Seminar über Automatentheorie
|
|
|
- Ferdinand Fried
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Seminar über Automatentheorie Wintersemester 08/09 Das Cross-Section-Theorem und nicht-mehrdeutige Transducer Autor: Johannes Gilger Matrikelnummer: Betreuender Lehrstuhl: Lehrstuhl für Informatik VII RWTH Aachen Betreuer: Frank Radmacher Aachen, 17. März 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 2 Rationale Relationen und rationale Transduktionen 2 3 Rationale Funktionen 5 4 Nicht-mehrdeutige Transduktoren 6 5 Das Cross-Section-Theorem 8 6 Zusammenfassung 11
2 2 2 RATIONALE RELATIONEN UND RATIONALE TRANSDUKTIONEN 1 Einleitung Reguläre Sprachen über endlichen Alphabeten sind im Studium der Informatik allgegenwärtig und werden in diversen Veranstaltungen ausführlich behandelt. Neben Sprachen über einem Alphabet A kann man natürlich auch Relationen über Alphabeten A und B betrachten, also Teilmengen von A B. Dieser Text beschäftigt sich mit rationalen Relationen und verschiedenen Arten und Weisen, diese Relationen darzustellen und zu erkennen. Den Kern dieser Ausarbeitung bildet die Äquivalenz von rationalen Funktionen und nicht-mehrdeutigen Transduktoren. Deshalb wird auf konstruktive Art und Weise gezeigt wie man rationale Funktionen in eine eindeutige Form überführt, die von diesen nicht-mehrdeutigen Transduktoren erkannt werden. Dazu werden rationale Relationen, rationale Transduktionen und rationale Funktionen mit den wichtigsten Definitionen und Sätzen in den Abschnitten 2 und 3 eingeführt. In Abschnitt 4 wird eine bestimmte Art rationaler Transduktionen betrachtet, nämlich jene, die von nichtmehrdeutigen Transduktoren ( unambigious transducers ) erkannt werden. Das Cross- Section-Theorem, welches in Abschnitt 5 vorgestellt wird, und der Satz von Nivat sind die beiden wichtigsten Hilfsmittel für die Konstruktion nicht-mehrdeutiger Transduktoren aus rationalen Funktionen. Dieser Text bezieht sich ausschliesslich auf das Buch Transductions and Context-Free Languages [1] von J. Berstel aus dem Jahr Die Sätze, die auftauchen, sind entweder direkt aus diesem Buch entnommen oder werden dort nur mit Hinweis auf ihre Herkunft erwähnt. 2 Rationale Relationen und rationale Transduktionen In diesem Abschnitt werden rationale Relationen eingeführt und direkt im Anschluss dazu (rationale) Transduktionen und Transduktoren. Definition 2.1 Seien A und B Alphabete. Eine rationale Relation über A und B ist induktiv definiert durch: R ist endlich R ist rational R, S rational R S rational R, S rational R S rational R rational R rational Wie reguläre Sprachen über einem Alphabet Σ unter Vereinigung, Konkatenation und Stern-Operation abgeschlossen sind, gilt dies also auch für rationale Relationen. Dabei ist die Vereinigung zweier rationaler Sprachen R, S die Menge Die Konkatenation ist definiert als R S = {(u, v) (u, v) R (u, v) S}. R S = {(ux, vy) (u, v) R, (x, y) S}
3 3 und die Stern-Operation über R wie gewohnt R = {(u 1 u 2... u n, v 1 v 2... v n ) n N, (u i, v i ) R}. Sind rationale Relationen die statische Auffassung einer Teilmenge von A B, so sind rationale Transduktionen ( Übersetzungen ) das dynamische Äquivalent. Statt Mengen von Tupeln stellt man sich bei Transduktionen die Abbildung von einer Menge A in eine andere Menge P(B ) vor. Definition 2.2 Eine Transduktion T von A nach B ist eine Abbildung von A in die Menge P(B ). Die Definitionsmenge ( domain ) dom(t ) und die Bildmenge ( image ) im(t ) sind definiert als dom(t ) = {x A T (x) } im(t ) = {y B x A : y T (x)}. Der Graph einer Transduktion T ist die Relation R für die gilt R = {(x, y) A B y T (x)}. Der Graph ist also der Rückschluss auf die dahinterliegende Relation. Mit dem Begriff des Graphs einer Transduktion können wir rationale Transduktionen definieren. Definition 2.3 Eine Transduktion T : A P(B ) ist rational gdw. der Graph R von T eine rationale Relation über A und B ist. Im Folgenden werden Transduktoren definiert, das sind Maschinen, die rationale Transduktionen (und damit natürlich auch rationale Relationen) realisieren. Definition 2.4 Ein Transduktor τ = A, B, Q, q, Q +, E besteht aus einem Eingabealphabet A, einem Ausgabealphabet B, einer endlichen Zustandsmenge Q, dem Startzustand q Q, einer Menge aus Endzuständen Q + Q und einer endlichen Menge E Q A B Q von Transitionen. Ein Transduktor τ akzeptiert ein Paar (u, v) gdw. ein Pfad in Q von q nach q Q + mit Kanten in der Transititonsrelation E existiert, der gemäß (u, v) beschriftet ist. Wie schon in der Einleitung angedeutet, kann man sich diese Automaten analog zu bekannten endlichen Automaten über Wörtern vorstellen, mit dem Unterschied, dass die Transitionen auf Paaren von Wörtern arbeiten. Anschaulich gemacht wird dies in Abbildung 1. Beispiel 2.5 Sei R 1 = {(a n, b n ) n gerade} {(a n, c n ) n ungerade}. Der Transduktor in Abbildung 1 erkennt R 1. Analog zu der Äquivalenz von endlichen Automaten und regulären Sprachen lässt sich zeigen, dass rationale Relationen zu Transduktoren äquivalent sind. Auf die Ausführung des Beweises wird hier verzichtet.
