1. Universaaleja laskennan malleja

Samankaltaiset tiedostot
Turingin koneen laajennuksia

1. Universaaleja laskennan malleja

δ : (Q {q acc, q rej }) (Γ k {, }) Q (Γ k {, }) {L, R}.

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

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

Lisää pysähtymisaiheisia ongelmia

Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma

Laskennan mallit (syksy 2009) Harjoitus 11, ratkaisuja

Rekursiiviset palautukset [HMU 9.3.1]

Rajoittamattomat kieliopit

Laskennan teoria (kevät 2006) Harjoitus 3, ratkaisuja

M = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, q acc, q rej )

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

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

Turingin koneet. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 7. joulukuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS.

3. Turingin koneet. osaa esittää yksinkertaisia algoritmeja täsmällisesti käyttäen Turingin konetta ja sen muunnelmia

Täydentäviä muistiinpanoja Turingin koneiden vaihtoehdoista

Algoritmin määritelmä [Sipser luku 3.3]

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

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

Muunnelmia Turingin koneista sekä muita vaihtoehtoisia malleja

2. Laskettavuusteoriaa

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

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

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

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

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

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

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

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

Laskennan teoria

on rekursiivisesti numeroituva, mutta ei rekursiivinen.

Laskennan teoria

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki)

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

Pinoautomaatit. Pois kontekstittomuudesta

Täydentäviä muistiinpanoja laskennan rajoista

Laskennan teoria

Säännöllisen kielen tunnistavat Turingin koneet

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

3. Laskennan vaativuusteoriaa

Laskennan mallit (syksy 2010) Harjoitus 4, ratkaisuja

Automaatit. Muodolliset kielet

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

4. Tehtävässä halutaan todistaa seuraava ongelma ratkeamattomaksi:

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

2. Laskettavuusteoriaa

Äärellisten automaattien ja säännöllisten kielten ekvivalenssi

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)

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

6.5 Turingin koneiden pysähtymisongelma Lause 6.9 Kieli. H = {c M w M pysähtyy syötteellä w}

Muita universaaleja laskennan malleja

Laskennan rajoja. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 20. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS.

Laskennan rajoja. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 6. maaliskuuta 2012 TIETOTEKNIIKAN LAITOS.

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

Chomskyn hierarkia ja yhteysherkät kieliopit

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

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

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

Rajoittamattomat kieliopit (Unrestricted Grammars)

Yllä osoitettiin, että säännöllisten kielten joukko on suljettu yhdisteen

5.3 Ratkeavia ongelmia

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria

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

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

Pysähtymisongelman ratkeavuus [Sipser luku 4.2]

Säännöllisten kielten sulkeumaominaisuudet

Esimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 16. toukokuuta 2011

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

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

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

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

Kertausta 1. kurssikokeeseen

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

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 26. tammikuuta 2012

S BAB ABA A aas bba B bbs c

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

TKT20005 Laskennan mallit (syksy 2018) Kurssikoe, malliratkaisut

Olkoon G = (V,Σ,P,S) yhteydetön kielioppi. Välike A V Σ on tyhjentyvä, jos A. NULL := {A V Σ A ε on G:n produktio};

Muita vaativuusluokkia

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut

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

C C. x 2. x 3 x 3. Lause 3SAT p m VC Todistus. Olk. φ = C 1 C 2 C m 3-cnf-kaava, jossa esiintyvät muuttujat. φ toteutuva:

DFA:n käyttäytyminen ja säännölliset kielet

6.1 Rekursiiviset palautukset

Säännöllisten operaattoreiden täydentäviä muistiinpanoja

7. Aikavaativuus. Ohjelmistotekniikan laitos OHJ-2300 Johdatus tietojenkäsittelyteoriaan, syksy

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

jäsentäminen TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho 26. marraskuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

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

Laskennan mallit

Tietotekniikan valintakoe

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria

Datatähti 2019 loppu

9. Matemaattisista koneista.

Esimerkki 2.28: Tarkastellaan edellisen sivun ehdot (1) (3) toteuttavaa pinoautomaattia, jossa päätemerkit ovat a, b ja c ja pinoaakkoset d, e ja $:

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

Formalisoimme nyt edellä kuvatun laskennan.

