Avgjørbarhet / Uavgjørbarhet
|
|
|
- Tordis Halvorsen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Avgjørbarhet / Uavgjørbarhet For å kunne snakke om avgjørbarhet/uavgjørbarhet trenger vi Turingmaskiner og for å snakke om Turingmaskiner trenger vi formelle språk, og strenger og alfabeter. Pluss litt til Våre Turingmaskiner erdefinert slik M = (Q,Σ,Γ,δ): Σ Γ Q tilstandene (inkl. start ogstoppetilstanden), Σ inputalfabet, p, Γ tapesymboler (inkl. b [blank]), δ overgangsfunksjonen. Turingmaskinene jobber på strengen som står på tapen. Når maskinen starter er input en streng skrevet med alfabetet Σ, når den stopper er output skrevet med alfabetet Γ. (Σ må jo være en delmengde av Γ, input kan jo stå på tapen.) Turingmaskin:
2 Avgjørbarhet / Uavgjørbarhet Turingmaskin (generell) input: streng skrevet med alfabetet Σ (inputalfabetet), output: streng skrevet med alfabetet Γ (tapealfabetet). Det vil si at en Turingmaskin M egentlig er en funksjon fra strenger i Σ*tilstrengeriΓ*, vi skriver: M: Σ* Γ* som jo betyr noe ala output = M(input) med input Σ*, output Γ*. Ofte vil vi at våre Turingmaskiner bare skal svare JA eller NEI (Y/N): Turingmaskin (JA/NEI) input: streng skrevet med alfabetet Σ (inputalfabetet), output: Y eller N, Y og N må da være med i Γ (tapealfabetet). M: Σ* Y,N
3 Avgjørbarhet / Uavgjørbarhet Vi begrenser oss altså til å se på desisjonsproblemer (svare JA eller NEI). NårvibrukerTuringmaskinertilåløsedesisjonsproblemerberegnervialtså funksjoner av typen M: Σ* Y,N. Da vil det jo være noen strenger i Σ* som gir svaret Y, og noen som gir svaret N. Σ* Formelt språk Y N JA instanser (og NEI ) Desisjonsproblemer Avgjøre
4 Avgjørbarhet / Uavgjørbarhet Et formelt språk L er en samling strenger (fra et gitt alfabet). Strengene har (som regel) en slags tolkning,f.eks Hamiltonske grafer. Formelle språk svarer til problemer, nemlig å svare på om en streng er med i språket eller ei. Ser vi på eksempelet med Hamiltonske grafer, vil det formelle språket bestå av alle (strenger som beskriver) Hamiltonske grafer, det korresponderende desisjonsproblemet vil være å avgjøre om en gitt graf er Hamiltonsk eller ei (svare JA/NEI), og språket kan avgjøres av en Turingmaskin (men trolig ikke i polynomisk tid). De strengene (den input) vi svarer JA på kalles altså JA instanser (evt. positive instanser),ogdevisvarerneipåfornei instanser (negative). Det formelle språket definerer altså hva som er JA instanser for det korresponderende problemet; resten av strengene som kan lages med inputalfabetet blir NEI instanser.
