582206 Laskennan mallit



Samankaltaiset tiedostot
Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma

Kertausta 1. kurssikokeeseen

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki)

Äärellisten automaattien ja säännöllisten kielten ekvivalenssi

1. Universaaleja laskennan malleja

Algoritmin määritelmä [Sipser luku 3.3]

Laskennan mallit (syksy 2010) Harjoitus 4, ratkaisuja

(0 1) 010(0 1) Koska kieli on yksinkertainen, muodostetaan sen tunnistava epädeterministinen q 0 q 1 q 2 q3

Automaatit. Muodolliset kielet

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 31. maaliskuuta 2011

Kyselytutkimus opiskelijoiden ajankäytöstä tietojenkäsittelyteorian peruskurssilla

Säännöllisen kielen tunnistavat Turingin koneet

Laskennan teoria

Säännöllisten kielten sulkeumaominaisuudet

Tarkastelemme ensin konkreettista esimerkkiä ja johdamme sitten yleisen säännön, joilla voidaan tietyissä tapauksissa todeta kielen ei-säännöllisyys.

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 29. toukokuuta 2013

Laskennan teoria

TKT20005 Laskennan mallit (syksy 2018) Kurssikoe, malliratkaisut

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 5. marraskuuta 2015

Chomskyn hierarkia ja yhteysherkät kieliopit

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 31. maaliskuuta 2011

Täydentäviä muistiinpanoja laskennan rajoista

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 16. marraskuuta 2015

Yllä osoitettiin, että säännöllisten kielten joukko on suljettu yhdisteen

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)

Tietotekniikan valintakoe

Pysähtymisongelman ratkeavuus [Sipser luku 4.2]

Jos sekaannuksen vaaraa ei ole, samastamme säännöllisen lausekkeen ja sen esittämän kielen (eli kirjoitamme R vaikka tarkoitammekin L(R)).

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 19. syyskuuta 2016

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 12. tammikuuta 2012

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 8. maaliskuuta 2012

Rekursiolause. Laskennan teorian opintopiiri. Sebastian Björkqvist. 23. helmikuuta Tiivistelmä

Esimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista

Äärellisten automaattien ja säännöllisten lausekkeiden minimointi

Kielenä ilmaisten Hilbertin kymmenes ongelma on D = { p p on polynomi, jolla on kokonaislukujuuri }

uv n, v 1, ja uv i w A kaikilla

Turingin koneen laajennuksia

Laskennan mallit (syksy 2009) Harjoitus 11, ratkaisuja

Lisää pysähtymisaiheisia ongelmia

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 19. tammikuuta 2012

Rajoittamattomat kieliopit (Unrestricted Grammars)

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

Testaa: Vertaa pinon merkkijono syötteeseen merkki kerrallaan. Jos löytyy ero, hylkää. Jos pino tyhjenee samaan aikaan, kun syöte loppuu, niin

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 22. toukokuuta 2013

Todistus: Aiemmin esitetyn mukaan jos A ja A ovat rekursiivisesti lueteltavia, niin A on rekursiivinen.

1 Kurssin asema opetuksessa

Laskennan mallit

Laskennan mallit

3. Laskennan vaativuusteoriaa

vaihtoehtoja TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2016 Antti-Juhani Kaijanaho 13. lokakuuta 2016 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

Se mistä tilasta aloitetaan, merkitään tyhjästä tulevalla nuolella. Yllä olevassa esimerkissä aloitustila on A.

Rekursiiviset palautukset [HMU 9.3.1]

Rekursiivinen Derives on periaatteessa aivan toimiva algoritmi, mutta erittäin tehoton. Jos tarkastellaan esim. kieliopinpätkää

Formalisoimme nyt edellä kuvatun laskennan.

Säännölliset kielet. Sisällys. Säännölliset kielet. Säännölliset operaattorit. Säännölliset kielet

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 12. marraskuuta 2015

Täydentäviä muistiinpanoja Turingin koneiden vaihtoehdoista

Turingin koneet. Sisällys. Aluksi. Turingin koneet. Turingin teesi. Aluksi. Turingin koneet. Turingin teesi



Laskennan rajoja. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 10. joulukuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS.

