Theoretische Informatik I
|
|
|
- Klaudia Schuler
- vor 10 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Theoretische nformatik inheit 3 Kontextfreie Sprachen 1. Kontextfreie Grammatiken 2. Pushdown Automaten 3. igenschaften kontextfreier Sprachen
2 Theoretische nformatik inheit 3.1 Kontextfreie Grammatiken 1. Grammatiken und Ableitungen 2. Ableitungsbäume 3. Mehrdeutigkeiten
3 Grammatiken für Programmiersprachen Grammatiken beschreiben Aufbau von Sprachen Produktionsregeln generieren nichtdeterministisch alle Worte der Sprache Grammatiken können sehr komplexe Sprachen beschreiben Chomsky Hierarchie klassifiziert Grammatiken nach Freiheitsgraden Typ-3 Grammatiken sind einfach & effizient Umwandelbar in endlichen Automaten und reguläre Ausdrücke rkennung von Worten der Sprache in chtzeit Programmiersprachen können nicht regulär sein Korrekte Klammerausdrücke / Schachtelungen sind nicht regulär Die meisten Programmstrukturen enthalten Schachtelungen Blöcke, if-then-else, arithmetische Ausdrücke,... Syntaxanalyse und Compilation von Programmiersprachen braucht kontextfreie Grammatiken Theoretische nformatik 3: 1 Kontextfreie Grammatiken
4 Anwendungen kontextfreier Sprachen Alle bedeutenden Computersprachen sind kontextfrei Programmiersprachen Compiler kann kontextfreie Grammatiken effizient verarbeiten Parser kann aus kontextfreier Grammatik automatisch erzeugt werden Standard Unix tool YACC unterstützt schnellen Compilerentwurf Markup Sprachen HTML: Formattierung von Dokumenten mit Links zu Programmaufrufen XML: inheitliche Beschreibung der Semantik von Dokumenten Beide Sprachen erfordern die Mächtigkeit von kontextfreie Grammatiken Mehr in HMU 5.3 Theoretische nformatik 3: 2 Kontextfreie Grammatiken
5 Kontextfreie Grammatiken Grundbegriffe ine kontextfreie Grammatik (kfg) ist ein 4-Tupel G = (V, T, P, S) mit T endliches Terminalalphabet V endliches Hilfsalphabet mit V T = P V Γ endliche Menge der Produktionen (wobei Γ = V T ) S V Startsymbol Die übliche Schreibweise für Produktionen (A, r) P ist A r ine kompakte Notation für A r 1, A r 2..A r n ist A r 1 r 2.. r n Ableitungbarkeit in G w z x, y Γ. A r P. w=x A y z=x r y w z n N. w n z wobei w 0 z w=z und w n+1 z u Γ. w u u Von G erzeugte Sprache: L(G) {w T S w} n z Theoretische nformatik 3: 3 Kontextfreie Grammatiken
6 Grammatik für geschachtelte Klammerausdrücke G 4 = ( {S}, {(, )}, {S (S), S ɛ}, S ) Zeige L(G 4 ) = {( k ) k k N} Beweise durch nduktion über Länge der Ableitung k N. w {(, )}. S k+1 w w = ( k ) k Basisfall S 1 w (S w) P w = ɛ w = ( 0 ) 0 nduktionsschritt s gelte v {(, )}. S k+1 v v = ( k ) k S k+2 w S (S) k+1 w v {(, )}. S k+1 v w = (v) v {(, )}. v = ( k ) k w = (v) w = ( k+1 ) k+1 (Annahme) {( k ) k k N} L 2 L 3 Theoretische nformatik 3: 4 Kontextfreie Grammatiken
7 Kontextfreie Grammatik für Palindrome L(G 5 ) = {w {0, 1} w = w R } G 5 = ({S}, {0, 1}, P, S) mit P = {S ɛ, S 0, S 1, S 0S0, S 1S1} Beweise durch nduktion über Länge der Ableitung k N. w {0, 1}. S k+1 w w = w R w {2k, 2k+1} Basisfall S 1 w (S w) P w {0, 1, ɛ} w = w R w {0, 1} nduktionsschritt s gelte v {0, 1}. S k+1 v v = v R v {2k, 2k+1} S k+2 w S 0S0 k+1 w S 1S1 k+1 w v {0, 1}. S k+1 v w = 0v0 w = 1v1 v {0, 1}. v = v R v {2k, 2k+1} w = 0v0 w = 1v1 w = w R w {2k+2, 2k+3} Theoretische nformatik 3: 5 Kontextfreie Grammatiken
8 Grammatik für Arithmetische Ausdrücke Ausdrücke über Operatoren + und Bezeichner (dentifier): Buchstabe gefolgt von Buchstaben/Ziffern Buchstaben a, b, Ziffern 0, 1 Ausdrücke (xpressions): Schachtelung mit +, und Klammern G 6 = ({, }, {a, b, 0, 1, +,, (, )}, P, ) mit P = { + () a b a b 0 1 } Theoretische nformatik 3: 6 Kontextfreie Grammatiken
9 Links- und rechtsseitige Ableitungen Strategie für Auswahl von Produktionen Beliebige Ableitung () (+) (+) (+) (a+) (a+0) (a+00) (a+b00) a (a+b00) Linksseitige Ableitung w L z n w wird die am weitesten links stehende Variable ersetzt L L L a L a () L a (+) L a (+) L a (a+) L a (a+) L a (a+0) L a (a+00) L a (a+b00) Rechtsseitige Ableitung w R z n w wird die am weitesten rechts stehende Variable ersetzt R R () R (+) R (+) R (+0) R (+00) R (+b00) R (+b00) R (a+b00) R (a+b00) R a (a+b00) Theoretische nformatik 3: 7 Kontextfreie Grammatiken
