PROBEKLAUSUR SoSe 2016

Ähnliche Dokumente
Wortproblem für kontextfreie Grammatiken

Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 12 Zusammenfassung

Zusammenfassung Grundzüge der Informatik 4

Die Komplexitätsklassen P und NP

Theoretische Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik

TheGI 1: Grundlagen und algebraische Strukturen Prof. Dr.-Ing. Uwe Nestmann Februar Schriftliche Leistungskontrolle (EK)

Theoretische Informatik 2

Theoretische Informatik 2 (WS 2006/07) Automatentheorie und Formale Sprachen / Kontextfreie Sprachen und Kellerautomaten

Einführung. Vorlesungen zur Komplexitätstheorie: Reduktion und Vollständigkeit (3) Vorlesungen zur Komplexitätstheorie. K-Vollständigkeit (1/5)

Komplexität und Komplexitätsklassen

Einführung in die Theoretische Informatik

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester 2013

Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung

Entscheidungsprobleme. Berechenbarkeit und Komplexität Entscheidbarkeit und Unentscheidbarkeit. Die Entscheidbarkeit von Problemen

Formale Sprachen. Script, Kapitel 4. Grammatiken

Information Security Management System. Klausur Wintersemester 2009/10 Hochschule Albstadt-Sigmaringen

Theoretische Informatik I

Formale Sprachen und deren Grammatiken. Zusammenhang mit der Automatentheorie.

Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Ulrich Furbach. Sommersemester 2014

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 10. Motivation. Motivation. Bisher haben wir mit TMs. Probleme gelöst/entschieden/berechnet.

Vertraulich. Nachname: Vorname: Matrikel-Nummer: Studiengang: Datum: 30. Januar 2015

Theoretische Grundlagen der Informatik

Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie

Entscheidungsbäume. Definition Entscheidungsbaum. Frage: Gibt es einen Sortieralgorithmus mit o(n log n) Vergleichen?

Der Kurs bestand aus zwei Teilen. Mit welchem Teil wollen Sie anfangen? Ich habe mich für Teil A entschieden.

Modulklausur Konstruktion und Analyse ökonomischer Modelle

GTI. Hannes Diener. 6. Juni Juni. ENC B-0123, diener@math.uni-siegen.de

Deterministische Turing-Maschinen (DTM) F3 03/04 p.46/395

Das P versus N P - Problem

Approximationsalgorithmen: Klassiker I. Kombinatorische Optimierung Absolute Gütegarantie Graph-Coloring Clique Relative Gütegarantie Scheduling

Approximationsalgorithmen

NP-Vollständigkeit. Krautgartner Martin ( ) Markgraf Waldomir ( ) Rattensberger Martin ( ) Rieder Caroline ( )

Automaten, Formale Sprachen und Berechenbarkeit I. Skript zur Vorlesung im WS 2001/02 an der TU München

Fakultät Wirtschaftswissenschaft

Vorname: Nachname: Matrikelnummer: -Addresse: Studiengang (bitte genau einen ankreuzen): Master of SSE Erasmus Sonstige:

Grundlagen der Informatik II. Teil I: Formale Modelle der Informatik

Tutorium zur theoretischen Informatik Übungsblatt 4 ( )

DAP2-Klausur

effektives Verfahren ~ Algorithmus (Al Chwarismi) Regelsystem, Methode, Rezept, Gebrauchsanleitung Programm (griech. προγραφω, vor-schreiben)

Übungsaufgaben und Lösungen. zur Vorlesung. Theoretische Grundlagen der Informatik

Zur Vereinfachung betrachten wir nun nur noch Funktionen f, die einen Funktionswert f nµberechnen. Sie werden alle in einer Tabelle dargestellt:

K L A U S U R D E C K B L A T T

Theoretische Grundlagen der Informatik

FACHHOCHSCHULE MANNHEIM. Hochschule für Technik und Gestaltung. Beispielklausur zur Vorlesung:

TEIL III: FORMALE SPRACHEN

1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage:

Codierungstheorie Rudolf Scharlau, SoSe

TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN Fakultät Wirtschaftswissenschaften Prof. Dr. W. Esswein Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insbesondere Systementwicklung

Mächtigkeit von WHILE-Programmen

Grundbegriffe der Informatik

Formale Methoden II. Gerhard Jäger. SS 2008 Universität Bielefeld. Teil 8, 11. Juni Formale Methoden II p.1/30

2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume

Theoretische Informatik Mitschrift

Klausur zu den Teilgebieten Software-Management und Software-Qualitätsmanagement

TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN Fakultät Wirtschaftswissenschaften Prof. Dr. W. Esswein Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insbesondere Systementwicklung

Semestralklausur zu Modellierung verteilter Systeme

Komplexitätstheorie Einführung und Überblick (Wiederholung)

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Grammatiken. Einführung

THEORETISCHE INFORMATIK

Theoretische Informatik 2 (WS 2006/07) Automatentheorie und Formale Sprachen 19

Einführung in die Programmierung

Hinweise zum Ablauf der Klausur zur Vorlesung Sozialstrukturanalyse WS 2015/16, Stand: 18. Januar 2016

Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Ulrich Furbach. Sommersemester 2014

Klausurteilnehmer. Wichtige Hinweise. Note: Klausur Informatik Programmierung, Seite 1 von 8 HS OWL, FB 7, Malte Wattenberg.