4 4 2 RATIONALE RELATIONEN UND RATIONALE TRANSDUKTIONEN 0 a/c 1 2 a/c 3 4 a/c Abbildung 1: Der Transduktor über die Sprache R 1 Satz 2.6 (Elgot, Mezei) [3] Eine Transduktion T wird durch einen Transduktor realisiert gdw. der Graph R von T eine rationale Relation ist. Die im nächsten Satz verwendeten Arten von Homorphismen über Alphabeten müssen hier noch kurz definiert werden. Definition 2.7 Seien A, B Alphabete und α : A B ein Homomorpismus. Dann nennt man α alphabetisch, falls α(a) B {ε}, und strikt alphabetisch, falls α(a) B. Die Abbildung α ist eine Projektion, falls B A und α(b) = b für b B und α(a) = ε für a A \ B. Eine Substitution A B ist eine Abbildung σ : A P(B ) mit σ(ε) = ε und σ(uv) = σ(u)σ(v). Man nennt α eine Substitution, falls α eine Abbildung α : A P(B ) ist. Der folgende Satz charakterisiert rationale Transduktionen durch die Darstellbarkeit durch eine reguläre Sprache und zwei Homomorphismen. Er wird später gebraucht um die Äquivalenz rationaler Funktionen und nicht-mehrdeutiger Transduktoren zu beweisen. Satz 2.8 (Nivat) [4] Seien A und B Alphabete. Die folgenden Aussagen sind äquivalent: (1) T : A P(B ) ist eine rationale Transduktion mit T (ε) = oder T (ε) = ε (2) Es gibt ein Alphabet C, einen strikt alphabetischen Homomorphismus α : C A, eine Substitution β : C P(B ) und eine reguläre Sprache K C so dass gilt: T (x) = β(a 1 (x) K) (x A ) Beweisidee. An dieser Stelle soll nur informell gezeigt werden, wie man zu einer gegebenen rationalen Transduktion T das Alphabet C, die reguläre Sprache K und die Abbildungen α und β gewinnen kann.
5 5 Zunächst muss dazu die rationale Transduktion T durch einen Transduktor τ, der sie realisiert, dargestellt werden. Als Alphabet C wird jetzt die Menge der Transitionsrelationen von τ gewählt. Die reguläre Sprache K C ist die Menge der Transitionsfolgen aller akzeptierender Läufe von τ. Für jede Transition (p, u/v, q) in τ werden die Abbildungen α und β wie folgt definiert: α(p, u/v, q) = u β(p, u/v, q) = v. Die Bedingung, dass α ein strikt alphabetischer Homomorphismus ist, kann immer erfüllt werden, da sich jeder Transduktor in eine äquivalente Form überführen lässt, so dass für jede Transition (p, u/v, q) gilt, dass u A ein einzelner Buchstabe ist. Zur Rückrichtung sei gesagt, dass sie sich aus diversen Abschlusseigenschaften rationaler Transduktionen ergibt. Diese Konstruktion kann anschaulich anhand Beispiel 5.3 nachvollzogen werden. Da reguläre Sprachen unter Homomorphismen, inversen Homomorphismen und Schnitt abgeschlossen sind, können wir folgendes Korollar gewinnen, welches wir später benutzen werden. Korollar 2.9 Eine rationale Transduktion erhält Regularität. Transduktion T gilt also: X regulär T (X) regulär. Für jede rationale 3 Rationale Funktionen Rationale Funktionen, also rationale Transduktionen die (partielle) Funktionen realisieren, besitzen einige Eigenschaften, die sie für uns interessant machen. So ist z.b. das Inklusionsproblem für rationale Funktionen entscheidbar, also für gegebene rationale Funktionen α, β ist es entscheidbar, ob α β. Durch die Entscheidbarkeit der Inklusion wird natürlich auch das Äquivalenzproblem entscheidbar, denn α = β α β β α. Beide Probleme sind für rationale Relationen i.a. unentscheidbar. Rationale Funktionen können außerdem in einer eindeutigen Art dargestellt werden. Dazu werden in den folgenden Abschnitten das Cross-Section-Theorem und das Konzept der nicht-mehrdeutigen Transduktoren vorgestellt, mit denen eindeutige Darstellungen rationaler Funktionen konstruiert werden können. Definition 3.1 Eine rationale (partielle) Funktion α : A P(B ) ist eine rationale Transduktion, so dass α(w) 1 für alle w A. Wir sprechen dann von einer rationalen Funktion α : A B, da die Bildmenge nur aus Mengen der Mächtigkeit 1 besteht.
6 6 4 NICHT-MEHRDEUTIGE TRANSDUKTOREN Beispiel 3.2 (Berstel) [1] Sei α : {a} {b, c} eine Funktion gegeben durch: { b α(a n n, falls n gerade ) := c n, falls n ungerade Offensichtlich ist α eine Funktion. Dass α auch eine rationale Transduktion ist, kann man sich durch Konstruktion eines geeigneten Transduktors, der α erkennt, verdeutlichen. Der Transduktor der α realisiert ist in Abbildung 1 dargestellt. Hat man statt einer Funktion einen Transduktor gegeben, so ist man sich der Rationalität der Transduktion bewusst und muss nur noch untersuchen, ob die realisierte Transduktion auch eine (partielle) Funktion ist. Ein weiteres Beispiel für eine rationale Funktion ist in Abbildung 4(a) gegeben. An diesem Beispiel kann man auch gut sehen, dass, obwohl es mehrere verschiedene Läufe für jeweils ein Eingabewort gibt, trotzdem eine rationale Funktion realisiert wird. Die Entscheidbarkeit der Frage, ob die durch einen Transduktor realisierte Transduktion auch eine (partielle) Funktion ist, wurde von Schützenberger gezeigt [5]. 4 Nicht-mehrdeutige Transduktoren In diesem Abschnitt soll eine besondere Darstellung rationaler Funktionen vorgestellt werden. Das Konzept, das wir dazu benutzen, ist das eines nicht-mehrdeutigen Transduktors. Das Cross-Section-Theorem aus dem nächsten Abschnitt und der Satz von Nivat werden benutzt um nicht-mehrdeutige Transduktoren aus rationalen Transduktoren zu gewinnen. Die Transduktoren in diesem Abschnitt besitzen folgende Eigenschaften: E Q A B Q (1) (p, a, z, q), (p, a, z, q) E = z = z (2) Definition 4.1 Ein Transduktor τ ist nicht-mehrdeutig ( unambigious ), falls für jedes Wort x A höchstens ein akzeptierender Lauf von τ auf x existiert. Dabei muss beachtet werden dass sich die Mehrdeutigkeit nicht aus den Eigenschaften (1) und (2) ergibt. So gibt es Automaten, die (1) und (2) erfüllen, aber trotzdem mehrdeutig sind (siehe z.b. Abbildung 4(a)). Außerdem gibt es rationale Transduktoren, die zwar rationale Funktionen realisieren, aber dennoch keine nicht-mehrdeutigen Transduktoren sind. Solche Transduktoren können mithilfe des Cross-Section-Theorems und des Satzes von Nivat in eine Form überführt werden, die den Eigenschaften eines nicht-mehrdeutigen Transduktors entspricht und (1) und (2) erfüllen. Satz 4.2 (Eilenberg) Sei f : A B eine rationale Funktion. Dann gibt es einen nicht-mehrdeutigen Transduktor τ der f realisiert. Der Transduktor τ erfüllt zudem die Eigenschaften (1) und (2).
