Konstrukce zásobníkového automatu LALR(1)

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Konstrukce zásobníkového automatu LALR(1)"

Transkript

1 Konstrukce zásobníkového automatu LALR(1) Vlém Vychodl 5. lstopadu 2001 Tento text se zabývá technckým aspekty konstrukce významné třídy zásobníkových automatů určených pro determnstckou syntaktckou analýzu zdola nahoru. LALR(1) automaty umožňují analyzovat šrší třídu jazyků než automaty SLR(1). Redukce se uplatňuje pouze v případě, kdy je na vstupu symbol z predktvní množny symbolů (look ahead). Počet zásobníkových symbolů je shodný jako u automatu SLR(1), což je prot počtu zásobníkových symbolů obecného automatu LR(1) značně výhodné. Text předpokládá ntutvní znalost zásobníkových automatů. Determnstcká analýza zdola nahoru Analýza bezkontextového jazyka s sebou přnáší několk úskalí. Proces analýzy je dán samotnou povahou jazyků. U regulárních jazyků je možné provést rozpoznání na základě konečné posloupnost konečně mnoha stavů. U bezkontextových jazyků je stuace jná. Analýza vyžaduje smulac průchodu stromem nabízí se přrozeně rozšířt model automatu o zásobník. Zásobníkové automaty pracují dvojím způsobem. Automaty pracující shora dolů smulují průchod dervačním stromem od jeho kořenu startovního symbolu gramatky až po lsty, což jsou termnální symboly. Dvě základní operace automatu analyzujícího shora dolů jsou srovnání a expanse. Př srovnání dojde buďto k odstranění shodných symbolů ze vstupu a vrcholu zásobníku, nebo k ukončení čnnost automatu. Př expans je na vrcholu zásobníku nahrazen netermnální symbol A řetězcem α za předpokladu, že A α je odvozovací pravdlo gramatky. Nedetermnstčnost automatu pracujícího shora dolů spočívá pouze ve vybrání správného expandujícího pravdla. Manpulace se zásobníkem je rovněž přímočará. Ze zásobníku je odebírán nanejvýš jeden symbol, přdáván je obecně řetězec. Zásobníkové symboly jsou tvořeny z termnálních a netermnálních symbolů gramatky. Automat pracuje pouze s vrcholem zásobníku. Na druhé straně stojí zásobníkové automaty pracující zdola nahoru. Jejch čnnost smuluje průchod dervačním stromem zdola nahoru, tedy od lstů k startovnímu symbolu gramatky. Základní operace jsou opět dvě, je to přesun a redukce. Přesunem je přesunut vstupní symbol na vrchol zásobníku. Redukcí je odstraněn řetězec z vrcholu zásobníku a na jeho místo je položen netermnální symbol A odpovídající levé straně některého odvozovacího A α pravdla s odstraňovaným řetězcem α na pravé straně. Označme přechodovou funkc zásobníkového automatu δ : T {ε} (T N) 2 (T N), kde G = (N, T, P, S) je bezkontextová gramatka. Přechodová funkce defnuje př aktuálním symbolu a př řetězc na zásobníku nové řetězce. Provedení přechodu je vždy podmíněno vstupem a aktuálním stavem zásobníku. Vstup a aktuální vrchol zásobníku je odstraněn, na vrchol zásobníku je př přechodu přdán jeden z defnovaných řetězců. Základní operace lze chápat jako přesun δ(t, ε) = {t}, redukce δ(ε, A) = {α 1, α 2,..., α n }, kde A α 1 α 2... α n P. Problémů, které musí tato analýza řešt je víc. Přesun je jednoznačný v tom smyslu, že pro každý t T je defnována operace přesunu, kde δ(t, ε) je jednoprvková

2 množna. Narozdíl od přímočaré operace srovnání u analýzy shora dolů jž nelze jednoduše rozhodnout, zda-l v daný krok analýzy proběhne přesun, nebo redukce. Přesun se obecně neřídí stavem zásobníku. Dalším nemalým problémem je rozhodnutí o náhradě řetězce ze zásobníku některou levou stranou. Problém technckého charakteru představuje manpulace se zásobníkem. Př analýze zdola nahoru je nutné prohledávat zásobník do hloubky. I přes zdánlvě větší počet problémů je v techncké prax používána praktcky výhradně analýza zdola nahoru. Problémy těchto metod analýzy jsou shrnuty v následujícím přehledu. Př čnnost automatu je nutné prohledávat zásobník do hloubky. Tento nedostatek je odstraněn zavedením zásobníkových symbolů. Ty se v prax používají místo množny T N. Zásobníkové symboly obsahují nformac o fáz přesunu automat dále pracuje pouze s vrcholem zásobníku. Během analýzy je na základě znalost vstupního symbolu a stavu zásobníku nutné rozhodnout o typu operace, která bude provedena. Zásobníkové symboly v sobě nesou nformac o tom, zda-l má př daném vstupu proběhnout přesun, č redukce. Př konstrukc automatu mohou vznkat konflkty mez přesunem a redukcí, nebo mez dvěma č více redukcem. Zastavením automatu se rozpoznává přjetí č zamítnutí vstupního řetězce coby věty jazyka. Vstupní gramatku je nutné upravt do takového tvaru, aby bylo přjetí vstupního řetězce techncky dobře zjsttelné. Z předchozího text je patrné, že vyřešení těchto problémů spočívá především v zavedení vhodných zásobníkových symbolů. Konstrukce zásobníkových symbolů Předpokládejme bezkontextovou gramatku G = (N, T, P, S), k níž máme sestrojt analyzující zásobníkový automat pracující zdola nahoru. Jak jž bylo předesláno, nejprve je nutné vytvořt zásobníkové symboly. Ty v sobě ponesou nformac o fázích přesunu. Nejprve však zavedeme pojem expandované gramatky. Defnce 1. Nechť G = (N, T, P, S) je bezkontextová gramatka. Dále označme S netermnální symbol takový, že S N. Ekvvalentní bezkontextová gramatka G = (N, T, P, S ), kde N = N {S }, P = P {S S} se nazývá expandovaná gramatka. Expandovaná gramatka, někdy též rozšířená gramatka, je vskutku ekvvalentní. V podstatě pouze předsazuje nový startovní symbol. Tato úprava je výhodná z technckého hledska. Pokud automat př své čnnost vyčerpá vstupní symboly a na vrcholu zásobníku zůstane pravdlo symbolsující redukc podle pravdla S S, čnnost automatu lze zastavt řetězec je přjat jako věta jazyka. Konstrukce zásobníkových symbolů je rozdílná pro automatu LR(0), SLR(1) a LALR(1), LR(1). Konstrukce automatů LR(0), SLR(1) je výrazně jednodušší. O provedení redukce se rozhoduje buďto pouze na základě stavu zásobníku LR(0), nebo jednoduchou metodou na základě znalost jednoho vstupního symbolu. Je-l A α redukující pravdlo, pak musí být vstupní symbol z množny Follow(A). Tímto způsobem fungují automaty SLR(1). Nejprve je rozebrána konstrukce zásobníkových symbolů pro automaty LR(0) a SLR(1). Defnce 2. Nechť G = (N, T, P, S) je expandovaná bezkontextová gramatka a nechť A αβ P je lbovolné odvozovací pravdlo. Symboly tvaru [A α β] nazveme položky gramatky G. Položky gramatky tvaru [A α ] se nazývají redukční položky. Neprázdná množna položek gramatky se nazývá zásobníkový symbol gramatky G. Poznámka. Zásobníkové symboly se skládají z položek gramatky. Každá z nch representuje odvozovací pravdlo, na jehož pravé straně je tečkou vyznačena fáze přesunu. Zásobníkový symbol sestává z více polož právě proto, že může representovat několk přesunů zároveň. Je-l položka

