图灵机模型

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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。

图灵机的思想与模型简介

图灵机的思想与模型简介

0110101
程 序
通用机器
…10001110110
输入
由“程序”控制, 一步步将输入 “转换”为输出
10001…
输出
0110101
图灵机的思想
是关于数据、指令、程序及程序/指令自动执行的基本思想。
输入被制成一串0和1的纸带,送入机器中----数据。如00010000100011… 机器可对输入纸带执行的基本动作包括:“翻转0为1”,或 “翻转1为0”, “前移一 位”, “停止”。 对基本动作的控制----指令,机器是按照指令的控制选择执行哪一个动作,指令也可以 用0和1来表示:01表示“翻转0为1”(当输入为1时不变),10表示“翻转1为0”(当输入0时 不变), 11表示“前移一位”, 00表示“停止”。 输入如何变为输出的控制可以用指令编写一个程序来完成, 如: 011110110111011100… 机器能够读取程序,按程序中的指令顺序读取指令, 读一条指令执行一条指令。由此实现自动计算。
冯.诺依曼计算机:机器级程序及其执行 2.2.1 图灵机的思想与模型简介
图灵机的思想与模型简介
----图灵的贡献 ----图灵机:计算机的理论模型 ----指令、数据、程序与程序执行
图灵是谁?
图灵及其贡献
图灵(Alan Turing, 1912~1954),出生于英国伦敦,19 岁入
剑桥皇家学院,22 岁当选为皇家学会会员。 1937 年,发表了论文《论可计算数及其在判定问题中的应 用》,提出了图灵机模型,后来,冯〃诺依曼根据这个模型设 计出历史上第一台电子计算机。
图灵机解决不了的问题任何算法也解决不了----图灵可计算性问题。
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过三第一组全体成员!

理解图灵机模型、计算机科学概念内涵,懂得存储程序及计算机的结构

理解图灵机模型、计算机科学概念内涵,懂得存储程序及计算机的结构

理解图灵机模型、计算机科学概念内涵,懂得存储程序及计算机的结构⾸先,图灵机模型是由英国数学家图灵提出的,图灵机模型理论是计算学科最核⼼的理论之⼀,它的出现为计算机设计指明了⽅向,在今天的学习中图灵机模型发挥着不可或缺的⽤处,是我们算法分析和程序语⾔设计的基础理论。

下⾯是它的定义:所谓的图灵机就是指⼀个抽象的机器,它有⼀条⽆限长的纸带,纸带分成了⼀个⼀个的⼩⽅格,每个⽅格有不同的颜⾊。

有⼀个机器头在纸带上移来移去。

机器头有⼀组内部状态,还有⼀些固定的程序。

在每个时刻,机器头都要从当前纸带上读⼊⼀个⽅格信息,然后结合⾃⼰的内部状态查找程序表,根据程序输出信息到纸带⽅格上,并转换⾃⼰的内部状态,然后进⾏移动。

然后,计算机科学概念的内涵较为⼴泛,计算机科学是⼀门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科,可以肯定的是它是⼀门学科,⽽不仅仅是⼀门技术或者是⼀种⼯具。

计算机科学的基本思路涵盖从理论研究、模型抽象到⼯程设计三个⽅⾯。

有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业(⽐如信息技术),或者只是与使⽤计算机的经验有关,如玩游戏、上⽹或者⽂字处理。

其实计算机科学所关注的,不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质,更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序,这才是我们计算机科学应该做的事情。

下⾯是计算机中储存程序的原理:“存储程序”原理,是将根据特定问题编写的程序存放在计算机存储器中,然后按存储器中的存储程序的⾸地址执⾏程序的第⼀条指令,以后就按照该程序的规定顺序执⾏其他指令,直⾄程序结束执⾏。

存储程序和程序控制原理的要点是,程序输⼊到计算机中,存储在内存储器中(存储原理),在运⾏时,控制器按地址顺序取出存放在内存储器中的指令(按地址顺序访问指令),然后分析指令,执⾏指令的功能,遇到转移指令时,则转移到转移地址,再按地址顺序访问指令(程序控制)。