7 7 Beweis. Nach dem Satz von Nivat gibt es ein Alphabet C, einen strikt alphabetischen Homomorphismus α : C A, eine Substitution σ : C B und eine reguläre Sprache K C, so dass gilt: f(x) = σ(α 1 (x) K) x A Da wir annehmen können, dass C minimal ist, d.h. jeder Buchstabe c C mindestens ein Vorkommen in einem Wort aus α 1 (A ) K hat, und f eine partielle Funktion ist, ist σ ein Homomorphismus. Da dom(τ) = α(k), gibt es nach dem Cross-Section-Theorem (welches in Abschnitt 5 eingeführt wird) eine reguläre Sprache R K, die von α bijektiv nach dom(t ) abbgebildet wird. Sei A = Q, C, δ, q, Q + ein endlicher Automat, der R erkennt, und sei τ = A, B, Q, q, Q +, E ein Transduktor mit E = {(q, α(c), σ(c), δ(q, c)) q Q, c C} Der Transduktor τ erfüllt die Eigenschaft (1), da α strikt alphabetisch ist, d.h. α(c) A für c C. Eigenschaft (2) wird erfüllt, da σ(c) ein Homomorphismus ist, und somit für jedes c C nur ein Ausgabewort σ(c) existiert, und es, da α strikt alphabetisch ist, kein anderes c C mit c c gibt, so dass α(c ) = α(c). Um zu zeigen, dass τ nicht-mehrdeutig ist, betrachte die Pfade e = (q, u 1, v 1, q 1 ) (q n 1, u n, v n, q) e = (q, u 1, v 1, q 1) (q m 1, u m, v m, q ) und sei c i, c j C so dass α(c i) = u i (1 i n), α(c j ) = u j (1 j m). Sei das Eingabewort für e und e gleich, also x = α(z) = α(z ) mit z = c 1 c n, z = c 1 c m. Da z, z R und α injektiv auf R ist, folgt dass z = z und e = e. Damit wurde gezeigt dass T nicht-mehrdeutig ist. Dass der Umkehrschluss auch gilt, also nicht-mehrdeutige Transduktoren immer (und ausschliesslich) rationale Funktionen realisieren, soll im Folgenden gezeigt werden. Folgerung 4.3 Rationale Funktionen realisieren genau die Relationen, die durch nicht-mehrdeutige Transduktoren erkannt werden. Beweis. Da eine Richtung schon durch den vorherigen Satz gezeigt und bewiesen wurde, müssen wir uns nur noch die Rückrichtung klarmachen. Ein nicht-mehrdeutiger Transduktor τ realisiert eine (partielle) Funktion, da nach der Definition von nicht-mehrdeutigen Transduktoren jedes Eingabewort x A die Eingabe für höchstens einen akzeptierenden Pfad e in τ ist, und damit auch höchstens ein Wort y B ausgegeben werden kann. Also steht folglich jedes x A mit höchstens einem Wort y B in Relation. Die Rationalität der Funktion ergibt sich aus der Existenz des Transduktors τ, der die Funktion realisiert.
8 8 5 DAS CROSS-SECTION-THEOREM 5 Das Cross-Section-Theorem Nun soll noch eine Methode gezeigt werden, um spezielle Darstellungen rationaler Funktionen zu konstruieren. Wie im letzten Abschnitt mit Satz 4.2 gezeigt wurde, lässt sich mit dem Satz von Nivat (bei injektivem α) direkt und einfach ein nichtmehrdeutiger Transduktor aus einer rationalen Funktion gewinnen. Für nicht-injektive Homomorphismen α kann der entsprechende Transduktor mehrere akzeptierende Läufe für ein Eingabewort besitzen. Das Cross-Section-Theorem eliminiert diese überflüssigen Pfade. Satz 5.1 (Cross-Section Theorem nach Eilenberg)[2] Sei α : A B ein Homomorphismus. Für jede reguläre Sprache X A gibt es eine reguläre Sprache Y X, so dass α die Menge Y bijektiv auf die Menge α(x) abbildet. Sei Z = α(x). Dann gibt es (laut Cross-Section-Theorem) in jeder Klasse X α 1 (z), (z Z) genau ein Wort u z, so dass die Sprache Y = {u z z Z} regulär ist. Im Folgenden soll ein Weg gezeigt werden, wie eine solche Sprache Y (auch Cross- Section von α auf X genannt) konstruiert werden kann. Um den Beweis zu führen muss die Abbildung α in mehrere Homomorphismen faktorisiert werden. Deshalb müssen wir erst sicher gehen, dass zu gegebenen Homomorphismen α : A B und β : B C, für die der Satz gilt, für die Verknüpfung β α ebenfalls die Aussage gilt. Sei also X A regulär und sei Y eine reguläre Cross-Section von α auf X. Definiere Z = α(x) = α(y ), und sei T B eine reguläre Cross-Section von β auf Z. Definiere U = Y α 1 (T ). Dann ist U regulär, α ist injektiv auf U und α(u) = T. Weil β injektiv auf T ist, folgt dass β α injektiv auf U ist. Ausserdem gilt β α(u) = β(t ) = β(z) = β α(x). Daher ist U eine Cross-Section von β α auf X. Beweis (von Satz 5.1). Falls die Abbildung α injektiv ist, dann ist der Beweis trivial, da man einfach Y = X wählen kann. Ansonsten muss man nur alphabetische Homomorphismen betrachten, da wir jeden Homomorphismus α : A B in Homomorphismen β γ faktorisieren können, so dass γ : A C injektiv und β : C B alphabetisch ist. Einen alphabetischen Homomorphismus kann man wiederum in Kompositionen von Projektionen und strikt alphabetischen Homomorphismen zerlegen, so dass wir nur diese zwei Fälle behandeln müssen: A = {a 1,, a n }, B = {a 1,, a n 1 } (n 2) α(a i ) = a i, i = 1,, n 1 α(a n ) = a n 1 α(a n ) = ε (falls α ein strikt alphabetischer Homorphismus) oder (falls α eine Projektion)
9 9 Man benutzt die lexikografische Ordnung auf A, was für Wörter u, v A bedeutet: u < v gdw. v = uw, mit w ε oder u = xa i y, v = xa j y, mit i < j Dann braucht man eine Transduktion T : A A : und die schon erwähnte Menge Y als T (u) = {v v > u und α(v) = α(u)} Y = X \ T (X). Anschaulich gesprochen bedeutet das, dass man für jedes u X das kleinste Element (ausgehend von der lexikografischen Ordnung) aus α 1 α(u) A auswählt und diese der Menge Y hinzufügt. Um zu zeigen, dass Y regulär ist, genügt es, die Rationalität der Transduktion T zu zeigen. Dann ergibt sich nach Korollar 2.9 die Regulärität von Y. Wie schon zuvor erwähnt, wird dies durch Konstruktion eines entsprechenden Transduktors erreicht. Falls α(a n ) = a n 1 dann konstruieren wir einen Transduktor wie in Abbildung 2(a) mit V = {a i /a i i = 1,..., n 1}. Im anderen Fall, also α(a n ) = ε, wird der Transduktor wie in Abbildung 2(b) konstruiert. ε/a n a n 1 /a n a n 1/a n a n /a n 1 ε/a n V a n /ε V V V ε/a n V 2(a) Transducer τ für α(a n) = a n 1 2(b) Transducer τ für α(a n) = ε Ein einfaches Beispiel zur Bildung einer Cross-Section ist das folgende. Beispiel 5.2 Sei A = {a, b} und α : A a der Homomorphismus der durch α(a) = α(b) = a definiert ist. Sei X = (aba + ba ) A durch den endlichen Automaten in Abbildung 3(a) gegeben. Sei eine lexikografische Ordnung auf A durch a < b gegeben. Die im Beweis erwähnte Transduktion T wird auf X angewandt, so dass gilt T (X) = ba +. Dann ist die Cross-Section von α auf X gegeben durch Y = X \ T (X) = aba + b, welche durch den Automaten in Abbildung 3(b) erkannt wird.
