Poznámka. Kezkoušcejemožnojítjenposplněnípožadavkůkzápočtu. Kromě čistého papíru a psacích potřeb není povoleno používat žádné další pomůcky.

Podobné dokumenty
Poznámka. Kezkoušcejemožnojítjenposplněnípožadavkůkzápočtu. Kromě čistého papíru a psacích potřeb není povoleno používat žádné další pomůcky.

PŘÍJMENÍ a JMÉNO: Login studenta: DATUM:

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

Třída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost.

c/mávnějakémpřípaděvýpočetstroje Mvícekrokůnežtisícinásobekdélkyvstupu?

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

Týden 14. Přednáška. Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1. PSPACE, NPSPACE, PSPACE-úplnost

Formální jazyky a automaty Petr Šimeček

FEI, VŠB-TUO, Teoretická informatika( /01) zadání referátů 1

Popište a na příkladu ilustrujte(rychlý) algoritmus testující, zda dané dva automaty jsou izomorfní.

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

Turingovy stroje. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1

Třída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost.

Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků

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

Problém obchodního cestujícího(tsp) Vstup: Množina n měst a vzdálenosti mezi nimi. Výstup: Nejkratší okružní cesta procházející všemi městy.

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost

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

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

AUTOMATY A GRAMATIKY

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

Teoretická informatika - Úkol č.1

Vztah jazyků Chomskeho hierarchie a jazyků TS

Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 18. prosince / 67

Fakulta informačních technologií. Teoretická informatika

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

Pozn.MinulejsmesekPSPACEnedostali,protojezdepřekryvstextemzminula.

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

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

Složitost. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Vlastnosti regulárních jazyků

Vyčíslitelnost a složitost

NP-úplnost problému SAT

Syntaxí řízený překlad

Referáty budou přiděleny v zásadě na prvním cvičení. Studenti, kteří to nestihnou, se musí urychleně přihlásit cvičícímu(třeba em).

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

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

Složitost 1.1 Opera ní a pam ová složitost 1.2 Opera ní složitost v pr rném, nejhorším a nejlepším p ípad 1.3 Asymptotická složitost

Teoretická informatika průběh výuky v semestru 1

Překladač sestrojující k regulárnímu výrazu ekvivalentní konečný automat Připomeňme si jednoznačnou gramatiku G pro jazyk RV({a, b})

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

Automaty a gramatiky

Základy teoretické informatiky Formální jazyky a automaty

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

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

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA

Strukturální rozpoznávání

Cvičení 3. Úvod do teoretické informatiky Zápočtové příklady 1. Příklad 1: Nakreslete graf, u něhož hrany reprezentují relaci, která je: reflexivní,

Z. Sawa (VŠB-TUO) Teoretická informatika 11. prosince / 63

Složitost a moderní kryptografie

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.

Algoritmizace. Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010

Cvičení Aktivita 1. část 2. část 3. část Ústní Celkem Známka

Teoretická informatika TIN

Relace. R, S vyjmenovaním prvků. Sestrojte grafy relací R, S. Určete relace

Automaty a gramatiky. Uzávěrové vlastnosti v kostce R J BKJ DBKJ. Roman Barták, KTIML. Kvocienty s regulárním jazykem

PROGRAMOVACÍ JAZYKY A PŘEKLADAČE LL SYNTAKTICKÁ ANALÝZA DOKONČENÍ, IMPLEMENTACE.

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

Výroková a predikátová logika - XIII

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

TGH12 - Problém za milion dolarů

MATEMATIKA. v úpravě pro neslyšící MAMZD19C0T01 DIDAKTICKÝ TEST SP-3-T SP-3-T-A

Automaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Separované gramatiky. Kontextové gramatiky. Chomského hierarchie

Obor: Informatika Červen 2005 Okruh: Základy matematiky Otázka: 1. Jméno: Bodů:...

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

Teoretická informatika

Jednoznačné a nejednoznačné gramatiky

Rozhodnutelné a nerozhodnutelné problémy. M. Kot, Z. Sawa (VŠB-TU Ostrava) Úvod do teoretické informatiky 24. dubna / 49

Výpočetní složitost algoritmů

MATEMATIKA. 1 Základní informace k zadání zkoušky

Logika a regulární jazyky

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/39

/1: Teoretická informatika(ti) přednáška 4

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

2 Formální jazyky a gramatiky

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Programování Základy teoretické informatiky. študenti MFF 15. augusta 2008

Aproximativní algoritmy UIN009 Efektivní algoritmy 1

Výroková a predikátová logika - XII

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

ZÁKLADY TEORETICKÉ INFORMATIKY

Cvičení 1. Úvod do teoretické informatiky(2014/2015) cvičení 1 1

(viztakéslidyktétopřednášce...) Poznámka. Neudělali jsme vše tak podrobně, jak je to v zápisu.

Naproti tomu gramatika je vlastně soupis pravidel, jak

B A B A B A B A A B A B B

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:

Automaty a gramatiky. Roman Barták, KTIML. Chomského normální forma

Výroková a predikátová logika - VII

Vyčíslitelnost a složitost HASHIM HABIBALLA - TIBOR KMEŤ Přírodovědecká fakulta OU, Ostrava Fakulta prírodných vied UKF, Nitra

VzorTest-1. Prohlídka náhledu

Informatika navazující magisterské studium Přijímací zkouška z informatiky 2018 varianta A

Výpočetní složitost I

Referát z předmětu Teoretická informatika

/01: Teoretická informatika(ti) přednáška 5

KMI/VCS1 Vyčíslitelnost a složitost

Jméno a příjmení. 2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

Logika a logické programování

Maturitní témata. IKT, školní rok 2017/18. 1 Struktura osobního počítače. 2 Operační systém. 3 Uživatelský software.

Jméno a příjmení. 2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

TURINGOVY STROJE. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

Transkript:

PŘÍJMENÍ a JMÉNO: Login studenta: DATUM: Písemná zkouška z předmětu Teoretická informatika (UKÁZKA struktury) Doba trvání: 90 minut Max. zisk: 62 bodů Minimální bodový zisk nutný k uznání: 25 bodů jealenutnétakédocílitalespoňminima11bodůseparátněukaždézedvoučástípísemky Obecné pokyny: Po obdržení zadání ihned do pravého horního rohu napište čitelně své příjmení a jméno, svůj login a datum. K řešení úloh používejte pomocné papíry. Požadovaný výsledek příkladu zapište rozumným způsobem do odpovídajícího místa přímo u zadání příkladu. V případě, že se vám stane, že se řešení nevejde do vyhrazeného místa, či jej chcete přepsat apod., pište jej na zvláštní list u příslušného příkladu (např. s číslem[2.3.]) pak napište výrazné ZP(zvláštní papír) a výsledek na zvláštním papíru označte zřetelně číslem příkladu(tedy např[2.3.]). Všechny odevzdávané papíry řádně podepište! Úlohy řešte v libovolném pořadí, rozvrhněte si dobře čas. Poznámka. Snažte se vždy o kompletní řešení, za částečné řešení nemusíte dostat žádné body(podle charakteru příkladu). Poznámka. Kezkoušcejemožnojítjenposplněnípožadavkůkzápočtu. Kromě čistého papíru a psacích potřeb není povoleno používat žádné další pomůcky. Doneste si s sebou nějaký identifikační doklad(nejlépe občanský průkaz). ======================================== Písemka je rozdělena do 2 částí. 1.část(0-31bodů;minimumkcelkovémuuznánípísemky11bodů) prověřuje hlavně oblast regulárních a bezkontextových jazyků a jim odpovídajících automatů agramatik, 2.část(0-31bodů;minimumkcelkovémuuznánípísemky11bodů) prověřuje hlavně oblast teorie algoritmů(vyčíslitelnost a složitost). V dalším textu je přiblížena struktura písemky, včetně přibližných bodů. Uvedené konkrétní příklady reprezentují vždy jen část příslušné oblasti, skutečné příklady budou samozřejmě vybírány z celé škály odpovídající oblasti. ====================================== 1

1. část (celkově0-31bodů,nutnéminimum11bodů) Příklad[1.1](9 bodů) (konstrukcezoblastika,rv,bg,za,...) Definujme regulární gramatiku jako bezkontextovou gramatiku, v níž jsou jen pravidla typu X ay, X Y, X ε.navrhněteregulárnígramatiku,kterágenerujenížespecifikovaný jazyk L.(Nápověda. Konečný(i nedeterministický) automat je možné snadno převést na regulární gramatiku: stavy automatu lze přirozeně chápat jako neterminály, neterminály odpovídající přijímajícím stavům je možné přepsat na ε.) L={w {a,b} wobsahujepodřetězec abbaapočetsymbolů ave wjesudý } Váš postup musí být přehledný(okomentovaný), aby bylo snadné ověřit, že vámi uvedená gramatika opravdu generuje jazyk L. Příklad[1.2](6 bodů) (aplikacealgoritmickéhopostupuuka,rv,bg,za,...) Stručně, ale přesně, popište postup redukce gramatiky a přehledně jej aplikujte na zde uvedenou bezkontextovou gramatiku (kde A 1 je počáteční neterminál). A 1 aa 1 ba 5 A 8 A 3 A 2 A 4 A 5 A 5 ba 2 A 3 A 3 aa 8 b A 8 ba 6 aa 6 A 4 aa 2 A 5 A 5 aaa 4 A 5 A 1 aa 4 ba 7 A 2 A 6 baa 8 a A 11 abaa 1 A 7 bba 7 A 9 ba 12 A 8 A 2 ba 11 ab A 9 bb aa 12 b A 10 A 1 aba 4 ba 10 b A 11 A 1 bba 6 A 3 ba 8 A 12 aa 1 ba 12 a aa 9 2

Příklad[1.3](6 bodů) (porozumění jazykovým operacím a pojmům z oblasti KA, RV, BG, ZA, uzávěrové vlastnosti třídyreg,cfl,...) Vysvětletenarozumnémmalémpříkladu,jaklzekbezkontextovégramatice Gsestrojit G tak,že L(G )=(L(G)). Příklad[1.4](4 body) (zařazení jazyků do hierarchie) Vyjmenujte,kterézdanýchjazyků( w označujedélkuslova w, w a označujepočetvýskytů symbolu ave w, w R označujezrcadlovýobrazslova w) L 1 = {w {a,b} w=vvvpronějaké v}, L 2 = {0 k 1 l 0 m k=lnebo l=m}, L 3 = {0 i 1 j (i mod3)=(j mod3)}, L 4 = {w {a,+,(,)} wjegenerovánogramatikou S S+S (S) a } L 5 = {ww R w {a,b} }, L 6 = {w {a,b} jestliže wneobsahujepodslovo aaba,pakmásufix bba} jsou regulární: jsou bezkontextové, ale ne regulární: nejsou bezkontextové: Příklad[1.5](6 bodů) (důkaz tvrzení, správnosti konstrukce,...) Podejte důkaz tvrzení, že každý jazyk generovaný bezkontextovou gramatikou je rozpoznáván zásobníkovým automatem. 3

2. část (celkově0-31bodů,nutnéminimum11bodů) Příklad[2.1](8 bodů) (konstrukce prokazující pochopení modelů TS a RAM) SestrojtepřehledněTuringůvstrojpřijímající(rozhodující)jazyk {a n b n n 0}.Pakstručně vysvětlete, jak jej lze simulovat strojem RAM. Jinýpříklad:můžebýtuvedennapř.kódRAMu,oněmžmátezjistit,coděláprokonkrétní vstup,případněobecně... Příklad[2.2](8 bodů) (pochopení pojmu převeditelnosti mezi konkrétními problémy, návrh nedeterministického algoritmu,...) Řekněme, že bychom měli ukázat, že problém ekvivalence nedeterministických konečných automatů(eq-nfa) je polynomiálně převeditelný na problém kvantifikovaných booleovských formulí(qbf). Měli bychom tedy ukázat, že existuje algoritmus Alg, který očekává na vstupu(doplňte, co konkrétně je vstupem): a pro takový vstup vydá výstup(doplňte, co konkrétně je výstupem): přičemž výstup musí splňovat následující podmínku(ve vztahu ke vstupu): Musí Alg splňovat jestě nějakou podmínku?(pokud ano, jakou?): Dále uveďte příklady konkrétních instancí uvedených problémů(qbf a Eq-NFA), pro které je odpověď Ano, a příklady konkrétních instancí, pro které je odpověď Ne: V jiné souvislosti se může objevit např.: Vysvětlete, co to znamená, když se řekne, že problém hamiltonovské kružnice(hk) patří do NPTIME. Pak stručně, ale jasně a srozumitelně prokažte, že HK patří do NPTIME. 4

Příklad[2.3.](5 bodů) (rozhodnutelné a nerozhodnutelné problémy, částečně rozhodnutelné problémy, aplikace Riceovyvěty,...) Zjistěte(a zdůvodněte), pro které z následujících vlastností Turingových strojů plyne nerozhodnutelnost z Riceovy věty. Vlastnost je dána otázkou, na niž je odpověď buď Ano(zadaný stroj M vlastnost má) nebo Ne(M vlastnost nemá). a/ Zastavíse Mnařetězec001? b/má Mvícenežstostavů? c/ Mávnějakémpřípaděvýpočetstroje Mvícekrokůnežtisícinásobekdélkyvstupu? d/platí,žeprolibovolné nse Mnavstupechdélkynejvýše nvícekrátzastavínežnezastaví? e/ Zastavíse Mnakaždémvstupu wzaméněnež w 2 kroků? f/jepravda,žeprolib.vstupníslovo Mrealizujejehozdvojení? g/ Jepravda,že Mmánejvýšestostavůnebovícenežstostavů? Příklad[2.4.](4 body) (složitost algoritmů, příklady C-úplných problémů, zařazení problémů do tříd složitosti,...) Vypište písmena těch následujících vztahů(s velkým O a malým o), které platí: neplatí: a) 100n 4 O(0.1n 4 1000n 2 ) b) n o(n) c) logn O( n) d)2 n O(n 1024 ) e) n 1000 o(2 n ) f) n! O(2 n ) JINÝ PŘÍKLAD: Vysvětlete, co je to PSPACE-úplný problém, a uveďte příklad takového problému. Instance: Otázka: JINÝ PŘÍKLAD: Ke každému z následujících problémů uveďte vždy nejmenší třídu složitosti, o které víte, že daný problém obsahuje(třídy jsou brány vzhledem k RAMu s logaritmickou mírou); zmiňte přitom, co považujete za míru velikosti vstupu, pokud se nejedná o obvyklou velikost přirozeného zápisu instance problému. 5

- jazyková ekvivalence dvou determ. konečných automatů - problém pravdivosti kvantifikovaných booleovských formulí - problém jazykové ekvivalence dvou bezkontextových gramatik - problém jazykové ekvivalence dvou deterministických zásobníkových automatů - třídění řádků textového souboru podle prvních slov v řádcích - problém zjištění, zda zadané dekadické číslo je prvočíslem Příklad[2.5.](6 bodů) (aproximační a/nebo pravděpodobnostní algoritmy...) Popište přesně, co to je pravděpodobnostní algoritmus, vysvětlete, kdy má jeho použití význam a popište co možná nejprecizněji nějaký konkrétní příklad takového algoritmu. Jiný příklad: Vysvětlete, jak lze využitím algoritmu nalézajícího minimální kostru v grafu aproximovat problém -TSP(problém obchodního cestujícího, v jehož instancích je splněna trojúhelníková nerovnost) s aproximačním poměrem 2. 6