Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/31
|
|
- Ilona Dušková
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Bezkontextové jazyky Bezkontextové jazyky 1 p.1/31
2 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 4.1 Každý regulární jazyk je jazykem bezkontextovým. Proč studujeme bezkontextové jazyky? Příklad 4.1 Jazyk L = {a n b n n 0}, jak víme, není jazykem regulárním, je však jazykem bezkontextovým: L = L(G) kde G = ({S},{a,b},{S asb,s ε},s) Bezkontextové jazyky 1 p.2/31
3 Příklad bezkontextové gramatiky Pro účely demonstrace vysvětlovaných pojmů budeme v následujících příkladech používat následující gramatiku. Příklad 4.2 G = ({S, A, B},{a, b, c}, P, S), kde P obsahuje pravidla S AB A aab ab B bbc bc Gramatika G generuje bezkontextový jazyk L(G) = {a m b m+n c n n 1,m 1} Bezkontextové jazyky 1 p.3/31
4 Derivační strom Důležitým prostředkem pro grafické vyjádření struktury věty (její derivace) je strom, který se nazývá derivačním nebo syntaktickým stromem. Definice 4.2 Necht δ je věta nebo větná forma generovaná v gramatice G = (N,Σ,P,S) a necht S = v 0 v 1... v k = δ její derivace v G. Derivační strom příslušející této derivaci je vrcholově ohodnocený strom s těmito vlastnostmi: 1. Vrcholy derivačního stromu jsou ohodnoceny symboly z množiny N Σ; kořen stromu je označen výchozím symbolem S. 2. Přímé derivaci v i 1 v i,i = 0,1,...,k kde v i 1 = µaλ, µ,λ (N Σ), A N v i = µαλ A α, α = X 1...X n je pravidlo z P, odpovídá právě n hran (A,X j ),j = 1,...,n vycházejících z uzlu A, jež jsou uspořádány zleva doprava v pořadí (A,X 1 ),(A,X 2 ),...,(A,X n ). 3. Ohodnocení koncových uzlů derivačního stromu vytváří zleva doprava větnou formu nebo větu δ (plyne z 1. a 2.). Bezkontextové jazyky 1 p.4/31
5 Příklad derivačního stromu Příklad 4.3 V gramatice z příkladu 4.2 můžeme generovat řetězec aabbbbcc např. derivací: S AB aabb aabbbc aabbbcc aabbbbcc Derivační strom odpovídající této derivaci vypadá takto (po stranách jsou uvedena použitá pravidla): S S AB A aab a A b b B c B bbc A ab a A b b B c B bc Bezkontextové jazyky 1 p.5/31
6 Levá a pravá derivace Ukažme si i jiné derivace věty aabbbbcc, které se liší v pořadí, v němž byly vybírány nonterminály pro přímé derivace. 1. S AB aabb aabbb aabbbbc aabbbbcc 2. S AB AbBc Abbcc aabbbc aabbbbcc Definice 4.3 Necht S α 1 α 2... α n = α je derivace větné formy α. Jestliže byl v každém řetězci α i,i = 1,...,n 1 přepsán nejlevější (nejpravější) nonterminál, pak tuto derivaci nazýváme levou (pravou) derivací větné formy α. Výše uvedené příklady derivací představují levou (1.) a pravou (2.) derivaci. Lemma 4.2 Je-li S α 0 α 1... α n w levá, resp. pravá derivace věty w, pak každá z větných forem α i, i = 1,2,...,n 1 má tvar: x i A i β i kde x i Σ,A i N,β i (N Σ) resp. γ i B i y i kde y i Σ,B i N,γ i (N Σ) t.j. větné formy levé, resp. pravé derivace mají terminální prefixy, resp. sufixy. Bezkontextové jazyky 1 p.6/31
7 Fráze větné formy Definice 4.4 Necht G = (N, Σ, P, S) je gramatika a necht řetězec λ = αβγ je větná forma. Podřetězec β se nazývá frází větné formy vzhledem k nonterminálu A z N, jestliže platí: S αaγ A + β Podřetězec β je jednoduchou frází větné formy, jestliže platí: S αaγ A β Nejlevější jednoduchá fráze se nazývá l-frází. Bezkontextové jazyky 1 p.7/31