10 10 5 DAS CROSS-SECTION-THEOREM a 2 b a 2 b 1 b 3 a 1 b 3 a 4 3(a) Die Sprache X A 3(b) Die Cross-Section Y von X auf α Während dieses Beispiel zwar übersichtlich die Konstruktion einer Cross-Section demonstriert, so ist es jedoch im Kontext dieser Ausarbeitung nicht alleinig ausreichend, da die Abbildung α bereits ein strikt alphabetischer Homomorphismus ist und die Konstruktion aus Satz 2.8 nicht benutzt wird. Ein anderes Beispiel soll deshalb den Nutzen des Cross-Section-Theorems verdeutlichen, in dem zu gegebenem mehrdeutigen Transduktor, der eine rationale Funktion realisiert, ein äquivalenter nicht-mehrdeutiger Transduktor konstruiert wird (a) Mehrdeutiger Transduktor (b) Nicht-mehrdeutiger Transduktor Beispiel 5.3 (Berstel) [1] Sei der mehrdeutige Transduktor in Abbildung 4(a) gegeben. Die Konstruktion geschieht gemäß der Darstellung rationaler Transduktion wie im Satz 2.8. Man wähle also die Transitionen als Alphabet C = {(), ( 2 ), ( 3 ), ( 4 )} und als Homomorphismus α die Abbildung, die alle Buchstaben auf a abbildet. Wir bilden eine geeignete Cross-Section. Der Übersichtlichkeit halber stellen wir C als C = {a, b, c, d} dar. Die Substitution β lässt sich dann beschreiben durch: β(a) = b, β(b) = b 2, β(c) = b 3, β(d) = b 4. Es ist X = [(bdb + bc + cb)a] C
11 11 unsere reguläre Sprache, von der wir die Cross-Section bilden möchten. Wie im Beweis von Satz 5.1 angedeutet faktorisieren wir α in Abbildungen α 3 α 2 α 1 = α: C α 1 {a, b, c} α 2 {a, b} α 3 a mit α 1 (d) = c, α 2 (c) = b, α 3 (b) = a und den anderen Buchstaben unverändert. Also sind α 1, α 2, α 3 strikt alphabetisch. Zuerst bilden wir X 1 = α 1 (X) = [(bcb + bc + cb)a], wobei α 1 injektiv auf X ist. Somit ist X bereits eine reguläre Cross-Section von α 1 auf X. Als nächstes X 2 = α 2 (X 1 ) = [(b 3 + b 2 )a]. Es gilt b < c und X 1 = X 1 \ T (X 1 ) = [(bcb + bc)a] X 1 ist eine reguläre Cross-Section von α 2 auf X 1. Nun X 3 = α 2 (X 2 ) = [a 4 + a 3 ]. Da a < b gilt, gibt uns die im Beweis verwendete Konstruktion X 2 = X 2 \ T (X 2 ) = (b 2 a) (ε + b 3 a + (b 3 a) 2 ) als reguläre Cross-Section von α 3 auf X 2. Durch Einsetzen erhalten wir X 1 = X 1 α 1 2 (X 2) = (bca) (ε + bcba + (bcba) 2 ) als reguläre Cross-Section von α 3 α 2 auf X 1. Letzendlich erhalten wir Y = X α 1 1 (A 1) = (bca) (ε + bdba + (bdba) 2 ) als reguläre Cross-Section von α auf X und damit auch (ausgedrückt mit unserem ursprünglichen Alphabet) Y = [()( 3 )( 2 )] ( ε/ε + ()( 4 )()( 2 ) + [()( 4 )()( 2 )] 2). Der sprachäquivalente nicht-mehrdeutige Transduktor ist in Abbildung 4(b) dargestellt. 6 Zusammenfassung Wir haben in dieser Ausarbeitung den Begriff der rationalen Relationen kennengelernt. Dazu äquivalent wurden rationale Transduktionen und Transduktoren eingeführt. Mithilfe rationaler Transduktionen waren wir in der Lage, rationale Funktionen als besondere Arten rationaler Relationen zu definieren, aus der Motivation heraus, dass bestimmte Entscheidungsprobleme für rationale Funktionen lösbar werden. Im Kapitel über nicht-mehrdeutige Transduktoren haben wir dann gesehen und bewiesen, dass sich ein Transduktor der eine rationale Funktion realisiert, immer in einer eindeutigen Form darstellen lässt. Das Cross-Section-Theorem und der Satz von Nivat waren Hilfsmittel um diese eindeutige Darstellung einer rationalen Funktion zu gewinnen.
12 12 LITERATUR Literatur [1] J. Berstel. Transductions and Context-Free Languages. Teubner Verlag, [2] S. Eilenberg. Automata, Languages, and Machines, vol. A. Academic Press, New York, [3] C.C. Elgot and J.E. Mezei. On Finite Relations Defined by Generalized Automata. IBM Journal of Research and Development, 9:47 68, [4] M. Nivat. Transductions des langages de Chomsky. Ann. Inst. Fourier, 18(1): , [5] M.P. Schützenberger. Sur les relations rationnelles. In Proceedings of the 2nd GI Conference on Automata Theory and Formal Languages, pages Springer- Verlag London, UK, 1975.