Zusammenfassung. 1 Wir betrachten die folgende Signatur F = {+,,, 0, 1} sodass. 3 Wir betrachten die Gleichungen E. 4 Dann gilt E 1 + x 1

Banner T 1 T 2. Bild T 7 T 8. Fließtext T 9

Formelsammlung theoretische Informatik I

Das Briefträgerproblem

Wissensbasierte Systeme

Grundbegriffe der Informatik

Universität Koblenz-Landau, Abteilung Koblenz FB 4 Informatik. Seminar Entscheidungsverfahren für logische Theorien. Endliche Modelle.

Mathematische Grundlagen der Informatik 2

Automaten und formale Sprachen: Vorlesungsskript G. Brewka, A. Nittka

Name (in Druckbuchstaben): Matrikelnummer: Unterschrift:

Theoretische Informatik 1 + 2

"Einführung in die Programmierung" Krefeld, den 24. September 2013

Literatur. Dominating Set (DS) Dominating Sets in Sensornetzen. Problem Minimum Dominating Set (MDS)

Einführung in die Energie- und Umweltökonomik

Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen

Einführung in die Informatik und Medieninformatik

Informatik I. Lutz Donnerhacke PGP:db c1c 6311 ef09 d819 e029 65be bfb6 c9cb

Theoretische Informatik I

Vorlesung Theoretische Informatik

Theoretische Informatik

Nachholklausur (6 ECTS) Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung. Nachname... Vorname... Matrikelnummer... Studienfach...

Randomisierte Algorithmen

Einführung in die objektorientierte Programmierung mit Java. Klausur am 19. Oktober 2005

8619: Einführung in die Finanzmarkttheorie

Wiederholungsklausur zur Vorlesung Informationsökonomik

1 Vom Problem zum Programm

Ihre Matrikel Nummer: Ihre Unterschrift

Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme

Entwurf von Algorithmen - Kontrollstrukturen

Abschlussklausur am 12. Juli 2004

K L A U S U R D E C K B L A T T

I. Aussagenlogik. Aussagenlogik untersucht Verknüpfungen wie "und", "oder", "nicht", "wenn... dann" zwischen atomaren und komplexen Sätzen.

Vorlesung Suchmaschinen Semesterklausur Wintersemester 2013/14

Transkript:

Die Anzahl der Aufgaben, das Punkteschema, die Themenschwerpunkte, etc. können sich in der echten Klausur unterscheiden! Universität Osnabrück/ FB6 / Theoretische Informatik Prof. Chimani, Beyer Informatik D: Einführung in die Theoretische Informatik PROBEKLAUSUR SoSe 2016 Gruppe: Paradox Unbedingt ausfüllen Matrikelnummer Studiengang/Abschluss Fachsemester Nachname Vorname (Beliebiges Wort zur Identifikation Unterschrift Identifikator im anonymen Notenaushang) Grundregeln Die Bearbeitungszeit der Klausur beträgt 120 Minuten. Sie schreiben diese Klausur vorbehaltlich der Erfüllung der Zulassungsvoraussetzung. Das heißt: Wir werden Ihre Zulassung vor Korrektur prüfen; die Tatsache, dass Sie die Klausur mitschreiben, bedeutet keine implizite Zulassung. Es sind keine Unterlagen und auch keine anderen Hilfsmittel erlaubt. Benutzen sie nur dokumentenechten (blauen oder zur Not schwarzen) Kugelschreiber! Bleistiftlösungen werden nicht gewertet! Es zählt die Antwort, die sich im dafür vorgesehenen Kästchen befindet! Soll eine andere Antwort gewertet werden, so ist diese eindeutig zu kennzeichnen! Falsche Kreuzchen können zu Punkteabzug innerhalb der Teilaufgabe führen. Jegliches Schummeln, und auch der Versuch desselben, führt zum Ausschluss von der Klausur und einer Bewertung mit 5,0. Wird vom Korrektor/Prüfer ausgefüllt Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Σ Punkte (max) Punkte (erreicht) 24 8 8 18 10 12 18 12 22 132 Punkte 0..65 66..73 74..81 82..86 87..91 92..96 97..101 102..106 107..112 113..119 120..132 Note 5,0 4,0 3,7 3,3 3,0 2,7 2,3 2,0 1,7 1,3 1,0 Note: Blatt 1 von 10