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

Transkriptio:

1. Universaaleja laskennan malleja Esimerkkinä universaalista laskennan mallista tarkastellaan Turingin konetta muunnelmineen. Lyhyesti esitellään myös muita malleja. Tämän luvun jälkeen opiskelija tuntee Turingin koneen ja sen muunnelmien peruskäsitteet, osaa laatia yksinkertaisia Turingin koneita, tuntee periaatetasolla tärkeimmät Turingin koneisiin liittyvät yleiset konstruktiot ja niiden merkityksen, ymmärtää Turingin koneen suhteen muihin (teoreettisiin ja käytännöllisiin) laskennan malleihin ja tuntee Churchin-Turingin teesin ja osaa arvioida laskennan malleja sen valossa. 17

Universaalilla laskennan mallilla tarkoitetaan tässä epämuodollisesti sellaista mallia, jonka avulla on tarkoitus pystyä formalisoimaan kaikki mahdolliset algoritmiset prosessi. Tarkoitus on siis vastata täsmällisesti kysymykseen Mikä on algoritmi? Käytännön tietojenkäsittelijälle tyypillisesti riittää vastaus Tunnen kyllä algoritmin, kun näen sellaisen. Täsmällistä määritelmää tarvitaan kuitenkin, jos halutaan tarkastella kysymyksiä tyyppiä Onko ongelmalle X olemassa ratkaisualgoritmi? Ilman täsmällistä määritelmää ei voitaisi erottaa tapauksia 1. algoritmi on olemassa, sitä vain ei vielä ole keksitty ja 2. algoritmia ei periaatteellisista syistä voi olla olemassakaan. Käytännössä ensin asetetaan algoritmille matemaattinen määritelmä (oikeastaan useita vaihtoehtoisia), katsotaan sitten mitä seuraa, ja keskustellaan lopuksi filosofisista ja käytännön seuraamuksista. 18

Historiallista taustaa 1900-luvun alkupuolella matemaatikot tarkastelivat kysymystä, voiko annetulle väitteelle löytää todistuksen annetuista aksioomista jollain mekaanisella menettelyllä. Turingin kone on alkujaan eräs tapa formalisoida mekaaninen tässä yhteydessä. Myös muita, lopulta Turingin koneen kanssa yhtäpitäviksi osoittautuneita, malleja esitettiin. Kun sittemmin keksittiin yleiskäyttöiset elektroniset tietokoneet, Turingin kone osoittautui myös hyväksi malliksi sille, mitä niillä periaatteessa voidaan laskea (olettaen rajoittamaton muistikapasiteetti). Erityisesti universaali Turingin kone [luvussa 2] vastaa käsitteellisellä tasolla ohjelmoitavaa yleiskäyttöistä tietokonetta: ohjelma voidaan tulkita osaksi syötettä, ja ohjelmaa vaihtamalla sama laite saadaan ratkaisemaan mikä tahansa ratkaistavissa oleva ongelma. (Yksinkertaistettu vastaus alkuperäiseen kysymykseen: todistamista ei voida mekanisoida.) 19

Turingin kone (Alan Turing, 1936) [HMU 8.2] q 3 q 0 q 3 q 2 q 1 Ohjausyksikkö: kone tilassa q 1 Nauhapää osoittaa merkkiä B Työnauha sis. merkkijonon ABAAB Koneen siirtymäfunktio määrää mikä merkki kirjoitetaan nauhapään kohdalle, mihin suuntaan nauhapää liikkuu ja mikä on seuraava tila kun on annettu nykyinen tila ja nauhapään alla oleva merkki. 20

Motivaatio: yritetään tehdä abstrakti malli siitä, millaista laskentaa matemaatikko (tms.) voi tehdä mekaanisesti : käytettävissä kynä, kumi ja rajattomasti paperia kerralla nähdään vain vakiokokoinen osa muistiinpanoista matemaatikon oma muisti on äärellinen Vaikuttaa vähän erilaiselta kuin tietokoneet, mutta vuonna 1936 ei ollut tietokoneita malli osoittautuu yhtä voimakkaaksi kuin suoremmin moderneja tietokoneita esittävät mallit (lisää tuonnempana) 21