3 ve tvaru [A αβ], jedná se o počátek přesunu, je-l položka ve tvaru [A αβ ], přesun byl dokončen a může se začít s redukcí. Následující příklad ukazuje fáze přesunu. [E F + F ] zahájení přesunu, F čeká na přesun, [E F + F ] F je přesunuto, + čeká na přesun, [E F + F ] přesun pravé strany dokončen, může se redukovat. Je-l pravdlo ve tvaru [A α Bβ], kde B je netermnální symbol, pak representuje fakt, že daný netermnál by měl být přesunut na zásobník. To ale v prax znamená, že nejprve je některá pravá strana odvozovacího pravdla začínajícího B celá přesunuta na zásobník a poté zredukována. To je jedný způsob, jak na zásobník přesunout netermnální symbol, který přrozeně není vstupní. Z tohoto důvodu lze ke každému zásobníkovému symbolu zavádí jeho uzávěr. Defnce 3. Nechť G = (N, T, P, S) je expandovaná bezkontextová gramatka, označme Z(G) množnu všech možných zásobníkových symbolů gramatky G. Pro podmnožnu Z Z(G) zásobníkových symbolů defnujeme posloupnost podmnožn {U Z(G)} N0 nduktvně, U 0 = Z, U +1 = U {[B β] ; [A α Bγ] U B β P }. Dle Drchletova prncpu musí exstovat ndex j N 0 tak, že U j = U j+1. Množnu U j nazveme uzávěrem množny položek Z a označíme U(Z). Uzávěr množny položek jž dobře representuje stav zásobníku během postupného přesunu symbolů. Zbývá dořešt techncký detal, jak zkonstruovat množnu zásobníkových symbolů podle daných pravdel gramatky. Pro expandovanou gramatku G = (N, T, P, S ) je startovní symbol S obsažen pouze v odvozovacím pravdle S S. První zásobníkový symbol tedy vznkne uzávěrem U({[S S]}). Další symboly jsou konstruovány průběžně přesunem symbolů za tečkou. Algortmus 1. (Konstrukce pro LR(0), SLR(1)) Vycházejme z expandované gramatky G = (N, T, P, S ). Konstrukce zásobníkových symbolů bude representována konstrukcí konečného determnstckého automatu A = (T N, Q, δ, U({[S S]}), F ) automatu zásobníkových symbolů. Množna stavů Q označuje množnu konstruovaných zásobníkových symbolů. Vzájemný vztah zásobníkových symbolů je dán přechodovou funkcí δ. 1. Položme Q = {U({[S S]})}. 2. Pro každý dosud neuvažovaný zásobníkový symbol Z Q a pro každý a N T označme Z a = U({[A αa β] ; [A α aβ] Z}), to jest Z a representuje zásobníkový symbol vznklý přesunem symbolu a př stávajícím symbolu Z na vrcholu zásobníku. 3. Pokud je Z a =, pokračujeme krokem Pokud Z a dosud není v množně Q, pak Q def = Q {Z a }. 5. Defnujeme δ(z, a) def = Z a a pokračujeme krokem 2. Po konečně mnoha krocích obdržíme automat A = (T N, Q, δ, U({[S S]}), F ), jehož stavy jsou zásobníkové symboly a přechodu defnují jejch vzájemný vztah vzhledem k operac přesunu. Za koncové stavy můžeme považovat ty symboly Z Q, které obsahují redukční položku. Poznámka. Čnnost automatu analyzujícího průchodem zdola nahoru se řídí přechodovou funkcí automatu zásobníkových symbolů A. Je-l na vrcholu zásobníku symbol Z, na vstupu termnální symbol t a exstuje-l přechod δ(z, t) = Z, potom je přesunem myšleno odstranění vstupního symbolu t a přdání zásobníkového symbolu Z na vrchol zásobníku. Jedný problém, který zůstává vyřešt je provedení redukce. Expandovaná bezkontextová gramatka G = (N, T, P, S ) je LR(0), právě když žádná redukční položka příslušného automatu zásobníkových symbolů nemá defnovaný přechod pro žádné a N T.

4 Defnce 4. Nechť A = (T N, Q, δ, U({[S S]}), F ) je automat zásobníkových symbolů expandované bezkontextové gramatky G = (N, T, P, S ) a nechť koncové stavy automatu jsou zásobníkové symboly obsahující právě jednu redukční položku gramatky. Jestlže pro každý Z F a lbovolný t T není defnován přechod δ(z, t), pak je gramatka LR(0). To v techncké prax znamená, že automat nepotřebuje pro rozhodnutí mez přesunem a redukcí znát žádný symbol ze vstupu. Je-l na vrcholu zásobníku symbol s právě jednou redukční položkou, tato položka jednoznačně určuje, o kterou redukc se jedná. Je-l na vstupu symbol bez redukční položky, automat provede přesun podle přechodové funkce automatu zásobníkových symbolů. Požadavek gramatky LR(0) je velm slný. I velm jednoduché gramatky potřebují př jednom zásobníkovém symbolu někdy přesouvat a někdy redukovat. V tomto případě se automat musí rozhodnout podle vstupního symbolu. Defnce 5. Nechť A = (T N, Q, δ, U({[S S]}), F ) je automat zásobníkových symbolů expandované bezkontextové gramatky G = (N, T, P, S ) a nechť koncové stavy automatu jsou zásobníkové symboly obsahující alespoň jednu redukční položku gramatky. Gramatka G je jednoduchá LR(1), nebol SLR(1), pokud jsou splněny následující dvě podmínky. 1. Pro každý Z F a každou jeho redukční položku [A α ] Z neexstuje přechod δ(z, t) pro žádný t Follow(A). Formálně, {s; δ(z, s) je defnován} Follow(A) =. 2. Pro všechny redukční položky [A 1 α 1 ],..., [A n α n ] zásobníkového symbolu Z F, platí Follow(A 1 ) Follow(A 2 ) Follow(A n ) =. Gramatky SLR(1) se jž př redukc rozhodují podle množny symbolů Follow(A), kde A je levá strana redukční položky [A α ]. Tato motvace je zřejmá, pokud má být řetězec z vrcholu zásobníku redukován na A, potom musí být následující symbol odvodtelný z větných forem stojících za A. Množna Follow(A) T, tedy gramatky SLR(1) zahrnují šrší třídu jazyků. Čím menší je podmnožna symbolů T určující redukc, tím šrší třídu jazyků dostáváme. Množna Follow(A) T není pro určení redukce v žádném případě mnmální. V techncké prax se používají především gramatky LALR(1) a LR(1). Gramatka LR(1) je vůbec nejobecnější, její stnnou stránkou ale je rychle vzrůstající počet zásobníkových symbolů. Gramatky LALR(1) odstraňují tento nedostatek slučováním zásobníkových symbolů. Syntaktcké analyzátory postavené na gramatkách LALR(1) tvoří základ moderních analyzátorů jazyků. Mez nejznámější generátory syntaktckých analyzátorů patří Bson, jehož tvůrcem není nkdo jný než Rchard M. Stallman. Položky gramatky a zásobníkové symboly pro LALR(1) a LR(1) gramatky jsou rozšířeny o množnu predktvních symbolů. Defnce 6. Nechť G = (N, T, P, S) je expandovaná bezkontextová gramatka a nechť A αβ P je lbovolné odvozovací pravdlo. Dvojce tvaru [A α β; ω], kde ω T {ε}, nazveme položky gramatky G. První prvek dvojce je jádro položky gramatky, značíme Ker [A α β; ω] = [A α β]. Druhý prvek je množna predktvních symbolů, značíme La [A α β; ω] = ω. Položky tvaru [A α ; ω] se nazývají redukční položky. Neprázdná množna položek gramatky se nazývá zásobníkový symbol gramatky G. Poznámka. Defnc jádra a množny predktvních symbolů lze přrozeně rozšířt z položek gramatky na celé zásobníkové symboly prostým sjednocením přes jednotlvé položky gramatky. Označme Z zásobníkový symbol. Pak Ker Z = Ker p, La Z = La p, p Z a nazveme je jádrem zásobníkového symbolu a predktvní množnou zásobníkového symbolu. Jelkož jž zásobníkové symboly nerepresentují pouze stav přesunu, ale množny symbolů, které p Z v

