SlideShare a Scribd company logo
1 of 37
Download to read offline
Maszyna Turinga
Mikołaj Olszewski
Michał Żelazowski
Cele prezentacji
 Przybliżenie

postaci Alana Turinga
 Przypomnienie modelu MT
 Przedstawienie modyfikacji modelu
podstawowego
 Omówienie zagadnień
nierozstrzygalności
Korzyści dla słuchaczy
 Informacje

przydatne do egzaminu
dyplomowego
 Interesujące zastosowania MT
 Nieznane szczegóły biografii Alana
Turinga
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Alan Turing
 Urodzony

w 1912 w domu opieki
 Student Cambridge University oraz
Princeton University
 Matematyk, kryptolog, neurolog,
wizjoner
 Prekursor sztucznej inteligencji
Alan Turing
 Znakomity

biegacz, członek
Walton Athletic Club
 Pogromca kodu Enigmy
 Samobójstwo w 1954
Walton Athletic Club 1946
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX
wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Idea Hilberta
Przekonanie o
niesprzeczności i
zupełności matematyki
 Znaleźć skończony zbiór
reguł i aksjomatów,
pozwalający rozstrzygnąć
dowolny problem
matematyczny
 Mechaniczna procedura
dowodzenia – algorytm
decyzyjny całej
matematyki

Cios Kurta Gödla
Pewnych zdań
matematycznych nie
sposób rozstrzygnąć
 Nieuchronność
paradoksów typu
„to zdanie jest
fałszywe”
 Nie można wykazać
niesprzeczności
danego systemu
formalnego

Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Maszyna Turinga (MT)
 Pierwszy

krok w kierunku realizacji
maszyny określającej prawdziwość
zdań matematycznych
 Uniwersalna maszyna Turinga – może
wykonać instrukcje innej MT – prototyp
programu
Model podstawowy MT (1936)

Procedura w postaci dyskretnych kroków
 M = (Q, Σ, Γ, δ, q0, B, F)
wyjaśnienie

Model podstawowy MT
 Krok

maszyny w zależności od
bieżącego stanu i obserwowanego
symbolu:
 Zmień

stan
 Wydrukuj symbol w obserwowanej
komórce
 Przesuń głowicę o 1 komórkę w lewo lub w
prawo

pokaz
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Zastosowania MT
Urządzenie obliczające funkcje na liczbach
naturalnych - zapis unarny
 Jeśli MT zatrzyma się z taśmą zawierającą k
symboli ”0”, wartością funkcji jest k
 Funkcje obliczane przez MT to funkcje
częściowo rekurencyjne
 Jeśli funkcja jest określona dla całej
dziedziny, jest funkcją całkowicie
rekurencyjną (np. n!, 2n, mnożenie)


pokaz
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Proste modyfikacje MT
 Przechowywanie

informacji w
sterowaniu skończonym
 Taśmy wielościeżkowe
Triki z MT
 „Odfajkowywanie

symboli”
 Przesuwanie symboli
 Podprogramy
pokaz
Nietrywialne modyfikacje MT
 Taśma

dwustronnie nieskończona
 Wielotaśmowa MT
 Niedeterministyczna MT
 Wielowymiarowa MT
 Wielogłowicowa MT
 Wsadowa MT
Taśma dwustronnie
nieskończona

Nieskończona ilość komórek w każdą stronę
 MT nie może „spaść” z lewego końca
 Zapis taki, jak w modelu pierwotnym

Wielotaśmowa MT
k głowic taśmowych
 k taśm dwustronnie
nieskończonych
W każdym ruchu:
 zmiana stanu
 nowy symbol w
każdej komórce
 przesunięcie każdej
głowicy niezależnie
od pozostałych

Niedeterministyczna MT
 Skończone

sterowanie
 Pojedyncza i jednostronnie
nieskończona taśma
 Skończona liczba opcji następnego
ruchu
 Akceptacja wejścia dla ciągu opcji
Wielowymiarowa MT

Taśma – k wymiarowa tablica komórek,
nieskończona we wszystkich 2 k kierunkach
 Ruch głowicy możliwy w każdym z 2k kierunków
 Skończona liczba rzędów zawierających
niepuste symbole

