সীমাবদ্ধ অটোমেটা অধ্যয়ন করার পরে আমি যে জ্ঞানার্জন লাভ করব?

247

আমি মজাদার জন্য থিওরিটির সংশোধন করছি এবং এই প্রশ্নটি আমাকে কিছুক্ষণ ধরে ঠাঁই দিচ্ছে (যখন আমি আমার আন্ডারগ্র্যাডে অটোম্যাটা থিওরি শিখি তখন মজার কখনও এটি ভাবেনি)। সুতরাং "কেন" আমরা সঠিকভাবে ডিস্ট্রিমেন্টিক এবং নন-ডিস্ট্রিমেন্টিক সসীম অটোমেটা (ডিএফএ / এনএফএ) অধ্যয়ন করি? সুতরাং এখানে কিছু উত্তর আমি একাকীকরণের পরে নিয়ে এসেছি তবে এখনও 'আহা' মুহুর্তে তাদের সামগ্রিক অবদানটি দেখতে ব্যর্থ:

সেগুলি কী এবং সীমাবদ্ধতার পক্ষে সক্ষম নয় তা অধ্যয়ন করতে
- কেন?
যেহেতু তারা তাত্ত্বিক গণনার প্রাথমিক মডেল এবং গণনার অন্যান্য আরও সক্ষম মডেলের ভিত্তি স্থাপন করবে।
- কী তাদের 'বেসিক' করে তোলে? তাদের কাছে কি কেবলমাত্র এক বিট স্টোরেজ এবং রাষ্ট্রীয় স্থানান্তর রয়েছে?
ঠিক আছে, তাহলে কি? এই সমস্ত কীভাবে গণ্যতার প্রশ্নের উত্তর দিতে অবদান রাখে? দেখে মনে হচ্ছে ট্যুরিং মেশিনগুলি এটি সত্যিই ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে এবং পিডিএ, ডিএফএ / এনএফএ / রেজেক্সস ইত্যাদির মতো গণনার মডেলগুলি 'কম' থাকে তবে যদি কেউ এফএএস না জানত তবে তারা কী মিস করছে?

যদিও আমি কিছুটা হলেও 'এটি পেয়েছি', তবে আমি নিজের কাছে এই প্রশ্নের উত্তর দিতে অক্ষম? আপনি 'ডি / এন-এফএএস কেন পড়াশুনা করবেন' এর সবচেয়ে ভাল ব্যাখ্যা করবেন? তারা কী প্রশ্নের উত্তর দিতে চাইছে? এটি কীভাবে সহায়তা করে এবং অটোমাতা থিওরিতে কেন এটি প্রথম জিনিস শেখানো হয়?

পিএস: আমি বিভিন্ন লিক্সোগ্রাফিক অ্যাপ্লিকেশন এবং প্যাটার্ন ম্যাথারগুলি সম্পর্কে সচেতন যা সেগুলি হিসাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। তবে, আমি এটি ব্যবহারিকভাবে কী ব্যবহার করতে পারি তা জানতে চাই না তবে গণনা তত্ত্ব অধ্যয়নের সমাপ্তির সময় তাদের ব্যবহার / আবিষ্কার / নকশা করার কারণ কী ছিল। Icallyতিহাসিকভাবে বলতে গেলে কোনটি এটির সাথে শুরু করেছিল এবং কী 'আহা' বোঝার জন্য এটি অনুমিত হয়? আপনি যদি সিএস শিক্ষার্থীদের কাছে তাদের গুরুত্ব ব্যাখ্যা করে কেবল অটোমাতা থিওরী অধ্যয়ন শুরু করেন, আপনি কীভাবে এটি করবেন?

— পিএইচডি
সূত্র

10

তাহলে, এটি টিসিএসে একটি গবেষণা স্তরের প্রশ্ন?

— হেনড্রিক জানু

13

এটি কোনও গবেষণার প্রশ্ন নয় কারণ কেউ কোনও বিষয়ে বড়-চিত্রের দৃষ্টিকোণ চেয়েছেন। আমাদের এখানে এ জাতীয় বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। মন্তব্যে বিতর্ক শুরু করার পরিবর্তে, আপনি যদি এই জাতীয় প্রশ্নের আরও যথাযথতা নিয়ে আরও আলোচনা করতে চান তবে আমি আপনাকে মেটাতে একটি প্রশ্ন পোস্ট করতে উত্সাহিত করব।

— সুরেশ ভেঙ্কট

6

পিএইচডি: আপনার প্রশ্নটি খুব ভাল উত্তর দিয়েছে, তাই এর জন্য আমি আপনাকে ধন্যবাদ জানাই। আপনি আপনার বক্তব্যগুলিতে সৎ ছিলেন এবং আপনাকে বা আপনার প্রশ্নকে অযোগ্য ঘোষণা করা আমার উদ্দেশ্য নয়। প্রকৃতপক্ষে এটি আমার মন্তব্যে যা পরামর্শ দেয় তার থেকে অন্যদিকে: আমি আরও কিছু প্রশ্ন দেখেছি যা খুব সহজেই এই প্রশ্নাবলীর উদ্ধৃতিটি ব্যবহার করে খারিজ করা হয়েছিল। আপনি ঠিক সুরেশ: বিতর্ক শুরু করার জন্য এটি জায়গা নয়। দুঃখিত।

— হেন্ডরিক জানুয়ারী

1

@ হেনড্রিকজান - ওহ চিন্তা করবেন না! পাঠ্য স্বর লুকায়। আমি কখনই সেভাবে বোঝাতে চাইনি। আমি ভেবেছিলাম আপনি আমাকে জিজ্ঞাসা করছেন এটি আমার পক্ষ থেকে একটি গবেষণা প্রশ্ন কিনা।

— পিএইচডি

16

কুডোস থেকে পিএইচডি এবং হেন্ডরিককে এমন একটি স্তরের সিভিলিটির জন্য আমি পাবলিক ফোরামে খুব কমই মুখোমুখি হই।

— লুকাস

342

আমি ব্যক্তিগতভাবে বেশ কয়েকটি আহা উপভোগ করেছি ! বেসিক অটোমেটা তত্ত্ব অধ্যয়নরত মুহুর্তগুলি। সামগ্রিকভাবে তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের জন্য এনএফএ এবং ডিএফএগুলি একটি মাইক্রোকোজম গঠন করে।

