タグ付けされた質問 「nondeterminism」

量子チューリングマシンを定義する方法の質問に関する議論を行っていた。そして、量子TMと非決定論的 TMは同じものだと感じています。他の質問への答えはそれに触れません。これらの2つのモデルは同じですか？ いいえの場合、 量子TMとNDTMの違いは何ですか？ NDTMがQuantum TMよりも速く計算する計算はありますか？ この場合、quantum TMはDTMであり、なぜこのテクノロジーにそれほどファジーがあるのか​​、すでに非常に多くのDTMがあります。最後に新しいDTMを設計する理由は何ですか？

30 computability  turing-machines  quantum-computing  nondeterminism 

ランダム化アルゴリズムと非決定的アルゴリズムの違いと関係は何ですか？ ウィキペディアから ランダム化されたアルゴリズムは、そのロジックの一部として、ランダムの程度を採用するアルゴリズムです。アルゴリズムは通常、ランダムビットのすべての可能な選択に対して「平均的なケース」で良好なパフォーマンスを達成することを期待して、その動作を導く補助入力として均一にランダムなビットを使用します。正式には、アルゴリズムのパフォーマンスは、ランダムビットによって決定されるランダム変数になります。したがって、実行時間または出力（あるいは両方）はランダム変数です。 非決定的アルゴリズムは決定論的アルゴリズムとは反対に、異なる実行に異なる動作を示すことができるアルゴリズムです。アルゴリズムが実行ごとに異なる動作をする可能性があるいくつかの方法があります。同時アルゴリズムは、競合状態のために異なる実行で異なる実行することができます。確率的アルゴリズムの振る舞いは、乱数ジェネレータによって異なります。非決定的な多項式時間の問題を解決するアルゴリズムは、実行中の選択に応じて、多項式時間または指数時間で実行できます。 ランダム化アルゴリズムと確率的アルゴリズムは同じ概念ですか？ はいの場合、ランダム化アルゴリズムは一種の非決定的アルゴリズムですか？

30 algorithms  terminology  computation-models  nondeterminism  randomness 

DFAは表現力の点でNFAと同等であることがわかっています。NFAをDFAに変換するための既知のアルゴリズムもあります（残念ながら、そのアルゴリズムの発明者を知っています）。最悪の場合、NFAが状態だった場合、状態になります。2S2S2^SSSS 私の質問は、最悪のシナリオを決定するものは何ですか？ あいまいな場合のアルゴリズムの転写を次に示します。 レッツ NFAなります。DFAしますA=(Q,Σ,δ,q0,F)A=(Q,Σ,δ,q0,F)A = (Q,\Sigma,\delta,q_0,F)A′=(Q′,Σ,δ′,q′0,F′)A′=(Q′,Σ,δ′,q0′,F′)A' = (Q',\Sigma,\delta',q'_0,F') Q′=P(Q)Q′=P(Q)Q' = \mathcal{P}(Q)、 F′={S∈Q′|F∩S≠∅}F′={S∈Q′|F∩S≠∅}F' = \{S \in Q' | F \cap S \neq \emptyset \}、 、及びδ′(S,a)=⋃s∈S(δ(s,a)∪δ^(s,ε))δ′(S,a)=⋃s∈S(δ(s,a)∪δ^(s,ε))\delta'(S,a) =\bigcup_{s \in S} (\delta(s,a) \cup \hat \delta(s,\varepsilon)) 、q′0={q0}∪δ^(q0,ε)q0′={q0}∪δ^(q0,ε)q'_0 = \{q_0\} \cup \hat \delta(q_0, \varepsilon) ここで、は拡張遷移関数です。δ^δ^\hat\deltaAAA

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オートマトンは、デジタルコンピューターの抽象的なモデルです。デジタルコンピューターは完全に決定論的です。それらの状態はいつでも入力と初期状態から一意に予測可能です。 実際のシステムをモデル化しようとしているとき、なぜオートマタ理論に非決定性を含めるのですか？