Wielogłowicowa MT
k

głowic
 Ruch zależy od stanu i symbolu
obserwowanego przez każdą z głowic
 Niezależny ruch głowic w każdym kroku
Wsadowa MT
 Wielotaśmowa
 Taśma

wejściowa tylko do czytania
 Znaczniki końców: ¢ i $
 „Uwięziona” głowica taśmy wejściowej
 Szczególny przypadek wielotaśmowej
MT
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Języki akceptowane przez MT
 Języki

rekurencyjnie przeliczalne
 Rozwiązanie problemu należenia w
sposób mechaniczny nie dla wszystkich
 Obliczenia nieskończone
 Języki rekurencyjne
Teza Churcha
funkcja obliczalna ≡ funkcja
częściowo rekurencyjna
 Inne formalizmy: rachunek λ,
systemy Posta, uogólnione
funkcje rekurencyjne
 Abstrakcyjny model komputera:
maszyna o dostępie swobodnym (RAM)
 Generacja funkcji częściowo
rekurencyjnych

Inne zastosowania MT
 Generator

języków – wielotaśmowa MT
z taśmą wyjściową
 Maszyna wielostosowa – wielotaśmowa
MT z wejściem tylko do czytania
 Maszyna licznikowa – wsadowa MT
z Γ={Z, B}; Z – znacznik spodu stosu
Plan prezentacji
 Przedstawienie

osoby Alana Turinga
 Wyzwania logiki na początku XX wieku
 Model podstawowy MT
 Zastosowania MT
 Modyfikacje MT
 Perełki MT
 Nierostrzygalność a MT
Problem
 Wystąpieniem

jakiegoś problemu
nazywamy listę argumentów,
zawierającą po jednym argumencie dla
każdego parametru problemu
 Łańcuchy – kody konkretnych
wystąpień pewnych problemów
 czy istnieje algorytm? → czy język jest
rekurencyjny?
Problemy rozstrzygalne
i nierozstrzygalne
→ język rekurencyjny ⇒
problem rozstrzygalny
 Inaczej ⇒ problem nierozstrzygalny
 Nierozstrzygalny, gdy nie istnieje
algorytm przyjmujący jako wejście
wystąpienie tego problemu i
rozstrzygający, czy odpowiedzią na to
wystąpienie jest TAK, czy też NIE
 Problem
Tw. Gödla o niepełności


Dowolny system
formalny o mocy
wystarczającej do
objęcia teorii liczb
musiałby zawierać
stwierdzenia, które
byłyby prawdziwe,
ale nie dałyby się
udowodnić w tym
systemie
Bibliografia
 J.

Hopcroft, J. Ullman „Wprowadzenie
do teorii automatów, języków i
obliczeń”, PWN 1994
 A. Aho, J. Hopcroft, J. Ullman
„Projektowanie i analiza algorytmów
komputerowych”, PWN 1983
 P. Coveney, R. Highfield „Granice
złożoności”, Prószyński i S-ka 1997
 www.turing.org.uk
Dziękujemy za uwagę
Maszyna Turinga - symbole


M = (Q, Σ, Γ, δ, q0, B, F)








Q – zbiór stanów maszyny
Σ – zbiór symboli wejściowych
Γ – zbiór symboli taśmowych, Γ ⊂ Σ
δ – funkcja przejść
q0 – stan początkowy
B – symbol pusty (blank)
F – zbiór stanów końcowych, F ⊆ Q
powrót

More Related Content

What's hot

DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/O
DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/ODMA Versus Polling or Interrupt Driven I/O
DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/Osathish sak
 
Chapter 4 - Interrupts of 8085
Chapter 4 - Interrupts of 8085Chapter 4 - Interrupts of 8085
Chapter 4 - Interrupts of 8085Bisrat Girma
 
3 TL VACUUM CONTACTORS
3 TL VACUUM CONTACTORS3 TL VACUUM CONTACTORS
3 TL VACUUM CONTACTORSluiscorpoelec
 
Gregorio Magno e il monachesimo
Gregorio Magno e il monachesimoGregorio Magno e il monachesimo
Gregorio Magno e il monachesimoDavid Del Carlo
 
Embedded systems, 8051 microcontroller
Embedded systems, 8051 microcontrollerEmbedded systems, 8051 microcontroller
Embedded systems, 8051 microcontrollerAmandeep Alag
 
Embedded networking
Embedded networkingEmbedded networking
Embedded networkingArul Kumar
 
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdf
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdfAnalysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdf
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdfZiad Salem
 
0.2 evolution of microprocessor
0.2 evolution of microprocessor0.2 evolution of microprocessor
0.2 evolution of microprocessorsubhamsriramka
 