10 Ableitungsbäume (Parsebäume) Baumdarstellung von Ableitungen Geordneter markierter Baum nnere Knoten mit Variablen A V markiert Wurzel markiert mit Startsymbol Blätter mit Terminalsymbolen a T oder mit ɛ markiert Hat ein innerer Knoten Markierung A und Nachfolger mit Markierungen v 1...v n so ist A v 1...v n P xkurs: Notation für Bäume Baum: Sammlungen von Knoten mit Nachfolgerrelation Nachfolger sind geordnet in Knoten hat maximal einen Vorgänger Wurzel: Knoten ohne Vorgänger Blatt / nnerer Knoten: Knoten ohne/mit Nachfolger Nachkommen: transitive Hülle der Nachfolgerrelation ( ) a + a 0 0 b Theoretische nformatik 3: 8 Kontextfreie Grammatiken
11 Ableitungsbäume repräsentieren Ableitungen Blätter repräsentieren Terminalworte Auslesen durch Tiefensuche von links nach rechts a (a + b00) Baum repräsentiert Ableitungen S Rekursive rzeugung beginnend mit Wurzel Vorrang für tiefe linke Knoten ergibt Linksableitung L L L a L a () L a (+) L a (+) L a (a+) L a (a+) L a (a+0) L a (a+00) L a (a+b00) Vorrang für tiefe rechte Knoten ergibt Rechtssableitung a ( ) + a 0 0 w es gibt einen Ableitungsbaum mit Blattmarkierung w : Konstruiere Baum induktiv aus Linksableitung von w : xtrahiere Linksableitung von w induktiv aus Baum HMU 5.2 b Theoretische nformatik 3: 9 Kontextfreie Grammatiken
12 Wann ist der Ableitungsbaum eindeutig? + + c a a b b c a b + c hat zwei Ableitungen in G a + a + a b+ a b+ a b+c a a + a + a b+ a b+ a b+c Beide Ableitungen sind Linksableitungen Grammatik G 6 ist mehrdeutig Worte der Sprache können nicht eindeutig analysiert werden Theoretische nformatik 3: 10 Kontextfreie Grammatiken
13 Mehrdeutigkeit indeutige Grammatik G = (V, T, P, S) Jedes Wort w L(G) hat genau einen Ableitungsbaum Andernfalls ist G mehrdeutig (ein w L(G) hat mindestens zwei verschiedene Ableitungsbäume) G 6 ist mehrdeutig indeutige Sprache L s gibt eine eindeutige Grammatik G mit L = L(G) Andernfalls ist L inhärent mehrdeutig (eine eindeutige Grammatik kann nicht angegeben werden) Die Sprache von G 6 ist eindeutig {0 i 1 j 2 k i=j j=k} ist inhärent mehrdeutig Buch von Wegener Programmiersprachen mussen eindeutig sein Theoretische nformatik 3: 11 Kontextfreie Grammatiken
14 Auflösung von Mehrdeutigkeiten G 6 = ({, }, {a, b, 0, 1, +,, (, )}, P, ) mit P = { + (), a b a b 0 1 } G 6 beinhaltet keine Konventionen für und + bindet stärker als + und + werden als linkssassoziativ angesehen Alle anderen Lesarten benötigen Klammern Prioritätsregeln können indeutigkeit erzeugen Niedrigste Prioriät + steht linkssassoziativ außen T erme Höhere Prioriät steht linkssassoziativ innen F aktoren Faktoren können Bezeichner oder Ausdrücke in Klammern sein G 6 = ({, T, F, }, {a, b, 0, 1, +,, (, )}, P, ) mit P = { T +T, T F T F, F () a b a b 0 1 } G 6 ist äquivalent zu G 6 und eindeutig Theoretische nformatik 3: 12 Kontextfreie Grammatiken
15 indeutigkeit von G 6 P = { T +T, T F T F, F () a b a b 0 1 } Jeder Term muß aus einer Faktorenfolge bestehen Faktorenfolge muß von rechts nach links erzeugt werden Faktoren sind nur Bezeichner oder Ausdrücke in Klammern s gibt nur einen Parsebaum für f 1 f 2... f n Jeder Ausdruck muß aus einer Termfolge bestehen Termefolge muß von rechts nach links erzeugt werden Terme haben keine Ausdrücke als direkte Teile s gibt nur einen Parsebaum für t 1 + t t k + T T T F F F a b c inziger Ableitungsbaum für a b + c Theoretische nformatik 3: 13 Kontextfreie Grammatiken
2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume
2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume Beispiel: Beispiel (Teil 3): Beweis für L(G) L: Alle Strings aus L der Länge 0 und 2 sind auch in L(G). Als Induktionsannahme gehen wir davon aus, dass alle
Theoretische Informatik I
Theoretische Informatik I Einheit 2.4 Grammatiken 1. Arbeitsweise 2. Klassifizierung 3. Beziehung zu Automaten Beschreibungsformen für Sprachen Mathematische Mengennotation Prädikate beschreiben Eigenschaften
Programmiersprachen und Übersetzer
Programmiersprachen und Übersetzer Sommersemester 2010 19. April 2010 Theoretische Grundlagen Problem Wie kann man eine unendliche Menge von (syntaktisch) korrekten Programmen definieren? Lösung Wie auch
Theoretische Informatik 2 (WS 2006/07) Automatentheorie und Formale Sprachen 19
Inhalt 1 inführung 2 Automatentheorie und ormale prachen Grammatiken Reguläre prachen und endliche Automaten Kontextfreie prachen und Kellerautomaten Kontextsensitive und yp 0-prachen 3 Berechenbarkeitstheorie