Vasen johto S AB ab ab esittää jäsennyspuun kasvattamista vasemmalta alkaen:

5.3 Ratkeavia ongelmia

Laskennan mallit

Laskennan mallit

Laskennan mallit. luennot syksyllä 2018, periodi I Jyrki Kivinen. tietojenkäsittelytieteen aineopintokurssi, pääaineopiskelijoille pakollinen

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 12. lokakuuta 2016

TN-IIa (MAT22001), syksy 2017

Ongelma(t): Mikä on Turingin kone? Miten Turingin kone liittyy funktioihin ja algoritmeihin? Miten Turingin kone liittyy tietokoneisiin?

Laskennan mallit

Rajoittamattomat kieliopit

1. Universaaleja laskennan malleja

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 9. lokakuuta 2016

on rekursiivisesti numeroituva, mutta ei rekursiivinen.

S BAB ABA A aas bba B bbs c

Muita vaativuusluokkia

Esimerkki 1: Kahviautomaatti.

Ei-yhteydettömät kielet [Sipser luku 2.3]

Laskennan mallit

Laskennan rajoja. Sisällys. Meta. Palataan torstaihin. Ratkeavuus. Meta. Universaalikoneet. Palataan torstaihin. Ratkeavuus.

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut

Laskennan perusmallit (LAP)

Laskennan mallit (syksy 2010) 2. kurssikoe, ratkaisuja

Chomskyn hierarkia. tyyppi 0 on juuri esitelty (ja esitellään kohta lisää) tyypit 2 ja 3 kurssilla Ohjelmoinnin ja laskennan perusmallit

9.5. Turingin kone. Turingin koneen ohjeet. Turingin kone on järjestetty seitsikko

Tietojenkäsittelyteorian alkeet, osa 2

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö

Epädeterministisen Turingin koneen N laskentaa syötteellä x on usein hyödyllistä ajatella laskentapuuna

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 6. lokakuuta 2016 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

ongelma A voidaan ratkaista ongelman B avulla, joten jossain mielessä

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria. Tähän mennessä: säännölliset kielet. Säännöllisten kielten pumppauslemma M :=

kaikki kielet tunnistettavat A TM HALT TM { a n } { a n b n } { a n b n c n } TOTAL TM EQ TM

Säännöllisten operaattoreiden täydentäviä muistiinpanoja

2. Laskettavuusteoriaa

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 20. lokakuuta 2016

Laskennan mallit (syksy 2008) 2. kurssikoe , ratkaisuja

ÄÄRELLISTEN AUTOMAATTIEN MINIMOINTI. 1. Äärelliset automaatit Äärellinen automaatti (DFA = deterministic finite automaton) on

Transkriptio:

582206 Laskennan mallit luennot syksylla 2006, periodit I{II Jyrki Kivinen tietojenkasittelytieteen aineopintokurssi, 6 op, paaaineopiskelijoille pakollinen esitietoina Tietorakenteet (ja sen esitiedot) mahdollinen jatkokurssi Laskennan vaativuus (valinnainen aineopintokurssi, 4 op, periodi IV) 1

Annettava opetus, kurssin suorittaminen luentoja 2 tuntia viikossa harjoituksia 2 tuntia viikossa alkaen 11.9.; tarkemmin seuraavilla kalvoilla kaksi kurssikoetta (kummankin periodin tenttiviikolla) kurssikirja Sipser: Introduction to the Theory of Computation, suunnilleen luvut 1{5. (ei luentoja eika harjoituksia tenttiviikoilla eika valiviikolla) Huom. kurssin arvioitu tyomaara on 160 tuntia (eli syksyn aikana keskimaarin yli 10 tuntia viikossa) maksimipisteet harjoituksista 6 + 2 (ks. seur. sivu), tenteista 26 + 26, yhteensa 60; hyvaksymisraja n. 30, arvosanan 5/5 raja n. 51 2

Laskuharjoitukset Paritonnumeroisilla harjoituskerroilla (viikosta 37 alkaen joka toinen kerta) kasitellaan kotitehtavia: laitoksen "perinteinen" harjoitusmuoto: opiskelijat ratkaisevat tehtavat etukateen, laskaritilaisuudessa ratkaisut kirjataan kalvolle ja esitetaan ryhmatyona 4 tehtavaa per viikko, yhteensa siis 24 tehtavaa kotitehtavien tekeminen on pakollista: ainakin 6 tehtavaa vaaditaan tehdyista kotitehtavista saatavat pisteet (max. 6): tehtavia alle 6 6 8 10 13 15 17 20 pisteita hylatty 0 1 2 3 4 5 6 3