অ-নির্ধারণবাদ কি দক্ষতার দিকে নিয়ে যায়? এমন স্ট্যান্ডার্ড উদাহরণ রয়েছে যেখানে কোনও ভাষার জন্য ন্যূনতম ডিটারমিনিস্টিক অটোমেটন একটি ন্যূনতম অ-ডিসট্রিমেন্টিক অটোমেটনের চেয়ে তাত্পর্যপূর্ণভাবে বড়। ট্যুরিং মেশিনগুলির জন্য এই পার্থক্যটি বোঝা (তাত্ত্বিক) কম্পিউটার বিজ্ঞানের মূল বিষয়। এনএফএ এবং ডিএফএগুলি সবচেয়ে সহজ উদাহরণ দেয় যেখানে আমি জানি আপনি নির্ধারণবাদ এবং অ-নির্ধারণবাদের মধ্যে কঠোর ব্যবধানটি স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছেন।
জটিলতা! = জটিলতা। এনএফএ এবং ডিএফএ উভয়ই নিয়মিত ভাষার প্রতিনিধিত্ব করে এবং তারা যেগুলি গণনা করে তার সমতুল্য । তারা কীভাবে গণনা করে তা তাদের মধ্যে পৃথক ।
মেশিনগুলি ভাষা সংশোধন করে। এটি আমরা কী গণনা করি এবং কীভাবে আমরা গণনা করি তা আলাদা is আপনি অটোমেটার সমতুল্য শ্রেণীর সংজ্ঞা হিসাবে গণনাযোগ্য ভাষা (এবং ফাংশন) সম্পর্কে ভাবতে পারেন। এটি টিসিএসের একটি মৌলিক দৃষ্টিকোণ পরিবর্তন, যেখানে আমরা কেবল কীটির দিকে মনোনিবেশ করি না, তবে কীভাবে গণনা করা যায় এবং অ্যালগরিদম ডিজাইনের সময় সঠিক 'কীভাবে' বেছে নেওয়ার চেষ্টা করি বা জটিলতার ক্লাসগুলি অধ্যয়ন করার ক্ষেত্রে কীভাবে আলাদা হয় তার স্থানটি বোঝার চেষ্টা করি।
ক্যানোনিকাল প্রতিনিধিত্ব মূল্য। ডিএফএগুলি হ'ল একটি নীতিগত উপস্থাপনা স্বীকার করে এমন একটি ডেটা-কাঠামোর পঞ্চম উদাহরণ। প্রতিটি নিয়মিত ভাষার একটি অনন্য, ন্যূনতম ডিএফএ থাকে। এর অর্থ হ'ল ন্যূনতম ডিএফএ দেওয়া, ভাষা অন্তর্ভুক্তি, পরিপূরকতা এবং কোনও শব্দের গ্রহণযোগ্যতা যাচাইয়ের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্রিয়াকলাপগুলি তুচ্ছ হয়ে ওঠে। অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করার সময় ক্যানোনিকাল উপস্থাপনা তৈরি করা এবং তাদের ব্যবহার করা একটি কার্যকর কৌশল trick
ক্যানোনিকাল প্রতিনিধিত্বের অনুপস্থিতি। নিয়মিত অভিব্যক্তি বা এনএফএ-এর কোনও স্বীকৃত প্রমিত উপস্থাপনা নেই। সুতরাং, উপরোক্ত বিষয়টি সত্ত্বেও, সর্বদা প্রচলিত প্রতিনিধিত্ব থাকে না। কম্পিউটার বিজ্ঞানের বিভিন্ন ক্ষেত্রে আপনি এই পয়েন্টটি দেখতে পাবেন। (উদাহরণস্বরূপ, প্রস্তাবযুক্ত লজিক সূত্রেও প্রৌ .় উপস্থাপনা নেই, যখন আরওবিডিডিগুলি করে)।
ক্যানোনিকাল প্রতিনিধিত্বের ব্যয়। এমনকি আপনি একটি অ্যালগরিদমিক নন-ফ্রি-লাঞ্চের উপপাদ্য হিসাবে এনএফএ এবং ডিএফএর মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারবেন । আমরা যদি কোনও এনএফএর মধ্যে ভাষা অন্তর্ভুক্তি পরীক্ষা করতে, বা পরিপূরক করতে চাই তবে আপনি এটি নির্ধারণ এবং হ্রাস করতে পারেন এবং সেখান থেকে চালিয়ে যেতে পারেন। তবে এই "হ্রাস" অপারেশনটি ব্যয় করে আসে। আপনি কম্পিউটার বিজ্ঞানের অন্যান্য কয়েকটি ক্ষেত্রে ব্যয় করে ক্যানোনাইজেশনের উদাহরণগুলি দেখতে পাবেন।
অসীম! = অনস্বীকার্য। একটি সাধারণ ভুল ধারণাটি হ'ল একটি ইনফিনেটরি প্রকৃতির সমস্যাগুলি সহজাতভাবে অনস্বীকার্য। নিয়মিত ভাষাগুলিতে সীমাহীন অনেকগুলি স্ট্রিং থাকে এবং ততক্ষণে বেশ কয়েকটি স্থিতিশীল বৈশিষ্ট্য রয়েছে। নিয়মিত ভাষার তত্ত্ব আপনাকে দেখায় যে অনন্ত একা সিদ্ধান্তহীনতার উত্স নয়।
আপনার অটোমেটনের তালুতে অনন্তটি ধরে রাখুন। আপনি অসীম সেটগুলি উপস্থাপনের জন্য একটি সুনির্দিষ্ট অটোমেটন বিশুদ্ধভাবে ডেটা-কাঠামো হিসাবে দেখতে পারেন can একটি আরওবিডিডি বুলিয়ান ফাংশনগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি ডেটা-কাঠামো, যা আপনি সীমাবদ্ধ সেটগুলির প্রতিনিধিত্বকারী হিসাবে বুঝতে পারবেন। একটি সসীম-অটোমেটন একটি আরওবিডিডির একটি প্রাকৃতিক, ইনফিনেটরি এক্সটেনশন।
বিনীত প্রসেসর। একটি আধুনিক প্রসেসরের এতে অনেক কিছু রয়েছে তবে আপনি এটি সসীম অটোমেটন হিসাবে বুঝতে পারবেন। কেবলমাত্র এই উপলব্ধি কম্পিউটার আর্কিটেকচার এবং প্রসেসরের নকশাকে আমার কাছে কম ভয় দেখায় less এটি এও দেখায় যে, বাস্তবে, আপনি যদি আপনার রাজ্যগুলি যত্ন সহকারে গঠন করেন এবং পরিচালনা করেন তবে আপনি সীমাবদ্ধ অটোমেটা নিয়ে খুব দূরে যেতে পারেন।
বীজগণিতিক দৃষ্টিকোণ। নিয়মিত ভাষাগুলি সিনট্যাকটিক মনোয়েড গঠন করে এবং সেই দৃষ্টিকোণ থেকে অধ্যয়ন করা যেতে পারে। আরও সাধারণভাবে, আপনি পরবর্তী গবেষণাগুলিতে আরও জিজ্ঞাসা করতে পারেন যে কিছু গণনাগত সমস্যার সাথে সঠিক বীজগণিত কাঠামোটি কী।
সম্মিলিত দৃষ্টিকোণ। একটি সসীম-অটোমেটন একটি লেবেলযুক্ত গ্রাফ। কোনও শব্দ গৃহীত হয়েছে কিনা তা যাচাই করা লেবেলযুক্ত গ্রাফের কোনও পথ খুঁজে বের করতে হ্রাস পায়। অটোমেটা আলগোরিদিমগুলি গ্রাফের রূপান্তরগুলির পরিমাণ। নিয়মিত ভাষার বিভিন্ন উপ-পরিবারগুলির জন্য অটোমাতার কাঠামো বোঝা একটি সক্রিয় গবেষণা ক্ষেত্র।
বীজগণিত-ভাষা-সংমিশ্রকগুলি ত্রিভুজটি পছন্দ করে। মাইহিল-নেরোড উপপাদ্য আপনাকে একটি ভাষা দিয়ে শুরু করতে এবং একটি অটোমেটোন বা সিন্ট্যাকটিক মনোয়েড তৈরি করতে দেয়। গাণিতিকভাবে, আমরা খুব বিভিন্ন ধরণের গাণিতিক বস্তুর মধ্যে একটি অনুবাদ পাই। এই জাতীয় অনুবাদগুলি মাথায় রেখে কম্পিউটার বিজ্ঞানের অন্যান্য ক্ষেত্রে সেগুলি অনুসন্ধান করা এবং আপনার প্রয়োগের উপর নির্ভর করে এগুলির মধ্যে স্থান পরিবর্তন করা কার্যকর।
গণিত বড়-চিত্রের ভাষা of নিয়মিত ভাষাগুলি এনএফএ (গ্রাফ), নিয়মিত এক্সপ্রেশন (আনুষ্ঠানিক ব্যাকরণ), কেবল পঠনযোগ্য টুরিং মেশিন (মেশিন), সিনট্যাকটিক মনোয়েডস (বীজগণিত), ক্লিন বীজগণিত (বীজগণিত), একাদিক দ্বিতীয়-আদেশ যুক্তি ইত্যাদির দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে আরও সাধারণ ঘটনাটি গুরুত্বপূর্ণ, স্থায়ী ধারণাগুলির বিভিন্ন গাণিতিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার প্রতিটি ধারণার আমাদের উপলব্ধিতে বিভিন্ন স্বাদ নিয়ে আসে।