5 mohou být na vstupu po dokončení redukce, musí se adekvátně upravt uzávěr množny položek gramatky. Defnce 7. Nechť G = (N, T, P, S) je expandovaná bezkontextová gramatka, označme Z(G) množnu všech možných zásobníkových symbolů gramatky G. Pro podmnožnu Z Z(G) zásobníkových symbolů defnujeme posloupnost podmnožn {U Z(G)} N0 nduktvně, U 0 = Z, U +1 = U {[B β; κ(γ, ω)] ; [A α Bγ; ω] U B β P }, kde nová množna predktvních symbolů κ(γ, ω) je κ(γ, ω) = t ω Frst γt. Dle Drchletova prncpu musí exstovat ndex j N 0 tak, že U j = U j+1. Množnu U j nazveme uzávěrem množny položek Z a označíme U(Z). Defnce uzávěru je v souladu s ntucí. Je-l ω množna symbolů, které mohou být na vstupu pro provedení redukce, potom musí být každá položka gramatky vybavena novou množnou predktvních symbolů ta musí obsahovat symboly, které mohou být na vstupu po její redukc. Jelkož je přesunován netermnál z A α Bγ na B β, za předpokladu γ ε stačí vzít κ(γ, ω) = Frst γ. Pokud by bylo γ = ε, pak zůstane predktvní množna κ(γ, ω) = ω. Konstrukce automatu LR(1) jž je v tuto chvíl možná. Př konstrukc zásobníkových symbolů se pouze uplatňuje nový uzávěr. Počátečním zásobníkovým symbolem je zřejmě U({[S S; ε]}). Predktvní množna položky [S S; ε] je prázdná, položka representuje ukončení čnnost automatu vstup je očekáván prázdný. Algortmus 2. (Konstrukce pro gramatky LR(1)) Vycházejme z expandované gramatky G = (N, T, P, S ). Konstrukce zásobníkových symbolů bude representována konstrukcí konečného determnstckého automatu A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ) automatu zásobníkových symbolů. Množna stavů Q označuje množnu konstruovaných zásobníkových symbolů. Vzájemný vztah zásobníkových symbolů je dán přechodovou funkcí δ. 1. Položme Q = {U({[S S; ε]})}. 2. Pro každý dosud neuvažovaný zásobníkový symbol Z Q a pro každý a N T označme Z a = U({[A αa β; ω] ; [A α aβ; ω] Z}), to jest Z a representuje zásobníkový symbol vznklý přesunem symbolu a př stávajícím symbolu Z, predktvní množna symbolů zůstává zachována. 3. Pokud je Z a =, pokračujeme krokem Pokud Z a dosud není v množně Q, pak Q def = Q {Z a }. 5. Defnujeme δ(z, a) def = Z a a pokračujeme krokem 2. Po konečně mnoha krocích obdržíme automat A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ), jehož stavy jsou zásobníkové symboly a přechodu defnují jejch vzájemný vztah vzhledem k operac přesunu. Za koncové stavy můžeme považovat ty symboly Z Q, které obsahují redukční položku. Poznámka. Dvě položky gramatky jsou ekvvalentní, právě když jsou s rovna jejch jádra predktvní množny. Položky [A α β; ω 1 ], [A α β; ω 2 ] jsou tedy ekvvalentní, právě když platí ω 1 = ω 2. Dva zásobníkové symboly jsou ekvvalentní, právě když lze mez jejch položkam gramatky zavést bjektvní zobrazení tak, že vzájemně přřazené položky jsou ekvvalentní. v

6 Defnce 8. Nechť A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ) je automat zásobníkových symbolů expandované bezkontextové gramatky G = (N, T, P, S ) a nechť koncové stavy automatu jsou zásobníkové symboly obsahující alespoň jednu redukční položku gramatky. Gramatka G je LR(1), pokud jsou splněny následující dvě podmínky. 1. Pro každý Z F a každou jeho redukční položku [A α ; ω] Z neexstuje přechod δ(z, t) pro žádný t ω. Formálně, {s; δ(z, s) je defnován} ω =. 2. Pro všechny redukční položky [A 1 α 1 ; ω 1 ],..., [A n α n ; ω n ] zásobníkového symbolu Z F, platí ω 1 ω 2 ω n =. Vlastní čnnost automatu během analýzy se nemění, př rozhodování o typu operace se automat rozhoduje podle predktvní množny. To jest, je-l na vrcholu zásobníku symbol s redukční položkou, lze se orentovat podle množny predktvních symbolů. Obecně lze říct, že úspěšná analýza je podmíněna vzájemnou nencdencí množn predktvních symbolů redukčních položek automatu a jejch nencdencí vůč množně symbolů, které lze přesouvat. Tvrzení 1. Pro každou gramatku LR(k), k > 1 exstuje ekvvalentní gramatka LR(1). Důkaz. NAPÍŠU ČASEM Rychle rostoucí počet zásobníkových symbolů je hlavním důvodem, proč se LR(1) gramatky v prax nepoužívají. Gramatky LALR(1) jsou rovněž založeny na dentfkac redukce podle predktvní množny, počet symbolů je ale shodný jako v případě gramatk SLR(1). Během konstrukce zásobníkových symbolů jsou slučovány symboly se stejným jádrem. Sloučení symbolů formálně popsujeme operací Merge. Defnce 9. Nechť A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ) je automat zásobníkových symbolů expandované bezkontextové gramatky. Pro zásobníkové symboly Z 1, Z 2,..., Z n Q, které mají shodné jádro, to jest Ker Z 1 = Ker Z 2 = = Ker Z n defnujeme sloučený zásobníkový symbol Merge(Z 1,..., Z n ) předpsem Merge(Z 1,..., Z n ) = {[A α β; ω] ; [A α β] Ker Z 1 }, n { } kde ω značí La p; p Z Ker p = [A α β]. =1 To jest př sloučení dochází pouze u zásobníkových symbolů se stejným jádrem, přtom množny predktvních symbolů jsou sjednoceny. Konstrukce zásobníkových symbolů LALR(1) automatu je v zásadě dvojí. Buďto je nejprve vytvořen automat LR(1) a nakonec je zredukován počet zásobníkových symbolů. Mnohem častěj jsou však symboly slučovány jž během konstrukce automatu. Př sloučení nového symbolu s jž exstujícím je nutné znovu projít množny predktvních symbolů těch zásobníkových symbolů, které za slučovaným symbolem následují ve smyslu přechodové funkce automatu zásobníkových symbolů. Konstrukc zásobníkových symbolů shrnuje následující algortmus. Algortmus 3. (Konstrukce pro gramatky LALR(1)) Vycházejme z expandované gramatky G = (N, T, P, S ). Konstrukce zásobníkových symbolů bude representována konstrukcí konečného determnstckého automatu A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ) automatu zásobníkových symbolů. Množna stavů Q označuje množnu konstruovaných zásobníkových symbolů. Vzájemný vztah zásobníkových symbolů je dán přechodovou funkcí δ. 1. Položme Q = {U({[S S; ε]})}. 2. Pro každý dosud neuvažovaný zásobníkový symbol Z Q a pro každý a N T označme Z a = U({[A αa β; ω] ; [A α aβ; ω] Z}), to jest Z a representuje zásobníkový symbol vznklý přesunem vstupního symbolu a př stávajícím symbolu Z, predktvní množna symbolů zůstává zachována. v

