第二讲图灵机模型

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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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图灵机的思想与模型简介

图灵机的思想与模型简介
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。
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计算
所谓计算就是计算者(人或机器)对一条两端可无限延长的纸带上的一 串0或1,执行指令一步一步地改变纸带上的0或1,经过有限步骤最后得 到一个满足预先规定的符号串的变换过程。
0110101
程 序
…10001110110
输入
通用机器
由“程序”控制, 一步步将输入
10001…
“转换”为输出
输出
0110101
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。
(2) 程序是五元组<q,X,Y,R(或L或N),p>形 式的指令集。其定义了机器在一个特定状态q下
从方格中读入一个特定字符X时所采取的动作为在 该方格中写入符号Y, 然后向右移一格R (或向左移 一格L或不移动N), 同时将机器状态设为p供下一条 指令使用。
图灵机模型示例。 (注:圆圈内的是状态,箭线上的是
<X,Y,R>,其含义见前页)
(S1,0,0,R,S1) (S1,1,1,R,S2) (S2,1,1,R,S2) (S2,0,1,L,S3) (S3,1,1,L,S3) (S3,0,0,N,S4)
图灵机的思想

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

图灵机模型及数据编码

图灵机模型及数据编码
希尔伯特对实现自己的纲领充满信心。然而,1931年, 奥地利25岁的数理逻辑学家哥德尔﹙K.Gödel﹚提出的关 于形式系统的“不完备性定理”中指出,这种形式系统是不
存 在的,从而宣告了著名的“西尔伯特纲领”的失败。希尔伯
特 纲领的失败同时也暴露了形式系统的局限性,它表明形式系 统不能穷尽全部数学命题,任何形式系统中都存在着该系统 所不能判定其真伪的命题。
2 图灵机
在第一台电子计算机ENIAC诞生的10年前即1936年,英 国数学家图灵发表了题为“论可计算数及其在判定问题中的 应用”﹙On Computer Numbers With an Application to
the Entscheidungs Problem﹚的学术论文,奠定了学术界公认
的 现代电子计算机的理论和模型基础。 1、希尔伯特纲领
图灵的描述是关于数值计算的,不过,我们知道英文字 母表的字母以及汉字均可以用数来表示,因此,图灵机同样 可以处理非数值计算。不仅如此,更为重要的是,由数值和 非数值﹙英文字母、汉字等﹚组成的字符串,既可以解释成 数据,又可以解释成程序,从而计算的每一过程都可以用字 符串的形式进行编码,并存放在存储器中,以后使用时译码, 并由处理器执行,机器码﹙结果﹚可以从高级符号形式﹙即 程序设计语言﹚机械地推导出来。
“西尔伯特纲领”虽然失败了,但它仍然不失为人类抽 象 思维的一个伟大成果,它的历史意义是多方面的。 首先,“西尔伯特纲领”是在保全古典数学的前提下去 排 除集合论悖论的,它给数学基础问题的研究带来了全新的转 机。其次,希尔伯特纲领的提出使元数学得到了确立和发展。 最后,对计算学科而言,最具意义的是,希尔伯特纲领的失 败启发人们应避免花费大量的精力去证明那些不能判定的问 题,而应把精力集中于解决具有能行性的问题。

