ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás



Hasonló dokumentumok
1. Bevezetés. A számítógéptudomány ezt a problémát a feladat elvégzéséhez szükséges erőforrások (idő, tár, program,... ) mennyiségével méri.

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás

Tesztkérdések az ALGORITMUSELMÉLET tárgyból, 2001/ félév

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 6. Előadás

Bonyolultságelmélet. Thursday 1 st December, 2016, 22:21

A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. Automaták

Használati útmutató. LabelManager 280

Logika és számításelmélet. 12. előadás

Tómács Tibor. Matematikai statisztika

3 Hogyan határozzuk meg az innováció szükségszerűségét egy üzleti probléma esetén

SZTOCHASZTIKUS MÓDSZEREK

ÚTMUTATÓ. az eadat rendszer fejezeti nettó finanszírozás témakörének szabályairól és használatáról

Legrövidebb utat kereső algoritmusok. BFS (szélességi keresés)

Logika és számításelmélet

Gráfokkal megoldható hétköznapi problémák


Párhuzamos algoritmusmodellek Herendi, Tamás Nagy, Benedek

ÚJ ELV SZÁMÍTÓGÉPEK (Bevezetés az új számítási modellekbe és a nem-klasszikus "számítógépek" tudományába)

Oktatási, képzési reform a katasztrófavédelem területén

A Számítógépek felépítése, mőködési módjai. A Számítógépek hardverelemei

Véletlenített algoritmusok. 4. előadás

Napközbeni átutalás: Gyakori kérdések és definíciók

Számításelmélet. Második előadás


A készletezés Készlet: készletezés Indok Készlettípusok az igény teljesítés viszony szerint

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára

Relációs modell és relációs algebra. ER konvertáása reációs modellre,példák relációs algebrára Személetes ismertetés

ÖSSZEADÁS, KIVONÁS AZ EGY 0-RA VÉGZŐDŐ SZÁMOK KÖRÉBEN

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK

Államvizsga kérdések a matematikus szakon, 2001.

Algoritmuselmélet 12. előadás

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


A digitális számítás elmélete

Következõ: Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk. Jelfeldolgozás. Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk

SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM MŰSZAKI TUDOMÁNYI KAR RENDSZERELEMZÉS I.

SZÁMÍTÓGÉPES ÚTITERV KÉSZÍTÉS AZ AGGLOMERÁCIÓ KÖZFORGALMÚ KÖZLEKEDÉSÉHEZ

Feladatok és megoldások a 6. heti eladshoz

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 1. Előadás

Hőmérő Fluke 561. Használati utasítás

Halmazok. Halmazelméleti lapfogalmak, hatványhalmaz, halmazm veletek, halmazm veletek azonosságai.


BBBZ kódex Hajók propulziója

Számítógépvezérelt rendszerek mérnöki tervezése

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. Párosítások

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

Algoritmusok és adatszerkezetek 2.

Mintapélda. Szerzők, Hát Mi november Példák bekezdésekre, kiemelésre, elválasztásra Ábrák... 2

A digitális számítás elmélete

UNIVERZÁLIS TÁVIRÁNYÍTÓS KÖZPONTIZÁR

Felhasználói kézikönyv

A meteorológia az időjárás tudománya

Outdoor LED PAR. Használati útmutató


3./ A évi NY29/NY30 nyilatkozat, az M30-as és egyéb igazolások

Bonyolultságelmélet. Monday 26 th September, 2016, 18:27. Bonyolultságelmélet

Komputer statisztika gyakorlatok

NP-teljesség röviden


Gyakorlatok. P (n) = P (n 1) + 2P (n 2) + P (n 3) ha n 4, (utolsó lépésként l, hl, u, hu-t léphetünk).

A MOHE-CÉGCSOPORT Háziorvosi elégedettségi vizsgálatának elemzése, értékelése 2013.