计算机的结构主要分为五个部分:控制器,运算器,存储器,输⼊设备,输出设备。

图灵机计算机的理论模型

图灵机计算机的理论模型

图灵机——计算机的理论模型
机器的程序是五元组{Si , X , Y , L(R或N) , Sj}形式的指 令集,定义了机器在一个特定状态下读入一个特定字符时所 采取的动作。 五个元素的含义如下:
①Si 表示机器当前的状态;
②X 表示机器从方格中读入的内容,也即当前内容; ③Y 表示机器用来代替X 写入方格中的内容; ④L、R、N 分别表示左移一格、右移一格和不移动; ⑤Sj 表示机器下一步的状态。
图灵机——计算机的理论模型
图灵机的计算开始于初始状态,设为S0,终止于停止(HALT)状态,设为SH。 例: 设计能够实现“a+1”运算的图灵机,计算完成后要求读写头回到原位。
图灵机进行“a+1”运算的控制规则表
输入
当前状态 (Si) S0 S1 S1 S1 S2 S2 S2 S3 S3 S3 S4 当前内容 (X ) b 0 1 b 0 1 b 0 1 b 任意 重写的新内容 (Y) b 1 0 b 1 0 1 0 1 b b
英国科学家阿兰.图灵 (1912-1954)
图灵证明,只有图灵机能解决的 计算问题,实际计算机才能解决。
“图灵奖”是美国计算机协会于1966年设立的。
什么是图灵机? 图灵机由一条无限长的纸带、读/写头及控制
器构成。
图灵机模型
控制器内包括控制规则表,它能够通过读/写头对纸带上 的符号进行读或写,读写头可以在纸带上左右移动。 纸带分成了一个个的小方格,每个方格中可以记录机器 字母表里的符号,如0或1等。
பைடு நூலகம்输出
读写头移动方向 (L,R或N) L R L R R L L R R N R 进入的新状态 (Sj) S1 S3 S2 SH S3 S2 S4 S3 S3 SH S3

《图灵和图灵机模型》课件

《图灵和图灵机模型》课件

软件实现与图灵机对比
探讨现代计算机软件开发与图灵机的关系和相互影 响。
总结
1 图灵机的强大性能
总结图灵机的强大计算能力和广泛应用。
2 图灵机在计算机科学中的地位与应用
强调图灵机在计算机科学领域的重要地位和 深远影响。
图灵机的运行方式
解释图灵机的工作方式和运行过程。
图灵完备性
1
什么是图灵完备性
解释图灵完备性的概念,以及与计算能力的关系。
Hale Waihona Puke 2为什么图灵机是图灵完备的
阐述图灵机具有图灵完备性的原因和特点。
3
图灵完备性的应用
介绍图灵完备性在计算机科学中的重要应用。
现代计算机的实现
硬件实现与图灵机对比
比较现代计算机硬件与图灵机的异同,分析其优势 和局限。
《图灵和图灵机模型》 PPT课件
图灵与图灵机模型是计算机科学中重要的概念。本课件将介绍图灵的贡献、 图灵机的概念及其运行方式、图灵完备性以及现代计算机与图灵机的对比等 内容。
概述
1 图灵的贡献
介绍图灵对计算机科学的贡献和影响。
2 图灵机的概念
解释图灵机的概念及其基本组成。
图灵机模型
图灵机的组成
详细描述图灵机的组成部分,包括输入、输出、控制单元等。

计算模型图灵机课件

计算模型图灵机课件

图灵机为计算机安全领域提供了理论 基础,如分析病毒、黑客攻击等。
04
图灵机的启示
对人工智能的影响
1 2
奠定人工智能理论基础
图灵机作为计算模型,为人工智能领域提供了理 论基础,推动了人工智能的发展。
启发机器学习算法
图灵机的计算原理启发了众多机器学习算法,如 神经网络、深度学习等。
3
强化智能系统设计
特点
非确定型图灵机具有更高的计算能力,可以模拟更复杂的算法和问 题。
应用
非确定型图灵机在理论计算机科学中有着重要的地位,例如在自动 机理论和形式语言等领域中的应用。
概率图灵机
定义
概率图灵机是一种能够进行概率计算的图灵机模型,即机器在执行 操作时具有一定的概率分布。
特点
概率图灵机可以模拟随机过程和不确定性,适用于处理概率性和统 计性的问题。
05
图灵机的扩展
多带图灵机
定义
多带图灵机是指具有多个磁带,并且每个磁带都可以独立进行读 写操作的图灵机。
特点
多带图灵机可以同时处理多个任务,提高了计算效率和并行处理 能力。
应用
多带图灵机在计算机科学和人工智能领域中有着广泛的应用,例 如并行算法、分布式计算和云计算等。
非确定型图灵机
定义
非确定型图灵机是指具有不确定性的计算模型,即存在多个可能的 计算路径,但最终都能得到正确的结果。
计算模型图灵机课 件
contents
目录
• 图灵机简介 • 图灵机的工作原理 • 图灵机的应用 • 图灵机的启示 • 图灵机的扩展
01
图灵机简介
图灵机的发明者
01
图灵机的发明者是英国数学家阿 兰·图灵(Alan Turing),他在 1936年提出了图灵机的概念。

