回答:
両方のポンピングレンマには、言語を認識できるオートマトンに関して直感的な説明があります。
通常の言語は有限オートマトンで認識できます。すべての単語は以下を通じて認識されます:
コンテキストフリー言語はプッシュダウンオートマトンで認識できます。すべての単語は以下を通じて認識されます:
正規表現と文脈自由言語をそれぞれ正規表現と文脈自由文法で指定する方法からも、同様の直感を得ることができます。
単語が正規表現で認識される場合、次のようになります。
単語が文脈自由文法によって認識される場合、次のようになります。
文脈自由言語のポンプ補題は、本質的に、鳩の巣の原理を応用したものです。言語で十分長い単語を取り、その構文解析ツリーの1つを検討すると、非終端記号の1つが繰り返されるパスがあります。これにより、カットアンドペーストプロセスによって単語の一部を「ポンプ」できます。
例として、次の解析ツリーを考えます。
繰り返される非終端記号はです。解析ツリーを取得するための繰り返しを排除できます。
繰り返しを「ポンプ」して、解析ツリーを取得することもできます。
言葉そのものの面では、我々はワードで開始、および第1ワード得、その後ワード。
ポンピングは、派生のアプリケーションの数を変化させることに対応します。2つの異なる部品が同時にポンピングされていることがわかります。言語等の、これが必要である:と部を別々に励起される必要があります。
左の通常の文法に同じ引数を適用するとどうなるかを考えてみましょう。
文法は通常のままなので、ポンプされた派生は、ポンプされた部分が1つだけ含まれます。これは、構文解析ツリーの形式により、左の通常の文法の場合は常に当てはまります。
分解に関しては、これは、。これは、通常の言語のポンピングレンマ(を単一の単語と見なす)の形式です。左の通常の文法の構文解析ツリーの特定の形状により、より強力なポンピングレンマを取得できます。
クレジット:Syntax Tree Generatorを使用して描画されたすべての解析ツリー。