5 3b Er følgende språk avgjørbart? L 1 = Σ* (where Σ* is the set of all possible strings over the alphabet Σ). Her skal vi altså avgjøre om inputstrengen vår er kun er laget med tegn fra et alfabet Σ. (JegantardetikkeermentatΣ skal være inputalfabetet da er jo alle strenger lovlige, men det er også en mulig tolkning, bare svar JA.) PROC check (string S) BOOLEAN isok = TRUE FOR <all s in S> DO IF <s Sigma> THEN isok = FALSE RETURN(isOK) L 1 er avgjørbart. ML1 = (Q,Σ,Γ,δ) Σ = Σ U X (maskinens inputalfabet Σ er Σ U X, hvor X er de ulovlige tegnene) Γ = Σ U b (vi kan også skrive blank på tapen, men trenger ikke andre symboler her) Q = qs, qe, h (vi klarer oss med tre tilstander, start tilstanden s er også OK tilstanden.) δ = (qs, s Σ) (qs,b,r) Leser symbol i Σ, blir i qs (OK), overskriv med blank, gå til neste. (qs, s Σ) (qe,b,r) Leser symbol ikke i Σ, går til qe (ikke OK), overskiv, gå til neste. (qs, b) (h,y, ) Kommet til enden (leser blank), er i qs, stopp med YES. (qe, s Σ ) (qe,b,r) Uansett hva vi leser (unntatt b) forblir vi i qe når vi først har error. (qe, b) (h,n, ) Kommet til enden med error, stopp med NO. s Σ (s X) s Σ * qs qe b h b Y N
6 3b Er følgende språk avgjørbart? L 2 = M M decides L 1. L 2 er ikke avgjørbart. Ser vi igjen på Turingmaskiner som funksjoner, er det generelt ikke mulig å svare på spørsmål om denne funksjonen (her: om funksjonen avgjør L 1 ). Vi bruker standardreduksjonen fra HALTING og transformerer en HALTINGinstans (M,x) til en L 2 instans (M ) på følgende måte: HALTING L MACHINE M (input) 2 input: M,x M simuler M på x ML1(input) M,x M M r ML 2 M h Y N
7 3b Så hvorfor virker dette? Hva er det vi har gjort? Vi har vist hvordan vi kan oversette alle HALTING instanser (all mulig HALTINGinput) til L 2 instanser (ved å lage M ). Transformasjonen oversetter JA instanser til JA instanser, og NEI instanser til NEI instanser, slik at svaret vi får fra en maskin for L 2 vil være det samme som fra en for HALTING (på korresponderende instanser). At en JA instans av HALTING blir til en JA instans av L 2 ser vi lett: simuleringen (av M på x) vil stoppe, og M er da i praksis ML1 (en maskin for L 1 ). At en NEI instans av HALTING blir til en NEI instans av L 2 er nesten enda lettere: simuleringen stopper aldri, så vi kommer aldri til ML1 delen, M går bare i evig løkke og er ikke en maskin for noe som helst (annet enn å gå i løkke, da ). For å kunne svare på om en maskin (av typen M ) M)er en maskin for L 1 må vi altså også kunne svare på om M på x stopper. Det kan vi ikke. L 2 er altså uavgjørbart. (ML 2 i den skjematiske fremstillingen av reduksjonen på forrige side kan altså ikke eksistere, siden vi vet at M h ikke gjør det.)
8 Jammen, kan vi ikke? Kan vi ikke bare sette «Simuler M på x» foran hva som helst og bevise at det er uavgjørbart? Også noe som er egentlig avgjørbart?? Nei. Det vil si, man kan sette «Simuler M på x» foran hva som helst, men det beviser ikke at dette hva som helst er uavgjørbart. (Se hva vi gjorde med L 1 og L 2 ). La oss ta et nytt eksempel på noe avgjørbart å sjekke om en Turingmaskin bare består av en overgangsregel. Det kan besvares med maskinen (programmet) M eks under: MACHINE M eks ( MACHINE M i = (Q i,σ i,γ i,δ i ) ) IF δ i = 1 THEN RETURN(Y) ELSE RETURN(N)
9 Jammen, kan vi ikke? Og så kjører vi på med standardreduksjonen HALTING L? input: M,x M MACHINE M (M i ) simuler M på x M eks (M i ) JA instanser av HALTING blir til maskiner M som svarer på om maskiner den får som input har en overgangsregel (ved å bruke koden fra M eks ), NEI instanserav av HALTING blir til maskiner M som aldrisvarer. Hvilke språk var det egentlig som ble avgjørbare og uavgjørbare her nå? Og hvilke maskiner hører til hvilket språk? Språk Maskin Avgjørbarhet. L eks =M Mharen overgangsregel M eks, og delvis M Avgjørbart (med M eks ). L? =M MavgjørL eks M? (hypotetisk) Uavgjørbart.
