计算理论第4章 图灵机 PPT
第4章(Post-Turing程序和Turing机)
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第4章Post-Turing程序和Turing机4.1为何数字n在带上要用n+1个字符“1”来表示?假设,数字n用n个字符“1”来表示,现在我们有这样一个图灵机:它用来计算所有输入参数的积。
下面我们看看不同初始值时的图灵机状态,红色表示指针位置:(1)共有3个参数,其中x1=2,x2=3,x3=1时的初始状态(x在y前面):B11B111B1B(2)共有3个参数,其中x1=0,x2=3,x3=1时的初始状态:B B111B1B B B(3)共有3个参数,其中x1=2,x2=3,x3=0时的初始状态:B11B111B B B(4)共有两个参数,其中x1=2,x2=3时的初始状态:B11B111B B B注意,我们从初始带上没法分辨(3)和(4),它们完全一样,那么我们如果确定到底有几个输入参数呢?我们书中采用了用n+1个符号“1”来表示数字n,此时,0就用一个“1”表示,这样就可以把(3)、(4)区别开来,新规定下的(3)、(4)如下,其中(3)对应(5),(4)对应(6):(5)共有3个参数,其中x1=2,x2=3,x3=0时的初始状态:B11B111B1B(6)共有两个参数,其中x1=2,x2=3时的初始状态:B11B111B B B4.2图灵机思想的背后这部分内容主要出自Jon Kleinberg的一篇论文《Computability and Complexity》,非常建议同学们可以下载下来阅读。
对于Jon Kleinberg,我在这里多说两句,他是经典算法书《算法设计》的作者,也是超链接分析算法HITS 的提出者,在2008年被《DISCOVER 》杂志评选为“20Best Brains Under 40”之一,与他同时被选入的还有华裔数学天才陶哲轩。
Jon KleinbergComputer Scientist,Cornell University现在我们回到图灵身上,当图灵(Alan Turing )10的时候,有人给了他一本Edwin Tenney Brewster 写的书——《Natural Wonders Every Child Should Know 》(类似于《十万个为什么》之类的书)。
图灵和图灵机模型PPT课件

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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
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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)
《图灵和图灵机模型》课件
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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
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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。
人工智能 图灵及图灵测试ppt课件
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精选ppt
7
精选ppt
5
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6
• Computer needs to posses:Natural language processing, Knowledge representation, Automated reasoning, and Machine learning
• Problem:
1) Turing test is not reproducible, constructive, and amenable to mathematic analysis.
人工智能之父
——图灵(Turing)
精选ppt
1
英国数学家Turing(图灵)(1912-1954)
1936年提出了一种理想计算机的数 学模型(图灵机,论文“理想计算 机”)。
1950年提出了图灵试验,发表了 “计算机与智能”的论文(“计算机 能思维吗”),提出机器能够思维的 论述。
图灵奖。
精选ppt
图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况 下不能区别是机器的行为还是人的行为时,这 个机器就是智慧的。
不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史, 如果你是学计算机的就会知道,对于计算机人 士而言,获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝 尔奖一样,图灵在理论上奠定了计算机产生的 基础,没有他的杰出贡献世界上根本不可能有 这个东西,更不用说什么网络了。
精选ppt
4
Acting Humanly: Turing Test
Alan Turing's 1950 article Computing Machinery and Intelligence discussed conditions for considering a machine to be intelligent “Can machines think?” “Can machines behave intelligently?” The Turing test (The Imitation Game): Operational definition of intelligence.
自动机理论、语言和计算导论-图灵机4
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19
Design of M’ – Conclusion
Thus, the algorithm that converts M and w to M’ is a reduction of Lu to LP.
Thus, LP is undecidable.
20
Picture of the Reduction
8
TM’s as Transducers
We have regarded TM’s as acceptors of strings.
But we could just as well visualize TM’s
as having an output tape, where a
string is written prior to the TM halting. Such a TM translates its input to its
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PCP Instances
An instance of PCP is a list of pairs of
nonempty strings over some alphabet Σ.