100% BIO Natur/Bio kozmetikumok és testápolás

p j p l = m ( p j ) 1

MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI MEGOLDÓKULCS KÖZÉPSZINT

Kis-Benedek Ágnes Szimmetrikus és periodikus szerkezetek merevsége

Dr. SZÁNTÓ IMRE ÁLTALÁNOS ISKOLA KÖZZÉTÉTELI LISTA 2014/2015. TANÉV

(2) A R. 3. (2) bekezdése helyébe a következő rendelkezés lép: (2) A képviselő-testület az önkormányzat összes kiadását

DOKUMENTUM. EDUCATlO 1995/3 DOKUMENTUM pp

τ Γ ħ (ahol ħ=6, evs) 2.3. A vizsgálati módszer: Mössbauer-spektroszkópia (Forrás: Buszlai Péter, szakdolgozat) A Mössbauer-effektus

2. fejezet Hálózati szoftver

ÓRAREND SZERKESZTÉS. Felhasználói dokumentáció verzió 2.1. Budapest, 2009.

Termoelektromos hűtőelemek vizsgálata

Analóg helyzetvezérelt szelepmozgató motorok AME 435

Árvainé Libor Ildikó Murátiné Szél Edit. Tanítói kézikönyv. tanmenetjavaslattal. Sokszínû matematika. 4

Véges automaták, reguláris nyelvek

MAGYAR RÉZPIACI KÖZPONT Budapest, Pf. 62 Telefon , Fax

BEVEZETÉS AZ ÁBRÁZOLÓ GEOMETRIÁBA

Matematikai statisztikai elemzések 6.

Mesénkben a példák, amelyeket az óvodáskorú gyermekek könnyen megérthetnek, elemi matematikai információkat közölnek. Könyvünk matematikai anyaga

Kérjük, keresse fel az Ön lakóhelyéhez tartozó Somfy nagykereskedőt vagy beépítőt, amennyiben cégünk más termékei iránt is érdeklődik.

Szerelési és karbantartási útmutató

Felhasználói kézikönyv

ELTE Társadalomtudományi Kar, ELTE-UNESCO Kisebbségszociológiai Tanszék H-1018 Budapest, Pázmány P. sétány 1/a.;

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Kvantumkriptográfia III.

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

Doktori munka. Solymosi József: NUKLEÁRIS KÖRNYEZETELLENŐRZŐ MÉRŐRENDSZEREK. Alkotás leírása

Mennyire nyitott az emberi agy?

KÖZGAZDASÁGI ALAPISMRETEK (ELMÉLETI GAZDASÁGTAN)

Villamos kapcsolókészülékek BMEVIVEA336

Ismétlődő műveletek elvégzésének automatizálása

1. Számoljuk meg egy számokat tartalmazó mátrixban a nulla elemeket!

Bonyolultságelmélet. Monday 26 th September, 2016, 18:28


Tulajdonjogi intézmények. A közpolitika mozgatórugói. Finanszírozási szerződés. Közpolitika és vállalatfinanszírozás

Intézményi interface technikai dokumentáció

Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE

KULCS_GÉPELEMEKBŐL III.

S25-vung S25, ungar., A31008-H3100-A19-2-3A19. Kezelési útmutató

0663 MODUL SÍKIDOMOK. Háromszögek, nevezetes vonalak. Készítette: Jakucs Erika, Takácsné Tóth Ágnes

Átírás:

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára 3. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Sallai Gyöngyi 2011. február 15. 1. Eldöntő Turing-gépek Emlékeztető. L Σ nyelv pontosan akkor eldönthető, ha létezik T Turing-gép, amely minden ω L esetén ELFOGAD állapotba jut és minden ω L esetén ELVET állapotba jut. Ekkor az outputszalagra mindössze 1 bit kerül leírásra. Így az outputszalagra megspórolható, az output bejelentése megtörténhet az ELFOGAD és ELVET állapotokkal. Jelölés. Az eldönthető nyelvek halmazát D jelöli, azaz D := {L : L eldönthető} P(Σ ). Egy másik lehetőséget kapunk az outputbit kódolására, ha az elvetést egy külön állapot helyett végtelen futással jelöljük. Definíció. L Σ nyelv pontosan akkor felsorolható, ha létezik T Turing-gép, amely bármely ω L esetén ELFOGAD állapottal áll le és bármely ω / L esetén végtelen futása lesz. Ez az utóbbi definíció gyengébb az eldöntésnél, gyakorlati hátránya is van: ha túl sokáig fut az algoritmus, nem lehet tudni, hogy csak lassú, vagy épp végtelen futásban van. Jelölés. A felsorolható nyelvek halmazát S jelöli, azaz S := {L : L felsorolható} P(Σ ). Definíció. Legyen C P(Σ ) nyelvosztály, ekkor co C := {L : L C} jelöli C komplemeterét. Példa. co S = {L : L komplementere felsorolható} Észrevétel. co D = D. Valóban: Egy L D-t bizonyító Turing-gép esetén az ELVET, ELFOGAD állapotok felcserélésével olyan géphez jutunk, ami L eldönthetőségét igazolja. Észrevétel. A következő tartalmazásokat írhatjuk fel az előbb bevezetett nyelvhalmazok között: S D, mivel az eldöntő Turing-gép esetében az ELVET állapotot helyett egy állapotot vehetünk fel, amelyben a gép ciklizál. 3-1

S D 1. ábra. co S D, ebben az esetben az ELFOGAD állapotot kell állapotra cserélni. D = S co S. Egyszerű állítás, lásd gyakorlat. Megjegyzés 1. Σ = ℵ 0. P(Σ ) = c = 2 ℵ 0. Nyilván, mert véges nem-üres Σ esetén S = co S = D = ℵ 0. Nyilván, mert olyan Turing-gépből, amelyre Γ = [n] és S = [m] csak véges sok van. Az ilyen Turing-gépekkel minden Turing-gép szimulálható. Megjegyzés 2. D S esetén S co S is teljesül. 2. Turing-gépek kódolása A Turing-gépek is kódolhatóak, ehhez rögzítsünk egy Σ 0 univerzális ábécét. Például legyen most Σ 0 = {0, 1}. Rögzítsük Turing-gépeknek egy kódolását. Egy T Turinggép esetén jelöljük kódját T Σ 0 = {0, 1}. Az ω Σ -hoz rendeljük hozzá az ω Σ 0 = {0, 1} kódot. A ( T, ω ) pár kódja legyen T, ω. 1. Állítás (Univerzális Turing-gép, Alan Turing). Legyen Σ 0 = {0, 1}. Létezik U Turing-gép, ami az inputszalag tartalmát T, ω -nak fogja fel, és T-t szimulálja ω-n. Azaz T ω-n ELFOGAD U is ELFOGAD T, ω -n T ω-n ELVET U is ELVET T, ω -n T ω-n futás U is futás T, ω -n. Az állítás formális bizonyításához konkrétan meg kell állapodni Turing-gépek egy kódolásában és U átmenetifüggvényével le kellene írni, hogy egy T kódból hogy olvassuk ki T lényegét és ezt hogyan szimuláljuk az inputból kiolvasott ω-n. Ez nem nehéz, de nagyon fáradságos munka. Az eddigi ismeretek alapján egy szótárat állíthatunk össze 3-2

