不可计算理论

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可计算性与计算复杂性导引第二版教学设计

可计算性与计算复杂性导引第二版教学设计

可计算性与计算复杂性导引第二版教学设计课程概述本课程主要介绍可计算性和计算复杂性理论的基本概念和方法,旨在帮助学生理解计算机科学的核心思想和方法,培养学生的计算思维和解决问题的能力。

课程目标1.了解可计算性和计算复杂性理论的基本概念和方法。

2.了解主要的计算模型和算法设计技术。

3.学会分析算法的时间和空间复杂度。

4.学会证明计算问题的不可解性和不可近似性。

5.培养学生的抽象思维和解决问题的能力。

教学内容1.可计算性理论介绍可计算性理论的基本概念,包括图灵机、递归函数、停机问题、可计算函数和不可计算函数等。

2.计算复杂性理论介绍计算复杂性理论的基本概念,包括时间复杂度、空间复杂度、P、NP、NP 完全问题、NP难问题等。

3.算法设计介绍常见的算法设计技术,包括贪心、动态规划、分治、回溯、随机化等。

4.算法分析介绍算法分析的基本方法和技巧,包括渐进符号、递归方程、对数级数等。

5.不可解性与不可近似性介绍一些经典的不可解性和不可近似性结果,包括halting problem、cook定理、PCP定理等。

教学方法本课程采用理论讲授和实践演练相结合的方式进行教学。

1.理论讲授通过讲授理论知识和解释实例,介绍可计算性和计算复杂性理论的基本概念和方法。

2.实践演练通过设计算法,分析算法复杂度,并完成一些经典问题的求解,锻炼学生的算法分析和实现能力。

教学评估1.平时成绩:作业和实验占比30%,课堂表现占比20%,出勤占比10%。

2.考试成绩:闭卷笔试,占比40%。

3.课程设计和报告:占比10%。

学生需要设计一个算法或证明一个不可解性或不可近似性定理,并完成一篇报告。

参考书目1.Sipser, M. (2012), Introduction to the Theory of Computation, 3rd edition, Cengage Learning.2.Papadimitriou, C. (1994), Computational Complexity, Addison-Wesley.3.Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms, 3rd edition, MIT Press.结语通过本课程的学习,学生可以深入了解计算机科学的核心理论,掌握算法设计和分析技术,以及认识到一些计算问题的不可解性和不可近似性。

柯尔莫哥洛夫复杂度不可计算定理

柯尔莫哥洛夫复杂度不可计算定理

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计算理论难解..

计算理论难解..
15 证明略
层次定理
考察该算法的每一步以确定运行时间。显然,步骤1、2、3能够在为
O(t(n))时间内完成。在步骤4,每次D模拟M的一步,它都要读取M的
当前状态以及M读写头下的带符号,在M的转移函数中查找M的一下 个动作,以使它能够适当地更新M的带内容。所有这三个对象都存放
在D的带上某处。如果它们彼此分开很远,D每次模拟M的一步都需
计算理论
1
难解性的含义与形式
某些计算问题在理论上虽然是可解的,但是获得其解需要耗 费大量的时间或空间,导致其难以在实践中得到应用,这样 的问题称为难解的( intractable ) 。 虽然还不知道怎样证明,但大多数人相信 SAT 问题和其他 所有 NP 完全问题都是难解的。 难解性可以有多种形式:
1) 令 n 是 w 的长度。
2) 利用时间可构造性计算 t(n),把 t(n)/log(n) 存放在一个二进制计数器 中。在每一次执行步骤 3、4、5 之前,把该计数器减 1。如果计数器减 到 0,就拒绝。
3) 若 w 的形式不是 <M>10*,其中 M 是某个 TM,就拒绝。
4) 在 w 上模拟 M 。 5) 若 M 接受,则拒绝;若 M 拒绝,则接受。”
20
指数空间完全性
如果自动机 Nl 和 N2 是等价的,N 显然拒绝,因为它只在确定—台机器接 受某个串而另一台机器不接受时才能接受。如果这两个自动机不等价, 则存在某个字符串被一台机器接受而不能被另——台接受。这样的字 符串中必定有长度小超过 2q1+q2 的。若个然,考虑用这样的串中最短的 一个作为非确定选择的序列。因为只存在 2 q1+q2 种不同的方式把标记 放在 N1 和 N2 的状态上,所以在更长的中标记的位置必定重复。把介 于重复之间的那部分字我们字符串删除,就得到更短的字符串。因此 算法N在它的非确定选择中会独到这个串并接受。所以N运算正确。 算法N在非确定线性空间内运行,于是根据萨维奇定理,可以得到判定该 问题的确定型 O(n2) 空间算法。下面用该算法的确定形式设计判定 EQREX↑的算法E。

代数数论中的不可约多项式的性质与有限域的计算与应用

代数数论中的不可约多项式的性质与有限域的计算与应用

不可约多项式在数学中的重要性
定义:一个多项式在 某个数域上不能再被 分解为更低次的多项 式
性质:不可约多项式 是整数的唯一因数分 解的必要条件
应用:在代数数论、 几何学、组合数学等 领域有广泛应用
重要性:不可约多项 式是数学中一个重要 的概念,对于理解数 学的内在结构和发展 有着重要意义
Байду номын сангаас
03 有限域的基本概念
有限域在数据加密 中的具体实现方式
06
有限域在编码理论中的 应用
线性码与有限域的关系
线性码是有限域 的一个重要应用 领域
有限域的元素具有 线性组合和乘法运 算的封闭性,使得 线性码具有很好的 性质
线性码的生成矩 阵和校验矩阵可 以表示为有限域 上的矩阵
有限域的元素个 数决定了线性码 的码距和最小码 距
定义:有限域 的扩展运算是 指将有限域中 的元素进行有 限次运算,以 生成新的元素。
性质:有限域 的扩展运算具 有封闭性,即 运算结果仍属
于有限域。
运算规则:有 限域的扩展运 算具有特定的 运算规则,包 括加法、减法、 乘法和除法等。
应用:有限域 的扩展运算在 密码学、编码 理论等领域有
广泛应用。
05
有限域中的元素个数有限
有限域中的元素具有加法 逆元
有限域中的乘法是可结合 的,且满足交换律
有限域中的乘法是可结合 的,但不满足交换律
有限域的运算规则
加法运算规则: 有限域中的元素 只能进行加法运 算,不能进行减 法运算,通常用 模运算实现减法。
乘法运算规则: 有限域中的元素 只能进行乘法运 算,乘法满足结 合律、交换律和
RS码与有限域的关系
有限域是编码 理论中的基本 概念,为RS码 提供了数学基