23 automata  nondeterminism  applied-theory 

この質問は、コンピューターサイエンススタック交換で回答できるため、理論的コンピューターサイエンススタック交換から移行されました。 7年前に移行され ました。 すべての非決定性有限オートマトンは、同等の決定性有限オートマトンに変換できます。ただし、確定的有限オートマトンでは、状態からポイントするシンボルごとに1つの矢印しか使用できません。したがって、その状態はNFAの状態のパワーセットのメンバーである必要があります。これは、DFAの状態の数がNFAの状態の数に関して指数関数的にスケーリングできることを示しているようです。しかし、私は実際にこれをどのように証明するのか疑問に思っていました。

20 automata  finite-automata  nondeterminism 

少なくとも私自身の参考教科書（Hopcroft + Ullman 1979）にあるチューリングマシン（TM）の主要な定義は決定論的です。 したがって、停止問題についての私自身の理解は主に決定論的TMについてですが、他の種類のオートマトンについても考慮される可能性があることは承知しています。 また、決定論は、人々がしばしばTMまたは停止する問題に言及する方法において、多かれ少なかれ暗黙的であることにも気づきました。停止する問題に関するウィキペディアのページはその良い例です。 しかし、そのような制限の理由はないようです。家族を考える 、のための停止問題非決定することができオートマトンのとして定義することができます。FF\mathcal FFF\mathcal F 均一な決定手順は、そこにある、その与えられたオートマトンと入力、それはの停止計算があるかどうかを決定することができます入力上の。 X A XA∈FA∈FA\in\mathcal FxxxAAAxxx （これは、入力を使用したの計算が終了と言うこととはまったく異なります。）xAAAxxx 確かに、それは主に非決定的オートマトンである線形境界オートマトン（LBA）の停止問題についての議論に何らかの意味を与える唯一の方法のようです。 だから私の質問は、私が正しいかどうか、そして非決定的オートマトンの停止問題のこの見かけ上2番目のクラスの扱いに理由（およびその理由）があるかどうかです。

18 turing-machines  automata  nondeterminism  halting-problem  linear-bounded-automata 

これは、のフォローアップの質問です、この1。 エキゾチックステートマシンに関する以前の質問で、Alex ten BrinkとRaphaelは、固有の種類のステートマシンであるmin-heapオートマトンの計算機能について説明しました。彼らは、そのようなマシンが受け入れる言語のセット（）が、コンテキストフリー言語のセットのサブセットでもスーパーセットでもないことを示すことができました。その質問の成功した解決と明らかな関心を考慮して、私はいくつかのフォローアップの質問をすることを進めます。HALHALHAL 決定論的および非決定論的チューリングマシンと同様に、決定論的および非決定論的有限オートマトンには同等の計算機能があることが知られています。ただし、決定性プッシュダウンオートマトンの計算能力は、非決定性プッシュダウンオートマトンの能力よりも劣ります。 決定的最小ヒープオートマトンの計算能力は、非決定的最小ヒープオートマトンの計算能力よりも小さいですか、または同等ですか？

15 formal-languages  automata  nondeterminism 

この[おかしい]質問を念頭に置いています。入力の遷移を定義するときに、非決定的有限オートマトンが非決定的と呼ばれるのはなぜですか。まあ、複数のイプシロン遷移がありますが、それらは定義されています。つまり、マシンはそれらの遷移に対して決定論的です。つまり、決定論的です。

14 finite-automata  nondeterminism 

非決定的プッシュダウンオートマトンは、複数の状態間で「選択」でき、決定論的プッシュダウンでは受け入れられないコンテキストフリー言語がいくつかあるため、決定論的プッシュダウンオートマトンは改良型であると認識しています。 それでも、私は彼らがどのように「選択する」かを正確に理解していません。たとえば、パリンドロームについては、私が見つけたすべての情報源は、オートマトンが単語の真ん中を「推測する」とだけ言っています。どういう意味ですか？ 考えられるいくつかの意味を考えることができます。 ランダムに1つの状態になるため、実際には言語にある単語を受け入れない可能性があります それはどういうわけか「あらゆる可能性」になりますので、最初のものが間違っている場合、他のどれかが正しいかどうかをテストします 私が知らないメカニズムがあり、それは単語の中間を選択し、したがってランダムではありませんが、オートマトンは常に正しい中間を見つけます。 これは単なる例です。私が知りたいのは、それ以前のまったく同じ状態に対していくつかの次の状態を持つオートマトンの仕組みです。