The microprocessor and it's architecture
The microprocessor and it's architectureThe microprocessor and it's architecture
The microprocessor and it's architecturesamaa ali
 
PARALLELISM IN MULTICORE PROCESSORS
PARALLELISM  IN MULTICORE PROCESSORSPARALLELISM  IN MULTICORE PROCESSORS
PARALLELISM IN MULTICORE PROCESSORSAmirthavalli Senthil
 

What's hot (20)

FFT Analysis
FFT AnalysisFFT Analysis
FFT Analysis
 
DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/O
DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/ODMA Versus Polling or Interrupt Driven I/O
DMA Versus Polling or Interrupt Driven I/O
 
Chapter 4 - Interrupts of 8085
Chapter 4 - Interrupts of 8085Chapter 4 - Interrupts of 8085
Chapter 4 - Interrupts of 8085
 
Chapter 2 ladder
Chapter 2 ladderChapter 2 ladder
Chapter 2 ladder
 
PLC LADDER DIAGRAM
PLC LADDER DIAGRAMPLC LADDER DIAGRAM
PLC LADDER DIAGRAM
 
ppt on PLC
ppt on PLCppt on PLC
ppt on PLC
 
3 TL VACUUM CONTACTORS
3 TL VACUUM CONTACTORS3 TL VACUUM CONTACTORS
3 TL VACUUM CONTACTORS
 
Allen bradley
Allen bradleyAllen bradley
Allen bradley
 
Gregorio Magno e il monachesimo
Gregorio Magno e il monachesimoGregorio Magno e il monachesimo
Gregorio Magno e il monachesimo
 
Embedded systems, 8051 microcontroller
Embedded systems, 8051 microcontrollerEmbedded systems, 8051 microcontroller
Embedded systems, 8051 microcontroller
 
Priority inversion
Priority inversionPriority inversion
Priority inversion
 
Embedded networking
Embedded networkingEmbedded networking
Embedded networking
 
Part 2 What is PLC ?
Part 2 What is PLC ?Part 2 What is PLC ?
Part 2 What is PLC ?
 
I promessi sposi
I promessi sposiI promessi sposi
I promessi sposi
 
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdf
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdfAnalysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdf
Analysis of Bearing and Shaft Failures in Motors.pdf
 
0.2 evolution of microprocessor
0.2 evolution of microprocessor0.2 evolution of microprocessor
0.2 evolution of microprocessor
 
MicroC/OS-II
MicroC/OS-IIMicroC/OS-II
MicroC/OS-II
 
The microprocessor and it's architecture
The microprocessor and it's architectureThe microprocessor and it's architecture
The microprocessor and it's architecture
 
PARALLELISM IN MULTICORE PROCESSORS
PARALLELISM  IN MULTICORE PROCESSORSPARALLELISM  IN MULTICORE PROCESSORS
PARALLELISM IN MULTICORE PROCESSORS
 
Memory hierarchy
Memory hierarchyMemory hierarchy
Memory hierarchy
 

More from Mikołaj Olszewski

The metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientThe metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientMikołaj Olszewski
 
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Mikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieProgramowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiProgramowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiProgramowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaProgramowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaMikołaj Olszewski
 
Optoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweOptoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaProgramowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansProgramowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansMikołaj Olszewski
 
Optyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneOptyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneMikołaj Olszewski
 
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweKwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweMikołaj Olszewski
 
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...Mikołaj Olszewski
 
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMetody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMikołaj Olszewski
 

More from Mikołaj Olszewski (20)

Architektura heksagonalna
Architektura heksagonalnaArchitektura heksagonalna
Architektura heksagonalna
 
The metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web clientThe metadata driven e-laboratory web client
The metadata driven e-laboratory web client
 
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
Optoelektroniczne modelowanie sieci neuronowej cz. 1
 
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E PodsumowanieProgramowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
Programowanie Komponentowe: #E Podsumowanie
 
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGiProgramowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
Programowanie Komponentowe: #D Model komponentowy OSGi
 
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGiProgramowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
Programowanie Komponentowe: #C Wprowadzenie do OSGi
 
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springaProgramowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
Programowanie Komponentowe: #B Komponentowe aspekty springa
 
Optoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronoweOptoelektroniczne sieci neuronowe
Optoelektroniczne sieci neuronowe
 
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do SpringaProgramowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
Programowanie Komponentowe: #A Wprowadzenie do Springa
 