Parillisnumeroisilla harjoituskerroilla (viikosta 38 alkaen joka toinen kerta) kasitellaan perustehtavia ja yhteistehtavia: Perustehtavat ovat suoria sovelluksia luennoilla esitetyille tekniikoille. Tarkoitus on, etta kukin opiskelija ratkaisee ne etukateen ja ne kasitellaan laskaritilaisuudessa melko lyhyesti (ellei ilmene keskustelunaihetta). Yhteistehtavien tarkoituksena on harjoitella laskarinpitajan avustuksella ongelmanratkaisua. Tehtaviin on syyta tutustua etukateen ja varmistaa, etta muistaa asiaan liityvat maaritelmat jne., mutta varsinainen ratkaisun miettiminen on tarkoitus jattaa laskaritilaisuuteen. Parillisnumeroisista harjoituskerroista saa pisteita osallistumiskertojen mukaan: yksi osallistuminen 1 piste, kaksi tai useampia osallistumisia 2 pistetta. (Laskarisysteemista, kuten kurssista muutenkin, otetaan mielellaan palautetta vastaan.) 4

Sisalto 0. Johdanto: yleiskatsaus, esitietojen kertaus 1. Saannolliset kielet: aarelliset automaatit, saannolliset lausekkeet 2. Yhteydettomat kielet: pinoautomaatit, yhteydettomat kieliopit 3. Ratkeavuus: Turingin koneet, ratkeavat ja ratkeamattomat ongelmat Kurssin peruskysymykset ovat mitka periaatteelliset seikat rajoittavat automaattista laskentaa (ja siis erityisesti nykyisia tietokoneita) ja miten tallaiset asiat voidaan esittaa tasmallisesti. Naihin ei toki anneta mitaan kovin yksiselitteisia vastauksia. 5

Tavoitteet Kurssin jalkeen opiskelija tuntee automaattien ja kielioppien tarkeimmat luokat ja niiden yhteydet, + osaa muodostaa automaatteja ja kielioppeja annetuille yksinkertaisille kielille, + osaa soveltaa kurssilla esitettyja muunnoksia automaatti- ja kielioppiformalismien valilla, ymmartaa Churchin-Turingin teesin ja sen seuraukset, tuntee keskeisimmat ratkeamattomuustulokset ja niiden seuraukset, + osaa laatia yksinkertaisia ratkeamattomuustodistuksia ja osaa formalisoida laskentaan liittyvia ongelmia ja esittaa formalismeihin perustuvia tasmallisia argumentteja. 6

0. Johdanto Erasta suosittua maaritelmaa mukaillen tietojenkasittelytiede tutkii, 1. millaiset tietojenkasittelytehtavat on mahdollista automatisoida ja 2. miten tama automatisointi tulisi suorittaa. Tietojenkasittelytieteen peruskursseilla keskitytaan yleensa konstruktiiviseen puoleen eli kysymykseen 2. Talla kurssilla tarkastellaan kysymysta 1. Osoittautuu (yllattaen? odotetusti?), etta tosiaan on olemassa tehtavia, joita ei periaatteessakaan voi automatisoida. Tama tarkoittaa paljon enemman kuin pelkastaan, etta automatisointia ei (viela?) osata tehda. Tallaisten vaittamien perusteleminen edellyttaa tietysti, etta kasitteet maaritellaan huolellisesti. 7

Laskettavuuden teoria Edellisella sivulla mainittu automatisointi tarkoittaa taman kurssin kannalta algoritmin esittamista. Intuitiivisesti algoritmi kuvaa tietojenkasittelyprosessin niin tasmallisesti, etta se voidaan taman kuvauksen perusteella suorittaa mekaanisesti (ilman "luovaa ajattelua"). Mekaanisen laskennan tarkemmaksi maarittelemiseksi, eli algoritmikasitteen matemaattiseksi formalisoimiseksi, on kaksi lahestymistapaa: 1. Lahdetaan liikkeelle tyhjasta ja mietitaan, mita voidaan pitaa mekaanisena laskentana. 2. Otetaan lahtokohdaksi nykyiset tietokoneet, jotka selvasti suorittavat mekaanista laskemista, ja pelkistetaan pois epaolennaisuudet. 8