第2章可计算性理论基础

第2章可计算性理论基础

第2章可计算性理论基础可计算性理论(computability theory) 是研究计算的一般性质的数学理论,也称算法理论或能行性理论. 可计算理论的重要课题之一就是通过建立计算的数学模型给出“计算”这一直观概念的数学描述,并明确区分哪些是可计算的,哪些是不可计算的.“计算”是人类基本的思维活动和行为方式, 也是人们认识世界与改造世界的基本方法. 随着计算机的诞生和计算机科学技术的发展, 计算技术作为现代技术的标志, 已成为世界各国许多经济增长的主要动力, 计算领域也已成为一个极其活跃的领域. “计算”作为一门学科是在上个世纪末才为人们真正认识的,这要归功于美国计算机学会(简称ACM)和美国电气和电子工程师学会计算机分会(简称IEEE-CS)组成的联合攻关组成员的艰苦卓绝的工作①. 目前,计算学科正以令人惊异的速度发展, 并大大延伸到传统的计算机科学的边界之外, 成为一门范围极为宽广的学科②. 如今, “计算”已不再是一个一般意义上的概念, 而是“各门科学研究的一种基本视角、观念和方法, 并上升为一种具有世界观和方法论特征的哲学范畴”③.可计算性理论是计算机软件与理论的重要组成部分之一,也是计算机科学的理论基础. 20世纪30年代图灵在可计算性理论方面取得的研究成果,对后来出现的存储程序计算机(即冯·诺伊曼型计算机) 的设计思想产生了重要影响. 目前,可计算性理论的基本概念、思想和方法已被广泛应用于计算机科学的各个领域,如算法设计与分析、计算机体系结构、数据结构、编译方法与技术、程序设计语言语义分析等.在本章中, 我们不仅能了解到计算概念的形成与发展, 弄清计算的本质, 而且能感受数学的魅力和数学家们在建立可计算性理论基础过程中所展现出的聪颖与智慧. 通过本章的学习, 要充分认识可计算性概念本质, 深入理解可计算性概念数学表示和定义的基本思想方法, 初步弄清各类可计算性函数之间的关系, 重点掌握递归函数的基本概念与基本性质.§1 计算概念的形成与发展计算概念的形成与发展经历了漫长的历史,它是计算科学思想史研究的主要线索之一. 尽管目前我们还无法考证人类究竟是从什么时期开始计数和进行数的运算,但从现有的考古发现和有文字记载的史料中,我们仍然可以捕捉到早期人类在计算领域取得的成就以及从中体现出的人类智慧. 在《力量—改变人类文明的50大科学定理》一书中,作者将公式“1+1=2”列为之首是有充分道理的,人类对数的可加性的发现和推广应用正是数学科学的全部根基④. 计算概念的形成与发展目前尚无系统的研究结果,我们不妨从以下几个方面加以认识.一、计算概念的初识—抽象思维的进步人类的计算是伴随着人类文明的起源和进步而产生和发展的. 最初计算的表现形式是“计数”,“数”的概念是人们通过计数认识的. 在漫长的进化和发展过程中,人类的大脑逐渐具有了①Denning P J, et al. Computing as a discipline. Communications of the ACM [J]. 1989, V ol.32(1).②董荣胜, 古天龙. 计算机科学技术与方法论[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2002.③郝宁湘. 计算: 一个新的哲学范畴. 哲学动态[J]. 2000年第11期.④李啸虎, 田廷彦, 马丁玲. 力量—改变人类文明的50大科学定理[M]. 上海: 上海文化出版社, 2005.一种特殊的本领,这就是把直观的形象变成抽象的数字,进行抽象思维活动. 正是由于能够在“象”和“数”之间互相转换,人类才真正具备了认识世界的能力. 从“计数”到“数”的概念形成,是人类在抽象思维领域中迈出的辉煌一步.考古发现最早人类留有计数痕迹的东西是一些带有刻痕的骨头,这些骨头出土于欧洲西部,距今已有2万至3万年的历史,当时生活在这一地区的是奥里尼雅克(Aurignacian)时期(法国旧石器时代前期)的克罗麦昂(Cro-Magnon)人. 把形象事物以刻痕的形式表示并记录在骨头上,表明当时的人类已或多或少地认识了“映射”的概念,而这一概念却是数学科学中最为基本也是十分重要的一个概念. 人类最早使用计数系统的证据,是1937年在捷克斯诺伐克(Czechoslovakia)出土的2万年前的狼的颚骨,颚骨上“逢五一组”,共有55条刻痕. 这样的计数方式被人类延用至今,“正”字计数法便是例证.研究地球的构造和历史的地质学家和观察人类的体质和社会特征的人类学家向我们提供了早期人的种种遗迹,他们通过地层里各时期的堆积物的相对位置来估测远古至今各个时代的顺序,并以此来探索人类科学的起源①. 另一方面,研究科学思想史的科学家们则倾向于从自然科学最初形成的学科体系中寻觅人类科学思想史的根源,认为:“古代科学最先发展起来的是天文学与数学,其次是力学,此外还有一些生物学与医学方面的研究,因为这几个学科同古代人类的生产与生活关系最为密切.”②然而,如果没有更早期人类对数的认识、数的表示和数的计算等方面取得的成就,无论是在古埃及通过人们反复测量土地诞生的最初的几何学,还是古巴比伦人最早认识的“金星运动周期”和对日食、月食的预报,都是不可能的,这是一个可想而知的事实. 令人遗憾的是,在如今的诸多科学史和科学思想史研究的著作中,这一点往往被忽视了.二、计算概念的定义—计算本质的揭示在数学科学领域,与“计算”密切相关的概念之一是“算法”,任何计算都是在一定算法支持下进行的. 公元前3世纪,古希腊和中国的数学家就有了算法的概念,象当时的欧几里得辗转相除法就是最好的例子. 大约在公元9世纪初期,阿拉伯著名数学家、天文学家和地理学家花剌子密就给出了现在人们所熟悉的自然数运算规则. 在一个相当长的时期里,人们把“确定关于数学对象(如整数、实数、连续函数等)的各种命题是否正确”作为数学的基本任务. 随着社会的发展以及生产实际的需要,人们逐步开始关心另一类数学任务,“其中之一是在数学发展早期就被认为有极大的重要性,而且至今还在产生着具有重大数学意义的问题,即解决各种问题的算法或能行的计算过程的存在性问题.”③然而,要想真正解决这一问题,就必须对“计算”的概念有一个清楚的认识. 到了20世纪30-40年代,一些著名的数学家几乎同时完全独立地给出了相当于能行可计算函数概念的各种确切定义,其中包括Church的 -可定义性概念④,Herbrand-Gödel-Kleene的一般递归性概念⑤,Turing的可计算性概念⑥等, 经证明,这些形式上完全不同的概念是等价的. 随着计算机的出现和计算机程序设计语言的发展,到了20世纪50-60年代,人们又从不同的角度给出了可计算性函数的一些定义,其中有基于基本字符集算法的Markov①丹皮尔著, 李珩译. 科学史及其与哲学与宗教的关系(第四版)[M]. 北京: 商务出版社, 1987.②林德宏. 科学思想史[M]. 南京: 江苏科学技术出版社, 1985.③戴维斯著, 沈泓译. 可计算性与不可解性[M]. 北京: 北京大学出版社, 1984.④Church A. The Calculi of Lambda-conversion [M]. Princeton : Princeton University Press, 1941.⑤Kleene S C. General Recursive Function’s of Natural Numbers. Mathematische Ann.[J]. 1936 (112): 727-742.⑥Turing A M. On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungs problem. Proceedings of LondonMathematical Society [J]. 1936-1937(45-46): 230-256, 544-546.可计算函数,以及基于URM理想计算机的Shepherdson-Sturgis可计算函数等. 同样,后两者所描述的可计算函数类与前面所提到的是相一致的①.三、计算概念的发展—计算方式的进化人们在计算领域的探索和追求,导致了计算工具的发展,而计算机工具的发展,特别是电子计算机的出现以及它在各个领域的广泛应用,又促进了计算方式的不断进化. 人类的计算方式已由早期的手工和机械方式,进化到了现代的电子计算方式. 计算理论如何发展,计算方式如何进一步演变,是当今人类十分关注的问题. 20世纪90年代,美国计算机科学家Adleman博士在美国《科学》杂志上发表文章,针对组合数学的有关问题,提出了分子计算模型,即DNA计算模型,并以解决7个结点的Hamilton问题为实例,成功地在DNA溶液的试管中进行了运算实验②. 与此同时,量子计算在理论上取得重大进展. 量子计算概念是由美国阿冈国家实验室的Paul Benioff 在20世纪80年初提出的③. 到了1994年,Bell实验室的应用数学家Peter Shor于当年IEEE基础计算理论年会发表突破性工作——快速整数因数分解方法④,使量子计算的潜在应用实力迅速引起广泛关注. 