ওয়ার্কিং ম্যাথমেটিকের পক্ষে লেমাস mas পাম্পিং লেমমা একটি তাত্ত্বিক সরঞ্জামের দুর্দান্ত উদাহরণ যা আপনি বিভিন্ন সমস্যা সমাধানের জন্য উত্তোলন করতে পারেন। বিদ্যমান ফলাফলগুলি তৈরির চেষ্টা করার জন্য লেমাসের সাথে কাজ করা ভাল অনুশীলন।
প্রয়োজনীয়! = পর্যাপ্ত। মাইহিল-নেরোড উপপাদ্য আপনাকে কোনও ভাষা নিয়মিত হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় এবং পর্যাপ্ত শর্ত দেয়। পাম্পিং লেমা আমাদের প্রয়োজনীয় শর্ত দেয়। দু'জনের তুলনা করা এবং তাদের বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা আমাকে গাণিতিক অনুশীলনে প্রয়োজনীয় এবং পর্যাপ্ত অবস্থার মধ্যে পার্থক্য বুঝতে সহায়তা করে। আমি আরও শিখেছি যে একটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য প্রয়োজনীয় এবং পর্যাপ্ত শর্তটি একটি বিলাসিতা।
প্রোগ্রামিং ভাষার পরিপ্রেক্ষিত Pers নিয়মিত এক্সপ্রেশন একটি প্রোগ্রামিং ভাষার সহজ এবং সুন্দর উদাহরণ। সংক্ষেপে, আপনার ক্রমিক রচনাটির একটি অ্যানালগ রয়েছে এবং ক্লিন তারকাতে আপনার পুনরাবৃত্তির অ্যানালগ রয়েছে। নিয়মিত অভিব্যক্তিগুলির বাক্য বাক্য গঠন এবং শব্দার্থ সংজ্ঞা দেওয়ার ক্ষেত্রে, আপনি প্রস্তাবনামূলক সংজ্ঞা এবং রচনাগত শব্দার্থক শব্দগুলি দেখে প্রোগ্রামিং ভাষা তত্ত্বের দিকে একটি শিশুকে পদক্ষেপে নিয়ে যান।
সংকলক দৃষ্টিভঙ্গি। একটি নিয়মিত প্রকাশ থেকে একটি সীমাবদ্ধ অটোমেটনে অনুবাদ করাও একটি সাধারণ, তাত্ত্বিক সংকলক। নিয়মিত এক্সপ্রেশন পড়া, একটি অটোমেটান উত্পন্ন করা এবং তারপরে অটোমেটনকে ছোট / নির্ধারণ করার পার্থক্যের কারণে পার্সিং, ইন্টারমিডিয়েট-কোড উত্পন্নকরণ এবং সংকলক অপ্টিমাইজেশনের মধ্যে পার্থক্য দেখতে পাবেন।
ইটারেশন শক্তি। একটি লুপ এবং একটি ছাড়া একটি সসীম-অটোমেটনে আপনি কী করতে পারেন তা দেখে আপনি পুনরাবৃত্তির শক্তির প্রশংসা করতে পারেন। এটি সার্কিট এবং মেশিনের মধ্যে বা শাস্ত্রীয় লজিকস এবং স্থির পয়েন্ট লজিকগুলির মধ্যে পার্থক্য বুঝতে সহায়তা করতে পারে।
বীজগণিত এবং কলজেব্রা। নিয়মিত ভাষাগুলি একটি সিনট্যাকটিক মনোয়েড তৈরি করে, যা একটি বীজগণিত কাঠামো। ক্যাটাগরি তত্ত্বের ভাষায় সীমাবদ্ধ অটোমেটা গঠন করে যাকে বলা হয় কোলজিব্রা। একটি ডেট্রিমেন্টিক অটোমেটনের ক্ষেত্রে আমরা সহজেই বীজগণিত এবং কয়লাবিদ্যার উপস্থাপনের মধ্যে যেতে পারি, তবে এনএফএগুলির ক্ষেত্রে এটি এত সহজ নয়।
পাটিগণিতের দৃষ্টিভঙ্গি। গণনা এবং সংখ্যা-তত্ত্বের মধ্যে একটি গভীর সংযোগ রয়েছে। সংখ্যা তত্ত্বের শক্তি এবং / অথবা গণনার সার্বজনীনতা সম্পর্কে আপনি একটি বিবৃতি হিসাবে এটি বুঝতে পছন্দ করতে পারেন। আপনি সাধারণত জানেন যে সসীম অটোমাতা একটি সমান সংখ্যক চিহ্নকে চিনতে পারে এবং তারা প্রথম বন্ধনী ম্যাচ করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে গণনা করতে পারে না। তবে তারা কতটা গাণিতিক সক্ষম? সীমাবদ্ধ অটোমেটা প্রেসবার্গার পাটিগণিত সূত্র সিদ্ধান্ত নিতে পারে। প্রেসবার্গের পাটিগণিতের জন্য আমি জানি সবচেয়ে সহজ সিদ্ধান্তের পদ্ধতিটি একটি অটোমেটনে একটি সূত্র হ্রাস করে। এটি হ'লবার্টের দশম সমস্যা এবং এটির সমাধানের ফলে আপনি ডায়োফ্যান্টাইন সমীকরণ এবং ট্যুরিং মেশিনের মধ্যে একটি সংযোগ আবিষ্কার করতে পেরেছেন one
লজিকাল দৃষ্টিকোণ। নিখুঁত যৌক্তিক দৃষ্টিকোণ থেকে গণনা বোঝা যায়। সসীম শব্দের উপর সীমাবদ্ধ অটোমেটা দুর্বল, একাকী দ্বিতীয় ক্রমের যুক্তি দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে। এটি আমার প্রিয়, একটি গণনামূলক ডিভাইসের যৌক্তিক চরিত্রগতকরণের তুচ্ছ উদাহরণ। বর্ণনামূলক জটিলতার তত্ত্বটি দেখায় যে অনেক জটিলতার শ্রেণিতেও খাঁটি যৌক্তিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
আপনি কখনই কল্পনা করেননি এমন জায়গাগুলিতে ফিনাইট অটোমেটা লুকিয়ে রয়েছে। (কোডিং তত্ত্বের সংযোগের বিষয়ে মার্টিন বার্গারের মন্তব্যে হাট-টিপ) ২০১১ সালে রসায়নের নোবেল পুরস্কার অর্ধ-স্ফটিক আবিষ্কারকে দেওয়া হয়েছিল। কোয়াস্ট্রিস্টালগুলির পিছনের গণিতটি অ্যাপিওরিওডিক টিলিংসের সাথে সংযুক্ত। বিমানের একটি নির্দিষ্ট অ্যাপিওরিওডিক টাইলিং বলা হয় কার্টহিল টাইলিং, যা একটি ঘুড়ি আকৃতি এবং একটি ধনুকের টাই আকার ধারণ করে। আপনি এই আকারগুলিকে 0 ও 1 এর ক্ষেত্রে এনকোড করতে পারেন এবং তারপরে এই অনুক্রমগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি অধ্যয়ন করতে পারেন, যা কোডের অনুক্রমগুলিকে কোড করে। প্রকৃতপক্ষে, আপনি যদি 0 থেকে 01 এবং 1 থেকে 0 পর্যন্ত মানচিত্র করেন এবং বারবার 0 নম্বরটিতে এই মানচিত্রটি প্রয়োগ করেন তবে আপনি 0, 01, 010, 01001 ইত্যাদি পাবেন Ob লক্ষ্য করুন যে এই স্ট্রিংগুলির দৈর্ঘ্যগুলি ফিবোনাচি ক্রম অনুসরণ করে। এই পদ্ধতিতে উত্পন্ন শব্দগুলিকে ফিবোনাচি শব্দ বলে। পেনরোজ টিলিংসে লক্ষ্য করা কিছু আকারের অনুক্রমগুলি ফিবোনাচি শব্দ হিসাবে কোড করা যেতে পারে। এই জাতীয় শব্দগুলি অটোমেট-তাত্ত্বিক দৃষ্টিভঙ্গি থেকে অধ্যয়ন করা হয়েছে এবং অনুমান করুন যে, কিছু শব্দের পরিবার সীমাবদ্ধ অটোমেটা দ্বারা গৃহীত হয় এবং এমনকি হপকক্রফ্টের মিনিমাইজেশন অ্যালগরিদমের মতো স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমের জন্য সবচেয়ে খারাপ-আচরণের উদাহরণ সরবরাহ করে। আপনি আমাকে চঞ্চল হয়ে গেছে বলুন।