Say (w1, x1), (w2, x2), …, (wn, xn).
In text: a pair of lists.
More Undecidable Problems
Rice’s Theorem Post’s Correspondence Problem
Some Real Problems
1
Properties of Languages
Any set of languages is a property of
languages. Example: The infiniteness property is
形式语言自动机——图灵机一PPT课件

• TM的基本定义 • TM的格局 • TM接受的语言 • TM的构造技术 • TM的变形;
• 改变状态 • 在被扫描的带单元上重新写一个符号,以代替原来写在该单元上的符号. • 将带头向左或者右移一个单元。 * 图灵机和双向有限自动机的区别:图灵机能改变它带上的符号。
3
第3页/共31页
图灵机的形式化描述
形式定义 一个图灵机 TM (Turing machine) 是一个七元组
M = (Q, T, , , q0 , B , F ).
├M X0Yq31Z2 ├*M q3X0Y1Z2 ├M Xq00Y1Z2 ├*M XXYYZq22
├M XXYYq3ZZ├*M Xq3XYYZZ├M XXq0YYZZ├*M XXYYq4ZZ
11
├M XXYYZq5Z ├M XXYYZZq5B ├M XXYYZZBq6B
第11页/共31页
Y/Y
Z/Z
Z/Z
转移图与转移表
0/0
1/1
1/1
Y/Y
Start
q0 0 / X
q1 1 / Y
q2 2 / Z
q3
0/0
Y/Y q4 Z / Z
X/X
q5 B / B
q6
Y/Y
Z/Z
State 0
1
Symbol
2
X
Y
Z
B
q0 (q1 ,X, R) q1 (q1 ,0, R) q2 q3 (q3 ,0, L) q4
02-课件:图灵及图灵机
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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
■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 密码系统Enigma,帮助盟军取得了二 战的胜利,所以是著名的数学家和密码 学家。
2012-计算理论_4_图灵机与算法
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2
图灵机与计算问题
如何理解图灵机? 如何理解图灵机?
–小虫的比喻 小虫的比喻 –如何理解图灵机模型 如何理解图灵机模型
3
如何理解图灵机——小虫的比喻 小虫的比喻 如何理解图灵机
假设一个小虫在地上爬,那么我们应该怎样从小虫 假设一个小虫在地上爬, 信息处理的角度来建立它的模型? 信息处理的角度来建立它的模型?
如何理解图灵机——小虫的比喻 小虫的比喻 如何理解图灵机
程序3: 程序 : 输入 当前内部状态 黑 黑 白 白 饥饿 吃饱 饥饿 吃饱 输出 涂白 后移 涂黑 前移 下时刻的内部状态 吃饱 饥饿 饥饿 吃饱
这个程序复杂多了,有四行, 这个程序复杂多了,有四行,原因是你不仅需要指定每一种输 入情况下小虫应该采取的动作, 入情况下小虫应该采取的动作,而且还要指定在每种输入和内 部状态的组合情况下小虫应该怎样行动。 部状态的组合情况下小虫应该怎样行动。
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如何理解图灵机——理解图灵机模型 理解图灵机模型 如何理解图灵机
