Nedeterministické konečné automaty. Nedeterminismu Podmnožinová konstrukce

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Nedeterministické konečné automaty. Nedeterminismu Podmnožinová konstrukce"

Transkript

1 Nedeterministické konečné automaty Nedeterminismu Podmnožinová konstrukce 1

2 Nedeterminismus Nedeterministický konečný automat má schopnost být v několika stavech současně. Přechody z libovolného stavu pod libovolným symbolem mohou vést do libovolné množiny stavů. 2

3 Nedeterminismus (2) Začni v jednom počátečním stavu. Akceptuj, pokud jakákoliv sekvence voleb vede do koncového stavu. Intuitivně: NFA vždy hádá správně 3

4 Příklad: Tahy na šachovnici stavy = políčka vstupy = r (tah na sousední červené pole) a b (tah na sousední černé pole). Počáteční stav a koncový stav jsou v protějších rozích. 4

5 Příklad: Šachovnice (2) r b b * r b 1 2, ,6 1,3,5 3 2, ,8 1,5,7 5 2,4,6,8 1,3,7,9 6 2,8 3,5,9 7 4, ,6 5,7,9 9 6,8 5 Akceptuj, koncový stav dosažen 5

6 Formální definice NFA Konečná množina stavů Q. Vstupní abeceda Σ. Přechodová funkce δ. Počáteční stav q 0 v Q. Množina koncových stavů F Q. 6

7 Přechodová funkce NFA δ(q,a) je množina stavů. Rozšíření na řetezce následovně: Základní krok: δ(q,ε) = {q}q} Indukce: δ(q,wa) = sjednocení přes všechny stavy p v δ(q,w) množin δ(p,a) 7

8 Jazyk NFA Řetězec w je akceptován NFA, pokud δ(q 0,w) obsahuje alespoň jeden koncový stav. Jazyk NFA je množina řetezců, které akceptuje. 8

9 Příklad: Jazyk NFA Pro náš šachový NFA jsme viděli, že rbb je akceptováno. Pokud vstup obsahuje pouze b, tak množina dosažitelných stavů alternuje mezi {q}5} a {q}1,3,7,9}, tj. pouze neprázdné řetezce b sudé délky jsou akceptovány. A co řetezce s alespoň jedním r? 9

10 Ekvivalence DFAs a NFAs DFA lze převést na NFA akceptující stejný jazyk. Pokud δ D (q,a)=p, NFA bude mít δ N (q,a)={q}p}. Pak je NFA vždy v množině stavů obsahující přesně jeden stav stav, ve kterém je DFA po přečtení stejného vstupu. 10

11 Ekvivalence (2) Překvapivě, pro každý NFA existuje DFA, který akceptuje stejný jazyk. Důkaz je podmnožinová konstrukce. Počet stavů DFA může být exponenciální vzhledem k počtu stavů NFA. Tedy NFAs akceptují přesně regulární jazyky. 11

12 Podmnožinová konstrukce Je dán NFA se stavy Q, vstupy Σ, přechodovou funkcí δ N, počátečním stavem q 0 a koncovými stavy F, zkonstruujeme ekvivalentní DFA se Stavy 2 Q (množina podmnožin Q). Vstupy Σ. Počátečním stavem {q}q 0 }. Koncovými stavy = všechny ty, které obsahují stav z F. 12

13 Kritický bod Stavy DFA mají jména, která jsou množiny stavů NFA. Ale jako stav DFA, výraz tvaru např. {q}p,q} se musí číst jako jediný symbol, ne množina. Analogie: třída objektů, jejichž hodnoty jsou množiny objektů jiné třídy. 13

14 Podmnožinová konstrukce (2) Přechodová funkce δ D je definována jako: δ D ({q}q 1,,q k }, a) = sjednocení přes všechna i = 1,,k množin δ N (q i, a). Příklad: Zkonstruujeme DFA ekvivalentní k našemu šachovému NFA. 14