Hétköznapi élet Eldöntési probléma Számítási probléma Algoritmus Programozási nyelv Számítógép/interpreter Bonyolultságelmélet L nyelv f : Σ Σ T Turing-gép T T U univerzális Turing-gép Definíció. MEGÁLLÁS = { T, ω : T leáll ω-n, azaz STOP 2. Tétel (Turing-tétel). (i) MEGÁLLÁS S, (ii) MEGÁLLÁS / D. vagy ELVET/ELFOGAD állapotba kerül}. Bizonyítás. A tétel első része következik az előző állításból. Az ott definiált univerzális Turing-gépet kell úgy módosítani, hogy a szimulálandó gép leállásánál, ne a leálló állapotnak megfelelő állapotba jusson, hanem csak a leállás ténye miatt ELFOGAD állapotba kerüljön. A második állítás bizonyítása indirekten történik, azaz tegyük fel, hogy létezik I Turing-gép, amely eldönti a MEGÁLLÁS nyelvet. Továbbiakban az indirekt feltevés I gépére alapítva egy kissé módosított gépet írunk le. Definíció. Legyen Ĩ egy Turing-gép, amely eldönti, hogy i input kódol-e Turinggépet. Amennyiben nem a gép ELVET állapotba kerül. Amennyiben i = T az I MEGÁLLÁS nyelvet eldöntő Turing-gépet futtatja (i, i)-n. Ha a futtatás ELFO- GAD állapottal ér véget, akkor jobbra-balra lépegető végtelen ciklusba megy át, ha ELVET állapottal ér véget, akkor STOP állapottal leáll. Kérdés: Mit csinál Ĩ gép Ĩ -n? Azaz mi történik, ha a saját kódján futtatjuk az Ĩ gépet? A definíció alapján kibontja magát, és a MEGÁLLÁS nyelvet eldöntő géppel eldönti, hogy a megadott inputon (ami esetünkben saját kódján) hogyan dolgozik. Ha I ELFOGAD állapotba kerül (a Ĩ gép Ĩ -n megáll), akkor nem áll le (mármint Ĩ az Ĩ -n), és ha I ELVET álpotba kerül (a Ĩ gép Ĩ -n nem áll meg), akkor leáll. Mindenféleképpen ellentmondásra jutunk. A bizonyítás lényege hasonlít Cantor bizonyítására, hogy [0, 1] nem felsorolható/megszámlálhatóan végtelen halmaz (átlós módszer), csak ebben az esetben számok és sorszámok helyett gépek, illetve inputok kódjai szerepelnek. A kurzus továbbiakban részében a D halmaz nyelveivel dolgozunk. Célunk az eldöntési problémák összehasonlítása, a döntési feladatok nehézségének mérése. 3. Bonyolultsági osztályok Definíció. T Turing-gép időigénye ω inputon: { min{i : κ i állapota ELFOGAD/ELVET}, ha T leáll ω-n TIME(T, ω) =, különben. 3-3

Definíció. T Turing-gép tárigénye ω inputon: max{j : ω-n a T futása során j távolságra kerül -től}, SPACE(T, ω) = ha halmazunk felülről nem korlátos,, különben. Az idő- és tárigény definiálása természetesen vezet egy nyelv bonyolultságának bevezetéséhez és bonyolultsági nyelvosztályok bevezetéséhez. Definíció. L nyelv pontosan akkor dönthető el polinomiális időben, ha létezik T Turing-gép, melyre a következő két feltétel teljesül, 2. van olyan i N, hogy minden ω Σ inputra TIME(T, ω) ω i + i. P jelöli polinomiális időben eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. L nyelv pontosan akkor exponenciális idejű, ha létezik T Turing-gép, melyre a következő két feltétel teljesül, 2. van olyan i N, hogy minden ω Σ inputra TIME(T, ω) 2 ω i +i. EX P jelöli az exponenciális időben eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. L nyelv pontosan akkor logaritmikus tárban eldönthető, ha létezik T Turing-gép, melyre a következő két feltétel teljesül, 2. i N ω Σ SPACE(T, ω) i log (n + i). L (egy bőbeszédűbb jelöléssel LOGSPACE) a logaritmikus tárban eldönthető nyelvek osztálya. Definíció. L nyelv pontosan akkor dönthető el polinomiális tárral, ha létezik T Turing-gép, melyre a következő két feltétel teljesül, 2. van olyan i N, hogy minden ω Σ inputra SPACE(T, ω) ω i + i. PSPACE a polinomiális tárban eldönthető nyelvek osztálya. Definíció. L nyelv pontosan akkor dönthető el exponenciális tárban, ha létezik T Turing-gép, melyre a következő két feltétel teljesül, 2. van olyan i N, hogy minden ω Σ inputra SPACE(T, ω) 2 ω i +i. EX PSPACE az exponenciális tárban eldönthető nyelvek osztálya. 3-4