10 3b Er følgende språk avgjørbart? L 3 = M M decides L 2. L 3 er avgjørbart.deterlettåseomenmaskinerenmaskinforetuavgjørbart språk (når vi vet at språket er uavgjørbart). Et uavgjørbart språk har ingen maskiner. Dtf Det formellespråket L 3 er tomtl 3 =,ogkank avgjøres av en maskin som alltid svarer NEI. Kommer noen til deg med en Turingmaskin og spør om det er en maskin for HALTING, kan du alltid svare nei. Tilsvarende for L 2, du kan alltid svare nei for all input. Det er ikke en maskin for L 2 vedkommende har. Σ* MACHINE ML3(M i ) Y N RETURN(N)
11 3b alt. tolkning Tolker vi oppgaven slik at alle symboler i input er lovlige for L 1 (at den Σ som menes i oppgaveteksen faktisk er inputalfabetet til en Turingmaskin M = (Q,Σ,Γ,δ)), får jooppgavenenslagsoppgaven elegant symmetri : L 1 :avgjørbart MACHINE ML1(S) RETURN(Y) L 2 :uavgjørbart HALTING L 2 (som før) L 3 :avgjørbart MACHINE ML3(M) RETURN(N)
UNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Side Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Prøveekasmen 2007, med svarforslag Eksamen i: INF 330/430: Algoritmer: Design og effektivitet Eksamensdag: Fredag. desember 200 Tid
Turingmaskiner en kortfattet introduksjon. Christian F Heide
7. november 016 Turingmaskiner en kortfattet introduksjon Christian F Heide En turingmaskin er ikke en fysisk datamaskin, men et konsept eller en tankekonstruksjon laget for å kunne resonnere omkring blant
Kompleksitet. IN algoritmer og datastrukturer Plenumstime / repetisjon
Kompleksitet IN2010 - algoritmer og datastrukturer Plenumstime / repetisjon Dagens agenda Kompleksitet - hva er det? Avgjørelsesproblemer Kompleksitetsklassene P og NP Reduksjoner - å redusere et problem
Kompleksitet og Beregnbarhet
Kompleksitet og Beregnbarhet 16. September, 2019 Institutt for Informatikk 1 Dagens plan Avgjørelsesproblemer. P EXPTIME NP Reduksjoner NP-kompletthet Uavgjørbarhet UNDECIDABLE DECIDABLE PSPACE NPC NP
Turingmaskiner en kortfattet introduksjon. Christian F Heide
13. november 2014 Turingmaskiner en kortfattet introduksjon Christian F Heide En turingmaskin er ikke en fysisk datamaskin, men et konsept eller en tankekonstruksjon laget for å kunne resonnere omkring
INF2220: Time 8 og 9 - Kompleksitet, beregnbarhet og kombinatorisk søk
INF0: Time 8 og 9 - Kompleksitet, beregnbarhet og kombinatorisk søk Mathias Lohne mathialo Rekursjonseksempel Eksempel Finn kjøretid for følgende program: (Ex11 b) 1 float foo(a) { n = Alength; 3 4 if
IN2010: Forelesning 11. Kombinatorisk søking Beregnbarhet og kompleksitet
IN2010: Forelesning 11 Kombinatorisk søking Beregnbarhet og kompleksitet KOMBINATORISK SØKING Oversikt Generering av permutasjoner Lett: Sekvens-generering Vanskelig: Alle tallene må være forskjellige
INF3/4130 PRØVE-EKSAMEN MED SVARFORSLAG Gjennomgås 1/ , (lille aud.)