আমি যেতে পারতাম। (এবং) আমি সন্দেহ করি যে আমি উপরে উল্লিখিত সমস্ত কিছু একটি কোর্সের প্রথম কয়েকটি বক্তৃতায় বা এমনকি প্রথম কোর্সে জানানো যেতে পারে। এগুলি একটি অটোমেটা থিওরি কোর্সের প্রাথমিক বক্তৃতায় প্রাথমিক বিনিয়োগের ভিত্তিতে দীর্ঘমেয়াদী পুরষ্কার।

আপনার শিরোনামটি সম্বোধন করার জন্য: আমি সর্বদা আলোকিতকরণের চেষ্টা করি না, তবে যখন আমি করি তখন আমি সীমাবদ্ধ স্বয়ংক্রিয়তা পছন্দ করি। তৃষ্ণার্ত থাক, বন্ধু

— বিজয় ডি
সূত্র

27

সুন্দর তালিকা। আমি যুক্ত করতে চাই যে শোয়েটবেনবার্গারের নেতৃত্বে কোডিং তত্ত্বের উপরে অটোমাতা একটি আকর্ষণীয় দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করবে। তদ্ব্যতীত, একতত্ত্ব ও প্রক্রিয়া তত্ত্বের আধুনিক তত্ত্বটি অটোমাতা তত্ত্বের একটি সাধারণীকরণ যেখানে অটোম্যাটাকে সমান্তরালভাবে রচনা করা যায় এবং তাদের ক্রিয়ায় সিঙ্ক্রোনাইজ করা যায়।