Koska mekaaninen laskenta on keskeista matematiikan perusteiden tarkastelussa, matemaatikot ja loogikot miettivat asiaa paljon 1930-luvulla. He sovelsivat luonnollisesti lahestymistapaa 1. Jos taas halutaan soveltaa tuloksia kaytannon tietojenkasittelyyn, lahestymistapa 2 tuntuisi lupaavammalta. Onneksi osoittautuu, etta lahestymistavat 1 ja 2 johtavat samaan algoritmikasitteen formalisointiin. Siis matemattista logiikkaa ja tietokoneita koskevilla periaatteellisilla rajoituksilla on syvallinen yhteys. Laskettavuuden teoria tarkastelee naita rajoituksia, eli sita millaisille ongelmille on olemassa ratkaisualgoritmi. 9

Laskennan vaativuus Laskettavuuden teoriassa algoritmeja tarkastellaan olettaen, etta kaytettavissa on mielivaltaisen paljon resursseja (laskenta-aikaa, muistia,...). Laskennan vaativuusteoriassa kysytaan, millaisille ongelmille on olemassa tehokas algoritmi. Yleisimmin tama tarkoittaa, etta laskenta-ajan pitaisi skaalautua kohtuullisesti (esim. polynomisesti) syotteen koon suhteen. Jos tehokasta algoritmia ei ole, joudutaan miettimaan korvikkeita: satunnaisalgoritmit, approksimointialgoritmit, rajoittuminen helppoihin erikoistapauksiin,... (Talla kurssilla ei juuri kasitella laskennan vaativuuskysymyksia.) 10

Automaattiteoria Kun on saatu valmiiksi abstrakti malli tietokoneelle, voidaan kysya, mika muuttuu, jos mallista jatetaan jokin piirre pois. Rajoitettujen mallien tarkasteleminen auttaa ymmartamaan yleisempia malleja. Aarellinen automaatti on hyvin yksinkertainen (abstrakti) laskentalaite, jolla kuitenkin voi tehda mielenkiintoisia asioita. Teoreettisen mielenkiinnon lisaksi se on hyodyllinen kaytannossa ohjelmointi- ja mallinnustekniikkana. Yhteydettomat kieliopit ovat hieman aarellisia automaatteja ilmaisuvoimaisempi mekanismi, jolla on tarkeita sovelluksia esim. ohjelmointikielissa. Kurssilla aloitamme aarellisista automaateista, jotka yksinkertaisuutensa takia ovat hyva paikka harjoitella tarvittavia ajattelutapoja. Etenemme sitten yhteydettomien kielioppien kautta yleiseen laskettavuuteen. 11

Matemaattisia perustietoja [Sipser luku 0.2] Logiikan, joukko-opin ja verkkojen peruskasitteet edellytetaan tutuiksi kursseilta Johdatus diskreettiin matematiikkaan ja Tietorakenteet. Naista asioista tulisi muistaa ainakin sen verran, etta kurssikirjan Exercises 0.1{0.9 (s. 25{26) eivat aiheuta vaikeuksia. Kurssilla tehdaan jonkin verran induktiotodistuksia, mutta ne eivat ole keskeisessa roolissa. Jatkossa ajattelemme yleensa, etta algoritmin (tms.) syotteena on jokin merkkijono. Tata varten tarvitsemme ensin aakkoston, joka voi olla mika tahansa aarellinen joukko. Esimerkkeja tyypillisista aakkostoista: 1 = f 0; 1 g 2 = f a; b; c; : : : ; z g 1 = f A; C; G; T g 2 = f HiiriVasen; HiiriKeski; HiiriOikea; ShiftHiiriVasen; ShiftHiiriKeski; ShiftHiiriOikea g 3 = f Renault; Ferrari; McLaren; muu g Kuten yleensakin, j j tarkoittaa alkioiden lukumaaraa; siis ylla j 1 j = 4. 12

