查尔斯·科勒曼:理论计算

我通常感兴趣的领域的理论、计算复杂度和算法。很多年前,我在这些领域做了一些研究。最近我一直在努力寻找精制Chomsky-like层次结构有限的传感器。丰富Wicentowski提醒我置在计算语言学的使用。我不知道任何关于这个但是有兴趣探索它一段时间。我也可以有兴趣尝试开发某种图形传感器模拟器如果它不会重新发明轮子。

寻找精制Chomsky-like层次结构有限的传感器

最大的计算机科学的基本问题之一是试图量化计算能力和效率差异确定的设备,随机设备,和完全不确定的设备。最大的悬而未决的问题这样的是吗?P = NP ?问题(决议将获得1000000美元的奖励以及保证任期在世界上任何一个学院或大学)。的吗?P = NP ?图灵机的问题担忧。有很多简单但不通用的计算模型。许多这样的实际实现嵌入式设备。尽管知道这些设备的受体版本,还不知道这种换能器变体。 Twenty+ years ago some colleagues and I (Demers, Kelemen, Reusch) at Cornell looked at the translation (and coding-decoding) capabilities of finite state transducers ("On some decidable properties of finite state translations" ACTA INFORMATICA (17) 1982, 349-364). A 1983 review of our paper appearing in COMPUTING REVIEWS said, "...if we are to have a well-founded science of computing, it will need to be based on basic, intuitive results of what we can and cannot do, like the ones presented here..."

图灵机是正确更强大的比线性有限自动机的正确更强大的比正常下推自动机是更强大的dfa叫做乔姆斯基层次结构。因为不确定的双向卵石自动机是等价的(他们可以接受的),普通的dfa,它们形成一个层次的。但是,非确定性和卵石为有限状态传感器能力产生影响。这意味着Chomsky-like层次结构的传感器必须比这更精致的自动机。这也是如此,许多类型的传感器不分层。

我们建议开发和证明的正确性精制Chomsky-like层次结构与各种组合传感器的使用或排除:非确定性,epsilon-moves,叠加商店,双向,卵石标记,嵌套的鹅卵石,endmarkers。此外,缺乏层次,它将证明。与本科生2001 - 2002年和2003年夏天,例子和反例构造了确定性epsilon-free传感器。一些定理表明,翻译不能通过特定类型的设备也被获得。然而,许多特征目前下落不明。翻译的一个例子,可以实现由叠加换能器但不能通过任何取得出入境dft结果证明。不确定的双向卵石换能器的呢?目前,我们没有足够精细描述的翻译所取得的非确定性卵石传感器来回答这个问题。这种精致的表征,是我们当前工作的重点。类似的精制特征将寻求与endmarkers传感器,epsilon-moves等等。

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