Theoretische Informatik II

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1 Theoretische Informatik II Einheit 4.2 Rekursive Funktionen 1. Primitiv- und µ-rekursive Funktionen 2. Analyse und Programmierung 3. Äquivalenz zu Turingmaschinen

2 Berechenbarkeit auf N ohne Maschinenmodelle Welche Arten von Funktionen sind berechenbar? Primitive Funktionen müssen berechenbar sein Nachfolger: von einer Zahl zur nächsten weiterzählen Projektion: aus einer Gruppe von Werten einen herauswählen Konstante: unabhängig von der Eingabe eine feste Zahl ausgeben Berechenbare Funktionen sind zusammensetzbar Einfache Operationen erzeugen neue berechenbare Funktionen Komposition: Hintereinanderausführen mehrerer Berechnungen Rekursion: Bei der Ausführung ruft eine Funktion sich selbst wieder auf Suche: Bestimmung der ersten Nullstelle einer Funktion Beschreibung benötigt keine Funktionsargumente Es reicht, primitive Grundfunktionen und Operationen zu benennen Abstrakte Programmiersprache : wende Operationen auf Funktionen an Mathematischer Kalkül für das informatiktypische Baukastensystem Theoretische Informatik II 4.2: 1 Rekursive Funktionen

3 Bausteine µ-rekursiver Funktionen Grundfunktionen Nachfolgerfunktion s :N N mit s(x) = x+1 für x N Projektionsfunktionen prk n :Nn N mit prk n(x 1,.., x n ) = x k (1 k n) Konstantenfunktion c n k :Nn N mit c n k (x 1,.., x n ) = k (0 n) Operationen auf Funktionen Komposition f (g 1,.., g n ) :N k N (g 1,.., g n :N k N, f:n n N) Für h = f (g 1,.., g n ) gilt h( x) = f( g 1 ( x),.., g n ( x) ) Primitive Rekursion P r[f, g] :N k N (f:n k 1 N, g:n k+1 N) Für h = P r[f, g] gilt h( x, 0) = f( x), und h( x, y+1) = g( x, y, h( x, y)) µ-operator (Minimierung) µf :N k N (f:n k+1 N) miny f( x, y)=0} falls dies existiert und Für h = µf gilt h( x) = alle f( x, i), i<y definiert sonst Theoretische Informatik II 4.2: 2 Rekursive Funktionen

4 Operationen entsprechen Programmstrukturen Komposition ˆ= Folge von Anweisungen y 1 := g 1 (x 1,..,x m );. y n := g n (x 1,..,x m ); h := f(y 1,..,y n ) (h ˆ= h(x 1,.., x m ) für h = f (g 1,.., g n )) Primitive Rekursion ˆ= umgekehrte Zählschleife h := f(x 1,..,x n ); for i:=1 to y do od h := g(x 1,..,x n,i-1,h) (h ˆ= h(x 1,.., x n, y) für h = P r[f, g]) Minimierung ˆ= Suche mit While-schleife y := 0; while f(x 1,..,x n,y) 0 do (unbegrenzte Suche) y:=y+1 od; h := y (h ˆ= h(x 1,.., x n ) für h = µf Theoretische Informatik II 4.2: 3 Rekursive Funktionen

5 Primitiv- und µ-rekursive Funktionen f:n k N primitiv-rekursiv f ist Nachfolger-, Projektions- oder Konstantenfunktion f entsteht aus primitiv-rekursiven Funktionen durch Komposition oder primitive Rekursion Primitiv-rekursive Funktionen sind total (terminieren immer) f:n k N µ-rekursiv (kurz rekursiv) f ist Nachfolger-, Projektions- oder Konstantenfunktion f entsteht aus µ-rekursiven Funktionen durch Komposition, primitive Rekursion oder Minimierung µ-rekursive Funktionen können partiell sein Kurzbezeichnungen PR: Menge der primitiv-rekursiven Funktionen T R: Menge der totalen µ-rekursiven Funktionen R: Menge der µ-rekursiven Funktionen Theoretische Informatik II 4.2: 4 Rekursive Funktionen

6 Beispiel einer primitiv-rekursiven Funktion f 1 = P r[pr 1 1, s pr3 3 ] Was macht f 1? Stelligkeitsanalyse: pr 1 1:N N, pr 3 3:N 3 N, s pr 3 3:N 3 N f 1 : N 2 N Auswertung durch schrittweises Einsetzen Beispiel: f 1 (2, 2) = 4 Einsetzen des Definitionsschemas bei Operationen Direkte Auswertung von Argumenten bei Grundfunktionen Analyse des rekursiven Verhaltens: f 1 (x, 0) = pr 1 1(x) = x f 1 (x, y+1) = (s pr 3 3)(x, y, f 1 (x, y)) = s(f 1 (x, y)) = f 1 (x, y)+1 Das ist die Rekursionsgleichung } der Addition x+0 = x f 1 = add mit add(n, m) = n+m x+(y+1) = (x+y)+1 Theoretische Informatik II 4.2: 5 Rekursive Funktionen

