SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 33
Baixar para ler offline
Ìàòåìàòè÷åñêèå îñíîâû Computer Science

×àñòü 1: Òåîðèÿ àëãîðèòìîâ. Ëåêöèè 2-3.




            Äìèòðèé Èöûêñîí


                ÏÎÌÈ ÐÀÍ

             27 ñåíòÿáðÿ 2009




                                          1 / 33
Ñîäåðæàíèå ëåêöèè




1 Òåîðåìà Óñïåíñêîãî-Ðàéñà.
2 Òåîðåìà Êëèíè î íåïîäâèæíîé òî÷êå.
3 Ìàøèíû Òüþðèíãà.
4 Ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû è èíòåðïðåòàöèè
5 íåðàçðåøèìîñòü èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ.
6 Âûðàçèìîñòü â àðèôìåòèêå. Êîäèðîâàíèå êîíå÷íûõ
  ïîñëåäîâàòåëüíîñòåé.




                                                   2 / 33
 ïðîøëûé ðàç...

•   Ìíîæåñòâî   S ⊂N   íàçûâàåòñÿ    ðàçðåøèìûì, åñëè
    ñóùåñòâóåò òàêîé àëãîðèòì   A,   ÷òî
      • ∀x ∈ S, A(x) = 1   ;
      • ∀x ∈ S, A(x) = 0   .
•   Ìíîæåñòâî   S ⊂N   íàçûâàåòñÿ    ïåðå÷èñëèìûì, åñëè
    ñóùåñòâóåò òàêîé (ïîëóðàçðåøàþùèé) àëãîðèòì           A,   ÷òî
      • ∀x ∈ S, A(x) = 1;
      • ∀x ∈ S, A(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ.
•   Ìíîæåñòâî   S ⊂N   íàçûâàåòñÿ    ïåðå÷èñëèìûì, åñëè
    ñóùåñòâóåò òàêîé (ïåðå÷èñëÿþùèé) àëãîðèòì        B,   êîòîðûé
    íà ïóñòîì âõîäå âûâîäèò ÷åðåç çàïÿòóþ âñå ýëåìåíòû
    ìíîæåñòâà   S.
•   Ôóíêöèÿ   f : M → N, M ⊂ N   íàçûâàåòñÿ      âû÷èñëèìîé,
    åñëè ñóùåñòâóåò òàêîé àëãîðèòì    A,   ÷òî
                           ;
      • ∀x ∈ M, A(x) = f (x)
      • ∀x ∈ M, A(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ.
                                                                     3 / 33
Òåîðåìà Óñïåíñêîãî-Ðàéñà




• A ∼ B , åñëè
    • ∀x A(x)     îñòàíàâëèâàåòñÿ ⇐⇒ B(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ;
    • ∀x   åñëèA(x)    îñòàíàâëèâàåòñÿ, òî è A(x) = B(x).
• a ≡ b ⇐⇒ <a> ∼ <b>.
•   Îïðåäåëåíèå.  S ⊆ N íàçûâàåòñÿ      èíâàðèàíòíûì, åñëè
    ∀a ∈ S, b ∈ N  S, a ≡ b .
•   Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå     S
    ðàçðåøèìî, òî   S =∅   èëè   S =N




                                                             4 / 33
Äîêàçàòåëüñòâî

Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå         S   ðàçðåøèìî,
òî   S =∅    èëè     S =N
Äîêàçàòåëüñòâî.

     • Λ    íå îñòàíàâëèâàþùèéñÿ àëãîðèòì.

     •   Ïóñòü    Λ∈S   è   a ∈ N  S.
     •   Ïóñòü   W    ïåðå÷èñëèìîå íåðàçðåøèìîå ìíîæåñòâî.

                       a(x), n ∈ W
     • V (n, x) =
                       íå îïðåäåëåíî, èíà÷å

     • V (n, x)    âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ.

     • Vn (x) = V (n, x)      âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ ïðè âñåõ   n.
                  a, n ∈ W
     • Vn =
                  Λ, n ∈ W
                       /
     • n ∈ W ⇐⇒         Vn ∈ S ⇐⇒ a ∈ S .
                           /        /
                                                                      5 / 33
Î ïðîäîëæåíèè âû÷èñëèìûõ ôóíêöèé




•   Ìû ïîêàçàëè, ÷òî íå ëþáóþ âû÷èñëèìóþ ôóíêöèþ ìîæíî
    âû÷èñëèìî äîîïðåäåëèòü äî âñþäó îïðåäåëåííîé.

•   Ëåììà.   f    âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ. Òîãäà   ∃   âñþäó
    îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ     g , êîòîðàÿ ÿâëÿåòñÿ
    ≡-ïðîäîëæåíèåì f (f (x)   îïðåäåëåíî  =⇒ f (x) ≡ g (x)).
    Äîêàçàòåëüñòâî.
      •   Àëãîðèòì A(n, x)
            • k := f (n);
            • return k(x)
      • An = A(n, ·)
      • g (n) = An    âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ.
      •   Åñëèf (n) îïðåäåëåíà, òî
          An ∼ f (n) =⇒ g (n) = An ≡ f (n).



                                                                6 / 33
Òåîðåìà î íåïîäâèæíîé òî÷êå




Òåîðåìà. (Êëèíè)    h  âñþäó îïðåäåëåííàÿ    âû÷èñëèìàÿ
ôóíêöèÿ. Òîãäà     ∃m ∈ N, ÷òî m ≡ h(m).
Äîêàçàòåëüñòâî. Îò ïðîòèâíîãî.

  • u(n) = n(n)
  • b(n)      ≡-ïðîäîëæåíèå u
  •   Ïóñòü   t(n) = h(b(n))    âñþäó îïðåäåëåííàÿ ôóíêöèÿ.

  • u( t) = t( t) = h(b( t)) ≡ b( t) ≡ u( t)




                                                               7 / 33
Ïðîãðàììà, ïå÷àòàþùàÿ ñâîé òåêñò




• h:x →       print   x
• m    íåïîäâèæíàÿ òî÷êà.

• m     ïå÷àòàåò     m.
•   íàïå÷àòàòü äâà ðàçà, âòîðîé ðàç â êàâû÷êàõ, òàêîé òåêñò:
    íàïå÷àòàòü äâà ðàçà, âòîðîé ðàç â êàâû÷êàõ òàêîé òåêñò:

•   Áåéñèê:
    10 LIST




                                                                8 / 33
Äðóãîå äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû î

                                 íåïîäâèæíîé òî÷êå




•   Äîñòàòî÷íî äîêàçàòü òåîðåìó äëÿ ëþáîãî ÿçûêà
    ïðîãðàììèðîâàíèÿ.
•   Ïóñòü â íàøåì ÿçûêå åñòü äâå âñòðîåííûå ôóíêöèè:
      •   GetProgramText();
      •   Execute(s);
•   Compute_h(s)  ïðîöåäóðà, âû÷èñëÿþùàÿ   h.
•   Íåïîäâèæíàÿ òî÷êà:
      1   s:=GetProgramText();
      2   s:=Compute_h(s);
      3   Execute(s);


                                                       9 / 33
Äðóãîå äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû

                                           Óñïåíñêîãî-Ðàéñà




Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå          S   ðàçðåøèìî,
òî   S =∅    èëè     S =N
Äîêàçàòåëüñòâî.

     •   Ïóñòü   S    íåòðèâèàëüíîå èíâàðèàíòíîå ìíîæåñòâî.

     • Λ ∈ S, V ∈ S.
                       V,x ∈ S
     • h:x →                       âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ
                       Λ, x ∈ S
                            /
         ôóíêöèÿ.

     • h   íå èìååò íåïîäâèæíûõ òî÷åê




                                                                       10 / 33
Ìîäåëè âû÷èñëåíèé

Çà÷åì îíè íóæíû?

 •   Ìàòåìàòè÷åñêîå îïðåäåëåíèå ïîíÿòèÿ àëãîðèòì;

 •   Ñòðîãîå îïðåäåëåíèå ñëîæíîñòè àëãîðèòìà;

 •   Âîçìîæíîñòü äîêàçûâàòü àëãîðèòìè÷åñêóþ
     íåðàçðåøèìîñòü åñòåñòâåííûõ çàäà÷.



Êàêèå Âû çíàåòå ìîäåëè âû÷èñëåíèÿ?



 • λ-èñ÷èñëåíèå,   ìàøèíà Òüþðèíãà, ÐÀÌ-ìàøèíà, ìàøèíà
     Ïîñòà, íîðìàëüíûå àëãîðèòìû Ìàðêîâà, ïðîãðàììû ñ
     êîíå÷íûì ÷èñëîì ïåðåìåííûõ...

