Übung Grundbegriffe der Informatik
|
|
|
- Carl Biermann
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Übung Grundbegriffe der Informatik Karlsruher Institut für Technologie Matthias Schulz, Gebäude 5034, Raum
2 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 0a a b a 2
3 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 1 = f(z 0,a) a a b a 3
4 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 2 = f(z 1,a) a a b a 4
5 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b z 3 = f(z 2,b) a 5
6 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a z 4 = f(z 3,a) 6
7 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 0 a a b a 7
8 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 1 = f(z 0,a) a a b a 8
9 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 2 = f(z 1,a) a a b a 9
10 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine z 3 = f(z 2,b) a a b a 10
11 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a z 4 = f(z 3,a) 11
12 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a e +/ = f(z 4, ) A = (Z,z 0,X,f F) T = (Z {e +,e },z 0,X { },f,g,m) 12
13 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a e +/ = f(z 4, ) A = (Z,z 0,X,f F) T = (Z {e +,e },z 0,X { },f,g,m) f(z,x) = f (z,x) 13
14 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a e +/ = f(z 4, ) A = (Z,z 0,X,f F) T = (Z {e +,e },z 0,X { },f,g,m) f(z,x) = f (z,x) g(z,x) = egal 14
15 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a e +/ = f(z 4, ) A = (Z,z 0,X,f F) T = (Z {e +,e },z 0,X { },f,g,m) f(z,x) = f (z,x) g(z,x) = egal m(z,x) = 1 15
16 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine a a b a e +/ = f(z 4, ) A = (Z,z 0,X,f F) T = (Z {e +,e },z 0,X { },f,g,m) g(z, ) =,m(z, ) = 0,f(z, ) = e + e falls z F falls z / F 16
17 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine Berechnung: Zustand über Zeichen: z 0 a a b a z 1 a b a z 2 b a z 3 a z 4 e + 17
18 Vergleich Endlicher Akzeptor - Turingmaschine oder Zustand vor Zeichen: z 0 aaba z 1 aba z 2 ba z 3 a z 4 e + 18
19 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 1 Fall: g (z,x) immer 1 19
20 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 1 Fall: g (z,x) immer 1 T = (Z,z 0,X Y { },f,g,m) 20
21 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 1 Fall: g (z,x) immer 1 T = (Z,z 0,X Y { },f,g,m) f(z,x) = f (z,x),g(z,x) = g (z,x),m(z,x) = 1 21
22 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 22
23 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Problem A: Zeichenketten länger als 1 einfügen 23
24 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Problem A: Zeichenketten länger als 1 einfügen Problem B: Zeichen löschen 24
25 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Problem A: Zeichenketten länger als 1 einfügen Idee: Alle Zeichen genug Felder nach rechts verschieben Problem B: Zeichen löschen Idee: Alle Zeichen eins nach links verschieben 25
26 Nach rechts verschieben: reserviert Platz Starte mit w = k f(i xw,y) = i wy 26
27 Nach rechts verschieben: reserviert Platz Starte mit w = k f(i xw,y) = i wy Idee: w 1 Wort vor Kopf, w 2 Wort in Index, w 3 Wort nach Kopf w 1 w 2 w 3 bleibt gleich und ist gewünschtes Ergebnis 27
28 Nach rechts verschieben: reserviert Platz Starte mit w = k f(i xw,y) = i wy g(i xw,y) = x m(i xw,y) = 1 28
29 Nach rechts verschieben: reserviert Platz Starte mit w = k f(i xw,y) = i wy g(i xw,y) = x m(i xw,y) = 1 f(i k, ) = return 29
30 Für Simulation des Mealy-Automaten: Alternative A: Auf erstem reservierten Feld Zustand und einzufügendes Wort speichern 30
31 Für Simulation des Mealy-Automaten: Alternative A: Auf erstem reservierten Feld Zustand und einzufügendes Wort speichern Alternative B: Zustand und einzufügendes Wort im Zustand speichern 31
32 Für Simulation des Mealy-Automaten: Alternative A: Auf erstem reservierten Feld Zustand und einzufügendes Wort speichern Alternative B: Zustand und einzufügendes Wort im Zustand speichern Deutlich mehr Zustände! 32
33 Eins nach links verschieben: bei gelöschtem Zeichen 33