Oppgave 1 Uavgjørbarhet INF3/4130 PRØVE-EKSAMEN MED SVARFORSLAG Gjennomgås 1/12-2005, 14.15 (lille aud.) L = {(M 1, M 2 ) M 1 og M 2 er Turingmaskiner som er ekvivalente, dvs. gir samme output for samme
UNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF 4130: Algoritmer: Design og effektivitet Eksamensdag: 11. desember 2009 Tid for eksamen: Kl. 09:00 12:00 (3 timer) Oppgavesettet
Kompleksitetsteori reduksjoner
Kompleksitetsteori reduksjoner En slags liten oversikt, eller huskeliste, for kompleksitetsteorien i INF 4130. Ikke ment å være verken fullstendig eller detaljert, men kanskje egnet til å gi noen knagger
INF Stein Krogdahl. NB: Det som under forelesningen ble kalt et vitne er nå omdøpt til et sertifikat.
INF 4130 15. oktober 2009 Stein Krogdahl NB: Det som under forelesningen ble kalt et vitne er nå omdøpt til et sertifikat. Dagens tema: NP-kompletthet Eller: hvilke problemer er umulig å løse effektivt?
IN2080. Oppgave 1. Oppgave 2. Eksamen. Vår Den nondeterministiske endelige automaten A er gitt ved (Q, Σ, δ, q 0, F ) der
IN2080 Eksamen Vår 2019 Oppgave 1 Den nondeterministiske endelige automaten A er gitt ved (Q, Σ, δ, q 0, F ) der Q = {q 0, q 1, q 2 } er mengden av tilstander Σ = {a, b} er inputalfabetet q 0 er starttilstanden
INF 4130. 8. oktober 2009. Dagens tema: Uavgjørbarhet. Neste uke: NP-kompletthet
INF 4130 8. oktober 2009 Stein Krogdahl Dagens tema: Uavgjørbarhet Dette har blitt framstilt litt annerledes tidligere år Se Dinos forelesninger fra i fjor. I år: Vi tenker mer i programmer enn i Turing-maskiner
Følger Sipsers bok tett både i stoff og oppgaver.
1 - hrj 1 Følger Sipsers bok tett både i stoff og oppgaver. Tirsdag forelesninger, nytt stoff Onsdag eksempler og utfyllende stoff Torsdag oppgaver fra uka før Start: kapittel 1 (2uker), 2 (2uker),3 (2uker),4
INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.2 Jan Tore Lønning
INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.2 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSMASKINER OG REGULÆRE SPRÅK 19. januar 2017 2 Fysisk modell En tape delt opp i ruter. I hver rute står det et symbol. En
MAT1030 Plenumsregning 1
MAT1030 Plenumsregning 1 Kapittel 1 Mathias Barra - 16. januar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-02 14:21) Plenumsregning 1 Velkommen til plenumsregning for MAT1030 Fredager 12:15 14:00 Vi vil gjennomgå utvalgte
Plenumsregning 1. Kapittel 1. Roger Antonsen januar Velkommen til plenumsregning for MAT1030. Repetisjon: Algoritmer og pseudokode
Plenumsregning 1 Kapittel 1 Roger Antonsen - 17. januar 2008 Velkommen til plenumsregning for MAT1030 Torsdager 10:15 12:00 Gjennomgang av ukeoppgaver Gjennomgang av eksempler fra boka Litt repetisjon
Øvingsforelesning 1 Python (TDT4110)
Øvingsforelesning 1 Python (TDT4110) Introduksjon, Kalkulasjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Repetisjon fra sist Oppgaver for øving 2 2 Praktisk Info Last opp øvinger på Blackboard før godkjenning
MAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Plenumsregning 1: Kapittel 1 Mathias Barra Matematisk institutt, Universitetet i Oslo 16. januar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-02 14:21) Plenumsregning 1 MAT1030 Diskret Matematikk
Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110)
Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Repetisjon av løkker og funksjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av Øving 3 Repetisjon 2 Praktisk info Prosjekter i PyCharm må startes med