虽然DNA计算和量子计算目前在理论上尚在雏形,但是我们相信,随着历史的前进和人类科技的进步,人们在新型计算机理论研究与应用方面必将取得辉煌的成就, 这些成就将表明:人类在计算领域的探索是永无止境的,其前景是广阔的.在本章接下来的小节和段落中,我们将从基于URM理想计算机的Shepherdson-Sturgis可计算性函数描述和Herbrand-Gödel-Kleene一般递归函数的定义两个方面来介绍可计算性理论的基本知识.§2 算法与能行过程“计算”是解决问题的最基本手段. 随着计算机科学与技术的发展,“计算”的内涵与外延均发生了巨大的变化,其应用范围涉及到了社会发展的各个领域. “计算”离不开计算的规则与方法,正确的计算规则建立与可行的计算方法设计是正确地解决问题的关键所在. 这其中便涉及到“算法”的概念.一、算法概念的由来“算法”在中国古代文献中称为“术”,最早在《周髀算经》、《九章算术》等数学名著中均有充分体现,如《九章算术》中给出的四则运算,求最大公约数、最小公倍数、开平方根、开立方根的方法,求素数的埃拉托斯特尼筛法以及线性方程组求解方法等等,都是为现代人所熟悉的算法.现代人们普遍使用的英文算法Agorithem一词与阿拉伯数学家花剌子密以及他在代数和算术领域作出的重要贡献密切相关. 花剌子密是生活在8世纪末9世纪初波斯的一位数学家、天文学家及地理学家,也是当时巴格达智慧之家的学者. 花拉子米在数学领域最主要贡献是他在9世纪①Cutland N. Computability-An introduction to recursive function theory [M]. London: Cambridge Uni. Press, 1980.②Adleman L. Molecular computation of solutions to combinatorial problems. Science[J]. 1994(266-11): 1021-1024.③Benioff P. The computer as a physical system: A microscopic quantum mechanical Hamiltonian model of computersas represented by Turing machines, Journal of Stat. Phys.[J]. 1980(22): 563-591.④Shor P W. Algorithms for quantum computation: discrete log and factoring. Proc. of the 35th Annual Symposium onFoundations of Computer Science ( IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA), 1994: 12.30年代完成的著作《代数学》,该书首次系统地给出了解决一次方程及一元二次方程的理论与方法,大为扩阔了此前的数学概念,为数学的发展开辟了一条新路径. 正是因为在代数领域的特殊贡献,是他获得了“代数创造者”的殊荣,这一美誉与较之早500多年的古希腊数学家丢番图所获得的“代数之父”美称齐名. 花剌子密在数学领域的另一项重要贡献是关于“算术”的. 在825年他所著的《印度数字算术》一书中,采用了印度-阿拉伯数字系统,即十进制进位制的记数系统,并给出了数的运算规则. 花剌子密在印度数字方面的著作被翻译成拉丁文,并在中世纪时传入中东和西方,对西方中世纪的科学发展起了重要的作用. 《印度数字算术》的拉丁语翻译是“Algoritmi de numero Indorum”,而花剌子密的拉丁文音译则为Algorithm,其中包含了“花剌子密”运算法则之意,此便是英文中“算法”一词的由来. 如今Algorithm已由一个数学家名字的音译变成了一个十分重要的数学概念.二、算法概念的描述迄今为止,尚无算法概念的确切定义,这是因为几乎所有问题的解决方法都可由所谓的算法来描述. 面对问题的多样性和复杂性,当我们试图用语言对“变化莫测”的算法给出一个系统而又明确的定义的时候,总有“此消彼长”或“顾此失彼”的感觉. 对此,人们通常以“共性”的特征给出算法的一般性描述,而在特定的学科或应用领域将相关的算法概念具体化.算法(Algorithm)是解决一类问题方法,可以理解为由基本运算及规定的运算顺序所构成的完整和有限的解题步骤. 算法的执行过程是针对一类问题中的特例而进行的,即能够对一定规范的特定输入,在有限时间内获得所要求的输出结果,从而达到解决问题的目的.算法的表示方法很多,通常有自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言、控制表等. 用自然语言描述算法往往显得冗长且容易引起歧义,因此很少用于在技术层面上较为复杂的算法描述;伪代码、流程图和控制表等以结构化的方法来表示算法,可以避免自然语言描述中普遍存在的二义性问题,因而是算法表示的常用工具;用程序设计语言的主要目的就是通过对算法进行编程使之在计算机上得以实现.在实际应用中,算法应具有以下几个方面的特征:(1)输入项:一个算法有0个或多个输入,是算法执行的初始状态,一般由人为设定. 0输入的情形通常发生在算法的初始状态由算法本身来设定的情况下.(2)输出项:一个算法必须有一个或多个输出,以反映算法对输入数据加工后的结果. 没有输出的算法是毫无意义的.(3)明确性:算法的描述必须无歧义并且每一步骤都有确切的定义,以保证算法的实际执行结果是正确的并能符合人们的希望和要求.(4)可行性:也称有效性或能行性. 算法中描述的任何计算步骤都是通过可以实现的基本运算的有限次执行来完成的,或从直观上讲,每个计算步骤至少在原理上能由人用纸和笔在有限的时间内完成.(5)有穷性:算法有穷性是指算法的执行过程必须在有限的步骤和时间内终止.注意:满足前四个特征的一组指令序列在实际应用中不能称为算法,只能称为计算过程. 例如:计算机的操作系统就是一个典型的计算过程,操作系统用来管理计算机资源,控制作业的运行,没有作业运行时,计算过程并不停止,而是处于“等待”状态.在计算机应用技术领域,算法通常是针对实际问题而设计并且通过编程的手段实现的,其目的是运用计算机解决实际问题,在此情况下,一个无休止运行而无结果的算法是毫无意义的. 因此,在计算机应用领域,掌握算法分析与设计的理论与方法是十分重要的. 一方面,要求我们针对实际问题设计出正确的算法: 如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题; 另一方面,又要求我们学会选择和改进已有的算法: 同样的问题可以有不同的算法,算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量,不断提高算法的效率始终是人们不懈努力的追求. 随着存储技术的发展,最能反映算法效率的时间复杂度已成为人们在算法设计与分析过程中关注的最主要方面之一.注意:算法设计与分析已形成一套较为完整的理论与方法体系, 对于从事计算机应用与开发的工作和技术人员来说, 这些理论与方法是必须掌握的. 目前有大量关于算法设计与分析的文献、专著和教材,然而作为算法设计与分析的基础,我们必须首先要弄清楚的问题是:计算的本质是什么?“可计算”的确切定义是什么?究竟哪些问题是可计算的?这便是“可计算性理论”要回答的问题.三、能行过程与可计算性在数学与计算机科学中,算法又可以说成是一个“能行过程”(effective procedure) 或“能行方法”(effective method). 能行过程是针对“问题”的,通常的说法是“解决某某问题的能行过程”.解决问题的过程是一个问题状态变化的过程,如果我们用参数的形式来描述问题的状态,那么解决问题的过程就可以看成是一个参数变化的过程. 解决问题开始时的状态称为“初始状态”,初始状态的参数称为“输入参数”;解决问题结束时的状态称为“结果状态”,结果状态的参数称为“输出参数”或“输出结果”.对一个问题而言,其“输出结果”与“输入参数”之间的关系应该是明确的. 但允许有下述情形: 有这样的“问题”,它们对输入范围内的有些“输入参数”(有效输入)有明确的“输出结果”,而对有些“输入参数”(无效输入)则没有明确的“输出结果”,甚至“结果”根本就不存在. 对这类“问题”,我们在考虑其能行解决方法时,只要针对有效的输入便可.如果存在解决某问题的能行过程,那么该问题称为是“可解的”或“可计算的”.注意:如果要说明一类问题是“不可解”或“不可计算的”,那么就必须给出该类问题不存在能行过程的证明.我们将通过实例进一步认识“能行过程”的概念.. 求m和n的最大公因子的欧几里得算法可以通过例2-1. 设m和n是两个正整数,且m n下列过程表示:步骤1. 以n除m得余数r. //求余数步骤2. 若0r =, 则输出答案n ,过程终止; 否则转到步骤3. //判断余数是否为0步骤3. 