10-语言和有限状态机-离散数学讲义-海南大学(共十一讲)
离散数学(形式语言与自动机)
用M′=〈Q′,Σ,δ′,q0′,F′ 〉 模拟 M=〈Q,Σ,δ,q0,F 〉 ′ 〈 ′ ′ ′ 〈 Q′=P(Q), q0′={q0} ′ F′={ A∈Q | A∩F≠∅} ′ ∈ ∅ ∀A∈Q 和 a∈Σ, ∈ ∈
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例2 (续) 续
δ*(q0 ,w) w 1 {q0, q1} 10 {q0, q3} 101 {q0, q1} 1011 {q0, q1 , q2} 10110 {q0, q2 , q3} L(G) = { x00y, x11y | x,y∈{0,1}*} ∈
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DFA与NFA的等价性 与 的等价性
∗ n
L(M)={a2k+1 | k∈N} ∈
4
非确定型有穷自动机
定义 非确定型有穷自动机 (NFA) M =〈 Q,Σ,δ,q0,F 〉, 〈 其中 Q,Σ, q0, F 的定义与 DFA 的相同 而 的相同, δ: Q ×Σ→P(Q)
5
实例
一台NFA 例2 一台 δ 0 1 →q0 {q0 , q3} {q0 , q1} q1 ∅ {q2} *q2 {q2} {q2} q3 {q4} ∅ *q4 {q4} {q4}
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11.2 有穷自动机
确定型有穷自动机(DFA) 确定型有穷自动机 非确定型有穷自动机(NFA) 非确定型有穷自动机 转移的NFA(ε-NFA) 带ε转移的 转移的
1
确定型有穷自动机
确定型有穷自动机(DFA)是一个有序 元组 是一个有序5元组 定义 确定型有穷自动机 是一个有序 M = 〈Q,Σ,δ,q0,F 〉, 其中 状态集合Q: (1) 状态集合 非空有穷集合 (2) 输入字母表 非空有穷集合 输入字母表Σ: (3) 状态转移函数 状态转移函数δ:Q×Σ→Q × 控制器 (4) 初始状态 q0∈Q (5) 终结状态集 F⊆Q ⊆
大学离散数学第1章
利用计算的方法来代替人们思维中的逻辑推 理过程,这种想法早在十七世纪就有人提出 过。莱布尼茨就曾经设想过能不能创造一种 “通用的科学语言”,可以把推理过程象数 学一样利用公式来进行计算,从而得出正确 的结论。由于当时的社会条件,他的想法并 没有实现。但是它的思想却是现代数理逻辑 部分内容的萌芽,从这个意义上讲,莱布尼 茨可以说是数理逻辑的先驱。
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先看著名物理学家爱因斯坦出过的一道题:
一个土耳其商人想找一个十分聪明的助手协助他经商,有两人前来应聘,这个商人为 了试试哪个更聪明些,就把两个人带进一间漆黑的屋子里,他打开灯后说:“这张桌子 上有五顶帽子,两顶是红色的,三顶是黑色的,现在,我把灯关掉,而且把帽子摆的位 置弄乱,然后我们三个人每人摸一顶帽子戴在自己头上,在我开灯后,请你们尽快说出 自己头上戴的帽子是什么颜色的。”说完后,商人将电灯关掉,然后三人都摸了一顶帽 子戴在头上,同时商人将余下的两顶帽子藏了起来,接着把灯打开。这时,那两个应试 者看到商人头上戴的是一顶红帽子,其中一个人便喊道:“我戴的是黑帽子。” 请问这个人说得对吗?他是怎么推导出来的呢? 要回答这样的问题,实际上就是看由一些诸如“商人戴的是红帽子”这样的前提能否 推出“猜出答案的应试者戴的是黑帽子”这样的结论来。这又需要经历如下过程: (1) 什么是前提?有哪些前提?
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第一篇 数理逻辑 逻辑学( logic ):是一门研究思维形式及 思维规律的科学。 数理逻辑(mathematical logic):是用数 学的方法来研究人类推理过程的一门数学学 科。其显著特征是符号化和形式化,即把逻 辑所涉及的“概念、判断、推理”用符号来 表示,用公理体系来刻划, 并基于符号串形 式的演算来描述推理过程的一般规律。 数 理逻辑又称符号逻辑、现代逻辑。
西北工业大学《离散数学》课件-第11章
W(C1)=10 W(C2)=11 W(C3)=9
最短
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11.3 二部图与匹配
定义11.3 设 G=<V,E>为一个无向图, 若能将 V分成 V1和V2 (V1V2=V, V1V2=), 使得 G 中的每条边的两个端点都是一 个属于V1, 另一个属于V2, 则称 G 为二部图 ( 或称二分图, 偶 图), 称V1和V2为互补顶点子集, 常将二部图G记为<V1,V2,E>. 又若G是简单二部图, V1中每个顶点均与V2中所有的顶点相邻, 则称G为完全二部图, 记为 Kr,s, 其中r=|V1|, s=|V2|.
邻的顶点vi,vj, 均有
d(vi)+d(vj) n 则G中存在哈密顿回路.
()
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判断是否为哈密顿图
判断是否为(半)哈密顿图至今还是一个难题. (1) 观察出一条哈密顿回路或哈密顿通路. (2) 证明满足充分条件. (3) 证明不满足必要条件.
例4 证明右图(周游世界问题)是哈密顿图 证 abcdefghijklmnopqrsta 是一条哈密顿回路. 注意,此图不满足定理11.3推论的条件.
与已知条件矛盾. 得证V1中任意两顶点不相邻. 由对称性, V2 中也不存在相邻的顶点, 得证G为二部图.
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最大匹配
定义11.4 设G=<V1,V2,E>为二部图, ME, 如果M中的任意两 条边都不相邻, 则称M是G的一个匹配. G中边数最多的匹配 称作最大匹配. 又设|V1||V2|, 如果M是G的一个匹配且 |M|=|V1|, 则称M是V1到V2的完备匹配. 当|V2|=|V1|时, 完备匹 配又称作完美匹配.
图论方法描述如下: 设G=<V,E,W>为一个n阶完全带权图Kn, 各边的权非负, 且可能为. 求G中的一条最短的哈密顿回路.
