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自动机理论计算能力与判定问题

自动机理论计算能力与判定问题

确定有限状态自动机与非确定有限状态自动机识别的语言都是正则语言。由于正则语言的良好性质,许多为其他自动机(下推自动机或图灵机)不能判定的问题,在有限状态自动机的情形下,都可以得到判定,并且存在有效的算法。

对一个确定有限状态自动机,下述判定问题都可以判定,并且存在有效的算法。

该自动机识别的语言是否为空集;

该自动机识别的语言是否为有限集;

该自动机是否与另一个确定有限状态自动机识别同一个的语言。

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自动机理论造价信息

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旁通阀(全自动机构)

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德力西牌户内高压真空断路器(自动机构)

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  • 辽宁大连众恒电力电子有限公司
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德力西牌户内高压真空断路器(自动机构)

  • ZW8-12/630-205/普通
  • 德力西
  • 13%
  • 德力西集团有限公司吉林市办事处
  • 2022-12-07
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自动机构执行器

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  • 2022-12-07
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自动送丝机

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自动式铲运机

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自动式铲运机

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自动式铲运机

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自动式铲运机

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自动机

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自动机械过滤器

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不锈钢自动机械格栅

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  • 格立
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
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自动机械格栅机

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  • 1套
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室内自动扶梯

  • 理论输送能力9000人/h,理论输送能力9000人/h
  • 1台
  • 3
  • 三菱/广州日立/帝森
  • 中档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2019-12-05
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自动机理论详细内容

常见自动机有以下几种:以电话交换机为主要实例的有限自动机,是自动机理论的基础,被应用到自动控制,生物系统中;由下推表组成的单项非确定程序的下推自动机;线性有界自动机;用来描述通用计算机计算能力的图灵机模型;进行与转移函数,转移状态有关输出的时序机;由一些基本语句构成程序框图的波斯特机;随即存储机;堆栈自动机;不受有限自动机做控制器和存储限制的无限自动机;统计自动机某一条件概率分布的概率自动机和细胞自动机。

数理语言学中研究抽象自动机的理论。抽象自动机是一种能够识别语言的抽象的装置,它不是具有物理实体的机器,而是表示计算机运算方式的抽象的逻辑关系系统,这样的抽象自动机可以用来检验输入的符号串是不是语言中合格的句子,如果是合格的句子,自动机就接收它,如果不是,就不接收它。如图1所示:

自动机可分为有限自动机、后进先出自动机、线性有界自动机、图灵机等几种。它们对语言的识别能力各不相同。

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自动机理论术语

自动机有如下基本概念:

符号 :有某种意义或在这个机器上有效的任意数据(datum)。符号有时就叫做“字母”。

字:通过一些符号串接而形成的有限字符串。

字母表 :符号的有限集合。字母表经常指示为Sigma ,它是在字母表中所有字母的集合。

语言 :字的集合,由给顶字母表中的符号形成。可以是也可以不是无限的。

Kleene闭包 :一个语言可以被认为是所有可能字的子集。所有可能字的集合可以被认为是所有可能的字符串串接的集合。形式上说,所有可能字符串的集合叫做自由幺半群。它被指示为 Sigma *},上标 * 被称为Kleene星号 。

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自动机理论计算能力与判定问题常见问题

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自动机理论简介

自动机是有限状态机(FSM)的数学模型。FSM 是给定符号输入,依据(可表达为一个表格的)转移函数“跳转”过一系列状态的一种机器。在常见的 FSM 的“Mealy”变体中,这个转移函数告诉自动机给定当前状态和当前字符的时候下一个状态是什么。

逐个读取输入中的符号,直到被完全耗尽(把它当作有一个字写在其上的磁带,通过自动机的读磁头来读取它;磁头在磁带上前行移动,一次读一个符号)。一旦输入被耗尽,自动机被称为“停止”了。

依赖自动机停止时的状态,称呼这个自动机要么是“接受”要么“拒绝”这个输入。如果停止于“接受状态”,则自动机“接受”了这个字。在另一方面,如果它停止于“拒绝状态”,则这个字被“拒绝”。自动机接受的所有字的集合被称为“这个自动机接受的语言”。

但要注意,自动机一般不必须有有限数目甚至可数个状态。比如,量子有限自动机有不可数无限个状态,因为所有可能状态的集合是在复投影空间中所有点的集合。所以,量子有限自动机和有限状态机一样,都是更一般想法拓扑自动机的特殊情况,它的状态的集合是拓扑空间,而状态转移函数取自在这个空间上的所有可能函数。拓扑自动机经常叫做M-自动机,简单是半自动机加上接受状态集合的补充,这里的集合交集确定初始状态是被接受还是被拒绝。

一般的说,自动机不需要严格的接受或拒绝一个输入;它可以按某个在零和一之间的概率接受它。还是用量子有限自动机作为展示例子,它只按某个概率接受输入。这个想法也是更一般情况几何自动机或度量自动机的特殊情况,它的状态的集合是度量空间,一个语言被这个自动机接受如果在初始点和接受状态的集合之间的距离关于这个度量是足够的小 。