把m 的值变为n , n 的值变为r ,重复上述步骤. //变换参数值分析:上述过程由3个步骤组成,输入参数为正整数m 和n ;每个步骤的描述是明确的并且可以证明过程终止时输出数据为m 和n 的最大公因子;过程的每一步骤都是可以通过一些可实现的基本运算(判断)完成;整个过程经过有穷步后终止. 因此,求m 和n 的最大公因子的欧几里得算法是一个能行过程. 因此,求m 和n 的最大公因子问题是可计算的.例2-2. 考虑函数1()0n g n π⎧=⎨⎩如果小数部分有个连续的数字7; 否则. (2.1)绝大多数数学家会接受g 是合法定义的函数,同时也存在能行的过程逐位生成π小数点后面的数子①. 用k π()表示π小数点后面第k 位数字,C 作为计数器,则可以采用下面的过程来计算()g n : 给定n ,首先令()0g n =,计数器0C =,参数1k =.步骤1. 计算()k π. //求π小数点后第k 位数字步骤2. 如果()7k π=,则1C C ←+;否则0C ←. //计数器逢“7”加1,否则清0步骤3. 如果C n =,则输出()1g n =,过程终止;如果C n <,则1k k ←+重复上述步骤. 分析:上述过程同样由3个步骤组成,对给定的输入n ,如果π小数点后面有n 个连续的7,那么过程一定会在有限步终止并输出()1g n =. 问题是:如果π小数点后面没有n 个连续的7,那么上述过程将无休止地运行下去, 而且在任何时候都无法得到我们想要的()0g n =的结论. 因此,上述过程不是能行过程.注意:在例2-2中,虽然我们给出的函数g 的计算过程不是能行过程,但却不能以此断言没有计算函数g 的能行过程. 也许有计算函数g 的能行过程,然而至今尚无人知晓. 有趣的是:如果把例2-2中定义的函数改成如下函数*1()n g n π⎧=⎨↑⎩如果小数部分有个连续的数字7; 否则. (2.2)其中,*()g n =↑表示函数*g 在输入n 时无定义. 那么计算函数g 的过程对于*g 来说就是一个能行的过程. 这是因为对给定的输入n ,如果π小数点后面有n 个连续的7,那么过程一定会在有限步终止并输出()1g n =;如果π小数点后面没有n 个连续的7,那么*()g n 是没有定义的,无需考虑什么“输出结果”的问题.四、停机问题算法也好,能行过程也罢,它们的基本表达形式都可以用一组合适指令(well-defined①Cutland N. Computability-An introduction to recursive function theory [M]. London: Cambridge Uni. Press, 1980: 69.instructions )的有穷序列来描述. 即在计算机科学领域,他们都可以表示为计算机“程序”. 在第一章中(命题1.17)我们证明了所有的计算机程序之多是可数的,因此可以把所有的程序枚举如下:012,,,,,e P P P P (2.3)其中e P 中的下标e 可视为该程序的编号或编码. 通过上面的分析我们知道,对任意的程序e P 而言,它对某些输入是有明确输出的,运行有穷步后“停机”并给出结果;而对另一些输入可能是没有结果的,并因此进入“死循环”而“不停机”. 因此,我们自然会关心这样的问题:停机问题: 是否存在一个能行过程H ,对任意的程序e P 和输入x ,H 能判断e P 对输入x 是否停机?为了回答这一问题,我们首先要对程序输入与输出的概念做些处理. 程序通常有输入和输出,如果一个程序e P 的输入是x ,那么经运行后e P 的输出可表示为()x e P .运用编码技术,我们可以将程序的输入和输出用自然数表示,因此任何程序都可以视为自然数上的“函数”.命题2.1. 停机问题是不可解的.即不存在能行过程H ,对任意的程序e P 和输入x ,H 能判断e P 对输入x 是否停机.证明: 运用反证法:如果停机问题是可解的,那么就存在能行过程H ,对任意程序e P 和输入x , 当e P 对输入x 停机时有(,)1x e H P =;当e P 对输入x 不停机时有(,)0x e H P =,其中“1”和“0”分别表示“停机”和“不停机”之意.利用H ,我们定义计算过程F 满足: 对任意自然数n ,如果(,)1n H P n =则()()1n F n P n =+;如果(,)0n H P n =则()0F n =.因为过程H 是能行的,所以过程F 也是能行可计算的, 因此计算F 的程序一定会在所有程序的枚举中出现. 设计算F 的程序编号(或编码)为0e ,则F 可表示为0e P ,即对任意的n 均有0()()e F n P n =. 接下来我们考察程序0e P 关于输入0e 的停机情况: 如果程序0e P 关于输入0e 停机,则有00(,)1e H P e =,此时有00000()()1()e e F e P e P e =+≠;如果程序0e P 关于输入0e 不停机,则00()e P e 无定义,由00(,)0e H P e =却可以得到000()0()e F e P e =≠,这和0e P 是计算F 的能行过程矛盾. 此矛盾表明判定停机问题的能行过程是不存在的. ■注意: 需要指出的是:计算过程是可以用“程序”来表述的,一个计算过程是否是能行在于相应 “程序”的运行是否能得到人们所需要的计算结果,所以“能行过程”的概念是针对“程序”的,即能行过程的考察对象是“程序”. 但是,“停机问题”是针对所有“程序”的,它的考察对象因该是所有“程序”的汇集. 据此我们认为,在一般意义下考虑的“能行过程”不能与所谓“停机问题”同“域”而论,否则引起矛盾就难以避免.§3 可计算性概念的数学描述在20世纪以前,人们普遍认为,所有的问题类都是有算法的,人们关于计算问题的研究就是找出解决各类问题的算法来. 随着时间的迁移,人们发现有许多问题虽然经过长期的研究仍然找不到算法,于是人们开始怀疑,是否对有些问题来说根本就不存在算法,即它们是不可计算的.那么什么是可计算,什么又是不可计算的呢?要回答这一问题,最关键的就是要给出“可计算性”概念的精确的定义.到了20世纪30年代,一些著名的数学家和逻辑学家从不同的角度分别给出了“可计算性”概念的确切定义,为计算科学的研究与发展奠定了重要基础. 随着计算机的出现和计算科学的发展,科学家们将“可计算性”概念与“程序设计”思想有机结合,从而使“可计算性”的能行过程更加明显,进一步促进了人们对“可计算性”概念理解和认识. 本节将选择其中的一些描述方法做简单的介绍.因为计算问题均可通过自然数编码的方法用所谓“函数”的形式加以表示,所以我们可以通过对定义在自然数集上的“可计算性函数”的认识来理解“可计算性”的概念.一、递归函数递归函数是递归论这门学科中最基本的概念,其产生可以追溯到原始递归式的使用,如我们现在所熟知的数的加法与乘法. 现代计算机应用技术中,大量的计算过程都是运用递归的形式来描述的,可以说递归技术已经成为计算机科学与技术领域重要的方法工具之一. 递归函数最早的形式是“原始递归函数”(primitive recursive function ), 因此, 我们首先介绍原始递归函数的概念.1. 原始递归函数原始递归函数是定义在自然数集上的函数,其值域是自然数集的子集. 一般我们用1(,,)n f x x 表示函数f 在变量1,,n x x 处的取值,并称f 为n -元函数. 有时为书写之方便,我们可令1(,,)x n x x =,则函数值1(,,)n f x x 可表示为()x f . 下面是原始递归函数的定义. 按下述规则产生的函数称为原始递归函(I ) 基本函数:下列基本函数是原始递归函数(a )零函数O ,即对任意的,O()0N x x ∈=;(b )后继函数S ,即对任意的,S()1N x x x ∈=+;(c )投影函数P n i ,即对任意的11,,,,0,1,P (,,)N n n i n i n x x n i n x x x ∈≥≤≤=. (II )合成模式:设1(,,)k f y y 和1(),,()x x k g g 是原始递归函数,其中1(,,)x n x x =. 则运用合成模式产生的函数1()((),,())x x x k h f g g =是原始递归函数.(III )递归模式:设()x f 和(,,)x g y z 是原始递归函数,其中1(,,)x n x x =. 则运用递归模式产生的函数(,0)(),(,1)(,,(,))x x x x x h f h y g y h y =+=是原始递归函数.1931年,哥德尔在证明其著名的不完全性定理时,给出了原始递归函数的描述,并以原始递归式为主要工具,运用编码技术把所有元数学的概念进行了算术化表示. 原始递归函数的重要性一直受到数学家和逻辑学家的关注和重视. 通常,人们把能够用“纸”和“笔”在有限步里可以计算的函数称为“直观可计算函数”或“可计算函数”. 显然,原始递归函数都是可计算的.例3-1. 证明自然数加法(,)f x y x y =+是原始递归函数.证明: 首先我们注意到自然数集上的恒等函数I()x x =是原始递归函数,因为11I()P ()x x =.。