34 Eins nach links verschieben: bei gelöschtem Zeichen f(l g,x) = l x g(l g,x) = m(l g,x) = 1 34
35 Eins nach links verschieben: bei gelöschtem Zeichen f(l g,x) = l x g(l g,x) = m(l g,x) = 1 f(l x, ) = l g g(l x, ) = x m(l x, ) = 1 35
36 f(l g,x) = l x g(l g,x) = m(l g,x) = 1 f(l x, ) = l g g(l x, ) = x m(l x, ) = 1 f(l g, ) = l g g(l g, ) = m(l g, ) = 1 36
37 Eins nach links verschieben: bei gelöschtem Zeichen l g xyz l x yz xl g yz x l g yz xl y z xyl g z xy l g z xyl z xyzl g 37
38 f(l g,x) = l x g(l g,x) = m(l g,x) = 1 f(l x, ) = l g g(l x, ) = x m(l x, ) = 1 f(l g, ) = l g g(l g, ) = m(l g, ) = 1 38
39 f(l g, ) = d g(l g, ) = m(l g, ) = 1 f(d, ) = z g(d, ) = m(d, ) = 1 39
40 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Bessere Idee: Schreibe Ausgabe hinter Eingabewort, das schrittweise gelöscht wird 40
41 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Anfangszustand z 0 nach rechts durchgehen, Trennsymbol : hinter Wort schreiben, zurückfahren 41
42 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Anfangszustand z 0 nach rechts durchgehen, Trennsymbol : hinter Wort schreiben, zurückfahren z 0 z 1 x X (z 0,x,1) (z 1,x, 1) (z 1,:, 1) (z 0,,1) 42
43 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Zeichen einlesen, nächsten Zustand merken, zu schreibendes Wort merken, Zeichen löschen, nach rechts fahren, Wort schreiben, nach links fahren 43
44 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Zeichen einlesen, nächsten Zustand merken, zu schreibendes Wort merken, Zeichen löschen, nach rechts fahren, Wort schreiben, nach links fahren z z yw z ǫ z r x X (f (z,x) g (z,x),,1) (z yw,x,1) (z ǫ,x,1) (z r,x, 1) x Y {:} (z yw,x,1) (z ǫ,x,1) (z r,x, 1) - (z w,y,1) (z r,, 1) (z,,1) 44
45 A = (Z,z 0,X,f,Y,g ) 2 Fall: g (z,x) nicht immer 1 Wenn erstes Zeichen :, löschen z Z : f(z,:) = e,g(z,:) =,m(z,:) = 1 45
46 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 0 a b b a 46
47 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 0 a b b a 47
48 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 0 a b b a 48
49 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 1 a b b a : 49
50 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 1 a b b a : 50
51 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba z 1 a b b a : 51
52 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 a b b a : 52
53 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 ab b b a : 53
54 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 ab b b a : 54
55 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 ab b b a : 55
56 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 b b b a : a 56
57 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 ǫ b b a : a b 57
58 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 r b b a : a b 58
59 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 r b b a : a b 59
60 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 r b b a : a b 60
61 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 0 b b a : a b 61
62 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 bb b a : a b 62
63 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 bb b a : a b 63
64 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 b b a : a b b 64
65 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 ǫ b a : a b b b 65
66 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 r b a : a b b b 66
67 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 r b a : a b b b 67
68 f(0,a) = 0,f(0,b) = 1,f(1,a) = 1,f(1,b) = 0 g(0,a) = ab,g(0,b) = bb,g(1,a) = bb,g(1,b) = ba 1 b a : a b b b 68
69 Turingmaschinen lesen Persönliche Meinung: Aus Tabelle Automatengraphen basteln - selten hilfreich! (Nur dann übersichtlicher, wenn f(z,x) sehr häufig nicht definiert ist) 69
70 Turingmaschinen lesen 1 Finde Zustände, bei denen Turingmaschine einfach zum rechten/linken Ende des Wortes fährt 2 Überprüfe Zustandsnamen auf Hinweise, was gespeichert wird 3 Führe Berechnung an Beispiel durch (Hinweis: sofern nicht alle Zwischenschritte gefordert sind, kann man mit 1 abkürzen) 4 Formuliere These, was Turingmaschine in einzelnen Zuständen macht 5 Herausfinden, was die Turingmaschine an sich macht 70