Muodollisemmin Turingin kone (Turing machine, TM) on seitsikko missä M = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, B, F ) Q on tilajoukko jonka on oltava äärellinen Γ on nauha-aakkosto ja Σ Γ syöteaakkosto (kumpikin äärellinen) δ on siirtymäfunktio q 0 Q on alkutila B Γ Σ on tyhjämerkki (blank) F Q on hyväksyvien tilojen joukko 22

δ on osittainen funktio joukolta Q Γ joukkoon Q Γ { L, R }. Siirtymäfunktion arvo δ(q, X) = (q, Y, D) tarkoittaa että jos M on tilassa q ja nauhapään alla on merkki X niin seuraavalla laskenta-askelella M siirtyy tilaan q, kirjoittaa nauhalle merkin Y (merkin X tilalle) ja siirtää nauhapäätä yhden askelen suuntaan D (L: vasen, R: oikea). Jos δ(q, X) on määrittelemätön niin M pysähtyy. 23

Intuitiivisesti jos M pysähtyy hyväksyvään tilaan se hyväksyy syötemerkkijonon jos M pysähtyy muunlaiseen tilaan se hylkää syötemerkkijonon. Turingin koneen M hyväksymä (tai tunnistama) kieli L(M) Σ on niiden merkkijonojen joukko jotka M hyväksyy. Huom. kieleen L M eivät kuulu ne syötteet joilla M jää ikuiseen silmukkaan. Huom. erityisesti siis vaihtamalla koneen M hyväksyvät ja ei-hyväksyvät tilat keskenään ei saada konetta joka hyväksyy kielen L(M) = Σ L(M) paitsi jos kone M on sellainen että se pysähtyy kaikilla syötteillä. Kieltä L Σ sanotaan rekursiivisesti lueteltavaksi (recursively enumerable, RE) jos L = L(M) jollain Turingin koneella M, ja rekursiiviseksi (recursive, REC) jos lisäksi M pysähtyy kaikilla syötteillä. (Tästä lisää myöhemmin.) 24

Turingin koneen tilannetta (configuration) merkitään merkkijonolla vqw missä q Q on koneen tila, v Γ on nauhan sisältö vasemmanpuolimmaisesta ei-tyhjästä merkistä nauhapään vasemmalla puolella olevaan merkkiin ja w Γ on nauhan sisältö nauhapään kohdalla olevasta merkistä oikeanpuolimmaiseen tyhjään merkkiin. Siis alussa ollut esimerkkitilanne merkitään Aq 1 BAAB. Jos nauhapään vasemmalla puolella on vain tyhjää, niin v = ε ja merkkijonon w alussa voi olla tyhjää; vastaavasti oikealla. Koneen alkutilanne syötteellä w Σ on q 0 w. Siis aluksi kone on alkutilassa, syöte on nauhalla tyhjien ympäröimänä ja nauhapää syötteen alussa. 25

Jos siirtymäfunktion mukaan tilannetta vqw seuraa tilanne v q w, merkitään Siis vqw M v q w. jos δ(q, a) = (q, b, R) niin vqaw vbq w kaikilla v, w Γ jos δ(q, a) = (q, b, L) niin vcqaw vq cbw kaikilla c Γ, v, w Γ Jos on olemassa tilannejono v 1 q 1 w 1 = vqw, v 2 q 2 w 2, v 3 q 3 w 3,..., v n q n w n = v q w missä v i q i w i v i+1 q i+1 w i+1, merkitään vqw M v q w. Siis jos hyväksyvistä tiloista ei ole siirtymiä (kuten yleensä ei ole), pätee L(M) = { x Σ q 0 x M vqw joillain q F, v, w Γ }. 26

Esimerkki Konstruoidaan Turingin kone joka hyväksyy kielen A = { 0 n 1 n n 1 }. Perusidea: Apumerkkeinä X ja Y. Toistetaan seuraavaa: vaihdetaan 0:n tilalle X siirrytään nauhalla oikealle kunnes tulee 1 vaihdetaan 1:n tilalle Y palataan vasemmalle kunnes löytyy X aloitetaan seuraava iteraatio tämän X:n oikealta puolelta 27