龙门吊钢结构设计应注意的问题

龙门吊钢结构设计应注意的问题

一、总论起重机设计应严格执行“起重机设计规范”等有关的技术法规。

我在多年起重机钢结构设计中经常要使用“钢结构设计规范”GBJ17-89。

在使用中应注意:1,许用应力按“起重机设计规范”选取。

“起重机设计规范”的制定是按半概率分析,许用应力法而来的。

“钢结构设计规范”的制定是按全概率分析。

极限状态设计法,分项系数表达式而来的。

两者是不同的。

如:起重机2类载荷(最大使用载荷)的许用应力:180Mpa。

“钢结构设计规范”强度设计值(第一组):215Mpa。

不能用错!2,杆件的计算方法可用“钢结构设计规范”。

因按全概率分析导出的公式,则结果与实际接近。

3,起重机钢结构计算中按不同的起重机工作制度,按不同的载荷组合,按不同的静载分析外力,按动载的实际发生,查表确定动载系数。

然后计算杆件的内力。

而建筑钢结构则不同:应用分项系数表达式进行分析,如:静载乘以分项系数。

恒载:1.2;动载:1.4来进行计算。

两者的计算方法是不同的。

所以在设计起重机钢结构时,一定要注意规范的合理使用,否则是有危险的!二、在起重机钢结构设计中经常要在选用行架式还是格构式杆件上拿不定主意(外观基本一样)。

我认为:1,梁结构应选用行架式。

其内部的各杆全部是二力杆。

受力明确。

上下弦杆按弯矩图规律分配。

腹杆按剪力图规律分配。

计算方法:节点法和截面法。

对杆件的轴线相交要求严格。

节点处的偏差最大3毫米。

2,立柱结构当弯矩较大(与轴向力比较)时,选用行架式。

3,立柱结构当轴向力较大(与弯矩比较)时,选用格构式。

格构式对杆件的轴线相交无要求。

制造容易。

计算方法:整体虚轴长细比的计算,整体压弯杆的计算,腹杆最大剪力的确定(计算剪力与实际剪力进行比较),单杆件稳定性的计算,焊缝计算。

三、电动葫芦行架式龙门起重机主梁的计算方法:现在有不少电动葫芦行架式龙门起重机主梁是正三角形。

是由一片主行架和两片副行架组成。

如何计算各杆件的内力?1,应用刚度分配理论进行计算。

课件-可计算理论

课件-可计算理论

2014-3-28
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人物小记
阿兰•麦阿兰•麦席森•图灵,1912年生于英国伦敦,1954年 死于英国的曼彻斯特,他是计算机逻辑的奠基者,许多人 工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。 他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就 是图灵机的概念 对于人工智能,它提出了重要的衡量标准“图灵测试”, 如果有机器能够通过图灵测试,那他就是一个完全意义上 的智能机,和人没有区别了。 他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人,现在人们为了 纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为“图灵 奖”。
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图灵生平——故事以谜结束
1952年3月,图灵更因为和曼彻斯特当地一位青年有染,被 警方逮捕。在入狱和治疗两者中间,图灵选择了注射激素 此后图灵开始研究生物学、化学
2014-3-28
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图灵生平——故事以谜结束
1954年6月8日,图灵42岁。一天早晨,女管家走进他的卧 室,发现台灯还亮着,床头上还有个苹果,只咬了一小半, 图灵沉睡在床上,一切都和往常一样。 经过解剖,法医断定是剧毒氰化物致死,那个苹果是在氰 化物溶液中浸泡过的。 图灵的母亲则说他是在做化学实验时,不小心沾上的 但外界的说法是服毒自杀,一代天才就这样走完了人生。
2014-3-28 24
图灵奖
图灵去世后12年开始设立的图灵奖是美国计算机协会ACM (Association for Computing Machinery) 设立的第一个 奖项。 ACM成立于1947年,也就是世界上第一台电子计算机 ENIAC诞生以后的第二年,美国一些有远见的科学家意识 到它对于社会进步和人类文明的巨大意义,因此发起成立 了这个协会,以推动计算机科学技术的发展和学术交流。

计算理论计算复杂性ppt课件

计算理论计算复杂性ppt课件
((x1)x2(x3)) (x2(x3)x4x5) ((x4)x5) • 合取范式cnf (conjunctive normal form)
3cnf: 每个子句文字数不大于3, 2cnf: 每个子句文字数不大于2
可满足问题SAT
• 可满足性问题: SAT = { <> | 是可满足的布尔公式 }
• 思想: 将字符串对应到布尔公式 利用接受的形式定义.
• 过程: 任取ANP, 设N是A的nk时间NTM. w(|w|=n), N接受w
N有长度小于nk的接受格局序列 能填好N在w上的画面(一个nknk表格) f(w)可满足 • 结论: SAT是NP完全的
N接受w能填好N在w上的画面
# q0 w0 w1 … wn #
2)若0,1都在带上,重复以下步骤. O(n)
3) 检查带上0,1总数的奇偶性,
若是奇数,就拒绝.
O(n) log n
4) 再次扫描带,
第1个0开始,隔1个0删除1个0; O(n)
第1个1开始,隔1个1删除1个1.
总时间:
5)若带上同时没有0和1,则接受. O(n) O(nlogn)
否则拒绝.”
{0k1k|k0}TIME(nlogn)
快速验证
HP = {<G,s,t>|G是包含从s到t的 哈密顿路径的有向图}
CLIQUE={<G,k>|G是有k团的无向图} 目前没有快速算法,但其成员是可以快速验证的. 注意:HP的补可能不是可以快速验证的. 快速验证的特点: 1. 只需要对语言中的串能快速验证. 2. 验证需要借助额外的信息:证书,身份证.
• 二元可满足性问题: 2SAT = { <> | 是可满足的2cnf }

唐常杰翻译的计算理论导引

唐常杰翻译的计算理论导引
the intersection A1 A2 , and the complement Ā1= *\A1 are not CF languages.
直观解释:PDA资源不够多,,记忆能力不够, 不能作复杂集合(如CFL)的减法
One proves this with specific examples of languages (see homework).
The problem lies in the informal notion of a description. Consider: { n | n>2,a,b,c: an+bn = cn } 费马问题,已解决,是空集
{ x | in year x the first female US president }
让历史告诉未来
{ x | x is “an easy to remember number” }
描述太含糊
We have to define what we mean by “description” and “method of deciding
可计算理论 2024/5/10
CS_Dept.Sichaun Univ.
让历史告诉未来
{ x | x is “an easy to remember number” }
描述太含糊
We have to define what we mean by “description” and “method of deciding”.
可计算理论 2024/5/10
CS_Dept.Sichaun Univ.
,{x| x mod 3 =0}
什么是操作系统 代表元:Windows, Unix
什么internet

波斯特定理

波斯特定理

波斯特定理(Post's Theorem)是数学中的一个定理,由美国数学家艾伦·波斯特(Alonzo Church)在1940年提出。

该定理在计算理论中尤其重要,它涉及到不可计算性理论中的停机问题和不可解度的概念。

波斯特定理的陈述如下:
存在一对不可计算的不可解度\( A \) 和\( B \),使得\( A \) 不是\( B \) 的下界(即不存在一个有效算法能够在停机时间内判断所有\( A \) 的问题),同时\( B \) 也不是\( A \) 的下界。

换句话说,停机问题可以计算出一对互相不可计算的不可解度。

这个定理的证明揭示了停机问题的复杂性,即使我们无法直接计算出特定的不可解度,我们仍然可以通过停机问题来证明存在这样的不可解度对。

这实际上是展示了停机问题与不可计算性之间的密切联系。

波斯特定理是可计算性理论中的一个基本结果,它对于理解计算能力的极限和确定哪些问题本质上是不可计算的具有重要意义。

在理论计算机科学和数学基础中,这个定理是一个核心概念,它连接了计算理论的多个分支,包括算法理论、复杂性理论和数理逻辑。

《计算理论》复习题总结

《计算理论》复习题总结

《计算理论》复习题总结《计算理论》复习题总结1、⾃动机、可计算性、复杂性内涵及关系;计算理论的三个传统的核⼼领域:⾃动机、可计算性和复杂性。

通过“计算机的基本能⼒和局限性是什么?“这⼀问题将这三个领域联系在⼀起。

可计算理论与复杂性理论是密切相关的,在复杂性理论中,⽬标是把问题分成容易计算的和难计算的;⽽在可计算理论中,是把问题分成可解的和不可解。

⾃动机阐述了计算的数学模型的定义和性质,主要包含两种模型:有穷⾃动机模型;上下⽂⽆关⽂法模型。

可计算性理论和复杂性理论需要对计算机给了⼀个准确的定义。

⾃动机理论允许在介绍与计算机科学的其他⾮理论领域有关的概念时使⽤计算的形式化定义。

2、有穷⾃动机、正则语⾔、正则表达式、⾮确定有穷⾃动机、⾮正则语⾔;有穷⾃动机:描述能⼒和资源极其有限的计算机模型。

是⼀个5元组(Q,∑,δ,q0,F),其中1)Q是⼀个有穷集合,称为状态集。

2)∑是⼀个有穷集合,称为字母表。

3)δ:Q×∑→Q是转移函数。

4)q0∈Q是起始状态。

5)F?Q是接受状态集。

正则语⾔:如果⼀个语⾔能被有穷⾃动机识别。

正则表达式:⽤正则运算符构造描述语⾔的表达式。

称R是正则表达式,如果R是:1)a,a是字母表中的⼀个元素;2)ε;3)?;4)(R1?R2);5)(R1 R2);6)(R1*)⾮确定有穷⾃动机:是⼀个5元组(Q,∑,δ,q0,F),其中1)Q是有穷状态集。