7 Analyse µ-rekursiver Funktionen f 2 = µc 2 1 f 2 (x) = = miny c 2 1(x, y)=0} falls y existiert und alle c 2 1(x, i), i<y definiert sonst miny 1 = 0} falls dies existiert sonst f 3 = µf 1 f 3 (x) = f 4 = µh mit h(x, y) = = 0 falls x = 0 sonst 0 falls x = y sonst 0 falls x = 0 f 4 (x) = sonst h(x, y) = 0 für x = y aber ist h für x>0 und y<x nicht definiert Theoretische Informatik II 4.2: 6 Rekursive Funktionen

8 Programmierung µ-rekursiver Funktionen Vorgängerfunktion p : N N p(n) = n 1 Finde Programm im Kalkül der µ-rekursiven Funktionen Analysiere rekursives Verhalten: p(0) = 0 1 = 0 p(y+1) = (y+1) 1 = y Beschreibe Verhalten als Primitive Rekursion: Benötigt: f:n 0 N mit p(0) = f() = 0 f = c 0 0 und g:n 2 N mit p(y+1) = g(y, p(y)) = y g = pr1 2 p = P r[c 0 0, pr2 1 ] Theoretische Informatik II 4.2: 7 Rekursive Funktionen

9 Beispiele primitiv-rekursiver Funktionen Subtraktion sub : N 2 N sub(n, m) = n m sub(x, 0) = x = pr1(x) 1 sub(x, y+1) = x (y+1) = (x y) 1 = p(x y) = (p pr3)(x, 3 y, sub(x, y)) sub = P r[pr1, 1 p pr3] 3 Multiplikation mul : N 2 N mul(n, m) = n m mul(x, 0) = 0 = c 1 0(x) mul(x, y+1) = mul(x, y)+x = (add (pr1, 3 pr3))(x, 3 y, mul(x, y)) mul = P r[c 1 0, (add (pr1, 3 pr3))] 3 Exponentiierung exp : N 2 N exp = P r[c 1 1, (mul (pr1, 3 pr3))] 3 exp(n, m) = n m Fakultät fak : N N fak = P r[c 0 1, (mul (s pr1, 2 pr2))] 2 Signum-Funktion sign : N N sign(n) = sign = P r[c 0 0, c 2 1] fak(n) = n! = 1*2*...*n 0 falls n = 0 1 sonst Theoretische Informatik II 4.2: 8 Rekursive Funktionen

10 Primitiv-rekursive Programmiertechniken Definition durch Fallunterscheidung h( x) = f( x) falls test( x) = 0 g( x) sonst (f, g, test:n k N primitiv-rekursiv) Wende Signum-Funktion auf Testergebnis an und multipliziere auf h( x) = (1 sign(test( x))) f( x) + sign(test( x)) g( x) h = add (mul (sub (c 1 1, sign test), f), mul (sign test, g)) Generelle Summe Σ r i=0f( x, i) Generelles Produkt Π r i=0 f( x, i) (f:nk+1 N p.r.) 0 i=0 f( x, i) = f( x, 0) y+1 i=0 f( x, i) = ( y i=0 f( x, i)) + f( x, y + 1) Σf = P r[f (pr 1 1, c 1 0), add (pr 3 3, f (pr 3 1, s pr 3 2))] Πf = P r[f (pr 1 1, c 1 0), mul (pr 3 3, f (pr 3 1, s pr 3 2))] Theoretische Informatik II 4.2: 9 Rekursive Funktionen (für k=1) Lösungen für k>1 analog

11 Primitiv-rekursive Programmiertechniken Beschränkte Minimierung h( x, t) = miny t f( x, y) = 0} falls dies existiert t+1 sonst Schreibweise: h( x, t) = Mn t [f]( x) Rekursives Verhalten: 0 fallsf( x, 0) = 0 h( x, 0) = = sign(f( x, 0)) 1 sonst h( x, t) falls h( x, t) t h( x, t+1) = t+1 falls h( x, t) = t+1 und f( x, t+1) = 0 t+2 sonst Programmierbar mit Fallunterscheidung und primitiver Rekursion (aufwendiger Ausdruck) h ist primitiv rekursiv, wenn f primitiv rekursiv ist Theoretische Informatik II 4.2: 10 Rekursive Funktionen