Aufgabe 1: Sprachen (a) Sprachfamilien und Automaten Zu jeder Sprachfamilie gibt es entsprechende Automaten. Vervollständigen Sie die folgende Tabelle: (24 Punkte) Name der Sprachfamilie regulär Automaten DTM, NTM DKA mit Akz. durch (b) Normalformen Definieren Sie Chomsky- und Greibach-Normalform. Chomsky-Normalform Greibach-Normalform (c) Grammatikregeln Zu welcher Sprachfamilie sind die Normalformen in Aufgabe (b) äquivalent? Welche Form haben die Grammatiken dieser Sprachfamilie im Allgemeinen? (d) Sprachen klassifizieren Zu welcher Sprachklasse gehören die folgenden Sprachen? Kreuzen Sie dabei alle korrekten Antworten an. (Hinweis: Typ 3 ist regulär.) Typ: 3 2 1 0 L 1 L 2, wobei L 1 regulär und L 2 kontextsensitiv {www w {a,c,e} } {W(P) P ist eine Ja-Instanz für das PCP}, wobei W(X) eine beliebige PCP-Instanz X als Wort kodiert. {w Σ es gibt eine MPCP-Instanz mit w als Lösungswort} Blatt 2 von 10

Aufgabe 2: Umwandeln Wandeln Sie gemäß dem Vorgehen aus der Vorlesung! den folgenden deterministischen endlichen Automaten in einen regulären Ausdruck um: c start Z 1 Z 2 a b b,c Aufgabe 3: Deterministische Kellerautomaten Geben Sie einen DKA für {w w {(,)} ist ein korrekt geklammerter Ausdruck} an. Blatt 3 von 10

Aufgabe 4: Pumping Lemma (a) Definition Wie lautet das Pumping Lemma für reguläre Sprachen? Sei L eine reguläre Sprache. Dann... (18 Punkte) (b) Beweisidee (2 Punkte) Wir betrachten einen DEA zu L. Um das Pumping Lemma zu beweisen, wollen wir, dass unsere betrachteten Wörter aus L im DEA über einen Kreis laufen müssen. Wie erreichen wir das? (c) Anwendung (12 Punkte) Beweisen Sie, dass L := L 1 L 2 mit L 1 := {a i b i/2 i N g } und L 2 := {a j b 2j j N u } keine reguläre Sprache ist. Blatt 4 von 10

Aufgabe 5: Zusammenhänge (10 Punkte) Welche Aussagen stimmen? Achtung: Pro Frage gibt es 2/0/ 1 Punkte bei einer richtigen/keinen/falschen Antwort! Insgesamt gibt es jedoch keine negativen Punkte innerhalb Aufgabe 5. korrekt falsch Sei L eine kontextsensitive Sprache. Dann können die Eigenschaften des Pumping Lemmas für reguläre Sprachen auf keinen Fall erfüllt sein. Man kann zeigen, dass reguläre Ausdrücke mindestens so mächtig sind wie reguläre Grammatiken, indem man zeigt, wie man jeden regulären Ausdruck in einen äquivalente reguläre Grammatik umwandeln kann. Man kann zeigen, dass WHILE-Programme mindestens so mächtig sind wie Kellerautomaten, indem man zeigt, wie man jeden Kellerautomaten in ein äquivalentes WHILE-Programm umwandeln kann. Es ist ein offenes Problem, ob NDTMen, die nur innerhalb der Grenzen des Eingabewortes arbeiten, die kontextsensitiven Sprachen beschreiben. Falls P NP, gibt es keinen Polynomialzeitalgorithmus, der entscheidet, ob eine gegebene Variablenbelegung eine gegebene logische Formel erfüllt. Aufgabe 6: Rechnende Turingmaschine (12 Punkte) Gegeben eine unär kodierte Zahl α. Geben Sie eine Turingmachine an, die die folgende Funktion berechnet: { α/2 α N g {0} f(α) := undef sonst Blatt 5 von 10

Aufgabe 7: Grundlagen (a) Algorithmik Beschreiben Sie die Bedeutung der Begriffe Ja-Instanz und Nein-Instanz. (18 Punkte) Sei G = (V, E) ein (nicht notwendig zusammenhängender) Graph. Welche Laufzeit (in O-Notation) hat eine Tiefensuche auf G? (b) Berechenbarkeit Definieren Sie den Begriff Turing-vollständig. Nennen Sie drei Turing-vollständige Programmiersprachen und begründen Sie, warum sie auf einem realen Computer formal nicht Turing-vollständig sind. Blatt 6 von 10