 •   Ïî÷òè ëþáîé ÿçûê ïðîãðàììèðîâàíèÿ ìîæåò âûñòóïàòü â
     ðîëè ìîäåëè âû÷èñëåíèÿ, åñëè åñòü âîçìîæíîñòü
     èñïîëüçîâàòü íåîãðàíè÷åííîå êîëè÷åñòâî ïàìÿòè.

                                                           11 / 33
Ìàøèíà Òüþðèíãà

•   Áåñêîíå÷íàÿ â îäíó ñòîðîíó ëåíòà, ðàçäåëåííàÿ íà ÿ÷åéêè.
     ñàìîé ëåâîé ÿ÷åéêå íàïèñàí ñèìâîë          .

• Q    êîíå÷íîå ìíîæåñòâî ñîñòîÿíèé.         q0 ∈ Q         íà÷àëüíîå
    ñîñòîÿíèå.   qf ∈ Q    êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå.

• Σ    àëôàâèò ñèìâîëîâ, êîòîðûå ìîãóò áûòü çàïèñàíû íà
    ëåíòå.   , ”_” ∈ Σ.
•   Ãîëîâêà ìàøèíû óêàçûâàåò íà îäíó èç ÿ÷ååê ëåíòû

•   Ïðàâèëî ïåðåõîäà:     δ : Σ × Q → Σ × Q × {→, ←, •}
•   Ñîãëàñíî ïðàâèëó ïåðåõîäà ìàøèíà ïî ñèìâîëó, íà
    êîòîðûé óêàçûâàåò ãîëîâêà, è ïî òåêóùåìó ñîñòîÿíèþ,
    ïèøåò íà ýòî ìåñòî íîâûé ñèìâîë, ïåðåõîäèò â íîâîå
    ñîñòîÿíèå è, âîçìîæíî, ñäâèãàåò ãîëîâêó íà 1 ñèìâîë
    âëåâî èëè âïðàâî.

•   Íà÷èíàåò ðàáîòó â ñîñòîÿíèè     q0 ,   ãîëîâêà óêàçûâàåò íà
    ïåðâûé ñèìâîë. Çàêàí÷èâàåò â ñîñòîÿíèè           qf .
                                                                          12 / 33
Ïðèìåð



Çàìåíèòü ÷èñëî â äâîè÷íîé ñèñòåìå ñ÷èñëåíèÿ íà åãî
îñòàòîê ïðè äåëåíèè íà 2.



  • (q0 , 0 ) → (q0 , 0 , →);
          1           1
  • (q0 , _) → (q1 , _, ←);
  • (q1 , 0) → (q2 , _, ←);
  • (q1 , 1) → (q3 , _, ←);
  • ( q2 , 0 ) → ( q2 , _, ←);
      q3 1         q3
  • ( q2 , ) → ( q2 , , →);
      q3         q3
  • (q2 , _) → (qf , 0, •);
  • (q3 , _) → (qf , 1, •).


                                                     13 / 33
Ïðèìåð



Äåëèòñÿ ëè ÷èñëî â 2-îé ñèñòåìå ñ÷èñëåíèÿ íà 3?



  • (q0 , 0) → (q0 , 0, →);
  • (q0 , 1) → (q1 , 1, →);
  • (q1 , 0) → (q2 , 0, →);
  • (q1 , 1) → (q0 , 1, →);
  • (q2 , 0) → (q1 , 0, →);
  • (q2 , 1) → (q2 , 1, →);
  • (q0 , _) → (qyes , _, •);
  • (q1 , _) → (qno , _, •);
  • (q2 , _) → (qno , _, •).


                                                   14 / 33
Ìàøèíà Òüþðèíãà




•   Âõîä ìàøèíû Òüþðèíãà  òî, ÷òî çàïèñàíî íà ëåíòå. Çà
    âõîäîì ñëåäóåò áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðîáåëîâ.

•   Âûõîä ìàøèíû Òüþðèíãà  òî, ÷òî çàïèñàíî íà ëåíòå
    ïîñëå òîãî, êàê ìàøèíà ïðèøëà â êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå.

•   Åñëè ìàøèíà Òüþðèíãà ïðîâåðÿåò ïðèíàäëåæíîñòü ÿçûêó,
    òî óäîáíî èìåòü äâà êîíå÷íûõ ñîñòîÿíèÿ:   qyes   è   qno .
•   Ìàøèíà Òüþðèíãà ìîæåò:
      •   çàêîí÷èòü ðàáîòó;
      •   ðàáîòàòü áåñêîíå÷íî.



                                                                 15 / 33
Ñëîæíîñòíûå ïàðàìåòðû

Âðåìÿ

 •   Âðåìåíåì ðàáîòû ìàøèíû Òüþðèíãà íà âõîäå         x   íàçûâàåì
     êîëè÷åñòâî øàãîâ, êîòîðîå ìàøèíà äåëàåò, ÷òîáû ïðèéòè â
     êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå.

 •   Âðåìåííîé ñëîæíîñòüþ ìàøèíû Òüþðèíãà íàçûâàåì
     ìàêñèìóì ïî âñåì âõîäàì äëèíû      n   âðåìåíè ðàáîòû
     ìàøèíû íà ýòèõ âõîäàõ.


Ïàìÿòü

 •   Ñëîæíîñòüþ ïî ïàìÿòè ðàáîòû ìàøèíû Òüþðèíãà íà
     âõîäå   x   íàçûâàåì êîëè÷åñòâî ÿ÷ååê, â êîòîðûõ ïîáûâàëà
     ãîëîâêà ìàøèíû.

 •   Åìêîñòíîé ñëîæíîñòüþ ìàøèíû Òüþðèíãà íàçûâàåì
     ìàêñèìóì ïî âñåì âõîäàì äëèíû      n   ñëîæíîñòè ïî ïàìÿòè
     ðàáîòû ìàøèíû íà ýòèõ âõîäàõ.
                                                                     16 / 33
Ìíîãîëåíòî÷íàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà




•   Åñòü   k   ëåíò, ãîëîâêà åñòü íà êàæäîé ëåíòå.

•   Ïðàâèëî ïåðåõîäà:     δ : Σk × Q → Σk × Q × {→, ←, •}k
•   Ïî ëþáîé ìíîãîëåíòî÷íîé ìàøèíå Òüþðèíãà ìîæíî
    ïîñòðîèòü îäíîëåíòî÷íóþ ìàøèíó Òüþðèíãà,
    âû÷èñëÿþùóþ òó æå ôóíêöèþ. Ïðè÷åì ñëîæíîñòíûå
    õàðàêòåðèñòèêè ýòîé ìàøèíû áóäóò ëèøü â ïîëèíîì ðàç
    õóæå.

•   Èíîãäà óäîáíî ñ÷èòàòü, ÷òî ìàøèíà ñíàáæåíà ñïåöèàëüíîé
    âõîäíîé ëåíòîé, äîñòóïíîé òîëüêî äëÿ ÷òåíèÿ è âûõîäíîé
    ëåíòîé, äîñòóïíîé äëÿ çàïèñè, íî áåç èñïðàâëåíèé.




                                                             17 / 33
Òåçèñ ×åð÷à-Òüþðèíãà




Ëþáîé àëãîðèòì ìîæíî ðåàëèçîâàòü â âèäå ìàøèíû Òüþðèíãà.




                                                           18 / 33
ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë


• Γ    áåñêîíå÷íîå ìíîæåñòâî ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ.
    Γ = {x1 , x2 , x3 , . . . }.
               (i1 )      (i2 )
• F = {f1              , f2       ...}    ìíîæåñòâî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ
    ñ óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik                  ≥0
•   Íóëüìåñòíûå ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû îáû÷íî íàçûâàþò
    êîíñòàíòàìè.
•   Îïðåäåëåíèå. Òåðìû:
       •   Ïðåäìåòíàÿ ïåðåìåííàÿ x ∈ Γ  òåðì.
       •   Åñëè f (i) ∈ F, à t1 , t2 , . . . , ti  òåðìû, òî f (i) (t1 , t2 , . . . , ti ) 
           òåðì.
•   Ïðèìåð.
      • (0)f    ()      òåðì;
       • f (2) (x, y )     òåðì;
       • f (2) (g (1) (x), h(3) (x, y , g (1) (x)))    òåðì.
                                                                                                19 / 33
ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë


              (i )     (i )
• P = {p1 1 , p2 2 ...}            ìíîæåñòâî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ñ
    óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik                  ≥0     (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü
    áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè).