Materiały fotorefrakcyjne
Materiały fotorefrakcyjneMateriały fotorefrakcyjne
Materiały fotorefrakcyjne
 
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java BeansProgramowanie Komponentowe: #9 Java Beans
Programowanie Komponentowe: #9 Java Beans
 
Lokalne sieci światłowodowe
Lokalne sieci światłowodoweLokalne sieci światłowodowe
Lokalne sieci światłowodowe
 
Optyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenneOptyczne solitony przestrzenne
Optyczne solitony przestrzenne
 
Swiatłowodowy czujnik prądu
Swiatłowodowy czujnik prąduSwiatłowodowy czujnik prądu
Swiatłowodowy czujnik prądu
 
Optyka ciekłych kryształów
Optyka ciekłych kryształówOptyka ciekłych kryształów
Optyka ciekłych kryształów
 
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikoweKwantowe struktury półprzewodnikowe
Kwantowe struktury półprzewodnikowe
 
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...
Programowanie Komponentowe: #7 Programowanie asynchroniczne i sterowane zdarz...
 
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowychMetody efektywnego łączenia sieci neuronowych
Metody efektywnego łączenia sieci neuronowych
 
Parallel quicksort cz. 2
Parallel quicksort cz. 2Parallel quicksort cz. 2
Parallel quicksort cz. 2
 
Parallel quicksort cz. 1
Parallel quicksort cz. 1Parallel quicksort cz. 1
Parallel quicksort cz. 1
 