7 3. Pokud je Z a =, pokračujeme krokem Pokud Z a dosud není v množně Q a Ker Z a je různé od jader všech ostatních zásobníkových symbolů, pak Q def = Q {Z a } a pokračujeme bodem Pokud Z a dosud není v množně Q a jádro Ker Z a se shoduje s jádrem zásobníkového symbolu Z, to jest Ker Z a = Ker Z, pak zavedeme sloučený zásobníkový symbol Z = Merge(Z a, Z ). Dále upravíme množny predktvních symbolů. () Zásobníkový symbol Z nahradíme symbolem Z. To jest Q def = (Q {Z }) {Z }. Adekvátně upravíme přechodovou funkc, δ(s, t) = Z nahradíme δ(s, t) = Z. () Každému symbolu odvozenému přesunem z Z upravíme množnu predktvních symbolů podle sloučeného symbolu Z v souladu s předchozím pravdly. Tuto úpravu provádíme rekursvně pro každý upravený symbol, dokud nejsou upraveny všechny symboly, jejchž předkem byl Z. () Původní zásobníkový symbol Z zankl. Defnujeme δ(z, a) def = Z a pokračujeme krokem Defnujeme δ(z, a) def = Z a a pokračujeme krokem 2. Po konečně mnoha krocích obdržíme automat A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ), jehož stavy jsou zásobníkové symboly a přechodu defnují jejch vzájemný vztah vzhledem k operac přesunu. Za koncové stavy můžeme považovat ty symboly Z Q, které obsahují redukční položku. Pátý bod předchozího algortmu je stěžejní. Díky němu nedochází k nárůstu zásobníkových symbolů. Grafcky lze slučování znázornt následujícím obrázkem. Předpokládejme, že symboly Z a a Z 1 mají stejné jádro. Levá část vysthuje konstrukc zásobníkových symbolů LR(1) gramatky a vznk nového symbolu Z a. V pravé část obrázku je zachycena konstrukce zásobníkových symbolů LALR(1) gramatky. a Z 5 Z 5 A Z 1 Z 4 a Z 0 Z 2 b b B Z 6 a Z a b A Z 4 Z 0 a Z 2 b B Z 6 a Z a Z 7 Z a Z 7 Nový symbol není zaveden, místo toho je slt s původním symbolem Z 1. Šedou barvou jsou vyznačeny ty symboly, jejchž množny predktvních symbolů musejí být upraveny. Defnce LALR(1) gramatky je v tomto kontextu stejná, jako u gramatky LR(1), př konstrukc zásobníkových symbolů pouze dochází k jejch slučování podle společného jádra. Čnnost automatu Tento odstavec je věnován popsu čnnost automatu. Samotná čnnost všech automatů vychází z obecného modelu automatu analyzujícího průchodem zdola nahoru. Je-l k dané gramatce sestaven adekvátní automatu zásobníkových symbolů A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ), jsou všechny operace přímočaré. Operace přesunu se řídí přechodovou funkcí automatu A, je-l na vstupu t a na vrcholu zásobníku Z, pak se t odebere ze vstupu a na vrchol zásobníku se vloží zásobníkový symbol δ(z, t). Pokud by přechod neexstoval a Z neobsahuje redukční položku, to jest Z F, pak automat svou čnnost ukončí a řetězec nebyl přjat jako věta jazyka. v

8 Pokud pro vstupní t a Z na vrcholu zásobníku neexstuje přechod, ale Z obsahuje redukční položku (položky), Z F, pak se automat rozhoduje o redukc. Podle vstupního symbolu je vybráno redukující pravdlo A α, odpovídající redukční položce A α. Počet symbolů α je odebrán z vrcholu zásobníku, nový vrchol zásobníku označme Z. V této fáz byla odebrána pravá strana pravdla a na zásobník je nutné přdat symbol representující netermnál na levé straně. Na vrchol je položen symbol δ(z, A). Celou čnnost automatu shrnuje následující algortmus. Algortmus 4. Předpokládejme, že máme zkonstruovány automaty zásobníkových symbolů boď pro LR(0), SLR(1), nebo pro LALR(1), LR(1) gramatku, to jest automat A = (T N, Q, δ, U({[S S]}), F ), nebo automat A = (T N, Q, δ, U({[S S; ε]}), F ). 1. Na počátku analýzy je na vrcholu zásobníku počáteční zásobníkový symbol, to je buďto symbol U({[S S]}), nebo U({[S S; ε]}). Počáteční zásobníkový symbol representuje počátek přesunů, na vrchol zásobníku je třeba přesunout S. Počáteční zásobníkový symbol rovněž ndkuje konec analýzy. 2. V průběžném kroku je proveden buďto přesun, nebo redukce. Na vrcholu zásobníku je symbol Z, na vstupu je termnální symbol t. () Pokud je defnován přechod δ(z, t) = S, je provedena operace přesunu. Vstupní symbol t je odebrán ze vstupu a na vrchol zásobníku je položen symbol S. Dále proběhne krok 3. () Pokud není defnován přechod δ(z, t) a zásobníkový symbol neobsahuje redukční položku, Z F, pak se čnnost automatu zastaví s neúspěchem. () Pokud není defnován přechod δ(z, t) a zásobníkový symbol obsahuje redukční položky p 1,..., p n, pak je rozhodnuto o redukc podle následujících pravdel. Je-l gramatka LR(0), pak je redukční položka právě jedna. Redukční pravdlo je vybráno podle ní, to jest pro jednou redukční položku tvaru [A α ] je vybráno redukční pravdlo A α. Je-l gramatka SLR(1), pak je vybráno redukční pravdlo A α příslušné redukční položce [A α ], kde t Follow A. Pokud neexstuje an jedna redukční položka této vlastnost, čnnost automatu se zastaví s neúspěchem. Je-l gramatka LALR(1), nebo LR(1), pak je vybráno redukční pravdlo A α příslušné redukční položce [A α ; ω], kde t ω. Pokud neexstuje an jedna redukční položka této vlastnost, čnnost automatu se zastaví s neúspěchem. Pro vybrané redukční pravdlo A α je nejprve z vrcholu zásobníku odebráno α symbolů. Zásobníkový symbol, který zůstane po odebrání na vrcholu zásobníku označme Z. Provedeme přesun symbolu δ(z, A) na vrchol zásobníku. Pokud by př odstraňování podtekl zásobník, nebo nebyl defnován přechod δ(z, A), čnnost automatu se zastaví s neúspěchem. V opačném případě je pokračováno krokem Pokud je na vstupu ε, to jest vstup je kompletně zpracován a na vrcholu zásobníku je symbol obsahující redukční položku [S S ], případně [S S, ε], pak je čnnost automatu zastavena a automat přjal vstupní řetězec jako větu jazyka. V opačném případě proběhne další průběžný krok. Techncká realsace algortmu je přímočará. V podstatě lze pouze udržovat dvojrozměrnou tabulku o Q řádcích představujících zásobníkové symboly a o N T {ε} sloupcích představující termnální a netermnální symboly spolu s prázdným řetězcem ε. Přechody δ(z, t) se doplní do celé tabulky. Redukce se doplní pouze do část T {ε}. Do tabulky je rovněž vhodné doplnt symbol halt. Sloupec symbolu halt odpovídá prázdnému vstupu. Řádek symbolu halt representuje zásobníkový symbol obsahující redukční položku [S S ], případně [S S ; ε]. v