为什么可以做这种抽象呢?首先我们可以考虑扩展刚才说的小虫模型 为什么可以做这种抽象呢?首先我们可以考虑扩展刚才说的小虫模型 因为小虫模型是以一切都简化的前提开始的, 。因为小虫模型是以一切都简化的前提开始的,所以它的确是太太简 单了。然而,我们可以把小虫的输入集合 输出行动集合、 输入集合、 单了。然而,我们可以把小虫的输入集合、输出行动集合、内部状态 集合进行扩大,这个模型就一下子实用多了。首先, 集合进行扩大,这个模型就一下子实用多了。首先,小虫完全可以处 三维的空间中而不是简简单单的纸带。 小虫的视力很好, 于一个三维的空间中而不是简简单单的纸带 并且小虫的视力很好 于一个三维的空间中而不是简简单单的纸带。并且小虫的视力很好, 它一下子能读到方圆500米的信息,当然,小虫也可以拥有其他的感觉 它一下子能读到方圆 米的信息,当然, 米的信息 器官,比如嗅觉、听觉等等, 器官,比如嗅觉、听觉等等,而这些改变都仅仅是扩大了输入集合的 维数和范围,并没有其他更本质的改变。同样道理,小虫可能的输出 同样道理, 维数和范围, 集合也是异常的丰富,它不仅仅能移动自己, 集合也是异常的丰富,它不仅仅能移动自己,还可以尽情的改造它所 在的自然界。进一步的,小虫的内部状态可能非常的多 内部状态可能非常的多, 在的自然界。进一步的,小虫的内部状态可能非常的多,而且控制它 行为的程序可能异常复杂,那么小虫会有什么本事呢? 行为的程序可能异常复杂,那么小虫会有什么本事呢?这就很难说了 因为随着小虫内部的状态数的增加, ,因为随着小虫内部的状态数的增加,随着它所处环境的复杂度的增 我们正在逐渐失去对小虫行为的预测能力。 加,我们正在逐渐失去对小虫行为的预测能力。但是所有这些改变仍 然没有逃出图灵机的模型:输入集合、输出集合、内部状态、 然没有逃出图灵机的模型:输入集合、输出集合、内部状态、固定的 程序!就是这四样东西抓住了小虫信息处理的根本。 就是这四样东西抓住了小虫信息处理的根本。
第四章 图灵机
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25
4.移位
可让图灵机具备移位功能,即对输入带上的 确字符进行移位操作.当需要在输入带上留 出一部分空间时,可以将输入带上的非空白 符右移若干单元 . 如果需要将输入带上的非空白字符右移n个 单元,则控制器状态的第二个元素具有存储 n个字符的功能,n为一个有限数.
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5.子程序
图灵机可以模拟递归子程序和非递归子程序.对 于子程序而言,它可以是有参数的,也可以是无参 数的. 一个图灵机的全部动作,必然体现在它所有的δ 函数中,如果图灵机从开始到结束的动作过程中, 存在一部分动作是经常重复的,那么可将描述这 部分动作的δ函数看作一个子程序,其他的δ函 数则认为是调用程序. 对子程序,可规定一个初始状态作为它入口和一 个终止状态作为返回调用程序.
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第二节 图灵机的构造技术
M=(Q,{0,1},{0,1,B}, δ,[q0,B],B,F) 其中: Q是集合{q0,q1}X[0,1,B],即: Q={[q0,0], [q0,1],[q0,B],[q1,0],[q1,1],[q1,B]} F={[q1,B]} δ定义如下: (1) δ([q0,B],0)=([q1,0],0,R) (2) δ([q0,B],1)=([q1,1],1,R) (3) δ([q1,0],1)=([q1,0],1,R) (4) δ([q1,1],0)=([q1,1],0,R) (5) δ([q1,0],B)=([q1,B],0,L) (6) δ([q1,1],B)=([q1,B],0,L)
11
一个例子
通过上面的分析,可构造图灵机M=(Q,T,Σ,δ,q0,B,F) 其中: T = {a,b} Q ={q0,q1,q2,q3,q4} Σ ={a,b,I,J,B}; F ={q4} δ 函数定义如下: δ(q0,a)=(q1,I,R) δ(q2,a)=(q2,a,L) δ(q0,J)=(q3,J,R) δ(q2,I)=(q0,I,R) δ(q1,a)=(q1,a,R)δ(q2,J)=(q2,J,L) δ(q1,b)=(q2,J,L)δ(q3,J)=(q3,J,R) δ(q1,J)=(q1,J,R) δ(q3,B)=(q4,B,R)
计算理论第4章 图灵机全面.ppt
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许桂靖 杨 莹
精选
Overview
图灵机(Turing Machine,TM),是 计算机的一种简单的数学模型。
历史上,冯•诺曼计算机的产生就是由 图灵机诱发的。
丘奇—图灵论题:一切合理的计算模 型都等同于图灵机.