图灵和图灵机模型PPT课件

图灵和图灵机模型PPT课件
– 而自动计算机的理论模型则是图灵在其论文的一个脚注中“顺便”提出 来的。这真可谓“歪打正着”——图灵这篇传世的论文主要是因为这个 脚注,其正文的意义和重要性反而退居其次了。
15
第十五页,共24页。
图灵简介
• 随后,应邀于美国普林斯顿大学与美国著名 数学家和逻辑学家邱奇合作,并于1938年取 得博士学位。在这里,还研究了布尔1854年 创建的逻辑代数,自己动手用继电器搭建逻 辑门,组成了乘法器。在美国,还遇到了普 林斯顿大学教师天才科学家冯·诺伊曼。
– 1946年5月以前由于找不到称心的助手,一直“单枪匹马”,直到威尔 金森(1970年图灵奖获得者)成了图灵得力助手,此时ACE已到第5版, 前4版由于图灵不善于也不重视保管文档资料而不知去向。
– ACE是一种存储程序式计算机,但其存储程序思想并非受冯·诺伊曼论文的影响,而 是他自己的构思。冯·诺伊曼本人也从来没有说过存储程序的概念是他的发明,却不 止一次地说过图灵是现代计算机设计思想的创始人。
– 图灵机
– 几何定理的机器证明
• 对计算本质的真正认识取决于形式化研究的进程
2
第二页,共24页。
形式化研究进程
• 1275年,思维机器“旋转玩具” 是一种形式化的产物,标志着形式 化思想革命的开始
• 形式化方法和理论的研究学的重要基础 – 希尔伯特纲领:将每一门数学的分支构成形式系统或形式理论,并在以此
– 反映了计算学科的抽象、理论和设计3个过程
• 抽象和理论两个过程关心的是解决具有能行性和有效性 的模型问题
• 设计过程关心的是模型的具体实现问题
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第十页,共24页。
从计算角度认知思维、视觉和生命过程
• 符号主义者认为:认知是一种符号处理过程, 因此思维就是计算(认知就是计算)

计算机计算模型中的图灵机

计算机计算模型中的图灵机

计算机计算模型中的图灵机从计算机计算模型的角度来看,图灵机被认为是一种通用的计算模型,也是计算机科学研究的重要基础之一。

在本文中,我们将深入探讨图灵机的内部结构、运作原理,以及在计算机科学与人工智能研究中的应用。

一、图灵机的定义与内部结构图灵机是一种最简单、最有代表性的计算模型。

其定义由英国数学家阿兰·图灵提出,目的是为了探究哪些问题可以被自动机器解决,哪些问题不可以。

从宏观角度看,图灵机可以被视为一个运算器。

它包括一个无限长度的纸带,上面按照一定规律印有各种符号,一个读写头,可以在纸带上不停移动,并读取或写入符号,以及一个确定的有限自动机,遵循一定的规则对符号进行操作,并改变自动机的状态。

从微观角度看,图灵机可以被视为一个五元组(M, S, T, s0, F)。

其中,M表示状态集合,S表示符号集合,T表示转移函数,s0表示起始状态,F表示接受状态。

具体而言,自动机根据读取到的符号,通过转移函数来执行状态转移,并可以改写纸带上的符号。

当自动机的状态转换到F中的任意一个状态时,其判定为输入串被接受。

二、图灵机的运作原理图灵机的运作可以被大致分为两个阶段:读写头扫描纸带,自动机执行状态转移。

在程序开始运行时,自动机根据起始状态s0开始,读写头扫描到的符号会被送至转移函数T中计算状态转移,根据T中的定义,自动机可能完成以下四个操作之一:- 将读写头向左或右移动一格- 改写当前符号- 将自动机状态从M中的一种变为另一种- 停机在一个图灵机的运行中,自动机状态的变化不是唯一的。