71 Turingmaschinen lesen Eingabealphabet {a}, Bandalphabet {a,b,0,1 }, Anfangszustand z 0 z 0 z 1 r w a (z 1,b,1) (z 0,a,1) (w,a, 1) (w,a, 1) b (z 0,b,1) (z 1,b,1) (r,b, 1) (w,b, 1) 0 (z 0,0,1) (z 1,0,1) (r,0, 1) (w,0, 1) 1 (z 0,1,1) (z 1,1,1) (r,1, 1) (w,1, 1) (r,0, 1) (r,1, 1) - (z 0,,1) 71
72 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 w läuft nach links durch 72
73 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 w läuft nach links durch 2 r läuft nach links durch, bis es auf a trifft; wird dann zu w 73
74 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 w läuft nach links durch 2 r läuft nach links durch, bis es auf a trifft; wird dann zu w 3 r überprüft, ob noch a in Wort vorhanden; falls nicht, Ende 74
75 Turingmaschinen lesen z 0 und z 1 : b br b br a br z 0 z 1 a ar 75
76 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 Das i bei z i ist die Anzahl der gelesenen a mod 2 76
77 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 Das i bei z i ist die Anzahl der gelesenen a mod 2 2 Wenn keine a mehr kommen, läuft z i nach rechts 77
78 Turingmaschinen lesen Feststellungen: 1 Das i bei z i ist die Anzahl der gelesenen a mod 2 2 Wenn keine a mehr kommen, läuft z i nach rechts 3 z i schreibt i an Ende des Wortes 78
79 Turingmaschinen lesen Feststellungen: Anfang a n auf Band 1 Anzahl der a nach Rückkehr des Kopfes n 2 79
80 Turingmaschinen lesen Feststellungen: Anfang a n auf Band 1 Anzahl der a nach Rückkehr des Kopfes n 2 2 Ans Ende wird geschrieben n mod 2, n 2 mod 2, n 4 mod 2 80
81 Turingmaschinen lesen Feststellungen: Anfang a n auf Band 1 Anzahl der a nach Rückkehr des Kopfes n 2 2 Ans Ende wird geschrieben n mod 2, n 2 mod 2, n 4 mod 2 3 Vorstellung von n als Binärzahl: n wird binär rückwärts ans Ende geschrieben 81
82 Turingmaschinen lesen Feststellungen: Anfang a n auf Band 1 Anzahl der a nach Rückkehr des Kopfes n 2 2 Ans Ende wird geschrieben n mod 2, n 2 mod 2, n 4 mod 2 3 Vorstellung von n als Binärzahl: n wird binär rückwärts ans Ende geschrieben 4 Am Ende auf Band: b n R(Repr 2 (n)) 82
Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 5. März 2014
Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 5. März 2014 Klausurnummer Nachname: Vorname: Matr.-Nr.: Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 max. Punkte 6 8 4 7 5 6 8 tats. Punkte Gesamtpunktzahl: Note: Punkte Aufgabe
Übung Grundbegriffe der Informatik
Übung Grundbegriffe der Informatik 15. und letzte Übung Karlsruher Institut für Technologie Matthias Janke, Gebäude 50.34, Raum 249 email: matthias.janke ät kit.edu Matthias Schulz, Gebäude 50.34, Raum
Typ-1-Sprachen. Satz 1 (Kuroda ( ) 1964)
Typ-1-Sprachen Satz 1 (Kuroda (1934-2009) 1964) Eine Sprache L hat Typ 1 (= ist kontextsensitiv) genau dann, wenn sie von einem nichtdeterministischen LBA erkannt wird. Beweis: Sei zunächst L Typ-1-Sprache.
7. Übungsblatt zu Theoretische Grundlagen der Informatik im WS 2015/16
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Peter Sanders L. Hübschle-Schneider, T. Maier 7. Übungsblatt zu Theoretische Grundlagen der Informatik im WS 2015/16 http://algo2.iti.kit.edu/tgi2015.php
1 Einführung. 2 Typ-0- und Typ-1-Sprachen. 3 Berechnungsmodelle. 4 Unentscheidbarkeit. 5 Unentscheidbare Probleme. 6 Komplexitätstheorie
1 Einführung 2 Typ-0- und Typ-1-Sprachen 3 Berechnungsmodelle 4 Unentscheidbarkeit 5 Unentscheidbare Probleme 6 Komplexitätstheorie 15 Ziele vgl. AFS: Berechnungsmodelle für Typ-0- und Typ-1-Sprachen (Nicht-)Abschlußeigenschaften
Sprachen und Automaten. Tino Hempel
Sprachen und Automaten 11 Tino Hempel Bisherige Automaten Automat mit Ausgabe/Mealy-Automat Akzeptor, Sprache eines Akzeptors Grenze: L = {a n b n } Kellerautomat erkennt L = {a n b n } Grenze:? T. Hempel
7 Endliche Automaten. Reimund Albers Papierfalten Kapitel 7 Endliche Automaten 103
Reimund Albers Papierfalten Kapitel 7 Endliche Automaten 103 7 Endliche Automaten Ein erstes Beispiel Ganz im Sinn der vorangegangenen Kapitel machen wir wieder Anleihen in einem wohl etablierten Gebiet.