Automaten und Coinduktion
Philipps-Univestität Marburg Fachbereich Mathematik und Informatik Seminar: Konzepte von Programmiersprachen Abgabedatum 02.12.03 Betreuer: Prof. Dr. H. P. Gumm Referentin: Olga Andriyenko Automaten und
Theorie der Informatik
Theorie der Informatik 8. Reguläre Sprachen II Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 24. März 24 Pumping Lemma Pumping Lemma: Motivation Man kann zeigen, dass eine Sprache regulär ist, indem man
Definition (Reguläre Ausdrücke) Sei Σ ein Alphabet, dann gilt: (ii) ε ist ein regulärer Ausdruck über Σ.
Reguläre Ausdrücke Definition (Reguläre Ausdrücke) Sei Σ ein Alphabet, dann gilt: (i) ist ein regulärer Ausdruck über Σ. (ii) ε ist ein regulärer Ausdruck über Σ. (iii) Für jedes a Σ ist a ein regulärer
Frank Heitmann 2/47. 1 Ein PDA beginnt im Startzustand z 0 und mit im Keller. 2 Ist der Automat
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Über reguläre Sprachen hinaus und (Teil 2) Frank Heitmann [email protected] 21. April 2015 Der Kellerautomat - Formal Definition (Kellerautomat
c) {abcde, abcfg, bcade, bcafg} d) {ade, afg, bcde, bcfg} c) {abcabc} d) {abcbc, abc, a} c) {aa, ab, ba, bb} d) {{aa}, {ab}, {ba}, {bb}}
2 Endliche Automaten Fragen 1. Was ergibt sich bei {a, bc} {de, fg}? a) {abc, defg} b) {abcde, abcfg} c) {abcde, abcfg, bcade, bcafg} d) {ade, afg, bcde, bcfg} 2. Was ergibt sich bei {abc, a} {bc, λ}?
Operationen auf endlichen Automaten und Transduktoren
Operationen auf endlichen Automaten und Transduktoren Kursfolien Karin Haenelt 1 Notationskonventionen L reguläre Sprache A endlicher Automat DEA deterministischer endlicher Automat NEA nichtdeterministischer
Konstruktion der reellen Zahlen
Konstruktion der reellen Zahlen Zur Wiederholung: Eine Menge K (mit mindestens zwei Elementen) heißt Körper, wenn für beliebige Elemente x, y K eindeutig eine Summe x+y K und ein Produkt x y K definiert
1 Σ endliches Terminalalphabet, 2 V endliche Menge von Variablen (mit V Σ = ), 3 P (V (Σ ΣV )) {(S, ε)} endliche Menge von Regeln,
Theorie der Informatik 8. März 25 8. Reguläre Sprachen I Theorie der Informatik 8. Reguläre Sprachen I 8. Reguläre Grammatiken Malte Helmert Gabriele Röger 8.2 DFAs Universität Basel 8. März 25 8.3 NFAs
Einführung in die Theoretische Informatik
Einführung in die Theoretische Informatik Johannes Köbler Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin WS 2011/12 Deterministische Kellerautomaten Von besonderem Interesse sind kontextfreie Sprachen,
Abschluss unter Operationen
Abschluss unter Operationen Definition Definition: Es seien L eine Menge von Sprachen und τ eine n-stellige Operation, die über Sprachen definiert ist. Dann heißt L abgeschlossen unter τ, wenn für beliebige
Theoretische Grundlagen der Informatik
Theoretische Grundlagen der Informatik 0 KIT 10.11.2011 Universität des Dorothea Landes Baden-Württemberg Wagner - Theoretische und Grundlagen der Informatik nationales Forschungszentrum Vorlesung in am
Kapitel 2: Formale Sprachen Gliederung
Gliederung. Einleitung und Grundbegriffe. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie 2.. Chomsky-Grammatiken 2.2. Reguläre Sprachen Reguläre Grammatiken, ND-Automaten
2. Übungsblatt 6.0 VU Theoretische Informatik und Logik
2. Übungsblatt 6.0 VU Theoretische Informatik und Logik 25. September 2013 Aufgabe 1 Geben Sie jeweils eine kontextfreie Grammatik an, welche die folgenden Sprachen erzeugt, sowie einen Ableitungsbaum
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik Wintersemester 2007 / 2008 Prof. Dr. Heribert Vollmer Institut für Theoretische Informatik 29.10.2007 Reguläre Sprachen Ein (deterministischer) endlicher Automat
Formale Sprachen und endliche Automaten
Formale Sprachen und endliche Automaten Formale Sprachen Definition: 1 (Alphabet) Ein Alphabet Σ ist eine endliche, nichtleere Menge von Zeichen oder Symbolen. Ein Wort über dem Alphabet Σ ist eine endliche
Automaten und Formale Sprachen ε-automaten und Minimierung
Automaten und Formale Sprachen ε-automaten und Minimierung Ralf Möller Hamburg Univ. of Technology Literatur Gottfried Vossen, Kurt-Ulrich Witt: Grundkurs Theoretische Informatik, Vieweg Verlag 2 Danksagung
Ein deterministischer endlicher Automat (DFA) kann als 5-Touple dargestellt werden:
Sprachen und Automaten 1 Deterministische endliche Automaten (DFA) Ein deterministischer endlicher Automat (DFA) kann als 5-Touple dargestellt werden: M = (Z,3,*,qo,E) Z = Die Menge der Zustände 3 = Eingabealphabet
Einführung in die Theoretische Informatik
Technische Universität München Fakultät für Informatik Prof. Tobias Nipkow, Ph.D. Dr. Werner Meixner, Dr. Alexander Krauss Sommersemester 2 Lösungsblatt 3. April 2 Einführung in die Theoretische Informatik
Formale Systeme. Büchi-Automaten. Prof. Dr. Bernhard Beckert WS 2009/2010 KIT INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK
Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert WS 2009/2010 KIT INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK KIT University of the State of Baden-Württemberg and National Large-scale Research Center of the Helmholtz
Formale Sprachen. Script, Kapitel 4. Grammatiken
Formale Sprachen Grammatiken Script, Kapitel 4 erzeugen Sprachen eingeführt von Chomsky zur Beschreibung natürlicher Sprache bedeutend für die Syntaxdefinition und -analyse von Programmiersprachen Automaten
Falls H die Eingabe verwirft, so wissen wir, dass M bei Eingabe w nicht hält. M hält im verwerfenden Haltezustand. Beweis:
1 Unentscheidbarkeit 2 Grundlagen der Theoretischen Informatik Till Mossakowski Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Wintersemester 2014/15 #include char *s="include
Hoffmann (HAW Hamburg) Automatentheorie und formale Sprachen
Hoffmann (HAW Hamburg) Automatentheorie und formale Sprachen 18.4. 2012 176 Automatentheorie und formale Sprachen VL 5 Reguläre und nichtreguläre Sprachen Kathrin Hoffmann 18. Aptil 2012 Hoffmann (HAW
11.1 Kontextsensitive und allgemeine Grammatiken
Theorie der Informatik 7. April 2014 11. Kontextsensitive und Typ-0-Sprachen Theorie der Informatik 11. Kontextsensitive und Typ-0-Sprachen 11.1 Kontextsensitive und allgemeine Grammatiken Malte Helmert
Theoretische Informatik. Grammatiken. Grammatiken. Grammatiken. Rainer Schrader. 9. Juli 2009
Theoretische Informatik Rainer Schrader Institut für Informatik 9. Juli 2009 1 / 41 2 / 41 Gliederung die Chomsky-Hierarchie Typ 0- Typ 3- Typ 1- Die Programmierung eines Rechners in einer höheren Programmiersprache