Formale Sprachen und Grammatiken
Formale Sprachen und Grammatiken Jede Sprache besitzt die Aspekte Semantik (Bedeutung) und Syntax (formaler Aufbau). Die zulässige und korrekte Form der Wörter und Sätze einer Sprache wird durch die Syntax
Theoretische Grundlagen der Informatik
Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 12.01.2012 INSTITUT FÜR THEORETISCHE 0 KIT 12.01.2012 Universität des Dorothea Landes Baden-Württemberg Wagner - Theoretische und Grundlagen der Informatik
7. Formale Sprachen und Grammatiken
7. Formale Sprachen und Grammatiken Computer verwenden zur Verarbeitung von Daten und Informationen künstliche, formale Sprachen (Maschinenspr., Assemblerspachen, Programmierspr., Datenbankspr., Wissensrepräsentationsspr.,...)
Theorie der Informatik
Theorie der Informatik 6. Formale Sprachen und Grammatiken Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 17. März 2014 Einführung Beispiel: Aussagenlogische Formeln Aus dem Logikteil: Definition (Syntax
Kapitel 2: Formale Sprachen Kontextfreie Sprachen. reguläre Grammatiken/Sprachen. kontextfreie Grammatiken/Sprachen
reguläre Grammatiken/prachen Beschreibung für Bezeichner in Programmiersprachen Beschreibung für wild cards in kriptsprachen (/* reguläre Ausdrücke */)?; [a-z]; * kontextfreie Grammatiken/prachen Beschreibung
Grundlagen der Informatik II. Teil I: Formale Modelle der Informatik
Grundlagen der Informatik II Teil I: Formale Modelle der Informatik 1 Einführung GdInfoII 1-2 Ziele/Fragestellungen der Theoretischen Informatik 1. Einführung abstrakter Modelle für informationsverarbeitende
Formale Sprachen, reguläre und kontextfreie Grammatiken
Formale Sprachen, reguläre und kontextfreie Grammatiken Alphabet A: endliche Menge von Zeichen Wort über A: endliche Folge von Zeichen aus A A : volle Sprache über A: Menge der A-Worte formale Sprache
Grammatiken. Einführung
Einführung Beispiel: Die arithmetischen Ausdrücke über der Variablen a und den Operationen + und können wie folgt definiert werden: a, a + a und a a sind arithmetische Ausdrücke Wenn A und B arithmetische
Mathematische Grundlagen der Informatik 2
Zusammenfassung Math2I Mathematische Grundlagen der Informatik 2 Emanuel Duss [email protected] 12. April 2013 1 Zusammenfassung Math2I Mathematische Grundlagen der Informatik 2 Dieses Dokument basiert
1. Formale Sprachen 1.2 Grammatiken formaler Sprachen
1. Formale Sprachen 1.2 Grammatiken formaler Sprachen Die Regeln zur Bildung korrekter Wörter einer Sprache kann man in einer natürlichen Sprache formulieren. Da dies jedoch wieder Mehrdeutigkeiten mit
t r Lineare Codierung von Binärbbäumen (Wörter über dem Alphabet {, }) Beispiel code( ) = code(, t l, t r ) = code(t l ) code(t r )
Definition B : Menge der binären Bäume, rekursiv definiert durch die Regeln: ist ein binärer Baum sind t l, t r binäre Bäume, so ist auch t =, t l, t r ein binärer Baum nur das, was durch die beiden vorigen
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 15: Reguläre Ausdrücke und rechtslineare Grammatiken Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/25 Was kann man mit endlichen
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 8: kontextfreie Grammatiken Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2009/2010 1/37 Überblick Kontextfreie Grammatiken
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 27 29..24 FAKULTÄT FÜR INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Definition
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 4 26..25 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu
Vorlesung Theoretische Informatik
Vorlesung Theoretische Informatik Automaten und Formale Sprachen Hochschule Reutlingen Fakultät für Informatik Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik überarbeitet von F. Laux (Stand: 09.06.2010) Sommersemester
Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie
Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie Def.: Eine Grammatik G=(Σ,V,S,R) besteht aus endlichem Alphabet Σ endlicher Variablenmenge V mit V Σ= Startsymbol SєV endlicher Menge R с (V Σ) + x(v Σ)* von Ableitungsregeln
Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen. Informales Beispiel. Informales Beispiel.