9 Jednoznačnost přesunu a redukce Z předchozí uvedené techncké realsace algortmu analýzy je dobře vdět, v jakých případech není možné prohlást danou gramatku za LR(0), SLR(1), LALR(1), č LR(1). Z tohoto pohledu jde v zásadě jen o jednu věc, na témže pol dvojrozměrné tabulky nemůže být uveden zároveň přesun a redukce, nebo dvě č více redukcí zároveň. Uvědomte s, že na jednom pol se nkdy nemohou sejít dva přesuny. Konstruovaný automat zásobníkových symbolů je totž vždy determnstcký odtud toto tvrzení. Stuace, kdy na jednom pol přechodové tabulky dochází ke střetu víc akcí, nazýváme konflkty. Nejčastěj vznkajícím konflktem je konflkt přesun/redukce. Konflkt přesun/redukce vznká, pokud př konstrukc zásobníkových symbolů př Z na vrcholu zásobníku a př t na vstupu exstují dvě alternatvy, buďto přesun, nebo redukce. Dobrou zprávou budž to, že konflkty typu přesun/redukce jsou dobře odstrantelné a zpravdla nevedou ke zhroucení analýzy. Příklad 1. Uvažujme expandovanou bezkontextovou gramatku G = (N, T, P, E ), kde N = {E, E}, T = {,, +, (, )} a odvozovací pravdla jsou tvaru, P = {E E, E E+E E E (E) }. Tato gramatka odpovídá uzávorkovaným artmetckým výrazům, obsahujícím operace sčítání a násobení, termnální symbol representuje sčítané hodnoty. Výše uvedená gramatka je nejednoznačná, například ke větám + +, č + exstuje víc dervačních stromů. Například pro + exstují následující dva stromy. E E E + E E E E E E + E Obě část dervačního stromu representují tutéž větu. Logcký význam obou dervací je však jný, v prvním případě je nejprve zkompletována operace násobení, výraz má tedy význam + ( ), v druhém případě je nejprve dokončeno sčítání, výraz má význam ( + ). Jelkož je gramatka nejednoznačná, k jedné větě exstuje víc dervačních stromů, nelze k ní sestrojt determnstcký analyzátor. Jakýkolv analyzátor, třeba LR(1), bude mít v předchozím případě konflkt přesun/redukce. Většna generátorů analyzátorů s dokáže s konflkty přesun/redukce poradt zavedením asocatvty a prorty operací. V předchozím případě chceme, aby analyzátor provedl dervac ve smyslu prvního obrázku. To znamená, že je-l na vstupu + ( ), nejprve je celý výraz přesunut na zásobník a až poté je redukován. Kdyby byl přesunut pouze začátek výrazu, to jest + a ten redukován, dervace by vedla na druhý případ. Příklad 2. Předpokládejme, že máme sestaven SLR(1) automat a snažíme se vyřešt předchozí konflkt. Na vrcholu zásobníku je symbol Z = {[E+E ], [E +E], [E E]}. Pokud je na vstupu α, což je zbývající vstup pro zpracování první číst výrazu +, pak automat se musí rozhodnout mez přesunem symbolu, nebo redukcí podle pravdla E E+E. Jelkož má vyšší prortu než +, volíme operac přesunu. Konflkt je vyřešen. Analogcky se řeší problémy asocatvty zprava a zleva, to jest u výrazů + + se upřednostňuje redukce sčítání je zleva asocatvní. Naopak u mocnnných výrazů, třeba ˆˆ, které jsou zpravdla zprava asocatvní, se volí přesun. Na závěr k problematce konflktů přesun/redukce x

10 uveďme, že výše uvedená gramatka pro pops artmetckých výrazů lze nahradt ekvvalentní, která jž v sobě obsahuje nformac o asocatvtě a prortě operací. Vz následující příklad. Příklad 3. Uvažujme expandovanou bezkontextovou gramatku G = (N, T, P, E ), kde N = {E, E, T, F }, T = {,, +, (, )} a odvozovací pravdla jsou tvaru, P = {E E, E E+T T, T T F F, F (E) }. V této modelové gramatce pro + exstuje pro E + + pouze jeden dervační strom. Podrobně, E E E+T T +T F +T +T +T F +F F + F +. Druhým významným typem konflktů jsou konflkty redukce/redukce. Tyto konflkty vznkají v případě, kdy má jeden vstupní symbol víc redukčních položek a př daném t na vstupu není možné jednoznačně rozhodnout o tom, která redukce bude provedena. Konflkty mez dvěma č více redukcem by v dobře napsaných gramatkách neměly nastávat. Většna generátorů analyzátorů tyto problémy řeší bez větší vntřní logky. Například generátor analyzátorů Bson použje první vyhovující redukční pravdlo. V každém případě konflkty redukce/redukce je nejlepší řešt ručním zásahem do gramatky. Příklad 4. Uvažujme expandovanou bezkontextovou gramatku G 1 = (N, T, P, S ), kde N = {S, S, T }, T = {} a odvozovací pravdla jsou tvaru, P = {S S, S T S ε, T ε}. V této gramatce vznknou dva konflkty redukce/redukce a jeden konflkt přesun/redukce. Je-l na vstupu, nebo ε, pak exstují dvě možné redukce. Navíc vyvstane konflkt, zda-l př vstupu redukovat, č přesouvat. Uvažme zásobníkový symbol Z = U({[S S]}) = {[S S], [S T ], [S S ], [S ε ], [T ], [T ε ]}. Tento symbol obsahuje dvě redukční položky [S ε ] a [T ε ]. Př, č ε na vstupu není možné rozhodnout, která redukce se má použít. Navíc vznká konflkt přesun/redukce mez přesunem termnálu v [T ] a mez oběma redukcem. Ještě jednodušším případem konflktu redukce/redukce je gramatka G 2 = (N, T, P, S ), kde N = {S, S}, T = {} a množna odvozovacích pravdel je P = {S S, S S ε}. V této gramatce dojde pouze k jednomu konflktu redukce/redukce, konkrétně v zásobníkovém symbolu Z = {[S ], [S ε ], [S S]}. Obě konflktní gramatky z předchozího příkladu lze upravt do bezkonflktního tvaru, například gramatku G 1 lze nahradt gramatkou G = (N, T, P, S ), kde N = {S, S, F }, T = {} a odvozovací pravdla jsou tvaru, Analogcky pro druhý případ. P = {S S, S F ε, F S}. x

doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci a reverzi. Ukážeme ještě další operace s jazyky, na které je

doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci a reverzi. Ukážeme ještě další operace s jazyky, na které je 28 [181105-1236 ] 2.7 Další uzávěrové vlastnosti třídy regulárních jazyků Z předchozích přednášek víme, že třída regulárních jazyků je uzavřena na sjednocení, průnik, doplněk, zřetězení, Kleeneho operaci

Více

Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS

Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS Jan Konečný; (přednáší Lukáš Havrlant) 15. října 2013 Jan Konečný; (přednáší Lukáš Havrlant) Chomskeho hierarchie a jazyky TS 15. října 2013 1 / 23 Rychlé

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla KOMPLEXNÍ ČÍSLA Příklad Řešte na množně reálných čísel rovnc: x + = 0. x = Rovnce nemá v R řešení. Taková jednoduchá rovnce a nemá na množně reálných čísel žádné řešení! Co s tím? Zavedeme tzv. magnární

Více

Turingovy stroje. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Turingovy stroje. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Turingovy stroje Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teoretická informatika strana 2 Opakování z minulé přednášky Jaké znáte algebraické struktury s jednou operací? Co je to okruh,

Více

Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i,

Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i, [161014-1204 ] 11 2.1.35 Konstrukce relace. Postupně konstruujeme na množině všech stavů Q relace i, kde i = 0, 1,..., takto: p 0 q právě tehdy, když bud p, q F nebo p, q F. Dokud i+1 i konstruujeme p

Více

Jednoznačné a nejednoznačné gramatiky

Jednoznačné a nejednoznačné gramatiky BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 11. Bezkontextové gramatiky p. 2/36 Jednoznačné a nejednoznačné gramatiky BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 11. Bezkontextové gramatiky p. 4/36 Automaty a gramatiky(bi-aag) 11.

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

Kapitola 6. LL gramatiky. 6.1 Definice LL(k) gramatik. Definice 6.3. Necht G = (N, Σ, P, S) je CFG, k 1 je celé číslo.