Aakkoston merkkijono on mika tahansa aarellinen jono joukon alkioita (eli merkkeja eli symboleita). Esim. 00010 on aakkoston 1 merkkijono. Merkkijonon z pituutta merkitaan j z j; siis j 00010 j = 5. Symbolilla " merkitaan minka tahansa aakkoston tyhjaa merkkijonoa, jonka pituus on nolla. Merkkijonon w = w 1 w 2 : : : w n kaanteismerkkijono on w R = w n w n 1 : : : w 1. Merkkijono v on merkkijonon w osajono, jos v esiintyy yhtenaisena osana merkkijonossa w. Siis acad on merkkijonon abracadabra osajono, mutta rcd ei ole. Merkkijonojen v = v 1 : : : v n ja w = w 1 : : : w m konkatenaatio on vw = v 1 : : : v n w 1 : : : w m. Siis v on merkkijonon w osajono, jos w = xvy joillakin merkkijonoilla x ja y. Merkkijonon w konkatenaatiota itsensa kanssa k kertaa merkitaan w k. Siis w k = k j w j. Leksikograsessa jarjestyksessa merkkijonot ovat pituuden mukaan kasvavassa jarjestyksessa, ja samanpituiset jonot aakkosjarjestyksessa. Siis binaariaakkoston 1 merkkijonojen leksikogranen jarjestys on "; 0; 1; 00; 01; 10; 11; 000; 001; 010; 011; 100; 101; : : : : Mita tahansa joukkoa annetun aakkoston merkkijonoja sanotaan (formaaliksi) kieleksi. 13

1. Saannolliset kielet Aarellinen automaatti on hyvin yksinkertainen laskennan malli (eli abstrakti laskentalaite). Saannolliset kielet on se luokka laskentaongelmia, jonka nain yksinkertaisella laitteella pystyy ratkaisemaan. Nailla tekniikoilla on sovelluksia esim. merkkijonoalgoritmeissa. Taman luvun jalkeen opiskelija osaa selittaa aarelliset automaatit, saannolliset lausekkeet ja niiden suhteen, osaa muodostaa yksinkertaisia aarellisia automaatteja ja saannollisia lausekkeita, osaa tehda muunnoksia determinististen ja epadeterminististen aarellisten automaattien ja saannollisten lausekkeiden valilla ja osaa osoittaa kielen ei-saannolliseksi esim. pumppauslemmalla. 14

Aarellinen automaatti: johdattelua [Sipser s. 31{34] Havainnollistamme aarellista automaattia tilanteessa, jossa kahviautomaatista voi ostaa kahvin 50 sentilla. Laite hyvaksyy 10 ja 20 sentin kolikoita. Kahvia saa vain maksamalla tasan 50 senttia. Laitteessa on kuitenkin rahanpalautuspainike, jolla saa takaisin kaikki sinne laittamansa rahat. Muodostamme aarellisen automaatin, jonka syotteena on jono aakkoston f 10; 20; P g symboleja. Nama esittavat koneeseen laitettuja 10 ja 20 sentin kolikoita ja palautusnpainikkeen painalluksia. Automaatin taytyy muistaa sen verran, etta se tietaa, milloin sen saama rahamaara viimeisen rahanpalautuksen jalkeen on tasan 50 senttia. Taman se tekee siirtymalla syotteen maaraamalla tavalla tilasta toiseen. (Tiloja on aarellinen maara, mista mallin nimi.) 15

Saamme seuraavanlaisen aarellisen automaatin: P P P P P 0 10 20 30 40 50 10 10 10 10 10 20 10 20 20 20 20 20 P Y 10 20 P 16

Automaatilla on tiloja (7 kappaletta), jotka on esitetty ympyroina ja nimetty 0, 10, 20, 30, 40, 50 ja Y; siirtymia, jotka on esitetty tilojen valisina kaarina; aakkosto, jonka symboleilla siirtymat on merkitty; alkutila (tila 0), joka on merkitty tyhjasta tulevalla kaarella; ja hyvaksyva tila (tila 50), joka on rengastettu. Tilojen nimet on tassa valittu kuvaaviksi (ne kertovat, paljonko rahaa koneessa on), mutta automaatin toimintaan nimet eivat vaikuta. Tilassa Y rahaa on liikaa. Tilassa 50 rahaa on tasan oikea maara. Kaikissa tiloissa palautuspainike nollaa rahat. Kolikon laittaminen koneeseen taas "kasvattaa laskuria" vastaavalla maaralla. Tilassa Y kone pyorii silmukassa seka 10 etta 20 sentin syotteella, kunnes tulee P. 17

