タグ付けされた質問 「turing-machines」

任意のコンピュータープログラムをシミュレートできる機械計算の理論モデルであるチューリングマシンに関する質問。

6
チューリングマシンが計算の一般的なモデルであるのはなぜですか?
私はCS学部です。Turingがどのようにして彼の抽象的なマシン(計算を行う人をモデル化する)を思いついたのかは理解していますが、私にとっては扱いにくい、洗練されていない抽象化のようです。なぜ「テープ」、マシンヘッドが記号を書いたり、状態を変えたり、テープを前後に動かしたりするのか、と考えるのはなぜですか。 根本的な意味は何ですか?DFAはエレガントです。通常の言語を認識するために必要なものを正確にキャプチャしているようです。しかし、チューリングマシンは、私の初心者の判断では、単なる不器用な抽象的な仕掛けです。 それについて考えた後、最も理想的な計算モデルは、入力文字列に対応するいくつかの物理システムが、動きに設定された後、静的平衡に達すると言うことだと思います。元の文字列からのシステムは、正しい出力文字列に対応します。これは、システムが元の状態のみに基づいて決定論的に変化するため、「自動化」の概念を捉えています。 編集: いくつかの回答を読んだ後、チューリングマシンについて私を混乱させるのは、それが最小限に思えないことであることに気付きました。計算の標準モデルは明らかに計算可能性の本質を伝えるべきではないでしょうか? また、明確でない場合は、DFAが計算の完全なモデルではないことを知っています。 返信いただきありがとうございます。

10
人間の計算能力:人間はチューリングマシンの停止問題を決定できますか?
チューリングマシンでは(チューリングマシンでの)停止の問題は決定できないことがわかっています。人間の心がこの問題にどれだけうまく対処できるか、チューリングマシンや汎用コンピューターの助けを借りて、何らかの研究がありますか? 注:明らかに、最も厳密な意味では、ノーと言うことができます。チューリングマシンは非常に大きく、1人の人間の寿命には読めないためです。しかし、これは無意味な制限であり、実際の質問には寄与しません。したがって、物事を均一にするためには、任意の寿命を持つ人間を想定する必要があります。 チューリングマシンTが適切な方法で表され、任意の長寿命の人間Hと任意の量のバッファー(紙+ペン)が与えられた場合、HはTが空の単語で停止するかどうかを判断できますか? 結果:答えが「はい」の場合、チューリングテストに合格する可能性のあるコンピューターがあれば解決しませんか?

6
プログラミング言語がチューリング完全であるための最低限の基準はありますか?
プログラミング言語をチューリング完全と見なすために、プログラミング言語にプログラミング言語構成体のセットが存在しますか? wikipediaから言えることから、言語は再帰をサポートする必要があります。または、一見、停止せずに実行できる必要があります。これですべてですか?

7
チューリングマシンは「定義上」最も強力なマシンですか?
チューリングマシンが「可能なすべての数学的問題」を実行できることに同意します。しかし、それはアルゴリズムの単なるマシン表現であるためです。最初にこれを行い、次にそれを行い、最後にそれを出力します。 解けるものはすべてアルゴリズムで表すことができるということです(正確には「解ける」の定義だからです)。それは単なるトートロジーです。ここで新しいことは何も言わなかった。 また、アルゴリズムのマシン表現を作成することにより、すべての可能な問題を解決することも新しいことではありません。これも単なるトートロジーです。基本的に、チューリングマシンが最も強力なマシンであると言われるとき、それが効果的に意味するのは、最も強力なマシンが最も強力なマシンであることです! 「最も強力な」の定義:任意の言語を受け入れることができるもの。 「アルゴリズム」の定義:何でもするためのプロセス。「アルゴリズム」のマシン表現:​​何でもできるマシン。 したがって、アルゴリズムのマシン表現が最も強力なマシンになることは論理的です。アラン・チューリングが私たちに与えた新しいものは何ですか?


1
2つのスタックを持つプッシュダウンオートマトンは、チューリングマシンと同等ですか?
で、この答えは言及されています 通常の言語は、有限オートマトンによって認識できます。文脈自由言語にはスタックが必要であり、文脈依存言語には2つのスタックが必要です(これは、完全なチューリングマシンが必要であると言うことに相当します)。 上記の大胆な部分の真実に関して知りたいと思いました。実際、それは本当ですか?これに対する答えに到達する良い方法は何ですか?