Kapitola 6. LL gramatiky. 6.1 Definice LL(k) gramatik. Definice 6.3. Necht G = (N, Σ, P, S) je CFG, k 1 je celé číslo. Kapitola 6 LL gramatiky 6.1 Definice LL(k) gramatik Definice 6.1. Necht G = (N, Σ, P, S) je CFG, k 1 je celé číslo. Definujme funkci FIRST G k : (N Σ) + P({w Σ w k}) předpisem FIRST G k (α) = {w Σ (α w

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

Lineární algebra : Lineární prostor Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární

Více

Dále budeme předpokládat, že daný Markovův řetězec je homogenní. p i1 i 2

Dále budeme předpokládat, že daný Markovův řetězec je homogenní. p i1 i 2 4 Markovovy řetězce se nazývá Markovův řetě- Defnce 7 Posloupnost celočíselných náhodných velčn {X n } zec (markovský řetězec), jestlže P(X n+ = j X n = n,, X 0 = 0 ) = P(X n+ = j X n = n ) (7) pro každé

Více

Automaty a gramatiky(bi-aag) Motivace. 1. Základní pojmy. 2 domácí úkoly po 6 bodech 3 testy za bodů celkem 40 bodů

Automaty a gramatiky(bi-aag) Motivace. 1. Základní pojmy. 2 domácí úkoly po 6 bodech 3 testy za bodů celkem 40 bodů BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 1. Základní pojmy p. 2/29 Hodnocení předmětu BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 1. Základní pojmy p. 4/29 Automaty a gramatiky(bi-aag) 1. Základní pojmy Jan Holub Katedra teoretické

Více

u (x i ) U i 1 2U i +U i+1 h 2. Na hranicích oblasti jsou uzlové hodnoty dány okrajovými podmínkami bud přímo

u (x i ) U i 1 2U i +U i+1 h 2. Na hranicích oblasti jsou uzlové hodnoty dány okrajovými podmínkami bud přímo Metoda sítí základní schémata h... krok sítě ve směru x, tj. h = x x q... krok sítě ve směru y, tj. q = y j y j τ... krok ve směru t, tj. τ = j... hodnota přblžného řešení v uzlu (x,y j ) (Possonova rovnce)

Více

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Plán přednášky Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory Obecný algoritmus pro parsování bezkontextových jazyků dynamické programování 1 Zásobníkový

Více

Množinu všech slov nad abecedou Σ značíme Σ * Množinu všech neprázdných slov Σ + Jazyk nad abecedou Σ je libovolná množina slov nad Σ

Množinu všech slov nad abecedou Σ značíme Σ * Množinu všech neprázdných slov Σ + Jazyk nad abecedou Σ je libovolná množina slov nad Σ Abecedou se rozumí libovolná konečná množina Σ. Prvky abecedy nazýváme znaky (symboly) Slovo (řetězec) v nad abecedou Σ je libovolná konečná posloupnost znaků této abecedy. Prázdné posloupnosti znaků odpovídá

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

Více

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC 25 MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak lze obecnou soustavu lneárních rovnc zapsat pomocí matcového počtu; přesnou formulac podmínek řeštelnost soustavy lneárních rovnc

Více

2. Definice pravděpodobnosti

2. Definice pravděpodobnosti 2. Defnce pravděpodobnost 2.1. Úvod: V přírodě se setkáváme a v přírodních vědách studujeme pomocí matematckých struktur a algortmů procesy dvojího druhu. Jednodušší jsou determnstcké procesy, které se

Více

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové.

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové. Příprava na cvčení č.1 Čísla a artmetka Číselné soustavy Obraz čísla A v soustavě o základu z: m A ( Z ) a z (1) n kde: a je symbol (číslce) z je základ m je počet řádových míst, na kterých má základ kladný

Více

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R... Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -

Více

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak 1 Kapitola 1 Úvod V přednášce se zaměříme hlavně na konečný popis obecně nekonečných množin řetězců symbolů dané množiny A. Prvkům množiny A budeme říkat písmena, řetězcům (konečným posloupnostem) písmen

Více

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety 6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení

Více

Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj

Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj 27 Kapitola 4 Univerzální Turingův stroj a Nedeterministický Turingův stroj 4.1 Nedeterministický TS Obdobně jako u konečných automatů zavedeme nedeterminismus. Definice 14. Nedeterministický Turingův

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

Více

Matematická logika cvičení

Matematická logika cvičení Matematcká logka cvčení Vlém Vychodl Abstrakt Následující dokument obsahuje řešené příklady a cvčení k předmětu Matematcká logka. Pro zvládnutí cvčení je nutné mít zažté základní pojmy, které můžete nalézt

Více

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Matematická logika. Miroslav Kolařík Matematická logika přednáška třetí Miroslav Kolařík Zpracováno dle textu R. Bělohlávka: Matematická logika poznámky k přednáškám, 2004. a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní matematika

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Soustavy lineárních rovnic 1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITY PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY. Gramatiky LALR(1) 2011 David Beer

PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITY PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY. Gramatiky LALR(1) 2011 David Beer PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITY PALACKÉHO KATEDRA INFORMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Gramatiky LALR(1) 2011 David Beer Anotace Gramatiky LALR(1) jsou deterministické bezkontextové gramatiky, pro které lze

Více

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel Matematická analýza IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel na množině R je definováno: velikost (absolutní hodnota), uspořádání, aritmetické operace; znázornění:

Více

Sémantika výrokové logiky. Alena Gollová Výroková logika 1/23

Sémantika výrokové logiky. Alena Gollová Výroková logika 1/23 Výroková logika Alena Gollová Výroková logika 1/23 Obsah 1 Formule výrokové logiky 2 Alena Gollová Výroková logika 2/23 Formule výrokové logiky Výrok je oznamovací věta, o jejíž pravdivosti lze rozhodnout.

Více

Čísla značí použité pravidlo, šipka směr postupu Analýza shora. Analýza zdola A 2 B 3 B * C 2 C ( A ) 1 a A + B. A Derivace zleva:

Čísla značí použité pravidlo, šipka směr postupu Analýza shora. Analýza zdola A 2 B 3 B * C 2 C ( A ) 1 a A + B. A Derivace zleva: 1) Syntaktická analýza shora a zdola, derivační strom, kanonická derivace ezkontextová gramatika gramatika typu 2 Nechť G = je gramatika typu 1. Řekneme, že je gramatikou typu 2, platí-li: y

Více

Regulární výrazy. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 14. března / 20

Regulární výrazy. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 14. března / 20 Regulární výrazy M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 14. března 2007 1/ 20 Regulární výrazy Jako například v aritmetice můžeme pomocí operátorů + a vytvářet výrazy jako (5+3)

Více

Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků

Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Připomenutí základních pojmů ABECEDA jazyk je libovolná podmnožina

Více

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady.