•   Îïðåäåëåíèå. Àòîìàðíîé ôîðìóëîé íàçûâàåòñÿ ñòðî÷êà
    âèäà   p (i) (t1 , t2 , . . . , ti ),   ãäå   p (i) ∈ P,   à   t 1 , t2 , . . . , ti    òåðìû.
•   Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà 1-ãî ïîðÿäêà
      •   Åñëè A  àòîìàðíàÿ ôîðìóëà, òî A  ïðåäèêàòíàÿ
          ôîðìóëà.
      •   Åñëè A, B  ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû, òî
          (A), ¬A, A ∨ B, A ∧ B, A → B  ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû.
      •   Åñëè A  ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà, x ∈ Γ, òî ∀xA è ∃xA
          ÿâëÿþòñÿ ïðåäèêàòíûìè ôîðìóëàìè.
• (P, F)      ñèãíàòóðà ôîðìóëû.




                                                                                                      20 / 33
Ïðèìåðû ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë




  • p(f (x)):   ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ        x;
  • p1 (f1 (x)) ∨ p2 ():   ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ       x;
  • ∀x∃y (p1 (z) ∨ p1 (x)):    ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ        z;
  • ∀x(p1 (f (x))) → ∃yp1 (y ):    çàìêíóòàÿ ôîðìóëà;

  • ∀y (p1 (x, y ) ∨ ∃zp2 (f (x, y ), g (x))):   ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ   x.
Îïðåäåëåíèå. Ïåðåìåííàÿ íàçûâàåòñÿ ñâîáîäíîé, åñëè îíà íå
âõîäèò â îáëàñòü äåéñòâèÿ êâàíòîðà ïî ýòîé ïåðåìåííîé.
Ôîðìóëà áåç ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ íàçûâàåòñÿ çàìêíóòîé.




                                                                             21 / 33
Èíòåðïðåòàöèÿ




• ϕ     ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà ñî ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûå
    x1 , x2 , . . . , xk .
•   Èíòåðïðåòàöèÿ
        •  Íîñèòåëü èíòåðïðåòàöèè: ìíîæåñòâî M
                 : îòîáðàæåíèå M i → M
        • f (i) ∈ F
                  : ïðåäèêàò M i → {0, 1}
        • p (i) ∈ P
        •  Ïåðåìåííîé xl ñîïîñòàâëÿåòñÿ ýëåìåíò M
•    çàäàííîé èíòåðïðåòàöèè ìîæíî ïîñ÷èòàòü çíà÷åíèå
    ôîðìóëû.

•   Ìîäåëüþ íàçûâàåòñÿ èíòåðïðåòàöèÿ, â êîòîðîé çíà÷åíèå
    ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ        1.



                                                           22 / 33
Ïðèìåðû




• ∀x(p(x) → q(x)).
    •   Â èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x   ... 4, q(x) = x     ... 2
        çíà÷åíèå ôîðìóëû 1.                 ... 3, q(x) = x     ... 2
    •   Â èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x
        çíà÷åíèå ôîðìóëû 0.
• ∀x(p(f (x))) → ∀xp(x)
    •   Â èíòåðïðåòàöèè       ,
                      M = Z p(x) = x
                                          ... 2, f (x) = 2x çíà÷åíèå
        ôîðìóëû 0.




                                                                        23 / 33
Âûïîëíèìîñòü, îáùåçíà÷èìîñòü,

                                ïðîòèâîðå÷èâîñòü




•   Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
    âûïîëíèìîé, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè
    êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ   1.
•   Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
    íåâûïîëíèìîé (èëè ïðîòèâîðå÷èâîé), åñëè ïðè âñåõ
    èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ   0.
•   Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
    îáùåçíà÷èìîé (èëè òàâòîëîãèåé), åñëè ïðè âñåõ
    èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ   1.




                                                           24 / 33
Ïðåäèêàò ðàâåíñòâà

•   Èíôèêñíàÿ çàïèñü: ïèøåì            x =y    âìåñòî    = (x, y )
•   ×òîáû âî âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ îí âîñïðèíèìàëñÿ
    îäèíàêîâî, íóæíû àêñèîìû ðàâåíñòâà.
    Àêñèîìû ðàâåíñòâà:
• ∀x∀y (x = y → y = x)  ñèììåòðè÷íîñòü
• ∀x∀y ∀z((x = y ∧ y = z) → x = z)  òðàíçèòèâíîñòü
• Äëÿ êàæäîãî ôóíêöèîíàëüíîãî ñèìâîëà f (r ) :
    ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) →
    f (x1 , . . . , xr ) = f (y1 , . . . , yr ))  ñîãëàñîâàííîñòü   ñ
    ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè
•   Äëÿ êàæäîãî ïðåäèêàòíîãî ñèìâîëà                  p (r ) :
    ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) →
    (p(x1 , . . . , xr ) → p(y1 , . . . , yr )))  ñîãëàñîâàííîñòü       ñ
    ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè
•   Ôîðìóëó     ϕ ñ ïðåäèêàòîì       ðàâåíñòâà íàäî âîcïðèíèìàòü êàê
    (A1 ∧ · · · ∧ An ) → ϕ
                                                                             25 / 33
Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü

Òåîðåìà. Ìíîæåñòâî òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ íåðàçðåøèìûì.
Äîêàçàòåëüñòâî. Ñâåäåì çàäà÷ó îá îñòàíîâêå ÌÒ ê ïðîâåðêå,
ÿâëÿåòñÿ ëè ôîðìóëà òàâòîëîãèåé.

  •   Äëÿ êàæäîãî ëåíòî÷íîãî ñèìâîëà           s∈Σ     çàâîäèì êîíñòàíòó
      s(),   äëÿ êàæäîãî ñîñòîÿíèÿ     q∈Q     çàâîäèì êîíñòàíòó       q().
  •   Ëåíòó áóäåì êîäèðîâàòü òàê:
    q()|c1 () ◦ c2 () ◦ · · · ◦ cl−1 () ◦ g (cl ()) ◦ · · · ◦ cm ()
  • Ïðàâèëî (q1 , c1 ) → (q2 , c2 , ←) çàïèñûâàåì ôîðìóëîé:
    ∀x∀y (q1 ()|x ◦ c0 () ◦ g (c1 ()) ◦ y = q2 ()|x ◦ g (c0 ()) ◦ c2 () ◦ y )
  • Ïðåäèêàò îñòàíîâêè stop : ∀x(stop(qf |x)) äëÿ êîíå÷íîãî
    ñîñòîÿíèÿ qf

  • ÌÒ îñòàíîâèòñÿ íà âõîäå x ⇐⇒ ôîðìóëà
    (A1 ∧ · · · ∧ An ) → stop(q0 ()|x1 () ◦ · · · ◦ xm ()) ÿâëÿåòñÿ
    òàâòîëîãèåé. Ai  ýòî àêñèîìû ðàâåíñòâà è ïðàâèëà,
      çàäàþùèå ÌÒ.

                                                                                26 / 33
Ïåðå÷èñëèìîñòü ìíîæåñòâà òàâòîëîãèé




•   Ñ÷èòàåì, ÷òî   F   è   P   ðàçðåøèìû.

•   (Òåîðåìà Ãåäåëÿ î ïîëíîòå èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ.)
    Ìíîæåñòâî òàâòîëîãèé â ñèãíàòóðå          (F, P) ïåðå÷èñëèìî.
•   Ñèñòåìà äîêàçàòåëüñòâ  ýòî         àëãîðèòì A(ϕ, s)
      •   Åñëè ϕ  íå òàâòîëîãèÿ, òî ∀sA(ϕ, s) = 0;
      •   Åñëè ϕ  òàâòîëîãèÿ, òî ∃sA(ϕ, s) = 1.
•   Ñóùåñòâóþò ñèñòåìû äîêàçàòåëüñòâ.

•   Àëãîðèòì Áðèòàíñêîãî ìóçåÿ. Ïåðåáèðàåì âñå ñòðî÷êè è
    ïðîâåðÿåì, ÿâëÿþòñÿ ëè îíè äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû              ϕ.
    Åñëè ÿâëÿåòñÿ, òî âûäàòü       1.




                                                                         27 / 33
Âûðàçèìûå ïðåäèêàòû




• (F, P)     ñèãíàòóðà.

•   Çàäàíà èíòåðïðåòàöèÿ:    M     íîñèòåëü.

• P:   Mk   → {0, 1}    íåêîòîðûé ïðåäèêàò.