2)∑是有穷字母表。

3)δ:Q×∑ε→P(Q)是转移函数。

4)q0∈Q是起始状态。

5)F?Q是接受状态集。

3、上下⽂⽆关语⾔及上下⽂⽆关⽂法、歧义性、乔姆斯基范式、下推⾃动机、等价性、⾮上下⽂⽆关语⾔;上下⽂⽆关语⾔:⽤上下⽂⽆关⽂法⽣成的语⾔。

上下⽂⽆关⽂法:是⼀个4元组(V,∑,R,S)且1)V是⼀个有穷集合,称为变元集2)∑是⼀个与V不相交的有穷集合,称为终结符集3)R是⼀个有穷规则集,每条规则由⼀个变元和⼀个由变元及终结符组成的字符串构成,4)S∈V是起始变元歧义性:如果字符串W在上下⽂⽆关⽂法G中有两个或者两上以上不同的最左派⽣,则称G歧义地产⽣的字符串W。

可计算性与计算复杂性

可计算性与计算复杂性

可计算性与计算复杂性可计算性是研究计算问题是否具有解决方法的理论。

可计算性理论起源于上世纪30年代,由图灵(Alan Turing)等人提出。

可计算性的核心观点是,一个计算问题是否可以用一个确定的算法来解决。

如果存在一个算法解决了一些问题,那么这个问题就是可计算的。

例如,对于给定的两个整数,判断它们是否互质是一个可计算问题,因为存在一种算法可以解决这个问题。

另一方面,对于一个不可计算的问题,不存在一个算法可以解决它,如停机问题(Halting Problem)。

计算复杂性是研究计算问题所需的资源的理论。

计算复杂性理论的主要目标是研究在给定资源限制下,一个问题是否可以在合理的时间或空间内解决。

计算复杂性关注的是问题的难解程度,即需要多少资源才能解决问题。

计算复杂性理论通过引入时间和空间复杂度来描述问题的难度。

常见的时间复杂度表示方法有大O记号,如O(n)、O(nlogn)等,表示问题的解决时间与问题规模n之间的关系。

类似地,空间复杂度表示问题所需的存储空间。

计算复杂性理论中的一个重要问题是P与NP问题。

P问题(Polynomial Time)是指可以在多项式时间内解决的问题。

换句话说,对于一个P问题,存在一个多项式时间的算法可以解决它。

例如,对于给定的两个整数,判断它们是否互质就是一个P问题,因为存在一种多项式时间的算法可以解决。

P问题是计算复杂性理论中最为理想的一类问题。

NP问题(Nondeterministic Polynomial Time)是指可以在多项式时间内验证一个解的问题。

对于一个NP问题,如果一个解被提供,可以在多项式时间内验证它的正确性。

例如,对于给定的一组整数和一个目标值,判断是否存在一组整数使得它们的和等于目标值就是一个NP问题。

虽然验证解的正确性可以在多项式时间内完成,但寻找解的过程可能需要指数时间等非多项式时间,因此NP问题被认为是一类困难问题。

P问题与NP问题之间的关系是计算复杂性理论中一个重要的开放问题,即P=NP问题。

可计算性理论

可计算性理论

1 引言可计算理论建立于二十世纪三十年代。

可计算理论的研究对象有三个 : (1) 判定问题 ;(2 ) 可计算函数 ; (3 ) 计算复杂性。

判定问题主要是判定方程是否有解 ;可计算函数主要讨论一个函数是否可计算 , 建立了原始递归函数、图灵机等许多数学模型判定一个函数是否属于可计算函数 ;计算复杂性主要讨论的问题是P =?NP。

可计算理论的计算模型主要包括 : (1) Turing机 ; (2 ) 递归函数; (3 ) λ演算 ; (4) POST系统 ; (5) 正则算法。

可计算理论是理论计算机科学 , 属于计算机科学的基础研究领域 , 可计算理论是计算机软件工程、系统结构、并行运算、图像处理、人工智能、网络的数学理论基础和工具.可计算性理论是从三十年代初期开始哥德尔、丘吉、图林和波斯特等人为了解决数学基础方面的问题,(具体说.来是为了通过薮学方法来研究公理系统的性质),而发展起来的。

(其中波斯特的工作则是在二十年代前期已经作出的,但到了四十年代才公开发表。

)电子计算机产生后,可计算性理论的有些成果被应用于计算技术。

(近十年来发展起来的可行计算理论则是与计算技术直接有关并作为这一技术的数学理论而发展的。

)2 历史变迁可计算理论是关于计算机械本身的数学理论. 二十世纪前, 计算机械总是“算计”别的对象, 很少“算计”自己。

二十世纪 30年代, 为了要解决一个基础问题, 即是否存在不可判定问题, 数理逻辑学家提出了几种不同的 (后来证明是彼此等价的) 关于算法的定义, 从而建立了可计算性理论。

德国数学家希尔伯特 (Hilbert 1862-1943) 认为科学在每个时代都有它自己的问题, 而这些问题的解决对于科学发展具有深远意义。

他指出:“只要一门科学分支能提出大量的问题, 它就充满着生命力, 而问题缺乏则预示着独立发展的衰亡和终结。

” 在1900年国际数学家代表大会上, 希尔伯特发表了题为《数学问题》的著名讲演, 他根据十九世纪数学研究的成果和发展趋势, 提出了23个最重要的数学问题。

计算理论定理定义总结

计算理论定理定义总结

定义1.1:有穷自动机是一个 5 元组 ( Q, ∑, δ, q0, F ),其中(1) Q 是一个有穷集合,称为状态集。

(2) ∑是一个有穷集合,称为字母表。

(3) δ: Q→∑⨯Q是转移函数。

(4) q0∈Q 是起始状态。

(5) F⊆Q 是接受状态集。

定义1.7:如果一个语言被一台有穷自动机识别,则称它是正则语言。

DFA和NFA的区别:1、DFA每个状态对于字母表中的每个符号总是恰好有一个转移箭头射出。

NFA一个状态对于字母表中的每一个符号可能有0个1个或多个射出的箭头;2、在DFA中,转移箭头上的标号是取自字母表的符号。

而NFA的箭头可以标记字母表中的符号或ε。

定义1.17:非确定型有穷自动机 (NFA) 是一个 5 元组( Q, ∑, δ, q0, F ),其中(1) Q 是有穷的状态集。

(2) ∑是有穷的字母表。

(3) δ: Q⨯∑ε→P(Q)是转移函数。

(4) q0∈Q 是起始状态。

(5) F⊆Q 是接受状态集。

正则表达式的形式化定义:称 R 是一个正则表达式,如果 R 是(1) a,这里a 是字母表∑中的一个元素;(2) ε;(3) ∅(4) R1∪R2,这里 R1 和 R2 是正则表达式;(5) R1︒R2 ,这里 R1 和 R2 是正则表达式;(6) R1* ,这里 R1 是正则表达式;定义1.33:GNFA M = (Q, ∑, δ, qstart, qaccept)(1)Q 是有穷的状态集。

(2) ∑是输入字母表。

(3) δ:(Q-{qaccept})⨯(Q-{qstart}) →R 是转移函数。

(4) qstart 是起始状态。

(5) qaccept 是接受状态。

其中 R 是正则表达式。

定理1.37(泵引理):若 A 是一个正则语言,则存在一个数p (泵长度) 使得,如果s是 A 中任一长度不小于p的字符串,那么s 可以被分成 3 段,s = xyz,满足下述条件:(1) 对于每一个i≥0, xyiz∈A ;(2) | y | > 0;(3) | xy | ≢p上下文无关文法:(1) 写下起始变元——第一条规则左边的变元。