Warum ist die Funktion S(n), die die Anzahl der Schritte eines n-busy-beavers angibt, nicht berechenbar? (c) Komplexitätstheorie Was besagt das Cook-Levin-Theorem? (6 Punkte) Definieren Sie die Komplexitätsklasse P. Was ist NPI? Blatt 7 von 10

Aufgabe 8: Unentscheidbarkeit (12 Punkte) Zeigen Sie mithilfe des Wortproblems, dass es unentscheidbar ist, ob die Sprache L(M) für eine gegebene akzeptierende Turingmaschine M regulär ist. Nutzen Sie die folgenden Beweisschnipsel. Genau ein Schnipsel pro Zeile ist richtig. Geben Sie eine Reihenfolge der richtigen Schnipsel an, indem Sie Zahlen 1 bis 8 in die Felder schreiben. N(w) akzeptiert genau dann, wenn w {0 i 1 i i N} (nicht regulär). Wenn N(w) akzeptiert, dann ist L(N ) = Σ. Wenn N(w) nicht akzeptiert, dann ist L(N ) = {0 i 1 i i N}. Dann existiert { ein Algorithmus A mit 1 wenn w regulär, A(w) := 0 sonst. Konstruiere akzeptierende TM N (x), die: Überprüft, ob x {0 i 1 i i N}. Falls ja, akzeptiert. Falls nein, N(w) simuliert. Dann existiert { ein Algorithmus A mit 1 wenn L(M) regulär, A(M) := 0 sonst. Konstruiere akzeptierende TM N (x), die: Überprüft, ob x {0 i 1 i i N}. Falls ja, akzeptiert. Falls nein, nicht akzeptiert. Widerspruch zur Semientscheidbarkeit des Wortproblems. Widerspruch zur Unentscheidbarkeit des Wortproblems. Widerspruch zu 1 B. return A(N ); return N (w); return 1 B(N,w); Angenommen, L(M) wäre regulär. Angenommen, das Wortproblem über L(M) wäre entscheidbar. Angenommen, es wäre entscheidbar, ob L(M) regulär ist. Definiere B(N, B(N)) := Definiere B(N, w) := Definiere Turingmaschine N mit Eingabe w: Es folgt: B(N, w) = 1 A(N ) = 1 L(N ) regulär N akzeptiert w Es folgt: B(N, w) = 1 A(N ) = 1 w L(N ) N akzeptiert w Es folgt: N akzeptiert w A(N ) = 1 N akzeptiert w L(N) regulär Raum für Notizen (unbewertet) Blatt 8 von 10

Aufgabe 9: NP-Vollständigkeit (22 Punkte) Filmmaterial ist teuer. Als Produktionsfirma, die auf traditionellen Filmrollen dreht, haben wir von alten Filmen noch Reststücke von Filmrollen. Diese können wir zusammenkleben um eine neue Filmrolle zu erhalten. Uns ist vorher bekannt, wie lang die neue Filmrolle sein soll. Beim Zusammenkleben von Restmaterialien wird die neue Filmrolle gegebenenfalls zu lang, d.h. wir haben einen Überschuss. Wir definieren daher das (Film-)Rollenklebeproblem wie folgt: Gegeben: n Rollenreststücke mit unterschiedlichen Längen l 1,...,l n, eine Gesamtlänge F für eine neue Filmrolle. Minimiere den Überschuss, der entsteht, wenn wir aus einigen Reststücken die neue Filmrolle mit Länge F zusammenkleben. (Das heißt, es gibt eine Auswahl an Reststücken- Indizes I, sodass i I l i F. Der Überschuss i I l i F soll minimiert werden.) (a) Entscheidungsproblem Formulieren Sie das zugehörige Entscheidungsproblem RKP zum Optimierungsproblem. (b) Prinzipielles Vorgehen Um zu zeigen, dass RKP NP-vollständig ist, zeigt man im Normalfall, dass es......in P liegt...in NP liegt...in Co-NP liegt...semi-entscheidbar ist Schritt 1 und co-semi-entscheidbar ist. NP-schwer ist. nicht NP-schwer ist. nicht P-vollständig ist. Schritt 2 Für Schritt 1 ist zu zeigen, wie man einen Zeugen... Für Schritt 2 benötigen wir eine Reduktion einen Widerspruch ein Problem auf von zu einem Problem, von dem wir bereits wissen, dass es in NP liegt. NP-schwer ist. unentscheidbar ist. Blatt 9 von 10

(c) Problem für Schritt 2 definieren Finden Sie ein solches in der Vorlesung behandeltes Problem, geben Sie den Namen an und definieren Sie es. (d) Schritt 2 beweisen (6 Punkte) Führen Sie Schritt 2 mit diesem Problem durch. Begründen/beweisen Sie alle dafür notwendigen Eigenschaften. Blatt 10 von 10 Viel Erfolg!