精选
类型 文 法 结 构 产 生 式 形 式 限 制 条 件
0 短语结构文法 Phrase Structure
精选
4.1 图灵机模型
定义4-3 瞬时描述ID1经过一步变为瞬时描述ID2,称
ID1与ID2具有一步变化关系,表示为 ID1├ID2
若ID1经过n步变为ID2(n≥0),即有 ID1├ID├… ├ ID2
称ID1与ID2具有多步变化关系,简记为 ID1 ├*ID2
精选
4.1 图灵机模型
定义4-4 对于图灵机M = ( K, Σ, Γ, δ, q0, B, F),定义图灵机接受的语言集 L(M) 为 L(M)={w|∈Σ* ∧q∈K∧qf ∈F ∧q0w├*u0qB├*uqfv)}
精选
4.1 图灵机模型
【例4-1】设计一个图灵机,使得 L(M) = {0 n1 n | n≥1}。
设计思路: 在带上每当将一个0变为X,就把 一个1变为Y。当将所有的0变为X时,恰将 所有的1变为Y,这个串就是合法的,最后 将X、Y分别还原为0、1。
精选
4.1 图灵机模型
精选
4.1 图灵机模型
精选
4.1 图 灵 机 模 型
精选
4.1 图灵机模型
【例4-4】设计一个图灵机,计算二个自然数m、n
的减法:
m-n 若m≥n
m-n=
0 否则
设计时,整数n用0n表示。开始时,带上符号为 0m10n,结束时,带上符号为0。每当在1的左边 将一个0改变为B,就在1的右边将一个0改为1, 若1的右边无0时,再将左边改为B的0恢复回来。
(25)第四章 第一讲 基本图灵机

......
有限控制器
一、基本图灵机的有关概念
3、格局变化与动作函数的关系 ①设格局为: a1a2...ai-1qai...an , 如果下一次动作函数是 δ(q,ai)=(p,b,L),当1<i≤n+1时,则格局变化是: a1a2...ai-1qai...an a1a2...ai-2pai-1bai+1...an 当i-1=n时,则ai=B (B即空白符号) 当i=1时,则没有下一个格局,因为读写头不能落在带 的左单元的外侧。 ②设格局为: a1a2...ai-1qai...an , 如果下一次动作函数是 δ(q,ai)=(p,b,R), 当0<i≤n时,则格局变化是: a1a2...ai-1qai...an a1a2...ai-1bpai+1ai+2...an
I
I
a ...... a J
J ...... b B B B B
......