Muodollisemmin A = L(M) missä M = ({ q 0, q 1, q 2, q 3, q 4 }, { 0, 1 }, { 0, 1, X, Y, # }, δ, q 0, #, { q 4 }) ja δ on oheisen taulukon mukainen. merkki tila 0 1 X Y # q 0 (q 1, X, R) (q 3, Y, R) q 1 (q 1, 0, R) (q 2, Y, L) (q 1, Y, R) q 2 (q 2, 0, L) (q 0, X, R) (q 2, Y, L) q 3 (q 3, Y, R) (q 4, #, R) q 4 Havainnollisemmin asian voi esittää siirtymäkaaviona. 28

.. Y/Y, R Y/Y, L 0/0, R 0/0, L 0/X, R 1/Y, L q 0 q 1 q 2 Y/Y, R X/X, R #, #, R q 3 q 4 Y/Y, R.. Kielen { 0 n 1 n n 1 } tunnistaminen; siirtymäkaavio 29

Esimerkki 2 Tunnistetaan kieli { a k b k c k k 0 } Perusajatus: korvataan yksitellen jotkin a, b ja c merkeillä A, B ja C samalla tulee tarkastetuksi että a:t on ennen b:itä jne. kun a:t loppuvat, tarkastetaan ettei b- tai c-merkkejä jäänyt yli Huom. kieli ei ole kontekstiton. 30

. a/a, R a/a, R B/B, R b/b, R C/C, R. q 0 q 1 q 2 b/b, R #, #, L a/a, R c/c, L A/A, R q 6 q 4 q 3 #, #, L B/B, R C/C, L b/b, L B/B, L a/a, L q 5 B/B, R C/C, R.. Kielen { a n b n c n n 0 } tunnistaminen 31

Huom. Turingin koneen laskentavoima (se mitkä kielet ovat tunnistettavissa) on sama vaikka mallia muunneltaisiin paljonkin erilliset hylkäävä ja hyväksyvä lopputila nauha vain toiseen suuntaan ääretön sallitaan nauhapään pysyä paikallaan nauhalla useita uria useita nauhoja... Vielä oleellisempaa on, että Turingin kone on laskentavoimaltaan sama kuin aivan muista lähtökohdista johdetut formalismit (Kleenen rekursiiviset funktiot, yleiset kieliopit, RAM-koneet,... ). 32

monimutkaisia turinginkonekonstruktioita ei tietenkään voi käytännössä esittää siirtymäkaavion tarkkuudella myös Turingin koneista puhuttaessa voidaan käyttää aliohjelmia ja muita vastaavia ajattelumalleja perusteiden ymmärtämiseksi kurssilla käytetään jonkin verran aikaa yksinkertaisten Turingin koneiden tarkkaan käsittelyyn samalla Turingin koneen varianttien asema selvenee ja nähdään tarkemmin miten Turingin kone suhtautuu moderniin tietokoneeseen 33

Turingin koneen laajennuksia [HMU 8.3 8.4] Turingin koneen määritelmään voidaan tehdä erilaisia muutoksia siten että edelleen voidaan tunnistaa tasan sama luokka kieliä. Moniuraiset Turingin koneet: nauha jakautuu k uraan (track) joilla kuitenkin on yhteinen nauhapää. kontrolliyksikkö # K O L M E U R A I N E N # # # # T U R I N G I N # # # # # # # # # K O N E # # # # # # # 34

jokaisella askelella luetaan ja kirjoitetaan kullekin uralle samalle kohdalle mutta muuten toisista urista riippumatta formaalisti nyt siis siirtymäfunktio on δ: Q Γ k Q Γ k { L, R } alkutilanteessa syöte ensimmäisellä uralla, muilla urilla tyhjämerkkiä helppo simuloida yksiuraisella koneella: vaihdetaan aakkoston Γ tilalle Γ k, tyhjämerkiksi (#,..., #) jne. voidaan käyttää moniuraisia koneita silloin kun se tuntuu helpommalta 35

