Laskennan teoria

Transkriptio

1 Laskennan teoria luennot syyslukukaudella 2004 Jyrki Kivinen tietojenkäsittelytieteen laudatur-kurssi, 3 ov pakollinen tietojenkäsittelytieteen suuntautumisvaihtoehdossa, opettajan suuntautumisvaihtoehdossa ja bioinformatiikan ja laskennallisen biologian suuntautumisvaihtoehdossa esitiedot käytännössä Tietorakenteet, Ohjelmoinnin ja laskennan perusmallit, joitain matematiikan opintoja kurssin voi hyvin aloittaa vaikka Ohj. lask. perusmallit olisi kesken 1

2 Opetusmuodot luennot ma 10 12, ke harjoitukset (ks. opetusohjelma) 8 harjoituskertaa, 5 tehtävää per kerta 40 tehtävää kurssikoe to kello (tarkista aikanaan) harjoitukset pakollisia: ratkaistava väh. 25% tehtävistä luennoijan vast.otot ma, to huone B229a seuraava erilliskoe

3 Kurssin suorittaminen maksimi 60 pistettä: koe 54 p., harjoitukset 6 p. hyväksymisraja noin 30 p., arvosanan 3/3 raja noin 51 p. harjoituspisteet tehty pisteet hyl Hyväksymisrajaan suhtaudutaan vakavasti. Jos laskarien kertymisessä on ongelmia, selvitä ajoissa luennoijan kanssa. 3

4 Oppimateriaali Kurssikirja Hopcroft, Motwani, Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation (luvut 8 10; kurssikirjahyllyssä) Oheislukemisto Orponen: Laskennan teoria (luvut 4 7 kattavat kurssin asiat; myydään laitoksen monistemyynnissä) Muitakin kirjoja on paljon, esim. Sipser: Introduction to the Theory of Computation Luentomateriaali ilmestyy kurssin kotisivulle ja luentokansioon (C127) mutta ei ole täydellinen esitys kurssin asioista (eräs) suositeltava materiaali itseopiskeluun: kalvokopiot + kurssikirja merkinnällä ( ) varustetut luentojen kohdat eivät välttämättä löydy kurssikirjasta eivätkä kuulu koealueeseen 4

5 Motto Computational problems are not only things that have to be solved, they are also objects that can be worth studying. Christos Papadimitriou 5

6 Tavoitteet tutustua universaaleihin laskennan malleihin hallita Turingin koneiden peruskonstruktiot ymmärtää että laskennalliset ongelmat voivat olla ratkeamattomia tai työläitä ymmärtää NP-täydellisyyden merkitys (myös matemaattinen merkitys) tunnistaa tyypilliset ratkeamattomat ja NP-täydelliset ongelmat osata yksinkertaiset ratkeamattomuus- ja NP-täydellisyystodistukset 6

7 Miksi? (tehokkaan) laskennan perusolemuksen selvittämistä ratkeamattomia ongelmia esiintyy logiikassa ja siihen liittyen tekoälyssä, formaalissa verifioinnissa jne. työläitä ongelmia esiintyy kaikenlaisissa sovelluksissa (pakkaus, verkot,... ) nämä asiat ovat niin keskeisiä että ne pitää tuntea pintaa syvemmältä mistä tarkalleen on kysymys mihin väitteet perustuvat johdatusta teoreettisen tietojenkäsittelytieteen ajatteluun (ja esitystapaan) (Lyhyt vastaus: hauskaa ja hyödyllistä) 7

8 Sisältö 0. Johdanto: laskennalliset ongelmat, pysähtymisongelman ratkeamattomuus 1. Universaaleja laskennan malleja: Turingin koneet, rajoittamattomat kieliopit, Churchin-Turingin teesi 2. Laskettavuusteoriaa: rekursiiviset ja rekursiivisesti lueteltavat kielet, rekursiiviset funktiot ja palautukset, universaalit Turingin koneet, ratkeamattomuustuloksia 3. Vaativuusteoriaa: aika- ja tilavaativuus, epädeterministiset vaativuusluokat, polynomiset palautukset, NP-täydellisyys 8

9 0. Johdanto Merkintöjä ja konventioita [HMU luku 1.5]: Γ, Σ: äärellisiä aakkostoja; esim. Γ = { 0, 1 }, Σ = { a, b, c, d }. Σ : aakkoston koko; esim. Σ = 4. pienet kirjaimet a, b, c,...: akkosmerkkejä pienet kirjaimet x, y, z, u, v, w,...: merkkijonoja; esim. x = ab, y = bac. x : merkkijonon pituus; esim. x = 2. xy: merkkijonojen katenaatio; esim. xy = abbac. 9

10 Σ : aakkoston Σ (äärellisten) merkkijonojen joukko ε: tyhjä merkkijono (merkitään usein myös λ); siis ε = 0 esim. jos Σ = { 0, 1 } niin Σ = { ε, 0, 1, 00, 01, 10, 11, 000, 001,... } millä tahansa äärellisellä Σ joukko Σ on numeroituvasti ääretön; ts. on olemassa bijektio f: N Σ (intuitiivisesti aakkoston Σ merkkijonoja on yhtä paljon kuin luonnollisia lukuja) esim. f(0) = ε, f(1) = 0, f(2) = 1, f(3) = 00 jne.; leksikografinen järjestys kieli on mikä tahansa joukko merkkijonoja; esim. Primes = { x { 0, 1 } x on alkuluvun binääriesitys } siis Primes = { 10, 11, 101, 111, 1011,... } = { 2, 3, 5, 7, 11,... } (merkintä = tarkoittaa että joukot jossain mielessä esittävät samaa asiaa) 10

11 laskennallinen ongelma on mikä tahansa kuvaus π: Σ Γ millä tahansa Σ, Γ päätösongelma on laskennallinen ongelma jonka arvojoukko on { 0, 1 } ( = { ei, kyllä }); päätösongelma π samastetaan usein kielen { x π(x) = 1 } kanssa intuitiivisesti algoritmi ratkaisee ongelman π, jos millä tahansa syötteellä x Σ se tulostaa funktion arvon π(x) Γ (määritellään pian täsmällisemmin) olkoon P(X) joukon X osajoukkojen joukko; siis esim. P({ a, b }) = {, { a }, { b }, { a, b } } siis yllämainittu samaistus huomioonottaen P(Σ ) on aakkoston Σ päätösongelmien joukko yksinkertainen argumentti osoittaa, että päätösongelmia on enemmän kuin algoritmeja kaikilla (päätös)ongelmilla ei mitenkään voi olla ratkaisualgoritmia 11

12 Lukumääräargumentti hieman tarkemmin ( ): Java-ohjelmat ovat merkkijonoja, joten mahdollisia Java-ohjelmia on numeroituva määrä (eli korkeintaan yhtä paljon kuin luonnollisia lukuja) Tunnetuista joukko-opin tuloksista seuraa, että jos X on numeroituvasti ääretön niin P(X) on ylinumeroituva (eli ei ole surjektiota N P(X)) Intuitiivisesti, jos joukon X alkioita on yhtä paljon kuin luonnollisia lukuja, niin joukon X osajoukkoja on enemmän kuin luonnollisia lukuja Tämä perustuu oleellisesti samaan Cantorin kuuluisaan diagonalisointiargumenttiin kuin tulos, että reaalilukuja on enemmän kuin luonnollisia lukuja. Erityisesti jos valitaan Σ = ASCII merkit niin nähdään, että aakkoston Σ päätösongelmia on enemmän kuin Java-ohjelmia. Koska määritelmän mukaan mikään ohjelma ei voi ratkaista kuin yhden päätösongelman, niin on olemassa ASCII-aakkoston päätösongelmia joille ei riitä ne ratkaisevaa Java-ohjelmaa 12

13 Onko em. lukumääräargumentti relevantti: kenties kaikki ratkeamattomat ongelmat ovat keinotekoisia ja mielenkiinnottomia, tai kenties jokainen ongelma voidaan ratkaista jollain ohjelmointikielellä? Osoittautuu kuitenkin, että monet luonnostaan esiintyvät ongelmat ovat ratkeamattomia, ja ratkeamattomuuden käsite on suunnilleen sama kaikilla riittävän voimakkailla laskentaformalismeilla ( ohjelmointikielillä) Johtopäätöksellä on siis vakavasti otettavia seuraamuksia. 13

14 Pysähtymisongelman ratkeamattomuus ( ) (Epämuodollinen johdatteleva esimerkki; yksityiskohtiin palataan.) Väite: ei ole olemassa C-funktiota halts(p, x) joka saa syötteenä mielivaltaisen C-funktion tekstin p ja tälle sopivan syötteen x, palauttaa 1 jos laskenta p(x) pysähtyy ja palauttaa 0 muuten. Huom. 1: halts ei siis saa millään parametreilla joutua ikuiseen silmukkaan. Huom. 2: syntaksivirheet p:n tekstissä jne. kohtaan muuten. 14

15 Todistus (hieman C:n syntaksia muokaten): Tehdään vastaoletus että tällainen halts on olemassa. Olkoon c seuraavan ohjelman confuse tekstiesitys: void confuse(char *p); int halts(char *p, char *x){... /* funktion "halts" runko */ } if (halts(p, p)==1) while (1); } Nyt sovelletaan funktion halts spesifikaatiota: ristiriita. confuse(c) pysähtyy halts(c, c)==1 confuse(c) jää silmukkaan; 15

16 Johtopäätös: hyvinkin perustavanlaatuiset ohjelmointiin liittyvät kysymykset ovat ratkeamattomia. Seuraavaksi tarkastellaan tämäntyyppisiä ilmiöitä ohjelmointikielten sijaan formaaleilla laskennan malleilla, erityisesti Turingin koneilla. Formaalien mallien etuja: semantiikka helppo määritellä formaalisti vältetään ohjelmointikielten hankalat erikoispiirteet vältetään tulosten riippuvuus ohjelmointikielestä saadaan yleinen matemaattinen teoria joka on täysin riippumaton käytettävissä olevista laskentalaitteista 16