• P   íàçûâàåòñÿ âûðàçèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò ôîðìóëà             φ   ñ   k
    ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûìè, ÷òî çíà÷åíèå        φ    â äàííîé
    èíòåðïðåòàöèè ïðè âñåõ îöåíêàõ ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ
    ñîâïàäàåò ñî çíà÷åíèåì    P   íà ýòèõ îöåíêàõ.




                                                                            28 / 33
Âûðàçèìîñòü â àðèôìåòèêå



• F = {+, ×}, P = {=}
•   Íîñèòåëü èíòåðïðåòàöèè:      N = {0, 1, 2, . . . }
•   Ïðåäèêàò, âûðàçèìûé â ýòîé èíòåðïðåòàöèè íàçûâàåòñÿ
    àðèôìåòè÷íûì.
    Ïðèìåðû àðèôìåòè÷íûõ ïðåäèêàòîâ

• x ≤ y ∃z(x + z = y )
• x = 0 ∀y (x ≤ y )
• x = 1 ∀y (x × y = y )
• x = k ∃x1 . . . xk (x1 = 1) ∧ · · · ∧ (xk = 1) ∧ (x = x1 + · · · + xk )
      .
• x   .   y ∃z(x = y × z)
      .
• x    ïðîñòîå ÷èñëî
                  .
    ¬(x = 1) ∧ ((x. y)      =⇒ ((y = 1) ∨ (x = y )))
                  .



                                                                            29 / 33
Àðèôìåòè÷íûå ïðåäèêàòû




• r = a mod b ∃q(a = b × q + r ∧ (r  b))
• d =   ÍÎÄ(a, b)

• d =   ÍÎÊ(a, b)

•   ÍÎÄ(a, b)   =1
• x    ñòåïåíü äâîéêè
          .
    ∀y ((x. y ) → ((y = 1)   ∨ ∃z(y = z + z)))
          .
• x    ñòåïåíü òðîéêè àíàëîãè÷íî

• x    ñòåïåíü ÷åòâåðêè:    x    ñòåïåíü äâîéêè è òî÷íûé
    êâàäðàò.

• x    ñòåïåíü   6?



                                                             30 / 33
Êîäèðîâàíèå êîíå÷íûõ

                                           ïîñëåäîâàòåëüíîñòåé

Ëåììà. Äëÿ ëþáîãî öåëîãî              k   íàéäåòñÿ ñêîëü óãîäíî áîëüøîå        b,
÷òî   b + 1, 2b + 1, . . . , kb + 1    ïîïàðíî âçàèìíî ïðîñòûå ÷èñëà.
Äîêàçàòåëüñòâî. Îáùèé äåëèòåëü ëþáûõ äâóõ ÷èñåë 
                                             .
äåëèòåëü lb , ãäå 1 ≤ l ≤ (k − 1). Âûáåðåì b . k!, òîãäà ëþáîé
                                             .
îáùèé äåëèòåëü äîëæåí áûòü äåëèòåëåì                     b,   ÷åãî íå ìîæåò
áûòü.

Ëåììà. Äëÿ ëþáîé ïîñëåäîâàòåëüíîñòè                     x0 , x1 , . . . , xn
íàòóðàëüíûõ ÷èñåë ìîæíî íàéòè òàêèå ÷èñëà                        a è b , ÷òî
xi = a mod b(i + 1) + 1.
Äîêàçàòåëüñòâî. Ñëåäóåò èç êèòàéñêîé òåîðåìû îá îñòàòêàõ.

  • ∃x0 , x2 , . . . , xn (∀i ≤ n)[. . . xi . . . ]
  • ∃a, b, n∀i(i ≤ n) → [. . . a mod b(i + 1) + 1 . . . ]
  • β(a, b, i) = a mod b(i + 1) + 1               β -ôóíêöèÿ      Ãåäåëÿ.

                                                                                    31 / 33
Àðèôìåòè÷íûå ïðåäèêàòû




• x    ñòåïåíü 6.

• ∃a, b, n(β(a, b, 0) = 1) ∧ ∀i(i + 1 ≤ n) → (β(a, b, i + 1) =
    6 × β(a, b, i))
• β(a, b, i + 1) = 6 × β(a, b, i)   íàäî çàìåíèòü íà
    ∃x, y (x = β(a, b, i + 1)) ∧ (y = β(a, b, i)) → (x = 6 × y )
•   Íàøà áëèæàéøàÿ öåëü äîêàçàòü, ÷òî ãðàôèê âû÷èñëèìîé
    ôóíêöèè àðèôìåòè÷åí.




                                                                   32 / 33
Çàäà÷è



1 Äîêàæèòå, ÷òî ñóùåñòâóåò ìàøèíà Òüþðèíãà, êîòîðàÿ
  ïðèíèìàåò êâàäðàò ñâîåãî íîìåðà, à âñå îñòàëüíûå âõîäû
  îòâåðãàåò.

2 Äîêàæèòå, ÷òî ñóùåñòâóåò äâà ðàçëè÷íûõ àëãîðèòìà                    A   è
  B,   ÷òî   A   ïå÷àòàåò íîìåð   B,   à   B   ïå÷àòàåò íîìåð   A.
3 Äîêàæèòå, ÷òî ïðåäèêàò          p    ýòî    n-îå   ïðîñòîå ÷èñëî
  àðèôìåòè÷åí.

4 Îáîçíà÷èì        K (x)   ìèíèìàëüíûé íîìåð ìàøèíû Òüþðèíãà,
  êîòîðàÿ íà ïóñòîì âõîäå ïå÷àòàåò              x   è îñòàíàâëèâàåòñÿ.
  Äîêàæèòå, ÷òî ôóíêöèÿ          K (x)     íå ÿâëÿåòñÿ âû÷èñëèìîé.

5 Ñóùåñòâóåò ëè àëãîðèòì, ïðîâåðÿþùèé, ðàáîòàåò ëè
  äàííàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ?




                                                                              33 / 33

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

8 g i 2016
8 g i 20168 g i 2016
8 g i 20168new
 
Лекция 6 - Криптографические хэш-функции
Лекция 6 - Криптографические хэш-функцииЛекция 6 - Криптографические хэш-функции
Лекция 6 - Криптографические хэш-функцииMikhail Buryakov
 
5mm2013 130913045236-phpapp02
5mm2013 130913045236-phpapp025mm2013 130913045236-phpapp02
5mm2013 130913045236-phpapp02Bogdan Lantsuta
 
Onovchtoi shiidver bdb s
Onovchtoi shiidver bdb sOnovchtoi shiidver bdb s
Onovchtoi shiidver bdb sNaandi Mbu
 
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104с
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011  104сгдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011  104с
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104сСергей Лыжин
 
20130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture0120130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture01Computer Science Club
 
Garin awlaga mate
Garin awlaga mateGarin awlaga mate
Garin awlaga matetalst_bolor
 
Menegeriin gariin avlaga
Menegeriin gariin avlagaMenegeriin gariin avlaga
Menegeriin gariin avlagaMunkh Orgil
 
Уламжлал
УламжлалУламжлал
УламжлалBattur
 
Изменения в госбюджет-2017
Изменения в госбюджет-2017Изменения в госбюджет-2017
Изменения в госбюджет-2017MinfinDocs
 
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 год
решебник и гдз по математике за 1 класс   моро, 2011 годрешебник и гдз по математике за 1 класс   моро, 2011 год
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 годИван Иванов
 
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàÇàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàzaluu_medleg
 

Mais procurados (17)

8 g i 2016
8 g i 20168 g i 2016
8 g i 2016
 
The Art of Rx
The Art of RxThe Art of Rx
The Art of Rx
 
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
 
Лекция 6 - Криптографические хэш-функции
Лекция 6 - Криптографические хэш-функцииЛекция 6 - Криптографические хэш-функции
Лекция 6 - Криптографические хэш-функции
 
Zbirka za 5 razred
Zbirka za 5 razredZbirka za 5 razred
Zbirka za 5 razred
 
5mm2013 130913045236-phpapp02
5mm2013 130913045236-phpapp025mm2013 130913045236-phpapp02
5mm2013 130913045236-phpapp02
 
Onovchtoi shiidver bdb s
Onovchtoi shiidver bdb sOnovchtoi shiidver bdb s
Onovchtoi shiidver bdb s
 
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104с
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011  104сгдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011  104с
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104с
 
20130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture0120130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture01
 
¹ 10
¹ 10¹ 10
¹ 10
 
Garin awlaga mate
Garin awlaga mateGarin awlaga mate
Garin awlaga mate
 
Menegeriin gariin avlaga
Menegeriin gariin avlagaMenegeriin gariin avlaga
Menegeriin gariin avlaga
 