12 Weitere primitiv-rekursive Funktionen Absolute Differenz absdiff : N 2 N absdiff (n, m) = n m Maximum max : N 2 n falls n m N max(n, m) = m sonst Minimum min : N 2 m falls n m N min(n, m) = n sonst Division div : N 2 N div(n, m) = n m Divisionsrest mod : N 2 N Quadratwurzel sqrt : N N Logarithmus ld : N N mod(n, m) = n mod m sqrt(n) = n ld(n) = log 2 n Größter gemeinsamer Teiler ggt : N 2 N Kleinstes gemeinsames Vielfaches kgv : N 2 N Beweise in Übungen Theoretische Informatik II 4.2: 11 Rekursive Funktionen

13 Berechenbare Numerierung von Zahlenpaaren x, y := (x+y)(x+y+1) 2 + y Standard-Tupelfunktion :N 2 N ist primitiv-rekursiv und bijektiv Die Umkehrfunktionen π 2 i := pr2 i 1 sind primitiv-rekursiv kann iterativ auf N k N und auf N N fortgesetzt werden x, y, z 3 = x, y, z,..., x 1...x k = k, x 1,.., x k k Alle Funktionen sind bijektiv und primitiv-rekursiv Alle Umkehrfunktionen π k i und π i sind primitiv-rekursiv Jede rekursive Funktion kann einstellig simuliert werden Für f:n 2 N und g:=f (π 2 1, π 2 2) gilt g : N N und g x, y = f(x, y) Theoretische Informatik II 4.2: 12 Rekursive Funktionen

14 Die Ackermann-Funktion (1928) Definiere Funktionen A n iterativ: A 0 (x) := 1 falls x = 0 2 falls x = 1 x+2 sonst A n+1 (0) := 1 Jede der Funktionen A n ist primitiv-rekursiv Wachstumsverhalten A 1 (x) = 2x (x 1) A 2 (x) = 2 x A 3 (x) = 2 (2(2...2) ) }} x mal A 4 (0) = 1 A 4 (1) = 2 Definiere A(x) := A x (x) A 4 (2) = 2 2 = 4 A n+1 (x+1) := A n (A n+1 (x)) A 4 (3) = = A 4 (4) = 2 (2(2...2) ) }} mal A 4 (5) = 2 (2(2...2) ) }} A 4 (4) mal (Große Ackermann-Funktion) A nicht primitiv-rekursiv: A wächst schneller als jede p.r. Funktion A µ-rekursiv: Abarbeitung des Berechnungsstacks programmierbar Theoretische Informatik II 4.2: 13 Rekursive Funktionen

15 Min-rekursive Funktionen Funktionsdefinition ohne primitive Rekursion f:n k N min-rekursiv f ist Addition, Nachfolger-, Projektions- oder Konstantenfunktion f entsteht aus min-rekursiven Funktionen durch Komposition oder Minimierung Wichtiger Sonderfall für Vergleiche mit anderen Modellen R min : Menge der min-rekursiven Funktionen R min R: min-rekursive Funktionen sind µ-rekursiv Offensichtlich, da Additition µ-rekursiv ist R R min : µ-rekursive Funktionen sind min-rekursiv Beschreibe Abarbeitung des Stacks einer primitiven Rekursion Suche nach erstem erzeugten Stack der Länge 1 (Details aufwendig) Theoretische Informatik II 4.2: 14 Rekursive Funktionen

16 Ausdruckskraft rekursiver Funktionen Es gilt PR T R R Teilmengenbeziehung gilt offensichtlich T R R: nicht alle rekursiven Funktionen sind total (z.b. f 3 = µ add) PR T R: die Ackermannfunktion ist total, aber nicht primitiv rekursiv R T : rekursive Funktionen sind Turing-berechenbar Alle Grundfunktionen sind konventionell berechenbar Komposition, Primitive Rekursion und µ-operator sind berechenbar Konventionell berechenbare Funktionen sind Turing-berechenbar T R: Turing-berechenbare Funktionen sind rekursiv Codiere Konfigurationen (Worttupel) als Zahlentupel Simuliere Konfigurationsübergänge als primitiv-rekursive Funktionen Beschreibe Terminierung von als Suche nach Endkonfiguration Semantik der Turingmaschine ist Iteration von bis Terminierung Theoretische Informatik II 4.2: 15 Rekursive Funktionen

17 Konsequenzen der Äquivalenzbeweise Für formale Argumente zur Berechenbarkeit können wahlweise Turingmaschinen oder µ-rekursive Funktionen eingesetzt werden Kleene Normalform Theorem: Für jede berechenbare Funktion h kann man primitivrekursive Funktionen f und g konstruieren, so daß h(x) = g(x, µf(x)) Simuliere Turingmaschine für h als µ-rekursive Funktion f ist die Funktion, die Terminierung charakterisiert µf berechnet die Anzahl der Schritte bis zur Terminierung g berechnet die Iteration der Konfigurationsübergänge Berechenbare Funktionen kommen mit einer einzigen Minimierung (While-Schleife) aus Theoretische Informatik II 4.2: 16 Rekursive Funktionen