图灵机的思想与模型简介

图灵机的思想与模型简介
Research Center on Intelligent Computing for Enterprises & Services,
Harbin Institute of Technology
冯.诺依曼计算机: 思想与构成 (1)什么是冯.诺依曼计算机?
冯.诺依曼(Von.Neumann)计算机
位”, “停止”。
对基本动作的控制----指令,机器是按照指令的控制选择执行哪一个动作,指令也可以
用0和1来表示:01表示“翻转0为1”(当输入为1时不变),10表示“翻转1为0”(当输入0时 不变), 11表示“前移一位”, 00表示“停止”。
输入如何变为输出的控制可以用指令编写一个程序来完成, 如: 011110110111011100…
战德臣 教授
(1)启动控制器工作 (2)发送第1条指令地址 (3)取出指令并分析指令 (4)执行指令:发送操作数x所在地址 (5)执行指令:取操作数x
(6)发送下一条指令地址 (7)取出指令并分析指令 (8)执行指令:发送操作数a所在地址 (9)执行指令:取出操作数a (10)执行指令:通知运算器计算a乘x (11)继续后续指令的取指、执行…
存储器内部的实现示例
当地址线和数据线间连接有 二极管时,则存储的是1,否 则,存储的是0
战德臣 教授
当地址线和数据线间连接有 二极管时,由地址线决定其是 输出1或0,即:当地址线为高 电平时,则输出1,而当地址 线为低电平时,则输出0; 没有连接的,则不受地址线 影响,始终输出低电平0;
二极管ROM结构示例 (2位地址控制4个信息单元, 每个信息单元是4位0/1码)
机器能够读取程序,按程序中的指令顺序读取指令,
读一条指令执行一条指令。由此实现自动计算。

第二讲 图灵机模型

第二讲 图灵机模型

182Leabharlann 1.1 基本图灵机例 2-3 设有M2=({q0, q1, q2, q3},{0, 1},{0, 1, B},δ,q0 , B ,{q3}),其中δ的定义如下: δ(q0, 0)= (q0, 0, R) δ(q0, 1)= (q1, 1, R) δ(q1, 0)= (q1, 0, R) δ(q1, 1)= (q2, 1, R) δ(q2, 0)= (q2, 0, R) δ(q2, 1)= (q3, 1, R)
1
主要内容、重难点

主要内容

图灵机作为一个计算模型,它的基本定义,即时描 述,图灵机接受的语言;图灵机的构造技术;图灵 机的变形;Church-Turing论题;通用图灵机。可 计算语言、不可判定性、P-NP问题)。

重点

图灵机的定义、图灵机的构造。
难点
– 图灵机的构造。
2
2.1 基本概念
19
2.1.1 基本图灵机
0 q0 q1 q2 q3 (q0, 0, R) (q1, 0, R) (q2, 0, R) 1 (q1, 1, R) (q2, 1, R) (q3, 1, R) B
20
2.1.1 基本图灵机
为了弄清楚M2接受的语言,需要分析它的工
作过程。 (1)处理输入串00010101的过程中经历的ID变 换序列如下: q000010101├ 0q00010101├ 00q0010101 ├ 000q010101├ 0001q10101├ 00010q1101 ├ 000101 q201├000101 0 q21├ 00010101q3
31
2.1.2 图灵机作为非负整函数的计算模型


图灵可计算的(Turing computable) 设有k元函数f(n1, n2,…, nk)=m,TM M=(Q, ∑, Γ, δ,q0 , B , F)接受输入串

图灵机的基础原理概述

图灵机的基础原理概述

图灵机的基础原理概述图灵机(Turing machine)是英国数学家图灵(Alan Turing)于1936年提出的一种理论计算机模型,它用来描述一种具有无穷长纸带的机器,并在这个纸带上进行操作。

