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Q endl. Zustandsmenge

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Academic year: 2022

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(1)

Komplexitätstheorie

determ. 1-Band TM

4-Tupel M = (Q, Σ, Γ, δ):

Q endl. Zustandsmenge

mit s=Startzustand,

q+=akzept. Endzustand, q-=ablehnend. Endzustand

Σ endl. Eingabealphabet

wobei , B ∉ Σ (Blank, Startsymbol)

Γ endl. Bandalphabet

wobei Σ ⊂ Γ und , B ∈ Γ.

δ : Q\{q

+

,q

-

} × Γ → Q × Γ × { R , L , N }

ist die Übergangsfunktion

(2)

Komplexitätstheorie

Konfiguration, Nachfolge, Rechnung

M = (Q,Σ,Γ,δ); Γ* = { endl. Folgen über Γ } Konfiguration: α q β, hier „110 q5 01110“

(jenseits β nur s; β hört nicht mit auf)

ein Schritt gemäß δ: direkte

Nachfolgekonfiguration α q β

¢

α‘ p β‘

n-te Nachfolgekonfiguration K

¢

n K“

(indirekte) Nachfolgekonfig. K

¢

* K“

M akzeptiert w, falls es

α‘,β‘∈Γ* gibt mit: s w

¢

* α‘ q+ β‘

M verwirft w, falls s w

¢

* α‘ q- β‘

(3)

Komplexitätstheorie

Akzeptanz und Entscheidung

Die von M akzeptierte Sprache ist L( M ) := { w : M akzeptiert w }

Für w∉L(M) darf M in ‚Endlosschleife‘ gehen!

M entscheidet L(M), wenn zusätzlich gilt: M verwirft alle w ∈ Σ*\L.

L ⊆ Σ* heißt semi-entscheidbar,

wenn L von einer TM akzeptiert wird;

L heißt entscheidbar,

wenn L von einer TM entschieden wird.

M akzeptiert w, falls es α‘,β‘∈Γ* gibt mit: s w ¢* α‘ q+ β‘

M verwirft w, falls es α‘,β‘∈Γ* gibt mit: s w ¢* α‘ q- β‘

(4)

Komplexitätstheorie

Hintergrund Logik

TM

M=(Q,Σ,Γ,δ) mit Q,Σ,Γ endl. Mengen

und δ : Q\{q

+

,q

-

} × Γ → Q × Γ × {

R

,

L

,

N

}

Umbenennung ändert die TM nicht wesentlich.

Über Σ gibt es höchstens abzählbar viele TMs aber überabzählbar viele L

Σ* (Cantor)

Jede TM semi-entscheidet genau ein L

Σ*.

Fast alle L⊆Σ* sind nicht semi-entscheidbar

Gödel: Wahrheit quantifizierter Aussagen über Í ist nicht semi- entscheidbar; Davis, Robinson, Matiyasevich: Unlösbarkeit

diophantischer Gleichungen ist nicht semi-entscheidbar

L ⊆ Σ* heißt semi-entscheidbar, wenn es

eine TM gibt, die genau die wL akzeptiert.

(5)

Komplexitätstheorie

Ressource: Zeit

Sei M=(Q,Σ,Γ,δ) eine DTM.

Ein Rechenschritt ist ein direkter

Konfigurationsübergang α q β

¢

α‘ p β‘

Für w∈Σ* bezeichne TM(w) die Anzahl Rechen- schritte, die M auf Eingabe w ausführt, bevor M hält; TM(w):=∞, falls M auf w nicht hält.

Für n∈N ist TM(n):=max{TM(w) | w∈Σ≤n} die (worst-case) Laufzeit von M auf Eingaben der

Länge ≤n; TM:N→N heißt Laufzeitfunktion von M TM(n)

O(

t(n)

)

: M heißt

O(

t(n)

)

-zeitbeschränkt

DTIME(

t(n)

)

:= { L(M) :

M DTM ist

O(

t(n)

)

―zeitbeschränkt}

(6)

Komplexitätstheorie

Beispiel: TM für Palindrome

Q := { s , q

r0

, q

r1

, q

z0

, q

z1

, q

, q

+

, q

-

} δ informal:

s: Erstes Symbol ist ? Dann q+

Sonst ‚merke‘ erstes Symbol i im Zustand qri überschreibe durch und gehe nach rechts qri: gehe nach rechts bis gefunden;

dann eins nach links (zurück) in Zustand qzi qzi: vergleiche Symbol mit i: ungleich ⇒ q-

überschreibe mit , Zustand q und 1 nach links q: nach links bis gefunden, dann rechts, s

PALIN := { w ∈ {0,1}*: w=w

®

}

(7)

Komplexitätstheorie

Programmiermethoden

Merke ein Zeichen im Zustand:

Wähle Q‘ := Q ∪ (Γ×Q);

analog: merke k Zeichen, k∈N fest (!)

zwei/drei Spuren:

Wähle Γ‘ := Γ ∪ (Γ×Γ×X) analog: k Spuren

Unterprogramm

y

b s

r x

a

1

1 0

0 1

1

1

0 0

1 0

1

TMen sind nicht bequem zu programmieren.

Sie können aber alles, was ein Digitalcomputer kann

– und sogar recht effizient

[Schönhage et.al. 1994]

(8)

Komplexitätstheorie

Linear Speed-Up

Warum O-Kalkül?

Satz:

Sei M eine t(n)-zeitbeschränkte DTM.

Dann gibt es eine

(

t(n)/2+O(n)

)-

zeitbeschränkte DTM, die M „simuliert“.

„Beschleunigung um jeden konstanten Faktor...“

Beweisidee: Fasse c benachbarte Bandzellen zu einer Zelle zusammen: Γ→Γc ; dann:

führe jeweils c Schritte in einem Schritt aus

(9)

Komplexitätstheorie

Ressource: Platz

Sei M=(Q,Σ,Γ,δ) eine DTM. Die Länge |K| einer Konfiguration K = α q β ist |α|+|β|

Für w∈Σ* bezeichne SM(w) die Anzahl Zellen,

die M auf Eingabe w benutzt: SM(w):=max |Ki|, wobei K0,K1,… die Folge der Konfigurationen

bezeichnet, die M auf w durchläuft;

möglicherweise SM(w)=∞.

Für n∈N ist SM(n):=max{SM(w) | w∈Σ≤n} der (worst-case) Platzbedarf von M auf Eingaben der Länge ≤n; SM:N→N Platzbedarfsfunktion.

SM(n)O(

s

(n))

:

M ist O(

s

(n))

-

platzbeschränkt

DSPACE( s(n) ) := { L=L(M) für eine

O( s(n) ) ―platzbeschränkte DTM M}

(10)

Komplexitätstheorie

Time versus Space

Fokus oft auf Laufzeiteffizienz; aber:

„Zeit ist unbeschränkt, Speicher nicht“

|w| ≤ S

M

(w) ≤ max {T

M

(w), |w| }

Übungsauf.5b: Jede DTM M kann eine

DTM N simulieren s.d. T

N

(w) ≤ 2

O(SM(w))

Theorem

[Hopcroft,Paul,Valiant’73]:

N kann M

simulieren mit S

N

(n) ≤ O(T

M

(n)/log T

M

(n))

(nächstes Semester…)

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