01-离散数学基本原理-离散数学讲义-海南大学(共十一讲)
1.基础知识Fundamentals1.1集合与子集Sets and Subsets1.1.1集合的表示1.)}(|{x P x A = )(x P 是谓词Predicate 表示元素x 具有某种属性, 满足P(x), 即具有性质P 的x , 是集合A 的元素 例 }30|{是实数x x x A ∧≤≤=2.},,,{d c b a A = 元素不计次序 A a ∈, a is in A , a is an element of A.1.1.2集合的例子The set of positive integers and zero},3,2,1,0{ =N 自然数集The set of all integers(positive and negative integers and zero) }2,1,0,1,2,{ --=Z 整数集the set of all positive integers},3,2,1{ =+Z Z +=正整数集 The set of all rational numbers},|{Z m n mn Q ∈=有理数集 the set of real number}|{是实数x x R = 实数集Ø={ } empty set 空集.1.1.3集合相等equal B A =B A = if and only if for every x, B x A x ∈⇔∈.1.1.4子集 subset⇔⊆B A )(B x A x x ∈→∈∀ .A B B A B A ⊆∧⊆⇔=.例For any set A , Ø⊆A ,A ⊆A ,},,{},{c b a c a ⊂, }}{,{}}{{a a a ⊂R Q Z N Z ⊆⊆⊆⊆+1.1.5真子集proper subsetB A B A B A ≠∧⊆⇔⊂)(A x B x x B A ∉∧∈∃∧⊆⇔R Q Z N Z ⊂⊂⊂⊂+1.1.6(有限)集合的基数the cardinality of a finite setIf a set A has n distinct elements, N n ∈, n is called the cardinality of A , is denoted by |A |.|{a,b,c,d }|=4, |{a, {a }}|=2 , | Ø |=0.1.1.7全集universe(论域)UWe always assume that for each discussion there is a universal set U , for any set A in the discussion , A ⊆U ,for any element x in the discussion x ∈U1.1.8幂集power set}|{)(A B B A P ⊆=}}{,Ø{})({a a P =}},{},{},{,Ø{}),({b a b a b a P =}},,{},,{},,{},{},{},{,Ø{}),,({c b a c a b a c b a c b a P =}}}{,{}},{{},{,Ø{}}){,({a a a a a a P =}Ø{)Ø(=PIf |A | = n , then |P (A )|=2n .1.2集合的运算Operations on the Sets1.2.1交intersection }|{B x A x x B A ∈∧∈=1.2.2并union }|{B x A x x B A ∈∨∈=1.2.3差difference }|{B x A x x B A ∉∧∈=-1.2.4补complement A U A -=1.2.5对称差symmetric difference}|{)()(A B x B A x x A B B A B A -∈∨-∈=--=⊕例U = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}A= {1, 2, 3, 4, 5}, B = {4, 5, 6, 7, 8}.ThenA ∪B = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}A ∩B = {4, 5}A = {0, 6, 7, 8, 9, 10}B = {0, 1, 2, 3, 9, 10}A -B = {1, 2, 3}B - A = {6, 7, 8}A ⊕B = {1, 2, 3, 6, 7, 8}A ∩B ∩C= }|{C x B x A x x ∈∧∈∧∈n i i A 1==A 1∩A 2∩⋯∩A n =}|{21n A x A x A x x ∈∧∧∈∧∈A ∪B ∪C=}|{C x B x A x x∈∨∈∨∈n i i A 1==A 1∪A 2∪⋯∪A n =}|{21n A x A x A x x ∈∨∨∈∨∈1.2.6Venn diagrams (文氏图)Diagrams used to show relationships between sets after the British logician John Venn.A useful geometric visualization tool (for 3 or less sets).The Universe U is the rectangular box.Each set is represented by a circle and its interior.1.2.7集合运算的代数性质Algebraic Properties of Set OperationsTheorem 1. 集合运算满足如下性质:交换律Commutative Propertie1. A B B A =2.. A B B A =结合律 Associative Properties3. C B A C B A )()(=4. C B A C B A )()(=分配律Distributive Property5. )()()(C A B A C B A =6. )()()(C A B A C B A =幂等律Idempotent Properties7. A A A = 8. A A A =补余率 Properties of the Complement9.A A = 10. Ø=A A 11.U A A = 12. U =Ø 13. Ø=U德·摩根律 De Morgan’s Law 14. B A B A = 15. B A B A =零一律Properties of a universal set and the empty set16.A U A = 17. U U A = 18. ØØ= A 19. A Ø= A集合运算性质的证明Proof (of the property 14)For any x,BA x Bx A x B x A x BA x BA x ∈⇔∈∨∈⇔∉∨∉⇔∉⇔∈ Thus we haveB A B A ⊆ and. B A B A ⊆Hence B A B A =.