Hauptklausur zur Vorlesung Theoretische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2011/2012
Institut für Theoretische Informatik Lehrstuhl Prof. Dr. D. Wagner Hauptklausur zur Vorlesung Theoretische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2011/2012 Hier Aufkleber mit Name und Matrikelnr. anbringen
Worterkennung in Texten speziell im Compilerbau 14. April Frank Heitmann 2/65
Grenzen regulärer Sprachen? Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 4 Über reguläre Sprachen hinaus und Frank Heitmann [email protected] Wir haben mittlerweile einiges kennengelernt,
(Prüfungs-)Aufgaben zu formale Sprachen
(Prüfungs-)Aufgaben zu formale Sprachen (siehe auch bei den Aufgaben zu endlichen Automaten) 1) Eine Grammatik G sei gegeben durch: N = {S, A}, T = {a, b, c, d}, P = { (S, Sa), (S, ba), (A, ba), (A, c),
Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008
2. Aufgabenblatt zur Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008 (Dr. Frank Hoffmann) Lösung von Manuel Jain und Benjamin Bortfeldt Aufgabe 1 Einelementiges Alphabet (4 Punkte) (a) Geben
Grundlagen der Theoretischen Informatik Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben
Dieses Dokument soll mehr dazu dienen, Beispiele für die formal korrekt mathematische Bearbeitung von Aufgaben zu liefern, als konkrete Hinweise auf typische Klausuraufgaben zu liefern. Die hier gezeigten
Formale Sprachen und Automaten
Avant Propos Formale Sprachen und Automaten Sie [die Theorie der formalen Sprachen] ist ein Musterbeispiel einer informatischen Theorie, weil es ihr gelingt, einen großen Bestand an Einsichten und Zusammenhängen
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
Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 9. Januar Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/23
1/23 Formale Methoden 1 Gerhard Jäger [email protected] Uni Bielefeld, WS 2007/2008 9. Januar 2008 2/23 Automaten (informell) gedachte Maschine/abstraktes Modell einer Maschine verhält sich
Topologische Aspekte: Eine kurze Zusammenfassung
Kapitel 1 Topologische Aspekte: Eine kurze Zusammenfassung Wer das erste Knopfloch verfehlt, kommt mit dem Zuknöpfen nicht zu Rande J. W. Goethe In diesem Kapitel bringen wir die Begriffe Umgebung, Konvergenz,
Reguläre Sprachen und endliche Automaten
Reguläre Sprachen und endliche Automaten 1 Motivation: Syntaxüberprüfung Definition: Fließkommazahlen in Java A floating-point literal has the following parts: a whole-number part, a decimal point (represented
Skript und Übungen Teil II
Vorkurs Mathematik Herbst 2009 M. Carl E. Bönecke Skript und Übungen Teil II Das erste Semester wiederholt die Schulmathematik in einer neuen axiomatischen Sprache; es ähnelt damit dem nachträglichen Erlernen
Grundlagen der Theoretischen Informatik
1 Grundlagen der Theoretischen Informatik Till Mossakowski Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Wintersemester 2014/15 2 Kontextfreie Grammatiken Definition: Eine Grammatik G
äußere Klammern können entfallen, ebenso solche, die wegen Assoziativität von + und Konkatenation nicht notwendig sind:
3. Reguläre Sprachen Bisher wurden Automaten behandelt und Äquivalenzen zwischen den verschiedenen Automaten gezeigt. DEAs erkennen formale Sprachen. Gibt es formale Sprachen, die nicht erkannt werden?
Berechenbarkeit und Komplexität: Rekursive Aufzählbarkeit und die Technik der Reduktion
Berechenbarkeit und Komplexität: Rekursive Aufzählbarkeit und die Technik der Reduktion Prof. Dr. Berthold Vöcking Lehrstuhl Informatik 1 Algorithmen und Komplexität 26. November 2007 Semi-Entscheidbarkeit
Das Postsche Korrespondenzproblem
Das Postsche Korrespondenzproblem Eine Instanz des PKP ist eine Liste von Paaren aus Σ Σ : (v 1, w 1 ),..., (v n, w n ) Eine Lösung ist eine Folge i 1,..., i k von Indizes 1 i j n mit v i1... v ik = w
Kapitel: Die Chomsky Hierarchie. Die Chomsky Hierarchie 1 / 14
Kapitel: Die Chomsky Hierarchie Die Chomsky Hierarchie 1 / 14 Allgemeine Grammatiken Definition Eine Grammatik G = (Σ, V, S, P) besteht aus: einem endlichen Alphabet Σ, einer endlichen Menge V von Variablen
Ausgewählte unentscheidbare Sprachen
Proseminar Theoretische Informatik 15.12.15 Ausgewählte unentscheidbare Sprachen Marian Sigler, Jakob Köhler Wolfgang Mulzer 1 Entscheidbarkeit und Semi-Entscheidbarkeit Definition 1: L ist entscheidbar
Abschluss gegen Substitution. Wiederholung. Beispiel. Abschluss gegen Substitution
Wiederholung Beschreibungsformen für reguläre Sprachen: DFAs NFAs Reguläre Ausdrücke:, {ε}, {a}, und deren Verknüpfung mit + (Vereinigung), (Konkatenation) und * (kleenescher Abschluss) Abschluss gegen
Satz von Kleene. (Stephen C. Kleene, ) Wiebke Petersen Einführung CL 2
Satz von Kleene (Stephen C. Kleene, 1909-1994) Jede Sprache, die von einem deterministischen endlichen Automaten akzeptiert wird ist regulär und jede reguläre Sprache wird von einem deterministischen endlichen
Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen
Topologische Grundbegriffe I Vortrag zum Proseminar Analysis, 26.04.2010 Nina Neidhardt und Simon Langer Im Folgenden soll gezeigt werden, dass topologische Konzepte, die uns schon für die Reellen Zahlen
4. Vektorräume und Gleichungssysteme
technische universität dortmund Dortmund, im Dezember 2011 Fakultät für Mathematik Prof Dr H M Möller Lineare Algebra für Lehramt Gymnasien und Berufskolleg Zusammenfassung der Abschnitte 41 und 42 4 Vektorräume
Operationen auf endlichen Akzeptoren und Transduktoren
Operationen auf endlichen Akzeptoren und Transduktoren Definitionen, Algorithmen, Erläuterungen und Beispiele - eine Übersicht Karin Haenelt, 28.5.2010 ( 1 25.04.2004) Operationen auf endlichen Akzeptoren
Einführung in die Theoretische Informatik
Technische Universität München Fakultät für Informatik Prof. Tobias Nipkow, Ph.D. Dr. Werner Meixner, Dr. Alexander Krauss Sommersemester 2010 Lösungsblatt 11 15. Juli 2010 Einführung in die Theoretische
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik Sommersemester 2015 29.04.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: [email protected] 1 Bis jetzt 1. Motivation 2. Terminologie 3. Endliche Automaten und reguläre
Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff
Abschnitt 4 Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff In metrischen Räumen kann man topologische Begriffe wie Stetigkeit, Abschluss, Kompaktheit auch mit Hilfe von Konvergenz von Folgen charakterisieren.
