Количество конечных состояний в процессе конструирования продукта скачать в хорошем качестве

Количество конечных состояний в процессе конструирования продукта

Здесь мы рассмотрим классический вопрос: даны два ДКА, о которых нам известно только количество состояний и количество конечных состояний в каждом из них. Можем ли мы определить количество конечных состояний в произведении (для объединения их языков)? Оказывается, это довольно интересно, поскольку нам нужно понять, что представляют собой конечные состояния в результирующем ДКА. Затем мы подсчитываем состояния, которые, как нам известно, принадлежат F, но замечаем, что некоторые из них мы учитываем дважды, поэтому нам приходится их вычитать. Patreon:   / easytheory   Facebook:   / easytheory   Twitter:   / easytheory   Если вам нравится этот контент, пожалуйста, подпишитесь на мой канал:    / @easytheory   ▶ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ◀ 1. Что насчет пересечения их языков? 2. Что насчет симметрической разницы? (точно в одном из L(D1) и L(D2), а не в обоих). 3. Что насчет преобразования НКА в ДКА? ▶ЗАДАВАЙТЕ МНЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕОРИИ◀ ryan.e.dougherty@icloud.com ▶ОБО МНЕ◀ Я профессор компьютерных наук и увлечен теорией компьютерных наук. Я преподавал более 12 курсов в Университете штата Аризона, а также в Университете Колгейт, включая несколько секций теории для студентов. ▶ОБ ЭТОМ КАНАЛЕ◀ Теория вычислений, пожалуй, является фундаментальной теорией компьютерных наук. Она ставит перед собой задачу математически определить, что именно представляет собой вычисление, что можно решить с помощью компьютера, а также что невозможно решить с помощью компьютера. Главная цель — математически определить компьютер, без опираясь на реальные компьютеры, оборудование или программное обеспечение, или на множество языков программирования, которые мы используем сегодня. Понятие машины Тьюринга служит этой цели и определяет то, что, по нашему мнению, является сутью всех вычислимых функций. Этот канал также посвящен более слабым формам вычислений, сосредоточившись на двух классах: регулярных языках и контекстно-свободных языках. Эти две модели помогают понять, что мы можем делать с ограниченными средствами вычислений, и предлагают богатую теорию, с помощью которой вы можете отточить свои математические навыки в рассуждениях с помощью простых машин и языков, которые они определяют. Однако они существуют не просто как слабая форма вычислений — наиболее привлекательным их аспектом является то, что задачи, сформулированные на их основе, разрешимы, т.е. мы можем создавать эффективные алгоритмы для рассуждений с ​​такими объектами, как конечные автоматы, контекстно-свободные грамматики и автоматы с магазинной памятью. Например, мы можем смоделировать аппаратное обеспечение (схему) как систему с конечным числом состояний и решить, удовлетворяет ли схема определенному свойству, (например, правильно ли она выполняет сложение 16-битных регистров). Мы можем смоделировать синтаксис языка программирования с помощью грамматики и создать алгоритмы, которые проверяют, соответствует ли строка этой грамматике. С другой стороны, большинство задач, касающихся свойств машин Тьюринга, неразрешимы. Этот канал на YouTube поможет вам увидеть и доказать, что ряд задач, связанных с машинами Тьюринга, неразрешимы — то есть ни один компьютер, ни одно программное обеспечение не может их решить. Например, вы увидите, что нет программного обеспечения, которое могло бы проверить, остановится ли программа на языке C на определенном входном сигнале. Доказать, что что-то возможно, конечно, сложно. Но показать, что что-то невозможно, в информатике — редкость, и это очень поучительно.