— মার্টিন বার্গার

6

কি দারুন. (শেষ বাক্যটির জন্য + + 0.5। :-)

— লার্শ

6

একে একে +1 করার জন্য স্রেফ টিসিএস.এসইতে যোগদান করেছেন।

— টিনাম

5

এই তালিকার বেশ কয়েকটি কিছুই জানার পরেও আমি এটি পড়ার জন্য একরকম আলোকিত বোধ করি। (এছাড়াও, (এবং।) * আমাকে চকচকে করেছে))

— সিএ ম্যাকক্যান

2

সত্যি বলতে কি, আমি এই জিনিসগুলির বেশিরভাগ সম্পর্কে (এবং কিছু উপপাদ্য যা আমি কখনও শুনিনি) সম্পর্কে ভাবি নি, এবং আমি গণনা তত্ত্বের একটি কোর্স নিয়েছি। এই উদ্ঘাটনগুলি নির্দেশ করার জন্য কারও কাছে বিশেষভাবে কোনও ভাল শিক্ষক বা পাঠ্যক্রম থাকতে হবে?

— কেন ব্লুম

33

এন / ডিএফএগুলি অধ্যয়ন করার জন্য অনেকগুলি ভাল তাত্ত্বিক কারণ রয়েছে। দু'টি তাৎক্ষণিক মনে আসে:

ট্যুরিং মেশিনগুলি (আমরা মনে করি) যা গণনাযোগ্য সবকিছু ক্যাপচার করে। তবে, আমরা জিজ্ঞাসা করতে পারি: টুরিং মেশিনের কোন অংশগুলি "প্রয়োজনীয়"? আপনি যখন বিভিন্ন উপায়ে টুরিং মেশিন সীমাবদ্ধ করেন তখন কী ঘটে? ডিএফএগুলি একটি অত্যন্ত গুরুতর এবং প্রাকৃতিক সীমাবদ্ধতা (স্মৃতি সরিয়ে নেওয়া)। পিডিএগুলি হ'ল একটি গুরুতর সীমাবদ্ধতা ইত্যাদি the তাত্ত্বিকভাবে মজাদার আপনাকে কী দেয় এবং এটি ছাড়া আপনি কী করেন তা কী দেখা যায় তা দেখতে আকর্ষণীয়। এটি আমার কাছে খুব স্বাভাবিক এবং প্রাথমিক প্রশ্ন বলে মনে হচ্ছে question
টুরিং মেশিনগুলির একটি অসীম টেপ প্রয়োজন। আমাদের মহাবিশ্ব সীমাবদ্ধ, তাই কিছুটা অর্থে প্রতিটি কম্পিউটিং ডিভাইস একটি ডিএফএ। অধ্যয়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ এবং আবার প্রাকৃতিক বিষয় বলে মনে হচ্ছে।

কেন ডিএফএগুলি অধ্যয়ন করা উচিত তা জিজ্ঞাসা করা যখন সত্যিকারের আকর্ষণীয় জিনিসটি তার অসম্পূর্ণতা উপপাদ্য কেন গোডেলের সম্পূর্ণতা উপপাদ্য শেখা উচিত asking

অটোমেটা তত্ত্বের এগুলি প্রথম বিষয় হওয়ার কারণ হ'ল কম জটিল থেকে আরও জটিল মোড তৈরি করা স্বাভাবিক।

— লেভ Reyzin
সূত্র

2

# 1 ভাল বোঝায় এবং আমি মনে করি আমি কারণটি দেখতে পাচ্ছি। তবে আপনি কীভাবে এফএএস থেকে 'এগিয়ে যাওয়ার' কারণ ব্যাখ্যা করবেন? যাঁরা টোসি সম্পর্কে কিছু জানেন তারা বিপরীতমুখী হয়ে ব্যাকট্র্যাক করতে পারেন এবং এটিতে মুল। অটোমেটা তত্ত্ব শিখতে শুরু করা এবং কেবল এফএএসই জানেন এমন শিক্ষার্থীদের 'কেন' ব্যাখ্যা করার সর্বোত্তম? আমরা কি কেবলমাত্র এক বিট মেশিনগুলি বেসিক হওয়ার কারণে এটি শুরু করছি - কেন? 'কেন' কেন জবাব দেবে সেরা? টোসিকে মোট নুবগুলির জন্য এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় কিছুটা আলো প্রশংসা করবে :)

— পিএইচডি

2

"ফরোয়ার্ড" যুক্তিটি সত্য থেকে এসেছে (যেমন সরিল উল্লেখ করেছেন) যে রাষ্ট্রীয় মেশিনগুলি সম্ভবত কম্পিউটিং ডিভাইসগুলির মধ্যে সবচেয়ে বেসিক। আপনি একটি অবস্থায় রয়েছেন: কিছু ঘটে যায় এবং তারপরে আপনি একটি নতুন অবস্থায় চলে যান। লক্ষ করুন যে মার্কভ চেইনগুলি (যা মেশিন লার্নিংয়ে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ) কেবল সম্ভাব্য এফএসএম s

— সুরেশ ভেঙ্কট

31

বাকি উত্তরগুলিতে আরও একটি দৃষ্টিভঙ্গি যুক্ত করতে: কারণ আপনি টুরিং মেশিনের বিপরীতে সীমাবদ্ধ স্বয়ংক্রিয়তা দিয়ে স্টাফ করতে পারেন।

কেবল ট্যুরিং মেশিনের কোনও আকর্ষণীয় সম্পত্তি অনস্বীকার্য। বিপরীত সসীম অটোমাটা সঙ্গে, শুধু সবকিছু সম্পর্কে উপর হয় নির্ধার্য। ভাষার সাম্যতা, অন্তর্ভুক্তি, শূন্যতা এবং সর্বজনীনতা সবই নির্ধারণযোগ্য। এই সীমাবদ্ধ অটোম্যাটার সাথে একত্রিত হয়ে আপনি যে কোনও অপারেশন সম্পর্কে ভাবতে পারেন তার অধীনে বন্ধ হয়ে গেছে, এবং এই ক্রিয়াকলাপগুলি গণনাযোগ্য, আপনি সীমাবদ্ধ অটোম্যাটা নিয়ে যা করতে চান তা আপনি বেশ কিছু করতে পারেন।