有限控制器
四、用图灵机作为语言识别器
初始时,遇到a,改其为I,进入 例1:设有上下文无关语言L={anbn|n≥1},设计一个图灵机M接受L。 状态q1,读写头右移一位; 根据以上分析,设计图灵机M=(Q,T,Σ,δ,q0,B,F)如下: Q={q0,q1,q2,q3,q4} , T={a,b} , Σ={a,b,I,J,B} , F={q4} 动作函数δ 定义如下: δ(q0,a)=(q1,I,R) δ(q0,J)=(q3,J,R) δ(q1,a)=(q1,a,R) δ(q1,J)=(q1,J,R) δ(q1,b)=(q2,J,L) δ(q2,a)=(q2,a,L) δ(q2,I)=(q0,I,R) δ(q2,J)=(q2,J,L) δ(q3,J)=(q3,J,R) δ(q3,B)=(q4,B,R)
算法图灵机及可计算性理论ppt课件

“千僖难题”之一:P(多项式算法)问题对NP(非多项式算法)问题
“千僖难题”之二: 霍奇(Hodge)猜想 “千僖难题”之三: 庞加莱(Poincare)猜想 “千僖难题”之四: 黎曼(Riemann)假设 “千僖难题”之五: 杨-米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口 “千僖难题”之六: 纳维叶-斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑 性 “千僖难题”之七: 贝赫(Birch)和斯维讷通-戴尔(Swinnerton- Dyer)猜 想
这就意味着可以用现代电子计算机在多项式时间界内求解。
这个问题引起了许多计算科学家和计算机科学家的极大兴趣, 因为大量有实际应用背景的问题(其中许多都可以归结为图论 或最优化理论问题)都可以在多项式时间界内用不确定图灵机 求解(而又未找到多项式时间复杂性的计算机算法)。
另一方面,自这个问题提出已经经历40多年,虽然许多专家 和学者做了大量的工作,却一直未能得到肯定或否定的结果。
从理论上,从根本上说,一个算法就是一个确定的、对任意 输入都停机的图灵机。
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。
可计算函数与可计算语言的定义同图灵机的停机问题有密切的关系。
设L为一个语言,若被一个图灵机M接受,则称L为一个递归 可枚举语言;若L被一个图灵机M接受,且对任意输入串,M 都停机,则称L为一个递归语言。
设 f(i1,i2, ,in)为一个整函数,若存在图灵机M实现f的计算功 能(其中,对某些输入M可能不停机),则称f为一个部分递 归函数;若存在图灵机M实现f的计算功能,且对于f任意一组 输入 (i1,i2, ,in) ,M都能停机,称f为一个完全递归函数。
一个函数(语言)是可计算函数(语言)当且仅当它是一个 完全递归函数(递归语言)。一个函数(语言)是部分可计 算的当且仅当它是一个部分递归函数(递归可枚举语言)。 对于可计算函数,可以设计算法进行计算。对于每一个输入, 算法都机是现代电子计算机的理论模型。一个对任意输入都 停机的确定图灵机在多项式时间内可解的问题,必然存在多项式 时间复杂度的计算机求解算法。
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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
4.1 图灵机模型
大家有疑问的,可以询问和交流
可以互相讨论下,但要小声点
4.1 图灵机模型
4.1 图灵机模型
定义4-3 设当前的瞬时描述 ID1= x1x2 … xi-1 q xi … xn
若有δ(q, x i) = (p, y, L),则图灵机瞬时描述 变为 ID2 = x 1x 2 …x i-2p x i-1 y x i+1 … x n;
若有 δ(q, x i) = (p, y, R),则图灵机瞬时描 述变为 ID2 = x1x2 … xi-1 y pxi+1 … xn。
4.1 图灵机模型
【例4-4】设计一个图灵机,计算二个自然数m、n
的减法:
m-n 若m≥n
m-n=
0 否则
设计时,整数n用0n表示。开始时,带上符号为 0m10n,结束时,带上符号为0。每当在1的左边 将一个0改变为B,就在1的右边将一个0改为1, 若1的右边无0时,再将左边改为B的0恢复回来。
4.1 图灵机模型
4.1 图灵机模型
【例4-1】设计一个图灵机,使得 L(M) = {0 n1 n | n≥1}。
设计思路: 在带上每当将一个0变为X,就把 一个1变为Y。当将所有的0变为X时,恰将 所有的1变为Y,这个串就是合法的,最后 将X、Y分别还原为0、1。
4.1 图灵机模型
4.1 图灵机模型
【例4-2】 设计一个图灵机,使之接受
A∈VN,α∈V*
A,B,C∈VN x,y∈VT*
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
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
计算理论第4章 图灵机
Overview
图灵机(Turing Machine,TM),是 计算机的一种简单的数学模型。
历史上,冯•诺曼计算机的产生就是由 图灵机诱发的。
丘奇—图灵论题:一切合理的计算模 型都等同于图灵机.