图灵机是计算机理论的基石之一,它不仅仅是一种计算模型,更是理解计算机的工作原理的基础。

图灵机的基本组成包括一个读写头、一个无限长的纸带、一个控制单元和一组状态。

纸带可以想象成是一个无限长的带子,带子上有一些小方格,每个小方格上都可以写有一个符号(比如数字、字母等)。

读写头可以在纸带上左右移动,并能够读取或写入符号到当前所在方格。

图灵机通过不断读取和写入纸带上的符号来进行计算。

控制单元是图灵机的大脑,它控制着读写头的移动和符号的读写。

控制单元的设计包括一组状态和对不同状态下的输入进行响应的规则。

每个状态都对应着某种操作,可以是移动读写头、读取或写入符号、改变状态等。

图灵机的控制单元根据当前的状态和读写头所读取的符号,在给定的一组规则下进行操作。

图灵机的原理可以简单概括为模拟一种计算过程,该过程由一系列状态和操作构成。

通过读取和写入纸带上的符号,不断改变图灵机的状态,进而模拟出各种计算过程。

图灵机的基本计算过程包括以下几个步骤:1. 读取:图灵机的读写头读取当前所在方格上的符号。

2. 根据读取到的符号和当前状态,在控制单元中查找相应的规则。

3. 根据查找到的规则,进行相应的操作,比如移动读写头、改变状态、写入符号等。

4. 如果当前状态没有对应的规则,图灵机停止计算;否则,返回步骤1,读取新的符号,继续下一轮计算。

图灵机的能力非常强大,可以计算任何可计算的问题。

这是因为图灵机具备无限的存储能力,可以在纸带上存储无限多的符号,并且通过改变状态和操作来模拟各种复杂的计算过程。

虽然图灵机的实际计算过程可能非常繁琐,但是它能够计算任何一个可计算的问题。

图灵机的提出和研究给计算机科学带来了深远的影响。

首先,图灵机使得计算机的工作原理变得清晰而明确,让人们能够基于此进行研究和发展。

模型及其演变过程

模型及其演变过程

模型及其演变过程引言:在计算机科学领域,模型是对现实世界或某个问题的抽象表示。

模型的设计和演变过程是计算机科学发展的重要组成部分,经历了多个阶段和不断的改进。

本文将介绍模型及其演变过程,并探讨其在不同领域的应用。

一、模型的定义和作用模型是对事物或问题的一种抽象描述,它可以帮助我们理解和解决现实世界中的复杂问题。

模型可以是数学公式、图形表示、计算机程序等形式,通过对事物进行抽象和简化,使得问题更易于理解和分析。

二、经典模型的演变过程1. 图灵机模型图灵机是由英国数学家阿兰·图灵提出的一种抽象计算设备,它由一个无限长的纸带和一个读写头组成。

图灵机模型最早用于描述计算机运算的过程,它具有能模拟任何其他计算设备的能力,成为计算机科学的基石。

2. 冯·诺依曼模型冯·诺依曼模型是由美国计算机科学家冯·诺依曼提出的,它是一种以存储程序为基础的计算机结构。

冯·诺依曼模型将计算机的程序和数据存储在同一块存储器中,使得程序可以被操作和修改,从而实现了计算机的灵活性和通用性。

3. 层次模型层次模型是一种将系统或问题划分为多个层次的模型,每个层次都有特定的功能和职责。

层次模型的设计思想最早应用于计算机网络领域,如ISO的七层模型和TCP/IP的五层模型。

后来,这种思想被广泛应用于其他领域,如软件工程中的分层设计和人工智能中的神经网络模型。

三、模型的应用领域1. 经济学领域经济学家常常使用模型来描述和分析经济现象,如供求模型、产出模型和消费模型等。

这些模型可以帮助经济学家预测市场走势、制定经济政策和解决实际问题。

2. 物理学领域物理学家使用模型来研究和解释自然界的规律,如牛顿的经典力学模型、爱因斯坦的相对论模型和量子力学模型等。

这些模型可以帮助物理学家理解和预测物质和能量的行为。

3. 生物学领域生物学家使用模型来研究生物体的结构和功能,如DNA双螺旋模型、细胞膜模型和神经网络模型等。

图灵机的思想与模型简介

图灵机的思想与模型简介
机器能够读取程序,按程序中的指令顺序读取指令,
读一条指令执行一条指令。由此实现自动计算。
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图灵机是什么?
图灵机模型
基本的图灵机模型为一个七元组,如右图示意
几点结论: (1) 图灵机是一种思想模型,它由一个控制器 (有限状态转换器),一条可无限延伸的带子和一个 在带子上左右移动的读写头构成。
位”, “停止”。
对基本动作的控制----指令,机器是按照指令的控制选择执行哪一个动作,指令也可以
用0和1来表示:01表示“翻转0为1”(当输入为1时不变),10表示“翻转1为0”(当输入0 时不变), 11表示“前移一位”, 00表示“停止”。
输入如何变为输出的控制可以用指令编写一个程序来完成, 如: 011110110111011100…