集合运算的另一些算律 Some other properties of set operations)()(.28Ø.27Ø.26.25Ø.24.2322,.21,.20C B A C B A AA A A AB B A B A B B A A B A B A BA B A AB A BA B B A A BB A A B A ⊕⊕=⊕⊕=⊕=⊕⊕=⊕=-⇔=⇔=⇔⊆=-⊆-⊆⊆⊆⊆Proof (of the property 23)For any x,B A x Bx A x Bx A x BA x ∈⇔∈∧∈⇔∉∧∈⇔-∈Thus we haveB A B A =- . Example 1.1 Sow that C)-(A B)-A ()( =-C B AProof 1. (用集合相等的定义)For any x,)()()()()()()()(C A B A x C A x B A x C x A x B x A x C x B x A x CB x A xC B A x --∈⇔-∈∧-∈⇔∉∧∈∧∉∧∈⇔∉∧∉∧∈⇔∉∧∈⇔-∈HenceC)-(A B)-A ()( =-C B AProof 2.(用集合运算的性质))()()()(C A B A C A B A C B A CB AC B A --====-Example1.2 Suppose B A ⊆ , prove A B ⊆Proof Since B A ⊆, with the property 21B B A B A =⇔⊆, we have B B A = . So B B A = . And with De Morgan’s Law , we obtainB B A = . Use the property 21 again, A B B B A ⊆⇔= ,A B ⊆ is gotten.(不交集合的)加法原理The Addition Principle (of disjoint sets) 设A , B 是论域U 的两个有限子集,A , B 不交,即Ø=B A ,则||||||B A B A +=容斥原理inclusion-exclusion principleTheorem 2. 设A , B 是有限子集,则||||||||B A B A B A -+=.Theorem3. 设A , B,C 是有限子集,则||||||||||||||||C B A C B C A B A C B A C B A +---++=.Example 1.3 Let A={a, b, c, d, e} and B={c, e, f, h, k, m}. Verify theorem 2.Solution:A ⋃B ={a , b , c , d , e , f , h , k , m } and A ⋂ B ={ c , e }|A |= 5, |B |= 6, | A ⋃ B |= 9 and | A ⋂ B |= 2|A |+|B |-| A ⋂ B |= 9|A |+|B |-| A ⋂ B |=| A ⋃ B |Example 1.4 Let A={a, b, c, d, e},B={a, b, e, g, h} ,C={b, d, e, g, h, k, m, n}.Verify theorem 3.Solution:A⋃B⋃C={a, b, c, d, e , g, h, k, m, n}, A⋂B={a, b, e},A⋂C={b, d, e}, B⋂C={b, e, g, h}, and A⋂B⋂C={b, e}|A|=5, |B|=5, |C|=8, | A⋃B⋃C|=10,| A⋂B|=3, |A⋂C|=3, | B⋂C|=4,| A⋂B⋂C |=2.|A|+|B|+|C|-|A⋂B|-|B⋂C|-|A⋂C|+|A⋂B ⋂C|=5+5+8-3-3-4+2=10=| A⋃B⋃C|Theorem 3 is verified.推论Corrallory||||||||||||||||||CBACBCABACBAUCBA-+++---=Example How many positive integers are there which is less than 1000 andnot divided by 5, 6 or 8.1000以内不能被5,6,或8整除的正整数有多少个?SolutionLet U denote the set of positive integers less than 1000. Let A,B,Cdenote the subset of U in which the integers are divided, respectively, by5, by 6, and by 8.Then |U|=1000,|A|=200, |B|= 166, |C|=125.33||=BA , 25||=CA , 41||=CB ,8||=CBA.60084125331251662001000||=-+++---=C BAHence there are 600 positive integers less than 1000, not divided by 5, 6, or 8.1.3序列Sequences1.3.1序列sequence序列:以一定次序排列的事物A sequence is simply a list of objects arranged in a definite order,321,,a a a到第n 个元素终止的序列叫有限finite 序列,否则是无限infnite 序列。
自考离散数学 PPT课件
第一章 命题演算
设命题公式 A 中含有 n 个命题变元,且 A 的主析取范式中含有 k 个小项 mi1,mi2,…,mik,则 A 的主合取范式必含有 2n-k 个大项。如果命题公 式 A 的主析取范式为∑(i1,i2,…,ik),则 A 的主合取范式为: ∏(0,1,2,…,i1-1,i1+1,…,ik-1,ik+1,…,2n-1)。 从 A 的主析取范式求其主合取范式步骤为:
本章的学习主要是在掌握命题逻辑的基础上,理解个体,谓词,量 词等概念,学会将命题进一步用谓词逻辑表示;在熟记谓词逻辑中的等 价式和蕴含式的基础上,将一个谓词演算公式化为与它等价的前束范式; 并能运用 US、UG、ES、EG 等规则,进行谓词演算的推理。
本章的重点是带量词的公式变换,即前束范式。难点是谓词演算的
具有确切真值的陈述句称作命题。 所谓真值就是命题为真或为假的性质。
判断一个语句是否为命题,首先要判断它是否是陈述句,然后判断 是否具有唯一的真假值。
在判断一个陈述句是否具有唯一的真假时,要注意:一个陈述句的 真假暂时不能唯一地确定,但总有一天可以唯一确定,与一个陈述句的 真假不能唯一确定是两件事。
第一章 命题演算
第一章 命题演算
等值公式表和蕴含公式表整理归纳如表 1.表 2
第一章 命题演算
(3) 构造论证法
常用的推理规则有:
(1)前提引入规则:在证明的任何步骤上,都可以引入前提,简称 P 规则。
(2)结论引入规则:在证明的任何步骤上,所证明的结论都可作为后续 证明的前提,称为 T 规则。
(3)置换规则:在证明的任何步骤上,命题公式中的任何子命题公式都 可以用与之等值的命题公式置换。亦记为 T 规则。
推理理论。
离散数学讲义
