图灵机与计算问题

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理论计算机科学中的图灵机

理论计算机科学中的图灵机

理论计算机科学中的图灵机图灵机是理论计算机科学中的一个重要概念。

它被认为是能够计算任何可计算问题的最基本的计算机模型。

理解图灵机对于对计算机科学的学习和研究都至关重要。

一、图灵机的定义和原理图灵机是由英国数学家图灵提出的一种计算模型。

它包括一个有限控制器和一条无限长的纸带。

纸带被划分为一系列的单元格,每个单元格上可以写上一个字符。

控制器通过读取纸带上的字符和控制器内部的状态来进行计算。

它可以进行有限的计算,而且可以处理无限长的输入。

在图灵机模型中,所有的操作都是基于读取和写入单元格上的字符来进行。

图灵机具有非常简单的结构,但它却能够计算出任何可计算问题。

二、图灵机的应用图灵机能够计算出任何可计算问题,因此它在理论计算机科学中有着非常重要的应用。

它被用于证明计算机科学中的许多重要问题,例如停机问题和可计算性问题。

通过证明一个问题是不可计算的,我们可以得出它是无法用计算机解决的。

这对于计算机的设计和实现都有着重要的指导意义。

此外,图灵机还被广泛应用于计算机语言和自动机理论的研究中。

我们可以使用图灵机来描述计算机语言的语法和语义,并且使用它来定义自动机模型。

这在编程语言的编译、解释和分析中都有着广泛的应用。

三、图灵机的限制尽管图灵机是一种非常强大的计算模型,它仍然存在着一些限制。

其中最明显的一点是图灵机的速度。

尽管图灵机能够计算出任何可计算问题,但某些问题可能需要非常长的时间才能得到结果。

例如,计算出一个长文本的哈希值可能需要几分钟,而对于一个复合的问题,甚至需要几个世纪才能计算得出。

此外,图灵机还无法解决某些问题,例如非计算问题和不规则问题。

这些问题之所以无法用图灵机解决,是因为它们没有确定的方法来解决它们。

这些问题是无法用算法来解决的,并且需要人类直接进行解决。

四、结语图灵机是理论计算机科学中最重要的概念之一。

它被认为是能够计算出任何可计算问题的最基本计算机模型。

通过图灵机的研究,我们可以深入理解计算机科学的基本原理,理解计算机能力和限制。

图灵机的数学原理与应用

图灵机的数学原理与应用

图灵机的数学原理与应用图灵机,是由艾伦·图灵于1936年提出的一种抽象的计算模型,它被认为是现代计算机的理论基础。

图灵机的数学原理虽然比较抽象,但是深入理解图灵机的数学原理对于我们设计和优化计算机算法、发展人工智能等方面具有重要的启示和指导作用。

在本文中,我们将简要介绍图灵机的数学原理与应用,并探讨图灵机的一些局限性以及可能的突破。

图灵机的数学原理图灵机由输入、输出、存储器、控制装置和执行单元组成。

其基本工作原理是:读取输入字符,根据存储的程序进行计算和操作,最后输出计算结果。

图灵机的存储器采用无限长的纸带,纸带上的每一个位置上都可以写入或读取字符。

控制装置可以根据程序的要求将读取或写入头向左或向右移动一格,这个过程可以看做是计算机中的指令集。

执行单元可以根据当前读取头指向的字符执行相应的操作,并将输出写入输出缓存区。

整个过程看起来十分繁琐,但是它背后的数学原理却极其简洁和优美。

在图灵机的设计中,最重要的是要解决如下问题:是否存在一种通用的计算机模型,能够解决所有可计算问题,并且具备任意计算机的功能。

图灵通过一种叫做“图灵完备性”的概念来解决这个问题。

如果一种计算机模型是图灵完备的,那么它就能够进行基本的计算、判断、条件分支、循环迭代等操作。

同样的,如果一种计算机语言是图灵完备的,那么它就能够表达出所有可计算问题的解法。

因此,图灵完备性是计算机科学中一个重要的概念,也是图灵机计算能力能够被普遍接受的重要原因之一。

图灵机的应用图灵机的应用不仅限于理论计算和编程语言设计,它还被广泛应用于计算机科学中的各个领域。

下面我们将介绍一些典型的图灵机应用。

1. 自动机理论自动机理论是计算机科学中一个重要的研究领域,它涉及到有限状态自动机、正则表达式、上下文无关文法等很多领域。

图灵机的数学原理为自动机理论的发展提供了基础,同时也为不同类型的自动机机器的应用提供了指导。

2. 算法设计和优化图灵机为算法设计和优化提供了基础性的支持。

图灵在计算机理论方面的贡献

图灵在计算机理论方面的贡献

图灵在计算机理论方面的贡献:1.提出计算机的概念1945年,图灵恢复在理论计算机科学方面的研究,并结合战时的工作,具体研制出新的计算机来。

同年,图灵开始从事“自动计算机”(ACE)的逻辑设计和具体研制工作。

1950年制出了ACE样机,1958年制成大型ACE机。

2.把可计算函数定义为图灵机可计算函数.1937年,图灵在他的“可计算性与λ可定义性”一文中证明了图灵机可计算函数与λ可定义函数是等价的,得出:算法(能行)可计算函数等同于一般递归函数或λ可定义函数或图灵机可计算函数.这就是“丘奇-图灵论点”,相当完善地解决了可计算函数的精确定义问题,对数理逻辑的发展起了巨大的推动作用。

3.开创了“自动机”这一学科分支,促进了电子计算机的研制工作.4.提出了通用图灵机的概念它相当于通用计算机的解释程序,这一点直接促进了后来通用计算机的设计和研制工作,在给出通用图灵机的同时,图灵就指出,通用图灵机在计算时,其“机械性的复杂性”是有临界限度的,超过这一限度,就要靠增加程序的长度和存贮量来解决.这种思想开启了后来计算机科学中计算复杂性理论的先河。