8 Příklad 4.4 V gramatice z příkladu 4.1 nalezněte fráze věty aabbbbcc. Nejdříve vytvořme libovolnou derivaci této věty (Příklad 4.2). Na základě této derivace získáme následující fráze k příslušným nonterminálům: Fráze aabbbbcc S aabb A 1 ab A 2 bbcc B 1 bc B 2 Nonterminál Fráze ab a bc jsou jednoduché, ab je l-fráze. Bezkontextové jazyky 1 p.8/31
9 Vztah fráze a derivačního stromu Podstrom derivačního stromu odpovídá frázi příslušné větné formy. Fráze je tvořena koncovými uzly podstromu. Jednoduchá fráze odpovídá podstromu, jenž je výsledkem přímé derivace A β, a jeho hloubka je rovna jedné. Situaci ilustruje následující obrázek. S A α β γ Bezkontextové jazyky 1 p.9/31
10 Příklad 4.5 Podstromy derivačního stromu věty aabbbbcc (příklad 4.3) jsou následující stromy odpovídající též frázím z předchozího příkladu. A B S a A b b B c a b b c A B a A b b B c a b b c S a A b b B c A B a b b c a A b b B c Bezkontextové jazyky 1 p.10/31
11 Víceznačnost gramatik Definice 4.5 Necht G je gramatika. Říkáme, že věta w generovaná gramatikou G je víceznačná, existují-li alespoň dva různé derivační stromy s koncovými uzly tvořícími větu w. Gramatika G je víceznačná, pokud generuje alespoň jednu víceznačnou větu. V opačném případě mluvíme o jednoznačné gramatice. Jazyky, které lze generovat víceznačnou gramatikou, ale které nelze generovat jednoznačnou gramatikou, se nazývají jazyky s inherentní víceznačností. Problém víceznačnosti gramatik je nerozhodnutelný, tj. neexistuje algoritmus, který by byl schopen v konečném čase rozhodnout, zda daná gramatika je nebo není víceznačná. Víceznačnost gramatiky je pokládána za negativní rys (vede k větám, které mají několik interpretací). Na druhé straně může být víceznačná gramatika jednodušší než odpovídající jednoznačná gramatika. Bezkontextové jazyky 1 p.11/31
12 Víceznačnost gramatik Příklad 4.6 Uvažujme gramatiku G = ({E},{+,,,/,(,),P,E), kde P je množina pravidel E E +E E E E E E/E ( E ) i Jazyk L(G) je tvořen aritmetickými výrazy s binárními operacemi. Gramatika G je na rozdíl od gramatiky z příkladu 4.2 víceznačná. Vezměme například větu i+i i a uvažujme všechny možné derivační stromy. E E E + E E * E i E * E E + E i i Není jasné, zda první operací bude násobení (derivační strom vlevo), nebo sčítání (derivační strom vpravo). i i i Bezkontextové jazyky 1 p.12/31
13 Příklad 4.7 Jednoznačnou gramatikou generující tentýž jazyk je gramatika G = ({E,T,F},{+,,,/,(,),i},P,E) s množinou přepisovacích pravidel P definovanou následujícím způsobem: E T E +T E T T F T F T/F F ( E ) i Bezkontextové jazyky 1 p.13/31
14 Zásobníkové automaty Bezkontextové jazyky 1 p.14/31
15 Základní schéma Schéma zásobníkového automatu: a 1 a 2 a 3 a 4 a n vstupní páska q n q 1 q 2 Z k Z k-1 vrchol zásobníku q 3 q 4 Z 1 konečné stavové řízení Bezkontextové jazyky 1 p.15/31
16 Základní definice Definice 4.6 Zásobníkový automat P je n-tice P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) 1. Q je konečná množina vnitřních stavů 2. Σ je konečná vstupní abeceda 3. Γ je konečná zásobníková abeceda 4. δ je přechodová funkce ve tvaru δ : Q (Σ {ε}) Γ 2 Q Γ 5. q 0 Q je počáteční stav 6. Z 0 Γ je startovací symbol zásobníku 7. F Q je množina koncových stavů Bezkontextové jazyky 1 p.16/31