এর অর্থ হ'ল যদি আপনি সসীম অটোমেটা ব্যবহার করে কিছু ক্যাপচার করতে পারেন তবে আপনি এটি বিশ্লেষণ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রচুর সরঞ্জাম অর্জন করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, সফ্টওয়্যার পরীক্ষায়, সিস্টেম এবং তাদের নির্দিষ্টকরণগুলি সসীম অটোমেটা হিসাবে মডেল করা যায়। তারপরে আপনার সিস্টেমটি সঠিকভাবে নির্দিষ্টকরণটি প্রয়োগ করে কিনা তা আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করতে পারেন।

ট্যুরিং মেশিন এবং সসীম অটোমেটা মানুষকে একটি আকর্ষণীয় এবং সর্বব্যাপী বিপরীতে শেখায়: আরও বর্ণনামূলক শক্তি কম ট্র্যাকটেবিলিটি সহ হাতে যায়। সীমাবদ্ধ অটোমেটা অনেক কিছু বর্ণনা করতে পারে না, তবে আমরা কমপক্ষে তাদের সাথে স্টাফ করতে পারি।

— অ্যালেক্স টেন ব্রিংক
সূত্র

2

"... আপনি টিউরিং মেশিনের বিপরীতে সীমাবদ্ধ স্বয়ংক্রিয়তা দিয়ে জিনিসগুলি করতে পারেন" " পিটি বুঝতে হবে, তবে এমন একটি উদ্ধৃতি যা ব্যঙ্গাত্মক শোনায় বা প্রসঙ্গের বাইরে নিয়ে আসে না ...

— vzn

27

রাষ্ট্র. আপনার শিখতে হবে যে একটি সীমাবদ্ধ স্থান স্থান হিসাবে বিশ্বের মডেল করতে পারে (নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য) এবং এই সেটিংগুলিতে গণনা সম্পর্কে কেউ ভাবতে পারেন। এটি একটি সহজ অন্তর্দৃষ্টি তবে আপনি যদি কোনও প্রোগ্রামিং করেন তবে অত্যন্ত দরকারী - আপনার বার বার রাষ্ট্রের মুখোমুখি হবে এবং এফএ আপনাকে সেগুলি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করার একটি উপায় দেয়। আমি এটি একটি সম্পূর্ণ ক্লাস শেখানোর জন্য পর্যাপ্ত অজুহাত হিসাবে বিবেচনা করি। অবশ্যই, রাষ্ট্রটি নির্বিচারক বা অ-নিরস্তামূলক হতে পারে। সুতরাং ডিএফএ এবং এনএফএ, তবে আপনি তাদের মধ্যে রূপান্তর করতে পারেন ইত্যাদি etc.

দ্বিতীয় জিনিসটি শিখতে হবে হ্যালটিং উপপাদ্য। যা গোডেল অসম্পূর্ণতা উপপাদ্যের সাথে সম্পর্কিত। (আপনি এমন কোনও মেশিন তৈরি করতে পারবেন না যা সমস্ত কিছু গণনা করতে পারে, এবং গাণিতিক দাবী রয়েছে যে আপনি প্রমাণও দিতে পারবেন না বা অস্বীকারও করতে পারবেন না এবং এগুলি অ্যাকোরিওম হিসাবে গ্রহণ করা দরকার That এটি আমরা এমন একটি পৃথিবীতে বাস করি যার কোনও সীমাবদ্ধ বর্ণনা বা বাস্তব নেই ওরাকলস - ইয়ে আমাদের জন্য!)

এখন, আমি গণিতে আমার আন্ডারগ্র্যাড করেছি, এবং আপনি এই ধারণাটি ব্যবহারে অভ্যস্ত হয়ে গেছেন যে আপনি যে জিনিসগুলি শিখছেন তার কোনও ক্লু নেই (গ্রুপ থিওরি, পরিমাপ তত্ত্ব, সেট থিওরি, হিলবার্ট স্পেসস, ইত্যাদি ইত্যাদি) [সমস্ত ভাল জিনিস , বিটিডাব্লু])। কীভাবে শিখতে হবে সে সম্পর্কে কিছু বলা দরকার - পরের বার আপনাকে কিছু বিজারো গণিত শিখতে হবে (কারণ আপনাকে সত্যিকারের জগতে কিছু করার জন্য এটি ব্যবহার করা দরকার) যা আপনাকে অদ্ভুত বলে মনে হয় str বিশেষত, তৃতীয় জিনিসটি গাণিতিক পরিপক্কতা শিখতে হবে - জিনিসগুলি সম্পর্কে সাবধানতার সাথে তর্ক করতে সক্ষম হওয়া, প্রমাণ কখন সঠিক কিনা তা জেনে রাখুন, প্রমাণাদি লিখুন ইত্যাদি আপনার যদি ইতিমধ্যে থাকে তবে এই কোর্সটি সহজ, এবং আপনি খুব যত্নও করবেন না আপনি কেন এটি শিখছেন অনেক।

এগুলি বাদে কোর্সটি হ'ল অন্য সময়ের মতো আপনার সময়ের অপচয় of বিশেষত, আপনি এই জিনিসগুলি না জেনে সুখী জীবনযাপন করতে পারেন। তবে এটি সমস্ত জ্ঞানের ক্ষেত্রে আক্ষরিক অর্থে সত্য। বেশি অথবা কম. আমার জন্য বিশ্ববিদ্যালয়ে একটি কোর্স তার পক্ষে মূল্যবান, যদি আপনি এটি শিখার পরে বিশ্বকে অন্যভাবে দেখেন। এটি অবশ্যই কোর্সগুলির মধ্যে একটি যা আমার সম্পর্কে বিশ্ব সম্পর্কে চিন্তাভাবনার পরিবর্তন করেছে। আপনি আর কি চাইতে পারেন?