Kontextfreie Kontextfreie Motivation Formale rundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen Bisher hatten wir Automaten, die Wörter akzeptieren Frank Heitmann [email protected]
Formale Sprachen. Der Unterschied zwischen Grammatiken und Sprachen. Rudolf Freund, Marian Kogler
Formale Sprachen Der Unterschied zwischen Grammatiken und Sprachen Rudolf Freund, Marian Kogler Es gibt reguläre Sprachen, die nicht von einer nichtregulären kontextfreien Grammatik erzeugt werden können.
Was ist ein Compiler?
Was ist ein Compiler? Was ist ein Compiler und worum geht es? Wie ist ein Compiler aufgebaut? Warum beschäftigen wir uns mit Compilerbau? Wie ist die Veranstaltung organisiert? Was interessiert Sie besonders?
Wortproblem für kontextfreie Grammatiken
Wortproblem für kontextfreie Grammatiken G kontextfreie Grammatik. w Σ w L(G)? Wortproblem ist primitiv rekursiv entscheidbar. (schlechte obere Schranke!) Kellerautomat der L(G) akzeptiert Ist dieser effizient?
Informatik IV Theoretische Informatik: Formale Sprachen und Automaten, Berechenbarkeit und NP-Vollständigkeit
Informatik IV Theoretische Informatik: Formale Sprachen und Automaten, Berechenbarkeit und NP-Vollständigkeit Sommersemester 2011 Dozent: Prof. Dr. J. Rothe, Prof. Dr. M. Leuschel J. Rothe (HHU Düsseldorf)
WS 2009/10. Diskrete Strukturen
WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910
Grammatiken. Grammatiken sind regelbasierte Kalküle zur Konstruktion von Systemen und Sprachen Überprüfung von Systemen und Sprachen
Grammatiken Grammatiken sind regelbasierte Kalküle zur Konstruktion von Systemen und Sprachen Überprüfung von Systemen und Sprachen Grammatiken eignen sich besonders zur Modellierung beliebig tief geschachtelter,
Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung
Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung Was sind reguläre Sprachen? Eigenschaften regulärer Sprachen Sprachen Begriffe Symbol: unzerlegbare Grundzeichen Alphabet: endliche Menge von Symbolen Zeichenreihe:
Theoretische Informatik I
Theoretische Informatik I Einheit 2.5 Grammatiken 1. Arbeitsweise 2. Klassifizierung 3. Beziehung zu Automaten Beschreibung des Aufbaus von Sprachen Mathematische Mengennotation Beschreibung durch Eigenschaften
Einführung in die Informatik Grammars & Parsers
Einführung in die Informatik Grammars & Parsers Grammatiken, Parsen von Texten Wolfram Burgard Cyrill Stachniss 12.1 Einleitung Wir haben in den vorangehenden Kapiteln meistens vollständige Java- Programme
Lernziele: Ausgleichstechniken für binäre Bäume verstehen und einsetzen können.
6. Bäume Lernziele 6. Bäume Lernziele: Definition und Eigenschaften binärer Bäume kennen, Traversierungsalgorithmen für binäre Bäume implementieren können, die Bedeutung von Suchbäumen für die effiziente
Programmieren I. Formale Sprachen. www.kit.edu. Institut für Angewandte Informatik
Programmieren I Formale Sprachen KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Formale Sprachen: Allgemeines Sprachen werden
Notation um Grammatik G hervorzuheben: Eine kontextfreie Grammatik erzeugt eine kontextfreie Sprache. Informatik I -1- WS 2005/2006
Die Sprache einer Grammatik Definition: Sei G = (V, T, P, S) eine kontextfreie Grammatik. Dann umfasst die Sprache L(G) alle Zeichenketten aus Terminalsymbolen, die sich vom Startsymbol ableiten lassen.