5.解决了著名的希尔伯特判定问题狭谓词演算公式的可满足性的判定问题。

他用一阶逻辑中的公式对图灵机进行编码,再由图灵机停机问题的不可判定性推出一阶逻辑的不可判定性。

他在此处创用的“编码法”成为后来人们证明一阶逻辑的公式类的不可判定性的主要方法之一。

6.图灵测试1946年,图灵发表论文阐述存储程序计算机的设计。

图灵的自动计算机与诺伊曼的离散变量自动电子计算机都采用了二进制,都以“内存储存程序以运行计算机”打破了那个时代的旧有概念。

7.人工智能人工智能致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。

1950年他发表论文《计算机器与智能》,为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。

提出著名的“图灵测试”,指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别,则可以论断该机器具备人工智能。

大学计算机计算思维导论第讲习题及解析

大学计算机计算思维导论第讲习题及解析
串; (C)将形如0101,01010101的0、1串,即一个0接续一个1,且0的个数和1的个数相同, 转换为 XYXY, XYXYXYXY的形式; (D)将形如000111,00001111的0、1串,即左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串转换 为XXXYYY, XXXXYYYY的形式。
的问题,人和算法也解决不了; (E)上述有不正确的。
<q, X, Y, R, p> <q, X, Y, L, p> <q, X, Y, N, p>
模拟练习题
战德臣 教授
2、关于“图灵机”和“计算”,下列说法不正确的是_____。(A|B|C|D) (A)计算就是对一条两端可无限延长的纸带上的一串0和1,一步一步地执行指 令,经过有限步骤后得到的一个满足预先规定的符号串的变换过程; (B)“数据”可被制成一串0和1的纸带送入机器中进行自动处理,被称为数据纸 带;处理数据的“指令”也可被制作成一串0和1的纸带送入机器中,被称为程序纸 带;机器一方面阅读程序纸带上的指令,并按照该指令对数据纸带上的数据进行 变换处理。 (C)计算机器可以这样来制造:读取程序纸带上的指令,并按照该指令对数据纸 带上的数据做相应的变换,这就是图灵机的基本思想; (D)上述有不正确的。
第4讲-习题解析
战德臣
哈尔滨工业大学计算机学院 教授.博士生导师 教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
OK ZhanDC
Research Center on Intelligent Computing for Enterprises & Services,
Harbin Institute of Technology
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图灵机的工作原理

图灵机的工作原理

图灵机的工作原理图灵机是一种理论上的计算模型,由英国数学家艾伦·图灵于1936年提出。

它是一种抽象的计算设备,可以执行各种计算任务,包括判断可计算问题的可行性、解决数学问题以及模拟其他计算设备的功能。

图灵机的工作原理是基于简单的操作规则和有限的状态集合,但却能够模拟出任何可计算的函数。

下面我们将详细介绍图灵机的工作原理。

首先,图灵机由一个无限长的纸带和一个读写头组成。

纸带被划分为一个个小格子,每个格子上可以写入一个符号,包括0和1。

读写头可以在纸带上移动,并能够读取当前格子上的符号,并根据一定的规则进行写入操作。

图灵机还包括一个状态寄存器,用来记录当前的状态。

图灵机的工作原理可以简单描述为,根据当前的状态和读写头所读取的符号,执行一定的操作,并根据预先设定的转移规则,改变状态、移动读写头、修改当前格子上的符号。

这样不断地重复执行,直到图灵机进入停机状态或者无限循环。

图灵机的工作原理实际上是基于一系列的转移函数,这些函数定义了在不同状态和不同输入符号下,图灵机应该执行的动作。

这些动作包括改变状态、移动读写头、修改当前格子上的符号。

通过这些转移函数的组合,图灵机可以模拟出任何可计算的函数。

图灵机的工作原理可以用来解决各种计算问题,比如判断一个问题是否可计算、寻找某个数学函数的解、模拟其他计算设备的功能等。

虽然图灵机是一种理论上的计算模型,但它对于计算机科学的发展产生了深远的影响,成为了计算理论的基础。

总之,图灵机的工作原理是基于简单的操作规则和有限的状态集合,但却能够模拟出任何可计算的函数。

它通过不断地执行转移函数,改变状态、移动读写头、修改纸带上的符号,实现了各种计算任务。

图灵机的工作原理对于计算机科学的发展产生了深远的影响,成为了计算理论的基础。

10大悖论

10大悖论

10大悖论1. 邱奇-图灵悖论邱奇-图灵悖论源自数理逻辑中的一个重要命题:不可能存在一个算法,能够判断任意算法是否停机。

这个命题的证明过程非常复杂,但其结论却具有深刻的哲学意义。

在计算机科学中,图灵机是一种抽象的计算模型,被认为是现代计算机的理论基础。

邱奇和图灵分别独立提出了图灵机的概念,并证明了它的等价性。

然而,他们的工作也揭示出了一个无法解决的问题:无法判断一个算法是否会停机。

这意味着,即使我们拥有了最强大的计算机和最聪明的算法,我们仍然无法预测一个算法是否会在有限的时间内停止运行。

这个悖论挑战了我们对计算机科学的基本认识,也引发了对人工智能和机器学习领域的深思。

2. 赫胥黎悖论赫胥黎悖论是关于集合论的一个重要悖论。

在集合论中,我们通常认为一个集合是由它的成员所确定的。

然而,赫胥黎悖论却质疑了这一观点。

考虑一个由所有不包含自己的集合组成的集合。

根据我们的直觉,这个集合应该是一个合法的集合。

然而,如果我们问这个集合是否包含自己,我们会发现一个悖论:如果这个集合包含自己,那么根据定义,它不应该包含自己;如果这个集合不包含自己,那么根据定义,它应该包含自己。

