Главная страница
Навигация по странице:

  • 2. Рекурсивные функции

  • Определение.

  • Определение. Определение.

  • вфцвфцввц. Математическая логика


    Скачать 2.56 Mb.
    НазваниеМатематическая логика
    Анкорвфцвфцввц
    Дата05.12.2022
    Размер2.56 Mb.
    Формат файлаdoc
    Имя файлаML_i_TA_LEKTs.doc
    ТипЗадача
    #828327
    страница6 из 7
    1   2   3   4   5   6   7

    Машины Тьюринга

    Одноленточная детерминированная машина Тьюринга (ДМТ) представляет собой логическое устройство, которое состоит из:

    1. неограниченной в обе стороны ленты, разделенной на одинаковые пронумерованные ячейки;

    2. читающей/пишущей головки;

    3. управляющего устройства с конечным числом состояний.

    Схематически ДМТ можно представить в виде рисунка


    Программу для ДМТ определяют следующие компоненты:

    1.  – конечное множество символов, записываемых на ленте, – множество входных символов, – выделенный пустой символ;

    2. Q – конечное множество состояний, в котором выделено начальное состояние и два конечных – ;

    3. функция переходов .

    Т.е. .

    Порядок работы ДМТ под управлением программы .

    1. Входное слово записывается на ленте в ячейках с номерами ( – длина слова x), все другие ячейки содержат пустой символ. Управляющее устройство находится в состоянии , а читающая/пишущая головка – над ячейкой с номером 1.

    2. Если текущее состояние q не совпадает с одним из конечных состояний, то машина переходит в следующее состояние, определяемое согласно функции переходов. Пусть , где s – считанный головкой символ из текущей ячейки. Тогда управляющее устройство переходит в состояние , головка вместо символа s записывает символ и сдвигается на одну ячейку влево, если , или вправо, если . Затем, текущим становится состояние .

    3. Если , то вычисления заканчиваются с результатом “да”, если , то – с результатом “нет”.

    В качестве примера рассмотрим упоминавшуюся выше задачу распознавания “делимость на 4”. Построим ДМТ-программу для решения этой задачи.

    Для представления чисел будем использовать символы 0 и 1, а в качестве схемы кодирования – двоичную запись числа. Значит, , .

    Опишем словесно действия ДМТ, а затем формализуем в виде программы . Число делится нацело на 4, если два последних символа в его двоичном представлении являются нулями. Поэтому, вначале машина будет считывать, повторять все символы входного слова и двигаться вправо, пока не дойдёт до пустого символа. После чего будет выполняться движение влево и анализ последнего и предпоследнего символа с последующей заменой его на символ b. Если хотя бы один из этих символов не равен 0, то результирующее состояние – , в противном случае – . При любом конечном состоянии результатом на ленте будет частное от целочисленного деления, причём, если , то им является пустое слово, т.е. 0.

    Представим функцию переходов наглядно в виде ориентированного графа. Вершинами графа будут являться состояния управляющего устройства, дуги графа означают переход из одного состояния в другое, причём, над каждой дугой будем писать символ(ы), по которому выполняется переход, а после знака  – замещающий символ(ы) и направление движения головки.

    Следовательно, .

    Функцию переходов  можно также задать табличным способом.



    0

    1

    b

    q0

    (q0, 0, 1)

    (q0, 0, 1)

    (q1, 0, 1)

    q1

    (q2, 0, 1)

    (q3, 0, 1)

    (qN, 0, 1)

    q2

    (qY, 0, 1)

    (qN, 0, 1)

    (qN, 0, 1)

    q3

    (qN, 0, 1)

    (qN, 0, 1)

    (qN, 0, 1)


    Программа , имеющая входной алфавит , принимает слово в том и только том случае, когда, будучи применённой ко входу x, она останавливается в состоянии . Язык , распознаваемый программой , определяется следующим образом

    .