Kapitel 2. Methoden zur Beschreibung von Syntax
1 Kapitel 2 Methoden zur Beschreibung von Syntax Grammatik, die sogar Könige zu kontrollieren weiß... aus Molière, Les Femmes Savantes (1672), 2. Akt 2 Ziele Zwei Standards zur Definition der Syntax von
Binäre Bäume Darstellung und Traversierung
Binäre Bäume Darstellung und Traversierung Name Frank Bollwig Matrikel-Nr. 2770085 E-Mail [email protected] Datum 15. November 2001 0. Vorbemerkungen... 3 1. Terminologie binärer Bäume... 4 2.
Einführung in die Computerlinguistik
Einführung in die Computerlinguistik Syntax WS 2006/2007 Manfred Pinkal Einführung in die Computerlinguistik 2006/2007 M. Pinkal UdS 1 Morphologie und Syntax Gegenstand der Morphologie ist die Struktur
Zusammenfassung. 1 Wir betrachten die folgende Signatur F = {+,,, 0, 1} sodass. 3 Wir betrachten die Gleichungen E. 4 Dann gilt E 1 + x 1
Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LV Einführung in die Theoretische Informatik Woche 7 Harald Zankl Institut für Informatik @ UIBK Wintersemester 2014/2015 1 Wir betrachten die folgende Signatur
Theoretische Grundlagen des Software Engineering
Theoretische Grundlagen des Software Engineering 11: Abstrakte Reduktionssysteme [email protected] Reduktionssysteme Definition: Reduktionssystem Ein Reduktionssystem ist ein Tupel (A, ) Dabei gilt: A
Idee: Wenn wir beim Kopfknoten zwei Referenzen verfolgen können, sind die Teillisten kürzer. kopf Eine Datenstruktur mit Schlüsselwerten 1 bis 10
Binäre Bäume Bäume gehören zu den wichtigsten Datenstrukturen in der Informatik. Sie repräsentieren z.b. die Struktur eines arithmetischen Terms oder die Struktur eines Buchs. Bäume beschreiben Organisationshierarchien
Grammatiken in Prolog
12. Grammatiken in Prolog 12-1 Grammatiken in Prolog Allgemeines: Gedacht zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Dort braucht man kompliziertere Grammatiken als etwa im Compilerbau, andererseits sind die
TheGI 1: Grundlagen und algebraische Strukturen Prof. Dr.-Ing. Uwe Nestmann - 09. Februar 2010. 2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK)
TheGI 1: Grundlagen und algebraische Strukturen Prof. Dr.-Ing. Uwe Nestmann - 09. Februar 2010 2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK) Punktzahl In dieser schriftlichen Leistungskontrolle sind 100 Punkte
Informatik IC2. Balazs Simon 2005.03.26.
Informatik IC2 Balazs Simon 2005.03.26. Inhaltsverzeichnis 1 Reguläre Sprachen 3 1.1 Reguläre Sprachen und endliche Automaten...................... 3 1.2 Determinisieren.....................................
4. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinder, ein linkes und ein rechtes.
Binäre Bäume Definition: Ein binärer Baum T besteht aus einer Menge von Knoten, die durch eine Vater-Kind-Beziehung wie folgt strukturiert ist: 1. Es gibt genau einen hervorgehobenen Knoten r T, die Wurzel
Was bisher geschah: Formale Sprachen
Was isher geschah: Formale Sprachen Alphaet, Wort, Sprache Operationen und Relationen auf Wörtern und Sprachen reguläre Ausdrücke: Syntax, Semantik, Äquivalenz Wortersetzungssysteme Wortersetzungsregeln
Was bisher geschah Wissensrepräsentation und -verarbeitung in Zustandsübergangssystemen Constraint-Systemen Logiken Repräsentation von Mengen
Was bisher geschah Wissensrepräsentation und -verarbeitung in Zustandsübergangssystemen Constraint-Systemen Logiken Repräsentation von Mengen aussagenlogischer Regeln: Wissensbasis (Kontextwissen): Formelmenge,
Kapitel 2: Formale Sprachen Gliederung
Gliederung 0. Einleitung und Grundbegriffe 1. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie 2.1. Chomsky-Grammatiken 2.2. Reguläre Sprachen 2.3. Kontextfreie Sprachen
Kontextfreie Grammatiken. Kontextfreie Grammatiken 1 / 45
Kontextfreie Grammatiken Kontextfreie Grammatiken 1 / 45 Was kann man mit kontextfreien Grammatiken anfangen? Kontextfreie Grammatiken, kurz: werden zur Modellierung von KFGs beliebig tief geschachtelten