Maszyna Turinga

  • 2. Cele prezentacji  Przybliżenie postaci Alana Turinga  Przypomnienie modelu MT  Przedstawienie modyfikacji modelu podstawowego  Omówienie zagadnień nierozstrzygalności
  • 3. Korzyści dla słuchaczy  Informacje przydatne do egzaminu dyplomowego  Interesujące zastosowania MT  Nieznane szczegóły biografii Alana Turinga
  • 4. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 5. Alan Turing  Urodzony w 1912 w domu opieki  Student Cambridge University oraz Princeton University  Matematyk, kryptolog, neurolog, wizjoner  Prekursor sztucznej inteligencji
  • 6. Alan Turing  Znakomity biegacz, członek Walton Athletic Club  Pogromca kodu Enigmy  Samobójstwo w 1954
  • 8. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 9. Idea Hilberta Przekonanie o niesprzeczności i zupełności matematyki  Znaleźć skończony zbiór reguł i aksjomatów, pozwalający rozstrzygnąć dowolny problem matematyczny  Mechaniczna procedura dowodzenia – algorytm decyzyjny całej matematyki 
  • 10. Cios Kurta Gödla Pewnych zdań matematycznych nie sposób rozstrzygnąć  Nieuchronność paradoksów typu „to zdanie jest fałszywe”  Nie można wykazać niesprzeczności danego systemu formalnego 
  • 11. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 12. Maszyna Turinga (MT)  Pierwszy krok w kierunku realizacji maszyny określającej prawdziwość zdań matematycznych  Uniwersalna maszyna Turinga – może wykonać instrukcje innej MT – prototyp programu
  • 13. Model podstawowy MT (1936) Procedura w postaci dyskretnych kroków  M = (Q, Σ, Γ, δ, q0, B, F) wyjaśnienie 
  • 14. Model podstawowy MT  Krok maszyny w zależności od bieżącego stanu i obserwowanego symbolu:  Zmień stan  Wydrukuj symbol w obserwowanej komórce  Przesuń głowicę o 1 komórkę w lewo lub w prawo pokaz
  • 15. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 16. Zastosowania MT Urządzenie obliczające funkcje na liczbach naturalnych - zapis unarny  Jeśli MT zatrzyma się z taśmą zawierającą k symboli ”0”, wartością funkcji jest k  Funkcje obliczane przez MT to funkcje częściowo rekurencyjne  Jeśli funkcja jest określona dla całej dziedziny, jest funkcją całkowicie rekurencyjną (np. n!, 2n, mnożenie)  pokaz
  • 17. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 18. Proste modyfikacje MT  Przechowywanie informacji w sterowaniu skończonym  Taśmy wielościeżkowe
  • 19. Triki z MT  „Odfajkowywanie symboli”  Przesuwanie symboli  Podprogramy pokaz
  • 20. Nietrywialne modyfikacje MT  Taśma dwustronnie nieskończona  Wielotaśmowa MT  Niedeterministyczna MT  Wielowymiarowa MT  Wielogłowicowa MT  Wsadowa MT
  • 21. Taśma dwustronnie nieskończona Nieskończona ilość komórek w każdą stronę  MT nie może „spaść” z lewego końca  Zapis taki, jak w modelu pierwotnym 
  • 22. Wielotaśmowa MT k głowic taśmowych  k taśm dwustronnie nieskończonych W każdym ruchu:  zmiana stanu  nowy symbol w każdej komórce  przesunięcie każdej głowicy niezależnie od pozostałych 
  • 23. Niedeterministyczna MT  Skończone sterowanie  Pojedyncza i jednostronnie nieskończona taśma  Skończona liczba opcji następnego ruchu  Akceptacja wejścia dla ciągu opcji
  • 24. Wielowymiarowa MT Taśma – k wymiarowa tablica komórek, nieskończona we wszystkich 2 k kierunkach  Ruch głowicy możliwy w każdym z 2k kierunków  Skończona liczba rzędów zawierających niepuste symbole 
  • 25. Wielogłowicowa MT k głowic  Ruch zależy od stanu i symbolu obserwowanego przez każdą z głowic  Niezależny ruch głowic w każdym kroku
  • 26. Wsadowa MT  Wielotaśmowa  Taśma wejściowa tylko do czytania  Znaczniki końców: ¢ i $  „Uwięziona” głowica taśmy wejściowej  Szczególny przypadek wielotaśmowej MT
  • 27. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 28. Języki akceptowane przez MT  Języki rekurencyjnie przeliczalne  Rozwiązanie problemu należenia w sposób mechaniczny nie dla wszystkich  Obliczenia nieskończone  Języki rekurencyjne
  • 29. Teza Churcha funkcja obliczalna ≡ funkcja częściowo rekurencyjna  Inne formalizmy: rachunek λ, systemy Posta, uogólnione funkcje rekurencyjne  Abstrakcyjny model komputera: maszyna o dostępie swobodnym (RAM)  Generacja funkcji częściowo rekurencyjnych 
  • 30. Inne zastosowania MT  Generator języków – wielotaśmowa MT z taśmą wyjściową  Maszyna wielostosowa – wielotaśmowa MT z wejściem tylko do czytania  Maszyna licznikowa – wsadowa MT z Γ={Z, B}; Z – znacznik spodu stosu
  • 31. Plan prezentacji  Przedstawienie osoby Alana Turinga  Wyzwania logiki na początku XX wieku  Model podstawowy MT  Zastosowania MT  Modyfikacje MT  Perełki MT  Nierostrzygalność a MT
  • 32. Problem  Wystąpieniem jakiegoś problemu nazywamy listę argumentów, zawierającą po jednym argumencie dla każdego parametru problemu  Łańcuchy – kody konkretnych wystąpień pewnych problemów  czy istnieje algorytm? → czy język jest rekurencyjny?
  • 33. Problemy rozstrzygalne i nierozstrzygalne → język rekurencyjny ⇒ problem rozstrzygalny  Inaczej ⇒ problem nierozstrzygalny  Nierozstrzygalny, gdy nie istnieje algorytm przyjmujący jako wejście wystąpienie tego problemu i rozstrzygający, czy odpowiedzią na to wystąpienie jest TAK, czy też NIE  Problem
  • 34. Tw. Gödla o niepełności  Dowolny system formalny o mocy wystarczającej do objęcia teorii liczb musiałby zawierać stwierdzenia, które byłyby prawdziwe, ale nie dałyby się udowodnić w tym systemie
  • 35. Bibliografia  J. Hopcroft, J. Ullman „Wprowadzenie do teorii automatów, języków i obliczeń”, PWN 1994  A. Aho, J. Hopcroft, J. Ullman „Projektowanie i analiza algorytmów komputerowych”, PWN 1983  P. Coveney, R. Highfield „Granice złożoności”, Prószyński i S-ka 1997  www.turing.org.uk
  • 37. Maszyna Turinga - symbole  M = (Q, Σ, Γ, δ, q0, B, F)        Q – zbiór stanów maszyny Σ – zbiór symboli wejściowych Γ – zbiór symboli taśmowych, Γ ⊂ Σ δ – funkcja przejść q0 – stan początkowy B – symbol pusty (blank) F – zbiór stanów końcowych, F ⊆ Q powrót