这个悖论揭示了我们对集合的理解存在一些隐含的问题,也引发了对集合论基础的深入思考。

3. 费尔马定理悖论费尔马定理是数学中一个著名的未解之谜。

它声称没有正整数解的方程x^n + y^n = z^n,其中n大于2。

然而,费尔马定理悖论在于,虽然费尔马定理已经被证明是正确的,但其证明过程却非常复杂,以至于无法在有限时间内完成。

这个悖论引发了对数学证明的思考:我们如何确定一个命题是否为真?费尔马定理悖论表明,即使我们相信一个命题是真的,我们也可能无法证明它。

这对于数学和逻辑的发展产生了重要影响。

4. 佩亚诺悖论佩亚诺悖论源自数学中的一个基本问题:是否存在一个能够判断所有数学命题真假的公理系统?佩亚诺悖论证明了这是不可能的。

如果我们假设存在这样一个公理系统,那么我们可以构造一个命题:这个命题在公理系统中是不可证明的,但它却是真的。

关于图灵机的三个问题分析

关于图灵机的三个问题分析

写这篇文章,是想尝试回答学习图灵机模型中遇到的三个问题:1) 为什么图灵机有不可判的问题?2) 为什么强大的图灵机会不停机?3) 为什么图灵当初要设计图灵机?图灵机(Turing machine)是英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)于1936年设计的一种抽象机器,用于定义和模拟计算(computing)。

图灵机虽然构造简单,但却及其强大,它能模拟现代计算机的所有计算行为,堪称计算的终极机器。

然而即便是这个终极机器,也有令它无能为力的问题,这便是第一个要回答的问题:为什么图灵机有不可判的问题?首先明确什么是图灵可识别(Turing recognizable)和图灵可判定(Turing decidable)。

图灵机的识别对象是语言,图灵可识别当然不是说图灵本人能识别的语言(照这样说汉语可能是图灵不可识别的~),事实上这只是简称,全称应该是图灵机可识别语言(Turing machine recognizable language)和图灵机可判定语言(Turing machine decidable language)。

一台图灵机在读取一个串后可能进入三种状态:接受、拒绝、循环,如果图灵机进入循环状态,那它将永不停机。

现在假设有语言A,如果能设计出一台图灵机M,对于任意字符串ω,如果ω∈A,那么M读取ω后会进入接受状态,那么A是一个图灵可识别语言。

注意这个定义对于ω不属于A的情况没有做出限制,所以M读取到不属于A的ω,那么它有可能拒绝,也有可能循环。

图灵可判定语言的要求更严格,它要求对于语言A能设计出一台图灵机M:如果ω∈A,M 进入接受状态;否则进入拒绝状态。

如果一个语言是图灵可判定的,总能设计出一台图灵机,能在有限步数内判定一个字符串是不是属于这个语言。

如果一台图灵机对所有输入总是停机,那么称它为判定器(decider)。

然而第一个问题指明一定有所有判定器都不能判定的问题,要证明这一点,得从康托(Georg Cantor)说起。

图灵机工作原理

图灵机工作原理

图灵机工作原理图灵机是一种理论上的计算模型,由英国数学家艾伦·图灵于1936年提出。

它是一种抽象的计算设备,能够模拟任何可以通过算法计算的问题。

图灵机的工作原理主要包括输入、状态转换和输出三个基本部分。

首先,图灵机接受输入。

输入是指由输入符号构成的无限长的纸带,纸带上的每个符号都属于有限的字母表。

图灵机的读写头可以在纸带上移动,并能够读取当前位置的符号。

这些输入符号代表了问题的初始状态,图灵机需要根据这些输入符号进行计算和处理。

其次,图灵机通过状态转换来处理输入。

图灵机在内部有一个状态转换表,根据当前状态和读取的输入符号,图灵机可以根据状态转换表中的规则进行状态转换。

这些状态转换规则包括了读取当前符号后的下一步动作,如写入新符号、移动读写头的位置或改变内部状态等。

通过不断的状态转换,图灵机可以模拟出复杂的计算过程。

最后,图灵机输出结果。

当图灵机完成状态转换并停止时,纸带上的符号就代表了问题的计算结果。

图灵机可以通过读取纸带上的符号来输出最终的计算结果。

图灵机的工作原理可以用简洁的数学模型来描述,这种模型包括了输入符号、状态转换表和内部状态等重要元素。

通过这些元素的相互作用,图灵机能够模拟出任何可以通过算法计算的问题。

这种抽象的计算模型为计算机科学的发展提供了重要的理论基础,对于计算机算法和程序设计具有重要的指导意义。

总的来说,图灵机的工作原理是基于输入、状态转换和输出这三个基本部分的。

通过这些部分的相互作用,图灵机能够模拟出任何可以通过算法计算的问题,这为计算机科学的发展提供了重要的理论基础。

图灵机的工作原理不仅对计算机科学具有重要的指导意义,同时也为人工智能和机器学习等领域的发展提供了重要的思想参考。

图灵机与计算

图灵机与计算

对任何整数n>2,程序能不能找 到满足的正整数三元组?
一、计算机的极限(续)
关于计算理论可以追溯到1900年,当 时著名的大数学家希尔伯特在世纪之交的 数学家大会上给国际数学界提出了著名的 23个数学问题。其中第十问题是这样的: 是否存在着一个通用过程,这个过程能用 来判定任意数学命题是否成立,即,输入 一个数学命题,在有限时间内,能证明该 命题成立或不成立。
for (x=1; x<=total-2; x++) for (y=1; y<=total-x-1; y++) { z = total – x –y; if (exp(x,n) + exp(y,n) == exp(z,n)) printf(“hello, world/n”); }
total++; } }
B
1
前移
C
A
0
往纸带上写1
B
CLeabharlann 0后移A…



