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等式树自动机补运算封闭性探究

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发布时间: 2025-08-30 01:32:47 阅读量: 11 订阅数: 22 AIGC
### 等式树自动机补运算封闭性探究 在自动机理论的研究中,等式树自动机是一个重要的领域。本文将深入探讨等式树自动机在补运算下的封闭性相关问题,涉及单向和双向自动机,以及不同等式理论下的情况。 #### 等式逻辑程序与树自动机 将树自动机视为逻辑程序,并通过添加等式理论对其进行扩展。同时,等式逻辑程序也有很多相关研究,它是一种包含特殊相等谓词的逻辑程序,等式理论可以编码在逻辑程序本身中。在这种情况下,等式树自动机的补运算对应于等式逻辑程序中的否定。不过,这里的等式树自动机有所不同,相等符号不在逻辑程序中出现,而是单独考虑一个包含相等谓词的等式理论。 双向等式树自动机的概念已针对AC理论及其变体进行了研究。特定的理论如ACUX、ACUM等,传统上在(单向)树自动机框架中未被考虑,它们会带来特定的技术问题和解决方案。此外,Colcombet的多集自动机在布尔运算下的封闭性也已得到证明,它对应于单向ACU自动机的一个子类,其中除了 + 和 0 之外的所有符号都是一元的。 #### 双向E - 树自动机 固定一个函数符号的签名 Σ,每个符号都有固定的元数,设 E 为一个等式理论,它在由 Σ 构建的项上诱导出一个同余关系 =E。使用一阶逻辑的子句来表示各种类别的自动机。 一个确定子句的形式为:$P(t) \Leftarrow P_1(t_1) \land \cdots \land P_n(t_n)$,其中 $P, P_1, \cdots, P_n$ 是谓词,$t, t_1, \cdots, t_n$ 是由 Σ 和变量构建的项。给定这样的确定子句的有限集合 C,使用以下两条规则定义基础原子的推导: - $\frac{P_1(t_1\sigma)\cdots P_n(t_n\sigma)}{P (t\sigma)}$,如果 $P (t) \Leftarrow P_1(t_1) \land \cdots \land P_n(t_n) \in C$ - $\frac{P (s)}{P (t)}$,如果 $s =E t$ 其中 σ 是一个基础替换。推导是一种树状结构,不要与由 Σ 构建的项(树)混淆。子推导是推导的子树,推导的最后一步指的是推导树根部的步骤。确定子句与自动机的联系如下:谓词是状态,确定子句的有限集合是自动机,原子 $P(t)$ 可使用 C 推导出来,当且仅当项 t 在自动机 C 的状态 P 下被接受。使用 C 的推导有时也称为自动机 C 的运行。 可推导原子的集合恰好是子句集合模 E 的最小Herbrand模型。 语言 $L_P (C/E)$ 是使得 $P(t)$ 可推导的项 t 的集合。当 E 为空理论时,记为 $L_P (C)$。如果指定某个状态 $P_f$ 为最终状态,那么自动机 C 接受的语言是 $L(C/E) = L_{P_f} (C/E)$。给定一个语言 L 和一个等式理论 E,$E(L)$ 表示满足 $t =E s$ 且 $s \in L$ 的项 t 的集合。 #### 单向和双向自动机的定义 单向自动机由以下子句组成: - $P(f(x_1, \cdots, x_n)) \Leftarrow P_1(x_1) \land \cdots \land P_n(x_n)$(pop子句) - $P(x) \Leftarrow P_1(x)$(epsilon子句) 这些(无方程的)自动机正是文献中通常描述的经典树自动机。pop子句可以理解为:如果项 $x_1, \cdots, x_n$ 分别在状态 $P_1, \cdots, P_n$ 下被接受,那么 $f(x_1, \cdots, x_n)$ 在状态 P 下被接受,通常用重写规则 $f(P_1, \cdots, P_n) \to P$ 表示;epsilon子句对应于重写规则 $P_1 \to P$。 有如下引理:对于任何单向自动机 C 和等式理论 E,$L_P (C/E) = E(L_P (C))$。特别地,单向 E 树自动机的空性是可判定的。但对于Ohsaki的正则 E 树自动机,只有当 E 是线性时该结果才成立。 由于处理的是扩展 ACU 的理论,假设 Σ 包含符号 +、0,在有方程 D 或 M 的情况下还包含符号 -。Σ 中除了 +、 -、0 之外的符号称为自由符号,零元自由符号称为常量。形式为 $f(t_1, \cdots, t_n)$(f 为自由符号)的项称为函数项。相应地,自动机中的 pop 子句有以下形式: - $P(x + y) \Leftarrow P_1(x) \land P_2(y)$ - $P(0)$ - $P(a)$(a 为常量) - $P(-x) \Leftarrow P_1(x)$ - $P(f(x_1, \cdots, x_n)) \Leftarrow P_1(x_1) \land \cdots \land P_n(x_n)$(f 为自由符号) 单向ACU(或ACUI、ACUX、ACUXn)自动机由子句 (3)、(4 - 6) 和 (8) 组成;单向ACUM和ACUD自动机还包含子句 (7)。 双向自动机是在单向自动机的基础上添加以下类型的子句(称为push子句)得到的: $Q(x_i) \Leftarrow P(f(x_1, \cdots, x_n)) \land Q_1(x_{i_1}) \land \cdots \land Q_k(x_{i_k})$,其中 f 为自由符号,$i \in \{1, \cdots, n\} \setminus \{i_1, \cdots, i_k\}$,$1 \leq i_1 < \cdots < i_k \leq n$。 常量自动机是一种单向自动机,它包含子句 (6) 而不是一般的子句 (8)(签名中唯一的自由符号是常量)。给定一个单向或双向自动机 C,定义 $C_{eq}$ 为 C 中包含子句 (3)、(4)、(5) 和 (7) 的部分(等式部分),$C_{free}$ 为其余部分。 以下是一个双向自动机的示例: 考虑一个具有常量 a 和 b、一元符号 f 和二元符号 g 的签名。定义模 ACUX 的双向自动机 A 由以下子句组成: (i) $P_1(a)$ (ii) $P_2(b)$ (iii) $P_3(f(x)) \Leftarrow P_2(x)$ (iv) $P_4(0)$ (v) $P_5(g(x, y)) \Leftarrow P_4(x) \land P_3(y)$ (vi) $P_6(x + y) \Leftarrow P_1
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人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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