14 automata  pushdown-automata  nondeterminism 

同等の状態を見つけてマージすることでDFAを最小化できることは知っていますが、なぜNFAでも同じことができないのですか？証拠が理解しやすい場合を除き、証拠などを探していません。DFAの最小化が難しいのに、なぜNFAの最小化が難しいのかを直感的に理解したいだけです。

14 complexity-theory  finite-automata  nondeterminism 

ウィキペディア乱択アルゴリズムについて 予想される実行時間またはメモリ使用量を減らすためにランダム入力を使用するアルゴリズムを区別する必要がありますが、限られた時間内で常に正しい結果で終了します。また 、ランダム入力に応じてチャンスがある確率的アルゴリズム間違った結果を生成する（モンテカルロアルゴリズム）または失敗を通知するか終了しないことで結果を生成しない（ラスベガスアルゴリズム）。 最初の種類のアルゴリズムでは、ランダム入力を使用して、予想される実行時間またはメモリ使用量を削減しますが、制限された時間内に正しい結果で常に終了する方法を疑問に思いましたか？ 結果の生成に失敗する可能性があるラスベガスアルゴリズムとラスベガスアルゴリズムの違いは何ですか？ 正しく理解すれば、確率的アルゴリズムとランダム化アルゴリズムは同じ概念ではありません。確率的アルゴリズムはランダム化アルゴリズムの一種であり、他の種類はランダム入力を使用して予想実行時間またはメモリ使用量を削減しますが、制限された時間内に常に正しい結果で終了しますか？

14 algorithms  terminology  randomized-algorithms  nondeterminism  machine-models 

明日は私のプレゼンテーションであり、私の概念を明確にしたい… DFAでは、「各状態について、可能なすべてのシンボル（アルファベット）の遷移を定義する必要がある」と読みました。 各状態について、DFAではすべての可能なシンボルの遷移を定義することが必須ですか？そうでない場合は、例を挙げてください。

13 automata  finite-automata  nondeterminism 

計算理論について読み始めたところです。（文字列を受け入れる際に）より強力な方を比較すると、両方とも同じです。しかし、効率はどうですか？DFAは発信エッジを1つしか持たず、あいまいさがないため、DFAはNFAと比較して高速になります。ただし、NFAの場合は、考えられるすべてのケースを確認する必要があり、確実に時間がかかります。それで、DFAはNFAよりも効率的だと言えるでしょうか？ しかし、脳の他の部分は、NFAは理論上のみに存在すると考えているため、その効率をDFAと比較することはできません。

13 finite-automata  efficiency  nondeterminism 

下の写真では、このNFAが何を受け入れているかを正確に把握しようとしています。 私を混乱させているのは、ジャンプ。ϵϵ\epsilonq0q0q_0 場合は入力すると、両方のシステムに移動しと（状態を受け入れますか）？000q0q0q_0 q1q1q_1 が入力された場合、システムは両方の移動します111q1q1q_1とq2q2q_2ますか？ 入力がない場合（空の文字列）、システムはq1q1q_1（状態を受け入れる）にのみ移動しますか

12 automata  finite-automata  nondeterminism 

職場では、動的言語に関する型情報を推論する必要があります。次のように、ステートメントのシーケンスをネストされたlet式に書き換えます。 return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 一般的なタイプ情報から始めて、より具体的なタイプを推測しようとしているので、自然な選択は絞り込みタイプです。たとえば、条件演算子は、trueブランチとfalseブランチの型の和集合を返します。単純なケースでは、非常にうまく機能します。 ただし、次のタイプを推測しようとしたときに、思わぬ障害に遭遇しました。 function …

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