— সারিল হার-প্লেড
সূত্র

21

যদিও এটি প্রকৃতপক্ষে মূলত অধ্যয়ন করার কারণ নয় তবে সীমাবদ্ধ অটোমেটা এবং তারা যে নিয়মিত ভাষাগুলি স্বীকৃতি দেয় সেগুলি যথেষ্ট ট্র্যাকটেবল যে এগুলি আরও জটিল গাণিতিক তত্ত্বগুলির জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছে। এই প্রসঙ্গে বিশেষত স্বয়ংক্রিয় দলগুলি ( দলগুলিতে নিয়মিত ভাষায় স্ট্রিং দ্বারা উপাদানগুলি উপস্থাপিত করা যেতে পারে এবং গ্রুপ জেনারেটর দ্বারা উপাদানগুলির পণ্যগুলি সসীম রাষ্ট্রীয় ট্রান্সডুসার দ্বারা গণনা করা যেতে পারে) এবং সোফিক সাবশিফ্টগুলি (শিফট স্পেসের সাবশিফ্ট যার দেখুন) নিষিদ্ধ শব্দগুলি একটি নিয়মিত ভাষা গঠন করে)। সুতরাং কম্পিউটার বিজ্ঞানের চেয়ে খাঁটি গণিতে আগ্রহী হলেও এগুলি অধ্যয়ন করার কারণ রয়েছে।

অন্যান্য ধরণের অবজেক্টের জন্য অ্যালগোরিদমের ডিজাইনে ফিনাইট অটোমেটা ব্যবহার করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এক-মাত্রিক সেলুলার অটোমেটনটি বিপরীতযোগ্য কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য কুলিকের একটি অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট এনএফএর বৈশিষ্ট্যগুলি নির্মান, সংশোধন এবং পরীক্ষার সাথে জড়িত। এবং নাটারাজন কর্তৃক 1986 সালের একটি এফওএসএস পেপারে দেখানো হয়েছিল যে কীভাবে যান্ত্রিক সমাবেশ লাইনগুলি সীমাবদ্ধ অটোমেটা সম্পর্কে একটি গণনাতে হ্রাস করে নকশার কোনও নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করা যায়।

— ডেভিড এপস্টিন
সূত্র

18

আপনি (কমপক্ষে) দুটি পৃথক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছেন: (ক) আজকাল সীমাবদ্ধ অটোমেটায় তত্ত্বের কোন অংশ তৈরি হয়? (খ) সীমাবদ্ধ অটোমাতা প্রথম স্থানে কেন বিকশিত হয়েছিল? আমি মনে করি যে দ্বিতীয়টি সম্বোধন করার সর্বোত্তম উপায় হ'ল পুরানো কাগজপত্রগুলি যেমন:

রবিন, স্কট, ফিনাইট অটোমাতা এবং তাদের সিদ্ধান্ত সমস্যা , 1959

এখানে প্রথম দুটি অনুচ্ছেদ রয়েছে:

টুরিং মেশিনগুলি ব্যাপকভাবে ডিজিটাল কম্পিউটারগুলির বিমূর্ত প্রোটোটাইপ হিসাবে বিবেচিত হয়; ক্ষেত্রের কর্মীরা অবশ্য আরও বেশি করে অনুভব করেছেন যে টুরিং মেশিনের ধারণাটি সত্যিকারের কম্পিউটারগুলির সঠিক মডেল হিসাবে পরিবেশন করার পক্ষে খুব সাধারণ বিষয় নয়। এটি সুপরিচিত যে এমনকি সাধারণ গণনার জন্যও কোনও ট্যুরিং মেশিনকে যে কোনও গণনার জন্য প্রয়োজনীয় টেপের পরিমাণের উপর একটি প্রাইমারী উপরের গণ্ডী দেওয়া অসম্ভব । এটি স্পষ্টভাবে এই বৈশিষ্ট্যটি টুরিংয়ের ধারণাটিকে অবাস্তব করে তোলে।

গত কয়েক বছরে একটি সীমাবদ্ধ অটোমেটনের ধারণাটি সাহিত্যে হাজির হয়েছে। এই মেশিনগুলি কেবলমাত্র একটি সীমাবদ্ধ সংখ্যক অভ্যন্তরীণ রাজ্য রয়েছে যা মেমরি এবং গণনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সূক্ষ্মতার উপর সীমাবদ্ধতা শারীরিক মেশিনের ধারণাকে আরও ভাল অনুমান হিসাবে দেখায় to অবশ্যই, এই জাতীয় মেশিনগুলি টুরিং মেশিনের মতো তেমন কিছু করতে পারে না, তবে একটি স্বেচ্ছাচারিত সাধারণ পুনরাবৃত্ত ফাংশন গণনা করতে সক্ষম হওয়ার সুবিধা প্রশ্নবিদ্ধ, যেহেতু এর মধ্যে খুব কম ব্যবহারিক প্রয়োগ আসে।

সংক্ষেপে, এগুলি প্রকৃত কম্পিউটারগুলির একটি মডেল হিসাবে বিকশিত হয়েছিল, যার সীমাবদ্ধ সংস্থান রয়েছে।

— রাদু জিআরিগোর
সূত্র

16

আরেকটি কারণ হ'ল তারা তুলনামূলকভাবে ব্যবহারিক তাত্ত্বিক মডেল। অসীম টেপের অসম্ভবতা বাদে একটি ট্যুরিং মেশিনটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম করার মতো বিষয়গুলির জন্য এক ধরনের বিশ্রী ফিট fit (নোট করুন যে এটি শুরু করার জন্য ভাল উপমা নয়!)। পিডিএ এবং ডিএফএগুলি যদিও এই পিডিএ / ডিএফএ ডিজাইনটি প্রায়শই সহজেই একটি বাস্তব প্রোগ্রামে রূপান্তরিত করা যায় সেই অর্থে প্রকৃত প্রোগ্রামগুলির মডেল হওয়ার পক্ষে এটি যথেষ্ট উপযোগী। সংকলক নকশা, উদাহরণস্বরূপ, এগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে। সুতরাং তত্ত্ব এবং অনুশীলনের মধ্যে এই ধরণের সংযোগের বিন্দুগুলিতে, আমরা কীভাবে এটি সমস্ত এক সাথে সম্পর্কযুক্ত এবং আমরা কী করতে পারি এবং কী করতে পারি না তার একটি হ্যান্ডেল পাই।

— লুক ম্যাথিসন
সূত্র

10

এখানে "লিভিং বাইনারি অ্যাডার" গেমটি দেখুন: http://courstltc.blogspot.com/2012/12/living-binary-adder-game.html আমি ডিএফএ / সম্পর্কে প্রাথমিক অধ্যায়গুলিতে এই গেমটি আমার শিক্ষার্থীদের কাছে উপস্থাপন করতাম NFA। এটি অটোম্যাটা থিওরিতে দুটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় চিত্রিত করেছে:

কীভাবে একটি মানসিক প্রক্রিয়াটিকে একটি সাধারণ যান্ত্রিক ক্ষেত্রে রূপান্তর করতে হয়
বিমূর্ততা আসলে কী বোঝায়। উপরের সি এবং জেড হিসাবে দুটি রাষ্ট্রই যে কোনও কিছু হতে পারে: কম্পিউটারে ট্রানজিস্টর, একটি জলবাহী প্রক্রিয়া বা দুটি মানব খেলোয়াড়!