17 Konfigurace a přechod ZA Definice 4.7 Necht P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je zásobníkový automat. Konfigurací automatu P nazveme trojici (q,w,α) Q Σ Γ, kde 1. q je přítomný stav vnitřního řízení 2. w je dosud nezpracovaná část vstupního řetězce 3. α je obsah zásobníku (α = Z i1 Z i2...z ik, Z i1 je vrchol) Přechod ZA P je binární relace P definovaná na množině konfigurací: (q,w,β) P (q,w,β ) def w = aw β = Zα β = γα (q,γ) δ(q,a,z), kde q,q Q, a Σ {ε}, w,w Σ, Z Γ a α,β,β,γ Γ. Je-li a = ε, pak odpovídající přechod nazýváme ε-přechodem. Relace i P, P, + P jsou definovány obvyklým způsobem. Platí-li pro řetězec w Σ relace (q 0,w,Z 0 ) P (q,ε,γ), kde q F a γ Γ, pak říkáme, že w je přijímán zásobníkovým automatem P (q 0,w,Z 0 ), resp. (q,ε,γ) je počáteční, resp. koncová konfigurace. Definujeme jazyk přijímaný zásobníkovým automatem P : L(P) = {w (q 0,w,Z 0 ) P (q,ε,γ) q F}. Bezkontextové jazyky 1 p.17/31
18 Příklad zásobníkového automatu Příklad 4.8 Sestrojme zásobníkový automat, který přijímá jazyk L = {0 n 1 n n 0}. Řešením je P = ({q 0,q 1,q 2 },{0,1},{Z,0},δ,q 0,Z,{q 0 }), kde δ(q 0,0,Z) = {(q 1,0Z)} δ(q 1,0,0) = {(q 1,00)} δ(q 1,1,0) = {(q 2,ε)} δ(q 2,1,0) = {(q 2,ε)} δ(q 2,ε,Z) = {(q 0,ε)} Při přijetí řetězce 0011 projde P těmito konfiguracemi: (q 0,0011,Z) (q 1,011,0Z) (q 1,11,00Z) (q 2,1,0Z) (q 2,ε,Z) (q 0,ε,ε) Zásobníkové automaty lze také popsat přechodovým diagramem, jak je ilustrováno níže na právě sestrojeném automatu P: 0,0/00 1,0/ε Z q 0,Z/0Z 0 q 1,0/ε 1 q 2 ε,z/ε Bezkontextové jazyky 1 p.18/31
19 Varianty zásobníkových automatů Bezkontextové jazyky 1 p.19/31
20 Rozšířený zásobníkový automat Definice 4.8 Rozšířený zásobníkový automat P je sedmice P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F), kde δ je přechodová funkce definovaná takto: δ : Q (Σ {ε}) Γ 2 Q Γ Ostatní složky mají stejný význam jako v definici 5.2. Příklad 4.9 Rozšířený zásobníkový automat P = ({p, q},{a, b},{a, b, S, Z}, δ, q, Z,{p}), kde δ(q,a,ε) = {(q,a)} δ(q,b,ε) = {(q,b)} δ(q,ε,ε) = {(q,s)} δ(q,ε,asa) = {(q,s)} δ(q,ε,bsb) = {(q,s)} δ(q,ε,sz) = {(p,ε)} přijímá jazyk L = {ww R w {a,b} + }. Např: (q,aabbaa,z) (q,abbaa,az) (q,bbaa,aaz) (q,baa,baaz) (q,baa,sbaaz) (q,aa,bsbaaz) (q,aa,saaz) (q,a,asaa) (q,a,saz) (q,ε,asaz) (q,ε,sz) (p,ε,ε) Bezkontextové jazyky 1 p.20/31
21 Ekvivalence RZA a ZA Věta 4.1 Necht P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je rozšířený zásobníkový automat. Pak existuje zásobníkový automat P 1 takový, že L(P 1 ) = L(P). Důkaz. Položme m = max{ α δ(q,a,α) pro nějaké q Q, a Σ {ε} a α Γ }. Zásobníkový automat P 1 budeme konstruovat tak, aby simuloval automat P. Protože automat P neurčuje přechody podle vrcholu zásobníku, ale podle vrcholového řetězce zásobníku, bude automat P 1 ukládat m vrcholových symbolů v jakési vyrovnávací paměti řídící jednotky tak, aby na počátku každého přechodu věděl, jakých m vrcholových symblů je v zásobníku automatu P. Nahrazuje-li automat P k vrcholových symboů řetězcem délky l, pak se totéž provede ve vyrovnávací paměti automatu P 1. Jestliže l < k, pak P 1 realizuje k l ε-přechodů, které přesouvají k l symbolů z vrcholu zásobníku do vyrovnávací paměti. Automat P 1 pak může simulovat další přechod automatu P. Je-li l k pak se symboly přesouvají z vyrovnávací paměti do zásobníku. Bezkontextové jazyky 1 p.21/31