Plenumsregning 1. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon: Algoritmer og pseudokode. Velkommen til plenumsregning for MAT1030
MAT1030 Diskret Matematikk Plenumsregning 1: Kapittel 1 Mathias Barra Matematisk institutt, Universitetet i Oslo Plenumsregning 1 16. januar 2009 (Sist oppdatert: 2009-02-02 14:21) MAT1030 Diskret Matematikk
Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110)
Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Repetisjon av løkker og funksjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av Øving 3 Repetisjon 2 Praktisk info Prosjekter i PyCharm må startes med
MA3301 Beregnbarhets- og kompleksitetsteori Høsten
MA3301 Beregnbarhets- og kompleksitetsteori Høsten 2012 1 Notat 2 Om den kanoniske automaten til et språk og minimalisering. Vi vil si at en automat M = Q, Σ, q 0, A, δ er redusert enhver tilstand q Q
INF1820 INF Arne Skjærholt INF1820. Arne Skjærholt
Arne Skjærholt Quatrième leçon Arne Skjærholt Quatrième leçon Previously... Alle rare ordene Alle rare morfene Previously... Coming up... Morfologi med datamaskin (computational morphology) Hvordan analysere
Visual Basic. Repetisjon fra mandag
Visual Basic Kontrollstrukturer del 2 Løkker - 1 1 Repetisjon fra mandag Tre kontrollstrukturer: Sekvens Gjør punkt 1 Gjør punkt 2 Valg Hvis betingelse er sann Gjør punkt 1 Ellers Gjør punkt 2 Løkke initier
MAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Plenumsregning 1: Kapittel 1 Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 17. januar 2008 Velkommen til plenumsregning for MAT1030 Torsdager 10:15 12:00 Gjennomgang
INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04
INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 Grunnkurs i programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Anja Bråthen Kristoffersen og Are Magnus Bruaset 22-05-2006 2 22-05-2006 3 22-05-2006 4 Oppgave 1a
INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04
INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 Grunnkurs i programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Anja Bråthen Kristoffersen og Are Magnus Bruaset 22-05-2006 2 22-05-2006 3 22-05-2006 4 Oppgave 1a
løsningsforslag-uke5.txt
INF 1000 LØSNINGSFORSLAG TIL UKEOPPGAVER FOR UKE 5 1) Setningen er kompakt skrivemåte for int[] a; a = new int[50]; hvor den første setningen deklarerer arrayen a, og den andre setningen oppretter et array-objekt
LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN V06, MA0301
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN V06, MA0301 Oppgave 1 a) Sett opp en sannhetsverditabell(truth table) for det logiske uttrykket
INF INF1820. Arne Skjærholt. Terza lezione INF1820. Arne Skjærholt. Terza lezione
Arne Skjærholt Terza lezione Arne Skjærholt Terza lezione Regulære uttrykk Regex Regulære uttrykk (regular expressions) er et godt eksempel på det som kalles finite-state methods (hvorfor det heter det
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL Kandidatnr: Eksamensdato: 15.desember 2004 Varighet: Fagnummer: Fagnavn: Klasse(r): 3 timer LO116D Programmering i Visual Basic FU
Øvingsforelesning 3 Python (TDT4110)
Øvingsforelesning 3 Python (TDT4110) For og While-løkker Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av øving 1 Programmering for Øving 3 2 Studasser og Piazza Studasser er der for å hjelpe
INF1820: Introduksjon til språk-og kommunikasjonsteknologi
INF1820: Introduksjon til språk-og kommunikasjonsteknologi Fjerde forelesning Lilja Øvrelid 6 februar, 2014 OVERSIKT Såkalt endelig tilstand (finite-state) -teknologi er kjapp og effektiv nyttig for et