不能求解的常微分方程

不能求解的常微分方程

不能求解的常微分方程常微分方程是数学中的一个重要分支,用于描述物理、生物、经济等领域中的变化规律。

通常情况下,我们可以通过求解常微分方程来得到系统的解析解或数值解。

然而,在某些情况下,存在一些特殊的常微分方程,它们无法被求解。

这些不能求解的常微分方程可能由以下原因导致:1. 非线性方程:一些常微分方程是非线性的,例如常见的非线性常微分方程是 Lorenz 方程。

非线性方程的特点是无法通过传统的解析方法得到解析解,通常需要依赖数值方法来求解。

2. 混沌现象:混沌是一种无序的、高度敏感于初始条件的动力学行为。

一些常微分方程系统,例如洛伦兹方程和吸引子方程,展现了混沌现象。

由于混沌现象的特殊性质,这些方程无法求解出精确的解析解。

3. 不可积方程:有些方程是不可积的,例如 Korteweg–de Vries 方程和非线性薛定谔方程。

不可积方程的特点是无法通过传统的积分方法得到解析解,因此也无法求解。

4. 奇点问题:在某些情况下,常微分方程可能存在奇点,即解在某些点上发散或不连续。

这些奇点导致方程无法求解,例如常见的奇点方程是 van der Pol 方程。

5. 超越方程:有些常微分方程涉及到超越函数,例如椭圆函数和超越函数。

由于超越函数的特殊性质,这些方程无法通过传统的解析方法求解。

尽管存在这些不能求解的常微分方程,但是这并不意味着它们没有价值或者没有研究的意义。

实际上,这些方程通常具有重要的物理背景和应用价值,它们的研究可以推动数学和物理的发展。

对于这些不能求解的常微分方程,我们可以采用其他方法来研究它们的性质和行为。

例如,可以利用数值方法来模拟和研究方程的解,通过数值模拟可以得到方程的数值解,并观察系统的动力学行为。

此外,还可以采用数学分析的方法,例如稳定性分析、周期解分析等,来研究方程的特性和解的存在性。

不能求解的常微分方程是数学中一个重要的研究领域,它们的存在和研究都具有重要的意义。

虽然无法通过传统的解析方法求解这些方程,但是我们仍然可以通过其他方法来研究和理解它们。

不可积系统

不可积系统

不可积系统【实用版】目录1.引言2.不可积系统的定义和特点3.不可积系统的分类4.不可积系统的应用5.不可积系统的研究方法和挑战6.结论正文1.引言不可积系统是指在一个确定的系统中,某些物理量无法通过积分得到,例如时间、能量等。

这类系统在物理学、数学和工程领域中具有广泛的应用,如经典力学系统、量子力学系统和统计力学系统等。

本文将对不可积系统的定义、特点、分类、应用以及研究方法和挑战进行介绍。

2.不可积系统的定义和特点不可积系统是指系统的哈密顿量(量子力学体系)或拉格朗日量(经典力学体系)不满足李普希茨条件,即无法通过积分得到系统的时间演化或能量等物理量。

这类系统的特点包括:系统的动力学行为复杂,具有混沌现象和分形结构,难以用解析方法求解。

3.不可积系统的分类根据系统的哈密顿量或拉格朗日量的形式,不可积系统可以分为以下几类:(1)经典不可积系统:如三维伊辛模型、洛伦兹系统等。

(2)量子不可积系统:如氢原子、谐振子等。

(3)非线性不可积系统:如洛伦兹系统、混沌系统等。

(4)非平衡不可积系统:如随机过程、布朗运动等。

4.不可积系统的应用不可积系统在多个领域具有广泛的应用,如:(1)经典力学:不可积系统可以用于研究天体运动、流体力学等。

(2)量子力学:不可积系统可以用于研究原子、分子和固体等物质的性质。

(3)统计力学:不可积系统可以用于研究热力学过程、相变等物理现象。

(4)工程领域:不可积系统可以用于优化控制系统、设计新型材料等。

5.不可积系统的研究方法和挑战研究不可积系统的方法主要包括数值模拟、解析计算和实验观测等。

然而,由于不可积系统的复杂性,研究过程中面临许多挑战,如:(1)系统的动力学行为难以预测和控制。

(2)系统的计算复杂度高,需要大量的计算资源和时间。

(3)系统的解析解难以求得,需要发展新的数学方法和理论框架。

6.结论不可积系统是物理学、数学和工程领域中的一个重要研究方向。

本文对不可积系统的定义、特点、分类、应用以及研究方法和挑战进行了介绍。

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不可计算理论计算机有着强大的计算能力,那是不是当计算机的计算能力达到极高水平时就可以解决所有问题呢?要回答这个问题,首先我们得明确计算机所能做的事——计算。

什么是计算呢?直观地看,计算一般是指运用事先规定的规则,将一组数值变换为另一(所需的)数值的过程。

对某一类问题,如果能找到一组确定的规则,按这组规则,当给出这类问题中的任一具体问题后,就可以完全机械地在有限步内求出结果,则说这类问题是可计算的。

这种规则就是算法,这类可计算问题也可称之为存在算法的问题。

这就是直观上的能行可计算或算法可计算的概念。

在20世纪以前,人们普遍认为,所有的问题类都是有算法的,人们的计算研究就是找出算法来。

但是20世纪初,人们发现有许多问题已经过长期研究,却仍然找不到算法。

于是人们开始怀疑,是否对这些问题来说,根本就不存在算法,即它们是不可计算的。

这种不存在性当然需要证明,这时人们才发现,无论对算法还是对可计算性,都没有精确的定义!按前述对直观的可计算性的陈述,根本无法作出不存在算法的证明,因为“完全机械地”指什么?“确定的规则”又指什么?仍然是不明确的。

解决问题的需要促使人们不断作出探索。

1934年,哥德尔提出了一般递归函数的概念,并指出:凡算法可计算函数都是一般递归函数,反之亦然。

同年,丘奇证明了他提出的λ可定义函数与一般递归函数是等价的,并提出算法可计算函数等同于一般递归函数或λ可定义函数,这就是著名的“丘奇论点”。

用一般递归函数虽给出了可计算函数的严格数学定义,但在具体的计算过程中,就某一步运算而言,选用什么初始函数和基本运算仍有不确定性。

为消除所有的不确定性,图灵在他的“论可计算数及其在判定问题中的应用”一文中从一个全新的角度定义了可计算函数。

他全面分析了人的计算过程,把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作,从而用一种简单的方法来描述那种直观上具有机械性的基本计算程序,使任何机械(能行)的程序都可以归约为这些动作。

这种简单的方法是以一个抽象自动机概念为基础的,其结果是:算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数。

这不仅给计算下了一个完全确定的定义,而且第一次把计算和自动机联系起来,对后世产生了巨大的影响,这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。

图灵机有一条无限长的纸带,纸带被分成若干小方格方格内可以是一个符号,也可以是空白,除此之外还有一个有限状态控制器。

纸带起着存储器的作用,控制器上的读写头可以在带上左右移动,而读写头可以根据当前状态和看到的方格内的符号,采取下列三种行动之一:左移一格,右移一格,或者静止不动,具体采取哪一种行动应根据该图灵机的控制规则。