NO.1 说谎者悖论(1iar paradox or Epimenides’ paradox) 最古老的语义悖论。公元前6世纪古希腊哲学家伊壁孟德 所创的四个悖论之一。是关于“我正在撒谎”的悖论。具 体为:如果他的确正在撒谎,那么这句话是真的,所以伊 壁孟德不在撤谎,如果他不在撒谎,那么这句话是假的, 因而伊壁孟德正在撒谎。
其内容较广,主要包括数理逻辑、 集合 论、图论、代数结构等四个基本部分。
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什么是离散数学?
离散数学将日常的概念、判断、 推理用数学符号来表示,用数学方法 进行思维。其目标是掌握严密的思维 方法、严格证明的推理能力和演算能 力,掌握处理各种具有离散结构的事 物的描述工具与方法,适应学习其他 专业课程的各种需要,为学习其它计 算机课程提供必要的数学工具。
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1-1 命题及其表示法
命题:能够判断真假的陈述语句。
例:‘中国是一个国家’, ‘9为素数’。
原子命题:不能分解成更简单的陈述语 句的命题。
复合命题:由连结词、标点符号和原子 命题复合构成的命题。
一般用字母“T”表示“真”,“F”表示 “假”。也经常用“1”表示“真”, “0”表示“假”。
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课程概况
选修课/必修课:选修 周学时:3(学时) 上课周:1-16周 总学时 数理逻辑(14学时)
第一章 命题逻辑(8) 第二章 谓词逻辑(6)
第二篇 集合论(12学时)
第三章 集合(4) 第四章 二元关系与函数(8)
第四篇 图论(14学时)
第七章 图论(8) 第八章 一些特殊图(4) 第九章 树 (2)
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NO.2 伊勒克特拉悖论(Eletra paradox) 逻辑史上最早的内涵悖 论。由古希腊斯多亚学派提出。它的基本内容是:伊勒克 特拉有位哥哥奥列斯特回家了.尽管伊勒支持拉知道奥列 斯特是她的哥哥.但她并不认识站在她面前的这个男人。 写成一个推理.即: 伊勒克持拉不知道站在她面前的这个人是她的哥哥。 伊勒克持拉知道奥列期特是她的哥哥。 站在她面前的人是奥列期特。
离散数学串讲
第一章命题逻辑1.1 命题及其表示方法1.2 联结词1.3 命题公式与翻译1.4 真值表与等价公式1.5 重言式与蕴含式1.6 其它联结词1.7 对偶与范式1.8 推理理论1.1 命题及其表示方法命题:具有确定真值的陈述句命题的类型(原子命题和复合命题)命题语句的形式(陈述句)命题的表示(一个命题标识符(比如P)表示确定的命题)1.2 联结词1. 否定⌝2.合取∧(TT T)3. 析取∨(FF F)4. 条件→(TF F)5. 双条件↔(同T异F)1.3 命题公式与翻译命题公式●所谓命题的符号化就是把一个用文字叙述的句子相应地写成由命题标识符、联结词和括号表示的合式公式。
●符号化应该注意下列事项:•①确定给定句子是否为命题。
•②句子中连词是否为命题联结词。
•③要正确地表示原子命题和适当选择命题联结词。
命题符号化的重要性●命题符号化是很重要的,一定要掌握好,在命题推理中最先遇到的就是符号化一个问题,解决不好,等于说推理的首要前提没有了。
1.4 真值表与等价公式真值表的构造方法1) 找出公式中所含的全体命题变元P1, P2, …, Pn, (若无下角标就按字典顺序排列), 列出2n个赋值. 赋值从00…0开始, 然后按二进制加法依次写出各赋值, 直到11…1为止.(2) 按从低到高的顺序写出公式的各个层次.(3) 对应各个赋值计算出各层次的真值, 直到最后计算出公式的真值.等价公式等价式的判别方法•真值表法•等价演算法基本等价式(1)对合律(双重否定):⌝⌝P⇔P(2)幂等律:P∧P⇔P,P∨P⇔P(3)结合律:(P∧Q)∧R⇔P∧(Q∧R),(P∨Q)∨R⇔P∨(Q∨R)(4)交换律:P∧Q⇔Q∧P,P∨Q⇔Q∨P(5)分配律:P∧(Q∨R)⇔(P∧Q)∨(P∧R),P∨(Q∧R)⇔(P∨Q)∧(P∨R)(6)德·摩根律:⌝ (P∧Q) ⌝⇔P∨⌝Q,⌝ (P∨Q) ⌝⇔P∧⌝Q(7)吸收律:P∧(P∨Q)⇔P,P∨(P∧Q)⇔P(8)同一律:P∧T⇔P,P∨F⇔P(9)零律:P∧F⇔F,P∨T⇔T(10)否定律:P∧⌝P⇔F,P∨⌝P⇔T(11) 条件式转化律:P→Q⌝⇔P∨Q,P→Q⌝⇔Q→⌝P(12) 双条件式转化律:P↔Q ⇔(P→Q)∧(Q→P) ⇔(P∧Q)∨(⌝P∧⌝Q)⌝ (P↔Q) ⇔P⌝↔Q ⌝⇔P↔Q(13) 输出律(CP规则):P→(Q→R) ⇔(P∧Q)→R1.5 重言式与蕴含式●定义1-5.1 给定一命题公式,若无论对分量作怎样的指派,其对应的真值永为真,则称该命题公式为重言式或永真公式。
离散数学讲义第2章
10
2-2 命题函数与量词(续)
例3:Q(x, y):“x比y重” 当x,y指人或物时,它是一个命题,若x,y为实数时, Q(x, y)不是命题。
b) (x)(P(x)(y) R(x,y)) (x)的作用域是:(P(x)(y)(R(x,y)), (y)的作用域是:R(x,y)。 x,y为约束变元。
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2-4 变元的约束(续)
c) (x)(y)(P(x,y)Q(y,z))(x)P(x,y) (x)(y)的作用域是:(P(x,y)Q(y,z)) x,y为约束变元,z是自由变元。 (x)的作用域是P(x,y) x为约束变元,y是自由变元。
例2:没有不犯错误的人。(F(x), M(x)) 解: (x)(M(x) F(x))
且该命题与“任何人都会犯错误”意义相同: (x)(M(x) F(x))
例3:尽管有些人聪明,但未必一切人都聪明。(P(x),M(x)) 解: (x)(M(x) P(x)) ((x)(M(x) P(x)))
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某些为假。
例5:(P(x, y) P(y, z)) P(x, z)。考虑P(x, y)的解释: (1)“x小于y”,则P(x, y)永真。 (2)“x为y的儿子”,则P(x, y)永假。 (3)“x距离y10米”,则P(x, y)可能为真或假。
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2-2 命题函数与量词(续)
个体变元:函数P(x)中的x。
(z)(P(z)R(z,y)) Q(x,y) 但不可换名为
(y)(P(y)R(y,y)) Q(x,y) 或
离散数学第一章
例2: “派小王或小李中的一人去开会” 不能符号化为形式P∨Q ,因为这里的“或”表示 的是排斥或。它表示非此即彼,不可兼得。 运算符 ∨表示可兼或,排斥或以后用另一符号表达。也可
以借助于联结词
或。
┒、∧ 、∨共同来表达这种排斥
课堂练习: 将下列命题符号化: (1) 王东梅学过日语或俄语。 (2) 张小燕生于1977年或1978年。 (3) 小元元只能拿一个苹果或一个梨。