Megjegyzés. A Turing-gép robosztusossága például azt jelenti, hogy a fenti definícióban leírt osztályok nem függnek a modell apró részleteitől. Alternatív megállapodások ugyanahhoz a P nyelvosztályhoz vezetnek. Az osztályok között nyilvánvaló tartalmazási relációk állnak fent. Idő (és tár esetén is) a nagyobb korlát bővebb nyelvosztályhoz vezet, illetve bizonyos idő korlát a fej korlátos mozgása miatt tár korlátot is magával hoz: P EX P L PSPACE EX PSPACE Későbbiekben további tartalmazásokat is felírunk. 4. Nem-determinisztikus Turing-gépek A nem-determinisztikus Turing gépekre két alternatív definíciót is adunk. Definíció (I. változat). Hasonlóan mint a determinisztikus Turing-gépeknél, itt is vannak szalagok, fejek, állapotok, stb. Azonban az átmeneti függvényt már máshogy definiáljuk: δ: Σ Γ S P({,., } Γ {,., } S) \ { }. Az ω inputhoz tartozó futás nem meghatározott (idegen szóval nem-determinisztikus), azaz a κ 0 (ω) kezdőkonfigurációból több lehetséges konfiguráció felé mehetünk, és mindegyik konfigurációnál több rákövetkező konfiguráció lehetséges. Ily módon egy κ 0 (ω)-ban gyökereztetett fa írja le a gép lehetséges futásait. Az ω inputot pontosan akkor fogadja el a T nem-determinisztikus Turing-gép, ha létezik ELFOGAD futása, és elveti, ha minden futása ELVET állapothoz vezet. Definíció (II. változat). Ebben az esetben egy plusz szalagunk lesz az input- és munkaszalagok között, az úgynevezett tanú/bizonyítás szalag. Ez a szalag csak olvasható és a fej csak jobbra tud mozogni rajta. Az átmeneti függvényt ugyanúgy definiáljuk, mint a determinisztikus esetben, és a futás is determinisztikus lesz, azaz ω és τ (a tanúszalag tartalma) egyértelműen meghatároz egy konfigurációsorozatot: κ 0 = κ 0 (ω, τ) κ 1 κ 2.... Az ω-t pontosan akkor fogadja el egy nem-determinisztikus Turing-gép, ha van olyan τ tanúszalag tartalom, amelyre a futás ELFOGAD állapotba kerül. A két változatban egy lényeges különbség, hogy az elsőben a nem-determinizmus a futás során szétszórt, az utolsó lépés előtt sem meghatározott a végső állapot. A második változatban a nem-determinizmus a τ választásával jelentkezik. A futás ezekután determinisztikus lesz. Az alábbiakban a nemdeterminisztikus számításon alapuló nyelvosztályokat vezetjük be. A nem-determinizmus kétféle változata közül bármelyikre alapozzuk definícióinkat, ugyanahhoz a nyelvosztályhoz jutunk. Definíció. Az L nyelv nem-determinisztikus polinomiális időben eldönthető, ha létezik T nem-determinisztikus Turing-gép, amelyre 3-5

TIME(T, ω, τ) ω i + i. N P jelöli nem-determinisztikus polinomiális időben eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. Az L nyelv nem-determinisztikus exponenciális időben eldönthető, ha létezik T nem-determinisztikus Turing-gép, amelyre TIME(T, ω, τ) 2 ω i +i. N EX P jelöli nem-determinisztikus exponenciális időben eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. Az L nyelv nem-determinisztikus logaritmikus tárban eldönthető, ha van olyan nem-determinisztikus Turing-gép, amelyre SPACE(T, ω, τ) i log( ω + i). N L jelöli nem-determinisztikus logaritmikus tárban eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. Az L nyelv nem-determinisztikus polinomiális tárban eldönthető, ha van olyan nem-determinisztikus Turing-gép, amelyre SPACE(T, ω, τ) ω i + i. N PSPACE jelöli nem-determinisztikus polinomiális tárban eldönthető nyelvek osztályát. Definíció. Az L nyelv nem-determinisztikus exponenciális tárban eldönthető, ha van olyan nem-determinisztikus Turing-gép, amelyre SPACE(T, ω, τ) 2 ω i +i. N EX PSPACE jelöli nem-determinisztikus exponenciális tárban eldönthető nyelvek osztályát. 3-6