0110101
程 序
…10001110110
输入
通用机器
由“程序”控 制,一步步将 输入“转换” 为输出
10001…
输出
0110101
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图灵机的思想
是关于数据、指令、程序及程序/指令自动执行的基本思想。 输入被制成一串0和1的纸带,送入机器中----数据。如00010000100011… 机器可对输入纸带执行的基本动作包括:“翻转0为1”,或 “翻转1为0”, “前移一
001111100
(S3,0,0,N,S4) 001111100
几点结论(续):
(3)图灵机模型被认为是计算机的基本理论模型
----计算机是使用相应的程序来完成任何设定好的任务。图灵机是一种离散的、有
穷的、构造性的问题求解思路,一个问题的求解可以通过构造其图灵机(即程 序)来解决。 (4)图灵认为:凡是能用算法方法解决的问题也一定能用图灵机解决; 凡是 图灵机解决不了的问题任何算法也解决不了----图灵可计算性问题。

计算理论第4章图灵机

计算理论第4章图灵机
列表在出现无限多次,因为每一次重复运行,M在每一个串上 都从头开始运行。
41
4.3 通用图灵机
(1) 缓冲域 带的最左面是标记符A,A的右边是|K|+|Γ|+2个单元构成的 缓冲(|K|、|Γ|分别是状态集和字母集的元素数目)。
(2) M的描述字域 缓冲区域右边紧接的是M的描述字dM,以B为开始标 志,以3个0结束。对于转移函数 δ(q,a)=(q,a,d),
数 以图灵机为模型,研究问题的可计算性,即
确定该问题是可计算的、部分可计算的, 还是不可计算的。
4
Overview
4.1 图灵机模型 4.2 图灵机的变化和组合 4.3 通用图灵机 4.4 图灵机可计算性
5
4.1 图灵机模型
6
4.1 图灵机模型
定义4-1 图灵机M = ( K, Σ, Γ, δ, q0, B,F), 其中
设计思想是:每当抹去左边一个0,就在第二个1后面拷贝 n个0。当第一个1的左边全变为B时,带上就为 10n10mn,再抹去 10n1,带上就剩0mn,即为所求。
设计Copy子程序 这个子程序完成在第二个1拷贝n个0的 操作。
第1次被调用
开始ID:B0m-11q10n1
结束ID:B0m-11q50n10n
A∈VN,α∈V*
A,B,C∈VN x,y∈VT*
2
Overview
0型语言
———图灵机
1型语言(CSL) ———线性界限自动机
2型语言(CFL) ———下推自动机
3型语言(正规集)——有限自动机
3
Overview
图灵机所定义的语言类---递归可枚举集合 图灵机所计算的整数函数类---部分递归函
我们用五元组表示为(q, a, q, a, d),将顺序调整为(q, a, a, d, q)。 dM就 是由这样的五元组组成的序列。对于每个五元组中的状态和字符,我们 用其序号的一进表示,其间用0分隔,五元组间用2个0分隔。例如: 若有δ(q2,0)=(q3,2,L),表示成上面定义的五元组是(q2,0,2,L, q3),再用其序号表示为(2,0,2,0,3),在U2的带上表示为 011101011101011110

图灵机模型

图灵机模型

8
例子2-1说明

例 2-1 设M1=({q0, q1, q2},{0, 1},{0, 1, B},δ,q0 , B ,{q2}),其中δ的定义如下,对于此定义,也 可以用表2-1表示。 δ(q0, 0)= (q0, 0, R) δ(q0, 1)= (q1, 1, R) δ(q1, 0)= (q1, 0, R) δ(q1, B)= (q2, B, R)

22
2.1.1 基本图灵机
(2)处理输入串1001100101100的过程中经历的 ID变换序列如下: q01001100101100├ 1q1001100101100 ├ 10 q101100101100├ 100q11100101100 ├ 1001 q2100101100├10011q300101100 M2遇到第三个1时,进入终止状态q3,输入串 的后缀00101100还没有被处理。但是,由于 M2已经进入终止状态,表示符号串 1001100101100被M2接受。
28
构造思路
29
移动函数
0 q0 q1 q2 q3 (q3,0,L) (q0,X,R) (q1,0,R) (q2,Y,R) (q2,1,R) (q3,1,L) (q3,Z,L) (q0,X,R) (q3,Y,L) 1 2 X Y (q4,Y,R) (q1,Y,R) (q2,Z,R) (q3,Z,L) Z B
12
2.1.1 基本图灵机