Einführung in die Informatik
Universität Innsbruck - Institut für Informatik Datenbanken und Informationssysteme Prof. Günther Specht, Eva Zangerle 24. November 28 Einführung in die Informatik Übung 7 Allgemeines Für die Abgabe der
Beispiele für Turingmaschinen. 1. Addition 1.1 Trennzeichen l öschen 1.2 Summanden kopieren
01 Beispiele für Turingmaschinen 1. Addition 1.1 Trennzeichen l öschen 1.2 Summanden kopieren 2. Subtraktion 2.1 rechts löschen 2.2 links löschen 2.3 in der Mitte löschen 2.4 am Rand löschen Eine Turingmaschine
Deterministische Turing-Maschinen (DTM) F3 03/04 p.46/395
Deterministische Turing-Maschinen (DTM) F3 03/04 p.46/395 Turing-Machine Wir suchen ein Modell zur formalen Definition der Berechenbarkeit von Funktionen und deren Zeit- und Platzbedarf. Verschiedene Modelle
11. Übungsblatt. x y(top(push(x, y)) = y)
Logik, Berechenbarkeit und Komplexität Sommersemester 2012 Hochschule RheinMain Prof. Dr. Steffen Reith 11. Übungsblatt 1. Ein Keller (engl. stack) ist eine bekannte Datenstruktur. Sei die Signatur S =
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
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
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 14: Endliche Automaten Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/38 Überblick Erstes Beispiel: ein Getränkeautomat Mealy-Automaten
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
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
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik Turingmaschinen und rekursiv aufzählbare Sprachen (II) 2.07.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: [email protected] 1 Übersicht 1. Motivation 2. Terminologie
8. Turingmaschinen und kontextsensitive Sprachen
8. Turingmaschinen und kontextsensitive Sprachen Turingmaschinen (TM) von A. Turing vorgeschlagen, um den Begriff der Berechenbarkeit formal zu präzisieren. Intuitiv: statt des Stacks bei Kellerautomaten
Berechenbarkeit/Entscheidbarkeit
Berechenbarkeit/Entscheidbarkeit Frage: Ist eine algorithmische Problemstellung lösbar? was ist eine algorithmische Problemstellung? formale Sprachen benötigen einen Berechenbarkeitsbegriff Maschinenmodelle
Deterministische Turing-Maschinen
Deterministische Turing-Maschinen Um 900 präsentierte David Hilbert auf einem internationalen Mathematikerkongress eine Sammlung offener Fragen, deren Beantwortung er von zentraler Bedeutung für die weitere
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 12
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 12 Tutorium Nr. 16 Philipp Oppermann 28. Januar 2015 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum
Lexikalische Analyse, Tokenizer, Scanner
Lexikalische Analyse, Tokenizer, Scanner Frühe Phase des Übersetzers Aufgabenteilung: Scanner (lokale) Zeichen (Symbol-)Analyse Parser Syntax-Analyse Aufgabe des Scanners: Erkennung von: Zahlen, Bezeichner,
Einführung in die Theoretische Informatik
Einführung in die Theoretische Informatik Johannes Köbler Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin WS 2011/12 Die Registermaschine (random access machine, RAM) 0 I 0 1 I 1 2 I 2 m I m Programm
Einige Beispiele zur Turingmaschine
Einige Beispiele zur Turingmaschine Beispiel 1: Addition von 1 zu einer Dualzahl Aufgabe: Auf dem Eingabe-Band einer Turingmaschine steht eine Dualzahl (= Binärzahl, bestehend aus 0-en und 1-en, links
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
Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I
Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Wintersemester 2008/2009 Übung 11 Einleitung Es wird eine 15-minütige Mikroklausur geschrieben. i) Sei D R oderd C. Wann heißt