15 Př.: Podm. konstrukce * r b 1 2, ,6 1,3,5 3 2, ,8 1,5,7 5 2,4,6,8 1,3,7,9 6 2,8 3,5,9 7 4, ,6 5,7,9 9 6,8 5 r b {q}1} {q}2,4} {q}5} {q}2,4} {q}5} Pozor: Zde děláme tzv. línou konstrukci DFA, kde konstruujeme stav pouze pokud musíme. 15

16 Př.: Podm. konstrukce * r b 1 2, ,6 1,3,5 3 2, ,8 1,5,7 5 2,4,6,8 1,3,7,9 6 2,8 3,5,9 7 4, ,6 5,7,9 9 6,8 5 r b {q}1} {q}2,4} {q}5} {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 16

17 Př.: Podm. konstrukce * r b r b 1 2,4 5 {q}1} {q}2,4} {q}5} 2 4,6 1,3,5 {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 3 2,6 5 {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,7,9} 4 2,8 1,5,7 {q}2,4,6,8} 5 2,4,6,8 1,3,7,9 {q}1,3,5,7} 6 2,8 3,5,9 * {q}1,3,7,9} 7 4, ,6 5,7,9 9 6,8 5 17

18 Př.: Podm. konstrukce * r b r b 1 2,4 5 {q}1} {q}2,4} {q}5} 2 4,6 1,3,5 {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 3 2,6 5 {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,7,9} 4 2,8 1,5,7 {q}2,4,6,8}{q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 5 2,4,6,8 1,3,7,9 {q}1,3,5,7} 6 2,8 3,5,9 * {q}1,3,7,9} 7 4,8 5 * {q}1,3,5,7,9} 8 4,6 5,7,9 9 6,8 5 18

19 Př.: Podm. konstrukce * r b r b 1 2,4 5 {q}1} {q}2,4} {q}5} 2 4,6 1,3,5 {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 3 2,6 5 {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,7,9} 4 2,8 1,5,7 {q}2,4,6,8}{q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 5 2,4,6,8 1,3,7,9 {q}1,3,5,7} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 6 2,8 3,5,9 * {q}1,3,7,9} 7 4,8 5 * {q}1,3,5,7,9} 8 4,6 5,7,9 9 6,8 5 19

20 Př.: Podm. konstrukce * r b r b 1 2,4 5 {q}1} {q}2,4} {q}5} 2 4,6 1,3,5 {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 3 2,6 5 {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,7,9} 4 2,8 1,5,7 {q}2,4,6,8}{q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 5 2,4,6,8 1,3,7,9 {q}1,3,5,7} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 6 2,8 3,5,9 * {q}1,3,7,9}{q}2,4,6,8} {q}5} 7 4,8 5 * {q}1,3,5,7,9} 8 4,6 5,7,9 9 6,8 5 20

21 Př.: Podm. konstrukce * r b r b 1 2,4 5 {q}1} {q}2,4} {q}5} 2 4,6 1,3,5 {q}2,4} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7} 3 2,6 5 {q}5} {q}2,4,6,8} {q}1,3,7,9} 4 2,8 1,5,7 {q}2,4,6,8}{q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 5 2,4,6,8 1,3,7,9 {q}1,3,5,7} {q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 6 2,8 3,5,9 * {q}1,3,7,9}{q}2,4,6,8} {q}5} 7 4,8 5 * {q}1,3,5,7,9}{q}2,4,6,8} {q}1,3,5,7,9} 8 4,6 5,7,9 9 6,8 5 21

22 Důkaz ekvivalence: podmnožinová konstrukce Důkaz je téměř hříčka. Ukažme indukcí k w, že δ N (q 0, w) = δ D ({q}q 0 }, w) Základ: w = ε: δ N (q 0, ε) = δ D ({q}q 0 }, ε) = {q}q 0 }. 22

23 Indukce Nechť IP platí pro řetezce kratší než w Nechť w = xa; IP platí pro x. Nechť δ N (q 0, x) = δ D ({q}q 0 }, x) = S. Nechť T = sjednocení přes všechny stavy p v S množin δ N (p, a). Pak δ N (q 0, w) = δ D ({q}q 0 }, w) = T. Pro NFA: rozšíření δ N. Pro DFA: definice δ D plus rozšíření δ D. tj., δ D (S, a) = T; pak rozšiř δ D na w = xa. 23

24 NFAs s ε-přechodpřechody Povolíme přechody mezi stavy pod vstupem ε. Tyto přechody se provádí samovolně bez ohledu na vstupní řetezec. Občas užitečné, nicméně stále akceptuje pouze regulární jazyky. 24

25 Příklad: ε-přechodnfa A 1 0 ε B E 1 1 C ε 0 ε 0 F D * 0 1 ε A {q}e} {q}b} B {q}c} {q}d} C {q}d} D E {q}f} {q}b, C} F {q}d} 25

26 Stavový uzávěr CL(q) = množina stavů dosažitelná ze stavu q hranami označenými ε. Příklad: CL(A) = {q}a}; ε CL(E) = {q}b,c,d,e}. Uzávěr množiny stavů = sjednocení jednotlivých stavových uzávěrů. A 1 0 B ε ε E 1 C 1 0 F 0 26 D

27 Rozšířená Delta δ Basic: (q,ε) = CL(q). δ Indukce: (q,xa) se počítá následovně: 1. Začni s δ (q,x) = S. 2. Vezmi sjednocení CL(δ(p,a)) pro všechna p v S. δ Intuice: (q,w) je množina stavů dosa-přechod žitelná z q po cestách označených w. A všimněte si, že δ(q,a) není ta množina stavů pro symbol a. 27

28 Příklad: Rozšířená Delta 1 C F δ (A,ε) = CL(A) = {q}a}. δ(a,0) = CL({q}E}) = {q}b,c,d,e}. δ(a,01) = CL({q}C,D}) = {q}c,d}. Jazyk ε-přechodnfa je množina řetezců w takových, že δ (q 0,w) obsahuje koncový stav. A 1 0 B ε ε E ε D 28

29 Ekvivalence NFA a ε-přechodnfa Každý NFA je ε-přechodnfa. Prostě nemá žádné ε-přechodpřechody. Opak vyžaduje k ε-přechodnfa zkonstruovat NFA, který akceptuje stejný jazyk. To uděláme kombinací ε přechodů s následujícím skutečným vstupem. Pozor: V knize trochu odlišně. 29

30 Obrázek odstraňování ε-přechodpřechodů a a Přechody pod ε a Přechody pod ε 30

31 Obrázek odstraňování Kniha jde odtud ε-přechodpřechodů a a Sem a pak se použije podmnožinová konstrukce Přechody pod ε a Přechody pod ε 31

32 Obrázek odstraňování ε-přechodpřechodů Sem bez podmn. konstrukce My půjdeme odtud a a Přechody pod ε a Přechody pod ε 32

33 Ekvivalence (2) Vyjdeme z ε-přechodnfa se stavy Q, vstupy Σ, počátečním stavem q 0, koncovými stavy F a přechodovou funkcí δ E. Zkonstruujeme obyčejný NFA se stavy Q, vstupy Σ, počátečním stavem q 0, koncovými stavý F a přechodovou funkcí δ N. 33

34 Ekvivalence (3) Vypočti δ N (q,a) následovně: 1. Nechť S = CL(q). 2. δ N (q,a) = sjednocení přes všechna p v S množin δ E (p,a). F = množina stavů q takových, že CL(q) obsahuje stav z F. Intuice: δ N zahrnuje ε přechody před použitím a, ale ne po. 34

35 Ekvivalence (4) Dokažte indukcí k w, že CL(δ N (q 0,w)) = δ E (q 0,w). Tedy ε-přechodnfa akceptuje w právě tedy, když obyčejný NFA akceptuje w. 35

36 Zajimavé uzávěry: CL(B) = {q}b,d}; CL(E) = {q}b,c,d,e} Př.: Převod ε-přechodnfa na NFA * 0 1 ε A {q}e} {q}b} B {q}c} {q}d} C {q}d} D E {q}f} {q}b,c} F {q}d} ε-přechodnfa * * * Protože uzávěry B a E obsahují koncový stav D. 0 1 A {q}e} {q}b} B {q}c} C {q}d} D E {q}f} {q}c,d} F {q}d} Protože uzávěr E obsahuje B a C; ty mají přechody pod 1 do C a D. 36

37 Souhrn DFAs, NFAs a ε NFAs všechny akceptují přesně stejnou třídu jazyků: regulární jazyky. NFA jsou snadnější pro návrh a mohou mít exponenciálně měně stavů než DFA....ale pouze DFA lze implementovat! 37

38 Regulární výrazy Definice Ekvivalence s konečnými automaty 1

39 RE: úvod Regulární výrazy (RE) jsou algebraický způsob popisu jazyků. Popisují přesně regulární jazyky. Pokud je E regulární výraz, pak L(E) je jazyk, který definuje. Popíšeme RE a jejich jazyky rekurzivně. 2

40 RE: Definice Základ 1: Pokud a je libovolý symbol, pak a je RE a L(a) = {a}. Pozn.: {a} je jazyk obsahující jeden řetězec a tento řetězec je délky 1. Základ 2: ε je RE a L(ε) = {ε}. Základ 3: je RE a L( ) =. 3

41 RE: Definice (2) Indukce 1: Pokud jsou E 1 a E 2 regulární výrazy, pak E 1 +E 2 je regulární výraz a L(E 1 +E 2 ) = L(E 1 ) L(E 2 ). Indukce 2: Pokud jsou E 1 a E 2 regulární výrazy, pak E 1 E 2 je regulární výraz a L(E 1 E 2 ) = L(E 1 )L(E 2 ). Konkatenace: množina řetězců wx takových, že w je z L(E 1 ) a x z L(E 2 ). 4

42 RE: Definice (3) Indukce 3: Pokud je E RE, pak E* je RE a L(E*) = (L(E))*. Uzávěr či Kleeneho uzávěr = množina řetezců w 1 w 2 w n pro nějaké n > 0, kde každé w i je z L(E). Pozn.: pro n=0 je řetězec = ε. 5

43 Priorita operátorů Závorky lze použít kdekoliv, kde je potřeba ovlivnit působení operátorů. Priorita operátorů je * (nejvyšší), pak konkatenace, pak + (nejnižší). 6

44 Příklad: RE L(01) = {01}. L(01+0) = {01, 0}. L(0(1+0)) = {01, 00}. Všimněte si priority operátorů. L(0*) = {ε, 0, 00, 000, }. L((0+10)*(ε+1)) = všechny řetězce 0 a 1 bez dvou sousedních 1. 7

45 Ekvivalence RE a automatů Musíme ukázat, že pro každý RE existuje automat, který akceptuje stejný jazyk. Použijeme nejméně restriktivní typ automatů: ε-nfa.nfa. Naopak musíme ukázat, že pro každý automat existuje RE definující jeho jazyk. Použijeme nejvíce restriktivní typ: DFA. 8

46 Konverze RE na ε-nfa.nfa Důkaz indukcí vzhledem k počtu operátorů (+, konkatenace, *) v RE. Vždy zkonstruujeme automat speciálního tvaru (další slajd). 9

47 Tvar zkonstruovaných ε-nfa.nfa Poč. stav: Jediný stav s externím předchůdcem Žádné hrany z venku, žádné hrany ven Koncový stav: Jediný stav s externím následníkem 10

48 Od RE k ε-nfa.nfa: základ Symbol a: ε: a ε : 11

49 Od RE k ε-nfa.nfa: Indukce 1 Sjednocení ε pro E 1 ε ε pro E 2 ε pro E 1 + E 2 12

50 Od RE k ε-nfa.nfa: Indukce 2 Konkatenace ε pro E 1 pro E 2 pro E 1 E 2 13

51 Od RE k ε-nfa.nfa: Indukce 3 Kleeneho uzávěr ε ε pro E ε ε pro E* 14

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

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

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

Vlastnosti regulárních jazyků

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

Více

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

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

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

Pumping lemma - podstata problému. Automaty a gramatiky(bi-aag) Pumping lemma - problem resolution. Pumping lemma - podstata problému

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)

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

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

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

Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti. IB102 Automaty, gramatiky a složitost, /31

Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti. IB102 Automaty, gramatiky a složitost, /31 Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 2. 12. 2013 1/31 IB102 Automaty, gramatiky a složitost, 2. 12. 2013 2/31 Časová složitost algoritmu počet kroků výpočtu

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

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

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

AUTOMATY A GRAMATIKY. Pavel Surynek. Kontextové uzávěrové vlastnosti Turingův stroj Rekurzivně spočetné jazyky Kódování, enumerace

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

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

Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty

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

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

Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 5. listopadu / 43

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

Více

AUTOMATY A GRAMATIKY

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

Více

Postův korespondenční problém. Meze rozhodnutelnosti 2 p.1/13

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

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

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

Zásobníkový automat. SlovoaaaabbbbpatřídojazykaL={a i b i i 1} a a a a b b b b

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

Více

Teoretická informatika

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

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

Teoretická informatika TIN 2013/2014

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

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

Logika a regulární jazyky

Logika a regulární jazyky Logika a regulární jazyky Václav Brožek 10. listopad 2010 V. Brožek: Logika a regulární jazyky 1 Meta-poznámky dotazy a poznámky během přednášky vítány po přednášce rovněž vítány, např. na bleble@mail.muni.cz

Více

Definice. Necht M = (Q, T, δ, q 0, F ) je konečný automat. Dvojici (q, w) Q T nazveme konfigurací konečného automatu M.

Definice. Necht M = (Q, T, δ, q 0, F ) je konečný automat. Dvojici (q, w) Q T nazveme konfigurací konečného automatu M. BI-AAG (20/202) J. Holu: 2. Deterministické nedeterministické konečné utomty p. 2/3 Konfigurce konečného utomtu BI-AAG (20/202) J. Holu: 2. Deterministické nedeterministické konečné utomty p. 4/3 Automty

Více

Automaty a gramatiky

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 =

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

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,

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

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/31

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/31 Bezkontextové jazyky Bezkontextové jazyky 1 p.1/31 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

Automaty a gramatiky. Na zopakování X*/~ Roman Barták, KTIML. Iterační (pumping) lemma. Pravidelnost regulárních jazyků

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

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

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. PAVEL RŮŽIČKA 4.1. (Kvazi)kompaktnost a sub-báze. Buď (Q, ) uspořádaná množina. Řetězcem v Q budeme rozumět lineárně

Více

Modely Herbrandovské interpretace

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

Více

1 Pravdivost formulí v interpretaci a daném ohodnocení

1 Pravdivost formulí v interpretaci a daném ohodnocení 1 Pravdivost formulí v interpretaci a daném ohodnocení Než uvedeme konkrétní příklady, zopakujme si definici interpretace, ohodnocení a pravdivosti. Necht L je nějaký jazyk. Interpretaci U, jazyka L tvoří

Více

Teoretická informatika - Úkol č.1

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

Více

FI MU. Automaty nad nekonečnými slovy. Fakulta informatiky Masarykova univerzita. Učební text FI MU verze 1.0

FI MU. Automaty nad nekonečnými slovy. Fakulta informatiky Masarykova univerzita. Učební text FI MU verze 1.0 Ð Û Å«Æ ±²³ µ ¹º»¼½¾ Ý FI MU Fakulta informatiky Masarykova univerzita Automaty nad nekonečnými slovy Mojmír Křetínský Učební text FI MU verze 1.0 Copyright c 2002, FI MU prosinec 2002 Obsah 1 Büchiho

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

Týden 11. Přednáška. Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1. Nejprve jsme dokončili témata zapsaná u minulé přednášky.

Týden 11. Přednáška. Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1. Nejprve jsme dokončili témata zapsaná u minulé přednášky. Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1 Týden 11 Přednáška Nejprve jsme dokončili témata zapsaná u minulé přednášky. PSPACE, NPSPACE, PSPACE-úplnost Uvědomilijsmesi,ženapř.prozjištěnítoho,zdaBílýmánějakoustrategiivehřeŠACHY,

Více

Principy indukce a rekurentní rovnice

Principy indukce a rekurentní rovnice Principy indukce a rekurentní rovnice Jiří Velebil: X01DML 22. října 2010: Indukce 1/15 Příklad Místností rozměru n budeme rozumět šachovnici rozměru 2 n 2 n, ze které je jedno (libovolné) pole vyjmuto.

Více

Doporučené příklady k Teorii množin, LS 2018/2019

Doporučené příklady k Teorii množin, LS 2018/2019 Doporučené příklady k Teorii množin, LS 2018/2019 1. přednáška, 21. 2. 2019 1. Napište množina x je prázdná (přesněji množina x nemá žádné prvky ) formulí základního jazyka teorie množin. 2. Dokažte ((x

Více

Formální systém výrokové logiky

Formální systém výrokové logiky Formální systém výrokové logiky 1.Jazyk výrokové logiky Nechť P = {p,q,r, } je neprázdná množina symbolů, které nazýváme prvotní formule. Symboly jazyka L P výrokové logiky jsou : a) prvky množiny P, b)

Více

NP-úplnost problému SAT

NP-úplnost problému SAT Problém SAT je definován následovně: SAT(splnitelnost booleovských formulí) Vstup: Booleovská formule ϕ. Otázka: Je ϕ splnitelná? Příklad: Formule ϕ 1 =x 1 ( x 2 x 3 )jesplnitelná: např.přiohodnocení ν,kde[x

Více

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března / 50

Formální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března / 50 Formální jazyky Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 21. března 2013 1/ 50 Abeceda a slovo Definice Abeceda je libovolná neprázdná konečná množina symbolů(znaků). Poznámka: Abeceda se často

Více

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2002 SEDLÁK MARIAN - 1 - OSTRAVSKÁ UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA INFORMATIKY A POČÍTAČŮ Vizualizace principů výpočtu konečného

Více

Třída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost.

Třída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost. VAS - Přednáška 9 Úvod ke kursu. Složitost algoritmu. Model RAM. Odhady složitosti. Metoda rozděl a panuj. Greedy algoritmy. Metoda dynamického programování. Problémy, třídy složitosti problémů, horní

Více

2 Formální jazyky a gramatiky

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

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

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

Konečný automat. Jan Kybic.

Konečný automat. Jan Kybic. Konečný automat Jan Kybic http://cmp.felk.cvut.cz/~kybic kybic@fel.cvut.cz 2016 2017 1 / 33 Konečný automat finite state machine Konečný automat = výpočetní model, primitivní počítač Řídící jednotka s

Více

Predikátová logika. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Predikátová logika. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Predikátová logika Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz strana 2 Opakování z minulé přednášky Z čeho se skládá jazyk výrokové logiky? Jaká jsou schémata pro axiomy VL? Formulujte

Více

4 Pojem grafu, ve zkratce

4 Pojem grafu, ve zkratce Petr Hliněný, FI MU Brno, 2014 1 / 24 FI: IB000: Pojem grafu 4 Pojem grafu, ve zkratce Třebaže grafy jsou jen jednou z mnoha struktur v matematice a vlastně pouze speciálním případem binárních relací,

Více

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici [1] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá se při řešení lineárních soustav... a v mnoha dalších aplikacích

Více

ZÁKLADY TEORETICKÉ INFORMATIKY

ZÁKLADY TEORETICKÉ INFORMATIKY KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO ZÁKLADY TEORETICKÉ INFORMATIKY PAVEL MARTINEK VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM

Více

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny Prohledávání do šířky = algoritmus vlny - souběžně zkoušet všechny možné varianty pokračování výpočtu, dokud nenajdeme řešení úlohy průchod stromem všech možných cest výpočtu do šířky, po vrstvách (v každé

Více

Základy logiky a teorie množin

Základy logiky a teorie množin Pracovní text k přednášce Logika a teorie množin (I/2007) 1 1 Struktura přednášky Matematická logika 2 Výroková logika Základy logiky a teorie množin Petr Pajas pajas@matfyz.cz Predikátová logika 1. řádu

Více

IV113 Validace a verifikace. Převod LTL formule na Büchi automat. Jiří Barnat

IV113 Validace a verifikace. Převod LTL formule na Büchi automat. Jiří Barnat IV113 Validace a verifikace Převod LTL formule na Büchi automat Jiří Barnat Připomenutí IV113 úvod do validace a verifikace: LTL BA str. 2/26 Problém Kripkeho struktura M LTL formule ϕ M = ϕ? Řešení pomocí

Více

Matematická indukce, sumy a produkty, matematická logika

Matematická indukce, sumy a produkty, matematická logika Matematická indukce, sumy a produkty, matematická logika 8.9. -.0.009 Matematická indukce Jde o následující vlastnost přirozených čísel: Předpokládejme:. Nějaké tvrzení platí pro.. Platí-li tvrzení pro

Více

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1 Negativní informace Petr Štěpánek S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze 2009 Logické programování 15 1 Negace jako neúspěch Motivace: Tvrzení p (atomická formule) neplatí, jestliže nelze odvodit

Více

Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky.

Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky. Teorie množin V matematice je všechno množina I čísla jsou definována pomocí množin Informatika stojí na matematice Znalosti Teorie množin využijeme v databázových systémech v informačních systémech při

Více

Zavedení a vlastnosti reálných čísel

Zavedení a vlastnosti reálných čísel Zavedení a vlastnosti reálných čísel jsou základním kamenem matematické analýzy. Konstrukce reálných čísel sice není náplní matematické analýzy, ale množina reálných čísel R je pro matematickou analýzu

Více

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ REGULÁRNÍ A BEZKONTEXTOVÉ JAZYKY I HASHIM HABIBALLA OSTRAVA 2005 Tento projekt byl spolufinancován Evropskou unií a českým státním rozpočtem Recenzent: Doc. Ing. Miroslav

Více

MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY. }w!"#$%&'()+,-./012345<ya

MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY. }w!#$%&'()+,-./012345<ya MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY }w!"#$%&'()+,-./2345

Více

Úvod do matematiky. Mgr. Radek Horenský, Ph.D. Důkazy

Úvod do matematiky. Mgr. Radek Horenský, Ph.D. Důkazy Úvod do matematiky Mgr. Radek Horenský, Ph.D. Důkazy Matematika a matematické chápání jako takové je založeno na logické výstavbě. Základními stavebními prvky jsou definice, věty a důkazy. Definice zavádějí

Více

Operátory, výrazy. Tomáš Pitner, upravil Marek Šabo

Operátory, výrazy. Tomáš Pitner, upravil Marek Šabo Operátory, výrazy Tomáš Pitner, upravil Marek Šabo Operátor "Znaménko operace", pokyn pro vykonání operace při vyhodnocení výrazu. V Javě mají operátory napevno daný význam, nelze je přetěžovat jako v

Více

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost Cíle přednášky: 1. Definovat, za jakých okolností můžeme problém považovat za efektivně algoritmicky řešitelný. 2. Charakterizovat určitou skupinu úloh, pro které není

Více

Konečný automat Teorie programovacích jazyků

Konečný automat Teorie programovacích jazyků Konečný automat Teorie programovacích jazyků oc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@menelu.cz Automaty v běžném životě Konečný automat Metoy konstrukce konečného automatu

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 2. Homomorfismy V souvislosti se strukturami se v moderní matematice studují i zobrazení,

Více

Pozn.MinulejsmesekPSPACEnedostali,protojezdepřekryvstextemzminula.

Pozn.MinulejsmesekPSPACEnedostali,protojezdepřekryvstextemzminula. Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1 Týden 11 Přednáška Pozn.MinulejsmesekPSPACEnedostali,protojezdepřekryvstextemzminula. PSPACE, NPSPACE, PSPACE-úplnost Uvědomilijsmesi,ženapř.prozjištěnítoho,zdaBílýmánějakoustrategiivehřeŠACHY,

Více

10. Vektorové podprostory

10. Vektorové podprostory Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Definice. Bud V vektorový prostor nad polem P. Podmnožina U V se nazývá podprostor,

Více

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme

Více

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY. PAVEL RŮŽIČKA 3.1. Kompaktní prostory. Buď (X, τ) topologický prostor a Y X. Řekneme, že A τ je otevřené pokrytí množiny Y, je-li

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

4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy

4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA 4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy Karpova redukce

Více

Principy indukce a rekursivní algoritmy

Principy indukce a rekursivní algoritmy Principy indukce a rekursivní algoritmy Jiří Velebil: A7B01MCS 19. září 2011: Indukce 1/20 Příklad Místností rozměru n budeme rozumět šachovnici rozměru 2 n 2 n, ze které je jedno (libovolné) pole vyjmuto.

Více

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 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

Více

3. Třídy P a NP. Model výpočtu: Turingův stroj Rozhodovací problémy: třídy P a NP Optimalizační problémy: třídy PO a NPO MI-PAA

3. Třídy P a NP. Model výpočtu: Turingův stroj Rozhodovací problémy: třídy P a NP Optimalizační problémy: třídy PO a NPO MI-PAA Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI

Více

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA VÝPOČETNÍ A DIDAKTICKÉ TECHNIKY PŘÍPRAVA KOMPONENT PRO E-KURZ KONEČNÉ AUTOMATY A FORMÁLNÍ JAZYKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Luděk Hroch Informatika se zaměřením

Více

Výroková logika. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Výroková logika. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Výroková logika Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teoretická informatika strana 2 Opakování z minulé přednášky Co je to formalismus a co je jeho cílem? Formulujte Russelův paradox

Více

Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran, kde

Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran, kde Kapitola 5 Grafy 5.1 Definice Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran E ( V 2), kde ( ) V = {{x, y} : x, y V a x y} 2 je množina všech neuspořádaných dvojic prvků množiny

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

Na rozšiřující přednášce minulý týden jsme se věnovali zejména. algoritmu, který k zadanému konečnému automatu sestrojí ekvivalentní regulární výraz

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

Více

2. přednáška 8. října 2007

2. přednáška 8. října 2007 2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =

Více

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Definujeme svazové kongruence a ukážeme jak pro vhodné binární relace svazu ověřit, že se jedná o svazové kongruence. Popíšeme svaz Con(A) kongruencí

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 frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

Více

Logické programy Deklarativní interpretace

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

Více

JICH APLIKACE FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS

JICH APLIKACE FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS DVOUDIMENSIONÁLNÍ

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

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 DEMONSTRAČNÍ

Více

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017 Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 207 Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Příklad (25 bodů) Studijní program: Studijní obory: Varianta A Matematika MMUI Navrhněte deterministický konečný

Více

Úvod do teorie her

Úvod do teorie her Úvod do teorie her. Formy her a rovnovážné řešení Tomáš Kroupa http://staff.utia.cas.cz/kroupa/ 208 ÚTIA AV ČR Program. Definujeme 2 základní formy pro studium různých her: rozvinutou, strategickou. 2.

Více

Cvičení ke kursu Vyčíslitelnost

Cvičení ke kursu Vyčíslitelnost Cvičení ke kursu Vyčíslitelnost (23. prosince 2017) 1. Odvoďte funkci [x, y, z] x y z ze základních funkcí pomocí operace. 2. Dokažte, že relace nesoudělnosti je 0. Dokažte, že grafy funkcí Mod a Div jsou

Více

Zobecněný Riemannův integrál

Zobecněný Riemannův integrál Zobecněný Riemannův integrál Definice (Zobecněný Riemannův integrál). Buď,,. Nechť pro všechna existuje určitý Riemannův integrál. Pokud existuje konečná limita, říkáme, že zobecněný Riemannův integrál

Více

Teoretická informatika

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,

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

Výroková a predikátová logika - VIII

Výroková a predikátová logika - VIII Výroková a predikátová logika - VIII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2017/2018 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VIII ZS 2017/2018 1 / 21 Tablo Tablo metoda v PL - rozdíly Formule

Více