5
チューリング完了とはどういう意味ですか?
チューリング完全であるということの定義のほとんどは、ある程度トートロジー的であることがわかります。たとえば、「チューリング完全であることとはどういう意味ですか」をGoogleで検索すると、次のようになります。 チューリングマシンができる問題を解決できるなら、コンピューターはチューリング完全です... 異なるシステムがチューリング完全であるかどうかは非常に明確に定義されていますが、チューリング完全であることの意味/結果が何であるかの説明は見ていません。 同じタスクを実行できる非チューリングマシンが存在しない場合、チューリングマシンで何ができますか?たとえば、コンピューターはのような簡単な計算を実行できます(1+5)/3=?が、通常の計算機でも実行できます。 「別のチューリングマシンをシミュレートできる」と言うだけでチューリングマシンの機能を定義する方法はありますか?

7
停止の問題と熱力学的エントロピーの間には関係がありますか?
Alan Turingは、計算(数、関数など)を行うマシン(Turing Machine、TM)のモデルを提案し、ホールティング定理を証明しました。 TMは、マシン(または必要に応じてエンジン)の抽象的な概念です。停止定理は不可能な結果です。Carnot Engine(CE)は熱機関の抽象的な概念であり、CarnotはCarnot Theoremを証明しました。これは、熱力学的エントロピーに関連するもう1つの不可能な結果です。 TMが物理的に実現可能であるとすれば(少なくともCEと同じくらいですか、そうでないかもしれませんか?) もちろん、アルゴリズム情報理論(例:Chaitin、Kolmogorovなど)およびエントロピー(そのコンテキスト)の観点から、TMおよびHalting Theoremの定式化があります。質問は、エントロピーのより物理的な概念を求めます(潜在的な答えの過程で、アルゴリズムのエントロピーが生じる場合、それは問題ありませんが、質問が正確に求めるものではありません)。 また、Physics.seで、量子不確実性を熱力学の第2法則に関連付けている別の質問を確認することもできます。参照:エントロピーの代数的特性、エントロピーのアルゴリズムの特性評価、エントロピーの様々な製剤間のレビューとの接続を

2
量子TMと非決定的TMの違いは何ですか?
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?

2
チャーチチューリングテーゼとニューラルネットワークの計算能力
Church-Turing論文では、物理的に計算できるすべてのものをチューリングマシンで計算できると述べています。論文「ニューラルネットワークによるアナログ計算」(Siegelmannn and Sontag、Theoretical Computer Science、131:331–360、1994; PDF)は、特定の形式のニューラルネット(設定は論文で提示されている)がより強力であると主張しています。著者は、指数関数的な時間で、彼らのモデルがチューリング機械モデルで計算できない言語を認識することができると言います。 これは教会とチューリングのテーゼと矛盾しないのですか?

4
「機械は驚きを引き起こすことができない」と言ったとき、チューリングは何を意味したのですか?
私はここでアラン・M・チューリング による以下の声明に遭遇しました: 「機械が驚きを引き起こすことはできないという見方は、哲学者や数学者が特に受けやすい誤acyによるものだと思います。これは、事実が心に提示されるとすぐに、その事実のすべての結果が生じるという仮定ですそれと同時に心。それは多くの状況で非常に有用な仮定ですが、それが間違っていることを簡単に忘れてしまいます。」 私は英語のネイティブスピーカーではありません。誰もがそれを平易な英語で説明できますか?

2
計算可能な関数よりも計算できない関数の方が多いのはなぜですか?
現在、アルゴリズムと複雑さに関する本を読んでいます。現時点では、計算可能および計算不可能な機能について読んでおり、私の本は、計算可能よりも計算不可能な機能がはるかに多いと述べています。実際、大半は計算不可能です。ある意味では、私はそれを直感的に受け入れることができますが、この本は正式な証拠を与えておらず、トピックについて詳しく説明していません。 ここで誰かがそれについて詳しく説明したり、計算可能な関数よりも計算できない関数が多い理由をより厳密に理解したりすることを望みました。

2
Cのvoid型がempty / bottom型と類似していないのはなぜですか?
ウィキペディアと私が見つけた他のソースはvoid、空のタイプではなくユニットタイプとしてリストCのタイプを見つけました。void空の/下の型の定義によりよく適合するように思えるので、この混乱を見つけます。 void私が知る限り、値は存在しません。 戻り値の型がvoidの関数は、関数が何も返さないため、何らかの副作用しか実行できないことを指定します。 タイプのポインターvoid*は、他のすべてのポインタータイプのサブタイプです。また、void*C との間の変換は暗黙的です。 最後の点voidに、空の型であることの引数としてのメリットがあるかどうかはわかりvoid*ませんvoid。 一方、voidそれ自体は他のすべてのタイプのサブタイプではありません。これは、タイプがボトムタイプであるための要件であると言えます。
28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 


弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.