Was ist PDF? Portable Document Format, von Adobe Systems entwickelt Multiplattformfähigkeit,
Was ist PDF? Portable Document Format, von Adobe Systems entwickelt Multiplattformfähigkeit, Wie kann ein PDF File angezeigt werden? kann mit Acrobat-Viewern angezeigt werden auf jeder Plattform!! (Unix,
ARBEITSBLATT ZU FORMALEN SPRACHEN
ARBEITSBLATT ZU FORMALEN SPRACHEN Aufgabe 1: Gegeben ist die folgende Formale Sprache L(G) mit G = (T, N, P, S). Die Produktionen lauten ZUWEISUNG ::= name zuweisungsoperator AUSDRUCK semikolon AUSDRUCK
Kapiteltests zum Leitprogramm Binäre Suchbäume
Kapiteltests zum Leitprogramm Binäre Suchbäume Björn Steffen Timur Erdag überarbeitet von Christina Class Binäre Suchbäume Kapiteltests für das ETH-Leitprogramm Adressaten und Institutionen Das Leitprogramm
Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Stephan Schwiebert Sommersemester 2009 Sprachliche Informationsverarbeitung Institut für Linguistik Universität zu Köln Maschinelles Lernen Überwachtes Lernen
Ein Fragment von Pascal
Ein Fragment von Pascal Wir beschreiben einen (allerdings sehr kleinen) Ausschnitt von Pascal durch eine kontextfreie Grammatik. Wir benutzen das Alphabet Σ = {a,..., z, ;, :=, begin, end, while, do} und
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 7
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 7 Tutorium Nr. 16 Philipp Oppermann 16. Dezember 2014 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum
Kontextfreie Grammatiken. Kontextfreie Grammatiken 1 / 48
Kontextfreie Grammatiken Kontextfreie Grammatiken 1 / 48 Was kann man mit kontextfreien Grammatiken anfangen? Kontextfreie Grammatiken, kurz: werden zur Modellierung von KFGs rekursiv definierten baumartigen
4. 4. Algorithmen und Datenstrukturen in deskriptiven Programmiersprachen
Kapitel Kapitel 4 Deskriptive Programmierung SS 2008 4. 4. Algorithmen und Datenstrukturen in in deskriptiven Programmiersprachen Deskriptive Programmierung 1 Sprachverarbeitung in in Prolog Prolog Prolog
Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst)
Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst) Datenstruktur zum Speichern einer endlichen Menge M von Zahlen. Genauer: Binärbaum T mit n := M Knoten Jeder Knoten v von T ist mit einer Zahl m v M markiert.
4. AUSSAGENLOGIK: SYNTAX. Der Unterschied zwischen Objektsprache und Metasprache lässt sich folgendermaßen charakterisieren:
4. AUSSAGENLOGIK: SYNTAX 4.1 Objektsprache und Metasprache 4.2 Gebrauch und Erwähnung 4.3 Metavariablen: Verallgemeinerndes Sprechen über Ausdrücke von AL 4.4 Die Sprache der Aussagenlogik 4.5 Terminologie
Binäre Bäume. 1. Allgemeines. 2. Funktionsweise. 2.1 Eintragen
Binäre Bäume 1. Allgemeines Binäre Bäume werden grundsätzlich verwendet, um Zahlen der Größe nach, oder Wörter dem Alphabet nach zu sortieren. Dem einfacheren Verständnis zu Liebe werde ich mich hier besonders
Automaten und formale Sprachen Klausurvorbereitung
Automaten und formale Sprachen Klausurvorbereitung Rami Swailem Mathematik Naturwissenschaften und Informatik FH-Gießen-Friedberg Inhaltsverzeichnis 1 Definitionen 2 2 Altklausur Jäger 2006 8 1 1 Definitionen
Informatik II Bäume. Beispiele. G. Zachmann Clausthal University, Germany [email protected]. Stammbaum. Stammbaum. Stammbaum
lausthal Beispiele Stammbaum Informatik II. Zachmann lausthal University, ermany [email protected]. Zachmann Informatik - SS 06 Stammbaum Stammbaum / Parse tree, Rekursionsbaum Parse tree, Rekursionsbaum
Compiler, Übersetzer. Allgemeine Erklärung / Definition
Compiler, Übersetzer Allgemeine Erklärung / Definition Ein Übersetzer ist ein Programm, das ein S 1 -Wort den Quelltext in ein S 2 -Wort umwandelt den Zieltext wobei die Semantik erhalten bleibt. Frage:
Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008
1. Aufgabenblatt zur Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008 (Dr. Frank Hoffmann) Lösung von Manuel Jain und Benjamin Bortfeldt Aufgabe 2 Zustandsdiagramme (6 Punkte, wird korrigiert)