如果δ(q, Xi)=(p, Y, L)则,

当i≠1时,M的下一个ID为 X1X2…pXi-1YXi+1…Xn

记作
X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn├M X1X2…pXi-1YXi+1…Xn – 表示M在ID X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn下,经过一次移 动,将ID变成X1X2…pXi-1YXi+1…Xn;

图灵机模型及数据编码

图灵机模型及数据编码

实现最为容易。例如,电灯的亮和灭,晶体管的导通和截止, 等等。 (2) 可靠性因二进制数只要两个状态,数字转移和处理就不 易出错,这样计算机工作的可靠性就高。 (3) 简易性二进制数运算法则简单。例如,二进制的加法、 积法法则都只有三个。运算法则少,使计算机运算器结构大 大简化,控制也可随之简化。 (4) 逻辑性由于二进制数只要0,1两个数码,可以代表逻辑 代数中的“假”和“真”,这就是在计算机中使用二进制的
要说
有意…义的话,b也只b有形式1的意义0。 1 0 0 0 1 0b b b … 读—写头
状态 q1
控制器
由字符“0”和“1”组成的字母表可以表示任何一个数。
③机器的控制状态表为{q1, q2,…qm,}。通常,将一个图 灵
机的初始状态设为q1,在每一个具体的图灵机中还要确定一 个结束状态qw。 一个给定机器的“程序”认为是机器内的
图灵机的工作原理
机器从给定带子上的某起始点出发,其动作完全由其初始状 态及机内五元组来决定。就某种意义而言,一个机器其实 就是它作用于纸带上的五元组集。一个机器计算的结果是 从机器停止时带子上的信息得到的。
4、冯·诺依曼型计算机
1946年2月14日,世界上第一台数字电子计算机ENIAC 在美国宾夕法尼亚大学研制成功。该机是使用电子线路来 执行算术和逻辑运算以及信息存储的真正工作的计算机器, 它的成功研制显示了电子线路的巨大优越性。但是, ENIAC的结构在很大程度上是依照机电系统设计的,还存 在重大的线路结构等问题。在图灵等人工作的影响下, 1946年6月,美国杰出的数学家冯·诺依曼及其同事完成 了关于《电子计算装置逻辑结构设计》的研究报告,具体
2、图灵对计算本质的揭示 在哥德尔研究成果的影响下20世纪30年代后期,图灵