    Если , то работа программы может либо завершиться в состоянии , либо бесконечно продолжаться без остановки. Будем говорить, что ДМТ-программа решает задачу распознавания  при схеме кодирования e, если останавливается для любых и .

    Работу ДМТ-программы можно рассматривать, как вычисление некоторой функции . Если слово и программа останавливается на любом входе из *, то результатом вычисления будет слово, составленное из символов, записанных на ленте после остановки машины в ячейках с 1-ой по последнюю непустую ячейку.

    Функция называется вычислимой (по Тьюрингу), если существует вычисляющий её алгоритм, т.е.  программа , такая что .

    Свойства вычислимых функций.

    1. Суперпозиция вычислимых функций вычислима.

    2. Любая вычислимая функция вычислима на машине Тьюринга с правой полулентой.

    3. Если функции вычислимы, то разветвление также вычислимо.

    Выше мы каждому алгоритму поставили в соответствие функцию. Является ли верным обратное утверждение: можно ли для произвольной функции построить алгоритм её вычисляющий? Ответ на этот вопрос отрицательный, т.е. произвольная функция не является вычислимой. Выделим класс функций, для которых вычисляющий их алгоритм существует, таким образом, мы дадим другое определение алгоритма в терминах функций.

    2. Рекурсивные функции

    Очевидно, что вычислимыми являются все натуральные константы. Как и в формальной арифметике натуральных чисел, определим их с помощью константы 0 и функции следования .

    Также вычислимыми являются функции тождества. Через обозначим множество функций, вычисляемых по правилу

    .

    Мощным средством построения новых функций является их суперпозиция.

    Определение. Оператором суперпозиции называется подстановка в функцию от m переменных mфункций от одних и тех же n переменных, т.е. , где и .

    Функции тождества и оператор суперпозиции задают всевозможные операторы подстановки функции в функцию, а также переименования, перестановки и отождествления переменных.

    Оператор примитивной рекурсии определяет n+1-местную функцию f через n-местную функцию g и n+2-местную функцию h.

    Определение. Система равенств

    называется схемой примитивной рекурсии, а оператор оператором примитивной рекурсии.

    Если , то . Например, так определяется хорошо знакомая функция факториал.

    Здесь .

    Определение. Функция называется примитивно рекурсивной, если она может быть построена из 0, функций и с помощью конечного числа применений операторов суперпозиции и примитивной рекурсии.

    Примеры.

    1) Функция суммы, определяемая равенством , является примитивно рекурсивной, так как она задаётся схемой примитивной рекурсии

    ,

    т.е. , где , причём функции g и h являются примитивно рекурсивными.

    2) Функция арифметического вычитания . (Проверить самостоятельно).

    Арифметизированные логические функции также являются примитивно рекурсивными, так, например, . Также с помощью арифметического вычитания можно выразить  и  (самостоятельно). Из функциональной полноты множества функций следует примитивная рекурсивность всех логических функций.

    Определение. Отношение называется примитивно рекурсивным, если его характеристическая функция

    примитивно рекурсивна.

    Так как существует взаимно однозначное соответствие между отношениями и предикатами, то будет характеристической функцией и для соответствующего отношению R предиката.

    Например, предикат делимости нацело числа x на n является примитивно рекурсивным, так как его характеристическая функция , где – функция, вычисляющая остаток от целочисленного деления x на n, примитивно рекурсивна.

    Определение. Оператор называется примитивно рекурсивным, если он сохраняет примитивную рекурсию функций.

    Например, условный оператор , где

    ,

    является примитивно рекурсивным. Примитивно рекурсивными являются также операторы конечного суммирования и конечного произведения

    ,

    .

    Определение. Ограниченный оператор наименьшего числа, называемый ограниченным оператором минимизации (ограниченный -оператор), определяется равенством

    .

    Пример. Пусть задан предикат , который принимает значение 1, если число y нацело делится на . Применение ограниченного оператора минимизации к предикату имеет результатом функцию .