事实上,任何一个有限自动机都可看作某个图灵机的子集,只是它转换后的操作相对简单罢了。

三、图灵机在计算机科学中的应用图灵机在计算机科学中的应用主要有以下两个方面:1.图灵完备性一个计算模型被称为图灵完备,当且仅当它可以在所有计算上都与图灵机等价。

因为图灵机是最简单、最有代表性的计算模型之一,许多计算机科学研究中的问题可以被转换成图灵机问题。

《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

(26)第四章 第二讲 图灵机的构造技术

(26)第四章 第二讲 图灵机的构造技术

a √
b B
b B
t B
a
b
b B
B B
B B
B B
B B
B B
...... ......
有限控制器a
2、实例:设计一个图灵机M ,能够识别语言{wtw|w∈{a,b}*}
进入[q2,c]状态后,右移越过未检查过的字符寻找元 设计思路:构造一个双道图灵机 M,将要判定的字符串放在第一道 素[ t,B] ,此处e=a或b 。当遇到 [t,B]时,进入 [q3,c]状态 上,第二道上一开始全为空白字符 B;以 wtw=abbtabb 为例,图灵机 并继续右移一位。 M的初始状态如图所示: 这里有: M=(Q,T,Σ,δ,q0 , B , F) , 其中: T={[c,B]|c=a,b,t} Q={[qk,c]|k=1,2,...,9且c=a,b,B},即状态的第二元素c可存储一个字符。 Σ={[c,Y]|Y=B或√,c=a,b,t或B}, δ动作函数 定义如下: δ([q1,B],[c,B])=([q2,c],[c,√],R) δ([q2,c],[t,B])=([q3,c],[t,B],R)
a B b B b B t B a b b B B B B B B B B B
B B
...... ......
有限控制器 B
2、实例:设计一个图灵机M ,能够识别语言{wtw|w∈{a,b}*}
设计思路:构造一个双道图灵机M,将要判定的字符串放在第一道 上,第二道上一开始全为空白字符B;以wtw=abbtabb为例,图灵机 M的初始状态如图所示: 这里有: M=(Q,T,Σ,δ,q0 , B , F) , 其中: T={[c,B]|c=a,b,t} Q={[qk,c]|k=1,2,...,9且c=a,b,B},即状态的第二元素c可存储一个字符。

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;

图灵机的组成部分_图灵机的模型介绍

图灵机的组成部分_图灵机的模型介绍

图灵机的组成部分_图灵机的模型介绍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。

它根据当前机器所处的状态以及当前读写头所指的格子上的符号来确定读写头下一步的动作,并改变状态寄存器的值,令机器进入一个新的状态。

4.一个状态寄存器。

它用来保存图灵机当前所处的状态。

图灵机的所有可能状态的数目是有限的,并且有一个特殊的状态,称为停机状态。

参见停机问题。

关于图灵机的模型介绍图灵机的模型介绍虽然有些无趣,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。

计算机导论

计算机导论

图灵机的特征
①图灵机由一条两端可无限延长的带子 一个读写头 一条两端可无限延长的带子、一个读写头 一条两端可无限延长的带子 一个读写头以 及一组控制读写头工作的命令 一组控制读写头工作的命令组成,如图所示。图灵机 一组控制读写头工作的命令
计算机导论 第2章 图灵机模型及数据编码
的带子被划分为一系列均匀的方格。读写头可以沿带子方向左 右移动,并可以在每个方格上进行读写。 ②写在带子上的符号为一个有穷字母表: {S0,S1,S2,…,SP}。 通常,可以认为这个有穷字母表仅有两个S0、S1字符,其中S0 可以看作是“0”,S1可以看作是“1”,它们只是两个符号,要 说 有意义的话,也只有形式的意义。 … b b 1 0 1 0 0 0 1 0 b b b … 读—写头 写头 状态 q1 控制器
计算机导论 第2章 图灵机模型及数据编码
“西尔伯特纲领”虽然失败了,但它仍然不失为人类抽象 思维的一个伟大成果,它的历史意义是多方面的。 首先,“西尔伯特纲领”是在保全古典数学的前提下去 首先 排 除集合论悖论的,它给数学基础问题的研究带来了全新的转 机。其次 其次,希尔伯特纲领的提出使元数学得到了确立和发展。 其次 最后,对计算学科而言,最具意义的是,希尔伯特纲领的失 最后 败启发人们应避免花费大量的精力去证明那些不能判定的问 题,而应把精力集中于解决具有能行性的问题。
计算机导论 第2章 图灵机模型及数据编码
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 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