22 Formálně můžeme konstrukci zásobníkového automatu P 1 popsat takto: P 1 = (Q 1,Σ 1,Γ 1,δ 1,Z 1,F 1 ), kde 1. Q 1 = {[q,α] q Q,α Γ 1 0 α m} 2. Γ 1 = Γ {Z 1 } 3. Zobrazení δ 1 je definováno takto: (a) Předpokládejme, že δ(q,a,x 1...X k ) obsahuje (r,y 1...Y l ). i. Jestliže l k, pak pro všechna Z Γ 1 a α Γ 1 taková, že α = m k, pak δ 1 ([q,x 1...X k α],a,z) obsahuje ([r,β],γz), kde βγ = Y 1...Y l α a β = m. ii. Je-li l < k, pak pro všechna Z Γ 1 a α Γ 1 taková, že α = m k, pak δ 1 ([q,x 1...X k α],a,z) obsahuje ([r,y 1...Y l αz],ε). (b) Pro všechna q Q,Z Γ 1 a α Γ 1 taková, že α < m, platí δ 1 ([q,α],ε,z) = {([q,αz],ε)}. Tato pravidla vedou k naplnění vyrovnávací paměti. Bezkontextové jazyky 1 p.22/31
23 4. q 1 = [q 0,Z 0,Z m 1 1 ]. Vyrovnávací pamět obsahuje na počátku symbol Z 0 na vrcholu a m 1 symbolů Z 1 na dalších místech. Symboly Z 1 jsou speciální znaky pro označení dna zásobníku. 5. F 1 = {[q,α] q F,α Γ 1} Lze ukázat, že (a,aw,x 1...X k X k+1...x n ) P (r,w,y 1...Y l X k+1...x n ) platí, právě když ([q,α],aw,β) + P 1 ([r,α ],w,β ) kde αβ = X 1...X n Z m 1 α β = Y 1...Y l X k+1...x n Z m 1 α = α = m a mezi těmito dvěma konfiguracemi automatu P 1 není žádná konfigurace, ve které by druhý člen stavu (vyrovnávací pamět ) měl délku m. Tedy relace (q 0,w,Z 0 ) P (q,ε,α) pro q F,α Γ platí, právě když ([q 0,Z 0,Z m 1 1 ],w,z 1 ) P 1 ([q,β],ε,γ), kde β = m a βγ = αz m 1. Tedy L(P) = L(P 1 ). Bezkontextové jazyky 1 p.23/31
24 ZA přijímající s vyprázdněním zás. Definice 4.9 Zásobníkový automat nebo rozšířený zásobníkový automat P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z, ) přijímá s vyprázdněním zásobníku, pokud L(P) = {w (q 0,w,Z 0 ) (q,ε,ε),q Q} Věta 4.2 Ke každému ZA (resp. RZA) P existuje ZA (resp. RZA) P, který přijímá s vyprázdněním zásobníku, takový, že L(P) = L(P ). Důkaz. (Hlavní myšlenka) Opět budeme konstruovat automat P tak, aby simuloval automat P. Kdykoli automat P dospěje do koncového stavu, přejde automat P do speciálního stavu q ε, který způsobí vyprázdnění zásobníku. Musíme však uvážit situaci, kdy automat P je v konfiguraci s prázdným zásobníkem, nikoli však v koncovém stavu. Abychom zabránili případům, že automat P přijímá řetězec, který nemá být přijat, přidáme k zásobníkové abecedě automatu P znak, jenž bude označovat dno zásobníku a může být vybrán pouze tehdy, je-li automat P ve stavu q ε. Bezkontextové jazyky 1 p.24/31
25 Ekvivalence bezkontextových jazyků a jazyků přijímaných zásobníkovým automatem Označme třídu všech jazyků přijímaných zásobníkovými automaty symbolem L P. Dokážeme, že L 2 = L P postupem analogickým s důkazem tvrzení L 3 = L M. Ukážeme tedy, že ke každé bezkontextové gramatice existuje ekvivalentní zásobníkový automat, tj. L 2 L P a ke každému zásobníkovému automatu existuje ekvivalentní gramatika typu 2, tj. L P L 2 Pro důkaz inkluze L 2 L P zkonstruujeme (redundantně) automaty modelující oba typy syntaktické analýzy příslušného bezkontextového jazyka. Bezkontextové jazyky 1 p.25/31