Theoretische Informatik SS 04 Übung 1
Theoretische Informatik SS 04 Übung 1 Aufgabe 1 Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine natürliche Zahl n zu codieren. In der unären Codierung hat man nur ein Alphabet mit einem Zeichen - sagen wir die
Mathematik, Klasse 7, Terme und Termwerte
Mathematik, Klasse 7, Terme und Termwerte. Finde den Term und berechne dann den Termwert für x = - 5 und x = 00. x = x = x = 3 x = 4 x = 5 x = - 5 x =00 T (x) = 5 8 4 7 T (x) = 3 6 9-5 T 3 (x) = 0 3 8
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
1 Prädikatenlogik: Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit
1 Prädikatenlogik: Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit 1.1 Korrektheit Mit dem Kalkül der Prädikatenlogik, z.b. dem Resolutionskalkül, können wir allgemeingültige Sätze beweisen. Diese Sätze
Algorithmen mit konstantem Platzbedarf: Die Klasse REG
Algorithmen mit konstantem Platzbedarf: Die Klasse REG Sommerakademie Rot an der Rot AG 1 Wieviel Platz brauchen Algorithmen wirklich? Daniel Alm Institut für Numerische Simulation Universität Bonn August
Formale Sprachen und Automaten
Formale Sprachen und Automaten Kapitel 1: Grundlagen Vorlesung an der DHBW Karlsruhe Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2012 Ziel Einführung der wichtigsten
1.2 Rechnen mit Termen II
1.2 Rechnen mit Termen II (Thema aus dem Gebiet Algebra) Inhaltsverzeichnis 1 Potenzen, bei denen der Exponent negativ oder 0 ist 2 2 Potenzregeln 2 3 Terme mit Wurzelausdrücken 4 4 Wurzelgesetze 4 5 Das
2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten. Ziele Simulation von Schaltwerken Simulation von Turingmaschinen
2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten Ziele Simulation von Schaltwerken Simulation von Turingmaschinen Beispiel WIREWORLD Elektronen laufen über Drähte von einem Gatter zum nächsten 2.3 Satz
Übungsaufgaben zu Formalen Sprachen und Automaten
Universität Freiburg PD Dr. A. Jakoby Sommer 27 Übungen zum Repetitorium Informatik III Übungsaufgaben zu Formalen Sprachen und Automaten. Untersuchen Sie das folgende Spiel: A B x x 2 x 3 C D Eine Murmel
3. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2017
Karlsruher Institut für Technologie Prof. Dr. Jörn Müller-Quade Institut für Theoretische Informatik Björn Kaidel, Sebastian Schlag, Sascha Witt 3. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2017 http://crypto.iti.kit.edu/index.php?id=799
I.2. Endliche Automaten (ohne Ausgabe)
I2 Endliche Automaten (ohne Ausgabe) I2 Deterministische endliche Automaten Beispiel: Pascal-Syntax für Zahlen hat folgende Form: ::=
Theoretische Informatik I
heoretische Informatik I Einheit 2 Endliche Automaten & Reguläre Sprachen. Deterministische endliche Automaten 2. Nichtdeterministische Automaten 3. Reguläre Ausdrücke 4. Grammatiken 5. Eigenschaften regulärer
Erstellen der Adressen Tabelle mit Excel Erste Zeile enthält entsprechende Feld Bezeichnungen wie Anrede, Nachname, Vorname etc.
Erstellen der Adressen Tabelle mit Excel Erste Zeile enthält entsprechende Feld Bezeichnungen wie Anrede, Nachname, Vorname etc. Musterbrief erstellen in Word Serienbrief erstellen über : Menü Extras Briefe
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
Lösungen zur 1. Klausur. Einführung in Berechenbarkeit, formale Sprachen und Komplexitätstheorie
Hochschuldozent Dr. Christian Schindelhauer Paderborn, den 21. 2. 2006 Lösungen zur 1. Klausur in Einführung in Berechenbarkeit, formale Sprachen und Komplexitätstheorie Name :................................
Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 6.1 Einführung. 6.2 Alphabete und formale Sprachen. 6.3 Grammatiken. 6.4 Chomsky-Hierarchie
Theorie der Informatik 17. März 2014 6. Formale Sprachen und Grammatiken Theorie der Informatik 6. Formale Sprachen und Grammatiken Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 17. März 2014 6.1 Einführung
Turing-Maschine. Berechenbarkeit und Komplexität Turing-Maschinen. Turing-Maschine. Beispiel
Berechenbarkeit und Komplexität Turing-Maschinen Wolfgang Schreiner [email protected] Research Institute for Symbolic Computation (RISC) Johannes Kepler University, Linz, Austria http://www.risc.jku.at
Universität Karlsruhe Institut für Theoretische Informatik. Klausur: Informatik III
Name Vorname Matrikelnummer Universität Karlsruhe Institut für Theoretische Informatik o. Prof. Dr. P. Sanders 26. Feb. 2007 Klausur: Informatik III Aufgabe 1. Multiple Choice 10 Punkte Aufgabe 2. Teilmengenkonstruktion
1.2 Rechnen mit Termen II
1.2 Rechnen mit Termen II Inhaltsverzeichnis 1 Ziele 2 2 Potenzen, bei denen der Exponent negativ oder 0 ist 2 3 Potenzregeln 3 4 Terme mit Wurzelausdrücken 4 5 Wurzelgesetze 4 6 Distributivgesetz 5 7
Berechenbarkeit. Script, Kapitel 2
Berechenbarkeit Script, Kapitel 2 Intuitiver Berechenbarkeitsbegriff Turing-Berechenbarkeit WHILE-Berechenbarkeit Church sche These Entscheidungsprobleme Unentscheidbarkeit des Halteproblems für Turingmaschinen
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 8 28. Juni 2010 Einführung in die Theoretische
2 2 Reguläre Sprachen. 2.2 Endliche Automaten. Übersicht
Formale Systeme, Automaten, Prozesse Übersicht 2 2. Reguläre Ausdrücke 2.3 Nichtdeterministische endliche Automaten 2.4 Die Potenzmengenkonstruktion 2.5 NFAs mit ɛ-übergängen 2.6 Minimale DFAs und der
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
Mit Bus und Bahn Dortmund erleben
Tä fz v 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 z! v f I I fä z z z v z Vf I V f z! J f J z T I, T, f O,, G I T f V? f I! f f I &! Tf TT (f P) TT z ff P T f () G v I ä Pf f J f T f f f! :, T! f f z
Z 50. Z O Z Int Z Komma Z Real Ziffer Komma Ziffer
10 Endliche Automaten 10.1 Einführungsbeispiele Beispiel 1: Warenautomat Ein Flasche Cola kostet 1,50. Münzen zu 1 und 50 ct werden angenommen. Cola und evtl. Restgeld werden ausgegeben. Auch der Rückgabeknopf
/-010 2% 3%.-&"(2#( 4#5% 6077## 7 8$$04%27.0& 905$0& :0;+
! "#$%&'() *+,-#.(! "#$%&'() *+,-#.( // /011#)1.#) 234#5: 61$03#7 8$("(1$5% 5 15#9($(-:1$5%4 # 90.+;(. 5 6. [?.] I.!"#$%&'(&) *&#+,-& "$./0-/1/
Lern- und Arbeitsauftrag <LA_305_1716_PaperDisk.doc>
Lern- und Arbeitsauftrag Autor: Material Sozialform Arbeitsort Benedikt Sutter- Bonaparte EA GA P Fachbuch X Zimmer Aufgabenstellung Daten werden immer auf Datenträgern abgelegt.
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 9: Speicher Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2009/2010 1/20 Überblick Speicher Bit und Byte Speicher als Tabellen
, 2 f N, f M f n f m dx 0 sin xx x3 3! x 5 5! a n x n n0 N f N x a n x n n0 a,ba * x b x a * y b y a * z b z aa x 2 a y 2 a z 2, * r,tr,td 3 r, * d 3 r * * d 3 r, *, * d 3 r * d 3 r, * d 3 r * * d 3 r
1 Varianten von Turingmaschinen
1 Varianten von Turingmaschinen Es gibt weitere Definitionen für Turingmaschinen. Diese haben sich aber alle als äquivalent herausgestellt. Ein wiederkehrendes Element der Vorlesung: Äquivalenz von Formalismen
11. Woche: Turingmaschinen und Komplexität Rekursive Aufzählbarkeit, Entscheidbarkeit Laufzeit, Klassen DTIME und P
11 Woche: Turingmaschinen und Komplexität Rekursive Aufzählbarkeit, Entscheidbarkeit Laufzeit, Klassen DTIME und P 11 Woche: Turingmaschinen, Entscheidbarkeit, P 239/ 333 Einführung in die NP-Vollständigkeitstheorie
WS06/07 Referentin: Katharina Blinova. Formale Sprachen. Hauptseminar Intelligente Systeme Dozent: Prof. Dr. J. Rolshoven
WS06/07 Referentin: Katharina Blinova Formale Sprachen Hauptseminar Intelligente Systeme Dozent: Prof. Dr. J. Rolshoven 1. Allgemeines 2. Formale Sprachen 3. Formale Grammatiken 4. Chomsky-Hierarchie 5.