人脑计算模型

人脑计算模型

人脑计算模型随着计算机技术的飞速发展,人们对人类大脑如何处理信息的机制和过程产生越来越多的兴趣。

许多研究人员正致力于创建人脑计算模型,以模拟大脑如何处理信息和执行各种认知任务。

本文将介绍人脑计算模型,以及它们如何与人脑的结构和功能相对应。

一、人脑计算模型是什么人脑计算模型(BCMs)是指模拟大脑信息处理和认知过程的计算机程序和算法。

BCMs旨在模拟人脑的结构和功能,以便解释人类智力和学习能力的自然基础。

二、常见的常见的人脑计算模型有:神经网络模型、图灵机模型、进化计算模型和混沌理论模型。

1.神经网络模型神经网络模型又称神经元模型,通过大量并行计算模拟生物神经元之间的相互作用。

神经网络可以用于识别模式、分类、优化、控制和决策等领域。

2.图灵机模型图灵机模型是一种抽象的计算模型,是一种可以执行所有可计算函数的计算模型。

它可以模拟人类进行数学和逻辑推理的能力。

3.进化计算模型进化计算模型是一类基于自然演化过程的计算模型,通过不断进化的方式来生成更加优秀的解决方案。

进化计算包括遗传算法、遗传规划和进化策略等多种算法。

4.混沌理论模型混沌理论模型通过对非线性动力系统的研究,探索混沌现象的本质和规律。

这些模型可以用于自适应控制、优化、预测和深度学习等领域。

三、人脑计算模型与大脑结构的对应关系BCMs与人脑结构和功能的对应关系是由“神经计算理论”提出的。

神经计算理论认为,人脑是由神经元和突触等基本元件构成的复杂网络,其信息处理方式与计算机程序和算法基本相同。

1.神经网络模型对应大脑神经网络神经网络模型对应大脑神经网络,神经元模型对应生物神经元。

通过计算神经元之间的相互作用,模拟大脑信息处理的方式。

2.图灵机模型对应人类心智图灵机模型对应人类心智,人类心智可以执行大量的逻辑和数学推理任务,这与图灵机的计算能力基本相同。

3.进化计算模型对应进化选择过程进化计算模型对应进化选择过程,进化算法通过不断进化来得到更优秀的解决方案,而这也与自然选择的过程基本相同。

著名的抽象计算机模型——图灵机

著名的抽象计算机模型——图灵机

著名的抽象计算机模型——图灵机人类盼望用机器进行计算由来已久。

最早的自动计算机可追溯到1833年由英国数学家查尔斯·拜贝吉(CharlesBabbage)建造的分析机,它依据事先打在卡片上的指令进行操作。

它是首台通用的计算机。

现在,这台计算机被存放在伦敦科学博物馆。

但是,现代计算机的历史应从1936年算起。

那年,英国著名数学家图灵设计出抽象计算机模型——图灵机,而任何实用的现代计算机性能只是图灵机性能的等价集,或者子集。

为此,它被认为是现代计算科学之父。

艾伦·图灵(Alan Turing),1912年6月23日生于英国伦敦西部帕丁顿住宅区一个中上层的家庭里。

父亲在民间服务机构工作,经常来往于英国与印度之间。

幼小的艾伦·图灵被托付给他父亲的一位朋友。

很小的时候,图灵就显露出不同常人的天分。

他仅用了三个星期,自己学会了阅读。

他还表示出对数学难题的热衷。

六岁那年进小学,女校长马上发现了他的聪明才智,为了怕他“吃”不饱,经常将后面的课程提前教给他。

1926年,他进入中学。

开学那天,正赶上英国举行大罢工,公共交通身骑自行车,飞速穿行60英里(近100公里)赶往学校,夜间留宿中途的小饭店,最后没有误了第一天的课。

这件事在当地报纸上报道后引起轰动。

图灵的爱好是瘫痪。

年仅14岁的图灵提前一天只数学和科学,而这所开办于十六世纪的著名1931年,图灵进入剑桥大学国士学位。

1935年,凭借他在国王解决难题中的应用(OnComp 。

这纸带被分成一个个小方格,每个小方格记录单学校,其传统是文学和艺术。

校长给他父亲写信,认为图灵独自追求科学,有违学校育人的初衷,实在是浪费时间。

但是,图灵不管这些,继续在自己喜爱的学科领域中不断展示才华。

1927年,他根本没有学习过微积分的基础知识,但是硬是将十分复杂的难题解决了。

1928年,图灵年仅16岁,开始接触爱因斯坦的高深理论。

他不但掌握了这些理论,而且用爱因斯坦理论审视教科书中没有阐述清楚的牛顿运动法则。

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15
2.1.1 基本图灵机
(2)处理输入串0001的过程中经历的ID变换序 列如下:
q00001├M 0q0001├M 00q001 ├M 000q01├M 0001q1├M 0001Bq2 (3)处理输入串000101的过程中经历的ID变换 序列如下:
q0000101├M 0q000101├M 00q00101 ├M 000q0101├M 0001q101├M 00010q11
3
直观物理模型
4
2.1.1 基本图灵机
图灵机(Turing machine)/基本的图灵机 M=(Q, ∑, Γ, δ,q0 , B , F) ,
Q为状态的有穷集合,q∈Q,q为M的一个 状态;
q0∈Q,是M的开始状态,对于一个给定的输 入串,M从状态q0启动,读头正注视着输入带 最左端的符号;
B∈Γ,被称为空白符(blank symbol),含有 空白符的带方格被认为是空的;
∑Γ-{B}为输入字母表,a∈∑,a为M的一 个输入符号。除了空白符号B之外,只有∑中 的符号才能在M启动时出现在输入带上;
7
2.1.1 基本图灵机
δ:Q×ΓQ×Γ×{R, L},为M的移动函数 (transaction function)。
δ(q , X)=(p , Y, R)表示M在状态q读入符号X, 将状态改为p,并在这个X所在的带方格中印 刷符号Y,然后将读头向右移一格;