INF1820: Introduksjon til språk-og kommunikasjonsteknologi
INF1820: Introduksjon til språk-og kommunikasjonsteknologi Fjerde forelesning Lilja Øvrelid 6 februar, 2014 OVERSIKT Såkalt endelig tilstand (finite-state) -teknologi er kjapp og effektiv nyttig for et
Plan: Parameter-overføring Alias Typer (Ghezzi&Jazayeri kap.3 frem til 3.3.1) IN 211 Programmeringsspråk
Plan: Parameter-overføring Alias Typer (Ghezzi&Jazayeri kap.3 frem til 3.3.1) Funksjonelle språk (Ghezzi&Jazayeri kap.7 frem til 7.4) Neste uke: ML Ark 1 av 16 Forelesning 16.10.2000 Parameteroverføring
Fasit til eksamen høst 2002, applikasjonsutvikling
Fasit til eksamen høst 2002, applikasjonsutvikling Oppgave 1 a) moduser er output, input, append. Resultatet blir at bare den siste setningen vises, nemlig: her er litt mer informasjon Grunnen til dette
Analyse av Algoritmer
Analyse av Algoritmer Lars Vidar Magnusson 10.1.2014 Asymptotisk notasjon (kapittel 3) Kompleksitetsklasser Uløselige problem Asymptotisk Notasjon Asymptotisk analyse innebærer å finne en algoritmes kjøretid
Programmering Høst 2017
Programmering Høst 2017 Tommy Abelsen Ingeniørfag - Data Innledning Dette er et dokument med litt informasjon og eksempler om kontrollstrukturer, samt oppgaver til forskjellige kontrollstrukturer. Spør
INF Algoritmer: Design og effektivitet
INF 4130 Algoritmer: Design og effektivitet Velkommen Forelesere: Stein Krogdahl, steinkr at ifi.uio.no Petter Kristiansen pettkr at ifi.uio.no Lærebok: Algorithms: Sequential, Parallel, and Distributed,
Løsningsforslag til eksamen i INF1000
Løsningsforslag til eksamen i INF1000 Are Magnus Bruaset (oppgave 1a e og 3) Dag Langmyhr (oppgave 1f j og 2) 11. juni 2004 1 Flervalgsoppgave (I løsningsforslaget her står noen kommentarer om hvorfor
MAT1030 Diskret matematikk
Oppgave 1.1 MAT1030 Diskret matematikk Plenumsregning 2: Ukeoppgaver fra kapittel 1 & 2 Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 24. januar 2008 Modifiser algoritmen fra 1.2.1 slik at
MAT1030 Forelesning 25
MAT1030 Forelesning 25 Trær Roger Antonsen - 29. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-29 00:28) Forelesning 25 Litt repetisjon Vi har snakket om grafer og trær. Av begreper vi så på var følgende. Eulerstier
INF / Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO
INF5110 12/2-2013 Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Dagens temaer: Noen foiler igjen fra forrige gang SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker NB: Oppgaver til kap 4 og 5 er lagt ut på undervisningsplanen
MAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Plenumsregning 2: Ukeoppgaver fra kapittel 1 & 2 Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 24. januar 2008 Oppgave 1.1 Modifiser algoritmen fra 1.2.1 slik at
TDT4100 Objektorientert programmering
Eksamensoppgave i TDT4100 Objektorientert programmering Torsdag 12. august 2010, kl. 09:00-13:00 Oppgaven er utarbeidet av faglærer Hallvard Trætteberg og kvalitetssikret av Svein Erik Bratsberg. Kontaktperson
INF1010 MVC i tekstbaserte programmer
INF1010 MVC i tekstbaserte programmer Marit Nybakken [email protected] 9. februar 2004 Marit har ingen utdanning innen systemutvikling og vet antageligvis ikke hva hun prater om. Hun har dog skumlest
INF3140 Modeller for parallellitet INF3140/4140: Programanalyse
INF3140/4140: Programanalyse Uke 4, side 1. Hvordan sjekke egenskaper ved programmer? Testing eller debugging øker tilliten til programmet ved prøving, men gir ingen garanti for korrekthet Operasjonell