四、理解图灵机
建模: (1)小虫、纸带、方格 (2)黑色或者白色的信息就是小虫的输入信息 (3)小虫的输出动作就是往纸带上前爬一个方格或者 后退一个方格 (4)行动的规则
程序1:
程序2:
1 2 3
程序2
4 5 6 7
程序3
我们每一个会决策、会思考的人就可以被 抽象的看成一个图灵机。
二、图灵的伟大成就
上帝创造了人;图灵创造了计算机
计算机之父 人工智能之父
计算机的基本概念属于图灵。
冯·诺依曼的基本作用是使世界认识 了由图灵引入的计算机基本概念……
图灵机的产生一方面奠定了现代 数字计算机的基础(后来冯诺依曼就 是根据图灵的设想才设计出第一台计 算机的)。另一方面,根据图灵机这 一基本简洁的概念,我们还可以看到 可计算的极限是什么。

1.图灵机与计算问题(1节课)

1.图灵机与计算问题(1节课)
– 小虫所处的世界是一个无限长的纸带,这个纸带上 被分成了若干小的方格,而每个方格都仅仅只有黑 和白两种颜色。
– 小虫仅能够感受到它所处的方格的颜色---输 入信息。 – 小虫的输出动作就是往纸带上前爬一个方格 或者后退一个方格。
输入 黑色 白色 输出
• 程序: NaiveBug
前移 后移
小虫读到这个片断会怎样行动呢?
图灵机的今生来世
目录
• • • • 1、问题的起源 2、图灵的贡献 3、图灵机 4、图灵机的计算极限与计算复杂性
目录
• • • • 1、问题的起源 2、图灵的贡献 3、图灵机 4、图灵机的计算极限与计算复杂性
1、问题起源:费马大定理
• 17世纪,费马在阅读丢番图(Diophatus)《算术》拉 丁文译本时,曾在第11卷第8命题旁写道:“将一个立 方数分成两个立方数之和,或一个四次幂分成两个四 次幂之和,或者一般地将一个高于二次的幂分成两个 同次幂之和,这是不可能的。关于此,我确信已发现 了一种美妙的证法 ,可惜这里空白的地方太小,写不 下。” • 当整数n >2时,关于x, y, z的方程 xn + yn = zn 没有正整 数解 • 1995年被英国数学家安德鲁·怀尔斯证明
3、图灵机
一个图灵机是形如下面的一个装置 :
图灵机的组成
• 装置组成:
– 一个无限长的纸带(符号集合) – 一个读写头(读、改写、左移、右移) – 内部状态(有限状态机) – 还有一个程序对这个盒子进行控制。这个装 置就是根据程序的命令以及它的内部状态进 行磁带的读写、移动。
图灵机的工作过程
• 工作过程:
小虫会怎样行动呢?
输入 黑 黑 白 白 当前状态 饥饿 吃饱 饥饿 吃饱 输出 涂白 后移 涂黑 前移 下一个状态 吃饱 饥饿 饥饿 吃饱

图灵机的原理

图灵机的原理

图灵机的原理
图灵机是由英国数学家艾伦·图灵于1936年提出的一种抽象数学模型,它被认为是现代计算机的理论基础。

图灵机的原理是基于一种简单的执行模型,它包括一个无限长的纸带和一个读写头,读写头可以在纸带上移动,并且可以读写纸带上的符号。

图灵机的工作原理可以简单描述为,读写头根据当前的状态和纸带上的符号进行移动和改写,然后根据预先定义的规则转换到下一个状态。

通过这种方式,图灵机可以模拟任何可以被计算的问题,这也是图灵机被认为是通用计算设备的原因之一。

图灵机的原理可以用来解决许多计算问题,例如判断一个给定的算法是否能够在有限时间内停机(停止计算),这被称为停机问题。

图灵机的原理还可以用来证明一些数学定理,比如哥德尔不完备定理就是利用了图灵机的原理来证明的。

此外,图灵机的原理也被广泛应用于计算机科学领域,例如在算法设计、计算复杂性理论等方面。

图灵机的原理的核心在于其简洁而强大的计算模型,它可以模拟任何可以被计算的问题,这使得它成为了计算理论的基石。

图灵机的原理也为计算机科学的发展提供了理论基础,例如在计算机程
序设计、人工智能、计算复杂性等领域都有着重要的应用。

总之,图灵机的原理是计算机科学领域中的重要理论基础,它的简洁和强大使得它成为了现代计算机的理论基础,同时也为计算机科学的发展提供了理论基础。

图灵机的原理不仅在理论上有着重要的意义,而且在实际应用中也有着广泛的应用,它对于计算机科学领域的发展产生了深远的影响。

大师 图灵 《论数字计算在决断难题中的应用》

大师 图灵 《论数字计算在决断难题中的应用》

大师图灵《论数字计算在决断难题中的应用》1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文,题为"论数字计算在决断难题中的应用"。

在这篇开创性的论文中,图灵给"可计算性"下了一个严格的数学定义,并提出著名的图灵机"(TuringMachine)的设想。

"图灵机"不是一种具体的机器,而是一种思想模型,可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置,用来计算所有能想像得到的可计算函数。

"图灵机"与"冯.诺伊曼机"齐名,被永远载入计算机的发展史中。

1950年10月,图灵又发表了另一篇题为"机器能思考吗"的论文,成为划时代之作。

也正是这篇文章,为图灵赢得了"人工智能之父"的桂冠。

故事从谜开始英国现代计算机的起步是从德国的密码电报机--Enigma(谜)开始的,而解开这个谜的不是别人,正是阿兰·图灵,一个在计算机界响当当的人物,可与美国的冯·诺依曼相媲美的电脑天才。

