Iván Szabolcs október 6.

Hasonló dokumentumok
Formális nyelvek - 9.

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. estis képzés

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2. estis képzés

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Alap fatranszformátorok II

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

MM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( )

Diszkrét matematika 1. estis képzés

ELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom

Analízis I. Vizsgatételsor

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Diszkrét matematika 2.

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

Diszkrét matematika gyakorlat 1. ZH október 10. α csoport

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Gráfok csúcsszínezései

3. Feloldható csoportok

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Csima Judit BME, VIK, november 9. és 16.

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Alapfogalmak a Diszkrét matematika II. tárgyból

Diszkrét matematika 2.

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

Számításelmélet. Második előadás

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

Véges automaták, reguláris nyelvek

Diszkrét matematika 2.

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

1. Részcsoportok (1) C + R + Q + Z +. (2) C R Q. (3) Q nem részcsoportja C + -nak, mert más a művelet!

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Wigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról

1. Bázistranszformáció

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

12. előadás - Markov-láncok I.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Algoritmuselmélet 18. előadás

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2015/2016-os tanév 1. forduló Haladók III. kategória

1. Az euklideszi terek geometriája

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

Általános algoritmustervezési módszerek

definiálunk. Legyen egy konfiguráció, ahol és. A következő három esetet különböztetjük meg. 1. Ha, akkor 2. Ha, akkor, ahol, ha, és egyébként.

Alap fatranszformátorok I. Oyamaguchi [3], Dauchet és társai [1] és Engelfriet [2] bebizonyították hogy egy tetszőleges alap

Algoritmusok bonyolultsága

Schnyder-címkézések és alkalmazásaik

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás. Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor november 29.

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Diszkrét matematika I.

1. gyakorlat ( ), Bevezető analízis 1., ősz (Besenyei Ádám csoportja)

A fontosabb definíciók

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Csima Judit november 15.

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Optimalitáselmélet és analógia: tényleg kiengesztelhetetlen ellentét?


Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Gyakorló feladatok I.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.

i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.

Boros Zoltán február

Diszkrét matematika 2. estis képzés

1. tétel - Gráfok alapfogalmai

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:

17. előadás: Vektorok a térben

Halmazrendszerek alapvető extremális problémái. 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel

Átírás:

Automaták irányítása II. Iván Szabolcs 2009. október 6.

Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem

Véges automaták Automata Automata: egy M = (Q, A, δ) hármas, ahol q u Q a véges, nemüres állapothalmaz; A a véges, nemüres input ábécé; δ : Q A Q az átmenetfüggvény. A szokott módon δ kiterjeszthető egy δ : Q A Q leképezéssé. δ(p, u) helyett egyszerűen p u vagy pu szerepel majd, ha δ egyértelműen kiderül a környezetből. Pu Ha P Q és u A, legyen Pu = {pu : p P}.

Irányítás (J. Černý, 1964.) Irányító szó Az M = (Q, A, δ) automatának u A irányító szava, ha Qu = 1. Vagyis ha p, q : pu = qu. M irányítható, ha van irányító szava.

d(m), d(n) d(m) Ha M irányítható, legyen d(m) = min{ u : u irányítja M-et}. d(n) = max{d(m) : M irányítható, n-állapotos automata}. Ismert: (n 1) 2 d(n) n3 n. 6 A Černý-sejtés d(n)? = (n 1) 2

Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem

Általánosítás Rang Legyen az u szó rangja Qu. A sejtés átfogalmazása... Ha van 1 rangú szó, akkor van legfeljebb (n 1) 2 hosszú 1 rangú szó is.... és általánosítása (Pin, 1978) Ha van k rangú szó, akkor van legfeljebb (n k) 2 hosszú k rangú szó is. Ez igaz k = n 1, n 2, n 3-ra.

Ellenpélda Ellenpélda az általános sejtésre (Kari, 2001) Egy legrövidebb 2 rangú szó: baabababaabbabaab, hossza 17 > 16 = (6 2) 2! Sőt: ez az automata szintén,,černý-i automata.

Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem

Részeredmények A sejtés (legalábbis d(n) = O(n 2 )) igaz, ha az automata...... állapotszáma prím és van ciklikusan permutáló betűje (Pin, 1981)... rendelkezik ciklikusan permutáló betűvel (Dubuc, 1998)... euleri (Kari, 2002)... aperiodikus (Trahtman, 2007)... gyengén monoton (Volkov, 2009) (január)... egy-klaszteres (Béal-Perrin, 2009) (július)...

Mik ezek? Euleri automata Az M = (Q, A, δ) automata euleri, ha összefüggő és átmenet(multi)gráfja euleri: p Q : {(q, a) : qa = p} = A. Aperiodikus automata Az M = (Q, A, δ) automata aperiodikus, ha minden u A +, k > 0 és p Q esetén pu k = p pu = p. Egy-klaszteres automata Az M = (Q, A, δ) automata egy-klaszteres, ha van olyan a A betű, amire a p pa transzformáció gráfjában csak egy kör van. A gyengén monoton automatákat később definiáljuk. Higgyük el egyelőre, hogy minden aperiodikus automata gyengén monoton.

Mindent bebizonyítunk?? (Vázlatosan) belátjuk a Černý-sejtést a következő esetekre: euleri automatára; egy-klaszteres automatára; gyengén monoton automatára. Az első két esetet együtt fogjuk kezelni. A továbbiakban rögzítsünk egy M = (Q, A, δ) irányítható automatát és legyen Q = {1,..., n}.

Valszám (Véges tartójú) valószínűségi mérték (avagy VM)...... egy olyan P : A R + 0 leképezés, amire csak véges sok szó képe nemnulla és P(w) = 1. w A Tartója a dom(p) = {w A : P(w) > 0} halmaz. A P 1 és P 2 szorzata... P 1 P 2, ahol P 1 P 2 (w) = uv=w P 1 (u)p 2 (v). Vegyük észre, hogy P 1 P 2 is VM és dom(p 1 P 2 ) = dom(p 1 )dom(p 2 ). w mint VM Ha w A egy szó, akkor legyen w az a VM, ami w-hez rendel 1-et (minden máshoz pedig nullát).

Mátrixok M P Ha P egy VM, definiálhatjuk a következő M P R n n mátrixot: M P (p, q) = P(w). Vegyük észre: M P1 P 2 = M P1 M P2. pw=q M w Speciálisan M w az a (bináris) mátrix, amire M w (p, q) = 1 pw = q.

Vektorok [S] Ha S Q állapotok egy halmaza, legyen [S] R 1 n az S karakterisztikus (sor)vektora: S(p) = 1 p S. Sw 1 Ha S Q és w A, legyen Sw 1 = {p Q : pw S}. Összefüggés Tetszőleges w A -ra és S Q-ra, M w [S] T = [Sw 1 ] T. (v T a v vektor transzponáltja.)

Egy friss eredmény Átlagoló Lemma (Steinberg, 2009) (október 2) Tegyük fel, hogy P 1 és P 2 VM-ek A -on, dom(p 2 ) = A n 1, és R Q állapotok egy halmaza úgy, hogy a következők teljesülnek: 1 [R]M P2 M P1 = [R]; 2 R erősen összefüggő; 3 valamely w 0 A -ra Qw 0 R. Akkor d(m) legfeljebb 1 + (n 2)(n 1 + L), ha R = Q; l + (r 1)(n 1 + L), ha R Q, ahol r = R, L a leghosszabb dom(p 1 )-beli szó hossza, és l = w 0. Ezt fogjuk vázlatosan igazolni.

Alkalmazás euleri automaták Tegyük fel, hogy M euleri automata. Definiáljuk a P 1 és P 2 VM-eket a következőképp: P 1 = P ε ; P 2 (u) = 1 n A u, ha 0 u < n, és legyen R = Q. Akkor [Q]M P2 M P1 = [Q] és alkalmazhatjuk az Átlagoló Lemmát: d(m) 1 + (n 2)(n 1).

Alkalmazás egy-klaszteres automaták Tegyük fel, hogy M egy-klaszteres. Legyen a A egy olyan betű, amire a p pa transzformációnak egyetlen köre van. Legyen R ez az r-elemű kör. Definiáljuk P 1 -et és P 2 -t a következőképp: P 1 (w) = 1 r, ha w {an r,..., a n 1 }; P 2 tetszőleges VM, amire dom(p 2 ) = A n 1. Akkor megint [R]M P2 M P1 = [R] és d(m) 1 + 2(n 2)(n 1) = O(n 2 ).

Egy vektorteres lemma, kezdetnek Vektorteres Lemma Legyen π : A K n n homomorfizmus, K egy test, továbbá W, V K n alterek úgy, hogy W V, de π(u)w / V valamely u A -ra és w W -re. Akkor tetszőleges F W -re, ami kifeszíti W -t, van egy f F elem és w A szó, amire w dimv dimw + 1 és π(w)f / V. Bizonyítás Legyen W m a π(x)w, x A m, w W vektorok által kifeszített altér. Akkor W = W 0 W 1... alterek növekvő lánca. Amint W k = W k+1, a lánc stabilizálódik. A π(u)w / V feltétel miatt van egy legnagyobb m 0, amire W m V. Tehát, W 0 W 1 W m V, és ezért dimw 0 + m dimv. Innen következik az álĺıtás.

Az Átlagoló Lemma bizonyítása Elég belátni, hogy tetszőleges S R-re van olyan w A, aminek hossza legfeljebb n + 1 + L és melyre Miért? Sw 1 R > S. Mert ha R = Q, akkor van egy q Q és a A, amire qa 1 > 1, ezután (n 2)-szer meg tudjuk növelni az inverz képeket egyenként n 1 + L hosszú szavakkal és kapjuk az 1 + (n 2)(n 1 + L) korlátot. Ha pedig R Q, akkor kiindulunk egy q R-ből és (r 1)-szer megnöveljük a halmazt egyenként n 1 + L hosszú szavakkal, így kapunk egy w szót, amire Rw = 1 és w (r 1)(n 1 + L). Ekkor w 0 w jó lesz.

Sw 1 R > S Legyen tehát P 1, P 2 és R a Lemma feltételeinek megfelelő és rögzítsünk egy S R halmazt. Jelölje P a P 2 P 1 VM-et. Definálunk egy Z S : A R + 0 véletlen változót... Z S (w) = Sw 1 R = [R][Sw 1 ] T = [R]M w [S] T.... aminek kiszámoljuk a várható értékét P mellett... E P (Z S ) = S Ha van olyan v dom(p) = dom(p 2 P 1 ) = A n 1 dom(p 1 ), amire Z S (v) S, akkor van olyan w dom(p) is, amire Z S (w) = Sw 1 R > S és kész vagyunk.

Sw 1 R > S Tegyük fel tehát, hogy minden v dom(p)-re Z S (v) = S. Akkor minden x dom(p 1 )-re is Sx 1 R = S. γ Jelölje γ az [S] T S r [Q]T vektort. Akkor tetszőleges w A -ra M w γ = [Sw 1 ] T S r [Q]T, emiatt [R]M w γ = Sw 1 R S. Ha tehát x dom(p 1 ), akkor M x γ egy [R]-re merőleges nemnulla vektor.

Az utolsó lépés Feszítsék ki az M x γ, x dom(p 1 ) vektorok a W alteret (R n -ben). Akkor 0 W [R], dimw 1, dim([r] ) = n 1. Kész is Most tudjuk alkalmazni a Vektorteres Lemmát, W = W, V = [R] és π(u) = M u választásával. Kijön, hogy egy v dom(p) szóra 0 [R]M v γ = Sv 1 R S, ezzel igazolva az álĺıtást.

Gyengén monoton automaták

Gyengén monoton automaták Definíció Az M = (Q, A, δ) automata gyengén monoton, ha létezik automaták olyan M = M 0,..., M l sorozata, M i = (Q i, A, δ i ), és olyan i Q i Q i relációk, i = 0,..., l 1, amikre 1 i stabil részbenrendezés Q i -n; 2 M i+1 M i / i, ahol i a i által generált ekvivalencia; 3 M l triviális automata. Stabilitás A Q Q reláció stabil, ha minden p, q Q, a A esetén. p q pa qa

Példák Minden aperiodikus automata gyengén monoton. (Mert bármely nemtriviális aperiodikus automatában van nemtriviális stabil részbenrendezés.) Ha az M automatában pontosan egy q 0 nyelő van, vagyis amire q 0 A = {q 0 }, akkor M gyengén monoton. (egy részbenrendezés: q 0 p minden p Q-ra.) Vagyis a gyengén monoton automaták osztálya valódi módon tartalmazza az aperiodikus automatákét.

Erősen összefüggőség Észrevétel (folklór) Ha M-ben pontosan egy nyelő van, akkor d(m) (n 1) 2. Észrevétel Ha M irányítható, akkor pontosan egy C Q erősen összefüggő komponense van, mely az elérhetőségre maximális. Ha d(m C ) ( C 1) 2, akkor d(m) (n C ) 2 + ( C 1) 2 (n 1) 2. Elég tehát az erősen összefüggő automatákkal foglalkozni.

A tétel Tétel (Volkov, 2009) Ha M egy n-állapotú, erősen összefüggő, gyengén monoton automata, akkor irányítható és d(m). n(n+1) 6 Bizonyítás Ha n = 1, az álĺıtás nyilvánvaló. Legyen M = (Q, A, δ), Q = n a feltételeknek megfelelő és haladjunk indukcióval n szerint. Legyen a gyengén monotonitás definíciója szerint létező, nemtriviális stabil részbenrendezés Q-n. Ha S Q, jelölje min S ill. max S az S-ben szerint minimális ill. maximális elemek halmazát.

Csatolt halmazok Álĺıtás Tetszőleges S Q-ra és u A -ra Definíció min(sv) (min S)v. Egy T Q állapothalmaz csatolt, ha a (T, ) poset Hasse-diagramja összefüggő. Észrevétel Ha T csatolt, akkor Tv is. (Mivelhogy stabil.) Észrevétel Ha T csatolt és T > 1, akkor min T max T =. (Különben lenne izolált pont.)

A Bizonyítás Magja Lemma Ha T Q csatolt, l = min T \ max T és k = max Q, akkor van egy olyan w szó, amire Tw = 1 és melynek hossza legfeljebb Bizonyítás b(l, k) = l(n k + 1) l(l + 1). 2 Ha l = 0, akkor T = 1 kell legyen és ekkor b(l, k) = 0, w = ε jó lesz. Folytatva indukcióval l > 0 szerint, ekkor l = min T. Vegyünk egy legrövidebb, min T -ből max Q-ba vivő u szót. (Ilyen van.) Hossza legfeljebb n l k + 1 (vegyük észre: min T max Q = ). Vegyük észre, hogy speciálisan b(l, k) > b(l 1, k). b(l 1, k) + (n l k + 1) = b(l, k),

Bizonyítás folytatása Most vegyük a Tu szintén csatolt halmazt. Legyen q min T, q = q u max Q, persze q Tu. Ha q min Tu, akkor q min Tu max Tu miatt T = 1. Tehát w = u jó lesz. Ha q / min Tu, akkor min Tu (min T )u és alkalmazhatjuk az indukciós hipotézist.

Szummázás Álĺıtás Ha 0 l k, akkor b(l, k) n(n+1) 6. (Másodfokú egyenlőtlenség n-ben, nem-pozitív diszkriminánssal.) A tétel álĺıtása kijön az n szerinti indukcióval. Nyitott probléma Még az is lehet, hogy a gyengén monoton, erősen összefüggő automaták lineáris hosszú szóval is irányíthatók...

Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem

Road Coloring Problem Kérdés Adott egy G = (V, E) d-reguláris multigráf (minden csúcs kifoka d). Mikor lehet kiszínezni az éleit az {1,..., d} színekkel úgy, hogy automatát kapjunk (vagyis minden (p, i), p V, i {1,..., d} esetén pontosan egy p-ből induló, i-vel címkézett él legyen) és ez az automata irányítható legyen? Észrevétel Elég erősen összefüggő multigráfokkal foglalkozni.

Egy szükséges feltétel Ha (V, E)-nek van irányítható színezése, akkor Sejtés (Weiss Adler 1970) gcd{k : V -ben van k hosszú kör} = 1. Egy erősen összefüggő (V, E) d-reguláris multigráfnak pontosan akkor van irányítható színezése, ha Tétel (Trahtman, 2007) A sejtés igaz. gcd{k : V -ben van k hosszú kör} = 1.

Összefoglalás, konklúziók Az utóbbi évtizedben (is) komoly eredmények születtek automaták irányíthatóságával kapcsolatosan. Jó lenne meghatározni, hogy hol vannak az Átlagoló Lemma határai, és hogy lehet-e erősíteni. A gyengén monoton automaták esetére az a sejtés, hogy o(n 2 ) hosszú szóval is irányíthatóak. Jelenleg nem ismert gyengén monoton automaták olyan családja, mely ω(n) hosszon lenne irányítható. Köszönöm a figyelmet.