常称为“非”运算,所有可能的运算结果可用下表
(真值表)表示。
P
┒P
T F
F T
例: (a) P: 3是偶数。
则┑P: 3不是偶数。
(b)
的”。 (c) (d)
Q: 4 是质数。
则┑Q: 4 不是质数。或 “说4 是质数是不对 R: 我们都是汉族人。 则┒R: 我们不都是汉族人。 S: 今天下雨并且今天下雪。 则 ┒S:今天不下雨或者今天不下雪。
Q:明天下雨
是两个命题,利用联结词“不”、“并且”、 “或” 等可分别构成新命题: “明天不下雪”; “明天下雪并且明天下雨”; “明天下雪或者明天下雨”等。
即 : “非P”;
“P并且Q”;
“P或Q”等。 在代数式x+3 中, x 、 3 叫运算对象, +叫运 算符,x+3 表示运算结果。在命题演算中, 也用同样术语。 联结词就是命题演算中的运算符,叫逻辑运算符或叫命题联 结词。常用的命题联结主要有 5 个。
2.常用命题联结词 1). 否定词┑ 定义:设P为任一命题。复合命题“非P”(或“P的 否定”)称为P的否定,记作 ┑P,读作“非P”。┒ 为否定联结词。┑P为真当且仅当P为假。 由定义可知, ┑P 的逻辑关系为P不成立,因而P
离散数学——有限集与无限集(课件)
§4.3 无限集的性质
例4.5 自然数集 N={0,1,2,3……}与其子集S={1,3,5……}均为无限集,且N~S
N:0 1 2 3 … n … ↕ ↕ ↕↕ ↕ ↕↕
S: 1 3 5 7 … 2n+1…
此例说明了无限集的一个特性:一个无限集可以同它的一个 真子集等势 。
§4.3 无限集的性质
(2)集合大小的比较 ➢ 有限集大小的比较,用“相等”、“不相等” ➢ 无限集大小的比较,用“等势”、“不等势” 等势即为基数相同,由此立即可知:所有可列集的基
数均为א0。
(3)可列集是最小的无限集 没有比基数א0更小的无限集,但存在比基数א0更大的 无限集。如实数集。
§4.3 无限集的性质
构造一S内的实数r=0.b0b1b2…bn… 其中当aii≠1时,bi=1
当aii=1时,bi=2 因为b0≠a00,所以r ≠x0 因为b1≠a11,所以r ≠x1
… 因为总有一位不同,所以r ≠xi ,这与r S矛盾, 即(0,1)是不可列的。 2、证明S~R,即建立一一对应关系。设R中的元素为y,S中的元 素为x,因为S不可列,所以只能建立关系式:
∀x S,可表示为x=0.y1y2y3…(yi {0,1,…9}) 假设S是可列的,则它的元素可依次排列:x0,x1,x2,… 且我们有 x0=0.a00a01a02…a0n… x1=0.a10a11a12…a1n… … xm=0.am0am1am2…amn… … 只需证还能找到一个元素rS,但r不在x0,x1,x2,…中
§4.3 无限集的性质
证明: 1、构造无限集M的一真子集M' 。 先从M中任取一个元素m1,剩余部分为M-{m1}—无限集 再从M-{m1}中任取一元素m2,剩余部分为M-{m1,m2} … 继续下去,取出m3,m4,…,得到一个无限集合M1 M1={m1,m2 ,…,},令M2=M-M1(若M可列,M2为空)
有限自动机理论章有限状态自动机
将状态转换函数改造为产生式
等价思绪
状态转换函数和产生式旳等价作用
δ(q, a)=q′
A→aB
接受a
产生a
状态变化
非终止符号变化
结论:DFA状态等价于文法非终止符
状态转换函数等价于产生式
构造文法旳基本思绪:
将旳DFA旳状态看成是RLG旳非终止 符(开始状态就是开始符号)
对于某个句子: DFA经过状态旳变化,逐渐(自左向 右)接受句子旳每个字母; RLG经过非终止符号旳变化,逐渐 (自左向右)产生句子旳每个字母。
思索
DFA旳接受状态旳作用
证明
假设L是字母表∑上旳FSL,则 L=L(DFA)
DFA=(Q,∑,δ,q0,F) 构造右线性文法G=(∑,Q,q0,P) 其中P为:
两类有限状态自动机
接受器 判断是否接受输入串;
转换器 对给定输入串产生输出。
FA还能够分为
拟定旳FA----DFA Deterministic Finite state Automaton 非拟定FA---- NFA
Non-deterministic Finite state Automaton
其中δ:
δ旳表达:函数形式
δ(q0,0)=q1 δ(q0,1)=q1 δ(q1,0)= q1 δ(q1,1)= q0
δ旳表达:状态矩阵
Q∑ 0
1
q0 q1
q1
q1 q1
q0
δ旳表达:状态图形式
状态图是一种有向、有循环旳图 一种节点表达一种状态; 若有δ(q,x)= q′,则 状态q到状态q′有一条有向边,并 用字母x作标识。
第三章
有限状态自动机
离散数学讲义(第7章)
15
7-1 图的基本概念(续)
术语 孤立点(isolated vertex) :图中不与任 何结点相邻接的结点。 零图:仅由孤立点组成的图。(E=, Nn) 平凡图:仅由一个孤立点构成的图。(1 阶零图, N1) 环(自回路loop):关联于同一结点的一 条边。(环的方向无意义)。
16
7-1 图的基本概念(续)
31
7-1 图的基本概念(续)
有向图
D1
D2
D3
D1D2, D2D3
32
7-1 图的基本概念(续)
33
7-2 路与回路
在无向图(或有向图)的研究中,常常 考虑从一个结点出发,沿着一些边(或弧) 连续移动而达到另一个指定结点,这种依 次由结点和边(或弧)组成的序列,便形成 了链(或路)的概念。
25
7-1 图的基本概念(续)
图的同构
定义:设G=〈V,E 〉和G’=〈V’,E’ 〉是两个图, 若存在一双射函数: g: V V’,当且仅当 e’= {g(vi), g(vj)}是G’中的一条边,才能使e={vi, vj} 是 G 中的一条边,则称 G’ 和 G 同构 。 记作 G1G2
26
5
图论(续)
哥尼斯堡七桥问题(Seven bridges of Königsberg problem): River Pregel, Kaliningrad, Russia
18世纪时,欧洲有一个风景秀丽的小城哥尼 斯堡,那里有七座桥。如图1所示:河中的小岛A 与河的左岸B、右岸C各有两座桥相连结,河中两 支流间的陆地D与A、B、C各有一座桥相连结。 当时哥尼斯堡的居民中流传着一道难题:一个人 怎样才能一次走遍七座桥,每座桥只走过一次, 最后回到出发点?大家都试图找出问题的答案, 但是谁也解决不了这个问题………… 这个问题无 解
《离散数学讲义》课件
离散概率分布是描述随机事件在有限或可数无限的可 能结果集合中发生的概率的数学工具。
离散概率分布的种类
常见的离散概率分布包括二项分布、泊松分布、几何 分布等。
离散概率分布的应用
离散概率分布在统计学、计算机科学、物理学等领域 都有广泛的应用。
参数估计和假设检验
参数估计
参数估计是根据样本数据推断总体参数的过 程,包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验
假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法 ,包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数估计和假设检验的应 用