KONTINUASJONSEKSAMEN I TMA4140 LØSNINGSFORSLAG
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side av 6 KONTINUASJONSEKSAMEN I TMA440 LØSNINGSFORSLAG Oppgave Sannhetsverditabell for det logiske utsagnet ( (p q) ) ( q r
Hash-funksjoner. Introduksjon. Steg 1: Strekkoder. Eksempel. Skrevet av: Martin Strand
Hash-funksjoner Skrevet av: Martin Strand Kurs: Python Tema: Tekstbasert, Kryptografi Fag: Matematikk, Programmering Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole Introduksjon Tidligere har vi sett hvordan
Forelesning 25. MAT1030 Diskret Matematikk. Litt repetisjon. Litt repetisjon. Forelesning 25: Trær. Roger Antonsen
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 25: Trær Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 25 29. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-29 00:28) MAT1030 Diskret Matematikk
Løsnings forslag i java In115, Våren 1996
Løsnings forslag i java In115, Våren 1996 Oppgave 1a For å kunne kjøre Warshall-algoritmen, må man ha grafen på nabomatriseform, altså en boolsk matrise B, slik at B[i][j]=true hvis det går en kant fra
NP-kompletthet. «Hvordan gjøre noe lett for å vise at noe annet er vanskelig»
NP-kompletthet «Hvordan gjøre noe lett for å vise at noe annet er vanskelig» Gjennomgang Øving 12, maks flyt Oppskrift på et NPkomplett problem 1. Vise at problemet er veldig lett å sjekke 2. Vise at problemet
INF Logikk og analysemetoder Forslag til løsning på oppgave fra læreboken
INF4170 - Logikk og analysemetoder Forslag til løsning på oppgave 3.2.1 fra læreboken Joakim Hjertås, [email protected] 7. mars 2004 Sammendrag Disse sidene kommer med forslag til løsning på oppgave 3.2.1
Legg bort skilpaddene dine, i dag skal vi lære hvordan vi kan sende hemmelige beskjeder!
Level 1 Hemmelige koder All Code Clubs must be registered. Registered clubs appear on the map at codeclubworld.org - if your club is not on the map then visit jumpto.cc/ccwreg to register your club. Legg
INF120: Oblig 3. Yngve Mardal Moe
Yngve Mardal Moe Mar 28, 2019 Contents 1 Hva trenger dere for denne oppgaven 3 2 Hvordan skal dere arbeide med denne oppgaven 5 3 En søkeindeks 7 4 Å slå opp i en søkeindeks 9 5 Å utvide en søkeindeks
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL Kandidatnr: Eksamensdato: 15.desember 2004 Varighet: Fagnummer: Fagnavn: Klasse(r): 3 timer LO116D Programmering i Visual Basic FU
Hvordan skrive Flok og Flass kode? I mange tilfelle er det svært enkelt:
Hvordan skrive Flok og Flass kode? I mange tilfelle er det svært enkelt: inchar INC inint INI Tegnet eller tallverdien kommer i I registeret. outchar OUTC outint (n) OUTI n outline OLIN I Flink maskinen
TDT4110 IT Grunnkurs Høst 2015
TDT4110 IT Grunnkurs Høst 2015 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsforlag Auditorieøving 1 1 Teori Løsning er skrevet med uthevet tekst
File: C:\My Documents\fagprove\tp\klokke.txt , 08:42:20
1 {************************************************************** 2 3 F A G P R Ø V E 4 5 F O R 6 7 H A L V A R D S K U R V E 8 9 10 11 12 Versjon: Dato: Beskrivelse: 13 ----------------------------------------------------------------
Semantisk Analyse del I
Semantisk Analyse del I Attributtgrammatikker Kapittel 6.1-6.2 26.02.2013 1 Statisk semantisk analyse kapittel 6: Innhold Generelt om statisk semantisk analyse Attributt-grammatikker (kapittel 6.1-6.2)
INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning
INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 20. januar 2012 2 Non-Determinism Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin
class Book { String title; } class Dictionary extends Book { int wordcount; } class CartoonAlbum extends Book { int stripcount; }
Arv Arv (eng: inheritance) er en mekanisme for å bygge videre på eksisterende klasser og regnes ofte som varemerket til objektorientert programmering. Når arv brukes riktig, kan den gjøre koden ryddigere
Læringsmål og pensum. if (be): else (not_to_be):
1 TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: Tema: Betingelser og logiske uttrykk - 3rd edition: Kapittel 3 Professor Alf Inge Wang 2 if (be): else (not_to_be): 3 Læringsmål og pensum Mål Lære å bruke og
INF 4130 Svarforslag til «Midterm», 01/
INF 4130 Svarforslag til «Midterm», 01/11-2011 Oppgave 1 1.a Den generelle reglen blir: Dersom S[i] = [j]: Dersom S[i] [j]: true dersom B[i-1, j-1] = true eller om B[i-1, j-1] = true ellers: false true
Hvor gammel er du? Hvor gammel er du? Del 1: Skrive ut til skjerm. Gjøre selv. Skrevet av: Sindre O. Rasmussen, Kodeklubben Trondheim
Hvor gammel er du? Skrevet av: Sindre O. Rasmussen, Kodeklubben Trondheim Kurs: Python Tema: Tekstbasert Fag: Programmering Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse Hvor gammel er du? I dette oppgavesettet
UNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1000 Grunnkurs i objektorientert programmering Eksamensdag: 11. juni 2004 Tid for eksamen: 9.00 12.00 Oppgavesettet er på 8
Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov
Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov Finurlige feil og debugging av kode IN1000, uke5 Geir Kjetil Sandve Oppgave (Lett modifisert fra eksamen 2014) Skriv en funksjon Dersom parameteren
Dynamisk programmering
Dynamisk programmering Metoden ble formalisert av Richard Bellmann (RAND Corporation) på 5-tallet. Programmering i betydningen planlegge, ta beslutninger. (Har ikke noe med kode eller å skrive kode å gjøre.)
Python: Input og output
Python: Input og output Skrevet av: Oversatt fra microbit-micropython.readthedocs.io (https://microbitmicropython.readthedocs.io/en/latest/tutorials/io.html) Oversatt av: Øistein Søvik Kurs: Microbit Tema:
INF1000 undervisningen INF 1000 høsten 2011 Uke september
INF1000 undervisningen INF 1000 høsten 2011 Uke 2 30. september Grunnkurs i Objektorientert Programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Siri Moe Jensen og Arne Maus Forelesningene: Første
Arv. Book book1 = new Book(); book1. title = "Sofies verden" class Book { String title; } class Dictiona ry extends Book {
Arv Arv (eng: inheritance) er en mekanisme for å bygge videre på eksisterende klasser og regnes ofte som varemerket til objektorientert programmering. Når arv brukes riktig, kan den gjøre koden ryddigere
Dagens tema: 12 gode råd for en kompilatorskriver
Dagens tema: 12 gode råd for en kompilatorskriver Hvordan sjekke navn? Testutskrifter 12 gode råd Hva skal gjøres med navn? Sjekking av navn En kompilator må også sjekke riktig navnebruk: Det må ikke forekomme
KONTROLLSTRUKTURER. MAT1030 Diskret matematikk. Kontrollstrukturer. Kontrollstrukturer. Eksempel (Ubegrenset while-løkke)
KONTROLLSTRUKTURER MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 2: Flere pseudokoder. Representasjoner av tall. Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 16. januar 2008 Mandag innførte vi pseudokoder
Syntax/semantics - I INF 3110/ /29/2005 1
Syntax/semantics - I Program program execution Compiling/interpretation Syntax Classes of langauges Regular langauges Context-free langauges Scanning/Parsing Meta models INF 3/4-25 8/29/25 Program