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
4. Übung zur Linearen Algebra I -
4. Übung zur Linearen Algebra I - en Kommentare an [email protected] FU Berlin. WS 2009-10. Aufgabe 13 Auf dem Cartesischen Produkt Z Z werden 2 Verknüpfungen, definiert durch: Man zeige: (a
Lexikalische Programmanalyse der Scanner
Der Scanner führt die lexikalische Analyse des Programms durch Er sammelt (scanned) Zeichen für Zeichen und baut logisch zusammengehörige Zeichenketten (Tokens) aus diesen Zeichen Zur formalen Beschreibung
Willkommen zur Vorlesung. Algorithmen und Datenstrukturen
Willkommen zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen Mein Name: Andreas Berndt Zum Dozenten Diplom-Informatiker (TU Darmstadt) Derzeit Software-Entwickler für Web- Applikationen Derzeitige Sprachen:
A : z z A : z z : ( z, x, z ) δ
Informatik IV, SoS2003 1 Definition 1.1 Ein Quintupel A =(X,Z,z 0,δ,Z f )heißt nichtdeterministischer endlicher Automat (NEA): 1. X, Z sind endliche nichtleere Mengen. 2. z 0 Z 4. δ Z X Z Informatik IV,
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
Turing-Maschinen. Definition 1. Eine deterministische Turing-Maschine (kurz DTM) ist ein 6- Dem endlichen Alphabet Σ von Eingabesymbolen.
Turing-Maschinen Nachdem wir endliche Automaten und (die mächtigeren) Kellerautomaten kennengelernt haben, werden wir nun ein letztes, noch mächtigeres Automatenmodell kennenlernen: Die Turing-Maschine
Theoretische Informatik SS 03 Übung 4
Fakten aus Übung 3 Theoretische Informatik SS 03 Übung 4 In Übung 3 wurden einigen Fakten bewiesen, die für diese Übung benötigt werden. Folgende Konstrukte können mit LOOP-Programmen simuliert werden:
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
Anwenundg regulärer Sprachen und endlicher Automaten
Proseminar Theoretische Informatik Dozent: Prof. Helmut Alt Anwenundg regulärer Sprachen und endlicher Automaten Madlen Thaleiser 30. Oktober 2012 Reguläre Sprachen Regulärer Ausdruck definiert über einem
Automaten und Formale Sprachen
Automaten und Formale Sprachen Prof. Dr. Dietrich Kuske FG Theoretische Informatik, TU Ilmenau Wintersemester 2011/12 WS 11/12 1 Organisatorisches zur Vorlesung Informationen, aktuelle Version der Folien
SPEAK STYLING. Schweizer Haus der Schönheit DOBI-INTER AG Tel. +41 (0) Fax +41 (0)
w ö DOB- G l +41 (0) 62 855 22 22 Fx +41 (0) 62 855 22 00 @b wwwb Fll 8048 Zü B 569 Fll 1163 y l 10 W wwwwll K YG 54 B W 64 Kö b j K O l D y l ll ü l - D l y l b l ä : Zl W l bll y W D l O w w ll yl U
Hilfe zur Dokumentenverwaltung
Hilfe zur Dokumentenverwaltung Die Dokumentenverwaltung von Coffee-CRM ist sehr mächtig und umfangreich, aber keine Angst die Bedienung ist kinderleicht. Im Gegensatz zur Foto Galeria können Dokumente
LOOP-Programme: Syntaktische Komponenten
LOOP-Programme: Syntaktische Komponenten LOOP-Programme bestehen aus folgenden Zeichen (syntaktischen Komponenten): Variablen: x 0 x 1 x 2... Konstanten: 0 1 2... Operationssymbole: + Trennsymbole: ; :=
18 E N D L I C H E AU T O M AT E N erstes beispiel: ein getränkeautomat
18 E N D L I C H E AU T O M AT E N 18.1 erstes beispiel: ein getränkeautomat Als erstes Beispiel betrachten wir den folgenden primitiven Getränkeautomaten (siehe Abbildung 18.1). Man kann nur 1-Euro-Stücke
Theoretische Grundlagen des Software Engineering
Theoretische Grundlagen des Software Engineering 4: Nichtdeterminismus Teil 2 [email protected] Software Systems Engineering Nichtdeterministische endliche Automaten Definition: Ein nichtdeterministischer
Theoretische Informatik I
heoretische Informatik I Einheit 2 Endliche Automaten & Reguläre Sprachen. Deterministische endliche Automaten 2. Nichtdeterministische Automaten 3. Reguläre Ausdrücke 4. Grammatiken 5. Eigenschaften regulärer