26 L 2 L P Věta 4.3 Necht G = (N, Σ, P, S) je bezkontextová gramatika. Pak existuje zásobníkový automat P, který přijímá s vyprázdněním zásobníku takový, že L(G) = L(P). Důkaz. Zásobníkový automat P vytvoříme tak, aby vytvářel levou derivaci vstupního řetězce v gramatice G (modeloval syntaktickou analýzu shora dolů). Necht P je ZA: P = ({q},σ,n Σ,δ,q,S, ), kde δ je určena takto: Je-li A α pravidlo z P, pak (q,α) δ(q,ε,a) δ(q,a,a) = {(q,ε)} pro všechna a Σ Indukcí lze dokázat ekvivalenci A m w (q,w,a) n (q,ε,ε), m,n 1, w Σ což pro případ A = S znamená L(G) = L(P). Bezkontextové jazyky 1 p.26/31
27 Příklad 4.10 Ke gramatice G = ({S},{0,1},{S 0S1,S 01},S), sestrojíme zásobníkový automat P, který modeluje syntaktickou analýzu shora dolů: Skutečně, např. derivaci P = ({q},{0,1},{s,0,1},q,s,0), kde δ(q,ε,s) = {(q,0s1),(q,01)} δ(q,0,0) = {(q,ε)} δ(q,1,1) = {(q,ε)} S 0S1 00S odpovídá posloupnost přechodů automatu P : (q,000111,s) (q,000111,0s1) (q,00111,s1) (q,00111,0s11) (q,0111,s11) (q,0111,0111) (q,111,111) (q,11,11) (q,1,1) (q,ε,ε) Bezkontextové jazyky 1 p.27/31
28 Věta 4.4 Necht G = (N,Σ,P,S) je bezkontextová gramatika. Pak lze ke gramatice G sestrojit RZA P takový, že L(G) = L(P). Důkaz. RZA P sestrojme tak, aby modeloval syntaktickou analýzu zdola nahoru. Necht P je RZA kde δ je určena takto: P = ({q,r},σ,n Σ {#},δ,q,#,{r}) 1. Je-li A α pravidlo z P, pak δ(q,ε,α) obsahuje (q,a R ). - redukce 2. δ(q,a,ε) = {(q,a)} pro všechna a Σ - shift 3. δ(q,ε,s#) = {(r,ε)} Indukcí lze opět dokázat L(G) = L(P). Bezkontextové jazyky 1 p.28/31
29 Příklad 4.11 Na gramatiku G = ({S},{0,1},{S 0S1,S 01},S) aplikujeme nyní větu 5.4. Výsledný RZA bude mít tvar: kde δ je definována takto P = ({q,r},{0,1},{0,1,s,#},δ,q,#,{r}) δ(q,ε,0s1) = {(q,s)} redukce δ(q,ε,01) = {(q,s)} redukce δ(q,0,ε) = {(q,0)} shift δ(q,1,ε) = {(q,1)} shift δ(q,ε,#s) = {(r,ε)} Derivaci S 0S odpovídá posloupnosti konfigurací (q, 0011,#) (q, 011,#0) (q,11,#00) (q,1,#001) (q,1,#0s) (q,ε,#0s1) (q,ε,#s) (r,ε,ε) Poznámka 4.1 Vrchol zásobníku uvádíme, pro lepší čitelnost, vpravo Bezkontextové jazyky 1 p.29/31
30 L P L 2 Věta 4.5 Necht P = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0, ) je zásobníkový automat přijímající s vyprázdněním zásobníku. Pak existuje gramatika G = (N, Σ, P, S) taková, že L(P) = L(G). Důkaz. Gramatiku G budeme definovat formálně takto: N = {[qzr] q,r Q,Z Γ} {S} Jestliže (r,x 1 X 2...X k ) δ(q,a,z), k 1, pak k P přidej pravidla tvaru [qzs k ] a[rx 1 s 1 ][s 1 X 2 s 2 ]...[s k 1 X k s k ] pro každou posloupnost stavů s 1,s 2,...,s k z množiny Q Jestliže (r,ε) δ(q,a,z), pak k P přidej pravidlo [qzr] a (pro a Σ {ε}) Pro každý stav q Q přidej k P pravidlo S [q 0 Z 0 q] Indukcí lze dokázat S [q 0 Z 0 q] + w právě když (q 0,w,Z 0 ) (q,ε,ε) Bezkontextové jazyky 1 p.30/31
31 Ekvivalence L 2 = L P Věta 4.6 Třída bezkontextových jazyků a třída jazyků přijímaných zásobníkovými automaty jsou totožné. Důkaz. Přímý důsledek vět 5.4 a 5.5. Bezkontextové jazyky 1 p.31/31
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
Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu / 43
Zásobníkové automaty Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu 2018 1/ 43 Zásobníkový automat Chtěli bychom rozpoznávat jazyk L = {a i b i i 1} Snažíme se navrhnout zařízení (podobné konečným
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
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,
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
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
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.
