কাউন্টারিক্স ছাড়াই অটোম্যাটা শেখা

Question

ইন Angluin এর অটোমাটা লার্নিং কাঠামো , একজন ছাত্র লক্ষ্য একটি নিয়মিত ভাষা শিখতে $L\subseteq \Sigma^*$ তার শিক্ষককে প্রশ্ন দুই ধরনের জিজ্ঞাসা করে:

ওয়ার্ড প্রশ্নের: প্রদত্ত $w\in \Sigma^*$ হল $w\in L$ ?

সমানতা প্রশ্নের: একটি ভাষা দেওয়া $K\subseteq \Sigma^*$ হল $K=L$ ? যদি তা না হয় তবে শিক্ষক একটি পাল্টা নমুনা দেয়, যেমন একটি শব্দ $w\in K\setminus L \cup L\setminus K$ ।

Angluin এর এলগরিদম ব্যবহার করে, ছাত্র শিখে $L$ ন্যূনতম DFA তে রাজ্যগুলির সংখ্যা polynomially অনেক প্রশ্নের সঙ্গে $L$ এবং counterexamples মাপ।

এখন, একটি সীমাবদ্ধ পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে শিক্ষক আর পাল্টা উদাহরণ দেয় না। বহু কিছুর প্রশ্নের সাথে এখনও এল শিখানো সম্ভব? আমি অনুমান করি যে এটি কেস নয় কারণ প্রশ্নের এবং উত্তরগুলির প্রতিটি বহু-দৈর্ঘ্য ক্রমের জন্য, কেউ উত্তরগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বেশ কয়েকটি নিয়মিত ভাষা খুঁজে পেতে পারে।

কেউ কীভাবে এটি প্রমাণ করতে দেখেন?

Answer 1

$w\in\{0,1\}^n$$M_w$$\{w\}$$2^{n}-1$

$n+1$$M$

Answer 2

মার্ক সোনার প্রকৃতপক্ষে তাঁর দাবিটি "শেষ সীমার মধ্যে ভাষা পরিচয়" পত্রিকায় প্রকাশিত হয়েছিল। এটি এখন বেশ সুপরিচিত ফলাফল। ব্যাকরণগত অনুমিতকরণ সম্পর্কিত কলিন ডি লা হিগুয়েরার বইতে আপনি এ সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।