在他短暂的生涯中,图灵在量子力学、数理逻辑、生物学、化学方面都有深入的研究,在晚年还开创了一门新学科--非线性力学。

图灵英年早逝。

在他42年的人生历程中,他的创造力是丰富多彩的,他是天才的数学家和计算机理论专家。

24岁提出图灵机理论,31岁参与COLOSSUS的研制,33岁设想仿真系统,35岁提出自动程序设计概念,38岁设计"图灵测验"。

这一朵朵灵感浪花无不闪耀着他在计算机发展史上的预见性。

特别是在60年代后当然,图灵最高的成就还是在电脑和人工智能方面,他是这一领域开天辟地的大师。

为表彰他的贡献,专门设有一个一年一度的"图灵奖",颁发给最优秀的电脑科学家。

这枚奖章就像"诺贝尔奖"一样,为计算机界的获奖者带来至高无上的荣誉。

而阿兰·图灵本人,更被人们推崇为人工智能之父,在计算机业十倍速变化的历史画卷中永远占有一席之地。

图灵机

图灵机

基本思想
图灵机 图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程,他把这样的过程看作下列两种简单的动作: 1、在纸上写上或擦除某个符号; 2、把注意力从纸的一个位置移动到另一个位置。 而在每个阶段,人要决定下一步的动作,依赖于 (1)此人当前所的纸上某个位置的符号和(2)此人当前思维 的状态。 为了模拟人的这种运算过程,图灵构造出一台假想的机器,该机器由以下几个部分组成: 1、一条无限长的纸带 TAPE。纸带被划分为一个接一个的小格子,每个格子上包含一个来自有限字母表的符 号,字母表中有一个特殊的符号表示空白。纸带上的格子从左到右依此被编号为 0,1,2,...,纸带的右端可 以无限伸展。 2、一个读写头 HEAD。该读写头可以在纸带上左右移动,它能读出当前所指的格子上的符号,并能改变当前 格子上的符号。 3、一套控制规则 TABLE。
通用
对于任意一个图灵机,因为它的描述是有限的,因此我们总可以用某种方式将其编码为字符串。我们用表示 图灵机 M的编码。
我们可以构造出一个特殊的图灵机,它接受任意一个图灵机 M的编码,然后模拟 M的运作,这样的图灵机称 为通用图灵机(Universal Turing Machine)。现代电子计算机其实就是这样一种通用图灵机的模拟,它能接受 一段描述其他图灵机的程序,并运行程序实现该程序所描述的算法。但要注意,它只是模拟,因为现实中的计算 机的存储都是有限的,所以无法跨越有限状态机的界限。经典图灵机及其许多变形识别语言的能力都是相同的, 正因为如此,图灵机可以作为计算的一般模型。另外,通用图灵机 (可编程图灵机)是存在的,通用图灵机可以 模拟任意一个图灵机,这也是将图灵机作为现代计算机的形式模型的根本原因。
工作原理
一台图灵机是一个七元组,{Q,Σ,Γ,δ,q0,qaccept,qreject},其中 Q,Σ,Γ都是有限集合,且 满足:

计算理论可计算性基础知识

计算理论可计算性基础知识

计算理论可计算性基础知识计算理论是计算机科学的基础学科之一,研究计算问题的性质和方法。

在计算理论中,可计算性是一个重要的概念,涉及到计算问题是否可解等方面的内容。

本文将介绍计算理论中的可计算性基础知识,包括图灵机、停机问题和可计算函数等。

一、图灵机图灵机是计算理论中最基本的计算模型之一,由英国数学家阿兰·图灵在1936年提出。

图灵机由一个无限长的纸带和一个可移动的读写头组成,纸带上有一串离散的符号。

图灵机的操作包括读取纸带上的符号、根据当前符号和内部状态进行状态转移、写入符号等。

通过这些操作,图灵机可以模拟任何其他计算模型的行为。

图灵机模型的提出使得计算问题的可计算性得到了严格的定义。

一个计算问题是可计算的,即存在一个图灵机可以解决它,如果给定任何输入,图灵机要么停机并给出输出,要么永远不停机。

可计算问题可以形式化地描述为输入输出函数,即给定一个特定的输入,图灵机能够计算出相应的输出。

二、停机问题停机问题是计算理论中的一个经典问题,也是不可计算问题的例子。

停机问题是指给定一个图灵机程序和输入,判断此程序能否在有限步骤内停机。

停机问题的不可解性意味着无法找到一个通用的算法来解决所有的停机问题。

根据停机问题的不可解性,图灵机的可计算性也受到限制。

存在一些计算问题,即使使用图灵机也无法解决,这些问题被称为不可计算问题。

停机问题是其中的一个例子,因为无法判断一个程序是否会在有限步骤内停机,图灵机也无法计算出对应的输出。

三、可计算函数可计算函数是指可以使用图灵机计算的函数。

一个函数被称为可计算函数,即存在一个图灵机可以计算出给定输入下的输出。

例如,加法、减法、乘法等基本算术运算都是可计算函数。

此外,存在一些复杂的函数,如指数函数、对数函数等,也都是可计算函数。

可计算函数的概念是基于图灵机模型的计算性定义的,它提供了一种形式化的描述方式,使得计算问题的可解性可以用数学语言进行刻画。

通过研究可计算函数及其性质,我们可以深入理解计算问题的本质,并探索计算机科学的边界和限制。

图灵机与可计算性

图灵机与可计算性
P(m)= 若HS(m)=0则输出1并停机
• 可能性二:HS(p)=0,这意味着P(p)不停 机。但是根据P的定义,若HS(p)=0,P(p) 输出1并停机。这也产生矛盾: P(p)不停机P(p)停机
• 矛盾的根本原因是:假定H是可计算的 HS是可计算的P是可构造的矛盾
2000 Andrew Chi-Chih Yao --- PhD, UIUC; Prof, Princeton (now at 清华) 因对计算理论做出了诸多根本性的重大贡献.
2004 Robert E. Kahn和Vinton G Cerf 发明了基本的通信协议TCP/IP技术.
Turing Machine
– 用数字表示信息的方法称为编码。
– 编码学就是一门研究高效编码方法的学科。
–简单检错码一奇偶性检错码
用6位二进制码来表ห้องสมุดไป่ตู้26个英文字母
A:000011 B:000101 C:000110
D:001001 ……
Z:110101
• 图灵奖:计算机界的诺贝尔奖
– 1946年,第一台电子计算机ENIAC诞生 – 1947年美国计算机协会ACM成立 – 1966年,ACM设立“图灵奖”
讨论思考题
1.3 为什么说能行可计算这一计算科学的根 本问题决定了计算科学处理的对象应当 是离散的?你怎样解释为什么数字计算 机的发展和应用远远了超过模拟计算机?
1.4 请编写一个完成为二进制数增加奇偶校 验位的图灵机程序。
1.5 请编写一个完成将一个二进制数加一的 计算的图灵机程序。
1.4 可计算性
– 蒸汽驱动 –程序控制计算的思想 – 采用有限差分技术自动完成一系列的加法运算 – 这些加法运算可以产生一个多项式的数值表

关于图灵机的三个问题

关于图灵机的三个问题

写这篇文章,是想尝试回答学习图灵机模型中遇到的三个问题:1) 为什么图灵机有不可判的问题?2) 为什么强大的图灵机会不停机?3) 为什么图灵当初要设计图灵机?图灵机(Turing machine)是英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)于1936年设计的一种抽象机器,用于定义和模拟计算(computing)。

图灵机虽然构造简单,但却及其强大,它能模拟现代计算机的所有计算行为,堪称计算的终极机器。

然而即便是这个终极机器,也有令它无能为力的问题,这便是第一个要回答的问题:为什么图灵机有不可判的问题?首先明确什么是图灵可识别(Turing recognizable)和图灵可判定(Turing decidable)。

图灵机的识别对象是语言,图灵可识别当然不是说图灵本人能识别的语言(照这样说汉语可能是图灵不可识别的~),事实上这只是简称,全称应该是图灵机可识别语言(Turing machine recognizable language)和图灵机可判定语言(Turing machine decidable language)。

一台图灵机在读取一个串后可能进入三种状态:接受、拒绝、循环,如果图灵机进入循环状态,那它将永不停机。

现在假设有语言A,如果能设计出一台图灵机M,对于任意字符串ω,如果ω∈A,那么M读取ω后会进入接受状态,那么A是一个图灵可识别语言。

注意这个定义对于ω不属于A的情况没有做出限制,所以M读取到不属于A的ω,那么它有可能拒绝,也有可能循环。

图灵可判定语言的要求更严格,它要求对于语言A能设计出一台图灵机M:如果ω∈A,M 进入接受状态;否则进入拒绝状态。

如果一个语言是图灵可判定的,总能设计出一台图灵机,能在有限步数内判定一个字符串是不是属于这个语言。

如果一台图灵机对所有输入总是停机,那么称它为判定器(decider)。

然而第一个问题指明一定有所有判定器都不能判定的问题,要证明这一点,得从康托(Georg Cantor)说起。

计算机专业导论_哈尔滨工业大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

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计算机专业导论_哈尔滨工业大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.阅读下面的程序,其时间复杂度为_________?intindex=5;intcondition=1;if(condition==1)thenindex++;elseindex--;fori=1to100forj=1to200index=index+2;答案:O(1)2.假设基本门电路的符号为【图片】,已知如下电路【图片】问该电路不能实现的功能为______。

答案:当A=1,B=1,则P=13.下图是一个存储器的简单模型。

下列说法不正确的是_____。

【图片】答案:该存储器既可读出,又可写入4.已知A=40;B=30;C=100;D=50,逻辑“与”运算符为and,“或”运算符为or,“非”运算符为not。

计算表达式C > A +B +D的值,结果为_____。

答案:假5.TSP算法流程图如下图I.示意,回答问题:最内层循环(L变量控制的循环)的作用是_________。

【图片】答案:用于判断某个城市是否是已访问过的城市6.遗传算法设计需要引入变异操作。

变异操作是对种群中的某些可能解(个体)的某些编码位进行突变处理,例如二进制编码的解01110011,其第3位(自左而右)当前为1则将其变为0,称为变异操作。

通过变异操作,使遗传算法具有局部的随机搜索能力。

为什么?下列说法不正确的是_____。

答案:其它选项的说法有不正确的7.下图是一个存储器的简单模型。

当【图片】=10时,【图片】的内容是_____。

【图片】答案:1010108.操作系统管理信息的基本单位是_____。

答案:文件9.已知如下多元素变量。

【图片】执行下列程序,执行完成后,Sum1和Sum2的值分别为_____。

(10)intJ;(20)intSum1=0,Sum2=0;(30)ForJ=1to4Step1(40){Sum1=Sum1+M[J][J];(50)Sum2=Sum2+M[5-J][5-J];}答案:66,6610.已知函数Fact的程序如下,Fact(4)的值为_____。

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图灵机与计算问题自从20世纪30年代以来,图灵机、计算这些重要的概念在科学的天空中就一直闪烁着无限的光彩。

尤其是近年来量子计算机、生物计算机、DNA计算等领域的创新工作引起了了世人的广泛关注。

我们不禁问这样的问题,国外究竟为什么能发明出这些各式各样的计算机呢?这些意味着什么呢?其实这一切的源头都来源于计算理论。

国内在介绍计算理论方面的教材虽然有不少,但一般都比较深奥难懂。

所以我觉得很有必要对这些内容进行科普。

于是尝试写下这么一篇文章,希望我的文章能够让你更加清楚、透彻的理解图灵机、计算等等一些基本而重要的概念,并洞悉到这些概念的本质和深远涵义。

本篇文章大体上可以分成四部分:首先给大家讲一讲关于图灵、哥德尔等科学家的故事;然后正式引入图灵机的概念,为了对这个概念有比较直观的理解,我采用了一个人工生命:“小虫”的比喻来叙述。