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Číselné řady Definice (Posloupnost částečných součtů číselné řady). Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Definice (Součet číselné

Více

Lineární algebra : Polynomy

Lineární algebra : Polynomy Lineární algebra : Polynomy (2. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 15. dubna 2014, 11:21 1 2 2.1 Značení a těleso komplexních čísel Značení N := {1, 2, 3... }... množina

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení

Více

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/39

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/39 Bezkontextové jazyky Bezkontextové jazyky 1 p.1/39 Jazyky typu 2 Definice 4.1 Gramatika G = (N, Σ, P, S) si nazývá bezkontextovou gramatikou, jestliže všechna pravidla z P mají tvar A α, A N, α (N Σ) Lemma

Více

Mirko Navara, Petr Olšák. Základy fuzzy množin. Praha, 2001

Mirko Navara, Petr Olšák. Základy fuzzy množin. Praha, 2001 Mrko Navara, Petr Olšák Základy fuzzy množn Praha, 2001 E Text je šířen volně podle lcence ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/fuzzy/lcence.txt. Text ve formátech TEX (csplan), Postcrpt, dv, PDF najdete

Více

Energie elektrického pole

Energie elektrického pole Energe elektrckého pole Jž v úvodní kaptole jsme poznal, že nehybný (centrální elektrcký náboj vytváří v celém nekonečném prostoru slové elektrcké pole, které je konzervatvní, to znamená, že jakýkolv jný

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla KOMPLEXNÍ ČÍSLA Příklad 1 Řešte na množně reálných čísel rovnc: x + = 0. x = Rovnce nemá v R řešení. Taková jednoduchá rovnce a nemá na množně reálných čísel žádné řešení! Co s tím? Zavedeme tzv. magnární

Více

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že KAPITOLA 1: Reálná čísla [MA1-18:P1.1] 1.1. Číselné množiny Přirozená čísla... N = {1,, 3,...} nula... 0, N 0 = {0, 1,, 3,...} = N {0} Celá čísla... Z = {0, 1, 1,,, 3,...} Racionální čísla... { p } Q =

Více

Vlastnosti Derivační strom Metody Metoda shora dolů Metoda zdola nahoru Pomocné množiny. Syntaktická analýza. Metody a nástroje syntaktické analýzy

Vlastnosti Derivační strom Metody Metoda shora dolů Metoda zdola nahoru Pomocné množiny. Syntaktická analýza. Metody a nástroje syntaktické analýzy Metody a nástroje syntaktické analýzy Šárka Vavrečková Ústav informatiky, FPF SU Opava sarka.vavreckova@fpf.slu.cz Poslední aktualizace: 14. října 2011 Vlastnosti syntaktické analýzy Úkoly syntaktické

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

Minimalizace KA - Úvod

Minimalizace KA - Úvod Minimalizace KA - Úvod Tyto dva KA A,A2 jsou jazykově ekvivalentní, tzn. že rozpoznávají tentýž jazyk. L(A) = L(A2) Názorně lze vidět, že automat A2 má menší počet stavů než A, tudíž našim cílem bude ukázat

Více

Ivana Linkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE. 2 NURBS reprezentace křivek

Ivana Linkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE. 2 NURBS reprezentace křivek 25. KONFERENCE O GEOMETRII A POČÍTAČOVÉ GRAFICE Ivana Lnkeová SPECIÁLNÍ PŘÍPADY NURBS REPREZENTACE Abstrakt Příspěvek prezentuje B-splne křvku a Coonsovu, Bézerovu a Fergusonovu kubku jako specální případy

Více

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Ukážeme, že každý prvek distributivního svazu odpovídá termu v konjuktivně-disjunktivním (resp. disjunktivně-konjunktivním)

Více

PODKLADY PRO PRAKTICKÝ SEMINÁŘ PRO UČITELE VOŠ. Logaritmické veličiny používané pro popis přenosových řetězců. Ing. Bc. Ivan Pravda, Ph.D.

PODKLADY PRO PRAKTICKÝ SEMINÁŘ PRO UČITELE VOŠ. Logaritmické veličiny používané pro popis přenosových řetězců. Ing. Bc. Ivan Pravda, Ph.D. PODKLADY PRO PRAKTICKÝ SEMIÁŘ PRO ČITELE VOŠ Logartmcké velčny používané pro pops přenosových řetězců Ing. Bc. Ivan Pravda, Ph.D. ATOR Ivan Pravda ÁZEV DÍLA Logartmcké velčny používané pro pops přenosových

Více

H {{u, v} : u,v U u v }

H {{u, v} : u,v U u v } Obyčejný graf Obyčejný graf je dvojice G= U, H, kde U je konečná množina uzlů (vrcholů) a H {{u, v} : u,v U u v } je (konečná) množina hran. O hraně h={u, v} říkáme, že je incidentní s uzly u a v nebo

Více

19. Druhý rozklad lineární transformace

19. Druhý rozklad lineární transformace Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Úmluva. Všude P = C. Vpřednášce o vlastních vektorech jsme se seznámili s diagonalizovatelnými

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce

Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce Zápisem f : M R rozumíme, že je dána funkce definovaná na neprázdné množině M R reálných čísel, což je množina dvojic f =

Více

Substituce. Petr Štěpánek. S využitím materialu Krysztofa R. Apta. Logické programování 2 1

Substituce. Petr Štěpánek. S využitím materialu Krysztofa R. Apta. Logické programování 2 1 Substituce Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 2 1 Algebra termů Předpokládáme, že je dán jazyk termů. L, definovali jsme množinu jeho Zavedeme některé užitečné

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému

Více

Syntaxí řízený překlad

Syntaxí řízený překlad Syntaxí řízený překlad Překladový automat Šárka Vavrečková Ústav informatiky, FPF SU Opava sarka.vavreckova@fpf.slu.cz Poslední aktualizace: 27. listopadu 2008 Zobecněný překladový automat Překladový automat

Více

Regulární výrazy. Definice Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto:

Regulární výrazy. Definice Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto: IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 6. 10. 2014 1/29 Regulární výrazy Definice 2.58. Množina regulárních výrazů nad abecedou Σ, označovaná RE(Σ), je definována induktivně takto: 1 ε, a a pro každé a

Více

Matematická analýza pro informatiky I. Limita funkce

Matematická analýza pro informatiky I. Limita funkce Matematická analýza pro informatiky I. 5. přednáška Limita funkce Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 18. března 2011 Jan Tomeček, tomecek@inf.upol.cz

Více

3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice

3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice 3.10. Rezoluční metoda ve výrokové logice [070405-1102 ] 27 3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice Rezoluční metoda rozhoduje, zda daná množina klausulí je splnitelná nebo je nesplnitelná. Tím je také

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Výroková logika - opakování

Výroková logika - opakování - opakování ormální zavedení Výroková formule: Máme neprázdnou nejvýše spočetnou množinu A výrokových proměnných. 1. Každá proměnná je výroková formule 2. Když α, β jsou formule, potom ( α), (α β), (α

Více

Neparametrické metody

Neparametrické metody Neparametrcké metody Přestože parametrcké metody zaujímají klíčovou úlohu ve statstcké analýze dat, je možné některé problémy řešt př neparametrckém přístupu. V této přednášce uvedeme neparametrcké odhady

Více

Matice lineárních zobrazení

Matice lineárních zobrazení Matice lineárních zobrazení Nechť V, +, a W, +, jsou nenulové vektorové prostory konečných dimenzí n a m nad tělesem T, +,, nechť posloupnosti vektorů g 1, g 2,..., g n V a h 1, h 2,..., h m W tvoří báze

Více

Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.

Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie. Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz 5. Výroková logika, formule výrokové logiky a jejich pravdivostní ohodnocení, splnitelné formule, tautologie, kontradikce, sémantický důsledek, tautologicky ekvivalentní

Více

Formální jazyky a automaty Petr Šimeček

Formální jazyky a automaty Petr Šimeček Formální jazyky a automaty Petr Šimeček Úvod Formální jazyky a automaty jsou základním kamenem teoretické informatiky. Na počátku se zmíníme o Chomského klasifikaci gramatik, nástroje, který lze aplikovat

Více

ASYMPTOTICKÉ VLASTNOSTI ODHADŮ S MINIMÁLNÍ KOLMOGOROVSKOU VZDÁLENOSTÍ

ASYMPTOTICKÉ VLASTNOSTI ODHADŮ S MINIMÁLNÍ KOLMOGOROVSKOU VZDÁLENOSTÍ ASYMPTOTICKÉ VLASTNOSTI ODHADŮ S MINIMÁLNÍ KOLMOGOROVSKOU VZDÁLENOSTÍ Bc. Jtka Hanousková 1 Abstrakt: Příspěvek se zabývá postačujícím podmínkam pro konzstenc odhadů s mnmální Kolmogorovskou vzdáleností