Уламжлал
УламжлалУламжлал
Уламжлал
 
Изменения в госбюджет-2017
Изменения в госбюджет-2017Изменения в госбюджет-2017
Изменения в госбюджет-2017
 
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 год
решебник и гдз по математике за 1 класс   моро, 2011 годрешебник и гдз по математике за 1 класс   моро, 2011 год
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 год
 
20091108 mfcs itsykson_lecture06
20091108 mfcs itsykson_lecture0620091108 mfcs itsykson_lecture06
20091108 mfcs itsykson_lecture06
 
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàÇàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
 

Destaque

David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnosti
David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnostiDavid Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnosti
David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnostiKISK FF MU
 
Formato articulos-ieee 1-leiman macias
Formato articulos-ieee  1-leiman maciasFormato articulos-ieee  1-leiman macias
Formato articulos-ieee 1-leiman maciasLeiman Delgan
 
~$Derson trabalho (1)
~$Derson trabalho (1)~$Derson trabalho (1)
~$Derson trabalho (1)Alan Franco
 
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikar
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas KashalikarTejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikar
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikarshivsr5
 
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas KashalikarNamasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikarshivsr5
 
20081130 auctions nikolenko_lecture12
20081130 auctions nikolenko_lecture1220081130 auctions nikolenko_lecture12
20081130 auctions nikolenko_lecture12Computer Science Club
 
Tomáš Štefek - Lokální informační kámoš
Tomáš Štefek - Lokální informační kámošTomáš Štefek - Lokální informační kámoš
Tomáš Štefek - Lokální informační kámošKISK FF MU
 
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...shivsr5
 
Maak van de huisstijl een succesfactor
Maak van de huisstijl een succesfactorMaak van de huisstijl een succesfactor
Maak van de huisstijl een succesfactorLaurens Hoekstra
 
Tomáš Hajzler v Bloku expertů
Tomáš Hajzler v Bloku expertůTomáš Hajzler v Bloku expertů
Tomáš Hajzler v Bloku expertůKISK FF MU
 
One piece volume 14(118-126)
One piece volume 14(118-126)One piece volume 14(118-126)
One piece volume 14(118-126)Marcos Donato
 
Bi quyet lam giau cua napoleon hill
Bi quyet lam giau cua napoleon hill Bi quyet lam giau cua napoleon hill
Bi quyet lam giau cua napoleon hill Truong Tho
 

Destaque (20)

SCN_0018
SCN_0018SCN_0018
SCN_0018
 
47022
4702247022
47022
 
David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnosti
David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnostiDavid Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnosti
David Spáčil: Predikce videotrendů v blízké budoucnosti
 
Dac Nhan Tam
Dac Nhan TamDac Nhan Tam
Dac Nhan Tam
 
Bellas Photos HDR
Bellas Photos HDRBellas Photos HDR
Bellas Photos HDR
 
Formato articulos-ieee 1-leiman macias
Formato articulos-ieee  1-leiman maciasFormato articulos-ieee  1-leiman macias
Formato articulos-ieee 1-leiman macias
 
Beautiful Images
Beautiful ImagesBeautiful Images
Beautiful Images
 
Appreciation
AppreciationAppreciation
Appreciation
 
~$Derson trabalho (1)
~$Derson trabalho (1)~$Derson trabalho (1)
~$Derson trabalho (1)
 
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikar
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas KashalikarTejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikar
Tejaswi Drushti Bestseller For Super Eyesight Dr. Shriniwas Kashalikar
 
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas KashalikarNamasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
 
20081130 auctions nikolenko_lecture12
20081130 auctions nikolenko_lecture1220081130 auctions nikolenko_lecture12
20081130 auctions nikolenko_lecture12
 
Tomáš Štefek - Lokální informační kámoš
Tomáš Štefek - Lokální informační kámošTomáš Štefek - Lokální informační kámoš
Tomáš Štefek - Lokální informační kámoš
 
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...
Sampurna Tanavmukti Aani Samasyapurti (Total Stress Management In Marathi) Dr...
 
To Enjoy
To EnjoyTo Enjoy
To Enjoy
 
Maak van de huisstijl een succesfactor
Maak van de huisstijl een succesfactorMaak van de huisstijl een succesfactor
Maak van de huisstijl een succesfactor
 
Tomáš Hajzler v Bloku expertů
Tomáš Hajzler v Bloku expertůTomáš Hajzler v Bloku expertů
Tomáš Hajzler v Bloku expertů
 
One piece volume 14(118-126)
One piece volume 14(118-126)One piece volume 14(118-126)
One piece volume 14(118-126)
 
El uso del Twitter
El uso del TwitterEl uso del Twitter
El uso del Twitter
 
Bi quyet lam giau cua napoleon hill
Bi quyet lam giau cua napoleon hill Bi quyet lam giau cua napoleon hill
Bi quyet lam giau cua napoleon hill
 

Mais de Computer Science Club

20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12Computer Science Club
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11Computer Science Club
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10Computer Science Club
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01Computer Science Club
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04Computer Science Club
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01Computer Science Club
 

Mais de Computer Science Club (20)

20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed
 
Computer Vision
Computer VisionComputer Vision
Computer Vision
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
 
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-0320140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
 