02-课件:图灵及图灵机

02-课件:图灵及图灵机

■图灵机(1)
图灵模型
如图所示,它是一个采用了符号 处理方式(程序)的通用计算机模型 。 这个模型要解决的问题是:对于任 何一种计算,使用图灵机进行计算, 输出的数据仅取决于输入的数据和程 序这两个因素。也就是说,当输入数 据和程序不变时,通过图灵机计算所 得到的输出结果是确定的。同样,当 输入数据和程序任何一个发生变化 时 ,输出数据就会发生相应的变化。
口计算机的工作原理与硬件体系结构
图灵及图灵机
■图灵及图灵机
图灵
英国科学家图灵(Alan
Mathison Turing)。他对于计算机 技 术的发展,有着无可替代的影响。图 灵1912年生于英国帕丁顿,1938年在 美国普林斯顿大学取得数学博士学位。 二战爆发后曾协助军方破解德国的著名 密学家。
本*配套的《大学计算机实验》 豪 的第一个实验中9给出了图灵 模型的 原理动画演示,读者可以 参考理解。
.总结
.一个加法的例子 .冯诺依曼体系结构 .硬件功能介绍及演 示 .图灵机
输出数据
■图灵机(2)
图灵机包括以下四四个部分: 1. 一条无限长的纸带,用于使用二 进 制符号来表达计算所用数据和控 制规 则; 2. 一个读写头,用于获取或者改写 纸 带当前位置上的符号; 3. 一个状态寄存器,用于保存图灵 机 当前所处的状态(包括停机状态); 4. 一套控制规则,它根据当前机器 所 处的状态以及当前读写头所获取 的符 号,来确定读写头下一步的动 作,并 改变状态寄存器的值,令机 器进入一 个新的状态。
1936年图灵就发表了题为"论数字计 算在决断难题中的应用(On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem)” 的论文, 他给"可计算性"下了一个严格的数学 定义,并提出了一个对于计算算可采用的 "通用机器(Universal Machine) ”的 概念,这就是著名的"图灵机(Turing Machine)-的设想。为现代计算机奠 定了理论基础。所以图灵与冯•诺伊曼 机齐名,被永远载入计算机的中册

1 图灵机模型

1 图灵机模型
– 逻辑的完备性问题,即是否所有数学问题原则上都可解.
1936, 英国数学家图灵
– "论可计算数及其在判定问题中的应用"(On Computable Numbers With an Application to the Entscheidungs Problem)
结论:
– 可解的问题是能够用"图灵机"的自动机理论模型表达的 问题.
图灵机输入是一个字符串 图灵机输出也是一个字符串
如果将图灵机的有限内部状态与读写头的 有限动作用字符串表示 那么每条转换规则也可以用一个字符串表 示(当前状态,当前符号,动作,新状态) 图灵机可以由一个较长字符串完全表示
通用图灵机
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信息学院 教育技术系 曾玲 ling-zeng@
计算机导论
计算机导论
第二讲 图灵机模型
2008-10-12
本讲内容 参考祈亨 年教材第 一章内容
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信息学院 教育技术系 曾玲 ling-zeng@
计算机导论
图灵机模型概论
图灵机模型理论是计算学科最核心的理论 之一 图灵机模型为计算机设计指明了方向 图灵机模型是算法分析和程序语言设计的 基础理论.
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信息学院 教育技术系 曾玲 ling-zeng@
计算机导论
新的概念的提出
随机读写(Random Access)
随机读写存储器RAM(Random Access Memory)
地址(Address) 指令(Instruction) = 操作码(Operating Code, Opcode) + 操作数(Operand) 计算机指令系统 精简指令集计算机 复杂指令集计算机
字母表∑

认知心理学的图灵机模型

认知心理学的图灵机模型

1936年,英国数学家A. M. Turing提出了一种简单机器的概念,这种机器后被称为图灵机(Turing Machine)。

这里的“机器”指的是一种抽象的数学系统或一个抽象的过程,用一些基本的操作能够描述该系统的状态或状态的变化。

Turing指出,任何可以由人完成的解决逻辑问题的有效程序,都能够由这种“机器”来实现。

图灵机的观念,为现代数字计算机的诞生揭开了序幕。

计算机科学是认知心理学产生最重要的外部条件之一。

认知心理学的创始人U. Neisser曾经说过,计算机出现后,人们对内部心理过程和状态的分析便突然不再是某种可疑的或矛盾的事情了。

因此我们可以认为,既然图灵机是整个计算机科学的基础,认知心理学中的各种模型又可以用计算机的观点进行模拟,那么图灵机作为抽象层次更高的模型,也必能为认知心理学的模型进行形式化的描述,从而能为认知心理学的计算机加工观点提供理论基础,对认知心理学研究的范围作出更严密的界定。