Rekursiv aufzählbare Sprachen
Kapitel 4 Rekursiv aufzählbare Sprachen 4.1 Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie Durch Zulassung komplexer Ableitungsregeln können mit Grammatiken größere Klassen als die kontextfreien Sprachen beschrieben
Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 5 (WS 2015/16) 1. Abgabetermin: Donnerstag, 26. November.
Algebra I Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 5 (WS 2015/16) 1 Abgabetermin: Donnerstag, 26. November http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/a1 Erinnerungen an die Vorlesung: Im Folgenden werden manchmal einige
Cauchy-Folgen und Kompaktheit. 1 Cauchy-Folgen und Beschränktheit
Vortrag zum Seminar zur Analysis, 10.05.2010 Michael Engeländer, Jonathan Fell Dieser Vortrag stellt als erstes einige Sätze zu Cauchy-Folgen auf allgemeinen metrischen Räumen vor. Speziell wird auch das
Einführung in die Theoretische Informatik
echnische Universität München Fakultät für Informatik Prof. obias Nipkow, Ph.D. ascha öhme, Lars Noschinski ommersemester 2011 Lösungsblatt 5 6. Juni 2011 Einführung in die heoretische Informatik Hinweis:
Grundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny
Grundlagen der Informatik Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny 1. Automaten und Sprachen 1.1 Endlicher Automat Einen endlichen Automaten stellen wir uns als Black Box vor, die sich aufgrund einer Folge von
Es gibt drei unterschiedliche Automaten:
Automatentheorie Es gibt drei unterschiedliche Automaten: 1. Deterministische Endliche Automaten (DEA) 2. Nichtdeterministische Endliche Automaten (NEA) 3. Endliche Automaten mit Epsilon-Übergängen (ε-
17 Lineare Abbildungen
Chr.Nelius: Lineare Algebra II (SS2005) 1 17 Lineare Abbildungen Wir beginnen mit der Klärung des Abbildungsbegriffes. (17.1) DEF: M und N seien nichtleere Mengen. Eine Abbildung f von M nach N (in Zeichen:
1. Klausur zur Vorlesung Informatik III Wintersemester 2004/2005
Universität Karlsruhe Theoretische Informatik Fakultät für Informatik WS 2004/05 ILKD Prof. Dr. D. Wagner 24. Februar 2005 1. Klausur zur Vorlesung Informatik III Wintersemester 2004/2005 Aufkleber Beachten
Abbildungen. Kapitel Definition: (Abbildung) 5.2 Beispiel: 5.3 Wichtige Begriffe
Kapitel 5 Abbildungen 5.1 Definition: (Abbildung) Eine Abbildung zwischen zwei Mengen M und N ist eine Vorschrift f : M N, die jedem Element x M ein Element f(x) N zuordnet. Schreibweise: x f(x) 5. Beispiel:
Kontextfreie Sprachen
Kontextfreie Sprachen Bedeutung: Programmiersprachen (Compilerbau) Syntaxbäume Chomsky-Normalform effiziente Lösung des Wortproblems (CYK-Algorithmus) Grenzen kontextfreier Sprachen (Pumping Lemma) Charakterisierung
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik 4. Kellerautomaten und kontextfreie Sprachen (III) 17.06.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: [email protected] 1 Übersicht 1. Motivation 2. Terminologie
I.2. Endliche Automaten (ohne Ausgabe)
I2 Endliche Automaten (ohne Ausgabe) I2 Deterministische endliche Automaten Beispiel: Pascal-Syntax für Zahlen hat folgende Form: ::=
5. Äquivalenzrelationen
5. Äquivalenzrelationen 35 5. Äquivalenzrelationen Wenn man eine große und komplizierte Menge (bzw. Gruppe) untersuchen will, so kann es sinnvoll sein, zunächst kleinere, einfachere Mengen (bzw. Gruppen)
Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
Einführung in die Theoretische Informatik
Technische Universität München Fakultät für Informatik Prof. Tobias Nipkow, Ph.D. Dr. Werner Meixner, Dr. Alexander Krauss Sommersemester 2010 Lösungsblatt 3 14. Mai 2010 Einführung in die Theoretische
10 Untermannigfaltigkeiten
10. Untermannigfaltigkeiten 1 10 Untermannigfaltigkeiten Definition. Eine Menge M R n heißt k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n, 1 k n, falls es zu jedem a M eine offene Umgebung U R n von a und
Einführung in Berechenbarkeit, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie
Einführung in Berechenbarkeit, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie Wintersemester 2005/2006 07.02.2006 28. und letzte Vorlesung 1 Die Chomsky-Klassifizierung Chomsky-Hierachien 3: Reguläre Grammatiken
Einführung in die Theoretische Informatik
Technische Universität München Fakultät für Informatik Prof. Tobias Nipkow, Ph.D. Sascha Böhme, Lars Noschinski Sommersemester 2 Lösungsblatt 23. Mai 2 Einführung in die Theoretische Informatik Hinweis:
Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME
Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 23. Februar 2015 1 Topologische Grundbegriffe Sei (X, d) ein metrischer Raum, d.h. X ist eine Menge und d : X X R ist
Theoretische Informatik 1
Theoretische Informatik 1 Nichtdeterminismus David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung TU Graz SS 2012 Übersicht Nichtdeterminismus NTM Nichtdeterministische Turingmaschine Die
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
(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt
Zurück zur Mengenlehre: Abbildungen zwischen Mengen (1.17) Def.: Es seien M, N Mengen. Eine Abbildung f : M N von M nach N ist eine Vorschrift, die jedem x M genau ein Element f(x) N zuordnet. a) M = N
2 Mengen und Abbildungen
