1) Sekvenční a paralelní gramatiky
|
|
- Libuše Fišerová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) ) Sekvenční a paralelní gramatiky Derivace v gramatikách: Sekvenční postup sekvenční gramatiky (např. gramatiky v Chomského hierarchii) - v každém kroku derivace je vybráno a použito jedno pravidlo gramatiky na jeden neterminál. Paralelní postup paralelní gramatiky (např. Lindenmayerovy systémy) - v každém kroku derivace jsou najednou přepsány všechny neterminály ve slově, mohou být paralelně použita různá pravidla, jedno pravidlo i vícekrát na různých místech. a)sekvenční gramatiky - Chomského klasifikace gramatik: Tato klasifikace vymezuje čtyři druhy gramatik, podle tvaru přepisovacích pravidel, jež obsahuje množina přepisovacích pravidel P. Tyto typy se označují jako typ 0, typ, typ a typ 3. Typ 0 (neomezené) : Gramatika typu 0 obsahuje pravidla v nejobecnějším tvaru, shodnými s definicí gramatiky: Def.: Gramatika G je čtveřice G = (N,,P,S), kde N - je konečná množina neterminálních symbolů - je konečná množina terminálních symbolů, N = P - je konečná podmnožina kartézského součinu (N ) N(N ) (N ) S N je výchozí (také počáteční) symbol gramatiky Z tohoto duvodu jsou gramatiky typu 0 označovány jako gramatiky neomezené. Příkladem takové gramatiky muže být jakákoliv gramatika. Typ (kontextové) : Gramatika typu obsahuje pravidla tvaru : αaβ αγβ,a N,α,β (N ),γ (N ) + nebo S ǫ Gramatiky typu nazýváme gramatikami kontextovými, protože tvar pravidla této gramatiky implikuje, že neterminál A muže být nahrazen řetězcem γ pouze tehdy, je - li jeho pravým kontextem β a levým kontextem α. Kontextové gramatiky nepřipouštějí pravidla typu A ǫ, tedy nahrazování neterminálu prázdným řetězcem. Jedinou výjimku tvoří pravidlo S ǫ (S je výchozí symbol gramatiky), ale S se nesmí vyskytovat na pravé straně
2 žádného pravidla. Tím lze vyjádřit příslušnost prázdného řetězce k jazyku, který daná gramatika generuje. Př.: L = {a i b i c i i } Typ (bezkontextové) : Gramatika typu obsahuje pravidla tvaru : A γ,a N,γ (N ) Gramatiky typu nazýváme gramatikami bezkontextovými, protože substitucí levé strany γ pravidla za neterminál A lze provádět bez ohledu na kontext, ve kterém je neterminál A uložen. Na rozdíl od kontextových gramatik se v bezkontextových gramatikách mohou objevovat pravidla tvaru A ǫ. Každou bezkontextovou gramatiku lze transformovat na gramatiku obsahující nejvýše jedno takové pravidlo a to S ǫ, přičemž S se nevyskytuje na pravé straně žádného pravidla. Př.: L = {a i b i i } Typ 3 (regulární) : Gramatika typu 3 obsahuje pravidla typu : A ab nebo A a, kde A,B N,a Př.: L = {a};l = {a i i } b)paralelní gramatiky - Lindenmayerovy systémy: Viz. otázka a 3.
3 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) ) Lindenmayerovy systémy, základní charakteristiky Nemáme startovací neterminál, ale startovací slovo axiom (může být více symbolů). Výpočet probíhá paralelně (všechny symboly, které lze přepisovat, se v každém kroku přepíšou). Obvykle nerozlišujeme terminální a neterminální symboly, máme jedinou abecedu (kromě některých typů L-systémů, které mají zvláštní abecedu terminálních symbolů, ta slouží k zastavení výpočtu když se slovo skládá pouze z těchto symbolů, výpočet se zastaví). Obecně může být výpočet nekonečný nebo se zastaví po předem zadaném počtu kroků, během výpočtu slovo také může zaniknout (používáním epsilonových pravidel). 0L-systémy (Lindemayerův systémy typu 0) Def.: 0L-systémem nazýváme každou trojici G = (,P,w 0 ), kde: je konečná abeceda P množina přepisovacích pravidel tvaru a α, kde a, α w 0 + axiom systému (startovací symbol); můžeme začínat ze slova a ne pouze ze startovacího symbolu S, většinou nejkratší slovo z jazyka. 0 v označení znamená, že se jedná o L-systémy bez interakce, tzn. na přeměnu symbolu nemají vliv sousední symboly. (Pozn.: Tvar pravidel analogický s tvarem bezkontextových jazyků.) Def.: Slovo u = a...a n + lze v 0L systému G = (,P, 0), bezprostředně přepsat na slovo v, jestliže existují pravidla a α,...,a n α n P taková, že, α...α n = v. Značíme to u v. Píšeme w z, jestliže slovo w lze v konečně mnoha krocích přepsat na z. Jazykem generovaným systémem G nazýváme jazyk L(G) = {w w w 0 w}. Terminály se vyvíjí bez interakce: a i α i P,a a...a n α α...α n, tj. všechny terminály jsou najednou přepsány...paralelismus. V 0L systémech musíme mít pravidlo pro každé písmeno.
4 L 0L...množina jazyků, které lze generovat 0L gramatikami Např.: G = ({a}, {a aa},a);l(g) = {a k } {a,aa} / L 0L Věta: Existuje konečný jazyk, který není 0L. Důkaz sporem pomocí jazyka L={a, aa}:. Nechť w 0 = a, tedy a aa. Je zřejmé, že lze však také a a 4, z čehož plyne, že a 4 L(G) a tedy L L(G).. Nechť w 0 = aa, tedy aa a. Je zřejmé, že lze však také aa ǫ, z čehož plyne, že ǫ L(G) a tedy L L(G). Možno zapojit otázku č. 3 a 6.
5 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) 3) Typy Lindenmayerových systémů a) 0L-systémy: viz.. otázka b) D0L-systémy: Označuje deterministický systém, tj. mezi přepisovacími pravidly neexistují dvě různá pravidla se stejnou levou stranou, tj., když a!(právě jedno pravidlo) a α c) P0L-systémy: P(propagating) označuje rozpínavé systémy. Na pravé straně žádného pravidla není prázdné slovo, tj. nedovoluje užití ǫ-pravidla. Musí platit, že nejkratší slovo z jazyka je axiom, protože slovo se může pouze rozšiřovat. Z axiomu musí být odvoditelné druhé nejkratší slovo z jazyka atd. d) PD0L-systémy: PD0L - nevymazávací deterministický 0L-systém. Věta: L 0L jsou vlastní nadtřídou L D0L a L P0L, tzn. )L D0L L 0L )L P0L L 0L 3)L PD0L L D0L 4)L PD0L L P0L Např. - Věta: Jazyky L D0L a L P0L jsou neporovnatelné (jazyky v důkazu lze totožně použít pro důkazy, ). Nechť G = ({a,b,c}, {a aa,b cab,c ǫ},b). Je zřejmé, že L(G) je D0L jazyk, který neobsahuje ǫ. Lze snadno ověřit, že L(G) = {b} {a n cab n }. Předpokládejme, že existuje P0L systém H = (,P,w 0 ) takový, že L(H)=L(G), pak = {a,b,c} a musí w 0 = b. Je zřejmé, že P obsahuje pouze jediné pravidlo b α, α, a to b cab. Pak tedy b cab a cab, z čehož plyne, že a a a c a. To znamená, že existuje také derivace a cab a 4 cab, tedy a 4 cab L(H), L(H) L(G). L(G) tedy není P0L jazyk.. Nechť G = ({a}, {a a,a aa},a). L(G) = {a} + je P0L jazyk. D0L jazyk nad abecedou {a} může být definován pouze D0L systémem ve tvaru H = ({a}, {a a k },a i ). Jazyk generovaný D0L systémem L(H) = {a i kn n 0}. Pro žádnou volbu parametrů i,k neprobíhá funkce f(n) = i k n všechna přirozená čísla. Tedy {a} + není D0L jazyk. e) E0L-systémy(extended): Def.: G = (,,P,w 0 ), kde G = (,P,w 0 ) je 0L systém a je terminální
6 abeceda taková, že. Jazyk generovaný systémem G je definován jako L(G) = L(G ), tj. vybereme pouze terminální slova. Př.: L = {a n b n a n n }, kde G = {,,P,w 0 = S}, = {S,A,B,A,B,F,a,b}, = {a,b},p : S ABA,A AA,B BB,A A,B B,F F,a F,b F,A a,b b,a a,b b Věta: L 0L L E0L L EOL 0L = {a,aa} Synchronizovaný E0L-systém: Def.: E0L-systém G = (,,P,w 0 ) je synchronizovaný, jestliže, pro a platí, že a α, kde α / (jestliže odvodíme α, tak α nepatří do, z terminálu už neodvodíme další terminál) Věta: Každý 0L-systém G = (,P,w 0 ) je i E0L-systém G = (,,P,w 0 );, právě tehdy když = 0L = E0L. f) T0L-systémy: Def.: G = (,P,w 0 ), kde je konečná abeceda, P množina tabulek P = {P,...P k }, přičemž (,P i,w 0 ) je 0L systém a zároveň v jednom kroku odvození lze vždy použít pouze jednu tabulku; w 0 je startovací axiom systému. Věta: L 0L L T0L L TOL 0L = {b,a 4,a 8 } g) ET0L-systémy: Def.: Nechť G = (,P,w 0 ) je T0L-systém a. Systém G = (,,P,w 0 ) nazýváme ETOL-systémem, kde L(G) = L(G ) (kde je koncová abeceda). Př.:L(G) = {a n,b m,a n n 0,m n}, G = ({a,b,c,d}, {a,b},p,cd), kde P: {a a,b b,c acb,d da}, {a a,b b,c cb,d d}, {a a,b b,c ǫ,d ǫ} h) Interaktivní systémy: Viz. otázka č. 6.
7 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) 4) E0L systémy a třídy jazyků Chomského hierarchie E0L-systémy: viz. 3. otázka (možnost definovat PE0L, DE0L, PDE0L podobně jako pro 0L jazyky) Chomského hierarchie: viz.. otázka Věta: Každý konečný jazyk je E0L jazyk (každý konečný jazyk je regulární). Důkaz: Nechť L = {α i i n} je konečný jazyk nad abecedou a nechť S /.Nechť G = ( {S},,P,w 0 ) je E0L systém, kde P = {S α i i n} {a a a }. Potom L=L(G). Jediný konečný jazyk, který není v požadované formě, je prázdný jazyk. Ten je generovaný PDE0L systémem. Věta: Jestliže jazyk L je bezkontextový, potom je tento jazyk L tak E0Ljazyk. L BK L E0L L K. Důkaz:. Nechť G = (N,T,P,S) je bezkontextová gramatika, kde L(G) = L L BK. Pak L E0L (G ) = L(G), kde G = (N T,T,P {a a a T },S). L L E0L BK ; L = {a i b i c i i > 0}: G = {{S,A,B,C,A,B,C,F,a,b,c}, {a,b,c},p,s},p : S ABC,A AA,B BB,C CC,A A,B B,C C,F F,a F,b F,c F,A a,b b,c c,a a,b b,c c Věta (Uzávěrové vlastnosti E0L): Jestliže L,L jsou E0L jazyky, pak jsou také E0L jazyky L L, L L, L +, L. Důkaz: Jestliže L a L L E0L, existuje synchronizovaný E0L systém G = (,,P,w ) a G = (,,P,w ) takový, že L(G ) = L a L(G ) = L. Potom můžeme vybrat G a G takovým způsobem, že ( ) ( ) =. Buď S,S,S symboly nepatřící do.. L L = L(G), kde G = ( {S},,P P {S w,s w },S). L L = L(G), kde G = ( {S,S,S },,P P {S S S,S S,S S,S w,s w },S)
8 3. L + = L(G), kde G = ( {S},,P {S SS,S S,S w },S) 4. L = L(G), kde G = ( {S},,P {S SS,S S,S w,s ǫ},s)
9 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) 5) T0L systémy, stupeň synchronizace a determinismu Def.: G = (,P,w 0 ), kde je konečná abeceda, P množina tabulek P = {P,...P k }, přičemž (,P i,w 0 ) je 0L systém a zároveň v jednom kroku odvození lze vždy použít pouze jednu tabulku; w 0 je startovací axiom systému. Def.: Buď G = (,P,w 0 ) T0L systém, buď x = a...a n slovo nad abecedou, n 0, pro j n, buď y. Z x lze přímo odvodit y, platí-li y = α α...α n tak, že existuje p P a existuje (a α,a α,...,a n α n ) p. Def.: T0L systém G = (,P,w 0 ) se nazývá nevymazávající, jestliže žádná množina pravidel p P neobsahuje pravidla typu a ǫ. Def.: systém G = (,P,w 0 ) se nazývá deterministický, jestliže pro každé p P a pro každé a existuje právě jedno pravidlo a α, α. Def.: Buď G = (,P,w 0 ) T0L systém:. stupeň synchronizace T0L systému G označujeme Syn G a je roven počtu tabulek náležících P, tedy Syn G = P.. Buď a, p P, označme A(a,p) = {α a p α} stupeň nedeterminismu písmene a vzhledem k tabulce p je Det G (a,p) = A(a, p) stupeň nedeterminismu tabulky p je Det G p = max a Det G (a,p) stupeň nedeterminismu systému G je Det G = max p P Det G p Def.: Buď L T0L jazyk:. stupeň synchronizace L je Syn L = min{syn G L(G) = L}. stupeň nedeterminismu L je Det L = min{det G L(G) = L} Pozn.: T0L jazyk L je deterministický, tehdy a jen tehdy, když Det L =. Př.: Pro libovolné kladné číslo k, definujme jazyk L k = {b,a,a,...,a k }.. L k = L(G), kde G je T0L systém ({a,b}, {b a,b a,...,b a k,a a},b). Syn G =, Det G = k, tudíž Syn L k =, Det L k k.
10 . L k = L(H), kde H je T0L systém ({a,b}, {b a,a a}, {b a,a a},..., {b a k,a a},b). Syn H = k, Det H =, tudíž Syn L k k, Det L k =. 3. z bodů, plyne, že Syn L k = a Det L k = Věta: Pro každou dvojici kladných přirozených čísel k, l existuje konečný T0L jazyk L k,l, kde: Det L k,l = k, Syn L k,l = l. Věta: L 0L L T0L L TOL 0L = {b,a 4,a 8 }
11 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů Milan Schwarz (006) 6) Interaktivní systémy, vliv velikosti interakce na generativní sílu. k, l k, l systém (nazýváme také IL systém) je čtveřice G = Σ, P, g, ω, kde Σ je konečná abeceda, ω Σ je axiom, g Σ je značkovací symbol (zarážka). k l P je konečná neprázdná množina pravidel, ( Σ { g} ) Σ ( Σ { g} ) Σ () pro w, a, w w P platí: 3, (.) jestliže w g 4 w (.) jestliže w 3 g 3 a P taková, že w = pro libovolné w w ( Σ { }), pak { } 3 w, g w, g w = pro libovolné w3, w ( Σ { g} ), pak { } () pro každé w a w ( Σ { g} ) k Σ ( Σ { g} ) l,, 3 takové, že 3 w, 3 g w a w 3 splňují podmínky (.) a (.), existuje w 4 Σ takové, že w, a, w3, w4 P. Jestliže w, a, w w P, značíme w, a, w3 w4 nebo také w, a, w3 w4. 3, 4 P Buď k číslo, m k 0. Pro slovo w = aa... am je Suf k ( w) = am ( m k ) + am ( m k ) +... am a Pref w) = a a... a. k ( k Def.: Buď G = Σ, P, g, ω IL systém, m... a Σ x = a m a G y Σ. Z x = a,..., a lze přímo odvodit y (značíme x y ), platí-li: y = α... α, kde k g, a α, l,pr ef l ( a... am g ) k Suf ( g a α, Suf k l ), a,pr ef l ( a3... am g ) k l k ( g a... am ), am, g m. P Def.: Buď definován: L (G) = { P α P G = Σ, P, g, ω IL systém. Jazyk generovaný IL systémem G, značíme L (G), je x Σ x ω }. G Def.: Buďte k, l nezáporná celá čísla. Jestliže L je jazyk takový, že existuje IL systém G, pro který platí L ( G) = L, pak L se nazývá IL jazyk. Def.: Buď G = Σ, P, g, ω IL systém: m A.6
12 je w λ. 4 i) G se nazývá nevymazávající (PIL), jestliže ω λ a pro každé w, w, w w P 3, ii) G se nazývá deterministický (DIL), jestliže pro každou trojici w, a, w3 existuje jediné pravidlo w 4 Σ takové, že w, a, w3 w4 P. n Př.: L( G) = { c, ba} { a n }, G { a, b, c}, P, g, c P :. x, a, λ a, x { a, c, g},. b, a,λ a, 3. x, c, ba, λ x { a, b, c, g} λ a x { a, b, c, g} λ x { a, b, c, g}. 4. x, c,, 5. x, b, b,,, =, Postupným derivováním axiomu c získáme slova: a) pokud použijeme jako první 3. pravidlo: c ba ba ba... ba 3 5, 5, 5, 5, 4 b) pokud použijeme jako první 4. pravidlo: 4 c a, a,,, 4... ( n ) a n Věta: Platí následující diagram F (4L) F (<3,0 >L) F (3L) F (<0,3>L) F (<,0 >L) F (L) F (<0,>L) F (<,0 >L) F (<0,>L) F (0L) Diagram ilustruje vztahy mezi všemi třídy IL jazyků. Všechny inkluze vyplývají z lemma, věty a. Lemma : Jestliže pro nezáporná celá čísla k, k, l, l platí k k a l l, pak F ( k,l ) F ( k,l ). Věta :Nechť k, k, l, l jsou celá čísla taková, že 0 k k, 0 l l a k + l < k + l. Pak F ( k, l ) F ( k,l ). Věta : Pro libovolnou dvojici kladných celých čísel k a l platí, že F ( k,0 ) a F ( 0,l ) jsou neporovnatelné, ale ne disjunktní. Důkazy k těmto větám jsou masíčko - jestli má někdo zájem, klidně poskytnu:-) A.6
13 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů Milan Schwarz (006) 7) Maticové gramatiky. Definice, příklady, základní poznatky. Maticová gramatika: G ( N,T,S, M ) Def.: Pro - N je množina neterminálních symbolů, - T je množina terminálních symbolů, - S je startovací symbol, = - M = { m, m, K, m n }, n m = i ( pi, K, pi k ( i) ), ( i) kde všechna p, i n, j k( i) m i, i n, a i j kde mi = pi, K, pi k ( i ). Def.: Jazyk ( G), je konečná množina sekvencí k, i n,, jsou bezkontextová pravidla, x, y, definujeme x y jako V G mi x0 p x x y i pi p i 3 p, i k ( i ) x = K ( ) M L generovaný gramatikou G je definován jako množina všech slov takových, že existuje derivace S y y K w pro nějaké s, j i n, i s. m j m j m j 3 m, j s w T Př.: L(G) = {a i b i c i : i } do množiny jazyků generovaných bezkontextovými gramatikami m : (S ABC) m : (A aa, B bb, C cc) bezkontextové pravidla zvýšení generativní síly m 3 : (A a, B b, C c) Maticová gramatika s testováním výskytu: Def.: Maticová gramatika s testováním výskytu (matrix grammar with appearance checking) je pětice G = ( N,T,S, M, F ), kde - N, T, S, M jsou definovány stejně jako v maticové gramatice v předchozí definici, - F je podmnožina množiny všech pravidel v maticích, tzn. F p i n, j k i. { ( )} i j Def.: Pro m i, i n, a ac x, y, definujeme x y jako x V G m i ac ac ac ac = x0 p x p x p p y i i K, i3 ik ( i ) Def.: Jazyk L ( G) generovaný maticovou gramatikou G s testováním výskytu je definován jako množina všech slov w T takových, že existuje derivace A.7
14 S ac m j y pro nějaké s, j i n, i s. y K w ac ac ac m j m j m, 3 js Def.: G je maticová gramatika bez testování výskytu právě tehdy, když F = 0/. n m n m L G = a b c d n, m Př.: ( ) { } G m m = ({ S, A, B, C, D},{ a, b, c, d},{ m, K, m4}, S,0/ ) = ( A aa, C cc) m = ( A a, B b, C c, D d ) 3 = ( S ABCD) m4 = ( B bb, D dd) Př.: L = { a n 0} L G m n M a c = ({ A, U, X, Y, Z},{ a}, X,{ m, K, m5},{ X U, Y U, Z U, A U} ) = ( Y U, A U, X ZZ ) m = ( Y U, Z U, X A) m3 = ( X U, Z Y ) m4 = ( X U, A a) m5 = ( Z U, Y X ) Jestliže jsou všechny matice maticové gramatiky jednoprvkové, jedná se o běžnou bezkontextovou gramatiku. Tedy ke každé bezkontextové gramatice existuje maticová gramatika. Z toho plyne L ( CF ) L ( M ), kde L ( CF ) je rodina jazyků příslušných rodině bezkontextových gramatik a L( M ) je rodina jazyků příslušných rodině maticových gramatik. Jestliže v odvozovaném slově existuje terminál, jehož pravidlo se nachází v množině F, musíme toto pravidlo aplikovat (není tedy možné toto pravidlo vynechat). A.7
15 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů Milan Schwarz (006) 8) Programové gramatiky a gramatiky s náhodným kontextem. Definice, příklady, základní poznatky. Programové gramatiky: Def.: G = (N, T, P, S), kde - N je konečná množina neterminálů; - T je konečná množina terminálů; - S je startovací symbol; - P: (r: A α, σ(r), ϕ(r)) P; Zn(P) je množina značek pravidel taková, že σ(r) Zn(P), ϕ(r) Zn(P) Def. (Krok odvození): x se za použití pravidel se značkou r přepíše na (y, r ), tedy (x, r ) (y, r ), kde r, r Zn(P); (r : A α, σ(r ), ϕ(r )) pak:.) jestliže x je tvaru x = x A y, pak y = x α y a r P(r ) (r je jedno z pravidel z σ(r )).) y = x r σ(r ) jestliže nelze pravidlem r přepsat x, nepřepíšeme ho, ale další použité pravidlo bude z σ(r ) Def.: Jazykem generovaný programovanou gramatikou G nazýváme jazyk L(G) = { w T; (S, r ) (w, r ), r, r Zn(P)}. Pozn.: Dokážeme generovat jazyky bohatší než jazyky bezkontextové. Př.:L(G) = {a n b n c n : n },G=({S,A,B,C},{a,b,c},{r,r,...,r 7 },S) je to lineární jazyk,ale není bezkontextový (r : S ABC, {r, r 5 }, ) r je značka pravidla, {r, r } je to, co se použije po aplikaci r (r : A aa, {r 3 }, ) (r 3 : B bb, {r 4 }, ) tvoří iteraci k jednotlivým písmenům (r 4 : C cc, {r, r 5 }, ) (r 5 : A a, {r 6 }, ) (r 6 : B b, {r 7 }, ) (r 7 : C c,, ), tj. prázdná množina, znamená, že v případě neúspěchu nemůžeme pokračovat Př.: L(G) = {a na n-tou : n } složitější kontextový jazyk (r : S AA, {r }, {r, r 3 }) {r, r 3 } jsou zamítací pravidla (r : A S, {r }, {r }) (r 3 : A a, {r 3 }, ) (r 3 : A a, {r 3 }, ) nutí k paralelismu na jedno písmeno Gramatiky s náhodným kontextem: Def.: G = (N, T, P, S), kde - N je konečná množina neterminálů; - T je konečná množina terminálů; - S je startovací symbol; - P: pravidlo má takovouto podobu (A α, Q, R); R, Q N (R a Q je množina neterminálních symbolů). A.8
16 Def.(Krok odvození): x se přepíše na y x y, x = x Ax a y = x αx ; x, x obsahuje všechny písmena z Q a neobsahují žádný symbol z R. Q je tedy tzv. přítomný kontext a R nazýváme nepřítomným kontextem. Pozn.: Vygenerujeme každý bezkontextový jazyk. Př.: L(G) = {a n b n c n : n }, G=({S,A,B,C},{a,b,c},{r,r,...,r 7 },S) (S ABC,, ), nemám žádný kontext, přepisuji S (A aa, {B}, ) {B} je to, co máme ve větné formě (B bb, {C}, ) (C cc, {A }, ) (A A, {B }, ) (B B, {C }, ) (C C, {A}, ) (A a, {B}, ) (B b, {C}, ) (C c,, ), nekontrolujeme žádný neterminál A.8
17 A. Kapitoly z teorie formálních jazyků a automatů c Milan Schwarz (006) 9) Regulované L-systémy - budeme používat tabulkové TOL systémy (viz 5. otázka) a) Maticový TOL systém (MT0L) Def.: Maticovým T0L-systémem budeme nazývat každou čtveřici G = (,P,M,w 0 ), kde (,P,w 0 ) je T0L systém, M = {m,m,...,m n }, M je matice, tj. konečná množina posloupností m i = (i,i,...,i ki ); i s, i t k Def. (krok odvození): x mi y, x = x Pi x Pi x 3... x ki Pki y. L(G) = {w w 0 mi w mi w... mit w r Pi w Pi w... w r; r k i } - při posledním odvození nemusíme použít všechna pravidla z příslušné tabulky použité jako poslední. Věta: L T0L L PDMT0L ; L PDMT0L T0L = {a,a 4,b 4 }, G = ({a,b}, {P,P }, {{, }},a ), P = {a a,b b},p = {a b,b b} L DMT0L L PT0L ; L PT0L DMT0L = {a n n }, P = {a a,a aa} Věta: L MT0L systém není uzavřený na,,.,+,bez ǫ homomorfismus,inverzní homomorfismus Důkaz( ): L = {a n n }, L = {b 3m m }; L L / L MT0L a k 0 b ik 0 ; i k0 3 s Důkaz(.): L = {a n n } je 0L. L = {ab m m } je 0L. L.L / L MT0L = {a n + b m m,n } P: (a a i,b b j ) a 3 b m a 3 b jm, a 3 b m a 6 b jm, např. a 5 b t nelze vygenerovat! b) Programový TOL systém Def.: Programovým T0L-systémem budeme nazývat každou trojici G = (,P,w 0 ), kde: σ(p) P, p P; w 0 Pi w Pi w... P ij+ σ(p ij ) c) TOL systém s náhodným kontextem Def.: T0L-systémem s náhodným kontextem budeme nazývat každou trojici G = (,P,w 0 ), kde: p P; Q ; w 0 Pi w Pi w... Def.(krok odvození): x P y, pokud se v x vyskytují všechna písmena z množiny Q.
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
VíceAutomaty 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
Více2 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
Vícedoplněk, 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
VíceVztah 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
VíceBezkontextové 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
VíceTuringovy 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,
VíceBezkontextové 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
VíceJednoznačné 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.
VíceFormální 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
VíceVysoké 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
VíceMnožinu 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
VíceAutomaty 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
VíceLineární 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
VíceTeoretická 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
VíceLineární 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
VíceEKO-KOLONIE. Ústav informatiky, Filozoficko-přírodovědecká fakulta Slezské univerzity v Opavě 24.
EKO-KOLONIE OBHAJOBA DISERTAČNÍ PRÁCE RNDr. Šárka Vavrečková Ústav informatiky, Filozoficko-přírodovědecká fakulta Slezské univerzity v Opavě sarka.vavreckova@fpf.slu.cz 24. dubna 2008 Obsah 1 Eko-kolonie
VíceBezkontextové 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
VíceKapitola 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
VíceNaproti 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
VíceZáklady maticového počtu Matice, determinant, definitnost
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n
VíceLineární 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
VíceAutomaty 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 =
VíceMaticí 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...
VíceAUTOMATY 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
VíceStrukturální rozpoznávání
Strukturální rozpoznávání 1 Strukturální rozpoznávání obsah hierarchický strukturální popis systém strukturálního rozpoznávání teorie gramatik volba popisu výběr primitiv výběr gramatiky syntaktická analýza
VícePŘEDNÁŠKA 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
VícePROGRAMOVACÍ 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
VíceZáklady 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
VíceAutomaty 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
VíceČísla 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
VíceVýpočetní 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
VíceKapitola 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 -
VíceUčební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost
Více1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
VíceÚvod 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
VíceVlastnosti 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
VíceMATICE. 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
VíceNAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5
NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5 Definování množiny a jejích prvků Množina je souhrn nějakých věcí. Patří-li věc do množiny X, říkáme, že v ní leží, že je jejím prvkem nebo že množina X tuto věc obsahuje.
VíceTeoretická informatika Tomáš Foltýnek Teorie čísel Nekonečno
Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Teorie čísel Nekonečno strana 2 Opakování z minulé přednášky Jak je definována podmnožina, průnik, sjednocení, rozdíl? Jak je definována uspořádaná dvojice a kartézský
Více10 Přednáška ze
10 Přednáška ze 17. 12. 2003 Věta: G = (V, E) lze nakreslit jedním uzavřeným tahem G je souvislý a má všechny stupně sudé. Důkaz G je souvislý. Necht v je libovolný vrchol v G. A mějme uzavřený eurelovský
VíceRegulární 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
VíceSoučin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.
Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak
VíceLineární 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
VíceDEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY
DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které
VícePojem 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,
VíceKaždé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α
1. JAZYK ATEATIKY 1.1 nožiny nožina je souhrn objektů určitých vlastností, které chápeme jako celek. ZNAČENÍ. x A x A θ A = { { a, b a A = B A B 0, 1 2 a, a,..., a n x patří do množiny A x nepatří do množiny
Více1 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
VíceSyntaxí řízený překlad
Syntaxí řízený překlad Šárka Vavrečková Ústav informatiky, FPF SU Opava sarka.vavreckova@fpf.slu.cz Poslední aktualizace: 27. listopadu 2008 Definice Překlad z jazyka L 1 do jazyka L 2 je definován množinou
Více4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20
4. Trojúhelníkový rozklad 4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20 4. Trojúhelníkový rozklad p. 2/20 Trojúhelníkový rozklad 1. Permutační matice 2. Trojúhelníkové matice 3. Trojúhelníkový (LU) rozklad 4. Výpočet
VíceUČEBNÍ 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
VíceMatematika 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
VíceV 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
VíceTeoretická 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
VíceÚvod 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
VíceAUTOMATY 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
VíceZ. 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
VíceVYSOKÉ 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
VícePravděpodobnost 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,
VíceALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,
VíceZÁKLADY 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
VíceBRNO 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
VíceLineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
Více12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25
12. Determinanty 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty p. 2/25 Determinanty 1. Induktivní definice determinantu 2. Determinant a antisymetrické formy 3. Výpočet hodnoty determinantu 4. Determinant
VíceTeorie 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
VíceVektory 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
VíceDnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda
Předmět: MA 4 Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda Četba: Text o lineární algebře v Příručce přežití na webových
VíceTeoretická 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
VíceÚlohy k procvičování textu o univerzální algebře
Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře Číslo za pomlčkou v označení úlohy je číslo kapitoly textu, která je úlohou procvičovaná. Každá úloha je vyřešena o několik stránek později. Kontrolní otázky
VíceHypergrafové 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
VíceSoustavy lineárních rovnic
7 Matice. Determinant Soustavy lineárních rovnic 7.1 Matice Definice 1. Matice typu (m, n) jesoustavam n reálných čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců a 11, a 12, a 13,..., a 1n a 21, a 22, a 23,...,
Více1 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
VíceKapitola 11: Vektory a matice 1/19
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 2/19 Prostor R n R n = {(x 1,..., x n ) x i R, i = 1,..., n}, n N x = (x 1,..., x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i =
VíceCo je to univerzální algebra?
Co je to univerzální algebra? Při studiu řadu algebraických struktur (grupoidy, pologrupy, grupy, komutativní grupy, okruhy, obory integrity, tělesa, polosvazy, svazy, Booleovy algebry) se často některé
Víceα 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
VícePŘEDNÁŠKA 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)
VíceH {{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
VíceNMAI059 Pravděpodobnost a statistika
NMAI059 Pravděpodobnost a statistika podle přednášky Daniela Hlubinky (hlubinka@karlin.mff.cuni.cz) zapsal Pavel Obdržálek (pobdr@matfyz.cz) 205/20 poslední změna: 4. prosince 205 . přednáška. 0. 205 )
VíceTOPOLOGIE 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
VíceAutomaty 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
Více7 Analytické vyjádření shodnosti
7 Analytické vyjádření shodnosti 7.1 Analytická vyjádření shodných zobrazení v E 2 Osová souměrnost Osová souměrnost O(o) podle osy o s obecnou rovnicí o : ax + by + c =0: x = x 2a (ax + by + c) a 2 +
Více0. 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(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
VíceDefinice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:
Přednáška 1. Definice 1.1. Nechť je množina. Funkci ρ : R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: (1 pro každé x je ρ(x, x = 0; (2 pro každé x, y, x y, je ρ(x, y = ρ(y, x > 0; (3 pro každé
VíceAutomaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Chomského normální forma
10 Automaty a gramatiky Roman Barták, KTIML bartak@ktiml.mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Chomského normální forma Podívejme se nyní na derivační stromy. Jak odhadnout výšku stromu podle délky
VíceLIMITA 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:
Více1 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)
VíceMatematická 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
Více3 Množiny, Relace a Funkce
3 Množiny, Relace a Funkce V přehledu matematických formalismů informatiky se v této lekci zaměříme na základní datové typy matematiky, tj. na množiny, relace a funkce. O množinách jste sice zajisté slyšeli
VíceVýroková 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
Více1 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
VíceTeoretická 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,
Více7. 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
VíceBezkontextové 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
VíceOperace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
VíceP 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =
1 Výpočet inverzní matice Věta 1 Necht P U elementární matice vzniklá el úpravou U Pak je P U regulární Důkaz: Protože elementární úprava U je invertovatelná, existuje el úprava U, která vrací změny U
VíceMarie Duží
Marie Duží marie.duzi@vsb.cz Co je to množina? Množina je soubor prvků a je svými prvky plně určena; množinu s prvky a, b, c značíme: {a, b, c}. Prvkem množiny může být opět množina, množina nemusí mít
Více6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
VíceFormální jazyky. Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 2. března / 32
Formální jazyky Z. Sawa (VŠB-TUO) Úvod do teoretické informatiky 2. března 2017 1/ 32 Abeceda a slovo Definice Abeceda je libovolná neprázdná konečná množina symbolů(znaků). Poznámka: Abeceda se často
VíceInterpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť
Více