在统计学中,参数估计和假设检验是常用的 数据分析方法,用于推断总体特征和比较不 同总体的差异。
方差分析和回归分析
方差分析
方差分析是一种用来比较不同组数据的平均值是否存在显著差异 的统计方法。
《离散数学讲义》ppt课件
目 录
• 离散数学简介 • 集合论 • 图论 • 离散概率论 • 逻辑学 • 离散统计学 • 应用案例分析
01
离散数学简介
离散数学的起源和定义
起源
离散数学起源于17世纪欧洲的数学研 究,最初是为了解决当时的一些实际 问题,如组合计数和图论问题。
定义
离散数学是研究离散对象(如集合、 图、树、逻辑等)的数学分支,它不 涉及连续的变量或函数。
联结词:如与(&&)、或(||)、非(!)等,用 于组合简单命题。
03
04
命题公式:由简单命题通过联结词组合而 成的复合命题。
命题逻辑的推理规则
05
06
肯定前件、否定后件、析取三段论、合取 三段论等推理规则。
谓词逻辑
个体词
表示具体事物的符号。
离散数学中的有限状态机和图灵机
离散数学是数学的一个分支,它研究的是离散的、离散化的对象和其相关的结构和性质。
其中,有限状态机和图灵机是离散数学中非常重要的概念之一。
有限状态机(Finite State Machine,FSM)又称有限状态自动机,是一种能够自动地进行状态转换的数学模型,它由一组状态、一组输入符号和一组状态转移函数组成。
有限状态机具有有限个状态和可以改变状态的输入符号,它根据输入和当前状态来确定下一个状态以及所执行的动作。
有限状态机的基本组成包括:状态集合、输入符号集合、输出符号集合、状态转移函数和输出函数。
其中,状态集合是有限的,每个状态都有一个或多个输入符号和对应的动作,而状态转移函数表达了从一个状态到另一个状态的转变。
输出函数则定义了在状态转移过程中,输出的对应动作。
有限状态机广泛应用于各个领域,例如自动控制系统、电子电路的设计、编译器、自然语言处理等。
它们通过对输入符号的分析,根据当前状态确定下一个状态并执行相应的动作。
因此,有限状态机是一种简便而有力的数学工具,有助于解决实际问题。
与有限状态机相对应的是图灵机(Turing Machine),它是在理论计算机科学领域中提出的一种抽象模型。
图灵机由一条无限长的纸带、一个读写头和一套指令集组成。
纸带被划分为无限个格子,每个格子上可以写入一个符号,读写头可在不同格子间移动,并根据当前状态和读写头所指格子上的符号来确定下一步的动作。
图灵机具备了无限的纸带和可执行的指令集,在理论上能够实现任何计算过程。
它是经典计算机科学理论中最重要的抽象计算模型之一,对计算机科学的发展起到了巨大的推动作用。
有限状态机和图灵机在离散数学中的研究和应用,对计算理论、自动机理论和形式语言等领域都具有重要影响。
它们帮助我们理解计算机程序的运行原理、设计和分析自动化系统、解决问题等。
总之,离散数学中的有限状态机和图灵机是两个重要的概念,它们分别对应了离散系统和通用计算机。
有限状态机可以方便地描述和分析各种状态转换的问题,而图灵机则提供了一种抽象的计算模型,帮助我们理解计算的本质和计算机的工作机制。
离散数学(第四版)讲义2
第9章树[离散数学离散数学(第四版)清华出版社]第二章一阶逻辑(Predicate Logic)1、一阶逻辑基本概念2、一阶逻辑公式及解释3、一阶逻辑等值式1、一阶逻辑基本概念前两节介绍的命题与命题演算是命题逻辑的内容,其基本组成单位是原子命题。
一般地,原子命题作为具有真假意义的句子至少由主语和谓语两部分组成。
例如,电子商务是计算机技术的一个应用系统,这里“电子商务”是主语,而“是……”是谓语。
当主语改变为“电子政务”时就得到新的原子命题:电子政务是计算机技术的一个应用系统。
由此可知,主语是独立存在的个体,而谓语用来描述该个体的性质或个体间的关系,这里我们称其为谓词。
用P表示谓词“是……”。
则P(电子商务)或P(电子政务)分别等值于前述两个命题的表达。
将个体用变量(称为个体变量)x推广,则P(x)表示:x是计算机技术的一个新的应用系统。
这时该语句就不是一个命题,而是一个命题函数。
DEFINITION 1.一个谓词P连同相关的n(n≥0)个个体变量组成的表达式称为n元谓词(n-predicate),记P(x1, x2, …, x n),其中n是该表达式中不同个体变量的数目。
EXAMPLE 1设P(x)表示语句“x > 3.”,则P(4)和P(2)的真值是多少?P(4) = 1P(2) = 0EXAMPLE 2设Q(x, y)表示语句“x = y + 3.”,则Q(1, 2) 和Q(3, 0)的真值是多少?Q(1,2) = 0Q(3,0) = 1EXAMPLE 3设R(x, y, z) 表示语句“x+y=z.”,则R(1, 2, 3) 和R(0, 0, 1) 的真值是多少?R(1, 2, 3)= 1R(0, 0, 1)= 0当n>1时,通常P给出了xi(i=1,2,…,n)之间的关系。
例如,P(x,y,z)表示x位于y与z之间,是一个三元谓词。
当x,y,z分别用赤道、南半球、北半球代入时,得到命题:赤道位于南半球与北半球之间,其真值为1。
离散数学-有限集与无限集(课件)
首先介绍离散数学的基本概念和研究对象, 然后详细阐述有限集与无限集的定义、性质 及其在数学和计算机科学中的应用,最后通 过实例和练习题帮助学生巩固所学知识。
有限集定义
有限集是指包含有限个元素的集合。
对于任意自然数n,如果一个集合的 元素个数不超过n,则该集合为有限 集。
有限集性质
02
01
差集
补集
有限集A与有限集B的差集A-B 仍然是有限集,其元素个数等 于集合A的元素个数减去集合A 与集合B的交集元素个数。
在全集U中,有限集A的补集 U-A仍然是有限集,其元素个 数等于全集U的元素个数减去 集合A的元素个数。
02
无限集
无限集定义
无限集是一个元素数量无法穷 尽的集合。
对于任意正整数n,无限集总能 找到至少n个不同的元素。
THANK YOU
感谢聆听
可数集与不可数集
详细阐述了可数集与不可数集的概念、性质及证 明方法。
离散数学在其他学科中的应用
简要概述了离散数学在计算机科学、数学分析、 物理学等学科中的应用。
对未来研究的展望
• 深入研究无限集的性质:尽管我们已经对无限集有了一定的了解,但仍有许多 未解决的问题和需要进一步探讨的性质。
• 拓展可数集与不可数集的研究领域:目前可数集与不可数集的研究主要集中在 一些特定领域,未来可以尝试将这些理论应用到更广泛的领域中。
示例
若A={1,2,3},B={2,3,4},则A-B={1}。
04
有限集与无限集的应用
在数学领域的应用
集合论基础
有限集和无限集是集合论的基 本概念,对于研究集合的性质 、关系、运算等具有重要意义 。
数论研究
在数论中,有限集和无限集的 概念对于研究整数的性质、分 布、素数等问题具有重要作用 。
11-群和编码-离散数学讲义-海南大学(共十一讲)
11.群和编码Group and coding§11.1 二进编码和查错coding of binary information and error detection Alphabet 字母集。
B ={0,1}.message 从有限alphabet 中选取有限多个符号组成的一个序列。