    Ограниченный оператор минимизации примитивно рекурсивен, он является средством построения обратных функций. Функция является обратной к функции . Например, функция целочисленного деления z на x определяется ограниченным оператором минимизации

    .

    В результате рассмотрения примеров функций, которые все являлись примитивно рекурсивными, возникает вопрос: существуют ли не примитивно рекурсивные функции. В данном случае ответ положительный, класс примитивно рекурсивных функций не исчерпывает класс всех вычислимых функций.

    Функция Аккермана. Построим функцию, которая является вычислимой, но не примитивно рекурсивной.

    Определим последовательность функций по правилу . Функции обладают общими свойствами , ,

    , .

    Продолжим последовательность по этому рекуррентному правилу

    ( ) (2)

    Функции примитивно рекурсивны и растут очень быстро. Так, например, , , ,  , , 

    Зафиксируем и рассмотрим последовательность функций , ,  , ,  Определим функцию , которая обладает свойствами

    (3)

    Функция Аккермана определяется как диагональ функции , т.е. = .

    Функция Аккермана является вычислимой, так как соотношения (2), (3) позволяют построить программу для её вычисления. Однако данная функция не является примитивно рекурсивной, так как она в силу (3) является двукратно рекурсивной. Поэтому средства построения вычислимых функций нуждаются в расширении. Оператор кратной рекурсии не замыкает класс вычислимых функций, так как для любого n можно построить функцию, которая является -рекурсивной, но не n-рекурсивной. Средством завершающим построение вычислимых функций является -оператор.

    Определение.

    Определение. Функция называется частично рекурсивной, если она может быть построена из 0, функций и с помощью конечного числа применений операторов суперпозиции, примитивной рекурсии и -оператора.

    Частично рекурсивная функция может быть определена не для всех значений. Например, функция обратная к функции следования , задаваемая равенством , не определена при .

    Определение. Частично рекурсивная функция называется общерекурсивной, если она всюду определена.

    3. Временная сложность алгоритма. Классы P иNP.

    При решении массовой задачи  требуется не просто найти алгоритм, решающий эту задачу, но построить наиболее эффективный алгоритм.

    Под эффективностью алгоритма понимают все вычислительные ресурсы, необходимые для работы алгоритма. Так как ограничения по времени являются детерминирующими, то основное внимание сосредотачивается на этом ресурсе. Временная сложность алгоритма является одной из важнейших характеристик алгоритма, которая определяет затраты машинного времени на его реализацию. Кроме временной сложности алгоритма анализируется еще и сложность по памяти.

    Временная сложность алгоритма отражает требующиеся для его работы затраты времени. Время работы алгоритма удобно выражать в виде функции от переменной, характеризующей размер индивидуальной задачи (размерности задачи) т.е. объём данных, требуемых для описания этой задачи. Например, для графа, задаваемого списками инцидентности, размерность задачи представляется как пара (n,m). Эта функция каждой входной длине n ставит в соответствие максимальное время, затрачиваемое алгоритмом на решение индивидуальной задачи этой длины. Значение времени зависит от схемы кодирования и вычислительного устройства, определяющего время работы. Нас же будет в дальнейшем интересовать не точная временная сложность алгоритма, а асимптотическая сложность, которая определяется скоростью роста числа шагов алгоритма при неограниченном увеличении размерности задачи.

    Для сравнения скорости роста двух функций и будем использовать обозначения или .

    Будем говорить, что функция имеет порядок роста не более, чем функция , что обозначается , тогда и только тогда, когда существуют и , такие, что

    Будем говорить, что функция имеет порядок роста не менее, чем функция , что обозначается , тогда и только тогда, когда существуют и , такие, что

    Например, для функции

    в силу принятых обозначений, можно записать, что или . В общем случае, если - многочлен степени: , то

    Непосредственно из определения вытекают следующие свойства:

    ;

    ;

    .

    Если рассматривается представление алгоритма, как ДМТ-программа M, то временная сложность алгоритма определяется равенством .

