線形有界オートマトンが他のオートマトンほど人気が​​ないのはなぜですか？

私の経験では、状況依存言語と線形有界オートマトンは、計算可能性理論のコースで頻繁にスキップまたは無視され、一部の注目すべき教科書では省略されていますが、有限オートマトンとプッシュダウンオートマトンは多くの注目を集めています。確かに、LBAに対応するLBAよりも焦点が絞られていないのには、正当な理由があるはずです。

$NC^1$

これで、LBAよりも最初の2つに関心がある理由が明らかになります。最初の2つは、実行可能な計算の通常の定義に自然に適合します。しかし、PSPACEはそうではありません。

まあ、なぜ彼がそれをしたのかあなたの教授に尋ねてください。推測しかできません。

それらはもちろん、同等の言語と共有する無用性*の欠如にあるため、チューリング完全モデルやPDAほど興味深いものではありません。可能な限り強力ではありませんが、すでに非常に扱いにくいものです。

もう1つの理由は、それらについてあまり知られていない（ここでは推測している）かもしれませんが、それが鶏卵問題に帰着する可能性があります。

$NLBA = DLBA$

（*）意図的な誇張

最近はCSGだけでなくCFGも時代遅れのようです。最近のオートマトンとPDAは通常、計算可能性/複雑性理論のコース（もしあれば）で考えられており、それらはそれ自体のためではなく、チューリングマシンを紹介するために含まれています。

文法はおそらくコンパイラ理論にとって興味深いものですが、計算能力/複雑さが入門の学部課程に含まれることはそれほどありません。カバーしたいトピックが多すぎますが、1学期コースは短すぎて選択する必要があります。時間制限のためカバーできないトピックの多くは、LBAよりも興味深いものです。

正規表現とCFGは、コード（つまりプログラミング言語）の解析に実際に使用されます。その理由は、それらを解析するための非常に効率的なアルゴリズムがあるためです。一方、LBAはそのコンテキストで実際に使用するには強力すぎます。

オートマトン理論の歴史的な起源の1つは、コンパイラー構築の主題です。上記の理由により、通常の言語とCFGのみがコンパイラーの構築に役立ちます（属性文法は実際にはCFGではなく、CFG解析アルゴリズムはCFGのクラス全体を実際には解析しないという事実にもかかわらず）。LBAは、平凡なものと「英語」の間の中間レベルの複雑さとして、チョムスキーによって発明された可能性があります。したがって、おそらくそれらを教えるための適切な場所は、コンピュータサイエンスのコースではなく、言語学のコースです。