Moninauhaiset Turingin koneet: nyt meillä on k nauhaa joilla omat nauhapäät (voivat liikkua eri suuntiin, ja yksinkertaisuuden vuoksi myös pysyä paikallaan). kontrolliyksikkö # K O L M E N A U H A I N E N # # T U R I N G I N # # # # # # # # # K O N E # # # # # # # 36

formaalisti nyt siis siirtymäfunktio on δ: Q Γ k Q Γ k { L, R, S } k alkutilanteessa syöte ensimmäisellä nauhalla, muilla nauhoilla tyhjämerkkiä Osoitetaan että k-nauhaista konetta voi simuloida 2k-uraisella yksinauhaisella koneella Idea: merkataan ylimääräisille urilla nauhapäiden sijainnit # K O L M E N A U H A I N E N # # T U R I N G I N # # # # # # K O L M E N A U H - - X - - - - - - - # # T U R I N G I N - - - - X - - - - - # # # K O N E # # # - - X - - - - - - - # # # # K O N E # # # # # # # 37

Moninauhaisen koneen yhden askelen simuloimiseksi luetaan koko nauha kerran läpi ja muistetaan (äärellistilaisessä kontrollissa) mitkä merkit ovat nauhapäiden kohdalla valitaan siirtymä ja kirjoitettavat merkit luetaan koko nauha uudestaan läpi ja tehdään asiaankuuluvat muutokset Oletetaan että syötteellä x simuloitava kone tekee t(x) siirtymää käsiteltävän nauhanosan pituus myös kork. t(x) merkkiä simuloiva kone suorittaa O(t(x)) askelta per simuloitava askel simuloiva kone tekee kaikkiaan O(t(x) 2 ) askelta 38

Johtopäätös: kieli voidaan tunnistaa standardimallisella Turinginkoneella jos ja vain jos se voidaan tunnistaa moniuraisella Turingin koneella jos ja vain jos se voidaan tunnistaa moninauhaisella Turingin koneella. Muita samantyyppisiä variaatioita: syöte erillisellä read only -nauhalla nauhoilla alkukohta jonka vasemmalle puolelle ei saa mennä Näissä tapauksissa on myös selvää että tunnistamiseen käytettävien laskenta-askelien määrä ei muutu liikaa. Epädeterministiset koneet, joita seuraavaksi käsitellään, ovat ilmaisuvoimaltaan samoja kuin deterministiset mutta laskenta-aikojen suhteen tilanne on ongelmallisempi. 39

Epädeterministiset Turingin koneet analoginen epädeterministisen äärellisen ja pinoautomaatin kanssa yhdestä tilanteesta voi olla useita vaihtoehtoisia siirtymiä intuitio: ajatellaan että kone osaa arvata vaihtoehdon joka johtaa lopulta hyväksyvään tilaan (jos mahdollista) epädeterminismi on näppärä ohjelmointitekniikka Erityyppinen variantti kuin moninauhaiset jne. koneet ei (kovin) realistinen laskennan malli ratkeavien ongelmien luokka ei muutu vaikka epädeterminismi sallitaan tilanne muuttuu oleellisesti jos puhutaan nopeasta ratkaisemisesta; tähän palataan kurssin loppupuoliskolla 40

Muodollinen määrittely: Epädeterministinen Turingin kone (Nondeterministic Turing machine, NTM) on seitsikko missä M = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, B, F ) Q, Σ, Γ, q 0, B ja F kuten deterministisessä tapauksessa siirtymäfunktio on funktio missä δ: Q Γ P(Q Γ { L, R }) P(A) = joukon A potenssijoukko = { B B A } 41

Epädeterministisen koneen hyväksymä kieli määritellään tilanteet vqw kuten deterministisessä tapauksessa samoin seuraajarelaatio M ja sen sulkeuma M, paitsi että ehdot muotoa (q, Y, D) = δ(q, X) korvataan ehdoilla (q, Y, D) δ(q, X) voi päteä vqw M v q w nollalla, yhdellä tai useammalla v q w (kuitenkin kork. 2 Q Γ ) koneen M hyväksymä kieli on L(M) = { x Σ q 0 x M vqw joillain q F, v, w Γ } M hyväksyy jos sopivat seuraajatilanteen valinnat johtaisivat hyväksyvään tilaan 42