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自动机理论理论发展

美国语言学家N.乔姆斯基等人建立了形式文法和自动机之间的联系,证明语言的形式文法与自动机之间存在着如下的对应关系:①若某一语言能用图灵机来识别,则它就能用 O型文法生成,反之亦然;②若某一语言能用线性有界自动机来识别,则它就能用上下文敏感文法生成,反之亦然;③若某一语言能用后进先出自动机来识别,则它就能用上下文自由文法生成,反之亦然;④若某一语言能用有限自动机来识别,则它就能用有限状态文法生成,反之亦然。

这种关于形式文法与自动机的关系,反映了语言的生成过程与识别过程的内在联系,它已成为计算机科学的基石之一。这是语言学对于现代自然科学发生影响的一个明证。

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自动机理论计算能力与判定问题文献

《自动机结构设计》课程教学改革与实践 《自动机结构设计》课程教学改革与实践

《自动机结构设计》课程教学改革与实践

格式:pdf

大小:101KB

页数: 3页

针对《自动机结构设计》课程在传统教学过程中存在的问题,提出了结合多媒体以及现代工程软件的教学手段的改变以及教学内容、方法的优化与调整,并在加强实践教学方面进行了探讨。

基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统 基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统

基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统

格式:pdf

大小:101KB

页数: 7页

针对人口密集的较大型建筑;提出了一种基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统;该方法首先使用栅格法对建筑平面建模;通过元胞自动机模型实现火灾预测与人群疏散在同一界面显示;然后通过改变出口的不同参数;得出使人群疏散最佳的建筑出口设计方案;最后采用改进后的蚁群算法优化建筑内的疏散灯;使其能够动态地指示逃生方向;仿真实验结果表明;该系统能有效地解决建筑群体内发生火灾时存在的出口设计与人员安全疏散问题;

自动机扩展

上述自动机接受的语言家族被称为正规语言(Regular Expression)。更强力的自动机可以接受更复杂的语言。比如:

自动机PDA

PDA(下推自动机)这种机器等同于 DFA (或 NFA),除了它们额外的装备了栈形式的内存。转移函数 δ 也依赖于在栈顶的符号,并在每次转移时指定如何变更栈。非确定 PDA 接受上下文无关语言。

自动机LBA

LBA (线性有界自动机)是有限制的 图灵机;不使用无限磁带,它的磁带有同输入字元串成正比的空间。LBA 接受上下文有关语言。

自动机图灵机

它们是最强力的电脑器。它们拥有磁带形式的无限内存,和可以读取和变更磁带的磁头,它可在磁带上向任何方向移动。图灵机等价于演算法,是现代电脑的理论基础。图灵机判定递归语言并识别递归可枚举语言。

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自动机分类

下面是三类有限自动机

确定有限自动机(DFA)

自动机的每个状态都有对字母表中所有符号的转移。

非确定有限自动机(NFA)

自动机的状态对字母表中的每个符号可以有也可以没有转移,对一个符号甚至可以有多个转移。自动机接受一个字,如果存在至少一个从 q0 到 F 中标记(label)著这个输入字的一个状态的路径。如果一个转移是「未定义」的,自动机因此不知道如何继续读取输入,则拒绝这个字。

有ε转移的非确定有限自动机(FND-ε或ε-NFA)

除了有能力对任何符号跳转到更多状态或没有状态可以跳转之外,它们可以做根本不关于符号的跳转。就是说,如果一个状态有标记著 ε 的转移,则 NFA 可以处在 ε-转移可到达的任何状态中,直接或通过其他有 ε-转移的状态。从一个状态 q 通过这种方法可到达的状态的集合叫做 q 的 ε-闭包。

尽管可以证明所有这些自动机都「可以接受同样的语言」。你总是可以构造接受与给定的 NFA M 同样语言的某个 DFA M。

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自动机简介

自动机是有限状态机(FSM)的数学模型。

FSM 是给定符号输入,依据(可表达为一个表格的)转移函数“跳转”过一系列状态的一种机器。在常见的 FSM 的“Mealy”变体中,这个转移函数告诉自动机给定当前状态和当前字符的时候下一个状态是什么。

逐个读取输入中的符号,直到被完全耗尽(把它当作有一个字写在其上的磁带,通过自动机的读磁头来读取它;磁头在磁带上前行移动,一次读一个符号)。一旦输入被耗尽,自动机被称为“停止”了。

依赖自动机停止时的状态,称呼这个自动机要么是“接受”要么“拒绝”这个输入。如果停止于“接受状态”,则自动机“接受”了这个字。在另一方面,如果它停止于“拒绝状态”,则这个字被“拒绝”。自动机接受的所有字的集合被称为“这个自动机接受的语言”。

自动机 automaton 原来是模仿人和动物的行动而做成的机器人的意思。但是现已被抽象化为如下的机器。时间是离散的(t=0,1,2……),在每一个时刻它处于所存在的有限个内部状态中的一个。对每一个时刻给予有限个输入中的一个。那么下一个时刻的内部状态就由现在的输入和现在的内部状态所决定。每个时刻的输出只由那个时刻的内部状态所决定。作为自动机的例子可以举出由McCulloch-pitts的神经模型组合所得到的神经网络模型、数字计算机等。

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