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 

20090927 mfcs itsykson_lecture02-03

  • 1. Ìàòåìàòè÷åñêèå îñíîâû Computer Science ×àñòü 1: Òåîðèÿ àëãîðèòìîâ. Ëåêöèè 2-3. Äìèòðèé Èöûêñîí ÏÎÌÈ ÐÀÍ 27 ñåíòÿáðÿ 2009 1 / 33
  • 2. Ñîäåðæàíèå ëåêöèè 1 Òåîðåìà Óñïåíñêîãî-Ðàéñà. 2 Òåîðåìà Êëèíè î íåïîäâèæíîé òî÷êå. 3 Ìàøèíû Òüþðèíãà. 4 Ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû è èíòåðïðåòàöèè 5 íåðàçðåøèìîñòü èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ. 6 Âûðàçèìîñòü â àðèôìåòèêå. Êîäèðîâàíèå êîíå÷íûõ ïîñëåäîâàòåëüíîñòåé. 2 / 33
  • 3.  ïðîøëûé ðàç... • Ìíîæåñòâî S ⊂N íàçûâàåòñÿ ðàçðåøèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêîé àëãîðèòì A, ÷òî • ∀x ∈ S, A(x) = 1 ; • ∀x ∈ S, A(x) = 0 . • Ìíîæåñòâî S ⊂N íàçûâàåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêîé (ïîëóðàçðåøàþùèé) àëãîðèòì A, ÷òî • ∀x ∈ S, A(x) = 1; • ∀x ∈ S, A(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ. • Ìíîæåñòâî S ⊂N íàçûâàåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêîé (ïåðå÷èñëÿþùèé) àëãîðèòì B, êîòîðûé íà ïóñòîì âõîäå âûâîäèò ÷åðåç çàïÿòóþ âñå ýëåìåíòû ìíîæåñòâà S. • Ôóíêöèÿ f : M → N, M ⊂ N íàçûâàåòñÿ âû÷èñëèìîé, åñëè ñóùåñòâóåò òàêîé àëãîðèòì A, ÷òî ; • ∀x ∈ M, A(x) = f (x) • ∀x ∈ M, A(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ. 3 / 33
  • 4. Òåîðåìà Óñïåíñêîãî-Ðàéñà • A ∼ B , åñëè • ∀x A(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ ⇐⇒ B(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ; • ∀x åñëèA(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ, òî è A(x) = B(x). • a ≡ b ⇐⇒ <a> ∼ <b>. • Îïðåäåëåíèå. S ⊆ N íàçûâàåòñÿ èíâàðèàíòíûì, åñëè ∀a ∈ S, b ∈ N S, a ≡ b . • Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå S ðàçðåøèìî, òî S =∅ èëè S =N 4 / 33
  • 5. Äîêàçàòåëüñòâî Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå S ðàçðåøèìî, òî S =∅ èëè S =N Äîêàçàòåëüñòâî. • Λ íå îñòàíàâëèâàþùèéñÿ àëãîðèòì. • Ïóñòü Λ∈S è a ∈ N S. • Ïóñòü W ïåðå÷èñëèìîå íåðàçðåøèìîå ìíîæåñòâî. a(x), n ∈ W • V (n, x) = íå îïðåäåëåíî, èíà÷å • V (n, x) âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ. • Vn (x) = V (n, x) âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ ïðè âñåõ n. a, n ∈ W • Vn = Λ, n ∈ W / • n ∈ W ⇐⇒ Vn ∈ S ⇐⇒ a ∈ S . / / 5 / 33
  • 6. Î ïðîäîëæåíèè âû÷èñëèìûõ ôóíêöèé • Ìû ïîêàçàëè, ÷òî íå ëþáóþ âû÷èñëèìóþ ôóíêöèþ ìîæíî âû÷èñëèìî äîîïðåäåëèòü äî âñþäó îïðåäåëåííîé. • Ëåììà. f âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ. Òîãäà ∃ âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ g , êîòîðàÿ ÿâëÿåòñÿ ≡-ïðîäîëæåíèåì f (f (x) îïðåäåëåíî =⇒ f (x) ≡ g (x)). Äîêàçàòåëüñòâî. • Àëãîðèòì A(n, x) • k := f (n); • return k(x) • An = A(n, ·) • g (n) = An âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ. • Åñëèf (n) îïðåäåëåíà, òî An ∼ f (n) =⇒ g (n) = An ≡ f (n). 6 / 33
  • 7. Òåîðåìà î íåïîäâèæíîé òî÷êå Òåîðåìà. (Êëèíè) h âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ ôóíêöèÿ. Òîãäà ∃m ∈ N, ÷òî m ≡ h(m). Äîêàçàòåëüñòâî. Îò ïðîòèâíîãî. • u(n) = n(n) • b(n) ≡-ïðîäîëæåíèå u • Ïóñòü t(n) = h(b(n)) âñþäó îïðåäåëåííàÿ ôóíêöèÿ. • u( t) = t( t) = h(b( t)) ≡ b( t) ≡ u( t) 7 / 33
  • 8. Ïðîãðàììà, ïå÷àòàþùàÿ ñâîé òåêñò • h:x → print x • m íåïîäâèæíàÿ òî÷êà. • m ïå÷àòàåò m. • íàïå÷àòàòü äâà ðàçà, âòîðîé ðàç â êàâû÷êàõ, òàêîé òåêñò: íàïå÷àòàòü äâà ðàçà, âòîðîé ðàç â êàâû÷êàõ òàêîé òåêñò: • Áåéñèê: 10 LIST 8 / 33
  • 9. Äðóãîå äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû î íåïîäâèæíîé òî÷êå • Äîñòàòî÷íî äîêàçàòü òåîðåìó äëÿ ëþáîãî ÿçûêà ïðîãðàììèðîâàíèÿ. • Ïóñòü â íàøåì ÿçûêå åñòü äâå âñòðîåííûå ôóíêöèè: • GetProgramText(); • Execute(s); • Compute_h(s) ïðîöåäóðà, âû÷èñëÿþùàÿ h. • Íåïîäâèæíàÿ òî÷êà: 1 s:=GetProgramText(); 2 s:=Compute_h(s); 3 Execute(s); 9 / 33
  • 10. Äðóãîå äîêàçàòåëüñòâî òåîðåìû Óñïåíñêîãî-Ðàéñà Òåîðåìà. (Óñïåíñêèé, Ðàéñ) Åñëè èíâàðèàíòíîå S ðàçðåøèìî, òî S =∅ èëè S =N Äîêàçàòåëüñòâî. • Ïóñòü S íåòðèâèàëüíîå èíâàðèàíòíîå ìíîæåñòâî. • Λ ∈ S, V ∈ S. V,x ∈ S • h:x → âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ Λ, x ∈ S / ôóíêöèÿ. • h íå èìååò íåïîäâèæíûõ òî÷åê 10 / 33
  • 11. Ìîäåëè âû÷èñëåíèé Çà÷åì îíè íóæíû? • Ìàòåìàòè÷åñêîå îïðåäåëåíèå ïîíÿòèÿ àëãîðèòì; • Ñòðîãîå îïðåäåëåíèå ñëîæíîñòè àëãîðèòìà; • Âîçìîæíîñòü äîêàçûâàòü àëãîðèòìè÷åñêóþ íåðàçðåøèìîñòü åñòåñòâåííûõ çàäà÷. Êàêèå Âû çíàåòå ìîäåëè âû÷èñëåíèÿ? • λ-èñ÷èñëåíèå, ìàøèíà Òüþðèíãà, ÐÀÌ-ìàøèíà, ìàøèíà Ïîñòà, íîðìàëüíûå àëãîðèòìû Ìàðêîâà, ïðîãðàììû ñ êîíå÷íûì ÷èñëîì ïåðåìåííûõ... • Ïî÷òè ëþáîé ÿçûê ïðîãðàììèðîâàíèÿ ìîæåò âûñòóïàòü â ðîëè ìîäåëè âû÷èñëåíèÿ, åñëè åñòü âîçìîæíîñòü èñïîëüçîâàòü íåîãðàíè÷åííîå êîëè÷åñòâî ïàìÿòè. 11 / 33
  • 12. Ìàøèíà Òüþðèíãà • Áåñêîíå÷íàÿ â îäíó ñòîðîíó ëåíòà, ðàçäåëåííàÿ íà ÿ÷åéêè.  ñàìîé ëåâîé ÿ÷åéêå íàïèñàí ñèìâîë . • Q êîíå÷íîå ìíîæåñòâî ñîñòîÿíèé. q0 ∈ Q íà÷àëüíîå ñîñòîÿíèå. qf ∈ Q êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå. • Σ àëôàâèò ñèìâîëîâ, êîòîðûå ìîãóò áûòü çàïèñàíû íà ëåíòå. , ”_” ∈ Σ. • Ãîëîâêà ìàøèíû óêàçûâàåò íà îäíó èç ÿ÷ååê ëåíòû • Ïðàâèëî ïåðåõîäà: δ : Σ × Q → Σ × Q × {→, ←, •} • Ñîãëàñíî ïðàâèëó ïåðåõîäà ìàøèíà ïî ñèìâîëó, íà êîòîðûé óêàçûâàåò ãîëîâêà, è ïî òåêóùåìó ñîñòîÿíèþ, ïèøåò íà ýòî ìåñòî íîâûé ñèìâîë, ïåðåõîäèò â íîâîå ñîñòîÿíèå è, âîçìîæíî, ñäâèãàåò ãîëîâêó íà 1 ñèìâîë âëåâî èëè âïðàâî. • Íà÷èíàåò ðàáîòó â ñîñòîÿíèè q0 , ãîëîâêà óêàçûâàåò íà ïåðâûé ñèìâîë. Çàêàí÷èâàåò â ñîñòîÿíèè qf . 12 / 33
  • 13. Ïðèìåð Çàìåíèòü ÷èñëî â äâîè÷íîé ñèñòåìå ñ÷èñëåíèÿ íà åãî îñòàòîê ïðè äåëåíèè íà 2. • (q0 , 0 ) → (q0 , 0 , →); 1 1 • (q0 , _) → (q1 , _, ←); • (q1 , 0) → (q2 , _, ←); • (q1 , 1) → (q3 , _, ←); • ( q2 , 0 ) → ( q2 , _, ←); q3 1 q3 • ( q2 , ) → ( q2 , , →); q3 q3 • (q2 , _) → (qf , 0, •); • (q3 , _) → (qf , 1, •). 13 / 33
  • 14. Ïðèìåð Äåëèòñÿ ëè ÷èñëî â 2-îé ñèñòåìå ñ÷èñëåíèÿ íà 3? • (q0 , 0) → (q0 , 0, →); • (q0 , 1) → (q1 , 1, →); • (q1 , 0) → (q2 , 0, →); • (q1 , 1) → (q0 , 1, →); • (q2 , 0) → (q1 , 0, →); • (q2 , 1) → (q2 , 1, →); • (q0 , _) → (qyes , _, •); • (q1 , _) → (qno , _, •); • (q2 , _) → (qno , _, •). 14 / 33
  • 15. Ìàøèíà Òüþðèíãà • Âõîä ìàøèíû Òüþðèíãà òî, ÷òî çàïèñàíî íà ëåíòå. Çà âõîäîì ñëåäóåò áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðîáåëîâ. • Âûõîä ìàøèíû Òüþðèíãà òî, ÷òî çàïèñàíî íà ëåíòå ïîñëå òîãî, êàê ìàøèíà ïðèøëà â êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå. • Åñëè ìàøèíà Òüþðèíãà ïðîâåðÿåò ïðèíàäëåæíîñòü ÿçûêó, òî óäîáíî èìåòü äâà êîíå÷íûõ ñîñòîÿíèÿ: qyes è qno . • Ìàøèíà Òüþðèíãà ìîæåò: • çàêîí÷èòü ðàáîòó; • ðàáîòàòü áåñêîíå÷íî. 15 / 33
  • 16. Ñëîæíîñòíûå ïàðàìåòðû Âðåìÿ • Âðåìåíåì ðàáîòû ìàøèíû Òüþðèíãà íà âõîäå x íàçûâàåì êîëè÷åñòâî øàãîâ, êîòîðîå ìàøèíà äåëàåò, ÷òîáû ïðèéòè â êîíå÷íîå ñîñòîÿíèå. • Âðåìåííîé ñëîæíîñòüþ ìàøèíû Òüþðèíãà íàçûâàåì ìàêñèìóì ïî âñåì âõîäàì äëèíû n âðåìåíè ðàáîòû ìàøèíû íà ýòèõ âõîäàõ. Ïàìÿòü • Ñëîæíîñòüþ ïî ïàìÿòè ðàáîòû ìàøèíû Òüþðèíãà íà âõîäå x íàçûâàåì êîëè÷åñòâî ÿ÷ååê, â êîòîðûõ ïîáûâàëà ãîëîâêà ìàøèíû. • Åìêîñòíîé ñëîæíîñòüþ ìàøèíû Òüþðèíãà íàçûâàåì ìàêñèìóì ïî âñåì âõîäàì äëèíû n ñëîæíîñòè ïî ïàìÿòè ðàáîòû ìàøèíû íà ýòèõ âõîäàõ. 16 / 33
  • 17. Ìíîãîëåíòî÷íàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà • Åñòü k ëåíò, ãîëîâêà åñòü íà êàæäîé ëåíòå. • Ïðàâèëî ïåðåõîäà: δ : Σk × Q → Σk × Q × {→, ←, •}k • Ïî ëþáîé ìíîãîëåíòî÷íîé ìàøèíå Òüþðèíãà ìîæíî ïîñòðîèòü îäíîëåíòî÷íóþ ìàøèíó Òüþðèíãà, âû÷èñëÿþùóþ òó æå ôóíêöèþ. Ïðè÷åì ñëîæíîñòíûå õàðàêòåðèñòèêè ýòîé ìàøèíû áóäóò ëèøü â ïîëèíîì ðàç õóæå. • Èíîãäà óäîáíî ñ÷èòàòü, ÷òî ìàøèíà ñíàáæåíà ñïåöèàëüíîé âõîäíîé ëåíòîé, äîñòóïíîé òîëüêî äëÿ ÷òåíèÿ è âûõîäíîé ëåíòîé, äîñòóïíîé äëÿ çàïèñè, íî áåç èñïðàâëåíèé. 17 / 33
  • 18. Òåçèñ ×åð÷à-Òüþðèíãà Ëþáîé àëãîðèòì ìîæíî ðåàëèçîâàòü â âèäå ìàøèíû Òüþðèíãà. 18 / 33
  • 19. ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë • Γ áåñêîíå÷íîå ìíîæåñòâî ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ. Γ = {x1 , x2 , x3 , . . . }. (i1 ) (i2 ) • F = {f1 , f2 ...} ìíîæåñòâî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ ñ óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥0 • Íóëüìåñòíûå ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû îáû÷íî íàçûâàþò êîíñòàíòàìè. • Îïðåäåëåíèå. Òåðìû: • Ïðåäìåòíàÿ ïåðåìåííàÿ x ∈ Γ òåðì. • Åñëè f (i) ∈ F, à t1 , t2 , . . . , ti òåðìû, òî f (i) (t1 , t2 , . . . , ti ) òåðì. • Ïðèìåð. • (0)f () òåðì; • f (2) (x, y ) òåðì; • f (2) (g (1) (x), h(3) (x, y , g (1) (x))) òåðì. 19 / 33
  • 20. ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë (i ) (i ) • P = {p1 1 , p2 2 ...} ìíîæåñòâî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ñ óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥0 (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè). • Îïðåäåëåíèå. Àòîìàðíîé ôîðìóëîé íàçûâàåòñÿ ñòðî÷êà âèäà p (i) (t1 , t2 , . . . , ti ), ãäå p (i) ∈ P, à t 1 , t2 , . . . , ti òåðìû. • Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà 1-ãî ïîðÿäêà • Åñëè A àòîìàðíàÿ ôîðìóëà, òî A ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà. • Åñëè A, B ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû, òî (A), ¬A, A ∨ B, A ∧ B, A → B ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû. • Åñëè A ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà, x ∈ Γ, òî ∀xA è ∃xA ÿâëÿþòñÿ ïðåäèêàòíûìè ôîðìóëàìè. • (P, F) ñèãíàòóðà ôîðìóëû. 20 / 33
  • 21. Ïðèìåðû ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë • p(f (x)): ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x; • p1 (f1 (x)) ∨ p2 (): ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x; • ∀x∃y (p1 (z) ∨ p1 (x)): ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ z; • ∀x(p1 (f (x))) → ∃yp1 (y ): çàìêíóòàÿ ôîðìóëà; • ∀y (p1 (x, y ) ∨ ∃zp2 (f (x, y ), g (x))): ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x. Îïðåäåëåíèå. Ïåðåìåííàÿ íàçûâàåòñÿ ñâîáîäíîé, åñëè îíà íå âõîäèò â îáëàñòü äåéñòâèÿ êâàíòîðà ïî ýòîé ïåðåìåííîé. Ôîðìóëà áåç ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ íàçûâàåòñÿ çàìêíóòîé. 21 / 33
  • 22. Èíòåðïðåòàöèÿ • ϕ ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà ñî ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûå x1 , x2 , . . . , xk . • Èíòåðïðåòàöèÿ • Íîñèòåëü èíòåðïðåòàöèè: ìíîæåñòâî M : îòîáðàæåíèå M i → M • f (i) ∈ F : ïðåäèêàò M i → {0, 1} • p (i) ∈ P • Ïåðåìåííîé xl ñîïîñòàâëÿåòñÿ ýëåìåíò M •  çàäàííîé èíòåðïðåòàöèè ìîæíî ïîñ÷èòàòü çíà÷åíèå ôîðìóëû. • Ìîäåëüþ íàçûâàåòñÿ èíòåðïðåòàöèÿ, â êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. 22 / 33
  • 23. Ïðèìåðû • ∀x(p(x) → q(x)). •  èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x ... 4, q(x) = x ... 2 çíà÷åíèå ôîðìóëû 1. ... 3, q(x) = x ... 2 •  èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x çíà÷åíèå ôîðìóëû 0. • ∀x(p(f (x))) → ∀xp(x) •  èíòåðïðåòàöèè , M = Z p(x) = x ... 2, f (x) = 2x çíà÷åíèå ôîðìóëû 0. 23 / 33
  • 24. Âûïîëíèìîñòü, îáùåçíà÷èìîñòü, ïðîòèâîðå÷èâîñòü • Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ âûïîëíèìîé, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. • Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ íåâûïîëíèìîé (èëè ïðîòèâîðå÷èâîé), åñëè ïðè âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 0. • Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ îáùåçíà÷èìîé (èëè òàâòîëîãèåé), åñëè ïðè âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. 24 / 33
  • 25. Ïðåäèêàò ðàâåíñòâà • Èíôèêñíàÿ çàïèñü: ïèøåì x =y âìåñòî = (x, y ) • ×òîáû âî âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ îí âîñïðèíèìàëñÿ îäèíàêîâî, íóæíû àêñèîìû ðàâåíñòâà. Àêñèîìû ðàâåíñòâà: • ∀x∀y (x = y → y = x) ñèììåòðè÷íîñòü • ∀x∀y ∀z((x = y ∧ y = z) → x = z) òðàíçèòèâíîñòü • Äëÿ êàæäîãî ôóíêöèîíàëüíîãî ñèìâîëà f (r ) : ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) → f (x1 , . . . , xr ) = f (y1 , . . . , yr )) ñîãëàñîâàííîñòü ñ ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè • Äëÿ êàæäîãî ïðåäèêàòíîãî ñèìâîëà p (r ) : ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) → (p(x1 , . . . , xr ) → p(y1 , . . . , yr ))) ñîãëàñîâàííîñòü ñ ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè • Ôîðìóëó ϕ ñ ïðåäèêàòîì ðàâåíñòâà íàäî âîcïðèíèìàòü êàê (A1 ∧ · · · ∧ An ) → ϕ 25 / 33
  • 26. Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü Òåîðåìà. Ìíîæåñòâî òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ íåðàçðåøèìûì. Äîêàçàòåëüñòâî. Ñâåäåì çàäà÷ó îá îñòàíîâêå ÌÒ ê ïðîâåðêå, ÿâëÿåòñÿ ëè ôîðìóëà òàâòîëîãèåé. • Äëÿ êàæäîãî ëåíòî÷íîãî ñèìâîëà s∈Σ çàâîäèì êîíñòàíòó s(), äëÿ êàæäîãî ñîñòîÿíèÿ q∈Q çàâîäèì êîíñòàíòó q(). • Ëåíòó áóäåì êîäèðîâàòü òàê: q()|c1 () ◦ c2 () ◦ · · · ◦ cl−1 () ◦ g (cl ()) ◦ · · · ◦ cm () • Ïðàâèëî (q1 , c1 ) → (q2 , c2 , ←) çàïèñûâàåì ôîðìóëîé: ∀x∀y (q1 ()|x ◦ c0 () ◦ g (c1 ()) ◦ y = q2 ()|x ◦ g (c0 ()) ◦ c2 () ◦ y ) • Ïðåäèêàò îñòàíîâêè stop : ∀x(stop(qf |x)) äëÿ êîíå÷íîãî ñîñòîÿíèÿ qf • ÌÒ îñòàíîâèòñÿ íà âõîäå x ⇐⇒ ôîðìóëà (A1 ∧ · · · ∧ An ) → stop(q0 ()|x1 () ◦ · · · ◦ xm ()) ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé. Ai ýòî àêñèîìû ðàâåíñòâà è ïðàâèëà, çàäàþùèå ÌÒ. 26 / 33
  • 27. Ïåðå÷èñëèìîñòü ìíîæåñòâà òàâòîëîãèé • Ñ÷èòàåì, ÷òî F è P ðàçðåøèìû. • (Òåîðåìà Ãåäåëÿ î ïîëíîòå èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ.) Ìíîæåñòâî òàâòîëîãèé â ñèãíàòóðå (F, P) ïåðå÷èñëèìî. • Ñèñòåìà äîêàçàòåëüñòâ ýòî àëãîðèòì A(ϕ, s) • Åñëè ϕ íå òàâòîëîãèÿ, òî ∀sA(ϕ, s) = 0; • Åñëè ϕ òàâòîëîãèÿ, òî ∃sA(ϕ, s) = 1. • Ñóùåñòâóþò ñèñòåìû äîêàçàòåëüñòâ. • Àëãîðèòì Áðèòàíñêîãî ìóçåÿ. Ïåðåáèðàåì âñå ñòðî÷êè è ïðîâåðÿåì, ÿâëÿþòñÿ ëè îíè äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ϕ. Åñëè ÿâëÿåòñÿ, òî âûäàòü 1. 27 / 33
  • 28. Âûðàçèìûå ïðåäèêàòû • (F, P) ñèãíàòóðà. • Çàäàíà èíòåðïðåòàöèÿ: M íîñèòåëü. • P: Mk → {0, 1} íåêîòîðûé ïðåäèêàò. • P íàçûâàåòñÿ âûðàçèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò ôîðìóëà φ ñ k ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûìè, ÷òî çíà÷åíèå φ â äàííîé èíòåðïðåòàöèè ïðè âñåõ îöåíêàõ ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ ñîâïàäàåò ñî çíà÷åíèåì P íà ýòèõ îöåíêàõ. 28 / 33
  • 29. Âûðàçèìîñòü â àðèôìåòèêå • F = {+, ×}, P = {=} • Íîñèòåëü èíòåðïðåòàöèè: N = {0, 1, 2, . . . } • Ïðåäèêàò, âûðàçèìûé â ýòîé èíòåðïðåòàöèè íàçûâàåòñÿ àðèôìåòè÷íûì. Ïðèìåðû àðèôìåòè÷íûõ ïðåäèêàòîâ • x ≤ y ∃z(x + z = y ) • x = 0 ∀y (x ≤ y ) • x = 1 ∀y (x × y = y ) • x = k ∃x1 . . . xk (x1 = 1) ∧ · · · ∧ (xk = 1) ∧ (x = x1 + · · · + xk ) . • x . y ∃z(x = y × z) . • x ïðîñòîå ÷èñëî . ¬(x = 1) ∧ ((x. y) =⇒ ((y = 1) ∨ (x = y ))) . 29 / 33
  • 30. Àðèôìåòè÷íûå ïðåäèêàòû • r = a mod b ∃q(a = b × q + r ∧ (r b)) • d = ÍÎÄ(a, b) • d = ÍÎÊ(a, b) • ÍÎÄ(a, b) =1 • x ñòåïåíü äâîéêè . ∀y ((x. y ) → ((y = 1) ∨ ∃z(y = z + z))) . • x ñòåïåíü òðîéêè àíàëîãè÷íî • x ñòåïåíü ÷åòâåðêè: x ñòåïåíü äâîéêè è òî÷íûé êâàäðàò. • x ñòåïåíü 6? 30 / 33
  • 31. Êîäèðîâàíèå êîíå÷íûõ ïîñëåäîâàòåëüíîñòåé Ëåììà. Äëÿ ëþáîãî öåëîãî k íàéäåòñÿ ñêîëü óãîäíî áîëüøîå b, ÷òî b + 1, 2b + 1, . . . , kb + 1 ïîïàðíî âçàèìíî ïðîñòûå ÷èñëà. Äîêàçàòåëüñòâî. Îáùèé äåëèòåëü ëþáûõ äâóõ ÷èñåë . äåëèòåëü lb , ãäå 1 ≤ l ≤ (k − 1). Âûáåðåì b . k!, òîãäà ëþáîé . îáùèé äåëèòåëü äîëæåí áûòü äåëèòåëåì b, ÷åãî íå ìîæåò áûòü. Ëåììà. Äëÿ ëþáîé ïîñëåäîâàòåëüíîñòè x0 , x1 , . . . , xn íàòóðàëüíûõ ÷èñåë ìîæíî íàéòè òàêèå ÷èñëà a è b , ÷òî xi = a mod b(i + 1) + 1. Äîêàçàòåëüñòâî. Ñëåäóåò èç êèòàéñêîé òåîðåìû îá îñòàòêàõ. • ∃x0 , x2 , . . . , xn (∀i ≤ n)[. . . xi . . . ] • ∃a, b, n∀i(i ≤ n) → [. . . a mod b(i + 1) + 1 . . . ] • β(a, b, i) = a mod b(i + 1) + 1 β -ôóíêöèÿ Ãåäåëÿ. 31 / 33
  • 32. Àðèôìåòè÷íûå ïðåäèêàòû • x ñòåïåíü 6. • ∃a, b, n(β(a, b, 0) = 1) ∧ ∀i(i + 1 ≤ n) → (β(a, b, i + 1) = 6 × β(a, b, i)) • β(a, b, i + 1) = 6 × β(a, b, i) íàäî çàìåíèòü íà ∃x, y (x = β(a, b, i + 1)) ∧ (y = β(a, b, i)) → (x = 6 × y ) • Íàøà áëèæàéøàÿ öåëü äîêàçàòü, ÷òî ãðàôèê âû÷èñëèìîé ôóíêöèè àðèôìåòè÷åí. 32 / 33
  • 33. Çàäà÷è 1 Äîêàæèòå, ÷òî ñóùåñòâóåò ìàøèíà Òüþðèíãà, êîòîðàÿ ïðèíèìàåò êâàäðàò ñâîåãî íîìåðà, à âñå îñòàëüíûå âõîäû îòâåðãàåò. 2 Äîêàæèòå, ÷òî ñóùåñòâóåò äâà ðàçëè÷íûõ àëãîðèòìà A è B, ÷òî A ïå÷àòàåò íîìåð B, à B ïå÷àòàåò íîìåð A. 3 Äîêàæèòå, ÷òî ïðåäèêàò p ýòî n-îå ïðîñòîå ÷èñëî àðèôìåòè÷åí. 4 Îáîçíà÷èì K (x) ìèíèìàëüíûé íîìåð ìàøèíû Òüþðèíãà, êîòîðàÿ íà ïóñòîì âõîäå ïå÷àòàåò x è îñòàíàâëèâàåòñÿ. Äîêàæèòå, ÷òî ôóíêöèÿ K (x) íå ÿâëÿåòñÿ âû÷èñëèìîé. 5 Ñóùåñòâóåò ëè àëãîðèòì, ïðîâåðÿþùèé, ðàáîòàåò ëè äàííàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ? 33 / 33