Reguläre Sprachen Endliche Automaten
Endliche Automaten (Folie 54, Seite 16 im Skript) Einige Vorteile endlicher deterministischer Automaten: durch Computer schnell simulierbar wenig Speicher benötigt: Tabelle für δ (read-only), aktueller
Informatik I WS 07/08 Tutorium 24
Info I Tutorium 24 Informatik I WS 07/08 Tutorium 24 20.12.07 Bastian Molkenthin E-Mail: [email protected] Web: http://infotut.sunshine2k.de Rückblick Semi-Thue-Systeme Ein Semi-Thue-System besteht
Einführung in. Logische Schaltungen
Einführung in Logische Schaltungen 1/7 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 1. Was sind logische Schaltungen 2. Grundlegende Elemente 3. Weitere Elemente 4. Beispiel einer logischen Schaltung 2. Notation von
Datenstrukturen & Algorithmen
Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Binäre Suchbäume Einführung und Begriffe Binäre Suchbäume 2 Binäre Suchbäume Datenstruktur für dynamische Mengen
Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen
Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen können 1. Nennen Sie fünf wichtige Anwendungsgebiete der Computerlinguistik. 2. Für welches der drei Anwendungsgebiete Maschinelle Übersetzung, Rechtschreibkorrektur
Kapitel 4. Einführung in den Scannergenerator Flex. Einführung in den Scannergenerator Flex Wintersemester 2008/09 1 / 9
Kapitel 4 Einführung in den Scannergenerator Flex Einführung in den Scannergenerator Flex Wintersemester 2008/09 1 / 9 Generatoren für die lexikalische Analyse Scannergeneratoren werden eingesetzt um die
Software-Engineering SS03. Zustandsautomat
Zustandsautomat Definition: Ein endlicher Automat oder Zustandsautomat besteht aus einer endlichen Zahl von internen Konfigurationen - Zustände genannt. Der Zustand eines Systems beinhaltet implizit die
Was bisher geschah Chomsky-Hierarchie für Sprachen: L 0 Menge aller durch (beliebige) Grammatiken beschriebenen Sprachen L 1 Menge aller monotonen
Was bisher geschah Chomsky-Hierarchie für Sprachen: L 0 Menge aller durch (beliebige) Grammatiken beschriebenen Sprachen L 1 Menge aller monotonen (Kontextsensitive) Sprachen L 2 Menge aller kontextfreien
Objektorientierte Programmierung. Kapitel 3: Syntaxdiagramme und Grammatikregeln
Stefan Brass: OOP (Java), 3. Syntaxdiagramme und Grammatikregeln 1/32 Objektorientierte Programmierung Kapitel 3: Syntaxdiagramme und Grammatikregeln Stefan Brass Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Wurzeln als Potenzen mit gebrochenen Exponenten. Vorkurs, Mathematik
Wurzeln als Potenzen mit gebrochenen Exponenten Zur Einstimmung Wir haben die Formel benutzt x m n = x m n nach der eine Exponentialzahl potenziert wird, indem man die Exponenten multipliziert. Dann sollte
Prolog basiert auf Prädikatenlogik
Software-Technologie Software-Systeme sind sehr komplex. Im Idealfall erfolgt die Programmierung problemorientiert, während die notwendige Übertragung in ausführbare Programme automatisch erfolgt. Prolog-Philosophie:
Compiler. Kapitel. Syntaktische Analyse. Kapitel 4. Folie: 1. Syntaktische Analyse. Autor: Aho et al.
Folie: 1 Kapitel 4 Übersicht Übersicht Syntax: Definition 4 syn-tax: the way in which words are put together to form phrases, clauses, or sentences. Webster's Dictionary Die Syntax (griechisch σύνταξις
Theoretische Informatik I
Theoretische Informatik I Rückblick Theoretische Informatik I 1. Mathematische Methoden 2. Reguläre Sprachen 3. Kontextfreie Sprachen Themen der Theoretischen Informatik I & II Mathematische Methodik in
Funktionale Programmierung mit Haskell
Funktionale Programmierung mit Haskell Prof. Dr. Hans J. Schneider Lehrstuhl für Programmiersprachen und Programmiermethodik Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Sommersemester 2011 I. Die
1. Der Begriff Informatik 2. Syntax und Semantik von Programmiersprachen. I.2. I.2. Grundlagen von von Programmiersprachen.
1. Der Begriff Informatik 2. Syntax und Semantik von Programmiersprachen I.2. I.2. Grundlagen von von Programmiersprachen. - 1 - 1. Der Begriff Informatik "Informatik" = Kunstwort aus Information und Mathematik
Formale Systeme, WS 2012/2013 Lösungen zu Übungsblatt 4
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Peter H. Schmitt David Farago, Christoph Scheben, Mattias Ulbrich Formale Systeme, WS 2012/2013 Lösungen zu Übungsblatt
Grundlagen der Programmierung 2. Bäume
Grundlagen der Programmierung 2 Bäume Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 24. Mai 2006 Graphen Graph: Menge von Knoten undzugehörige (gerichtete oder ungerichtete)
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik 3. Endliche Automaten (V) 21.05.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: [email protected] 1 Bis jetzt Determinierte endliche Automaten (DEAs) Indeterminierte
Theoretische Grundlagen des Software Engineering
Theoretische Grundlagen des Software Engineering 7: Einführung Aussagenlogik [email protected] Logisches Schließen 2 gold +1000, 1 per step, Beispiel: Jage den Wumpus Performance measure death 1000 10
RDF und RDF Schema. Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF
RDF und RDF Schema Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF Kirsten Albrecht Roland Illig Probleme des HTML-basierten
1 topologisches Sortieren
Wolfgang Hönig / Andreas Ecke WS 09/0 topologisches Sortieren. Überblick. Solange noch Knoten vorhanden: a) Suche Knoten v, zu dem keine Kante führt (Falls nicht vorhanden keine topologische Sortierung
Übung Theoretische Grundlagen
Übung Theoretische Grundlagen Berechenbarkeit/Entscheidbarkeit Nico Döttling November 26, 2009 INSTITUT FÜR KRYPTOGRAPHIE UND SICHERHEIT KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Laboratory
1 Aussagenlogik und Mengenlehre
1 Aussagenlogik und engenlehre 1.1 engenlehre Definition (Georg Cantor): nter einer enge verstehen wir jede Zusammenfassung von bestimmten wohl unterschiedenen Objekten (m) unserer Anschauung oder unseres
GRAF-SYTECO. Handbuch. Zeichensatzgenerator für AT-Geräte. Erstellt: November 2004. SYsteme TEchnischer COmmunikation
GRAF-SYTECO Handbuch Zeichensatzgenerator für AT-Geräte Dokument: Status: H165A0 Freigegeben Erstellt: November 2004 SYsteme TEchnischer COmmunikation GRAF-SYTECO Gmbh & Co.KG * Kaiserstrasse 18 * D-78609
Einführung in die Theoretische Informatik
Einführung in die Theoretische Informatik Woche 10 Harald Zankl Institut für Informatik @ UIBK Wintersemester 2014/2015 Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LV Satz Sei G = (V, Σ, R, S) eine kontextfreie
3. Grundlagen der Linearen Programmierung
3. Grundlagen der linearen Programmierung Inhalt 3. Grundlagen der Linearen Programmierung Lineares Programm Grafische Lösung linearer Programme Normalform Geometrie linearer Programme Basislösungen Operations
15 Optimales Kodieren
15 Optimales Kodieren Es soll ein optimaler Kodierer C(T ) entworfen werden, welcher eine Information (z.b. Text T ) mit möglichst geringer Bitanzahl eindeutig überträgt. Die Anforderungen an den optimalen
Sei Σ ein endliches Alphabet. Eine Sprache L Σ ist genau dann regulär, wenn sie von einem regulären Ausdruck beschrieben werden kann.
Der Satz von Kleene Wir haben somit Folgendes bewiesen: Der Satz von Kleene Sei Σ ein endliches Alphabet. Eine Sprache L Σ ist genau dann regulär, wenn sie von einem regulären Ausdruck beschrieben werden
Der Aufruf von DM_in_Euro 1.40 sollte die Ausgabe 1.40 DM = 0.51129 Euro ergeben.
Aufgabe 1.30 : Schreibe ein Programm DM_in_Euro.java zur Umrechnung eines DM-Betrags in Euro unter Verwendung einer Konstanten für den Umrechnungsfaktor. Das Programm soll den DM-Betrag als Parameter verarbeiten.
Themenblock 2: Datenmodellierung mit ERM
Themenblock 2: Datenmodellierung mit ERM Übung Modellierung: Im ersten Schritt werden die Informationsobjekte (Entitytypen) der Aufgabenstellung identifiziert. (Siehe Markierung im Text) Danach werden
Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete
Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13 Prof. Dr. Sándor Fekete 4.4 Binäre Suche Aufgabenstellung: Rate eine Zahl zwischen 100 und 114! Algorithmus 4.1 INPUT: OUTPUT:
IT-Basics 2. DI Gerhard Fließ
IT-Basics 2 DI Gerhard Fließ Wer bin ich? DI Gerhard Fließ Telematik Studium an der TU Graz Softwareentwickler XiTrust www.xitrust.com www.tugraz.at Worum geht es? Objektorientierte Programmierung Konzepte
4. Lernen von Entscheidungsbäumen. Klassifikation mit Entscheidungsbäumen. Entscheidungsbaum
4. Lernen von Entscheidungsbäumen Klassifikation mit Entscheidungsbäumen Gegeben sei eine Menge von Objekten, die durch /Wert- Paare beschrieben sind. Jedes Objekt kann einer Klasse zugeordnet werden.
Ohne Fehler geht es nicht Doch wie viele Fehler sind erlaubt?
Ohne Fehler geht es nicht Doch wie viele Fehler sind erlaubt? Behandelte Fragestellungen Was besagt eine Fehlerquote? Welche Bezugsgröße ist geeignet? Welche Fehlerquote ist gerade noch zulässig? Wie stellt
1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage:
Zählen und Zahlbereiche Übungsblatt 1 1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage: Für alle m, n N gilt m + n = n + m. in den Satz umschreiben:
