein DEA, der die Sprche L odd = {w Σ w ist ungerde} erkennt. Dnn rucht mn nur zu testen, o L(A) L(A odd ) =. Ntürlich ist es uch möglich (er nicht gnz so einfch), Algorithmen nzugeen, die nicht uf die ereits eknnten Verfhren zurückgreifen: Den us der Vorlesung eknnten Algorithmus zur Berechnung der erreichren Zustände knn mn so verfeinern, dss er (simultn) die Mengen R even = {δ (s,w) w Σ w ist gerde} und R odd = {δ (s,w) w Σ w ist ungerde} erechnet. Dnn rucht mn nschließend nur noch zu üerprüfen, o. R even F. R odd F = Aufge 6 Sei G = (Σ,N,S,P) mit Σ = {,,c}, N = {S,A} und Es gilt L = L(G), denn: P = { S Sc, (1) S A, (2) A Ac, (3) A ε } (4) : Sei w = m n c m+n = m n c n c m. Dnn gilt S m m Sc m m Ac m n m n Ac n c m m n c n c m = w : Es gelte S w. Der letzte Schritt in dieser Aleitung knn nur mit (4) erfolgen. Deshl muss vorher irgendwnn ein Aleitungsschritt mit (2) erfolgt sein. Dmit ist die gesmte Aleitung von der Form Also ist w L. S m Sc m mit (1) m Ac m mit (2) m n Ac n c m mit (3) m n c n c m mit (4)
7 Aufge 7 Sei L = { m n c mn m,n N}. Es genügt zu zeigen, dss für jede Zhl n 1 ein Wort z L mit z n existiert so, dss folgendes gilt: Für jede Zerlegung z = uvwxy mit vx ε und vwx n existiert ein i N mit uv i wx i y / L. Sei n N. Mn wähle z = n n c n2. Dnn ist z L mit z = n 2 +2n n. Sei z = uvwxy mit vx ε und vwx n. Wir zeigen, dss ds Wort z 2 = uv 2 wx 2 y nicht in L liegt. 1. Fll: vx enthält nur cs, lso vx = c k mit k > 0. Dnn ist z 2 = n n c n2 +k / L. 2. Fll: vx enthält mindestens eines der Zeichen oder. Dnn ist # (z 2 ) > n oder # (z 2 ) > n, lso # (z 2 ) # (z 2 ) n (n+1) = n 2 +n. Wegen vx n ist ußerdem # c (vx) < n und dmit # c (z 2 ) < n 2 +n. Also ist # (z 2 ) # (z 2 ) > # c (z 2 ) und dmit z 2 / L. Diese Fllunterscheidung ist ntürlich sehr trickreich; sie fällt einem sicherlich nicht uf Anhie ein. Bei einer weniger trickreichen Lösung würde mn vielleicht so rgumentieren: Wegen vx n git es nur die folgenden 5 Möglichkeiten: () vx esteht nur us s () vx esteht nur us s (c) vx esteht nur us cs (d) vx esteht us s und s (e) vx esteht us s und cs Die Fälle () is (d) sind hrmlos, denn es ist offensichtlich, dss nch dem Pumpen mit i = 2 die Anzhl der s, s und cs nicht mehr wie gewünscht zusmmenpsst. Also leit (e) ls einzig schwieriger Fll ürig, in dem mn nochmls die Vorussetzung vx n usnutzen muss: D vx mindestens ein enthält, erhöht sich ds Produkt us der Anzhl der s und der Anzhl der s eim Pumpen mit i = 2 um mindestens n, er die Anzhl der cs erhöht sich höchstens um vx 1 n 1. Deshl psst uch in diesem Fll die Anzhl der s, s und cs nch dem Pumpen mit i = 2 nicht mehr wie gewünscht zusmmen. Die Üerlegungen zum Fll (e) zeigen uch, dss z gut gewählt wurde. Mit einer einfcheren Whl für z wie etw z = n c n oder z = n c n gelingt der Beweis nicht, denn diese Wörter ilden eine kontextfreie Teilsprche von L, us der mn durch Pumpen nicht heruskommt. Mn echte uch, dss mn in den Fällen (d) und (e) nicht mit der Reihenfolge der Zeichen rgumentieren knn: Wenn v nur us s und x nur us cs esteht, dnn gerät die Reihenfolge der Zeichen eim Pumpen nicht durcheinnder. Mit der Reihenfolge könnte mn nur dnn rgumentieren, wenn eines der Wörter v oder x ereits mehrere Zeichen enthält. Solche Fälle getrennt zu etrchten, lohnt sich er nicht. Es ist einfcher, nur üer die Anzhl der Zeichen zu rgumentieren.
8 Aufge 8 Eine pssende Mschine ist M = ({q 1,q 2,m 0,m 1,p,r,h},{0,1},{0,1,$,B},q 1,{h},δ) woei δ gegeen ist durch δ(q 1,) = (p 1,,R) für {0,1} δ(q 1,B) = (q 2,$,L) δ(q 2,$) = (q 2,$,L) δ(q 2,0) = (m 0,$,R) δ(q 2,1) = (m 1,$,R) δ(m 0,) = (m 0,,R) für {0,1,$} δ(m 0,B) = (p,0,l) δ(m 1,) = (m 1,,R) für {0,1,$} δ(m 1,B) = (p,1,l) δ(p,) = (p,,l) für {0,1} δ(p,$) = (q 2,$,L) δ(q 2,B) = (r,b,r) δ(r,$) = (r,$,r) δ(r,) = (h,,n) für {0,1} Die Idee ist, dss wir zuerst einen Mrker $ ns rechte Ende des Wortes schreien. Dnch gehen wir im Zustnd q 2 soweit nch links, is wir eine 0 oder eine 1 finden. Im ersten Fll gehen wir in Zustnd m 0, im zweiten in den Zustnd m 1 ; merken uns lso, welches Zeichen wir gefunden hen. In eiden Fällen üerschreien wir ds Zeichen mit $ und gehen ns rechte Ende, wo wir ds gemerkte Zeichen hinschreien. Im Zustnd p suchen wir jetzt nch links ds nächste $ und gehen dnn wieder in den Zustnd q 2. Finden wir irgendwnn im Zustnd q 2 ds Blnksymol sind wir fst fertig und müssen nur noch den Lese-/Schreikopf n die richtige Stelle ewegen. Aufge 9 Die Idee ist, dss wiederholt 1 von der Einge ziehen und dei jeweils eine Hilfsvrile zwischen 0 und 1 wechseln lssen. Ds Progrmm LOOP x 1 DO END x 1 := x 2 x 3 := 1; LOOP x 2 DO x 3 := x 3 1 END; x 2 := x 3 ; ist schon fst korrekt, erechnet llerdings die chrkteristische Funktion der ungerden Zhlen. Es muss lso noch um die erste Zeile x 1 := x 1 +1 ergänzt werden.
9 Aufge 10 Siehe Üungen. Aufge 11 Seih(i,j) = j i.dhµ-rekursivist,giteseinenindexe,sodssu(e, i,j ) = h(i, j). Mit dem s-m-n-theorem gilt dnn: j i = h(i,j) = u(e, i,j ) = u(s(e,1,i),j) ; lso ist g = λi.s(e,1,i) die gesuchte Funktion.
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 {}
MehrLösung 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,
MehrAutomaten 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
MehrAutomaten 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:
MehrEndliche 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
MehrGrundlagen 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
Mehra 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
MehrEinführung 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:
MehrFormale 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
MehrEinführung 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,
MehrWas 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
MehrFORMALE 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
MehrFrank 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
MehrUmwandlung 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.
MehrKlausur 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
MehrAutomaten 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
MehrVorname: 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):
MehrAutomaten 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
MehrInhalt. 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
Mehr6. 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.
MehrTechnische 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
MehrName... 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
MehrFranz 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
MehrAutomaten 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
MehrMitschrift 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
MehrDEA1 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.
MehrKlausur 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
MehrBerechenbarkeitstheorie 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
MehrRWTH 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
MehrName... 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...
MehrTheoretische 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
MehrEinführung 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.
MehrEinführung 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
MehrÜbungsblatt 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
MehrGrundlagen 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:
MehrFORMALE 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
MehrAutomaten, 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
MehrÜbungen 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
Mehr18. Algorithmus der Woche Der Euklidische Algorithmus
18. Algorithmus der Woche Der Euklidische Algorithmus Autor Friedrich Eisenrnd, Universität Dortmund Heute ehndeln wir den ältesten ereits us Aufzeichnungen us der Antike eknnten Algorithmus. Er wurde
MehrMathematik: 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
MehrAutomaten 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
Mehrvollständig (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
MehrProf. 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
Mehr2. 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
MehrDie Dreiecke ADM A und BCM C sind kongruent aufgrund
Westfälische Wilhelms-Universität Münster Mthemtisches Institut pl. Prof. Dr. Lutz Hille Dr. Krin Hlupczok Üungen zur Vorlesung Elementre Geometrie Sommersemester 010 Musterlösung zu ltt 4 vom 3. Mi 010
MehrARBEITSBLATT 5L-6 FLÄCHENBERECHNUNG MITTELS INTEGRALRECHNUNG
Mthemtik: Mg. Schmid WolfgngLehrerInnentem RBEITSBLTT 5L-6 FLÄHENBEREHNUNG MITTELS INTEGRLREHNUNG Geschichtlich entwickelte sich die Integrlrechnug us folgender Frgestellung: Wie knn mn den Flächeninhlt
MehrAlgorithmen 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
Mehr10: 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
MehrAutomaten und formale Sprachen Bemerkungen zu den Folien
Inhltsverzeichnis Automten und formle Sprchen Bemerkungen zu den Folien 1 Wiederholung Mengentheorie 3 Beispiele für die Potenzmenge (Folie 28)........................... 3 Beispiele für ds Kreuzprodukt
MehrBeispiellösungen 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
MehrMathematik: Mag. Schmid Wolfgang Arbeitsblatt 3 5. Semester ARBEITSBLATT 3 PARAMETERDARSTELLUNG EINER GERADEN
Mthemtik: Mg. Schmid Wolfgng Areitsltt 3 5. Semester ARBEITSBLATT 3 PARAMETERDARSTELLUNG EINER GERADEN Wir wollen eine Gerde drstellen, welche durch die Punkte A(/) und B(5/) verläuft. Die Idee ist folgende:
MehrDeterministische 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
MehrEinführung 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
MehrDank. 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
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundegriffe der Informtik Einheit 14: Endliche Automten Thoms Worsch Krlsruher Institut für Technologie, Fkultät für Informtik Wintersemester 2009/2010 1/56 Üerlick Erstes Beispiel: ein Getränkeutomt
MehrAutomaten und Formale Sprachen 7. Vorlesung
Automten und Formle Sprchen 7. Vorlesung Mrtin Dietzfelinger Bis nächste Woche: Folien studieren. Detils, Beispiele im Skript, Seiten 70 99. Definitionen lernen, Beispiele nsehen, Frgen vorereiten. Üungsufgen
MehrEndliche 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
Mehr3. Das Rechnen mit Brüchen (Rechnen in )
. Ds Rechnen mit Brüchen (Rechnen in ) Brüche sind Teile von gnzen Zhlen. Zwischen zwei unterschiedlichen gnzen Zhlen ht es immer unendlich viele Brüche. Brüche entstehen us einer Division; eine gnze Zhl
MehrReguläre 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
Mehr1. Klausur zur Vorlesung Informatik III Wintersemester 2004/2005
Universität Krlsruhe Theoretische Informtik Fkultät für Informtik WS 2004/05 ILKD Prof. Dr. D. Wgner 24. Ferur 2005 1. Klusur zur Vorlesung Informtik III Wintersemester 2004/2005 Lösung! Bechten Sie: Bringen
MehrFormale Systeme, Automaten, Prozesse SS 2010 Musterlösung - Übung 6 M. Brockschmidt, F. Emmes, C. Fuhs, C. Otto, T. Ströder
Prof Dr J Giesl Formle ysteme, utomten, Prozesse 2010 M rockschmidt, F Emmes, C Fuhs, C Otto, T tröder Hinweise: Die Husufgben sollen in Gruppen von je 2 tudierenden us dem gleichen Tutorium berbeitet
MehrFlächenberechnung. Aufgabe 1:
Flächenerechnung Aufge : Berechnen Sie den Flächeninhlt zwischen dem Funktionsgrphen und der -Achse in den Grenzen von is von: ) f() = ) f() = - Skizzieren Sie die Funktionsgrphen und schrffieren Sie die
MehrGrundbegriffe 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
MehrGrundlagen der Informatik II Prüfung SS Aufg./15 pages 2. ) = a n ba m1 ba m k
Grundlgen der Informtik II Prüfung 23.7.212 SS 212 1 Aufg./15 pges 2 Aufge 1. Endliche Automten (1 Punkte) / 1 Gegeen seien die folgenden Sprchen L und ihr Komplement L: k L = w {, } w = n ( m i ) = n
MehrZusammenhänge zwischen Sprachen und Automaten:
Kellerutomten Jörg Roth 273 4 Kellerutomten Zusmmenhänge zwischen prchen und utomten: $ x 12 v 9 q r 1 x Wir hen isher einen utomtentyp kennen gelernt, den endlichen utomten. Endliche utomten erkennen
Mehr/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
MehrEndliche Automaten. Stoyan Mutafchiev. Programming Systems Lab, Universität des Saarlandes, Saarbrücken
Endliche Automten Stoyn Mutfchiev Progrmming Systems L, Universität des Srlndes, Srrücken Astrct Gegenstnd dieser Areit ist der endliche Automt, sowie die Aschlusseigenschften der Sprchen, die von endlichen
MehrAutomaten, 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
Mehr7 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,
Mehr2. Übungsblatt (mit Lösungen) 3.0 VU Formale Modellierung
. Üungsltt (mit en) 3. VU Formle Modellierung Mrion Brndsteidl, Gernot Slzer 3. Mi 3 (Korrektur 4.6.) Aufge (.3 Punkte) Sei A der folgende Mely-Automt. u/ h/ h/ h/ u/ h/ 3 4 u/ u/ () Geen Sie die Ausge
MehrFormale 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
MehrUniversität 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.
MehrARBEITSBLATT 14 ARBEITSBLATT 14
Mthemtik: Mg. Schmid Wolfgng reitsltt. Semester RBEITSBLTT RBEITSBLTT RBEITSBLTT RBEITSBLTT DS VEKTORPRODUKT Definition: Ds vektorielle Produkt (oder Kreuprodukt) weier Vektoren und ist ein Vektor mit
MehrGrundbegriffe 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 = {,
MehrARBEITSBLATT 5L-8 FLÄCHE ZWISCHEN FUNKTION UND X-ACHSE
Mthemtik: Mg. Schmid WolfgngLehrerInnentem RBEITSBLTT 5L-8 FLÄCHE ZWISCHEN FUNKTION UND X-CHSE Wie wir die Fläche zwischen einer Funktion und der -chse erechnen, hen wir rechentechnische ereits geklärt.
Mehr5.1 Charakterisierung relativ kompakter und kompakter
Kpitel 5 Kompkte Mengen 5.1 Chrkterisierung reltiv kompkter und kompkter Mengen X sei im weiteren ein Bnchrum. Definition 5.1. Eine Menge K X heißt kompkt, wenn us jeder offenen Überdeckung von K eine
Mehr( ) ( ) 4. Der Hauptsatz der Infinitesimalrechnung. Hauptsatz (1. Form) I. Newton ( ), G.F. Leibniz ( )
4. Der Huptstz der Infinitesimlrechnung Huptstz (. orm) I. Newton (64-77), G.. Leiniz (646-76) ür jede im Intervll [,] stetige unktion f sei ( ) = f ( t) dt sogennnte Integrlfunktion dnn gilt: Die Integrlfunktion
Mehr7.9A. Nullstellensuche nach Newton
7.9A. Nullstellensuche nch Newton Wir hben früher bemerkt, dß zur Auffindung von Nullstellen einer gegebenen Funktion oft nur Näherungsverfhren helfen. Eine lte, ber wirkungsvolle Methode ist ds Newton-Verfhren
MehrKapitel: Endliche Automaten & reguläre Sprachen. Endliche Automaten und reguläre Sprachen 1 / 125
Kpitel: Endliche Automten & reguläre Sprchen Endliche Automten und reguläre Sprchen 1 / 125 Endliche Automten Endliche Automten erluen eine Beschreiung von Hndlungsläufen: Wie ändert sich ein Systemzustnd
MehrAlgorithmische Bioinformatik I
Ludwig-Mximilins-Universität München Institut für Informtik Prof. Dr. Volker Heun Sommersemester 2016 Semestrlklusur 21. Juli 2016 Algorithmische Bioinformtik I Vornme Nme Mtrikelnummer Reihe Pltz Unterschrift
Mehrmathematik und informatik
Prof. Dr. André Schulz Kurs 0657 Grundlgen der Theoretischen Informtik A LESEPROBE mthemtik und informtik Ds Werk ist urheerrechtlich geschützt. Die ddurch egründeten Rechte, insesondere ds Recht der Vervielfältigung
Mehr9.5. Uneigentliche Integrale
9.5. Uneigentliche Integrle Bestimmte und unestimmte Integrle hängen zwr eng zusmmen, er die Existenz des einen grntiert nicht immer die des nderen: Eine integrierre Funktion muß keine Stmmfunktion esitzen,
MehrWeihnachtsblatt zu Theoretische Grundlagen der Informatik im WS 2015/16
Krlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informtik Prof. Dr. Peter Snders L. Hüschle-Schneider, T. Mier Weihnchtsltt zu Theoretische Grundlgen der Informtik im WS 2015/16 http://lgo2.iti.kit.edu/tgi2015.php
Mehr1 3 Z 1. x 3. x a b b. a weil a 0 0. a 1 a weil a 1. a ist nicht erlaubt! 5.1 Einführung Die Gleichung 3 x 9 hat die Lösung 3.
5 5. Einführung Die Gleichung x 9 ht die Lösung. x 9 Z 9 x Die Gleichung x ht die Lösung. x Z x Definition Die Gleichung x, mit, Z und 0, ht die Lösung: x x Ist kein Vielfches von, so entsteht eine neue
MehrAutomaten, Spiele, und Logik
Automten, Spiele, und Logik Wohe 7 19. Mi 2014 Inhlt der heutigen Vorlesung Alternierende Automten Definition Verindung zu regulären Sprhen Komplementtion Engel und Teufel Ws ist eine nihtdeterministishe
MehrReduktion. Seien A Σ und B Γ. Man sagt A ist reduzierbar auf B (A B) gdw. von speziellem Interesse: Polynomialzeitreduktion
Reduktion Seien A Σ und B Γ. Mn sgt A ist reduzierr uf B (A B) gdw. f : Σ Γ. x Σ.x A f(x) B Í* * A B von speziellem Interesse: Polynomilzeitreduktion ( pol ), logrithmische-pltz- Reduktion ( log ). F3
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mthemtik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Aufge 69. Quizz Integrle. Es sei Höhere Mthemtik für Informtiker II (Sommersemester
MehrUngleichungen. Jan Pöschko. 28. Mai Einführung
Ungleichungen Jn Pöschko 8. Mi 009 Inhltsverzeichnis Einführung. Ws sind Ungleichungen?................................. Äquivlenzumformungen..................................3 Rechnen mit Ungleichungen...............................
Mehr1. Rechensteine und der Pythagoräische Lehrsatz.
1. Rechensteine und der Pythgoräische Lehrstz. Der Beginn der wissenschftlichen Mthemtik fällt mit dem Beginn der Philosophie zusmmen. Er knn uf die Pythgoräer zurückdtiert werden. Die Pythgoräer wren
MehrDatenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 2 FS 16
Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérle de Zurich Politecnico federle di Zurigo Federl Institute of Technology t Zurich Institut für Theoretische Informtik 9. März 2016
MehrGrundbegriffe 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
MehrEine Relation R in einer Menge M ist transitiv, wenn für alle x, y, z M gilt: (x R y y R z) x R z
Reltionen, 11 Reltionen Reltion ist einfch gesgt eine Beziehung zwischen Elementen von Mengen. In der Geometrie sind z.b. die Reltionen "ist gleich", "ist senkrecht zu", "ist prllel zu" eknnt. Die letzten
MehrFormal Languages and Automata
Forml Lnguges nd Automt Aufgensmmlung Jn Hldik und Stephn Schulz 10. Novemer 2014 1 Üungsufgen 1.1 Endliche Automten 1.1.1 Aufge Sei Σ = {, }. Geen Sie für die folgenden Sprchen einen DFA n L 0 = {w Σ
MehrSatz 6.5 (Mittelwertsatz der Integralrechnung) Sei f : [a, b] R stetig. Dann gibt es ein ξ [a, b], so dass. b a. f dx = (b a)f(ξ) f dx (b a)m.
Stz 6.5 (Mittelwertstz der Integrlrechnung) Sei f : [, b] R stetig. Dnn gibt es ein ξ [, b], so dss 9:08.06.2015 gilt. f dx = (b )f(ξ) Lemm 6.6 Sei f : [, b] R stetig und m f(x) M für lle x [, b]. Dnn
MehrDank. 1 Determinierte endliche Automaten (DEAs) 2 Indeterminierte endliche Automaten (NDEAs) 3 Automaten mit epsilon-kanten
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
MehrGrundlagen zu Datenstrukturen und Algorithmen Schmitt, Schömer SS 2001
Grundlgen zu Dtenstrukturen und Algorithmen Schmitt, Schömer SS 001 http://www.mpi-sb.mpg.de/~sschmitt/info5-ss01 U N S A R I V E R S A V I E I T A S N I S S Lösungsvorschläge für ds 4. Übungsbltt Letzte
Mehr1 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
MehrR(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
MehrEs berechnet die Fläche zwischen Kurve und x-achse.
1. Welche Idee steckt hinter dem Integrl? 2. Welche geometrische Bedeutung ht ds Integrl? 3. Wie erechnet mn ein Integrl? Aufsummieren unendlich vieler infinitesiml kleiner Beiträge, die lle die Form eines
Mehr