word m 个0和1组成的一个序列。
B =B ×B ×……×B (m 个)。
B m 的加法⊕:(x 1,x 2,…,x m )⊕(y 1,y 2,…,y m )=(x 1+y 1 ,x 2+y 2,…,x m +y m )B m 中共有2m 个元素, B m 的阶是2m 。
0=(0,0,……,0).由于disterbance (noise )x ≠x t 。
用编码方法查错、纠错。
取n>m ,一一对应e :B m →B n ,称e是(m,n)编码函数。
b∈B m,e(b)∈B n叫做b的码词Code worde(b)比b多几位0,1用来查错和纠错。
将要发出的word b编码得到x=e(b),发送后接收到x t,如果没有干扰,x=x t,b=e-1(x t). 如果有干扰,x和x t有≤k位出错,即有1位到k位错误。
x的权(weight):x含有1的个数,记做|x|.奇偶校验码parity check code:如果b=b1b2…b m,令e(b)=b1b2…b m b m+1,b m+1=0, if |b|是偶数,b m+1=1, if |b|是奇数。
b m+1=0, 当且仅当b含有偶数个1。
m=3e(000)=0000e(001)=0011e(010)=0101e(011)=0110e(100)=1001e(101)=1010e(110)=1100e(111)=1111对任意b,e(b)的权总是偶数。
设b=111,x=e(b)=1111.如果接收到有一位错x t=1101,x t的权是奇数,发现有错。
离散数学及其应用 第2版课件第11章 形式语言与自动机简介
第11章 形式语言与自动机简介
11.1 语言及其表示 11.2 正规语言与有限自动机 11.3 上下文无关语言与下推自动机 11.4 图灵机 11.5 线性界限自动机
2021/4/1
第11章 形式语言与自动机简介
11.1 语言及其表示
11.1.1语言 语言是一个非常抽象的概念,概括地说,一种语言
2021/4/1
第11章 形式语言与自动机简介
定义11.3 设G=(V,∑ ,P,S)是一个文法,则 (1)S是句型; (2)若αβγ是句型,且β→δ是P的一个元素,则αδγ也是句型。
(3)不含非终结符的句型是语言L(G)的一个句子。
下面,我们通过一些例子来说明文法的概念以及由文法产生语言的过程。 例3 设G=({A,S},{0,1},P,S),其中P={S→0A1,0A→00A1,A→ε}。 从这个文法可以推导出下面的一些句子: S→0A1→01;S→0A1→00A11→0011;S→0A1→00A11→000A111→000111。 例4 设G=({S},{a,b},P,S),其中P={S→bSS,S→a}。从这个文法中 可以推导出下面的句子: S→bSS→baS→baa; S→bSS→bbSSSS→bbSaSS→bbbSSaSS→bbbaaabSSSS→bbbaaabaaaa。
第11章 形式语言与自动机简介
上节指出的四类文法所分别产生的四种类型的语言,即正规 语言、上下文无关语言、上下文有关语言和0型语言,都存在着 对应的识别器类。它们分别为有限自动机、下推自动机、线性界 限自动机和图灵机。
研究四类文法及其产生的四类语言性质的学科称为形式语言 理论,研究对应的四类识别器的学科称为自动机理论。可见,自 动机理论和形式语言理论有着非常密切的关系。
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10.语言和有限自动机Language and Finite-State Machine §10.1 语言Languages由符号以一定规则组成单词word,由单词以一定规则(语法)组成句子sentences。
以一定规则给句子的含义作出解释叫语义。
Grammars文法G=(V,S,v0,→)短语结构文法phrase structure grammarV是有限符号集,S⊆V,S终止符号集v0∈V-S,初始符号,→是V*上的有限产生关系product relation。
w,w’∈V*, w→w’是产生规则,w叫左边,w’叫右边。
N=V-S,非终止符号集。
例1. S={John,Jill,drives,jogs,carelessly,rapidly,frequently}N={sentence, noun, verbphrase,verb,adverb}V=N∪S,v0=sentence.sentence→noun verbphrasenoun→Johnnoun→Jillverbphrase→verb adverbverb→drivesverb→jogsadverb→carelesslyadverb→rapidlyadverb→frequentlysentencenoun verbphraseJill verbphraseJill verb adverbJill drives adverbJill drives frequently例2.正则文法,3型文法。
G=(V,S,v0,→),V={v0,w,a,b,c},S={a,b,c},1.v0→aw. 2. w→bbw. 3. w→c.G能接受的语句是v0→aw→ab2w→……→ab2n w→ab2n c.简记为v0 ab2n cG确定的语言L(G)={ ab2n c|n∈N}=a(bb)*c.例3.0型文法。
G=(V,S,v0,→),V={v0,w,a,b,c},S={a,b,c},1. v0→av0b.2. v0b→bw.3. abw→c.v0→av0b→aav0bb→a n v0b n→a n bwb n-1=a n-1abwb n-1→a n-1cb n-1简记为v0 a n-1cb n-1G能接受的语句是a n cb n,n≥0.L(G)={ a n cb n | n≥0}形式文法的分类0型文法type 0:规则无限制.无限制文法。
1型文法type 1:每条规则左边的长度小于等于右边的长度。
lwr→lw’r,上下文有关文法。
2型文法type 2:A→α,A∈N,左边只含单个非终结字符。
上下文无关文法。
3型文法type 3:正则文法。
A→α或A→αB,A,B∈N,左边只含单个非终结字符,右边最右端可以有一个非终结符号。
右线性文法。
A→α或A→Bα,A,B∈N,左边只含单个非终结字符,右边最右端可以有一个非终结符号。
左线性文法。
语言2型文法生成的语言叫2型语言,上下文无关语言。
3型文法生成的语言叫3型语言,正则语言。