Aarellinen automaatti: formaali maaritelma [Sipser s. 35{43] Aarellinen automaatti on viisikko (Q; ; ; q 0 ; F ), missa 1. Q on aarellinen tilajoukko; sen alkioita sanotaan tiloiksi, 2. on aarellinen aakkosto, 3. : Q! Q on siirtymafunktio, 4. q 0 2 Q on alkutila ja 5. F Q on hyvaksyvien tilojen joukko (joita toisinaan kutsutaan myos lopputiloiksi). Siirtymafunktio on tassa kaikkein kiinnostavinta. Jos tiloilla q ja q 0 ja symbolilla a 2 patee (q; a) = q 0, niin intuitiivisesti tama tarkoittaa, etta jos ollaan tilassa q ja seuraavaksi tulee merkki a, niin siirrytaan tilaan q 0. 18

Esimerkki Tarkastellaan aarellista automaattia M 1 = (Q; ; ; q 0 ; F ), missa 1. Q = f q 0 ; q 1 ; q 2 g, 2. = f 0; 1 g, 3. saadaan taulukosta 0 1 q 0 q 1 q 0 q 1 q 1 q 2 q 2 q 1 q 0 (siis esim. (q 1 ; 0) = q 1 ja (q 1 ; 1) = q 2 ), 4. alkutila on q 0 ja 5. F = f q 2 g. 19

Edellisen sivun automaatti M 1 voidaan esittaa havainnollisemmin tilakaaviona. 1 0. 0 q 0 q 1 q 2 1 0 1.. Automaatin toiminta syotteella 1001101 voidaan kuvata siirtymajonona q 0 1! q 0 0! q 1 0! q 1 1! q 2 1! q 0 0! q 1 1! q 2 : Syotemerkkien loppuessa automaatti on hyvaksyvassa tilassa q 2, ja sanomme, etta se hyvaksyy merkkijonon 1001101. Toisaalta syotteen 00100 automaatti hylkaa: q 0 0! q 1 0! q 1 1! q 2 0! q 1 0! q 1 ja paadymme ei-hyvaksyvaan tilaan q 1. 20

Formalisoimme nyt edella kuvatun laskennan. Jos M = (Q; ; ; q 0 ; F ) on aarellinen automaatti ja w = w 1 : : : w n on n merkkia pitka aakkoston merkkijono, niin automaatti M hyvaksyy merkkijonon w, jos on olemassa n + 1 tilan jono (r 0 ; r 1 ; : : : ; r n ) 2 Q n, jolla r 0 = q 0, r i+1 = q(r i ; w i+1 ) kun 0 i n 1 ja r n 2 F. Siis laskenta alkaa alkutilasta, noudatta syotemerkkien mukaisia siirtymia ja paatyy hyvaksyvaan tilaan. Jos M ei hyvaksy, se hylkaa merkkijonon w. 21

Automaatin M tunnistama kieli L(M) on kaikkien niiden merkkijonojen joukko, jotka M hyvaksyy. Esim. edellista automaattia M 1 tarkastelemalla voidaan todeta, etta se hyvaksyy tasan ne merkkijonot, jotka loppuvat 01; siis L(M 1 ) = f w 1 : : : w n 01 j n 0; w i 2 f 0; 1 g kaikilla i: g Sanomme, etta kieli A on saannollinen, jos jokin aarellinen automaatti tunnistaa sen, ts. A = L(M) jollain M. Aarellinen automaatti on hyvin rajoittunut laskennan malli. Esim. niinkin yksinkertainen kieli kuin f 0 n 1 n j n 2 N g, (eli merkkijonot joissa on ensin jono nollia ja sitten saman verran ykkosia) ei ole saannollinen. (Tahan palataan.) Aarelliseen automaattiin voidaan helposti lisata muutakin tulostusta kuin pelkka hyvaksyminen tai hylkaaminen. Tama ei kuitenkaan taman kurssin kannalta toisi mitaan oleellista uutta asiaan. 22