Více

LIMITA A SPOJITOST FUNKCE

LIMITA A SPOJITOST FUNKCE PŘEDNÁŠKA 5 LIMITA A SPOJITOST FUNKCE 5.1 Spojitost funkce 2 Řekneme, že funkce f(x) je spojitá v bodě a D f, jestliže ke každému ε > 0 existuje δ > 0 takové, že pro každé x (a δ, a + δ) D f platí nerovnost:

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné Přednáška 4 Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné V několika následujících přednáškách budeme studovat zobrazení jedné reálné proměnné f : X Y, kde X R a Y R k. Protože pro každé

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ),

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ), Pracovní text k přednášce Logika a teorie množin 4.1.2007 1 1 Kardinální čísla 2 Ukázali jsme, že ordinální čísla reprezentují typy dobrých uspořádání Základy teorie množin Z minula: 1. Věta o ordinálních

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou veličinu X ( t)

Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou veličinu X ( t) MARKOVOVY PROCESY JAKO APARÁT PRO ŘEŠENÍ SPOLEHLIVOSTI VÍCESTAVOVÝCH SYSTÉMŮ Náhodné rocesy Náhodným (stochastckým) rocesem nazveme zobrazení, které každé hodnotě náhodnou velčnu X ( t). Proměnná t má

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

MASARYKOVA UNIVERZITA PEDAGOGICKÁ FAKULTA

MASARYKOVA UNIVERZITA PEDAGOGICKÁ FAKULTA MASARYKOVA UNIVERZITA PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra Matematky Řetězové zlomky Dplomová práce Brno 04 Autor práce: Bc. Petra Dvořáčková Vedoucí práce: doc. RNDr. Jaroslav Beránek, CSc. Bblografcký záznam

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2 Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS Iterační výpočty projekt č.. lstopadu 1 Autor: Mlan Setler, setl1@stud.ft.vutbr.cz Fakulta Informačních Technologí Vysoké Učení Techncké v Brně Obsah 1 Úvod...

Více

Výroková a predikátová logika - II

Výroková a predikátová logika - II Výroková a predikátová logika - II Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - II ZS 2015/2016 1 / 18 Základní syntax Jazyk Výroková logika je logikou

Více

Automaty a gramatiky(bi-aag) Formální překlady. 5. Překladové konečné automaty. h(ε) = ε, h(xa) = h(x)h(a), x, x T, a T.

Automaty a gramatiky(bi-aag) Formální překlady. 5. Překladové konečné automaty. h(ε) = ε, h(xa) = h(x)h(a), x, x T, a T. BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 2/41 Formální překlady BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 5. Překladové konečné automaty p. 4/41 Automaty a gramatiky(bi-aag) 5. Překladové konečné

Více

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1]

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1] KAPITOLA 3: Limita a spojitost funkce [MA-8:P3.] 3. Úvod Necht je funkce f definována alespoň na nějakém prstencovém okolí bodu 0 R. Číslo a R je itou funkce f v bodě 0, jestliže pro každé okolí Ua) bodu

Více

A u. jsou po řadě počáteční a koncové body úsečky; t je parametr:

A u. jsou po řadě počáteční a koncové body úsečky; t je parametr: 1 Úvod Trangulace oblast má dnes využtí například v počítačové grafce nebo numercké matematce, kde základní algortmy pro výpočet parcálních dferencálních rovnc vyžadují rozdělení zadané souvslé oblast

Více

Výroková a predikátová logika - IV

Výroková a predikátová logika - IV Výroková a predikátová logika - IV Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2018/2019 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - IV ZS 2018/2019 1 / 17 Tablo metoda Tablo Tablo - příklady F (((p q)

Více

PROGRAMOVACÍ JAZYKY A PŘEKLADAČE LL SYNTAKTICKÁ ANALÝZA DOKONČENÍ, IMPLEMENTACE.

PROGRAMOVACÍ JAZYKY A PŘEKLADAČE LL SYNTAKTICKÁ ANALÝZA DOKONČENÍ, IMPLEMENTACE. PROGRAMOVACÍ JAZYKY A PŘEKLADAČE LL SYNAKICKÁ ANALÝZA DOKONČENÍ, IMPLEMENACE. VLASNOSI LL GRAMAIK A JAZYKŮ. 2011 Jan Janoušek BI-PJP Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Gramatika

Více

7. Lineární vektorové prostory

7. Lineární vektorové prostory 7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární

Více

0. ÚVOD - matematické symboly, značení,

0. ÚVOD - matematické symboly, značení, 0. ÚVOD - matematické symboly, značení, číselné množiny Výroky Výrok je každé sdělení, u kterého lze jednoznačně rozhodnout, zda je či není pravdivé. Každému výroku lze proto přiřadit jedinou pravdivostní

Více

Místo pojmu výroková formule budeme používat zkráceně jen formule. Při jejich zápisu

Místo pojmu výroková formule budeme používat zkráceně jen formule. Při jejich zápisu VÝROKOVÁ LOGIKA Matematická logika se zabývá studiem výroků, jejich vytváření a jejich pravdivostí. Základním kamenem výrokové logiky jsou výroky. Co je výrok nedefinujejme, pouze si řekneme, co si pod

Více

Základní pojmy matematické logiky

Základní pojmy matematické logiky KAPITOLA 1 Základní pojmy matematické logiky Matematická logika se zabývá studiem výroků, jejich vytváření a jejich pravdivostí. Základním kamenem výrokové logiky jsou výroky. 1. Výroková logika Co je

Více

Lineární programování

Lineární programování Lineární programování Petr Tichý 19. prosince 2012 1 Outline 1 Lineární programování 2 Optimalita a dualita 3 Geometrie úlohy 4 Simplexová metoda 2 Lineární programování Lineární program (1) min f(x) za

Více

4. Kombinatorika a matice

4. Kombinatorika a matice 4 Kombinatorika a matice 4 Princip inkluze a exkluze Předpokládejme, že chceme znát počet přirozených čísel menších než sto, která jsou dělitelná dvěma nebo třemi Označme N k množinu přirozených čísel

Více

Vrcholová barevnost grafu

Vrcholová barevnost grafu Vrcholová barevnost grafu Definice: Necht G = (V, E) je obyčejný graf a k N. Zobrazení φ : V {1, 2,..., k} nazýváme k-vrcholovým obarvením grafu G. Pokud φ(u) φ(v) pro každou hranu {u, v} E, nazveme k-vrcholové

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,

Více

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom,

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom, Stromové rozklady Zdeněk Dvořák 25. října 2017 Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom, β je funkce přiřazující každému vrcholu T podmnožinu vrcholů v G, pro každé

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A

Více

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu 6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a

Více

Algebraické struktury s jednou binární operací

Algebraické struktury s jednou binární operací 16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte

Více

Bezkontextové jazyky 2/3. Bezkontextové jazyky 2 p.1/27

Bezkontextové jazyky 2/3. Bezkontextové jazyky 2 p.1/27 Bezkontextové jazyky 2/3 Bezkontextové jazyky 2 p.1/27 Transformace bezkontextových gramatik Bezkontextové jazyky 2 p.2/27 Ekvivalentní gramatiky Definice 6.1 Necht G 1 a G 2 jsou gramatiky libovolného

Více

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální

Více

1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2.

1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2. . Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů.. Motvace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrcké matce A = A λe = λ λ = λ 3λ + = λ 3+ λ 3 Vlastní čísla jsou λ = 3+, λ = 3. Pro tato vlastní čísla nalezneme

Více

Výroková a predikátová logika - V

Výroková a predikátová logika - V Výroková a predikátová logika - V Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - V ZS 2015/2016 1 / 21 Dokazovací systémy VL Hilbertovský kalkul Hilbertovský

Více

Matematická analýza 1

Matematická analýza 1 Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod

Více