Bezkontextové jazyky 3/3. Bezkontextové jazyky 3 p.1/27
Bezkontextové jazyky 3/3 Bezkontextové jazyky 3 p.1/27 Vlastnosti bezkontextových jazyků Bezkontextové jazyky 3 p.2/27 Pumping teorém pro BJ Věta 6.1 Necht L je bezkontextový jazyk. Pak existuje konstanta
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
Automaty a gramatiky
Automaty a gramatiky Roman Barták, KTIML bartak@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Co bylo minule Úvod do formálních gramatik produkční systémy generativní gramatika G=(V N,V T,,P) G =
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
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
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
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
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
Vlastnosti regulárních jazyků
Vlastnosti regulárních jazyků Podobně jako u dalších tříd jazyků budeme nyní zkoumat následující vlastnosti regulárních jazyků: vlastnosti strukturální, vlastnosti uzávěrové a rozhodnutelné problémy pro
Teoretická informatika TIN 2013/2014
Teoretická informatika TIN 2013/2014 prof. RNDr. Milan Češka, CSc. ceska@fit.vutbr.cz doc.ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz sazba Ing. A. Smrčka, Ing. P. Erlebach, Ing. P. Novosad Vysoké učení
Teoretická informatika
Teoretická informatika TIN 2017/2018 prof. RNDr. Milan Češka, CSc. ceska@fit.vutbr.cz prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz sazba dr. A. Smrčka, Ing. P. Erlebach, Ing. P. Novosad Vysoké učení
UČEBNÍ TEXTY VYSOKÝCH ŠKOL. Prof. RNDr. Milan Češka, CSc. Gramatiky a jazyky
UČEBNÍ TEXTY VYSOKÝCH ŠKOL Vysoké učení technické v Brně Fakulta elektrotechniky a informatiky Prof. RNDr. Milan Češka, CSc. Gramatiky a jazyky Tato skripta jsou určena pro kurs Základy matematické informatiky
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
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
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
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
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
Teoretická informatika - Úkol č.1
Teoretická informatika - Úkol č.1 Lukáš Sztefek, xsztef01 18. října 2012 Příklad 1 (a) Gramatika G 1 je čtveřice G 1 = (N, Σ, P, S) kde, N je konečná množina nonterminálních symbolů N = {A, B, C} Σ je
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
/1: Teoretická informatika(ti) přednáška 4
456-330/1: Teoretická informatika(ti) přednáška 4 prof. RNDr Petr Jančar, CSc. katedra informatiky FI VŠB-TUO www.cs.vsb.cz/jancar LS 2009/2010 Petr Jančar (FI VŠB-TU) Teoretická informatika(ti) LS 2009/2010
Fakulta informačních technologií. Teoretická informatika
Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Teoretická informatika Třetí úkol 2 Jan Trávníček . Tato úloha je řešena Turingovým strojem, který je zobrazen na obrázku, který si můžeme
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
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
Modely Herbrandovské interpretace
Modely Herbrandovské interpretace Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 8 1 Uvedli jsme termové interpretace a termové modely pro logické programy a také nejmenší
Bezkontextové gramatiky nad volnými grupami
Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Bezkontextové gramatiky nad volnými grupami 2004 Radek Bidlo Abstrakt Tento dokument zavádí pojem bezkontextové gramatiky nad volnou grupou
Pumping lemma - podstata problému. Automaty a gramatiky(bi-aag) Pumping lemma - problem resolution. Pumping lemma - podstata problému
BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 10. Vlastnosti regulárních jazyků p. 2/22 Pumping lemma - podstata problému BI-AAG (2011/2012) J. Holub: 10. Vlastnosti regulárních jazyků p. 4/22 Automaty a gramatiky(bi-aag)
BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS MASTER S THESIS AUTHOR
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INTELIGENTNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS SYSTÉMY FORMÁLNÍCH
AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace
AUTOMATY A 11 GRAMATIKY Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně
α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace
Monotónní a Lineární Funkce 1. Relace předcházení a to Uvažujme dva vektory hodnot proměnných α = α,, 1 αn ( ) a β = ( β β ) 1,, n x,, 1 xn. Říkáme, že vekto r hodnot α předchází vektor hodnot β (značíme
Analýza Petriho sítí. Analýza Petriho sítí p.1/28
Analýza Petriho sítí Analýza Petriho sítí p.1/28 1. Základní pojmy Základní problémy analýzy bezpečnost (safeness) omezenost (boundness) konzervativnost (conservation) živost (liveness) Definice 1: Místo
Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií. Gramatiky nad volnými grupami Petr Blatný
Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Gramatiky nad volnými grupami 2005 Petr Blatný Abstrakt Tento dokument zavádí pojmy bezkontextové gramatiky nad volnou grupou a E0L gramatiky
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
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
2 Formální jazyky a gramatiky
2 Formální jazyky a gramatiky 2.1 Úvod Teorie formálních gramatik a jazyků je důležitou součástí informatiky. Její využití je hlavně v oblasti tvorby překladačů, kompilátorů. Vznik teorie se datuje přibližně
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
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,
Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty
Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty Petr Osička KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI Outline Literatura Obsah J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman Introduction to
Zásobníkový automat. SlovoaaaabbbbpatřídojazykaL={a i b i i 1} a a a a b b b b
ChtělibychomrozpoznávatjazykL={a i b i i 1} Snažíme se navrhnout zařízení(podobné konečným automatům), které přečte slovo, a sdělí nám, zda toto slovo patřídojazykalčine. Při čtení a-ček si musíme pamatovat
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
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
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS GRAMATICKÉ SYSTÉMY
AUTOMATY A GRAMATIKY
AUTOMATY A 1 GRAMATIKY Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Stručný přehled přednášky Automaty Formální jazyky, operace
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
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
/01: Teoretická informatika(ti) přednáška 5
460-4005/01: Teoretická informatika(ti) přednáška 5 prof. RNDr Petr Jančar, CSc. katedra informatiky FEI VŠB-TUO www.cs.vsb.cz/jancar LS 2010/2011 Petr Jančar (FEI VŠB-TU) Teoretická informatika(ti) LS
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
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
Postův korespondenční problém. Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13
Postův korespondenční problém Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13 Postův korespondenční problém Definice 10.1 Postův systém nad abecedou Σ je dán neprázdným seznamem S dvojic neprázdných řetězců nadσ, S = (α
Teoretická informatika
Teoretická informatika Ladislav Lhotka lhotka@cesnet.cz 2011-12 Zdroje LINZ, P. Formal Languages and Automata, Fourth Edition. Sudbury: Jones and Bartlett, 2006, 415+xiii s. ISBN 07-63-73798-4. CHYTIL,
TURINGOVY STROJE. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze
TURINGOVY STROJE Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 12 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší
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)
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)
Automaty a gramatiky. Uzávěrové vlastnosti v kostce R J BKJ DBKJ. Roman Barták, KTIML. Kvocienty s regulárním jazykem
11 Automaty a gramatiky Roman Barták, KTIML bartak@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Uzávěrové vlastnosti v kostce Sjednocení Průnik Průnik s RJ Doplněk Substituce/ homomorfismus Inverzní
Překladač sestrojující k regulárnímu výrazu ekvivalentní konečný automat Připomeňme si jednoznačnou gramatiku G pro jazyk RV({a, b})
Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1 Týden 4 Přednáška Ukázali jsme jednoduchý převod konečného automatu na bezkontextovou gramatiku, čímž jsme prokázali, že každý regulární jazyk je bezkontextovým
Úvod do lineární algebry
Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky
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
Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.
Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní
Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30
Počítání modulo polynom 3. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Obsah 1 Polynomy nad Zp Okruh Zp[x] a věta o dělení se zbytkem 2 Kongruence modulo polynom,
Logické programy Deklarativní interpretace
Logické programy Deklarativní interpretace Petr Štěpánek S využitím materialu Krysztofa R. Apta 2006 Logické programování 7 1 Algebry. (Interpretace termů) Algebra J pro jazyk termů L obsahuje Neprázdnou
Na rozšiřující přednášce minulý týden jsme se věnovali zejména. algoritmu, který k zadanému konečnému automatu sestrojí ekvivalentní regulární výraz
Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1 Týden 5 Přednáška Na rozšiřující přednášce minulý týden jsme se věnovali zejména algoritmu, který k zadanému konečnému automatu sestrojí ekvivalentní regulární
MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
Těleso racionálních funkcí
Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso
Automaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Separované gramatiky. Kontextové gramatiky. Chomského hierarchie
Chomského hierarchie Automaty a gramatiky Roman Barták, KTIML bartak@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak gramatiky typu 0 (rekurzivně spočetné jazyky L 0 ) pravidla v obecné formě gramatiky
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:
Hypergrafové removal lemma a Szemérediho
Hypergrafové removal lemma a Szemérediho věta Zdeněk Dvořák 7. prosince 207 Hypergrafové removal lemma a jeho důsledek Definice. Dvojice (V, E) je k-uniformní hypergraf, je-li E množina neuspořádaných
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
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad
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
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,
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
4.2 Syntaxe predikátové logiky
36 [070507-1501 ] 4.2 Syntaxe predikátové logiky V tomto oddíle zavedeme syntaxi predikátové logiky, tj. uvedeme pravidla, podle nichž se tvoří syntakticky správné formule predikátové logiky. Význam a
Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace
RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,
Vlastní čísla a vlastní vektory
Vlastní čísla a vlastní vektory 1 Motivace Uvažujme lineární prostor všech vázaných vektorů v rovině, které procházejí počátkem, a lineární zobrazení tohoto prostoru do sebe(lineární transformaci, endomorfismus)
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška desátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle R. Bělohlávek, V. Vychodil: Diskrétní matematika 2, http://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/dm2.pdf P. Martinek: Základy teoretické informatiky,
Věta o dělení polynomů se zbytkem
Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta. Nechť R je okruh, f, g R[x], přičemž vedoucí koeficient polynomu g 0 je jednotka okruhu R. Pak existuje jediná dvojice polynomů q, r R[x] taková, že st(r) < st(g)
Bezkontextové gramatiky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 6. května / 49
Bezkontextové gramatiky Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 6. května 2018 1/ 49 Bezkontextové gramatiky Příklad: Chtěli bychom popsat jazyk aritmetických výrazů obsahující výrazy jako například:
Lineární algebra : Lineární zobrazení
Lineární algebra : Lineární zobrazení (6. přednáška František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 20. května 2014, 22:40 1 2 6.1 Lineární zobrazení Definice 1. Buďte P a Q dva lineární prostory
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,
VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku
VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m
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
Spojitost a limita funkce
Spojitost a ita funkce Okolí bodu Značení: a R ε > 0 označujeme O ε (a) = (a ε, a + ε) ε-ové okolí bodu a O + ε (a) = a, a + ε) pravé okolí, O ε (a) = (a ε, a levé okolí P ε (a) = O ε (a) \ {a} x a ε-ové
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
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 -
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
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
1 Množiny, výroky a číselné obory
1 Množiny, výroky a číselné obory 1.1 Množiny a množinové operace Množinou rozumíme každé shrnutí určitých a navzájem různých objektů (které nazýváme prvky) do jediného celku. Definice. Dvě množiny jsou
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
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
4 Počítání modulo polynom
8 4 Počítání modulo polynom Co se vyplatilo jendou, vyplatí se i podruhé. V této kapitole zavedeme polynomy nad Z p a ukážeme, že množina všech polynomů nad Z p tvoří komutativní okruh s jednotkou. Je-li
Automaty a gramatiky. Na zopakování X*/~ Roman Barták, KTIML. Iterační (pumping) lemma. Pravidelnost regulárních jazyků
2 utomaty a gramatiky Roman Barták, KTML bartak@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Na zopakování Víme, co je konečný automat = (Q,X,δ,q,F) Umíme konečné automaty charakterizovat (Myhill-)Nerodova
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: