Tomita-tyylisistä yleistetyistä LR-jäsentäjistä. Jaakko Korpela

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Tomita-tyylisistä yleistetyistä LR-jäsentäjistä. Jaakko Korpela"

Transkriptio

1 Tomta-tyylsstä ylestetystä LR-jäsentäjstä Jaakko Korpela Tampereen ylopsto Tetojenkästtelyteteden latos Tetojenkästtelyopp Pro gradu -tutkelma Marraskuu 2004

2 Tampereen ylopsto Tetojenkästtelyteteden latos Tetojenkästtelyopp Jaakko Korpela: Tomta-tyylsstä ylestetystä LR-jäsentäjstä Pro gradu -tutkelma, 92 svua Marraskuu 2004 Jäsentäjä on ohjelma, joka analyso syötteenä annetun merkkjonon kelopllsen rakenteen. Jäsentäjän tehtävänä on määrttää, kunka kelopsta vodaan johtaa annettu syöte. Jos syötemerkkjono kuuluu kelopn määräämään keleen, jäsentäjä tulostaa sen jäsennyksen, muussa tapauksessa jäsentäjä lmottaa vrheestä. LR-jäsentämnen on käytännössä suosttu jäsennysmenetelmä, jota on menestyksellsest käytetty ohjelmontkelten kääntäjssä jo yl kolmenkymmenen vuoden ajan. Menetelmänä se on lmasuvomanen, tehokas ja sop automaattslle jäsentäjägeneraattorelle. LR-kelopn määrttämnen halutulle kelelle vo kutenkn olla hankalaa. Ylestetyn LR-jäsentämsen tarkotuksena on laajentaa LR-jäsentäjä tommaan kaklla kontekstttomlla kelopella. Lang ratkas ensmmäsenä ylesen ylesen jäsennysongelman teoreettsest ja Tomta kehtt myöhemmn tehokkaan käytännöllsen ratkasun. Alkuperänen Tomtan algortm e kutenkaan pysähdy kästellessään keloppa, joka ssältää epäsuoran vasemman rekurson. Tässä tutkelmassa perehdytään ylesest Tomtan kehttämään ylestettyyn LR-jäsentämseen. Työssä estetään myös sekä Farshn että Scottn ja muden jäsennysalgortmt, jotka perustuvat Tomtan algortmehn, mutta tomvat oken kaklla kontekstttomlla kelopella. Tutkelmassa analysodaan myös alkuperäsessä Tomtan algortmssa oleva ongelma ja estetään algortmn korjauksa perusteluneen. Avansanat ja -sanonnat: ylestetty kontekstton jäsentämnen, Tomtajäsentäjät.

3 Ssällys. Johdanto Merkntöjä ja termejä Ylestettyjen LR-jäsentäjen kehtys LR-jäsentäjä Johdanto LR()-jäsentäjän muodostamnen Alkojoukkojen muodostamnen LR()-jäsentäjälle LR()-jäsennystaulun muodostamnen GLR-jäsennysalgortmsta ylesest Graafrakentenen pno (GSS) GSS:n rakentamnen syötteestä Tyhjen sääntöjen kästtelemnen Tomtan algortm e Esmerkk epäsuorasta vasemmasta rekursosta Esmerkk epäsuorasta okeasta rekursosta Tomtan algortm Farshn algortm RNGLR-algortm Epäsuora okea rekurso ja okeanpuolesest tyhjentyvät säännöt GLR-jäsentämnen muunnellulla DFA:lla Esmerkk RNGLR-algortmn tomnnasta Tomtan algortm Tomtan algortm 2 tyhjä sääntöjä ssältävlle kelopelle Tomtan algortm 2 ja epäsuora vasen rekurso Muunneltu Tomtan algortm Muunneltu Tomtan algortm 2a Muunneltu Tomtan algortm 2a ja epäsuora vasen rekurso Muunneltu Tomtan algortm 2a ja syklnen kelopp Muunneltu Tomtan algortm 2b Esmerkk muunnellusta Tomtan algortmlla 2b Muunneltu Tomtan algortm 2b ja epäsuora okea rekurso Muunneltu Tomtan algortm 2c Muunneltu Tomtan algortm 2c ja epäsuora okea rekurso Muunnellun Tomtan algortmn 2 omnasuukssta Muunneltu Tomtan algortm 2c pysähtyy ana...82

4 .2. Muunneltu Tomtan algortm 2c on rajottamaton suuruusluokaltaan Yhteenveto...92 Vteluettelo... 93

5 . Johdanto Huomattava tulos determnststen jäsentäjäalgortmen alalla neljäkymmentä vuotta stten ol se, että kelet, jotka ovat lähes determnstsä, votn tehokkaast jäsentää käyttäen senakasa, tehokkuudeltaan suhteellsen penn konesn mahtuva jäsentäjä [JSE04]. Automaattsen jäsentämsen käytäntö onkn muuttunut suhteellsen vähän 970-luvun alkupuolelta lähten, jollon julkastn useta LALR()- ja LL()-jäsentäjägeneraattoreta [MN04]. Suurn ongelma LALR()-jäsentäjägeneraattoreta käytettäessä on se, että sopvan kelopn muodostamnen annetulle keloplle on työlästä. LALR()- jäsentäjä on determnstnen, sllä jokasella tomnta-askeleella on päätettävä käyttäen pnon pnnalla olevaa tlaa ja seuraavaa syötemerkkä, srretäänkö syötteestä seuraava syötemerkk pnoon va valtaanko yks kelopn säännöstä sovellettavaks redusonnks pnossa [ASU86]. Jäsennyskonflkten ratkasemnen vaat algortmn syvällstä ymmärtämstä, ekä se sllonkaan ole helppoa [MN04]. Kaklla kontekstttomlla kelllä e ole LALR()-keloppa. Vakka kelopp votasnkn muuttaa LALR()-kelopks, prosess vo olla työläs, ja se vo tuhota kelopn kästteellsen rakenteen. Sen sjaan että kuvattasn kel, jota jäsennetään, päädytään kuvaamaan prosess, jolla jäsennys tehdään. Koska kelopp on tärken osa jäsennysmäärttelyä, tämä e ole tovottavaa. Lsäks on huomattava, että sllon, kun kelen rakenne e ole jäsentäjän krjottajan hallnnassa, e voda olettaa kelen omaavan determnststä keloppa. Luonnollsten kelten jäsentämsessä (natural language parsng, NLP) kelet ovat yleensä epädetermnstsä ja monselttesä. Nnpä luonnollsen kelen jäsentäjän on löydettävä jäsennys mahdollsest äärettömästä joukosta [JSE04]. Pääasallnen vahtoehto tastelussa srrä/redoso-konflkten kanssa on ollut hylätä automaattnen jäsennysteknologa kokonaan. Kokemus on kutenkn osottanut, että jäsentäjän krjottamnen käsn on työlästä ja lopputulosta on vakeata muuttaa ssältämään laajennuksa [MN04]. Tonen vahtoehto jäsennyskonflkten ratkasemseks LR-jäsentämsessä on smuloda epädetermnstsyyttä determnstsellä koneella, jollon jäsennysohjelma suorttaa kakk eteentulevat jäsennystomnnot. Tehokkaampen jäsentäjägeneraatoren kehtystä ja käyttöönottoa on osaltaan edstänyt valtava kehtys prosessoreden tehokkuudessa sekä, ehkä tärkeämpänä asana, käytettävän mustn määrässä [JSE04]. 970-luvun alussa kun LALR- ja LL-jäsentäjägeneraatoreta kehtettn, mustn koko ol

6 2 tyypllsest 0 4 tavun luokkaa, kun tyypllsessä käyttökoneessa mustn määrä on nykyään 0 9 tavun luokkaa. Tämän tutkelman ssältö on seuraava. Luvussa 2 estellään aheeseen lttyvä merkntöjä ja termejä. Luvussa 3 paneudutaan lyhyest ylestettyjen LR-jäsentäjen kehtykseen estellen sen merkttävmmät kehtysvaheet. Luvussa 4 kästellään normaala LR-jäsentäjää. Luvussa 5 kästellään ykstyskohtn paneutumatta ylestetyn LR-jäsentämsen peraatteet esmerkken kautta. Luvussa 6 annetaan formaal kuvaus luvun 5 menetelmstä ja todetaan, ette se kakssa tapauksssa pysty tunnstamaan syöttetä. Luvussa 6 estetään myös lyhyest esmerkn kautta Tomtan algortm kontekstttomlle kelopelle ja estään shen lttyvät ongelmat. Luvussa 7 estellään Farshn jäsennysalgortm ja luvussa 8 Scottn ja muden jäsennysalgortm. Luvussa 9 palataan Tomtan kontekstttomen keloppen jäsennysalgortmn ja annetaan sen formaal kuvaus. Samassa luvussa analysodaan myös tarkemmn algortmn lttyvä ongelma. Luvussa 0 tuodaan eslle korjauksa Tomtan algortmn ja luvussa estellään jotakn korjauksn lttyvä todstuksa. Vastaavanlasa korjauksa alkuperäseen Tomtan algortmn e krjallsuudessa ole akasemmn estetty. Kakk tutkelmassa estetyt tulokset ovat krjottajan omaa käsalaa.

7 3 2. Merkntöjä ja termejä Kontekstton kelopp koostuu joukosta T perusmerkkejä, joukosta N apumerkkejä, merkstä S N, jota sanotaan alkumerkks, ja joukosta kelopn sääntöjä. Säännöt ovat muotoa A ::= α, mssä A N ja α on (mahdollsest tyhjä) perus- ja apumerkestä koostuva merkkjono. Jäsennysaskel (dervaton step) on muotoa γa σ γασ oleva tomnta, mssä γ ja σ ovat perus- ja apumerkestä koostuva merkkjonoja ja A ::= α on kelopn sääntö. Merkkjonon τ jäsennys merkkjonosta σ on sarja jäsennysaskela σ β β 2... β n τ. Jos τ jäsentyy merkkjonosta σ käyttämällä n jäsennysaskelta, vodaan krjottaa myös σ τ ta σ n τ. Jos jäsennyksä tehtäessä korvataan ana vasemmanpuolesn apumerkk, puhutaan vasemmanpuolesmmasta jäsennyksestä (leftmost dervaton) ta vasemmasta johdosta. Vastaavast korvattaessa ana okeanpuolesn apumerkk puhutaan okeanpuolesmmasta jäsennyksestä (ta okeasta johdosta). Vasemmanpuolesnta jäsennystä merktään α β ja okeanpuolesnta jäsennystä merktään α β. op Tyhjästä merkkjonosta käytetään merkntää ε. Kelopn säännön vp A ::= αβ sanotaan olevan okealta tyhjentyvä (rght nullable), jos β ε, mutta β ε. Kelopn sanotaan omaavan epäsuoran vasemman (ta okean) rekurson (hdden left/rght recurson), jos snä on apumerkk A ja sellaset merkkjonot τ ja σ, että τ + ε ja A σaτ (ta A τaσ ). Kelopllnen muoto (sentental form) on sellanen merkkjono α, että S α ja lause on sellanen kelopllnen muoto, joka koostuu van perusmerkestä. Kelopn Γ muodostama kel määrtellään nstä lausesta koostuvaks joukoks L (Γ), jolla on jäsennys kelopn Γ alkumerkstä S. Lausetta, joka on generotu kelopsta käyttäen vasemmanpuolesnta jäsennystä, sanotaan vasemmanpuoleseks kelopllseks muodoks. Okeanpuolesen jäsennykseksen generomaa lausetta sanotaan vastaavast okeanpuoleseks kelopllseks muodoks. Alkuosan αβ okeanpuolesesta kelopllsesta muodosta αβω sanotaan olevan kelopn kelvollnen alkuosa (vable prefx). Kelopn symbollle x ja merkkjonolle γ määrtellään FIRST T (x) = {t T jollekn merkkjonolle β, x tβ, FIRST (ε ) = {ε T

8 FIRST( xγ ) = FIRST FIRST T T ( x) FIRST T ( x), muuten. 4 ( γ ), jos x ε Äärellnen tla-automaatt (fnte state automaton, FA) on suunnattu graaf, jonka solmuja sanotaan tloks. Yks tla automaatssa on alkutla ja jotkut tlat ovat hyväksymstloja ta lopputloja. Graafn kaara kutsutaan srtymks ja ntä merktään syötesymbolella ta tyhjällä merkkjonolla ε. Äärellsä automaatteja käytetään syötemerkkjonojen hyväksymseen ta hylkäämseen. Äärellnen automaatt hyväksyy syötteen, jos alkutlasta lähten kulkemalla syötemerkkjonon määräämen symboleden osottama srtymä päädytään lopputlaan, kun koko syötemerkkjono on luettu. Muussa tapauksessa automaatt hylkää syötteen. Äärellnen tla-automaatt on determnstnen (determnstc fnte automata, DFA), jos snä e ole tyhjä srtymä, el srtymä, jossa syötesymbola e lueta, ja jos jokaselle kelopn symbollle x jokasesta solmusta on korkentaan yks srtymä symbollla x.

9 5 3. Ylestettyjen LR-jäsentäjen kehtys Backus-Naurn notaaton (Backus-Naur Form, BNF) kehttämnen ohjelmontkel ALGOL-60 syntaksn kuvaamseks [BBG+63] ol ensmmänen merkttävä askel jäsennysmenetelmen formalsomseks. BNF:n avulla mukaan saatn ltettyä Chomskyn kehttämä kontekstttomen keloppen matemaattnen vtekehys [GR62]. Kuvassa 3. on hahmoteltu ylestetetyn LR-jäsentämsen kehtystä. Knuth [Knu65] formalso kokoavan LR-jäsennysmenetelmän ja osott, että LR-jäsentäjät tomvat lneaarsessa ajassa syötteen ptuuden suhteen. Knuthn työ ssäls suurmman osan teoreettssta tulokssta LRjäsentämsestä, mutta Knuth e tse ptänyt tuloksaan käytännössä sovellettavna. Vakka Knuthn kuvalemat LR-jäsentäjät tomvat lneaarsessa ajassa syötteeseen nähden, nden tlavaatmus on pahmmassa tapauksessa eksponentaalnen kelopn kokoon nähden. LR-jäsentäjän vaatma must käytännössä käytettävllä kelllä (puhumattakaan teoreettssta äärtapaukssta) yltt selväst senakasten koneden kapasteetn. Kuva 3.. Ylestetyn LR-jäsentämsen kehtys [JSE04]. Tlanne muuttu De Remern LALR- [DeR69] ja SLR-algortmen [DeR7] ansosta. Nämä algortmt lovat pohjan Knuthn tulosten käytännöllseen

10 6 soveltamseen. De Remern algortmt käyttävät samaa jäsennysmalla kun Knuthn algortm, mutta jäsennyksessä käytettäven jäsennystaulujen rakentamseen käytetty menetelmä tuottaa penempä jäsennystauluja, sälyttäen kutenkn suuren osan Knuthn malln lmasuvomasta. Unx-työkalu YACC [Joh75] käyttää LALR-jäsentämsalgortma ja jotakn menetelmä [AJU75] kelopn monselttesyyden purkamseks. YACC muodostu nopeast standard-työkaluks jäsentämsessä. Akateemsemmalla puolella Lang [Lan74] työskentel teoreettsten kysymysten parssa, tutken mahdollsuuksa smuloda epädetermnstsyyttä determnstsllä menetelmllä. Tomta [Tom86] kehtt ylestetyn LR-jäsentäjän (Generalzed LR, GLR) luonnollsten kelten tehokkaaseen jäsentämseen. Tomta huomo, että luonnollsten kelten kelopt ovat enmmäkseen LR-kelopppeja, jossa on jonkn verran monselttesyyttä. Samaa vodaan sanoa monsta ohjelmontkelstä (varsnkn esm. C++), joten Tomtan algortm soveltuu hyvn myös nden jäsentämseen. Vakka e ole varmaa, olko Tomta tetonen Langn tulokssta, Tomtan työtä vodaan ptää näden käytännöllsenä toteutuksena, jossa johdon tallentamseen käytetty tetorakenne on pääasallnen uus tulos. GLR käyttää syvyys-ensn etsntää ylläptäen lstaa kaksta mahdollssta (osttassta) jäsennyksstä nykyseen syötemerkkn ast. LR-jäsentäjässä konfguraato on tallennettuna tlanumeron pnoon. Nnpä tetyn syötteen kakken jäsennysvahtoehtojen läpkäymseks tarvtsee ylläptää useampaa pnoa, yks jokasta yksttästä jäsennystä koht. LR-jäsennysalgortma on muokattu nn, että aktvssta pnosta (epäaktvset pnot ovat sellasa, jossa on päädytty tlanteeseen, jossa jäsennystä e voda jatkaa) suortetaan kakk mahdollset redusonnt, ennen seuraavan syötemerkn srtämstä pnoon. Käytettäessä osotnpohjasta estystapaa pnossa päädytään puurakenteeseen. Tomta havats, että nden arvojen joukko, joka vo esntyä pnon pnnalla, on äärellnen joukko jäsennystloja. Pnon tomnnan kontekstton luonne johtaa shen, että puun oksa vodaan yhdstää, kun nllä on sama lehden arvo [JSE04]. Tomta kutsu tetorakennetta graafrakenteseks pnoks (Graph Structured Stack, GSS). Tomta kuvas vs algortma. Nästä ensmmänen kuvaa aheeseen lttyvä perusdeota ja soveltuu van LR()-kelopelle. Tonen algortm tom sälyttävllä kelopella ja lopussa algortmessa lsätään omnasuuksa tyhjen sääntöjen halltsemseks. Tomtan algortmesta löytyy kutenkn vrhe, sllä ne evät pysähdy kelopella, jotka ssältävät epäsuoran vasemman rekurson. Farshn [NF9] ratkasu ongelmaan ol suorttaa täydellnen etsntä kaklle aktvslle tlolle uusen tlojen etsmseks. Tämä etsntä vo kutenkn olla

11 7 epäkäytännöllsen paljon akaa vevä. Rekers [Rek92] kehtt Farshn algortma tuottamalla tvmmän jäsennysmetsän. Vsser [Vs97] taas muokkas Farshn algortma tommaan lman selaajaa. Molemmssa algortmessa redusonten etsntä tyhjn sääntöhn lttyen on kutenkn jäljellä. Scottn ja muden [SJH00] kehttämämä RNGLR-algortm ssältää henovarasemman korjauksen Tomtan algortmessa olevaan ongelmaan tyhjn sääntöhn lttyen ja BRNGLR [SJE03] käyttää redusonten suorttamseen bnärsöntä, jollon jäsentäjä tom kuutollsessa ajassa syötteeseen nähden mlle tahansa kontekstttomalle keloplle. Aycockn ja Horspooln [AHJ0] jäsentäjät evät suoranasest lty GLR-jäsentämseen vaan ovat lähnnä saaneet jotakn vakutteta tästä suunnasta.

12 8 4. LR-jäsentäjä 4.. Johdanto LR-jäsentäjä on kontekstttomen keloppen jäsentäjätyypp, jota ylesest käytetään ohjelmontkelten kääntäjssä. LR-jäsentäjä on kokoava (bottom-up) jäsentäjä, joka lukee syötettään vasemmalta okealle ja pyrk kääntestä okeaa johtoa muodostaen koht kelopn alkumerkkä. LR-jäsentämsellä on lukusa etuja ja se on pääasallnen jäsennysmenetelmä monlle ohjelmontkellle. Kaksta syötettä vasemmalta okealle lukevsta jäsentäjstä LR-jäsentäjä havatsee syntaktset vrheet akasmmassa mahdollsessa vaheessa. LR-jäsentäjä koostuu syötepuskursta, josta syötettä luetaan merkk kerrallaan, lukupäästä, joka lukee ana jotan kohtaa syötteestä, pnosta ja jäsennystaulusta. Jäsennystaulussa on tomnnot jokaselle perusmerklle jokasessa tlassa ja srry-tloja (goto states) apumerkelle. Edellstä osaa taulusta sanotaan tomntatauluks ja jälkmmästä srry-tauluks. Pno koostuu symbol/tla paresta ja aluks pnossa on van tla 0. LR-jäsentäjän tlat koostuvat LR-alkosta (LR-tems). LR-alko on par ([ A ::= α β ], ω ), mssä ω on perusmerkkjono, joka vo koostua perusmerkestä ja syötteen loppua kuvaavasta $-merkstä. LR-alkon osaa [ A ::= α β ] sanotaan ytmeks (core). Par ([ A ::= α β ], ω ) kuvaa jäsentäjän kontekstn. Tällön yrtetään löytää merkkjono, joka jäsentyy kelopssa apumerkstä A, ja jota seuraa merkkjono ω. Merkkjono α on jo pnon pnnalla ja tämän jälkeen jäljellä olevasta syötteestä on löydettävä osa, joka jäsentyy merkkjonosta βω. Jos ω on ana van yhden merkn mttanen, sanotaan stä kurkstusalkoks (lookahead tem). Tällön LR-jäsentäjää sanotaan LR()-jäsentäjäks. Kurkstusalkolla e ole merktystä muotoa [ A :: = α β, a ], mssä β ε, olevssa LR()-alkossa, mutta tlassa, jossa on muotoa [ A :: = α, a ] oleva LR()-alko, suortetaan redusont, jos seuraava syötemerkk on a. Tomntataulu vo ssältää neljä erlasta tomntoa jokaselle tlalle: Syötemerkn srto pnoon ja srtymnen tlaan s Redusont säännön p mukaan Vrhe Syötemerkkjonon hyväksymnen.

13 9 Algortm etenee lukemalla nykysen tlan pnon pnnalta ja seuraavan syötemerkn syötepuskursta. Näden perusteella on tomntataulussa määrätty tomnta. Syötemerkn srrossa pnoon työnnetään ensmmänen merkk syötepuskursta ja uus tla. Redusonnssa pnosta postetaan sopva määrä symboleta ja katsotaan pnon pnnalle jäävä tlasymbol t. Tämän jälkeen työnnetään pnoon säännön p vasemman puolen apumerkk A sekä se tla, joka on srry-taulun kohdassa (t, A). Vrhetomnnossa srrytään vrheestätopumustlaan ja hyväksymstomnnossa syöte hyväksytään. Redusonnssa pnosta postettaven symbolen määrä määräytyy redusonnssa käytettävän säännön mukaan. Jos säännön okeassa puolessa on m merkkä, postetaan pnosta 2m symbola (m tlaa ja m merkkä) LR()-jäsentäjän muodostamnen LR()-alko [ A :: = α β, a ] on pätevä (vald) kelvollselle alkuosalle γ, jos kelopssa on jäsennys. γ = δα, ja S op δaw δαβ w, mssä op 2. joko a on merkkjonon w ensmmänen symbol, ta w = ε ja a = $ [ASU86]. Ylesest ottaen kelvollselle alkuosalle vo olla useta pätevä alkota. LR()-jäsentäjän muodostamsessa määrätään pätevät alkot jokaselle kelvollselle alkuosalle kelopssa (alkaen tyhjästä merkkjonosta). Päteven alkoden joukosta kelvollselle alkuosalle γ käytetään merkntää V(γ ). Jokanen V(γ ) vastaa yhtä jäsentäjän tlaa. Keskenen ajatus LR()-jäsentäjän rakentamsessa on ensn muodostaa kelopsta detarmnstnen äärellnen automaatt, joka tunnstaa kelvollset alkuosat. LR()-alkota ryhmtellään joukkohn I, jotka muodostavat yllä mantut LR()-jäsentäjän tlat. Tlojen muodostamseks määrtellään kaks funktota, sulkeuma ja srry. Sulkeuma-funktossa tlassa s, jossa on muotoa [ A :: = α Bβ, a ] oleva LR()- alkota, lsätään tlaan s myös alkot [ B :: = γ, b ], mssä B ::= γ on kelopn sääntö ja b = FIRST( β a ) ensmmänen perusmerkk lauseessa, joka on jäsennetty merkkjonosta β a. Perusteluna tälle on se, että LR()-alkon [ A :: = α Bβ, a ] mukaan oltaessa tlassa s, pnon pnnalla on merkkjono α ja seuraavaks odotetaan syötteestä löytyvän merkkjono, joka on jäsennettävssä merkkjonosta Bβ a. Koska B on säännön B ::= γ vasen puol, seuraa tästä, että

14 0 tlassa s odotetaan seuraavaks syötteestä löytyvän merkkjonon, joka on jäsennettävssä merkkjonosta γ b. Srry-funkto saa syötteenään parn (I, X), mssä I on LR()-alkojoukko ja X on kelopn symbol. Joukko srry(i, X) määrtellään muotoa [ A :: = α X β, a ] oleven alkoden sulkeumaks, kun joukossa I on alko [ A :: = α Xβ, a ]. Intutvsest, jos I on LR()-alkojoukko, joka on pätevä kelvollselle alkuosalle γ, nn srry(i, X) on LR()-alkojoukko, joka on pätevä kelvollselle alkuosalle γ X Alkojoukkojen muodostamnen LR()-jäsentäjälle Alkojoukkojen I muodostamseks laajennetaan aluks kelopp G kelopks G lsäämällä sääntö S ':: = S, mssä S on kelopn alkumerkk ja S ' on apumerkk, joka e esnny kelopssa G. Tämän apumerkn tarkotuksena on tunnstaa kohta, jossa syöte vodaan hyväksyä. LR()-alkojoukot muodostetaan algortmlla. Algortm. Algortm LR()-alkojoukkojen muodostumseen [ASU86]. Syöte. Laajennettu kelopp G. Tulos. LR()-alkojoukot, jotka ovat pätevä alkota yhdelle ta useammalle kelopn G kelvollselle alkuosalle. Menetelmä (pääfunkto alkot, sekä funktot sulkeuma ja srry): funkto sulkeuma(i) ; alota tosta jokaselle alkolle [ A :: = α Bβ, a ] joukossa I, jokaselle säännölle B ::= γ kelopssa G ja jokaselle perusmerklle b = FIRST( β a ) jolla [ B :: = γ, b ] e ole joukossa I suorta lsää [ B :: = γ, b ] joukoon I kunnes joukkoon I e voda enää lsätä alkota loppu; funkto srry(i, X); alota olkoon J sellanen joukko LR()-alkota [ [ A :: = α Xβ, a ] on joukossa I; palauta sulkeuma( J ) loppu; A :: = α X β, a ], että

15 funkto alkot(g ) alota C = {sulkeuma({[ S ':: = S,$ ]) tosta jokaselle sellaselle LR()-alkojoukolle I joukossa C ja jokaselle sellaselle kelopn ymbollle X, että srry(i, X) e ole tyhjä joukko, ekä se ole joukossa C suorta lsää srry(i, X) joukkoon C kunnes joukkoon C e voda enää lsätä uus alkojoukkoja I loppu; LR()-alkojoukot muodostavat determnstsen äärellsen automaatn, joka tunnstaa kelopn kelvollset alkuosat. Automaatssa LR()-alkojoukosta I on srtymä kelopn symbollla X LR()-alkojoukkoon J, jos J = srry(i, X). Jokanen alkojoukko I automaatssa on joukko pätevä LR()-alkota slle kelvollselle alkuosalle, joka muodostuu kuljetusta srtymstä kuljettaessa alkutlasta tlaan I LR()-jäsennystaulun muodostamnen LR()-jäsennystaulua käytetään jäsennyksessä jäsennystomnnasta päätettäessä. Jäsennystaulun rvt koostuvat automaatn tlosta ja sarakkeet (laajentamattoman) kelopn symbolesta. Jäsennystaulu rakennetaan algortma 2 käyttäen. Algortm 2. Algortm LR()-jäsennystaulun muodostamseen [ASU86]. Syöte. Laajennettu kelopp G. Tulos. LR()-jäsennystaulu. Menetelmä:. Muodosta C = { I 0, I,..., I n, kokoelma joukosta LR()-alkota keloplle G. 2. Jäsentäjän tla muodostetaan joukosta I. Jäsennystomnto tlassa määräytyy seuraavast: a) Jos LR()-alko [ A :: = α aβ, b ] on joukossa I j, aseta tomnta[, a] = srrä j. Tässä tapauksessa a on perusmerkk

16 2 b) Jos [ A :: = α, a ] on joukossa I ja aseta tomnta[, A] = reduso A S ', A ::= α c) Jos [ S ':: = S,$ ] on joukossa I, aseta tomnta[, $] = hyväksy Jos edellämantut säännöt tuottavat konflkteja, el useamman kun yhden tomnnon yhteen tomntataulun kohtaan, kelopp e ole LR()-kelopp ja algortmn suortus epäonnstuu. 3. Jos srry( I, A) = I j, nn jäsennystaulussa srry[, A] = j. 4. Kakk kohdat jäsennystaulussa, johon kohdat 2 ja 3 evät tuota merkntää, ovat vrhetloja. 5. Jäsentäjän alkutla on se tla, joka muodostetaan sulkeumalla LR()-alkosta [ S ':: = S,$ ]. Esmerkk. Tarkastellaan esmerkknä keloppa Γ, jonka säännöt ovat S :: = SS S :: = SSS S :: = b. Tästä muodostettu LR()-alkojoukkojen mukanen DFA on estetty kuvassa 4.. Kuva 4.. LR()-jäsennyksen mukanen DFA keloplle Γ.

17 3 Tla 3 ssältää LR()-alkon [ S ':: = S,$], joten tla 3 on lopputla. LR()- alkojoukosta muodostettu LR()-jäsennystaulu on estetty kuvassa 4.2. $ b S 0 s4 g3 r/s2 r/r2/s4 g 2 r r/s4 g 3 hyv. s4 g2 4 r3 r3 Kuva 4.2. LR()-jäsennystaulu keloplle Γ.

18 4 5. GLR-jäsennysalgortmsta ylesest Avan kuten LR-jäsentäjämsessä, GLR-jäsentämsessäkn käytetään jäsennyspnoa ja äärellstä ohjausta. Äärellnen ohjaus määrttelee, mkä jäsennystomnto (syötemerkn srto pnoon, redusont) suortetaan seuraavan syötemerkn ja pnon pnnalla olevan tlan perusteella. Mutta, kuten jo yllä manttn, pnon sjasta GLR-jäsentäjä käyttää graafrakentesta pnoa (GSS), joka ssältää kakk pnot, jotka LR-jäsentäjä mahdollstaa. Jokasta pnoa graafssa pdetään erllsenä LR-jäsentäjänä ja jokasta pnoa kästellään rnnakkan. Pnot synkronodaan srtämällä jokanen syötemerkk samanakasest. GLR-jäsentäjän graafrakentenen pno on yksnkertanen. Jotkn pnojen solmusta ovat pnojensa pnnalla ja algortm ptää nästä lukua. Jokasella solmulla on vähntään yks sellanen suunnattu kaar alempn solmuhn jossan pnossa, että jokanen äärellnen polku tetyn pnon pntasolmusta ykskästteseen pohjasolmuun muodostaa potentaalsen LR-jäsennyspnon. Kontekstttomssa kelopessa vo olla muotoa A ::= ε oleva sääntöjä, ns. tyhjä sääntöjä. Tyhjä sääntöjä ssältävän kelopn tapauksessa GSS vo ssältää sykln ja nän ollen äärettömän ptkän polun. Myöhemmn estetään algortmeja, jossa tämä on otettu huomoon. Nämä algortmt tomvat oken myös tyhjä sääntöjä ssältäven keloppen kanssa. GLR tom seuraavast: jokasen syötemerkn kohdalla jokasen pnon pnnalla olevalle tlalle suortetaan jokanen mahdollnen LR()-jäsennystomnto. Tomntoja vo olla useta mahdollsa vastaten jäsennyskonflkta tavallsessa LR-jäsentäjässä. Syötemerkn srto pnoon luo uuden solmun pnon pnnalle ja tästä luodaan suunnattu kaar alempaan solmuun. Redusonnssakn on mahdollsta luoda uus solmu, mutta tosn kun LRjäsentäjässä, jossa pnosta postetaan tloja ja latetaan uus tla pnoon, GLR:ssä kuljetaan GSS:ää kakken LR-jäsentäjässä postettaven tlojen oh. Tämän jälkeen luodaan uus solmu (elle vastaavaa ole jo olemassa) ja lsätään stä suunnattu kaar shen solmuun, joka LR-jäsentäjässä syötemerkn kanssa määrää uuden tlan. Jos kaks er pnoa srtävät saman tlan pnoon ta redusotuvat samaan tlaan, pnojen pnnat yhdstetään samaks solmuks.

19 5 5.. Graafrakentenen pno (GSS) GSS koostuu tlasolmusta, jotka vastaavat tloja DFA:ssa sekä suunnatusta kaarsta. GSS:ään vodaan ssällyttää myös kelopn symboleja, jos jäsennykset halutaan eksplsttsest tallentaa. Tässä estyksessä GSS ssältää myös kelopn symbolt. GSS on suunnattu graaf, joka ssältää tlasolmuja ja kelopn symboleja nn, että kelopn symboln ssältävät solmut ja tlan ssältävät solmut vuorottelevat. Tomtan algortm saa syötteenään syötemerkkjonon a a2... a ja tämän avulla se käy läp LR()-algortmn muodostamaa determnststä äärellstä automaatta (DFA) rakentaen GSS:ää edetessään. Tällön GSS ssältää kuvassa 5. estettyä muotoa olevan algraafn, n Kuva 5.. Algraaf GSS:ssä. jos DFA:ssa on kuvassa 5.2 estettyä muotoa oleva srtymä. Kuva 5.2. Kuvan 5. graafa vastaava DFA. Rakentamsta tehdään askelmssa nn, että alkuaskeleen jälkeen jokasta syötemerkkä koht suortetaan yks askel. GSS:n tlat kuuluvat joukkoon U. Tämä jaetaan askelen mukaan joukkohn U, 0 n. Kuvassa 5. tla k kuuluu sten joukkoon U ja tla h kuuluu joukkoon U. Tämä vastaa ss syötemerkn srtämstä pnoon tavallsessa LR-jäsentäjässä. Joukon U sanotaan olevan suljettu redusonten suhteen, jos joukon kaksta tlosta on suortettu kakk mahdollset redusonnt. U 0 on alkujoukko, joka ssältää DFA:n alkutlan ja on suljettu redusonten suhteen. Samon jokanen joukko U, n, on muodostettu joukosta U lsäämällä joukkoon U tlat, jotka saadaan suorttamalla salltut srrä-tomnnot joukon U tlosta ja stten sulkemalla U redusonten suhteen.

20 6 GSS ssältää kuvassa 5.3 estettyä muotoa olevan algraafn, Kuva 5.3. Algraaf GSS:ssä. mssä u U ja v U sllon, kun GSS ssältää myös kuvassa 5.4 estettyä j muotoa olevan algraafn, Kuva 5.4. Algraaf GSS:ssä. mssä u U j, U w, A :: = x... xm on kelopn sääntö ja DFA:ssa on srtymä tlasta k tlaan h symbollla A. Tämä vastaa ss redusonta tavallsessa LRjäsentäjässä. Kuvan 5.4 tlanteessa solmun v sanotaan olevan redusontrelaatossa (reducton related) solmuun w (2m+)-ptusen polun kautta. Kuvassa 5.5 asaa on velä havannollstettu esttämällä vastaava tlanne DFA:ssa. Kuva 5.5. Redusontrelaato solmujen v ja w välllä.

21 7 Tlasolmun sanotaan olevan tasolla, jos se kuuluu joukkoon U. Tlasolmulla v U sanotaan olevan pätevä redusont, jos sen ssältämä tla h ssältää DFA:ssa LR-alkon ( A :: = α, a+ ). (LR()-jäsennyksen mukasen DFA:n muodostamseen käytetty algortm varmstaa sen, että α on luettu merkkjono.) Vastaavast, kelopn säännön A ::= α sanotaan olevan pätevä tlasolmulle v, joka on tasolla ja jonka ssältämä tla on h, jos DFA:ssa tla h ssältää LR-alkon ( A :: = α, a+ ). Pätevät redusonnt suortetaan ss sllon, kun algortm on lukenut merkkjonon a...a ja seuraava syötemerkk on a +. Tlasolmusta koostuva joukko U on suljettu redusonten suhteen, kun sen jokanen taso on suljettu redusonten suhteen. Oletetaan, että solmu w on joukon U tasolla ja että se ssältää tlan l. Tarkastellaan nyt tlan l LR()- alkota ( A :: = x... x m, a+ ). Olkoon k sellasen solmun u ssältämä tla, joka on saavutettavssa GSS:ssä solmusta w sellasta polkua ptkn, jonka ptuus on 2m. Tällön DFA:n tlasta k on srtymä symbollla A tlaan h. GSS:n joukko U ssältää tällön solmun v tlalla h ja symbolsolmun A, jonka edeltäjä on v ja jälkelänen on u. Kakk joukot U GSS:ssä ovat suljettuja redusonten suhteen GSS:n rakentamnen syötteestä Ennen algortmn formaala kuvausta estetään seuraavaks GSS:n muodostamnen esmerkn avulla. Esmerkknä käytetään monselttestä keloppa Γ 2, jonka säännöt ovat S :: = E E :: = E :: = E + E E :: = E E. Ensn muodostetaan LR()-alkojoukkojen mukanen DFA (kuva 5.6).

22 8 Kuva 5.6. Kelopsta Γ 2 muodostettu LR()-jäsennyksen mukanen DFA. Muodostetaan GSS syötteestä +. Ensmmäsenä joukkoon U 0 lsätään alkutla 0. Tlassa 0 e ole pätevä redusonteja (kelopp e ssällä tyhjä sääntöjä), joten U 0 = { v 0. Tämän jälkeen luetaan merkk (suortetaan srrätomnto), luodaan symbolsolmu u symbollla (merktään [ u, ]) ja tlasolmu v tlalla 2 (merktään [ v, 2]). Solmusta v tehdään solmun u edeltäjä ja solmusta u tehdään solmun v 0 edeltäjä. Solmu v lsätään joukkoon U (kuva 5.7). Kuva 5.7. Syötemerkn lukemnen. Seuraavaks tlassa 2 tutktaan, löytyykö sellä pätevä redusonteja syötemerkn ollessa +. Koska tähän mennessä on luettu van yks syötemerkk, tälläsen LR()-alkon on oltava muotoa ( A :: = a, a2 ). Tla 2 ssältää LR()- alkon ( E :: =, + ). Tämän mukaan kuljetaan kahden askeleen mttasta polkua solmusta v solmuun v 0. DFA:ssa on srtymä merkllä E tlasta 0 tlaan. Nnpä GSS:ään luodaan tlasolmu [ v 2, ], joka lsätään joukkoon U. GSS:ään luodaan myös symbolsolmu symbollla E, josta tehdään solmun v 2 jälkelänen ja solmun v 0 edeltäjä (kuva 5.8).

23 9 Kuva 5.8. Redusont sääntöön E :: = perustuen. Tämän jälkeen tarkstetaan pätevät redusonnt juur lsätystä tlasolmusta ja jatketaan prosessa, kunnes U on suljettu redusonten suhteen. Tässä tapauksessa solmussa v 2 e ole pätevä redusonteja, joten U on kästelty. Ylesest askeleen alussa GSS:ssä on joukko U tlasolmuja ja syötteenä on a... an $. Jokasta joukon U tlasolmua v koht tarkstetaan, onko DFA:ssa srtymä merkllä a tlasta k tlaan l. Jokasta tällästä srtymää koht tarkstetaan, ssältääkö GSS:n joukko U jo tlasolmun tlalla l. Jos e, lsätään tällanen tlasolmu joukkoon U. (Jokanen joukko U ssältää ss van korkentaan yhden tlan l.) Jos tlalla l on jälkeläsenä symbolsolmu symbollla a, nn tästä symbolsolmusta lsätään kaar solmuun k joukossa U. Muussa tapauksessa luodaan symbolsolmu tlasolmun l jälkeläseks symbollla a ja tehdään tästä tlasolmun k edeltäjä. Kun kakk solmut joukosta U on kästelty, saadaan U = U a. Joukko U saadaan ss joukosta U lukemalla syötemerkk a. Esmerkssä askeleella 2 on vomassa U = {,2 ja U + = {5 (kuva 5.9). Kuva 5.9. Syötemerkn + lukemnen. Joukossa U 2 = {5 e ole redusonteja syötemerkllä, joten luetaan seuraava syötemerkk ja lsätään se GSS:ään. Saadaan ss U 2 = {2 (kuva 5.0).

24 20 Kuva 5.0. Syötemerkn lukemnen. Seuraavaks muodostetaan redusontsulkeuma joukolle U a. Jokaselle tlasolmulle v U, jokaselle tlalle k ja jokaselle muotoa ( A :: = x... x m, a+ ) olevalle LR()-alkolle tlassa k, etstään GSS:stä kakk tlasolmut [u, l ], jotka ovat 2m ptusen polun päässä tlasolmusta v. Olkoon DFA:ssa srtymä tlasta l tlaan g merkllä A. Jos joukossa U e velä ole tlasolmua tlalla g, nn luodaan solmu w ja lsätään se joukkoon U. Jos tlasolmusta w tlasolmuun u on jo olemassa kahden askeleen ptunen polku, e tehdä mtään. Muuten luodaan symbolsolmu A, joka on solmun w jälkelänen ja solmun u edeltäjä. Prosessa jatketaan, kunnes U on suljettu redusonten suhteen (kuva 5.). Kuva 5.. Redusont GSS:ssä ylesessä tapauksessa. Esmerkkn sovellettuna redusontsulkeuman laskemnen tlasta 2 syötemerkllä lsää joukkoon U 3 tlat 7 ja (kuva 5.2). Kuva 5.2. Redusonnt sääntöhn E :: = ja E :: = E + E perustuen.

25 2 Seuraavaks luetaan seuraava syötemerkk. DFA:ssa tlosta ja 7 on molemmsta srtymät tlaan 4 syötemerkllä (kuva 5.3). Kuva 5.3. Syötemerkn lukemnen. Tlasta 4 e ole redusonteja syötemerkllä, joten U 4 = {4. Luetaan merkk (kuva 5.4). Kuva 5.4. Syötemerkn lukemnen. Tlasta 2 redusonnn suorttamnen syötemerkllä $ lsää joukkoon U 5 tlan 6. Redusont tästä lsää joukkoon U 5 tlat ja 7. Redusont tlasta 7 ve DFA:ssa tlaan, mutta koska tämä tla on jo joukossa U 5, e stä enää lsätä. Syötemerkn $ lukemnen tlassa johtaa lopulta syötteen hyväksymseen (kuva 5.5).

26 22 Kuva 5.5. Täydellnen GSS syötteelle Tyhjen sääntöjen kästtelemnen Kun kelopssa on tyhjä sääntöjä, stä muodostetun LR()-jäsennyksen mukasen DFA:n tlossa on muotoa [ A :: =, a ] oleva LR()-alkota. Jos alkutlassa on LR()-alko [ S :: =,$ ], kuuluu tyhjä lause kelopn määräämään keleen. Tällasten redusonten lttämnen yllä kuvattuun GLR-jäsennysmalln on yksnkertasta. Jos joukossa U on tlasolmu [v, h] mssä DFA:n tla h ssältää LR()-alkon [ A :: =, a+ ], etstään LR()-jäsennystaulusta rvltä h, sarakkeesta A kohta gk. Tämän jälkeen katsotaan, ssältääkö joukko U jo solmun tlalla k. Jos e, luodaan tlasolmu [w, k] ja symbolsolmu [u, A]. Solmusta u tehdään solmun w jälkelänen ja solmun v edeltäjä. Jos joukossa U on jo tlasolmu [w, k], mutta e kahden askeleen mttasta polkua solmuun v, luodaan symbolsolmu [u, A], ja tämän kautta kahden askeleen mttanen polku solmusta w solmuun v. Jos joukossa U on jo tlasolmu [w, k] ja solmusta w on kahden askeleen mttanen polku solmuun v, e tehdä mtään. GSS:ssä on nän polku kahden samaan joukkoon U kuuluvan solmun välllä. Tämän seurauksena GSS:ään vo muodostua sykl. Myöhemmn nähdään kutenkn, että tämä pystytään jäsennyksessä kästtelemään. Havannollstetaan seuraavaks tyhjen sääntöjen kästtelyä GSS:n rakentamsessa. Tarkastellaan keloppa Γ 3, jonka säännöt ovat S:: = Aa ε A :: = S ε. Tästä muodostettu LR()-jäsennyksen mukanen DFA on estetty kuvassa 5.6. Syötteenä on a.

27 23 Kuva 5.6. Kelopsta Γ 3 muodostettu LR()-jäsennyksen mukanen DFA. Aluks GSS:ään latetaan tlasolmu [ v 0, 0]. Solmu v 0 asetetaan joukkoon U 0. DFA:n tlassa 0 on kaks redusonta syötemerkn ollessa a. LR()-alko [ S :: =, a ] luo tlasolmun [ v, 2], sekä symbolsolmun symbollla S, josta tehdään solmun v jälkelänen ja solmun v 0 edeltäjä. LR()-alko [ A :: =, a ] luo tlasolmun [ v 3, 3], sekä symbolsolmun symbollla A, josta tehdään solmun v 2 jälkelänen ja solmun v 0 edeltäjä (kuva 5.7). Kuva 5.7. Redusonnt tyhjn sääntöhn perustuen. Solmua v kästeltäessä huomataan, että DFA:n tlassa 2 on redusont [ A :: = S, a ]. Tämä ve takasn solmuun v 0. Nyt algortmn mukaan on tarkotus lsätä GSS:ään ja joukkoon U 0 tlasolmu tlalla 3, sekä GSS:ään tlasolmun jälkeläseks symbolsolmu symbollla A. Mutta koska joukossa U 0 on jo tlasolmu tlalla 3 ja GSS:ssä tämän jälkeläsenä symbolsolmu symbollla A, e tehdä mtään. Solmussa v 2 suortetaan srto ja luodaan tlasolmu [ v 3, ], sekä symbolsolmu symbollla a, josta tehdään solmun v 2 jälkelänen ja solmun v edeltäjä. Solmu v 3 lsätään joukkoon U (kuva 5.8). Kuva 5.8. Syötemerkn a lukemnen.

28 24 Syötemerkknä on nyt $. Solmua v 3 kästeltäessä huomataan, että DFA:n tlassa on redusont [ S :: = Aa,$]. Tämä ve takasn solmuun v 0. GSS:ään ja joukkoon U lsätään tlasolmu [ v 4, 2], sekä GSS:ään tlasolmun jälkeläseks symbolsolmu symbollla S. Mtään muuta e enää tehdä. Tla 2 on lopputla, joten syöte hyväksytään (kuva 5.9). Kuva 5.9. Täydellnen GSS syötteelle a.

29 25 6. Tomtan algortm e Tomta [Tom86] kuvas vs algortma, algortmt 0,, 2, 3 ja 4, ylestettyyn LRjäsentämseen. Algortm ssältää suurmman osan tarvttavasta välnestöstä, mutta se soveltuu kutenkn van kelopelle, jotka evät ssällä tyhjä sääntöjä. Estetään seuraavaks formaalst menetelmä, jolla tähän mennessä on muodostettu GSS. Kyseessä on Scottn ja muden [SJH00] tekemä pen muunnelma Tomtan algortmsta. Se suorttaa tyhjn sääntöhn lttyvät redusonnt edellä kuvatulla tavalla, kun tlasolmua kästellään ensmmäsen kerran. Tämä algortm on pohjana Scottn ja muden RNGLR-algortmlle [SJH00], joka estellään myöhemmn. Lsäks sen tarkastelu auttaa ymmärtämään, mks alkuperäset Tomtan algortmt 2, 3 ja 4 evät tom tetyssä tapauksssa. Algortm ylläptää seuraava joukkoja: A : joukko tlasolmuja, jotka on kästeltävä GSS:ssä U : joukko askeleen tlasolmuja R : joukko suorttamattoma redusonteja Q : joukko suorttamattoma srtoja. Algortmssa on kolme funktota, jotka rakentavat GSS:ää: TOIMIJA: Kästtelee joukkoon A tallennetuttuja tlasolmuja. Lsää joukkoon R redusonteja ja joukkoon Q srtoja. REDUSOIJA: Kästtelee redusonteja joukosta R. Lsää tarvttavat tla- ja symbolsolmut GSS:ään. SIIRTÄJÄ: Kästtelee srrot joukosta Q. Lsää tarvttavat tla- ja symbolsolmut GSS:ään. Algortmn syöte on kontekstton kelopp, jonka säännöt on numerotu, tästä kelopsta muodostettu LR()-jäsennyksen mukanen DFA jäsennystaulun muodossa sekä syötemerkkjono a... an $. Algortm 3. Algortm e ylestettyyn LR-jäsentämseen [SJH00]. luo tlasolmu [ v 0, 0], mssä 0 on DFA:n alkutla aseta U 0 = { v 0, A = θ, R = θ, Q = θ

30 26 jokaselle, 0 n, suorta JÄSENNÄ_SYMBOLI() olkoon q DFA:n lopputla jos U n ssältää tlasolmun, jonka tla on q on DFA:n lopputla, lmota jäsennyksen onnstuneen muuten lmota jäsennyksen epäonnstuneen JÄSENNÄ_SYMBOLI() { A = U U + = θ nn kauan kun A θ ta R θ tee jos A θ suorta TOIMIJA() muuten suorta REDUSOIJA() suorta SIIRTÄJÄ() TOIMIJA() { posta v joukosta A ja olkoon h solmun v tla jos srrä k on tomnta LR()-jäsennystaulun kohdassa (h, a + ) lsää (v, k) joukkoon Q jokaselle reduso p tomnnalle DFA:n tomntataulun kohdassa (h, a + ) jos säännön p okean puolen ptuus on 0, lsää (v, p) joukkoon R muuten jokaselle solmun v jälkelässolmulle u, lsää (u, p) joukkoon R REDUSOI() { posta (u, j) joukosta R olkoon m säännön p okean puolen ptuus ja olkoon X säännön p vasemman puolen apumerkk jos m = 0 olkoon k solmun u tla ja olkoon gl tomnta LR()-jäsennystaulun kohdassa (k, X) jos joukossa U e ole tlaa l luo GSS:ään uus tlasolmu [v, l] ja lsää v joukkohn U ja A olkoon [v, l] joukon U solmu jos GSS:ssä on kahden askeleen mttanen polku solmusta v solmuun u, älä tee mtään muuten { luo GSS:ään symbolsolmu [u, X] ja tee tästä solmun v jälkelänen ja solmun u edeltäjä jos v e ole joukossa A { jokaselle sellaselle redusonnlle rk LR()-jäsennystaulun kohdassa (l, a + ), joka e perustu tyhjään sääntöön lsää (u, k) joukkoon R muuten jokaselle tlasolmulle w joka vodaan saavuttaa solmusta u 2m- mttasta polkua ptkn tee { olkoon k solmun w tla ja olkoon gl tomnta LR()-jäsennystaulun kohdassa

31 27 (k, X) jos joukossa U e ole tlaa l, luo GSS:ään uus tlasolmu [v, l] ja lsää v joukkohn U ja A olkoon [v, l] joukon U solmu jos GSS:ssä on kahden askeleen mttanen polku solmusta v solmuun u, älä tee mtään muuten { luo GSS:ään symbolsolmu [u, X] ja tee tästä tästä solmun v jälkelänen ja solmun w edeltäjä jos v e ole joukossa A { jokaselle redusonnlle rk DFA:n tomntataulun kohdassa (l, a + ) lsää (u, k) joukko on R SIIRTÄJÄ( { nn kauan kun Q θ suorta { posta (v, k) joukosta Q jos joukossa U + e ole tlasolmua [w, k], luo tällänen solmu jos solmulla w e ole jälkelässolmua [u, a + ], luo tällänen solmu jos solmu u e ole solmun v edeltäjä, tee solmusta u solmun v edeltäjä Funkto TOIMIJA postaa joukkoon A tallennetun tlasolmun v ja tutk LR()-jäsennystaulusta mahdollset tomnnot tlasolmun v tlan ja seuraavan syötemerkn a + perusteella. Srrä-tomnnon tapauksessa joukkoon Q lsätään tla v sekä se tla k, johon DFA:ssa srrytään tlasta v lukemalla a +. Redusonten osalta joukkoon R tallennetaan symbolsolmu ja reduonnssa käytettävän säännön numero. Jos sääntö on tyhjä sääntö, symbolsolmu on v. Muussa tapauksessa joukkoon R tallennetaan jokanen par (u, p), mssä u on solmun v jälkelänen (ss symbolsolmu) GSS:ssä. REDUSOI-funkto kästtelee ss para (u, p), mssä u on solmu GSS:ssä ja p on redusonnssa käytettävän säännön numero. Funktossa REDUSOIJA redusonten kästtely pokkeaa sen mukaan, onko redusonnnssa käytetty sääntö tyhjä sääntö va e (el onko säännön okean puolen ptuus 0). Jos säännön p okean puolen ptuus m = 0, nn joukon U tlasolmu [u, k ], ssältää muotoa ( X :: =, a+ ) olevan LR()-alkon. Tällön haetaan LR()- taulusta rvltä k, sarakkeesta X kohta gl. Tämän jälkeen tutktaan, ssältääko U tlasolmun [v, l]. Jos e, tällänen tlasolmu luodaan GSS:ään ja lsätään

32 28 joukkoon U. Tämän jälkeen tutktaan, onko GSS:ssä kahden askeleen ptusta polkua tlasolmusta v tlasolmuun u. Jos e, luodaan symbolsolmu [ u ', X], josta tehdään solmun v seuraaja ja solmun u edeltäjä (kuva 6.). Kuva 6.. Solmun v lsäämnen. Jos joukon U tlasolmu [v, h] ssältää muotoa ( X :: = x... x m, a+ ) olevan LRalkon, mssä m, on etsttävä kakk tlasolmut z, jotka ovat 2m-ptusen polun päässä tlasolmusta v. Ongelmana on kutenkn se, että myöhemmässä vaheessa saatetaan solmulle v lsätä uus jälkelänen ja luoda nän uus samanptunen polku solmusta v sekä uus mahdollnen redusont, jota e olla velä kästelty. Jos tlasolmussa joudutaan käymään uudestaan, koska stä on lsätty uus polku, nn kakken polkujen läpkäymnen teks jäsentäjästä hyvn tehottoman. (Tämä e aheuttas vrhettä, koska algortmssa tarkstetaan kahden askeleen ptusten polkujen olemassaolo. Nän jo tehtyjä redusonteja e tosteta.) Tämän taka funktossa TOIMIJA redusonnt tallennetaan ensmmäsen solmun mukaan, joka on tlasolmusta lähtevän polun varrella. Kun tlasolmu v lsätään GSS:ään, sllä on tla h ja jälkeläsenä symbolsolmu u (kuva 6.2). Kuva 6.2. Tlasolmu v ja symbolsolmu u. Jokasta tlan h muotoa ( X :: = x... x m, a+ ) olevaa LR()-alkota koht REDUSOI-funkton kästeltäväks tulee redusont (u, p), mssä p on säännön X :: = x... x m numero. Kun redusonta (u, p) kästellään, etstään kakk solmut, jotka ovat (2m-)-ptusen polun päässä solmusta u. Jos myöhemmässä vaheessa tlasolmusta v luodaan uus polku (kuva 6.3),

33 29 Kuva 6.3. Tlasolmu v ja symbolsolmut u ja u. nn kaklle tlan h redusonnelle suortettavks redusonneks määrtellään (u, p). Nän jo suortettuja redusonteja e enää käydä läp. SIIRTÄJÄ-funktossa yhdstetään perusmerkt nn, että kakk polut joukon U tetystä tlasta joukkoon U kulkevat saman symbolsolmun kautta (kuva 6.4). Kuva 6.4. Symbolsolmujen yhdstämnen. 6.. Esmerkk epäsuorasta vasemmasta rekursosta Seuraavaks edellä annettua Tomtan algortma havannollstetaan esmerkn avulla. Esmerkssä syötteenä on merkkjono xb ja keloppna Γ 4 jonka säännöt ovat S ':: = S S ::= AS b x A ::= ε. Kelopp ssältää epäsuoran vasemman rekurson (hdden left recurson), koska se ssältää johdon S ASb Sb. Määrtelmän mukaan kelopp ssältää epäsuoran vasemman rekurson, jos se ssältää sellasen apumerkn A ja sellaset merkkjonot τ ja σ sten, että σ + ε ja A σaτ. LR()-jäsennystaulu keloplle Γ 4 on estetty kuvassa 6.5.

34 30 $ a x A S 0 r3/s9 g8 g7 r 2 s 3 r 4 s3 5 r3/s6 g5 g2 6 g2 7 hyv. 8 r3/s6 g5 g4 9 r2 Kuva 6.5. LR()-jäsennystaulu keloplle Γ 4. GSS:n muodostamnen alotetaan lsäämällä tyhjään graafn tlasolmu [ v 0, 0]. Ss A = U 0 = { v 0, R = Q = θ ja syötemerkknä on a = x. Solmu v 0 postetaan joukosta A ja tutktaan LR()-taulusta tomnta tlan ollessa 0 ja syötemerkn ollessa x. Tomntoja on kaks: redusont säännön 3 ( A ::= ε ) mukaan ja syötemerkn srto. Srto ( v 0, 9) asetetaan joukkoon Q. Säännön A ::= ε okean puolen ptuus on 0, joten suortettavaks redusonnks joukkoon R tulee ( v 0, 8). Suortetaan seuraavaks tämä redusont. LR()-taulussa kohdassa (0, A) on tomnto g8, joten GSS:n lsätään tlasolmu [ v, 8] sekä symbolsolmu symbollla A, josta tehdään solmun v jälkelänen ja solmun v 0 edeltäjä. Asetetaan solmu v joukkohn A ja U 0 (kuva 6.6). Kuva 6.6. Redusont sääntöön A ::= ε perustuen. Solmu v postetaan joukosta A. LR()-jäsennystaulussa kohdassa (8, x) on kaks tomntoa: redusont säännön 3 mukaan ja syötemerkn srto. Srto ( v, 6) asetetaan joukkoon Q ja redusont säännön 3 mukaan asetetaan joukkoon R. Suortetaan redusont, jollon GSS:ään lsätään tlasolmu [ v 2, 5] sekä

35 3 symbolsolmu symbollla A, josta tehdään solmun v 2 jälkelänen ja solmun v edeltäjä. Solmu v 2 asetetaan joukkohn A ja U 0 (kuva 6.7). Kuva 6.7. Redusont sääntöön A ::= ε perustuen. Kästeltäessä joukon A solmua v 2 huomataan, että U 0 ssältää jo tlan 5, joten solmusta v 2 luodaan polku tseensä. Koska tlassa 5 e ole ptuudeltaan nollaa suurempa redusonteja, uusa redusonteja e enää lsätä. Joukkoon Q lsätään srto ( v 2, 6) (kuva 6.8). Kuva 6.8. Redusont sääntöön A ::= ε perustuen. Suortetaan seuraavaks srrot joukosta R. GSS:ään ja joukkoon U lsätään tlasolmut [ v 3, 9] ja [ v 4, 6]. Solmut v 3 ja v 4 lsätään joukkoon A (kuva 6.9).

36 32 Kuva 6.9. Syötemerkn x lukemnen. Postetaan joukosta A solmu v 3. LR()-jäsennystaulussa e ole tomntoja kohdassa (9, b), joten e tehdä mtään. Seuraavaks postetaan solmu v 4 joukosta A. Tomnto LR()-jäsennystaulun kohdassa (6, b) on redusoda säännön 2 mukaan. Solmusta v 4 kuljetaan takasn solmuun v. LR()-jäsennystaulun merkntä kohdassa (7, S) on g4, joten lsätään joukkoon U tlasolmu [ v 5, 4]. GSS:ään lsätään myös symbolsolmu symbollla S, josta tehdään solmun v 5 jälkelänen ja solmun v edeltäjä. Solmu v 5 asetetaan joukkoon A (kuva 6.0). Kuva 6.0. Redusont sääntöön S :: = x perustuen. Kästellään joukon A solmu v 5. Anoa tomnto LR()-jäsennystaulun kohdassa (4, b) on syötemerkn srto, joten joukkoon Q lsätään alko ( v 5, 3). Joukot A ja R ovat tyhjä, joten suortetaan joukosta Q snne juur lsätty srto. Lsätään ss GSS:ään tlasolmu [ v 6, 3], joka lsätään joukkoon U 2 ja A (kuva 6.).

37 33 Kuva 6.. Syötemerkn b lukemnen. Kästellään joukon A solmu v 6. LR()-jäsennystaulun kohdassa (3, $) on redusont sääntöön perustuen. Suortetaan tämä redusont, jollon kuljetaan takasn solmuun v 0 ja katsotaan tomnto LR()-jäsennystaulun kohdasta (0, S). Tomnnon g7 mukaan lsätään joukkoon U 2 tlasolmu [ v 7, 7]. Muta tomntoja e tämän jälkeen tehdä. Joukko U 2 ssältää nyt tlasolmun [ v 7, 7], joka on lopputla. Nän syöte xb hyväksytään (kuva 6.2). Kuva 6.2. Täydellnen GSS syötteelle xb.

38 Esmerkk epäsuorasta okeasta rekursosta Edellä annettu algortm pysähtyy kaklla syöttellä, koska joukko U on äärellnen. Se nmttän ssältää korkentaan nn monta tlaa kun LR()- jäsennystaulu ssältää ja mstä tahansa solmusta joukossa U on korkentaan yks kahden askeleen mttanen polku mhn tahansa solmuun joukossa U j, j. Mutta kuten seuraavaks huomataan, algortm vo hylätä syötteen, joka kuuluu kelopn määrttelemään keleen. Tarkastellaan keloppa Γ 5, jonka säännöt ovat S ':: = S S ::= a S A ε A ::= ε. Kelopp ssältää epäsuoran okean rekurson (hdden rght recurson), koska se ssältää säännön S asa as. Määrtelmän mukaan kelopp ssältää epäsuoran okean rekurson, jos se ssältää sellasen apumerkn A ja merkkjonot τ ja σ, että τ + ε ja A σaτ. LR()-jäsenystaulu keloplle Γ 5 on estetty kuvassa 6.3. $ a A S 0 r2 s4 g3 r 2 r3 g 3 hyv. 4 r2 s4 g2 Kuva 6.3. LR()-jäsennystaulu keloplle Γ 5. LR()-jäsennystaulusta huomataan, että Γ 5 on LR()-kelopp, koska LR()- jäsennystaulussa e ole konflkteja. Syötemerkkjonona on aaa. Syötemerkllä a e ole redusonteja, joten kakk merkt a lukemalla päästään kuvan 6.4 GSS:ään. Kuva 6.4. Merkkjonon aaa lukemnen.

39 35 Kuvan 6.4 tlanteessa on vomassa U 0 = { v 0, U = { v, U 2 = { v 2 ja v3 U 3. Seuraavaks muodostetaan redusontsulkeuma joukolle U 3 syötemerkllä $ el postetaan v 3 joukosta A ja kästellään se. Tomnta r2 luo uuden tlasolmun [ v 4, 2], sekä kahden askeleen mttasen polun solmusta v 4 solmuun v 3. Solmu v 4 lsätään joukkohn U 3 ja A. Solmu v 4 postetaan joukosta A ja kästellään, jollon tomnta r3 luo uuden tlasolmun [ v 5, ]. Solmu v 5 lsätään joukkohn U 3 ja A (kuva 6.5). Kuva 6.5. Redusonnt sääntöhn S ::= ε ja A ::= ε perustuen. Postetaan solmu v 5 joukosta A ja kästellään se. Redusont säännön mukaan ve tlasolmuun [ v 2, 4]. Kohta (4, S) LR()-jäsennystaulussa on g2. Joukko U 3 ssältää jo tlasolmun [ v 4, 2], joten solmusta v 4 luodaan kahden askeleen mttanen polku solmuun v 2 (kuva 6.6). Kuva 6.6. Redusont sääntöön S :: = asa perustuen. Algortmn mukaan seuraavaks solmusta v 2 kakk ptuudeltaan nollaa suuremmat redusonnt lsätään joukkoon R. Koska LR()-taulun kohdassa (2,

40 36 $) e tällasä redusonteja ole, joukkoon R e lsätä mtään. Joukot A ja R ovat tyhjä, joten algortm pysähtyy. Koska U 3 e ssällä lopputlaa, syöte aaa hylätään, vakka se kuuluu kelopn Γ 5 määrttelemään keleen. Ongelmana on nyt se, että uus polku luotn keskelle olemassaolevaa polkua, el uus kaar lsättn lähteväks solmusta, jolla ol jo edeltäjä. Nän tlasolmusta v 5 lähtevää uutta polkua e kästelty (, mkä lopulta ols johtanut merkkjonon aaa hyväksymseen). Tomtan ratkasu tähän ongelmaan ol jakaa joukko U aljoukkohn sllon, kun suortetaan redusont tyhjään sääntöön perustuen. Tällön esmerkssä, jossa solmut v 4 ja v 5 ovat luotu tyhjään sääntöön perustuvan redusonnn kautta, solmut v 3, v 4 ja v 5 kuuluvat er joukkohn. Nnpä suortettaessa redusonta solmusta v 5, GSS:ään lsätään solmu v 6, koska snä joukossa, jossa solmu v 5 on, e ole tlasolmua tlalla 2. Solmussa v 6 suortetaan taas redusont tyhjään sääntöön perustuen, joten luotava solmu v 7 kuuluu er joukkoon kun v 6. Suorttamalla redusont solmusta v 7, kuljetaan solmuun v, luodaan solmu v 8 ja kahden askeleen mttanen polku solmusta v 8 solmuun v. Solmu v 8 luo solmun v 9, josta suortettava redusont lopulta luo tlasolmun [ v 0, 3], joka on lopputla (kuva 6.7). Kuva 6.7. Tomtan algortmn 2 syötteestä aaa muodostama GSS. Aljoukkojen luomnen joukolle U johtaa kutenkn shen, että nän tomva algortm e pysähdy kästellessään keloppa, joka ssältää epäsuoran vasemman rekurson.

41 Tomtan algortm 2 Estetään seuraavaks esmerkk stä, kunka Tomtan algortm käyttäytyy epäsuoran vasemman rekurson ssältävällä keloplla. Aheeseen palataan tarkemmn luvussa 9. Perusdeana on ss toma samon kun yllä ε -algortmssa, mutta kaks tlasolmua a ja b samalla algortmn askeleella kuuluvat er aljoukkohn U, j ja U, j+, jos solmu b on luotu tekemällä tyhjään sääntöön perustuva redusont solmussa a. Tarkastellaan jälleen keloppa Γ 4 syötteellä aa. Suortettaessa pelkkä redusonteja alkutlan 0 ssältävästä tlasolmusta v 0 päädytään kuvan 6.8 tlanteeseen. Kuva 6.8. Redusonnt sääntöön A ::= ε perustuen. Solmu v 0 kuuluu joukkoon U 0, 0. Tästä suortettu redusont tyhjän säännön A ::= ε perusteella luo uuden tlasolmun [ v, 7], joka kuuluu joukkoon U 0,. Suorttamalla redusont solmusta v jälleen säännön A ::= ε mukaan, luodaan tlasolmu [ v 2, 5]. Solmu v 2 kuuluu joukkoon U 0, 2, koska jälleen on suortettu redusont tyhjään sääntöön perustuen. Tomnta LR()-jäsennystaulun kohdassa (5, a) on redusoda säännön A ::= ε mukaan. Tomnta LR()-jäsennystaulun kohdassa (5, A) on g5, joten luodaan uus tlasolmu [ v 3, 5], joka lsätään joukkoon U 0, 3, koska on suortettu redusont tyhjään sääntöön perustuen (kuva 6.9).

42 38 Kuva 6.9. Redusont sääntöön A ::= ε perustuen. Suorttamalla redusont solmusta v 3 joudutaan jälleen luomaan uus aljoukko U 0, 4, johon latetaan tlasolmu [ v 4, 5]. Koska aljoukot ssältävät tlan 5, josta redusomalla joudutaan luomaan uus aljoukko tlalla 5, e tämä prosess pääty koskaan (kuva 6.20). Kuva 6.8. Päättymätön slmukka Tomtan algortmssa 2.

43 39 7. Farshn algortm Nav ratkasu tlanteeseen, jossa uus polku luodaan keskelle olemassaolevaa polkua, on tutka uudestaan kakk solmut joukosta U, jotka evät ole enää joukossa A. Nästä etstään redusonnt, jotka vovat käyttää alpolkunaan uutta polkua. Farshn [NF9] muunnos Tomtan algortmsta käyttää tätä menetelmää. Algortm 4. Farshn ylestetty LR-jäsennysalgortm kontekstttomlle kelopelle [NF9]. JÄSENNÄ(G, a...an ) { Γ : = θ a n+ : = $ r : = EPÄTOSI luo solmu v 0 merkllä s 0 U 0 : = { v 0 jokaselle, 0 n, suorta JÄSENNÄ_SANA palauta r JÄSENNÄ_SANA { A : = U R := θ, Q := θ tosta jos A θ suorta TOIMIJA muuten jos R θ suorta VIIMEISTELIJÄ kunnes R = θ ja A = θ suorta SIIRTÄJÄ TOIMIJA { posta joukosta A elementt v jokaselle α LR()-jäsennystaulun kohdassa (TILA(v), a + ) { jos α = hyväksy r : = TOSI jos α = srrä s lsää (v, s) joukkoon Q jos α = reduso p { olkoon m säännön p okean puolen ptuus jokaselle sellaselle solmulle w, joka 2m ptusen polun päässä solmusta v /* tyhjlle säännölle w = v */ lsää (w, p) joukkoon R

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10

Lisätiedot

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A:

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A: Merkkjonot (strngs) n merkkä ptkä merkkjono : T T T G T n = 18 kukn merkk [], mssä 0 < n, kuuluu aakkostoon Σ, jonka koko on Σ esm. bttjonot: Σ = {0,1} ja Σ = 2, DN: Σ = {,T,,G} ja Σ = 4 tetokoneen aakkosto

Lisätiedot

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e

Lisätiedot

Tchebycheff-menetelmä ja STEM

Tchebycheff-menetelmä ja STEM Tchebycheff-menetelmä ja STEM Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 1. Johdanto Tchebycheff- ja STEM-menetelmät ovat vuorovakuttesa menetelmä evät perustu arvofunkton käyttämseen pyrkvät shen, että vahtoehdot

Lisätiedot

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään 4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa

Lisätiedot

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut) J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät

Lisätiedot

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

3.5 Generoivat funktiot ja momentit 3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä

Lisätiedot

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset.

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset. 7. Modult Vektoravaruudet ovat vahdannasa ryhmä, jossa on määrtelty jonkn kunnan skalaartomnta. Hyväksymällä kerronrakenteeks kunnan sjaan rengas saadaan rakenne nmeltä modul. Moduln käste on ss vektoravaruuden

Lisätiedot

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARSAATO Työssä tutktaan valoaallon tulotason suuntasen ja stä vastaan kohtsuoran komponentn hejastumsta lasn pnnasta. Havannosta lasketaan Brewstern lan perusteella lasn tatekerron

Lisätiedot

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta HASSEN-WEILIN LAUSE Kertausta Käytetään seuraava merkntjä F = F/F q on sukua g oleva funktokunta Z F (t = L F (t (1 t(1 qt on funktokunnan F/F q Z-funkto. α 1, α 2,..., α 2g ovat polynomn L F (t nollakohten

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIMUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oppa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttauspöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit (2)

6. Stokastiset prosessit (2) Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella

Lisätiedot

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst

Lisätiedot

Taustaa. Sekventiaalinen vaikutuskaavio. Päätöspuista ja vaikutuskaavioista. Esimerkki: Reaktoriongelma. Johdantoa sekventiaalikaavioon

Taustaa. Sekventiaalinen vaikutuskaavio. Päätöspuista ja vaikutuskaavioista. Esimerkki: Reaktoriongelma. Johdantoa sekventiaalikaavioon Taustaa Sekventaalnen vakutuskaavo Sekventaalnen päätöskaavo on 1995 ovalun ja Olven esttämä menetelmä päätösongelmen mallntamseen, fomulontn ja atkasemseen. Päätöspuun omnasuukssta Hyvää: Esttää eksplsttsest

Lisätiedot

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu

Lisätiedot

Jaetut resurssit. Tosiaikajärjestelmät Luento 5: Resurssien hallinta ja prioriteetit. Mitä voi mennä pieleen? Resurssikilpailu ja estyminen

Jaetut resurssit. Tosiaikajärjestelmät Luento 5: Resurssien hallinta ja prioriteetit. Mitä voi mennä pieleen? Resurssikilpailu ja estyminen Tosakajärjestelmät Luento : Resurssen hallnta ja prorteett Tna Nklander Jaetut resursst Useat tapahtumat jakavat ohjelma-/lattesto-olota, jossa kesknänen possulkemnen on välttämätöntä. Ratkasuja: Ajonakanen

Lisätiedot

Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskutie 1, 89400 HYRYNSALMI. Kohde sijaitsee Hallan Sauna- nimisessä kiinteistössä.

Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskutie 1, 89400 HYRYNSALMI. Kohde sijaitsee Hallan Sauna- nimisessä kiinteistössä. VUOKRASOPIMUS 1.1 Sopjapuolet Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskute 1, 89400 HYRYNSALMI Hallan Sauna Oy (y-tunnus: 18765087) CIO Tl- Tekno Oulu Oy Kauppurnkatu 12, 90100 OULU 1.2 Sopmuksen kohde

Lisätiedot

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss

Lisätiedot

Eräs Vaikutuskaavioiden ratkaisumenetelmä

Eräs Vaikutuskaavioiden ratkaisumenetelmä Mat-2.142 Optmontopn semnaar, s-99 28.9. 1999 Semnaarestelmän referaatt Joun Ikonen Lähde: Ross D. Schachter: Evaluatng nfluence dagrams, Operatons Research, Vol 34, No 6, 1986 Eräs Vakutuskaavoden ratkasumenetelmä

Lisätiedot

7. Keko. Tarkastellaan vielä yhtä tapaa toteuttaa sivulla 162 määritelty tietotyyppi joukko

7. Keko. Tarkastellaan vielä yhtä tapaa toteuttaa sivulla 162 määritelty tietotyyppi joukko 7. Keko Tarkastellaan velä yhtä tapaa toteuttaa svulla 6 määrtelty tetotyypp joukko Tällä kertaa emme kutenkaan toteuta normaala operaatovalkomaa, vaan olemme knnostuneta anoastaan kolmesta operaatosta:

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttausöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematkkaan Informaatoteknologan tedekunta Jyväskylän ylopsto 4. luento 24.11.2017 Neuroverkon opettamnen - gradenttmenetelmä Neuroverkkoa opetetaan syöte-tavote-parella

Lisätiedot

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa Mttausteknkan perusteet / luento 6 Mttausepävarmuus ja shen lttyvää termnologaa Mttausepävarmuus = mttaustulokseen lttyvä parametr, joka kuvaa mttaussuureen arvojen odotettua vahtelua Mttauksn lttyvä kästtetä

Lisätiedot

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0.

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0. BM20A5800 - Funktot, lneaaralgebra, vektort Tentt, 26.0.206. (a) Krjota yhtälöryhmä x + 2x 3 = a 2x + x 2 + 5x 3 = b x x 2 + x 3 = c matrsmuodossa Ax = b ja ratkase x snä erkostapauksessa kun b = 0. Mllä

Lisätiedot

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste

Lisätiedot

Valmistelut INSTALLATION INFORMATION

Valmistelut INSTALLATION INFORMATION Valmstelut 1 Pergo-lamnaattlattan mukana tomtetaan kuvallset ohjeet. Alla olevssa tekstessä on seltykset kuvn. Ohjeet on jaettu kolmeen er osa-alueeseen, jotka ovat valmstelu, asennus ja svous. Suosttelemme,

Lisätiedot

Uuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan

Uuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemanalyysn laboratoro Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyö Uuden eläkelatoslan vakutus allokaatovalntaan Tmo Salmnen 58100V Espoo, 14. Toukokuuta 2007 Ssällysluettelo Johdanto...

Lisätiedot

Monte Carlo -menetelmä

Monte Carlo -menetelmä Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla

Lisätiedot

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi 3 Tlayhtälöden numeernen ntegront Alkuarvotehtävässä halutaan ratkasta lopputla xt f ) sten, että tlayhtälöt ẋ = fx,u, t) toteutuvat, kun alkutla x 0 on annettu Tlayhtälöden numeernen ntegront vodaan suorttaa

Lisätiedot

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28 Jyväskylän Aattkorkeakoulu, IT-nsttuutt IIF00 Sovellettu fyskka, Syksy 005, 4.5 ETS Opettaja Pas epo alln lö Laatja - Pas Vähäartt Vuoskurss - IST4SE Tekopävä 005-9-4 Palautuspävä 005-9-8 8.9.005 /7 LABOATOIOTYÖ

Lisätiedot

Viiteopas. 2 Kokoa ja kiinnitä uusi natronkalkkikolonni. 1 Poista vanha natronkalkki. Esitäyttö esiliitetyn letkuston avulla

Viiteopas. 2 Kokoa ja kiinnitä uusi natronkalkkikolonni. 1 Poista vanha natronkalkki. Esitäyttö esiliitetyn letkuston avulla Vteopas Valmstelu ja estäyttö esltetyllä letkustolla Kerää seuraavat tarvkkeet ennen valmstelua: Yks 500 ml:n ta 1 000 ml:n puss/pullo tavallsta kettosuolaluosta, jossa on yks (1) ykskkö (U) heparna kettosuolaluoksen

Lisätiedot

Pikaopas. Valmistelu ja esitäyttö

Pikaopas. Valmistelu ja esitäyttö Pkaopas Valmstelu ja estäyttö Kerää seuraavat tarvkkeet ennen valmstelua: yks 500 ml:n ta 1 000 ml:n puss/pullo estäyttöluosta (0,9-prosenttnen NaCl, johon on lsätty 1 U/ml heparna) yks 500 ml:n ta 1 000

Lisätiedot

Aamukatsaus 13.02.2002

Aamukatsaus 13.02.2002 Indekst & korot New Yorkn päätöskursst, euroa Muutos-% Päätös Muutos-% Helsnk New York (NY/Hel) Dow Jones 9863.7-0.21% Noka 26.21 26.05-0.6% S&P 500 1107.5-0.40% Sonera 5.05 4.99-1.1% Nasdaq 1834.2-0.67%

Lisätiedot

1, x < 0 tai x > 2a.

1, x < 0 tai x > 2a. PHYS-C020 Kvanttmekankka Laskuharotus 2, vkko 45 Tarkastellaan ptkn x-aksela lkkuvaa hukkasta, onka tlafunkto on (x, t) Ae x e!t, mssä A, a! ovat reaalsa a postvsa vakota a) Määrtä vako A sten, että tlafunkto

Lisätiedot

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit Ykskköoperaatot ja teollset prosesst 1 Ylestä... 2 2 Faasen välnen tasapano... 3 2.1 Neste/höyry-tasapano... 4 2.1.1 Puhtaan komponentn höyrynpane... 4 2.1.2 Ideaalnen seos... 5 2.1.3 Epädeaalnen nestefaas...

Lisätiedot

ER-kaaviot. Ohjelmien analysointi. Tilakaaviot. UML-kaaviot (luokkakaavio) Tietohakemisto. UML-kaaviot (sekvenssikaavio) Kirjasto

ER-kaaviot. Ohjelmien analysointi. Tilakaaviot. UML-kaaviot (luokkakaavio) Tietohakemisto. UML-kaaviot (sekvenssikaavio) Kirjasto Ohelmen analsont Ohelmen kuvaamnen kaavolla ohelmen mmärtämnen kaavoden avulla kaavoden tuottamnen ohelmasta Erlasa kaavotppeä: ER-kaavot, tlakaavot, UML-kaavot tetohakemsto vuokaavot (tarkemmn) Vuoanals

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin) Matematan ja tlastoteteen latos Johdatus dsreettn matemataan (Sysy 28 4. harjotus Ratasuja (Juss Martn 1. Kertomus Hotell Kosmosesta jatuu: Hotellyhtymän johdolta tul määräys laata luettelo asta mahdollssta

Lisätiedot

HIFI-KOMPONENTTIJÄRJESTELMÄ

HIFI-KOMPONENTTIJÄRJESTELMÄ HUOMIO: Kauttmes (e tomteta latteen mukana) vovat erota tässä ohjekrjassa estetystä. mall RNV70 HIFI-KOMPONENTTIJÄRJESTELMÄ Huolto ja teknset tedot LUE käyttöohjeet, ennen kun yrtät käyttää latetta. VARMISTA,

Lisätiedot

Kanoniset muunnokset

Kanoniset muunnokset Kanonset muunnokset Koordnaatstomuunnokset Lagrangen formalsmssa pstemuunnoksa: Q = Q (q, t) nopeudet saadaan nästä dervomalla Kanonnen formalsm: p:t ja q:t samanarvosa 2n-ulottesen faasavaruuden muuttuja

Lisätiedot

Kokonaislukuoptimointi

Kokonaislukuoptimointi Kokonaslukuotmont Robust dskreett otmont ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Ar-Pekka Perkkö ovelletun matematkan tutkasemnaar Kevät 28 sältö Robustn lneaarsen kokonasluku- sekä sekalukuotmontongelman

Lisätiedot

Äärellisten ryhmien hajotelmat suoriksi tuloiksi

Äärellisten ryhmien hajotelmat suoriksi tuloiksi TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkelma Vel-Matt Nemnen Äärellsten ryhmen hajotelmat suorks tuloks Informaatoteteden ykskkö Matematkka Kesäkuu 2016 Tampereen ylopsto Informaatoteteden ykskkö NIEMINEN,

Lisätiedot

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ TTKK/Fyskan latos FYS-1640 Klassnen mekankka syksy 2009 Laskuharjotus 5, 16102009 1 Ertysessä suhteellsuusteorassa Lagrangen funkto vodaan krjottaa muodossa v L = m 2 u t 1! ṙ 2 V (r) Osota, että tämä

Lisätiedot

4. A priori menetelmät

4. A priori menetelmät 4. A pror menetelmät 4. Arvofunkto-menetelmä 4.2 Lekskografnen järjestämnen 4.3 Tavoteohjelmont Tom Bäckström Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 4. Arvofunkto-menetelmä Päätöksentekjä antaa eksplsttsen

Lisätiedot

Galerkin in menetelmä

Galerkin in menetelmä hum.9.3 Galerkn n menetelmä Galerknn menetelmän soveltamnen e ole rajottunut van ongelmn, jotka vodaan pukea sellaseen varaatomuotoon, joka on seurauksena funktonaaln mnmomsesta, kuten potentaalenergan

Lisätiedot

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä. MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt

Lisätiedot

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi Elementtmenetelmän erusteet 8. 8 D-SOLIDIRKEEE 8. ohdanto Kolmulottesa soldelementtejä tartaan kolmulottesten kaaleden mallntamseen. ällön tarkasteltaan kaaleen geometralla e ole ertsrtetä jotka teksät

Lisätiedot

PPSS. Roolikäyttäytymisanalyysi 28.03.2011. Tämän raportin on tuottanut: MLP Modular Learning Processes Oy Äyritie 8 A FIN 01510 Vantaa info@mlp.

PPSS. Roolikäyttäytymisanalyysi 28.03.2011. Tämän raportin on tuottanut: MLP Modular Learning Processes Oy Äyritie 8 A FIN 01510 Vantaa info@mlp. PP Roolkäyttäytymsanalyys Roolkäyttäytymsanalyys Rool: Krjanptäjä Asema: Laskentapäällkkö Organsaato: Mallyrtys Tekjä: Matt Vrtanen 8.0.0 Tämän raportn on tuottanut: MLP Modular Learnng Processes Oy Äyrte

Lisätiedot

FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA

FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA Smo Hostkka VTT PL 1000, 02044 VTT Tvstelmä Fre Dynamcs Smulator (FDS) ohjelman vdes verso tuo mukanaan joukon muutoksa, jotka vakuttavat ohjelman käyttöön ja käytettävyyteen.

Lisätiedot

AquaPro 3-10 11-18 19-26 27-34. Bedienungsanleitung Operating instructions Gebruiksaanwijzing Käyttöohje FIN. 046.01.00 Rev.0607

AquaPro 3-10 11-18 19-26 27-34. Bedienungsanleitung Operating instructions Gebruiksaanwijzing Käyttöohje FIN. 046.01.00 Rev.0607 046.01.00 Rev.0607 D GB NL FIN Bedenungsanletung Operatng nstructons Gebruksaanwjzng Käyttöohje 3-10 11-18 19-26 27-34 120 Automaattnen pyörvä laser kallstustomnnolla: Itsetasaus vaakasuorassa tasossa

Lisätiedot

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat: Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,

Lisätiedot

Asennus- ja käyttöohjeet. Videoterminaali 2600..

Asennus- ja käyttöohjeet. Videoterminaali 2600.. Asennus- ja käyttöohjeet Vdeotermnaal 2600.. Ssällysluettelo Latekuvaus...3 Asennus...4 Lassuojuksen rrottamnen...5 Käyttö...5 Normaal puhekäyttö...6 Kutsun vastaanotto... 6 Puheen suunnan ohjaus... 7

Lisätiedot

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut MAB5: Tunnusluvut 3.3 Hajontaluvusta Esmerkk 7 Seuraavat kolme kuvaa osottavat, että jakaumlla vo olla sama keskarvo ja stä huolmatta ne vovat olla avan erlaset. Kakken kolmen keskarvo on 78,0! Frekvenss

Lisätiedot

PRS-xPxxx- ja LBB 4428/00 - tehovahvistimet

PRS-xPxxx- ja LBB 4428/00 - tehovahvistimet Vestntäjärjestelmät PRS-xPxxx- ja -tehovahvstmet PRS-xPxxx- ja - tehovahvstmet www.boschsecrty.f 1, 2, 4, ta 8 äänlähtöä (valnta 100 / 70 / 50 V:n lähdöstä) Äänenkästtely ja jokasen vahvstnkanavan vve

Lisätiedot

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU B TEKNILLINEN KORKEKOULU Tetoverkkolaboratoro luento05.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 00 Ssältö eruskästteet Dskreett satunnasmuuttujat Dskreett jakaumat lkm-jakaumat Jatkuvat satunnasmuuttujat

Lisätiedot

Yhdistä astianpesukoneesi tulevaisuuteen.

Yhdistä astianpesukoneesi tulevaisuuteen. Yhdstä astanpesukonees tulevasuuteen. Home onnect. Yks sovellus kakkeen. Home onnect on ensmmänen sovellus, joka pesee ja kuvaa puolestas pyykn ja astat, pastaa, kettää kahva ja katsoo jääkaappn. Erlaset

Lisätiedot

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010 TIES592 Montavoteoptmont ja teollsten prosessen hallnta Ylassstentt Juss Hakanen juss.hakanen@jyu.f syksy 2010 Interaktvset menetelmät Idea: päätöksentekjää hyödynnetään aktvsest ratkasuprosessn akana

Lisätiedot

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit 68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta

Lisätiedot

Yrityksellä on oikeus käyttää liketoimintaansa kunnan kanssa määriteltyä Hallan Saunan piha-aluetta.

Yrityksellä on oikeus käyttää liketoimintaansa kunnan kanssa määriteltyä Hallan Saunan piha-aluetta. VUOKRSOPMUS 1.1 Sopjapuolet Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskute 1, 89400 HYRYNSALM Hallan Sauna Oy (y-tunnus: 18765087) CO Tl-Tekno Oulu Oy Kauppurnkatu 12, 90100 OULU 1.2 Sopmuksen kohde Hallan

Lisätiedot

1ap/100. pv-1. p AK/s. p p-1. 1ap/100. pv-1. ai t20. pv-1. 1ap/100. sr t45. is-1. jä ai. pv-1 IV. p-1. 1ap/100. kaukolämpö AK-1 ju

1ap/100. pv-1. p AK/s. p p-1. 1ap/100. pv-1. ai t20. pv-1. 1ap/100. sr t45. is-1. jä ai. pv-1 IV. p-1. 1ap/100. kaukolämpö AK-1 ju 5 98 8 98 7 99 7 99 8 98 98 5 98 7 98 8 7 5 505 98 4 98 9 97 8 5 96 97 5 8 7 98 9 96 96 (7K) 96 97 0 6 96 0 98 7 97 96 6 4 96 9 98 0 97 8 96 5 9 700 94 4 94 5 94 0 9 5 9 4 9 9 98 4: 94 4 94 6 9 9 9 97

Lisätiedot

VERKKOJEN MITOITUKSESTA

VERKKOJEN MITOITUKSESTA J. Vrtamo 38.3141 Telelkenneteora / Verkon mtotus 1 VERKKOJEN MITOITUKSESTA 1. Prkytkentäset verkot Lnkken kapasteetten (johtoja/lnkk) määräämnen sten, että verkon kokonaskustannukset mnmotuvat, kun päästä-päähän

Lisätiedot

Paperikoneiden tuotannonohjauksen optimointi ja tuotefokusointi

Paperikoneiden tuotannonohjauksen optimointi ja tuotefokusointi TEKNILLINEN KORKEAKOULU Teknllsen fyskan koulutusohjelma ERIKOISTYÖ MAT-2.108 Sovelletun matematkan erkostyöt 22.4.2003 Paperkoneden tuotannonohjauksen optmont ja tuotefokusont Jyrk Maaranen 38012p 1 Ssällysluettelo

Lisätiedot

BL20A0600 Sähkönsiirtotekniikka

BL20A0600 Sähkönsiirtotekniikka BLA6 Sähkönsrtoteknkka Tehonaon laskenta Jarmo Partanen LT Energy Electrcty Energy Envronment Srtoverkkoen laskenta Verkon tehonaon laskemnen srron hävöt ännteolosuhteet ohtoen kuormttumnen verkon käyttäytymnen

Lisätiedot

Ilmari Juva. Jalkapallo-ottelun lopputuloksen stokastinen mallintaminen

Ilmari Juva. Jalkapallo-ottelun lopputuloksen stokastinen mallintaminen Ilmar Juva 45727R Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyö Jalkaallo-ottelun loutuloksen stokastnen mallntamnen 1 Johdanto Jalkaallo-ottelun loutuloksen mallntamsesta tlastollsn ja todennäkösyyslaskun

Lisätiedot

Epälineaaristen pienimmän neliösumman tehtävien ratkaiseminen numeerisilla optimointimenetelmillä (valmiin työn esittely)

Epälineaaristen pienimmän neliösumman tehtävien ratkaiseminen numeerisilla optimointimenetelmillä (valmiin työn esittely) Epälneaarsten penmmän nelösumman tehtäven ratkasemnen numeerslla optmontmenetelmllä valmn työn esttely Lar Pelkola 9.9.014 Ohjaaja/valvoja: Prof. Harr Ehtamo yön saa tallentaa ja julkstaa Aalto-ylopston

Lisätiedot

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio?

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio? Mttausteknkan perusteet / luento 7 Mttausepävarmuus Mttausepävarmuus Mttaustulos e ole koskaan täysn oken Mttaustulos on arvo mtattavasta arvosta Mttaustuloksen ja mtattavan arvon ero on mttausvrhe Mkäl

Lisätiedot

10.5 Jaksolliset suoritukset

10.5 Jaksolliset suoritukset 4.5 Jaksollset suortukset Tarkastellaa tlaetta, jossa asakas tallettaa pakktllle tostuvast yhtäsuure rahasumma k aa korkojakso lopussa. Asakas suorttaa talletukse kertaa. Lasketaa tlllä oleva pääoma :e

Lisätiedot

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa Usean muuttujan funktoden ntegraallaskentaa Pntantegraaln määrtelmä Yhden muuttujan tapaus (kertausta) Olkoon f() : [a, b] R jatkuva funkto Oletetaan tässä ksnkertasuuden vuoks, että f() Remann-ntegraal

Lisätiedot

Epätäydelliset sopimukset

Epätäydelliset sopimukset Eätäydellset somukset Matt Rantanen 15.4.008 ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Estelmä 16 Matt Rantanen Otmonton semnaar - Kevät 008 Estelmän ssältö Eätäydellset somukset ja omstusokeus alanén

Lisätiedot

Sähkökiukaan kivimassan vaikutus saunan energiankulutukseen

Sähkökiukaan kivimassan vaikutus saunan energiankulutukseen LAPPEENRANNAN ENILLINEN YLIOPISO eknllnen tedekunta LU Energa Sähkökukaan kvmassan vakutus saunan energankulutukseen Lappeenrannassa 3.6.009 Lass arvonen Lappeenrannan teknllnen ylopsto eknllnen tedekunta

Lisätiedot

ESITYSLISTA 25/2002 vp PERUSTUSLAKIVALIOKUNTA

ESITYSLISTA 25/2002 vp PERUSTUSLAKIVALIOKUNTA ESITYSLISTA 25/2002 vp PERUSTUSLAKIVALIOKUNTA Tsta 19.3.2002 kello 10.00 1. Nmenhuuto 2. Päätösvaltasuus 3. U 6/2002 vp ehdotuksesta neuvoston säädöksen antamseks Euroopan polsvraston perustamsesta tehdyn

Lisätiedot

in 2/2012 6-7 4-5 8-9 InHelp palvelee aina kun apu on tarpeen INMICSIN ASIAKASLEHTI

in 2/2012 6-7 4-5 8-9 InHelp palvelee aina kun apu on tarpeen INMICSIN ASIAKASLEHTI n 2/2012 fo INMICSIN ASIAKASLEHTI 6-7 Dgtova kynä ja Joun Mutka: DgProfITn sovellukset pyörvät Inmcsn konesalssa. 4-5 HL-Rakentajen työmalle on vedettävä verkko 8-9 InHelp palvelee ana kun apu on tarpeen

Lisätiedot

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa URUN AMMAIKORKEAKOULU YÖOHJE (7) FYSIIKAN LABORAORIO V.2 2.2 38E. MEKAANISEN VÄRÄHELYN UKIMINEN. yön tavote 2. eoraa yössä tutustutaan harmonsen mekaansen värähdyslkkeen omnasuuksn seuraavssa tapauksssa:

Lisätiedot

KOKONAISRATKAISUT YHDESTÄ PAIKASTA

KOKONAISRATKAISUT YHDESTÄ PAIKASTA KOKONAISRATKAISUT YHDESTÄ PAIKASTA Monpuolset järjestelmät varastontn ja tuotantoon TUOTELUETTELO 2009 Kappale D Varasto- ja hyllystövältasot vältasot optmaalsta tlankäyttöä varten SSI SCHÄFER: n varasto-

Lisätiedot

LIGNIININ RAKENNE JA OMINAISUUDET

LIGNIININ RAKENNE JA OMINAISUUDET 16006 LIGNIININ RAKENNE JA INAISUUDET Hlatomen nmeämnen γ 16006 6 α 1 β 5 3 4 e Lgnnn prekursort (monomeert) Lgnnn bosyntees e e e Peroksdaasn ja vetyperoksdn läsnäollessa prekursorsta muodostuu resonanssstablotu

Lisätiedot

Kansainvälisen konsernin verosuunnittelu ja tuloksenjärjestely

Kansainvälisen konsernin verosuunnittelu ja tuloksenjärjestely Kansanvälsen konsernn verosuunnttelu ja tuloksenjärjestely Kansantaloustede Pro gradu -tutkelma Talousteteden latos Tampereen ylopsto Toukokuu 2007 Pekka Kleemola TIIVISTELMÄ Tampereen ylopsto Talousteteden

Lisätiedot

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon liittyvät laskentakaavat ja periaatteet

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon liittyvät laskentakaavat ja periaatteet SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 3..209 (7) Rahastoonsrtovelvotteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon lttyvät laskentakaavat ja peraatteet Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron

Lisätiedot

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT COUOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT SISÄTÖ: Coulombn voma Sähkökenttä Coulombn voman a sähkökentän laskemnen pstevaaukslle Jatkuvan vaauksen palottelemnen pstevaauksks

Lisätiedot

Yhdistä kodinkoneesi tulevaisuuteen. Pikaopas

Yhdistä kodinkoneesi tulevaisuuteen. Pikaopas Yhdstä kodnkonees tulevasuuteen. Pkaopas Kots tulevasuus alkaa nyt! Henoa, että käytät Home onnect -sovellusta * Onneks olkoon käytät tulevasuuden kodnkonetta, joka helpottaa arkeas jo tänään. Mukavamp.

Lisätiedot

EV OUT ekovessat. Modernit kompostoivat wc-laitteet. Raita Environment Modernit kompostoivat wc-laitteet EV MINI L. Kompostointi on vaivatonta

EV OUT ekovessat. Modernit kompostoivat wc-laitteet. Raita Environment Modernit kompostoivat wc-laitteet EV MINI L. Kompostointi on vaivatonta ,e ä s yk n n e a. yhj t t n l ä sto o E v p om k k jäl Modernt kompostovat wc-latteet LAAJA MALLISTO: 2 stunvahtoehtoa ECO, SEP 3 kompostvaunuvahtoehtoa 120, 200, 400 EV 200 KU EV OUT ekovessat Modernt

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4 TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun

Lisätiedot

Tilastollisen fysiikan luennot

Tilastollisen fysiikan luennot Tlastollsen fyskan luennot Tvstelmät luvuttan I PERUSKÄSITTEITÄ JA MÄÄRITELMIÄ Lämpö on systeemen mkroskooppsten osen satunnasta lkettä Lämpöenerga vrtaa kuumemmasta kappaleesta kylmempään Jos kaks kappaletta

Lisätiedot

MUKKULA VP-3 W-1 VP LPA-2. RM krs+84 1ap/hhu 20ap/tt is-1 VP LPA-1 LPA-3 (W/RM) VP/s W/RM II ap/50ke

MUKKULA VP-3 W-1 VP LPA-2. RM krs+84 1ap/hhu 20ap/tt is-1 VP LPA-1 LPA-3 (W/RM) VP/s W/RM II ap/50ke 84 4 83 83 6 83 84 9 84 9 :83 83 8 4 3 83 3 83 4 83 3 W- VP-3 es 83 6 744 +84 LPA- +84 83 0 (RM-) 00 96 3 6 83 4 0 4 83 8 05 8 5 83 RTANEMEN RANTAPUSTO 83 50 VP- 746 W/RM 000 a/50ke ajo/h VP- /l.5 MUKKULAN

Lisätiedot

= m B splini esitys. B splini esitys. Tasaiset B splinit

= m B splini esitys. B splini esitys. Tasaiset B splinit .2. spln estys ézer estyksen yksnkertasuus ja voma ovat ettämättä sen suoson salasuus. Kakesta huolmatta slläkn on rajotuksensa, jotka ovat yltettävssä splnejä käyttäen. Lsäämällä kontrollpstetä saadaan

Lisätiedot

Mittaustulosten käsittely

Mittaustulosten käsittely Mttaustulosten kästtely Vrhettä ja epävarmuutta lmasevat kästteet Tostokoe ja satunnasten vrheden tlastollnen kästtely. Mttaustulosten jakaumaa kuvaavat tunnusluvut. Normaaljakauma 7. Tostokoe ja suurmman

Lisätiedot

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 6. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS. Pinoautomaatit.

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 6. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS. Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä 2013 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 6. kesäkuuta 2013 Sisällys Aikataulumuutos Tämänpäiväinen demotilaisuus on siirretty maanantaille klo 14:15 (Ag Delta).

Lisätiedot

- Keskustelu symbolein. i

- Keskustelu symbolein.   i - Keskustelu symbolen Mukana KESY:ä kehttelemässä Anu Uuskylä, Martnnemen koulu, Oulun ylopsto Sar Haapakangas, Suomen Vanhempanltto Mar Joktalo-Trebs, Leea Paja ja Annukka Auto, Valter Ida Lndström, Jun

Lisätiedot

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (6)

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (6) SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 28.0.206 (6) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan

Lisätiedot

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö:

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö: Puupntasen sandwchkattoelementn lujuuslaskelmat. Ssältö: Sandwch kattoelementn rakenne ja omnasuudet Laatan laskennan kulku Tulosten vertalua FEM-malln ja analyyttsen malln välllä. Elementn rakenne Puupntasa

Lisätiedot

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

Mekaniikan jatkokurssi Fys102 Mekankan jatkokurss Fys102 Syksy 2009 Jukka Maalamp LUENTO 2 Alkuverryttelyä Vääntömomentt Oletus: Vomat tasossa, joka on kohtsuorassa pyörmsaksela vastaan. Oven kääntämseen tarvtaan er suurunen voma

Lisätiedot

ler-modern isaatio * d *r n ax* *neäemw & rffi rffi # Sch ind Schindler {4ssxisä tu\*vmisu a**r3 \mj**nt rei

ler-modern isaatio * d *r n ax* *neäemw & rffi rffi # Sch ind Schindler {4ssxisä tu\*vmisu a**r3 \mj**nt rei ler-modern saato {4ssxsä tu\*vmsu a**r3 \mj**nt Sch nd re * d *r n ax* *neäemw & rff rff # - " Schndler e,}:r:?tr,::.}a:::.?r!=+,t:",:2-:r?:.+rp;,,..*,. 21/:4?:&rä1 1tt''f &t!:/t F:*?: Haluatko hssstäs

Lisätiedot

Sähkön- ja lämmöntuotannon kustannussimulointi ja herkkyysanalyysi

Sähkön- ja lämmöntuotannon kustannussimulointi ja herkkyysanalyysi Sähkön- ja lämmöntuotannon kustannussmulont ja herkkyysanalyys Pekka Nettaanmäk Osmo Schroderus Jyväskylän ylopsto Tetoteknkan latos 2010 1 2 Tvstelmä Raportn tarkotuksena on esttää pelkstetyn matemaattsen

Lisätiedot

Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma

Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelmalla tarkoitetaan laskentaongelmaa Annettu: yhteydetön kielioppi G, merkkijono w Kysymys: päteekö w L(G). Ongelma voidaan periaatteessa

Lisätiedot

Raja-arvot. Osittaisderivaatat.

Raja-arvot. Osittaisderivaatat. 1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Tamperee teklle ylopsto Rsto Slveoe Kevät 2010 Luku 3 Raja-arvot Osttasdervaatat 1 Fuktode raja-arvot Tarkastelemme fuktota f : A, jode määrttelyjoukko A T Muuttujat ovat

Lisätiedot

M =(K, Σ, Γ,, s, F ) Σ ={a, b} Γ ={c, d} = {( (s, a, e), (s, cd) ), ( (s, e, e), (f, e) ), (f, e, d), (f, e)

M =(K, Σ, Γ,, s, F ) Σ ={a, b} Γ ={c, d} = {( (s, a, e), (s, cd) ), ( (s, e, e), (f, e) ), (f, e, d), (f, e) Tik-79.148 Kevät 2001 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Laskuharjoitus 7 Demonstraatiotehtävien ratkaisut 1. Pinoautomaatti M = K Σ Γ s F missä K Σ s ja F on määritelty samalla tavalla kuin tilakoneellekin.

Lisätiedot

Pyörimisliike. Haarto & Karhunen.

Pyörimisliike. Haarto & Karhunen. Pyörmslke Haarto & Karhunen www.turkuamk.f Pyörmslke Lttyy jäykän kappaleen pyörmseen akselnsa ympär Pyörmsenerga on pyörmsakseln A ympär pyörvän kappaleen osasten lke-energoden summa E r Ek mv mr mr www.turkuamk.f

Lisätiedot

r i m i v i = L i = vakio, (2)

r i m i v i = L i = vakio, (2) 4 TÖRMÄYKSET ILMATYYNYPÖYDÄLLÄ 41 Erstetyn systeemn sälymslat Kun kaks kappaletta törmää tosnsa ne vuorovakuttavat keskenään tetyn ajan Vuorovakutuksella tarkotetaan stä että kappaleet vahtavat keskenään

Lisätiedot

Palkanlaskennan vuodenvaihdemuistio 2014

Palkanlaskennan vuodenvaihdemuistio 2014 Palkanlaskennan vuodenvahdemusto 2014 Pkaohje: Tarkstettavat asat ennen vuoden ensmmästä palkanmaksua Kopo uudet verokortt. Samat arvot kun joulukuussa käytetyssä, lman kumulatvsa tetoja. Mahdollsest muuttuneet

Lisätiedot

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12 Pallollse puolustae: Sokea ja ta käspallo/ Lppupallo Tavote: aalteo estäe sjottue puolustavalle puolelle, potku ta heto estäe, syöttäse estäe rstäe taklaus, pae tla vottase estäe sjottue puolustavalle

Lisätiedot