2.1 Mengen Unter einer Menge verstehen wir eine Zusammenfassung von Objekten zu einem Ganzen. Die Objekte heiÿen Elemente. Ist M eine Menge und x ein Element von M so schreiben wir x M. Wir sagen auch:
HM I Tutorium 1. Lucas Kunz. 27. Oktober 2016
HM I Tutorium 1 Lucas Kunz 27. Oktober 2016 Inhaltsverzeichnis 1 Theorie 2 1.1 Logische Verknüpfungen............................ 2 1.2 Quantoren.................................... 3 1.3 Mengen und ihre
Unentscheidbare Probleme: Diagonalisierung
Unentscheidbare Probleme: Diagonalisierung Prof Dr Berthold Vöcking Lehrstuhl Informatik 1 Algorithmen und Komplexität RWTH Aachen Oktober 2011 Berthold Vöcking, Informatik 1 () Vorlesung Berechenbarkeit
Suche nach einem solchen Kreis. Endlichkeitstest. Vereinigung und Durchschnitt. Abschlusseigenschaften
Endlichkeitstest Eingabe: DFA/NFA M. Frage: Ist die von M akzeptierte Sprache endlich? Nahe liegende Beobachtung: In einem DFA/NFA, der eine unendliche Sprache akzeptiert, muss es einen Kreis geben, der
Theoretische Informatik. Alphabete, Worte, Sprachen
Theoretische Informatik Alphabete, Worte, Sprachen Alphabete, Worte, Sprachen 1. Alphabete und Worte Definitionen, Beispiele Operationen mit Worten Induktionsbeweise 2. Sprachen Definition und Beispiele
Endliche Automaten. Endliche Automaten J. Blömer 1/23
Endliche Automaten Endliche Automaten sind ein Kalkül zur Spezifikation von realen oder abstrakten Maschinen regieren auf äußere Ereignisse (=Eingaben) ändern ihren inneren Zustand produzieren gegebenenfalls
Automatentheorie und formale Sprachen rechtslineare Grammatiken
Automatentheorie und formale Sprachen rechtslineare Grammatiken Dozentin: Wiebke Petersen 17.6.2009 Wiebke Petersen Automatentheorie und formale Sprachen - SoSe09 1 Pumping lemma for regular languages
Umformung NTM DTM. Charakterisierung rek. aufz. Spr. Chomsky-3-Grammatiken (T5.3) Chomsky-0-Grammatik Rek. Aufz.
Chomsky-0-Grammatik Rek. Aufz. Satz T5.2.2: Wenn L durch eine Chomsky-0- Grammatik G beschrieben wird, gibt es eine NTM M, die L akzeptiert. Beweis: Algo von M: Schreibe S auf freie Spur. Iteriere: Führe
für alle a, b, x, y R.
Algebra I 13. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 33 1.5 Ringe Definition 1.5.1 Ein Ring ist eine Menge R zusammen mit zwei Verknüpfungen + und, genannt Addition und Multiplikation, für die folgendes
Theoretische Informatik 1
heoretische Informatik 1 uringmaschinen David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung echnische Universität Graz 11.03.2016 Übersicht uring Maschinen Algorithmusbegriff konkretisiert
Konstruktion reeller Zahlen aus rationalen Zahlen
Konstruktion reeller Zahlen aus rationalen Zahlen Wir nehmen an, daß der Körper der rationalen Zahlen bekannt ist. Genauer wollen wir annehmen: Gegeben ist eine Menge Q zusammen mit zwei Verknüpfungen
Grammatiken. Eine Grammatik G mit Alphabet Σ besteht aus: Variablen V. Startsymbol S V. Kurzschreibweise G = (V, Σ, P, S)
Grammatiken Eine Grammatik G mit Alphabet Σ besteht aus: Variablen V Startsymbol S V Produktionen P ( (V Σ) \ Σ ) (V Σ) Kurzschreibweise G = (V, Σ, P, S) Schreibweise für Produktion (α, β) P: α β 67 /
Vorlesung. Funktionen/Abbildungen
Vorlesung Funktionen/Abbildungen 1 Grundlagen Hinweis: In dieser Vorlesung werden Funktionen und Abbildungen synonym verwendet. In der Schule wird eine Funktion häufig als eindeutige Zuordnung definiert.
Theoretische Informatik für Wirtschaftsinformatik und Lehramt
Theoretische Informatik für Wirtschaftsinformatik und Lehramt Eigenschaften regulärer Sprachen Priv.-Doz. Dr. Stefan Milius [email protected] Theoretische Informatik Friedrich-Alexander Universität
Konstruktion der reellen Zahlen. 1 Der Körper der reellen Zahlen
Vortrag zum Proseminar zur Analysis, 24.10.2012 Adrian Hauffe-Waschbüsch In diesem Vortrag werden die reellen Zahlen aus rationalen Cauchy-Folgen konstruiert. Dies dient zur Vorbereitung der späteren Vorträge,
Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 23. Januar Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/18
1/18 Formale Methoden 1 Gerhard Jäger [email protected] Uni Bielefeld, WS 2007/2008 23. Januar 2008 2/18 Das Pumping-Lemma Sein L eine unendliche reguläre Sprache über ein endliches Alphabet
Theoretische Informatik Kap 1: Formale Sprachen/Automatentheorie
Gliederung der Vorlesung. Grundbegriffe. Formale Sprachen/Automatentheorie.. Grammatiken.2..3. Kontext-freie Sprachen 2. Berechnungstheorie 2.. Berechenbarkeitsmodelle 2.2. Die Churchsche These 2.3. Unentscheidbarkeit
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
Lineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff
Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 2 Prof. Dr. Markus Schweighofer 11.11.2009 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 2.1: Behauptung:
Operationen auf endlichen Automaten und Transduktoren
Operationen auf endlichen utomaten und Transduktoren en, lgorithmen, Erläuterungen und e - eine Übersicht Karin Haenelt, 5.4.4 Vorbemerkung... Notationskonventionen... 3 Übersicht der Operationen...3 4
Deterministischer Kellerautomat (DPDA)
Deterministische Kellerautomaten Deterministischer Kellerautomat (DPDA) Definition Ein Septupel M = (Σ,Γ, Z,δ, z 0,#, F) heißt deterministischer Kellerautomat (kurz DPDA), falls gilt: 1 M = (Σ,Γ, Z,δ,