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 9: Speicher Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/19 Überblick Speicher Bit und Byte Speicher als Tabellen und Abbildungen
Kapitel 7: Kellerautomaten und kontextfreie Sprachen
Kapitel 7: Kellerautomaten und kontextfreie Sprachen Prof.-Dr. Peter Brezany Institut für Softwarewissenschaft Universität Wien, Liechtensteinstraße 22 1090 Wien Tel. : 01/4277 38825 E-mail : [email protected]
Lösungen zur 3. Projektaufgabe TheGI1
Marco Kunze ([email protected]) WS 2001/2002 Sebastian Nowozin ([email protected]) 21. 1. 2002 Lösungen zur 3. Projektaufgabe TheGI1 Definition: Turing-Aufzähler Ein Turing-Aufzähler einer
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 4: Wörter (und vollständige Induktion) Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Oktober 2008 1/29 Überblick Wörter Wörter Das leere Wort Mehr zu
Algorithmen und Datenstrukturen 1
Algorithmen und Datenstrukturen 1 7. Vorlesung Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik [email protected] aufbauend auf den Kursen der letzten Jahre von E. Rahm, G. Heyer,
Im Windows Betriebssystem sind Dateien eindeutig gekennzeichnet durch ihren Pfad, Dateinamen und nach einem Punkt die Dateierweiterung.
Dateioperationen Seite 1 von 12 Im Windows Betriebssystem sind Dateien eindeutig gekennzeichnet durch ihren Pfad, Dateinamen und nach einem Punkt die Dateierweiterung. z.b.: c:\testdateien\text.dat //Datendatei
5.4 Endliche Automaten
5.4 Endliche Automaten Ein endlicher Automat ist ein mathematisches Modell eines Systems mit Ein- und Ausgaben. Ein solches System befindet sich immer in einem internen Zustand. Beispiele Ein Register
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 7 15. Juni 2010 Einführung in die Theoretische
Computer Tastatur und Funktionsweisen
Computer Tastatur und Funktionsweisen Nr.. Taste Beschreibung 1 ESC ESC-Taste, Menüfenster abbrechen 2 TAB Tabulator-Taste 3 CAPLOCK Permanente Großschreibung ein/aus (bei manchen Tastaturen muss zum Ausschalten
Handbuch für Easy Mail in Leicht Lesen
Handbuch für Easy Mail in Leicht Lesen Easy Mail ist ein Englisches Wort und heißt: Einfaches Mail. Easy Mail spricht man so aus: isi mäl Seite 1 Inhaltsverzeichnis Teil 1: Wie lese ich ein E-Mail?...
Vo r d ä c h e r-ca r p o r t s. Vo r d ä c h e r-ca r p o r t s a u s Sta h l Ed e l s ta h l u n d. Gl a s. En g i n e e r i n g
a u s Sta h l Ed e l s ta h l u n d Gl a s 2 Ve r z i n k t e Sta h l k o n s t r u k t i o n m i t g e k l e bt e n Ec h t g l a s- s c h e i b e n Da c h ü b e r s p a n n t d i e Fr ü h s t ü c k s
Deterministischer endlicher Automat A ohne Ausgabe (deterministischer endlicher Akzeptor)
Deterministischer endlicher Automat A ohne Ausgabe (deterministischer endlicher Akzeptor) wobei A = (E, Z, f, z 0, F ) E Z f : Z E Z z 0 Z Eingabealphabet Zustandsmenge (Zustands )Überführungsfunktion
ZIMT-Dokumentation E-Mail für Studierende Webmail-Oberfläche (Roundcube)
ZIMT-Dokumentation E-Mail für Studierende Webmail-Oberfläche (Roundcube) Anmelden Benutzername und Passwort eingeben. Dann Anmelden klicken. Login/Anmeldung Der Benutzername ist der ersten Teil Ihrer E-Mailadresse.
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,
2. Teilklausur zur Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik
2. Teilklausur zur Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik Hinweise Ulrich Furbach Christian Schwarz Markus Kaiser Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz Fachbereich Informatik, Universität Koblenz-Landau
Probeklausur Lösungen
Probeklausur Lösungen 1. Aufgabe Der obere Teil in dem creenshot zeigt den Zustandsgraph. Es fehlen jedoch die Eingaben bzw. die Ausgaben. Im unteren Teil des creenshots ist die Übergangstabelle aufgeführt.