Megjegyzés. Ismét megjegyezzük, hogy (a nem-determinizmus kétféle változatán túl) az alapmodell különféle megállpodásait használva a definiált osztályok nem változnak. Miért csak egy tanú esetén kívántuk meg az idő illetve tár korlátot? Szép függvények esetén ez lényegtelen. Definíció. A t(n) szép idő-függvény, ha van olyan T Turing-gép, amely minden ω Σ n inputon pontosan t(n) lépés után LETELT állapotba kerül. A T Turing-gépre gondolhatunk úgy, mint egy óra, ami t(n) lépés után csörög. Definíció. Az s(n) szép tár-függvény, ha van olyan T Turing-gép, amely minden ω Σ n inputra a munkaszalag első s(n) mezőjéből nem lép ki, és az s(n)-edik mezőre VÉGE jelet ír. Ez a jel speciális csak erre szolgál. Azaz minden futás során a speciális karakter leírása kijelöl egy s(n) hosszú kezdőszeletét a munkaszalagnak, ami után csak szűz karakterek vannak. Észrevétel. A barátságos függvények szépek, mint például n, n 2, ( n 3), 2 n szép idő-függvények, és log n, n, n 2011 szép tár-függvények. 3. Lemma. Ha t(n) szép idő-függvény, akkor annak a feltevése, hogy alkalmas τ-ra a futás legfeljebb t(n) hosszú, megegyezik azzal, hogy minden futás legfeljebb t(n) + 2n + 2 hosszú. Bizonyítás. Az inputot másoljuk át egy munkaszalagra, majd az input szemet és a másolást végző munka szemet is mozgassuk vissza a szalag elejére. Ehhez 2 ω + 2 lépés kellett. Ezekután a nem-determinisztikus gépet és a t(n)-hez tartozó órát egyszerre/párhuzamosan szimuláljuk. Ha a szimulálás leáll, akkor ugyanazzal az állapottal mi is leállunk. Ha az óra csörög mielőtt a szimulációnak vége van, akkor leállunk ELVET állapottal. Ugyanazt a nyelvet ismertük fel. Megjegyzés. Igazából az is kiderült, hogy elég csak ω L esetén feltenni az időkorlátot. Ha ω L inputokra minden futás hosszú lenne, akkor a óra csörgése miatt jutnánk mindig ELVET állapotba (ahogy kell). Az is kiderült, hogy a tanúszalag tartalmából csak az első t(n) karakter számít. Hoszabb tanút nem tudunk elolvasni az idő korláton belül. Azaz NINCS ÉRTELME hosszabb tanúval dolgozni. Természetesen a tár esetén is igaz a megfelelő lemma. 4. Lemma. Ha s(n) szép tár-függvény, akkor annak a feltevése, hogy alkalmas τ-ra a futás legfeljebb s(n) tárat igényel, megegyezik azzal, hogy minden futás legfeljebb s(n) tárat igényel. Ezekután kibővíthetjük a korábban felírt osztályok közötti tartalmazás listát: 3-7

N P N EX P P EX P L PSPACE EX PSPACE N L N PSPACE N EX PSPACE N P N EX P Ennél persze több összefüggés is létezik. Ezek közül többet jövő héten igazolunk. És persze jóval több bonyolultsági osztály létezik. Néhánnyal még találkozunk. A teljesség igénye azonban reménytelen. Akiket több osztály érdekel az keressen rá az interneten a complexity zoo kulcsszóra. 3-8