利用图灵机的各种已证明的性质,可以对认知心理学所研究的人的认知过程有更准确的认识。

在严密的图灵机的数学模型的基础之上,可对认知心理学所提出的各种模型进行数学分析,从而能帮助我们更好地分析、改进认知心理学模型,从而更好地认识人的认知过程。

有了认知心理学模型与图灵机的形式对应,也能促进认知心理学与计算机的融合,让这两门学科更好地互相为对方的发展作出贡献。

认知心理学是以信息加工观点为核心的心理学,又可称为信息加工心理学。

认知心理学运用信息加工观点来研究认知活动。

从信息加工的一般原理来看,信息加工过程是以符号为操纵对象的输入输出过程。

而图灵机也正是以符号串作为输入、输出和存储形式的抽象计算模型。

因此,用图灵机对认知心理学所研究的信息加工过程进行模拟是非常自然的。

事实上,图灵机模型早已对认知心理学产生过影响。

数量逻辑和图灵机使人们想到,人类的认知系统也可以视为符号运算系统。

人类的某些观念可以用符号来代表,而且这些符号可以通过确定的符号运算过程加以变换。

第1章 附-图灵机

第1章 附-图灵机

S为M具有的一个有穷状态集,任意时刻M处于S中的某个状态State
是S中唯一的一个开始状态,

态,
是S的一个子集,叫作接受状态集,其中的状态称为接受状 ;
态,
是S的一个子集,叫作拒绝状态集,其中的状态称为拒绝状
,且

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图灵与图灵机模型
第一章 计算与计算学科
一个 7 元组就定义了一台图灵机,不同的 7 元组定义不同的图灵机:
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图灵与图灵机模型
第一章 计算与计算学科
程序
输入数据
计算机 输出数据
图灵机模型
输出 控制
输入
图灵模型的原理动画演示
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图灵与图灵机模型
第一章 计算与计算学科
3. 图灵机形式化定义
一个 7 元组就定义了一台图灵机,不同的 7 元组定义不同的图灵机:
M为定义的进行某一计算的图灵机;
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图灵与图灵机模型
第一章 计算与计算学科
一个 7 元组就定义了一台图灵机,不同的 7 元组定义不同的图灵机:
是决定M如何动作的规则,即转移函数
例如: 意思是:当M处于State1且读写头下的字符是3时,擦掉3写下7,读写 头向右移动一格,进入state5。
பைடு நூலகம்
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图灵与图灵机模型
图灵与图灵机模型
1 • 图灵 2 • 图灵机模型 3 • 图灵机形式化定义 4 • 可计算与不可计算
第一章 计算与计算学科
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图灵与图灵机模型
第一章 计算与计算学科
1. 图灵
1936年,英国科学家图灵发表了题为“论数字计算在决断 难题中的应用(On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem)”的论文,给 “可计算性”下了一 个严格的数学定义,并提出了一个对于计算可采用的“通用机 器(Universal Machine)”的概念,这就是著名的“图灵机 (Turing Machine) ”的设想,为现代计算机奠定了理论基础。——计算 机科学之父
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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。
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2.1 基本概念
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 。
8
例子2-1说明
0
1
B
q0
(q0, 0, R) (q1, 1, R)
q1
(q1, 0, R)
(q2, B, R)
q2
9
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
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。
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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
16
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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
2
直观物理模型
3
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;
4
2.1.1 基本图灵机
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;52.1.1 基本图灵机
2.1.1 基本图灵机
图灵机接受的语言 L(M)={x | x∈∑* & q0x├M* α1 qα2 & q∈F &α1、 α2∈Γ*}
图灵机接受的语言叫做递归可枚举语言 (recursively enumerable language,r.e.)。
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。
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例子2-1说明
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;
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2.1.1 基本图灵机
δ:Q×ΓQ×Γ×{R, L},为M的移动函数 (transaction function)。
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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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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*。
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