Olkoon M epädeterministinen Turingin kone. Osoitetaan nyt miten kieli L(M) voidaan tunnistaa deterministisellä Turingin koneella. Perusidea koneen M simuloimiseksi annetulle syötteellä: tutkitaan (mahdollisesti ääretöntä) verkkoa, jonka solmuina ovat alkutilanteesta saavutettavissa olevat koneen M tilanteet tilanteiden vqw ja v q w välillä on kaari jos vqw M v q w M hyväksyy jos alkutilanteesta on polku hyväksyvään tilanteeseen etsitään tällainen polku leveyssuuntaisesti 43

Tarkemmin: Oletetaan että M on yksinauhainen. Simuloidaan deterministisellä 3-nauhaisella konella M. nauha 1 on työnauha nauha 2 sisältää jonon (queue) jolla leveyshakua ohjataan nauhaa 3 käytetään tilanteiden monistamiseen jonon jatkoksi Jos koneen M nauha-aakkosto on Γ, otetaan uudeksi nauha-aakkostoksi Γ = Γ { } Q. Jono jossa tilanteet v 1 q 1 w 1,..., v n q n w n voidaan koodata nauhalle 2 muotoon... ### v 1 q 1 w 1 v 2 q 2 w 2... v n q n w n ###... 44

Simulaatio (eli polunetsintä) etenee vaiheittain. vaiheen 1 aluksi nauhalla 2 on syötettä x vastaava alkutilanne q 0 x jos vaiheen k aluksi nauhalla 2 on (tyhjämerkkien lisäksi) niin vaiheen k lopuksi nauhalla on v 1 q 1 w 1 v 2 q 2 w 2... v n q n w n v 2 q 2 w 2... v n q n w n v 1 q 1 w 1 v 2 q 2 w 2... v p q p w p missä v i q i w i, i = 1,..., p, ovat ne tilanteet joilla v 1q 1 w 1 M v i q i w i. jos joskus tulee kirjoitettavaksi koneen M hyväksyvän tilan koodi, niin M hyväksyy syötteen jos jono tyhjenee, niin M hylkää syötteen 45

Vaiheen k toteutus suunnilleen: tarkista kuinka monta seuraajaa tilanteella v 1 q 1 w 1 on (huom. tällä on vakioyläraja 2 Γ Q ) tee tilanteesta v 1 q 1 w 1 tämän mukainen määrä kopioita nauhalle 3 käy kopiot järjestyksessä läpi ja muuta kukin vastaamaaan oikeannumeroista seuraajaa kopioi nauhalta 3 nauhalle 2 46

Oletetaan että koneella M on jokin hyväksyvä kork. n askelen pituinen laskenta, ja millään tilanteella ei ole yli m seuraajaa. M vie ensin jonoon tilanteet yhden (koneen M) laskenta-askelen päässä alkutilanteesta, sitten kahden askelen jne. k askelen päässä olevan tilanteen löytämiseksi voidaan joutua käymään läpi 1 + m + m 2 +... + m k tilannetta siis riittää tutkia nm n tilannetta yhden koneen M tilanteen kuvaus on O(n) merkkiä selvästi M hyväksyy jossain äärellisessä ajassa 47

Johtopäätös: Jos A = L(M) jollain epädeterministisellä M, niin A = L(M ) eräällä deterministisellä M. Käänteinen suunta tietysti myös pätee. Siis kieli A voidaan tunnistaa epädeterministisellä Turingin koneella jos ja vain jos se voidaan tunnistaa deterministisellä Turingin koneella. Mutta edelläesitetyssä konstruktiossa laskenta-askelia voi tulla eksponentiaalisesti lisää; tätä ongelmapiiriä käsitellään kurssin loppupuoliskolla. Huom. Tässä vaiheessa olisi tarkoitus tuntua suunnilleen uskottavalta, että Turingin koneella voidaan ratkaista tasan ne ongelmat joille on olemassa algoritmi, siinä mielessä kuin sanaa algoritmi on käytetty esim. kurssilla Tietorakenteet. Tätä väittämää perustellaan pian tarkemmin. 48