δ(q , X)=(p , Y , L)表示M在状态q读入符号X, 将状态改为p,并在这个X所在的带方格中印 刷符号Y,然后将读头向左移一格。
8
例子2-1说明
的符号串或者是M的输入带最左端到M的读头注视 的带方格中的符号组成的符号串 – M正注视着α2的最左符号。
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2.1.1 基本图灵机
设X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn是M的一个ID 如果δ(q, Xi)=(p, Y, R),则,M的下一个ID为
X1X2…Xi-1YpXi+1…Xn 记作
X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn├M X1X2…Xi-1YpXi+1…Xn – 表示M在ID X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn下,经过一次移 动,将ID变成X1X2…Xi-1YpXi+1…Xn 。
对算法和可计算性进行研究提供形式化描述工 具。
1
主要内容、重难点
主要内容
– 图灵机作为一个计算模型,它的基本定义,即时描 述,图灵机接受的语言;图灵机的构造技术;图灵 机的变形;Church-Turing论题;通用图灵机。可 计算语言、不可判定性、P-NP问题)。
重点
– 图灵机的定义、图灵机的构造。
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2.1.1 Байду номын сангаас本图灵机
FQ,是M的终止状态集,q∈F,q为M的 一个终止状态。与FA和PDA不同,一般地, 一旦M进入终止状态,它就停止运行;
Γ为带符号表(tape symbol),X∈Γ,X为 M的一个带符号,表示在M的运行过程中,X 可以在某一时刻出现在输入带上;
6
2.1.1 基本图灵机
13
2.1.1 基本图灵机
├M是Γ*QΓ*×Γ*QΓ*上的一个二元关系
– ├Mn表示├M的n次幂:├Mn =(├M)n – ├M+表示├M的正闭包:├M+ =(├M)+ – ├M*表示├M的克林闭包:├M* =(├M)*
在意义明确时,分别用├、├n 、├+、├*表示 ├M 、├Mn、├M+、├M*。
难点
– 图灵机的构造。
2
2.1 基本概念
图灵提出图灵机具有以下两个性质
– 具有有穷描述。 – 过程必须是由离散的、可以机械执行的步骤组成。
基本模型包括
– 一个有穷控制器。 – 一条含有无穷多个带方格的输入带。 – 一个读头。
一个移动将完成以下三个动作
– 改变有穷控制器的状态; – 在当前所读符号所在的带方格中印刷一个符号; – 将读头向右或者向左移一格。
9
例子2-1说明
0
1
B
q0
(q0, 0, R) (q1, 1, R)
q1
(q1, 0, R)
(q2, B, R)
q2
10
2.1.1 基本图灵机
即时描述(instantaneous description, ID) α1α2∈Γ*,q∈Q,α1qα2称为M的即时描述
– q为M的当前状态。 – α1α2为M的输入带最左端到最右的非空白符号组成
例 2-1 设M1=({q0, q1, q2},{0, 1},{0, 1, B},δ,q0 , B ,{q2}),其中δ的定义如下,对于此定义,也 可以用表2-1表示。 δ(q0, 0)= (q0, 0, R) δ(q0, 1)= (q1, 1, R) δ(q1, 0)= (q1, 0, R) δ(q1, B)= (q2, B, R)
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2.1.1 基本图灵机
(4)处理输入串1的过程中经历的ID变换序列 如下: q01├M 1q1├M 1Bq2
(5)处理输入串00000的过程中经历的ID变换 序列如下: q000000├M 0q00000├M 00q0000 ├M 000q000├M 0000 q00├M 00000q0B
第2讲 图灵机模型
图灵机(Turing machine)是由图灵(Alan Mathisom Turing)在1936年提出的,它是一 个通用的计算模型。
通过研究图灵机,来研究递归可枚举集 (recursively enumerable set)和部分地 归函数(partial recursive function) 。
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2.1.1 基本图灵机
如果δ(q, Xi)=(p, Y, L)则,
– 当i≠1时,M的下一个ID为 X1X2…pXi-1YXi+1…Xn
记作
X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn├M X1X2…pXi-1YXi+1…Xn – 表示M在ID X1X2…Xi-1qXiXi+1…Xn下,经过一次移 动,将ID变成X1X2…pXi-1YXi+1…Xn;
14
2.1.1 基本图灵机
例 2-2. 例 2-1所给的M1在处理输入串的过程中 经历的ID变换序列。
(1)处理输入串000100的过程中经历的ID的变 换序列如下: q0000100├M 0q000100├M 00q00100 ├M 000q0100├M 0001q100├M 00010q10 ├M 000100 q1├M 000100Bq2
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