或者可以从另一个角度来理解,由于读写头每次只对应一个小方格且它本身具有一定的状态,比如接受,拒绝或进入循环。

当其进入接受或者拒绝状态时,就会发生停机(停机问题),即读写头不再操作,不会再产生新的格局;如果其一直处于循环状态,将一直产生新的格局。

针对读写头的两种状态,可以看出:有一类图灵机,它们对任何输入都会停机(要么接受,要么拒绝)。

这类图灵机又被称为判定器,被判定器识别的语言叫做可判定语言。

那么,是否存在一个不可判定语言(不存在一个图灵机可以判定该语言)呢?答案是肯定的,并不是所有的语言都可以被判定。

下面简短的证明一下。

假设一个语言A = {(<M>,ω) | <M>是表示图灵机M的字符串,ω是一个字符串。

M接受ω}。

即语言A中的字符串都有两部分组成:第一部分是一个图灵机M的字符串表示<M>;第二部分是一个字符串ω,且M接受ω。

假设语言A是可判定的,也就是存在一个判定器H。

当M接受ω时,H接受(<M>,ω);当M不接受ω时,H拒绝(<M>,ω)。

(注意H是一个判定器,它总会停机,接受或拒绝(<M>,ω))。

那么我们对H稍加改造,将它的结果取一下反:当M接受ω时,H 拒绝 (<M>,ω);当M不接受ω时,H接受(<M>,ω)。

这很容易,只要把H的接收状态和拒绝状态互换一下身份即可。

但是若把H自己的序列化字符串<H>提供给H会发生什么?可以看出,当H接受<H>时,H拒绝<H>;当H不接受<H>时,H 接受<H>。

在此导出了矛盾,从而唯一的结论只能是,假设的H是不可能存在的。

对于这种不可判定的语言,是无法构造出一个图灵机来接受或拒绝该字符串的。

一个不可判定的语言,就是一个不可计算的问题,不可计算问题就是超出了计算能力的问题,不能被任何有步骤的,确定性的算法所能解决的问题。

在如上图灵机的例子中我们可以把有限状态读写头看作是机器的程序执行代码,而存储带上存的只是被处理的数据。

图灵在描述他的另一个机器模型通用机器时还提出了可以把有限状态指令也存放在存储带上,让读写头根据读入的指令进行下一步操作。

可以证明这样存储有指令的通用图灵机能够实现任何一个图灵机,也就是说可以解决任意一个图灵可计算问题。

现在我们广泛使用的计算机的确就是采用了存储指令这一原理因而可以解决“万能”计算问题的。

具体实现方法是:对于需要解决的问题用软件编制程序,再把程序和数据都存放在同一个存储器(内存)里,由中央处理器(CPU)根据指令对数据进行操作。

这样的机器也叫做“存储程序计算机”。

在为第一台存储程序计算机研发计划做顾问时,约翰·冯·诺伊曼写了一个草案报告描述了这种带有中央处理器、内存、I/O、总线的存储程序计算机。

因此可以说我们今天使用的存储程序计算机就是图灵机理论的实现。

图灵机的概念有十分独特的意义:如果把图灵机的内部状态解释为指令,用字母表的字来表示,与输出字输入字同样存贮在机器里,那就成为电子计算机了。

由此开创了“自动机”这一学科分支,促进了电子计算机的研制工作。

图灵机模型帮助我们了解了计算机的工作,因而我们能说“计算机并不能解决所有问题”,例如停机问题。

我们也可以构造出其他不可判定的问题,这些问题是计算机不能解决的,也就是说有不可能存在的程序——Programs That Never ExistIt’s clear and explicit that various programs which can do many things in o ur daily life. They do everything based on clear, explicit and valid instructions that has been given to them by the programmers in advance to deal with different circumstances.But, can computer do everything that is explicit and clear? The answer is NO.SIMPLE FACTSWe are attempting to prove that the answer is NO, which is absolute, starting from some obvious facts that is beyond doubt.1. Computers always do things based on the instructions given.2. All programs has to obey logical rules, or they will never really exist.3. Proof by contradiction is valid. That is, if A is true lead to the fact that B is also true, and we know exactly B cannot be true, we can conclude that A is false.4. Computer programs can accept any type of input if that is within the range of the ability given, even the programs themselves.EXAMPLE1 –“AlwaysYes.exe”Before giving the first typical example, a kind of boring programs should be mentioned first. They are called YES-NO programs, that is, they accept all kinds of input, and can judge whether the input follows the rules, with the only two kinds of output: “YES” & “NO”. If an unexpected input cannot be judged, the output will be “NO” again.For example, one program (Suppose it is called “isPhoto.exe”) (Suffix “.exe” is used here just to represent it is an executable program, which is taken from Microsoft Windows) is meant to tell whether the input is a photo (Photos should end with “.png”, .or “.jpg”, etc. In that case, if “1.png” is the input, the program will give the output “YES”, and “a.exe” will result in “NO”. Another example is “isFileNameLengthPositive.exe”, which return whether the length of the name is positive (greater than zero), which is always TRUE. So, exactly we will always get the output “YES” whatever we use as input.So, we are attempting to create a program that is used to detect whether a program is always giving “YES” under any circumstances. We can call it “AlwaysYes.exe”. That is, meaningful input of the program has to be programs, otherwise, you’ll only get a “NO”. If one program is always giving “YES” as the output (like the “isFileNameLengthPositive.exe” mentioned above), then “AlwaysYes.exe” will give the output “YES”, otherwise, “NO”.So, we are going to prove, this kind of program cannot be created. We can use the method, proof with contradiction to prove that, this kind of program never exist, which seems incredible.Suppose we can REALL Y make out such a program. In that case, we are capable of doing an easier thing, that is, we can make out a program, namely “YesOnSelf.exe”. The new program only do such things: check whether the output of the input program (the program to be tested) is “YES” if the input of the input program is the input program itself. For instance, if we take “isPhoto.exe”as the input of “YesOnSelf.exe”, the output will be “NO”, since “isPhoto.exe” is not a photo and it will result in the fact that the output of “isPhoto.exe” is “NO”, and result in the fact that the output of “YesOnSelf.exe” is “NO”. We can see clearly tha t “YesOnSelf.exe” can do only a little part of what “AlwaysYes.exe” can do.So, here comes the big problem. What will happen if we run “YesOnSelf.exe” on itself?Luckily, we only have two probable answers, so we can consider each one in turn. If the output is “YES”, we know that (according to the definition of “YesOnSelf.exe”), “YesOnSelf.exe” should output “YES” when run on itself. But what if the output of “YesOnSelf.exe” when run on itself happened to be “NO”? Well, it would mean that (again, according to the definition of “YesOnSelf.exe”) “YesOnSelf.exe” should output “NO” when run on itself. Again, this statement is perfectly consistent. It seems like “YesOnSelf.exe” can actually choose what its output should be. This is not practical when dealing with programs, since we cannot figure out what computers are going to do.What is more interesting is that we can create a program named “AntiYesOnSelf.exe”, which gives the contradictory answer of “YesOnSelf.exe”. When an input causes “YesOnSelf.exe” to give an output “YES”, it gives “NO”.And, the problem comes. What will happen if we run “AntiYesOnSelf.exe” on itself?Luckily again, we only have two answers to discuss. If the output is “YES”, it means when it runs on itself, the output should be “NO”, because “YesOnSelf.exe” should give “NO”. This makes no sense. On the other hand, if it gives “NO” as the output, the output should be “YES” according to “YesOnSelf.exe”.Anyway, the program can never exist logically.Let us see through the process. First w e suppose that “AlwaysYes.exe” exists and in that case, “YesOnSelf.exe” exists, which means “AntiYesOnSelf.exe” exists. Now, we can conclude “AlwaysYes.exe” never exists.EXAMPLE2 –“CanCrash.exe”Sometimes we come across some unsatisfying circumstances that a program that we are runningcan crash during the process. Maybe we are always trying to find a way to detect whether a program can automatically crash. We can just call it “CanCrash.exe”, which gives “YES” when the input is an executable program and can crash by itself. Now we can use the same method to prove that this kind of program does not exist.Suppose we have REALLY made such kind of program and compiled it into an executable program, and it can do exactly what we need it to do. Then we can easily make up such a program “CanCrashWeird.exe” as can crash based on the input whenever “CanCrash.exe” gives “YES”. Furthermore, we can create a program “CrashOnSelf.exe”, which do exactly as follows:〇When the input can crash, the new program crash, too.〇On other circumstances, it gives “NO”Similarly we can find that when we run the new program on itself, we’ll get involved in a logical jam. Think of the outcomes. If it REALL Y crashes, then it should crash due to the definition. If it DOES NOT crash, t hen it should give “NO”, and that is what it does. It looks like that the answer is perfectly persistent on any circumstance. However, similarly to example 1, we can create the program “AntiCrashOnSelf.exe”, which do the opposite due to “CrashOnSelf.exe”. In that case, we can similarly conclude this kind of program never exists, and, “CanCrash.exe” never exists.SIMILAR INTERESTING THINGS IN LOGICAL FIELDIn logics, there are some strange propositions that we can claim them neither true nor false. For examp le, here comes proposition “The proposition itself is false.” The proposition is neither true nor false. We can make assumptions to see clearly what it is. If it IS true, then it should be false according to itself. If it IS false, then the proposition is displaying the true fact, and it should be true. So it is neither true nor false—actually we cannot tell whether it has the attribute of being true or false. This kind of proposition is called “paradox”, which is a mysterious part of logics.CONCLUSION & MOREWe can now come to the conclusion that some kind of program REALL Y DOES NOT exist, even it is as easy as “AlwaysYes.exe” or as simple and useful as “CanCrash.exe”. We have to say we can exactly tell whether human beings’ logical system is complete.In that case, we have to think about more questions about our computers and ourselves.1. How can we deal with the possibility of programs’ crashing and shutting down if these problems are unpredictable?2. What is the influence of these unpredictable problems on the computers and users?3. Computers cannot do some things, can humans do? So, can we use computers to simulate humans’ brains?不可判定性对计算机的能力做出了制约,那它对我们日常计算机使用有什么影响吗?答案是否定的,几乎没有影响。

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