    ДМТ-программа M называется полиномиальной, если существует полином некоторой степени k, такой что , т.е. . С помощью этого понятия введём класс языков P.

    Класс языков P образуют языки, для которых существует полиномиальная ДМТ-программа распознавания, т.е.

    .

    Будем говорить, что задача распознавания  принадлежит классу задач Pпри схеме кодирования e, если язык принадлежит классу языков P.

    Однако не для любой задачи полиномиальная программа существует. Рассмотрим, например, задачу коммивояжера. Как задача распознавания она формулируется следующим образом: дано множество городов, расстояния между ними и граница B, существует ли проходящий через все города маршрут длины, не превосходящей B. Полиномиальный алгоритм решения этой задачи неизвестен. Опишем вначале неформально класс задач, к которому она принадлежит, а потом формализуем это определение.

    Неформально класс NP можно определить с помощью недетерминированного алгоритма. Он состоит из 2-х стадий: угадывания и проверки. По индивидуальной задаче I происходит угадывание структуры S, для задачи о коммивояжере такой структурой является вариант пути между вершинами графа. Затем IиS подаются на стадию проверки, которая выполняется детерминированным образом. В нашем примере проверяется, является ли предъявленный путь гамильтоновым циклом, вычисляется его длина и сравнивается с границей B.

    Недетерминированный алгоритм решает задачу распознавания , если выполняются свойства:

    1. Если , то  структура S, угадывание которой приводит к положительному ответу;

    2. Если , то такой структуры не существует.

    Таким образом, класс задач NP – это класс всех задач распознавания, которые при разумном кодировании могут быть решены недетерминированным алгоритмом за полиномиальное время.

    Формальным эквивалентом для недетерминированного алгоритма является программа для недетерминированной одноленточной машины Тьюринга (НДМТ). Структура НДМТ отличается от ДМТ наличием угадывающего модуля со своей читающе/пушущей головкой, связанного с управляющим устройством. Программа для НДМТ задаётся тем набором , что и для ДМТ.

    Порядок работы НДМТ под управлением программы .

    1. Входное слово записывается на ленте в ячейках с номерами ( – длина слова x), все другие ячейки содержат пустой символ. Читающая/пишущая головка управляющего устройства находится над ячейкой с номером 1, а угадывающего модуля – над ячейкой -1.

    2. Управление передаётся угадывающему модулю, который записывает результат работы на левую полуленту и переходит в пассивное состояние.

    3. Управляющее устройство начинает работу в состоянии .

    4. Если текущее состояние q не совпадает с одним из конечных состояний, то машина переходит в следующее состояние, определяемое согласно функции переходов. Пусть , где s – считанный головкой символ из текущей ячейки. Тогда управляющее устройство переходит в состояние , головка вместо символа s записывает символ и сдвигается на одну ячейку влево, если , или вправо, если . Затем, текущим становится состояние .

    5. Если , то вычисления заканчиваются с результатом “да”, если , то – с результатом “нет”.

    НДМТ-программа может иметь бесконечное число вычислений при заданном входе x, по одному для каждого слова-догадки из *. НДМТ-программа принимает x, если по крайней мере одно из вычислений на входе x является принимающим.

    Временная сложность НДМТ-программы определяется равенством

    .

    НДМТ-программа называется НДМТ-программой с полиномиальным временем работы, если существует полином некоторой степени k, такой что .

    Класс языков NP формально определяется как

    .

    Задача называется труднорешаемой, если для неё не существует полиномиального алгоритма. Все задачи, труднорешаемость которых доказана, являются либо алгоритмически неразрешимыми, либо труднорешаемыми недетерминированной машиной.

    Не существует алгоритма, который по номеру x любого алгоритма и исходным даннымy определяет, остановится ли данный алгоритм при этих данных.

    Алгоритмически неразрешимой является 10-я проблема Гильберта: существует ли целочисленное решение произвольного заданного полиномиального уравнения.
    1   2   3   4   5   6   7


    написать администратору сайта