类型 文 法 结 构 产 生 式 形 式 限 制 条 件
0 短语结构文法 Phrase Structure
α→β
α∈V+,β∈V*
上下文有关文法 α1Aα2→α1βα2 |α1βα2|≥|α1Aα2|
1 Context Sensitive
α1,α2∈V*
(CSG )
A∈VN , β∈V+
上下文无关文法 2 Context Free
(CFG)
正 右线性文法 3规
文 左线性文法 法
A→α
A→xB,C→y A→Bx,C→y
4.1 图灵机模型
4.1 图灵机模型
【例4-3】设计一个图灵机,计算自然数n的 以2为底的对数。
用一进制表示输入和输出值。an表示输入n, bm表示输出m.
设计思路:从左到右扫描带,把所碰到的a划 掉一个,留一个,并将计数器加1。重复此 过程,直至a不复存在。这里,用字符c表 示划掉的字符。
4.1 图 灵 机 模 型
L(M) = {wcw | w∈ {a,b}*}
设计思路:在c左侧,从左至右逐一字符,用状态记 下它并标志该符号为已处理符号,移至c右侧对应 位置后,判断是否是相同符号。若相同,再返回c 左侧循环,直至所有符号比较完毕。最后将标志 符号修改回原符号。在设计时,特别注意用状态 存贮符号的方法,这是图灵机设计的重要方法之 一。
L表示读头左移一格; R表示读头右移一格; S表示读头不动;
δ(q,a)=(p,b,z) 表示状态q下读头所读符号为a时,状态转移为p, 读头符号变为b,同时读头变化为z.
4.1 图灵机模型
定义4-2 设当前带上字符串为x1x2 … xn, 当前状态为q,读头正在读xi ,图灵机的瞬 时描述ID 为 x1x2 … xi-1 q xi … xn
4.1 图灵机模型
定义4-3
瞬时描述ID1经过一步变为瞬时描述ID2,称 ID1与ID2具有一步变化关系,表示为 ID1├ID2 若ID1经过n步变为ID2(n≥0),即有 ID1├ID├… ├ ID2
称ID1与ID2具有多步变化关系,简记为 ID1 ├*ID2
4.1 图灵机模型
定义4-4 对于图灵机M = ( K, Σ, Γ, δ, q0, B, F),定义图灵机接受的语言集 L(M) 为 L(M)={w|w∈Σ*∧ u0 u v q qf(u0∈Σ*∧u∈Σ*∧v∈Σ* ∧q∈K∧qf ∈F ∧q0w├*u0qB├*uqfv)}
R
4.1 图灵机模型
【例4-5】 设计图灵机实现数字从一进制表示到 二进制表示的转换。
这个图灵机的设计可以仿例4-3 ,不同在于每次循 环时,要保留除以2的余数作为当前二进制位的值。 注意这里首先计算出的是二进制的低位值,所以 要将结果不断右移以插入新生成的位,生成的结 果是低位在右端。初始时,整数n用an表示,结束 时,带上是0、1构成的二进制数。
4.1 图灵机模型
R
4.2 图灵机的变化和组合
4.2.1 双向无穷带图灵机 4.2.2 多带图灵机 4.2.3 非确定图灵机 4.2.4 多头图灵机 4.2.5 多维图灵机 4.2.6 离线图灵机 4.2.7 图灵机的组合 4.2.8 枚举器
4.2.1双向无穷带图灵机
定理4-1 L被一个具有双向无穷带的图灵机识别, 当且仅当它被一个单向无限带的图灵机识别。
定义4-1 图灵机M = ( K, Σ, Γ, δ, q0, B,F), 其中
K是有穷的状态集合; Γ是所允许的带符号集合; B ∈Γ,是空白符;
Σ Γ,B ∈﹨Σ,是输入字符集合;
F K,是终止状态集合。 q0∈K, 是初始状态;
4.1 图灵机模型
δ:K×ΓK×Γ×{L,R,S} 是图灵机的动作(状态转移)函数,这里
证明:单向无限TM模机
4.2.2 多带图灵机