接下来,文章介绍了跟图灵机有关的概念:什么是模拟,什么是“万能计算机”等等;最后是关于图灵停机问题的探讨,我个人认为很有可能未来对科学的重大突破都来源于对图灵停机问题的深入理解。

在行文过程中,我除了用自己的方式介绍一些现有的基本概念之外(为了尽量表达得清楚明白,我不得不放弃理论论证的严格性),还探讨了很多我认为别人没有探讨的问题,这些问题多是我自己的思考结果,而它们没有经过科学的验证。

在这部分内容上我都标上了*号,希望你能有选择的看待这些问题和观点。

一、故事任何科学思想、科学概念的诞生都有它的背景,在背景中往往有很多迷人的故事。

关于计算理论可以追溯到1900年,当时著名的大数学家希尔伯特在世纪之交的数学家大会上给国际数学界提出了著名的23个数学问题。

其中第十问题是这样的:存在不存在一种有限的、机械的步骤能够判断“丢番图方程”是否存在解?这里就提出来了有限的、机械的证明步骤的问题,用今天的话说就是算法。

但在当时,人们还不知道“算法”是什么。

实际上,当时数学领域中已经有很多问题都是跟“算法”密切相关的,因而,科学的“算法”定义呼之欲出。

之后到了30年代的时候,终于有两个人分别提出了精确定义算法的方法,一个人是图灵,一个人是丘奇。

而其中图灵提出来的图灵机模型直观形象,于是很快得到了大家的普遍接受。

不知道你是否听说过图灵这个名字。

可能有些人知道牛顿,知道爱因斯坦,甚至知道冯诺依曼,但不知道图灵。

然而图灵的贡献绝对不亚于这些科学大师。

图灵最大的贡献就是把算法这样一个基本的、深刻的概念用他的图灵机模型讲清楚了。

正是因为图灵奠定的理论基础,人们才有可能发明20世纪以来甚至是人类有史以来最伟大的发明:计算机。

因此人们称图灵为:计算机理论之父。

图灵生活的年代经历了第二次世界大战。

在二战期间他曾经为英国政府效力成功破译了德国的密码,因而为英国做出了突出贡献。

其实也正是因为二战,英国政府才肯掏钱让图灵制造最原始的计算机,当然这种计算机是专门用来破译密码用的,而不是我们现在用的通用计算机。

(有一部片子叫《密码迷情》英文名是《enigma》就是根据图灵当时破译德国密码的故事改编的,大家有兴趣可以去找一找。

)图灵这个人很古怪,只喜欢自己一个人闷头研究,不喜欢与别人交流。

并且据说他还是一个同性恋者。

要知道在当时的英国,同性恋行为可是大逆不道的。

最后,在他事业刚刚达到顶风的时候,他自杀了。

为了纪念这个伟大的学者,计算机界设立了最高荣誉奖:ACM图灵奖。

图灵机的产生一方面奠定了现代数字计算机的基础(要知道后来冯诺依曼就是根据图灵的设想才设计出第一台计算机的)。

另一方面,根据图灵机这一基本简洁的概念,我们还可以看到可计算的极限是什么。

也就是说实际上计算机的本领从原则上讲是有限制的。

请注意,这里说到计算机的极限并不是说它不能吃饭、扫地等硬件方面的极限,而是仅仅就从信息处理这个角度,计算机也仍然存在着极限。

这就是图灵机的停机问题。

这个问题在图灵看来更加重要,在他当年的论文中,其实他是为了论证图灵停机问题才“捎带手”提出了图灵机模型的。

提到了图灵停机问题,我不禁又要提一提哥德尔定理、罗素悖论、康托尔的集合论等等一系列大事儿。

早在19世纪末的时候,康托尔为集合论做了奠基性的研究。

要知道,数学虽然五花八门,但是人们发现,运用集合这个概念可以概括所有的数学,也就是说集合是一切数学的基础。

因而如果为集合论奠定了公理化的基础,也就等于为数学奠定了基础。

康托尔就是做了这方面的贡献。

另外,他为了证明实数的个数比自然数多这个结论,发明了一种被称为“对角线删除”的证明方法。

没想到的是,这个方法影响非常深广,直到后来的图灵停机问题、哥德尔定理其实都是该方法的不同延伸。

19世纪末的人们忙于为基于集合论的数学建立公理体系大厦。

然而就当这座大厦即将完工的时候,一件可怕的事情发生了,罗素提出来的罗素悖论粉碎了数学家的梦想。

关于罗素悖论的一个通俗化版本是:“村子里有一个理发师,他给自己定了一条规矩:‘不给那些所有给自己理发的人理发’。

现在就要问,这个理发师该不该给自己理发?”。

如果你尝试回答这个问题就会发现奇怪的事情:这个问题本身似乎是不可能的!正是因为这种奇怪的逻辑,哲学家罗素才颠覆了整个数学大厦的基础!因为集合论中存在着矛盾,所以整个数学体系存在着根本性的矛盾,然而具有讽刺意味的是,数学一直以严格著称!这种感觉就好像正当你得意洋洋的时候有人突然闪了你一个耳光!人们在一阵慌乱之后开始逐渐稳下阵角寻找避免罗素悖论产生的方法,并总希望通过细心的选择数学公理能够将类似罗素悖论这样的怪物一劳永逸的排除精确数学体系之外。