L(G)={a n b n|n≥3}求文法G?L(G)={x n y m|n,m≥2}求文法G?§10.2 特殊文法和语言的表示BNF 记号notation (Bachus-Naur 形式)例1.〈sentence〉::=〈noun〉〈verbphrase〉,〈noun〉 ::=John|Jill〈verbphrase〉::=〈verb〉〈adverb〉〈verb〉 ::=drives|jogs〈adverb〉 ::=carelessly|rapidly|frequently例2. 〈v0〉::=a〈w〉〈w〉::=bb〈w〉|c左边记号在右边出现,叫做递归recursive例3.程序设计C语言〈十进制数〉::=〈无符号整数〉|〈十进分数〉|〈无符号整数〉〈十进分数〉〈十进分数〉::=.〈无符号整数〉〈无符号整数〉::=〈十进数字〉|〈十进数字〉〈无符号整数〉〈十进数字〉::=0|1|2|3|4|5|6|7|8|923.1423例4.G=(V,S,identifier,→)N={identifier,remaining,digit,letter} S={a,b,c,......,z,0,1,2, (9)V=N∪S1.〈identifier〉::=〈letter〉|〈letter〉〈remaining〉2.〈remaining〉::=〈letter〉|〈digit〉|〈letter〉〈remaining〉|〈digit〉〈remaining〉3. 〈letter〉::=a|b|……|z4. 〈digit〉::=0|1|2|3|4|5|6|7|8|9语法图Syntax Diagrams〈w〉::=〈w1〉〈w2〉〈w3〉〈w〉::=〈w1〉〈w2〉|〈w1〉a|bc〈w2〉〈w〉::=ab〈w〉〈w〉::=ab|ab〈w〉例5.例6.正则文法和正则表达式Regular Grammar and Regular Expressions设A 是一个字符集,由如下产生规则生成的字符串叫做A 的正则表示, 不引起歧义时简称正则表示,省略A :Re1. 空串Λ是正则表示。
Re2. 如果A x ∈,则x 是正则表示。
Re3. 如果α,β是正则表示,则αβ,即α∙β,是正则表示。
Re4. 如果α,β是正则表示,则(α∨β)是正则表示。
Re5. 如果α是正则表示,则(α)*是正则表示。
定理1. S有限集,L⊆S*,则L正则当且仅当存在正则文法G=(V,S,v0,→),L=L(G)。
将正则文法用BNF图表示,合成一个图,只含一个v0,其他都是终结符号,称为G的主图。
通过这个图,正则文法和正则表示式有一个对应:1.终结符对应自己。
2.两个片断D1和D2串连成D,D对应α1⋅α2。
3.两个片断D1和D2并连成D,D对应α1∨α2。
4.一个片断D由D1的环构成,D对应α1*.例8.§10.3有限状态自动机Finite-State Machine有限状态集S={s0,s1,s2,……,s n}。
有限输入集I,每个x∈I,有一个状态转换函数f x:S→S。
F={f x | x∈I}.M=(S,I,F)叫有限状态自动机。
状态s i,输入x,f x(s i)下一个状态。
M=(S, I, F)与M’=(S,I,F)等价:F:S×I→S,F(s i,x)= f x(s i).例1.S={ s0,s1}, I={0,1}.f0(s0)=s0,f0(s1)=s1,f1(s0)=s1,f1(s1)=s0,例2.I={a,b}, S={ s0,s1,s2},f a(s0)=s0,f a(s1)=s2,f a(s2)=s1,f b(s0)=s1,f b(s1)=s0,f b(s2)=s2,定义S上关系R M,s i R M s j 当且仅当存在一个输入x,f x(s i)=s j.M的图:Moore Machine识别机recognition machineM=(S, I, F, s0, T),s0初始状态,T可接受状态集。
自动机同余和商自动机Machine Congruence andQuotient Machine设M=(S,I,F),R是M上同余关系:R是S上等价关系,且对任意s,t∈S,sRt当且仅当对任意x∈I,f x(s)Rf x(t).令S=S/R={[s] | s∈S}对任意x ∈I ,令{([],[()])}x x f s f s =由R 是同余关系,x f 是S 上的函数。
令{}F |x f x I∈= ,称有限自动机M =(S ,I ,F )为M 对应R 的商,记做M =M/R.如果M =(S, I, F , s 0, T), R 是M 上的同余关系,M =(S ,I ,F ,s 0,T ),T ={[t] | t ∈T}。
M 称为M 的商Moore Machine.例6. 令S ={ s 0, s 1,s 2,s 3,s 4, s 5 },T={ s 1,s 3,s 4}. 状态变换表: S 上同余关系R :R 101000010*********M 01010100001001101⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦=[s 0]={ s 0,s 2 }=[s 2][s 1]={ s 1,s 3, s 5}=[s 3]=[s 5] [s 4]=[s 4]S =S/R={[s 0], [s 1], [s 4]}F例7.I ={0,1},S={ s 0, s 1, s 2, s 3, s 4, s 5, s 6, s 7 }, M={S, I, F }S/R={{ s 0, s 4}, { s 1, s 2, s 5}, {s 6},{ s 3, s 7}}§10.4.半群,自动机和语言semigroups ,machines and languagesM={S, I, F }S ={ s 0,s 1,s 2,……,s n }。
F ={ f x | x ∈I}.I*是一个独异点,空串Λ是单位元。
S 上所有函数的集合SS ,关于复合组成独异点,恒等变换1s 是单位元。
任意x ∈I ,f x ∈S S ,设w =x 1x 2……x n ∈I*, 令f w =f xn ◦ f xn-1 ◦…◦ f x1,f Λ=1s ,对每个w∈I*, f w∈S S, 称f w是w对应的状态变换函数。
例1. M={S, I, F}, S={ s0,s1,s2 }, I={0,1}。
状态变换表F:设w=011∈I*,f w(s0)= f1◦ f1◦ f0(s0) =f1◦ f1 (s0) = f1(s1)= s2.f w(s1)= f1◦ f1◦ f0(s1) =f1◦ f1 (s2) = f1(s0)= s1.f w(s2)= f1◦ f1◦ f0(s2) =f1◦ f1 (s1) = f1(s2)= s0.例2.上例Moor 机f w(s0)= s2,f w(s1)= s1,f w(s2)= s0.w’=01011f w’(s0)= s1, f w’(s1)= s2, f w’(s2)= s0.令M={S, I, F}, 定义函数T:I*→S S,对任意w∈I*,T(w)=f w∈S S。
定理1.(a)T(w1⋅w2)= T(w2) ⋅T(w1).(b)M=T(I*)构成S S的子独异点。
例3.则f add◦ f bad= f badadd.证明.f add(s0)= s0, f add(s1)= s0, f add(s2)= s0,f bad(s0)= s1, f bad(s1)= s1, f bad(s2)= s1,f add◦ f bad(s0)= f add(s1)=s0f add◦ f bad(s1)= f add(s1)=s0.f add◦ f bad(s2)= f add(s1)=s0.f badadd(s0)= s0, f badadd(s1)= s0, f badadd(s1)= s0,因此f add◦ f bad= f badadd.例4. Moor机如下图,证明f w(s0)= s0当且仅当w含有3n个1。