এটি, মাঝে মাঝে আমার শিক্ষার্থীদের কাছে "আহা" মুহুর্তটি নিয়ে আসে।

— তারিক এফডিআইএল
সূত্র

9

বিভিন্ন ধরণের সমস্যার দক্ষ সমাধান ডিজাইনের জন্য ডিএফএগুলির ধারণাটি খুব কার্যকর। একটি উদাহরণ নেটওয়ার্কিং। প্রতিটি প্রোটোকল রাষ্ট্রীয় মেশিন হিসাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এইভাবে সমাধানটি কার্যকর করা কোডটিকে সহজ এবং সহজতর করে যার ফলে একটি নিম্ন ত্রুটি হার। এর অর্থ হ'ল কোডে পরিবর্তনগুলি সহজ এবং কম ত্রুটিযুক্ত হারের সাথে আবারও কম প্রভাব ফেলে।

কিছু লোককে একটি রাষ্ট্রীয় মেশিন হিসাবে একটি নেটওয়ার্ক প্রোটোকল দেখতে অসুবিধা হয় তবে যারা লাফ দিতে পারে তারা চেষ্টা করে ফিরে যাওয়ার ক্ষেত্রে এটি অত্যন্ত ফলপ্রসূ বলে মনে করে।

— geohump
সূত্র

খুব খাওয়া লাগছে তবে আপনি কি আরও কিছু ব্যাখ্যা করতে পারবেন? এটা হল একটি রাষ্ট্র মেশিন যেমন একটি নেটওয়ার্ক প্রোটোকল কল্পনা করা কঠিন। ধন্যবাদ.

— hkoosha

3

প্রকৃতপক্ষে, আমার শিক্ষার্থীরা মাঝে মাঝে সুনির্দিষ্টভাবে এটি জিজ্ঞাসা করে - সীমাবদ্ধ অটোমেটায় সেমিস্টারের একটি বড় অংশ ব্যয় করার পরে এবং অবশেষে টুরিং মেশিনে পৌঁছে। শক্তিশালী যখন উপলব্ধ থাকে তখন কেন দুর্বল আনুষ্ঠানিকতায় এতটা সময় ব্যয় করবেন? সুতরাং আমি ভাবগত শক্তি বনাম বিশ্লেষণমূলক জটিলতার সহজাত ট্রেড অফকে ব্যাখ্যা করি। সমৃদ্ধ মডেলগুলি সাধারণত বিশ্লেষণ করা আরও কঠিন। ডিএফএ বনাম টিএম ডিকোটোমি চরম, কারণ সদস্যতার সমস্যাটি একটির জন্য অপ্রয়োজনীয় এবং অন্যটির জন্য আপত্তিজনক। এর চেয়ে কম চূড়ান্ত উদাহরণ হ'ল ডিএফএ বনাম পিডিএ। পরেরটির সদস্যপদ সমস্যাটি দক্ষতার সাথে সমাধানযোগ্য হতে পারে তবে সমাধানটি মোটেই তুচ্ছ নয়। আমরা গণিত এবং বিজ্ঞানের অনেক শাখায় এই ঘটনাটি দেখতে পাই: যথাসম্ভব সম্যক ধারণা অর্জনের জন্য একটি সাধারণ মডেল অধ্যয়ন করুন যা সাধারণত আরও জটিল মডেলগুলির অন্তর্দৃষ্টি বাড়ে।

— Aryeh
সূত্র

-4

আমি টিউরিং মেশিনের চেয়ে এফএমকে "কম" বলার বেশ কয়েকটি উত্তর দেখতে পাচ্ছি।

পোস্ট-গ্রেড ক্লাসে একটি প্রাথমিক দৃষ্টি নিবদ্ধ আমি তাদের সমতা রেখেছি, বৈষম্যগুলিতে নয়। আমরা অধ্যয়ন করা প্রতিটি এফএসএম মডেলের জন্য, আমাদের তাদের ট্যুরিং মেশিনের সমতুল্যতা প্রমাণ করতে হয়েছিল। এটি এফএসএমে একটি ট্যুরিং মেশিন প্রয়োগ করে করা হয়। আইআইআরসি, আমরা আরও কয়েকটি কম্পিউটিং মডেলও অধ্যয়ন করেছি যা ঠান্ডা কোনও টিএম প্রয়োগ করে না, তবে আমি সেগুলি ভুলে গিয়েছিলাম। মুল বক্তব্যটি হ'ল, যদি আপনি একটি টিএম প্রয়োগ করতে পারেন তবে আপনি মডেলটিতে যে কোনও টিএম প্রোগ্রাম চালাতে পারবেন, সমস্যাটি চালানোর জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণে বৃহত টেপ অ্যানালগ দিয়ে।

প্রশ্নের উত্তরের জোড় ছিল: টিএম হ'ল মৌলিক গণনাযোগ্যতা মডেল, তবে দরকারী মেশিন তৈরির ক্ষেত্রে এটি খুব ব্যবহারিক নয়। অতএব এফএসএম মডেল।

প্রায় একই সময়ে (1984) যখন আমি ফরথ ভাষাটি আবিষ্কার করি তখন এটি আমার কাছে দর্শনীয়ভাবে বাড়িতে আনা হয়েছিল। এটি এক্সিকিউশন ইঞ্জিনটি ডুয়াল স্ট্যাক পিডিএর খাঁটি উপলব্ধিতে নির্মিত হয়েছে। গভীরতর দিকে যেতে আমি এই একই ইঞ্জিনটি পছন্দ করি এক্সপ্রেশন সংকলকগুলিতে

যদিও, আমার জন্য, এফএসএমের প্রকৃত প্রভাবটি ট্র্যাচটেনব্রোট এবং করজিনস্কি (?) রচিত "থিওরি অফ ফিনাইট অটোমেটা" বইটি আবিষ্কার করেছিলেন যখন আমি 18 বছর বয়সে এসেছিলাম, এমন একটি আবিষ্কার যা মূলত আমাকে ক্যারিয়ার দিয়েছে।

— ডেভিড
সূত্র

1

আমি ধরে নিলাম যে আপনি ননডেটারিস্টেমিকিক ফিনাইট অটোমেটা এবং ট্যুরিং মেশিনের মধ্যে সমতা প্রমাণ করেন নি। এটিই এই নির্দিষ্ট অবজেক্টের বিষয়ে ওপি জিজ্ঞাসা করেছিল এবং আমাদের বাকীরা "কম" বলে are

— বিজয় ডি

2

এবং একটি এফএএস এফএসএম এর মতো নয়।

— সুরেশ ভেঙ্কট