这就是后来希尔伯特提出来一套数学纲领的原因,他希望找到一套公理体系能够排除悖论,并挽救纯粹而美丽无暇的数学。

虽然希尔伯特没能完成他的梦想,但他坚信梦想是对的。

然而,没过多少年,一个名不见经传的年轻逻辑学家哥德尔提出来的定理却彻底粉碎了希尔伯特的梦。

这就是后来著名的哥德尔定理!该定理大致上说:任何一个数学的公理化体系都不是“完美的”。

换个角度说,任何数学公理化系统都是死的,它总需要人为地从外界注入新的公理进去才能让它日趋完善,而它自己并不能完全自动避免矛盾产生。

哥德尔定理可以说整个扭转了人们的世界观。

因为被认为最“完美”最“纯粹”的数学都是不完全的,那么纯粹完美的世界也应该不存在。

哥德尔定理还指出了“理性”和“分析”方法的极限。

这才是后来人们步入到了“综合”时代的部分原因。

更有趣的是,哥德尔用来证明他定理的方法正和康托尔证明实数比自然数多、图灵停机问题以及罗素悖论的方法是一脉相承的。

所有这些都是20世纪上半个世纪发生的大事,后来发生了什么?计算机出现了、信息时代来临了,似乎科学技术是万能的,它们总会改善我们的生活,满足我们的欲望。

渐渐的,人们似乎淡忘了图灵、歌德尔、康托尔等等大师们的思想了。

然而近年来随着复杂性科学的研究,人们却又有了重拾这些相对古老而根本问题的迹象了!二、图灵机下面言归正传,我们开始讲图灵机的概念。

我先把图灵机的模型给你,虽然有些无趣,不过请坚持看下去,我会在下面运用大家比较好理解的形式重新解释的。

在这里你仅仅需要认识它的轮廓。

一个图灵机是形如下面的一个装置:这个装置由下面几个部分组成:一个无限长的纸带,一个读写头。

(中间那个大盒子),内部状态(盒子上的方块,比如A,B,E,H),另外,还有一个程序对这个盒子进行控制。

这个装置就是根据程序的命令以及它的内部状态进行磁带的读写、移动。

它工作的时候是这样的:从读写头在纸带上读出一个方格的信息,并且根据它当前的内部状态开始对程序进行查表,然后得出一个输出动作,也就是是否往纸带上写信息,还是移动读写头到下一个方格。

程序也会告诉它下一时刻内部状态转移到哪一个。

具体的程序就是一个列表,也叫做规则表,是这样的:当前内部状态s 输入数值i 输出动作o 下一时刻的内部状态s'B 1 前移CA 0 往纸带上写1 BC 0 后移A…… … …因此,图灵机只要根据每一时刻读写头读到的信息和当前的内部状态进行查表就可以确定它下一时刻的内部状态和输出动作了。

图灵机就是这么简单!不可思议吧?而只要你变化它的程序(也就是上面的规则表),那么它就可能为你做任何计算机能够完成的工作。

因此可以说,图灵机就是一个最简单的计算机模型!也许,你会觉得图灵机模型太简单,怎么可能完成计算机的复杂任务呢?问题的关键是如何理解这个模型。

三、如何理解图灵机?1、小虫的比喻我们不妨考虑这样一个问题。

假设一个小虫在地上爬,那么我们应该怎样从小虫信息处理的角度来建立它的模型?首先,我们需要对小虫所在的环境进行建模。

我们不妨就假设小虫所处的世界是一个无限长的纸带,这个纸带上被分成了若干小的方格,而每个方格都仅仅只有黑和白两种颜色。

很显然,这个小虫要有眼睛或者鼻子或者耳朵等等感觉器官来获得世界的信息,我们不妨把模型简化,假设它仅仅具有一个感觉器官:眼睛,而且它的视力短得可怜,也就是说它仅仅能够感受到它所处的方格的颜色。

因而这个方格所在的位置的黑色或者白色的信息就是小虫的输入信息。

另外,我们当然还需要为小虫建立输出装置,也就是说它能够动起来。

我们仍然考虑最简单的情况:小虫的输出动作就是往纸带上前爬一个方格或者后退一个方格。

仅仅有了输入装置以及输出装置,小虫还不能动起来,原因很简单,它并不知道该怎样在各种情况下选择它的输出动作。

于是我们就需要给它指定行动的规则,这就是程序!假设我们记小虫的输入信息集合为I={黑色,白色},它的输出可能行动的集合就是:O={前移,后移},那么程序就是要告诉它在给定了输入比如黑色情况下,它应该选择什么输出。

因而,一个程序就是一个从I集合到O集合的映射。

我们也可以用列表的方式来表示程序,比如:程序1:输入输出黑色前移白色后移这个程序非常简单,它告诉小虫当读到一个黑色方格的时候就往前走一个方格,当读到一个白色方格的时候就后退一个格。

我们不妨假设,小虫所处的世界的一个片断是:黑黑黑白白黑白……,小虫从左端开始。

那么小虫读到这个片断会怎样行动呢?它先读到黑色,然后根据程序前移一个方格,于是就会得到另外一个黑色信息,这个时候它会根据程序再次前移一个方格,仍然是黑色,再前移,这个时候就读到白色方格了,根据程序它应该后退一个格,这个时候输入就是黑色了,前移,白色,后移……,可以预见小虫会无限的循环下去。

然而,现实世界中的小虫肯定不会这样傻的在那里无限循环下去。

我们还需要改进这个最简单的模型。

首先,我们知道小虫除了可以机械地在世界上移动以外,还会对世界本身造成影响,因而改变这个世界。

比如虫子看到旁边有食物,它就会把那个东西吃掉了。

在我们这个模型中,也就相当于我们必须假设小虫可以改写纸带上的信息。

因而,小虫可能的输出动作集合就变成了:O={前移,后移,涂黑,涂白}。

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