Equivalenza di PDA e CFG. Equivalenza di PDA e CFG
|
|
- Giorgia Angelini
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1
2 quivalenza di PDA e CFG Un linguaggio e generato da una CFG se e solo se e accettato da un PDA per pila vuota se e solo se e accettato da un PDA per stato finale Grammar PDA by empty stack PDA by final state Sappiamo gia andare da pila vuota a stato finale (e viceversa).
3 a CFG a PDA Data una grammatica G = (V, T, P, S), costruiamo un PDA che simula le derivazioni. In particolare, conviene simulare le derivazioni sinistre lm. In una derivazione sinistra S lm γ 1 lm... γ n ogni γ i = x i A i α i e una forma sentenziale sinistra: 1 x i T e una stringa di terminali, A i V e la prima variabile a sinistra e α i (V T ) e la coda, ovvero la stringa di terminali e non terminali ancora da espandere 2 inoltre, viene applicata una regola della grammatica ad A i, ovvero A i β i P e γ i+1 = x i β i α i
4 dea della simulazione Per simulare una derivazione S xaα l automa si trovera nella lm seguente configurazione, avendo letto la stringa di input x (q, y, Aα) dove y e l input ancora da leggere e la pila memorizza la variabile A (al top) e la coda della produzione α. Intuitivamente l automa deve eseguire mosse che permettono di derivare y da Aα.
5 osse dell automa L automa puo eseguire le seguenti mosse: espandere la variabile A al top della pila, applicando una produzione A β P. Di fatto esegue una ɛ-transizione in (q, y, βα) se β e a sua volta della forma Bβ, allora continua ad applicare regole. Altrimenti, se β = wβ inizia in una stringa di terminali, allora l automa li deve eliminare, se li legge in input. Se tutte le scommesse sono giuste, il PDA finisce l input con la pila vuota.
6 efinizione Formale Sia G = (V, T, Q, S) una CFG. Definiamo il PDA come P G = ({q}, T, V T, δ, q, S), dove per ogni variabile A V, δ(q, ɛ, A) = {(q, β) : A β Q}, per ogni terminale a T δ(q, a, a) = {(q, ɛ)},
7 eorema Sia G = (V, T, Q, S) una CFG, e sia P G il PDA definito nel lucido precedente. Allora, per ogni w T, abbiamo w L(G) w N(P G ) Prova Per provare che i due linguaggi coincidono dobbiamo fare vedere che, per ogni w, S lm w sse (q, w, S) (q, ɛ, ɛ)
8 a Derivazione ad automa Se S lm w allora per definizione di derivazione sinistra esiste S = γ 1 lm γ 1 lm γ 2... lm γ n = w in cui ogni γ i e forma sentenziale sinistra. Proviamo per induzione sul numero di passi di derivazione che (q, w, S) (q, y i, α i ) dove γ i = x i α i (α i e la coda) e y i e la stringa tale che w = x i y i (x i e la parte gia letta e y i quella ancora da leggere)
9 Caso Base: Per i = 1 abbiamo γ 1 = S e x i = ɛ e y i = w. Banalmente (q, w, S) (q, w, S) Caso Induttivo: Per i < n abbiamo (q, w, S) (q, y i, α i ) dove α i e la coda dell i-esimo passo di derivazione, ovvero α i = Aβ i per una qualche variabile A. Nell ultimo passo della derivazione γ i γ i+1 deve essere lm applicata una regola della grammatica ad A, suppoiniamo A β i P. L automa e nella configurazione (q, y i, α i ), quindi A e al top della pila. Possiamo applicare la regola e trovare (q, y i, α i ) (q, y i, β iβ)
10 Se β i contiene terminali possiamo leggerli e consumare l input y i fino a che il contenuto della pila non inizia con un non terminale. Avremo (q, y i, β iβ) (q, y i+1, γ i+1 ) che rappresenta la successiva forma sentenziale sinistra. Notiamo che nel caso al passo n abbiamo α n = ɛ (la coda e vuota), quindi la pila e vuota (q, w, S) (q, ɛ, ɛ) e la stringa w viene accettata per pila vuota.
11 a Automa a Derivazione Bisogna fare vedere un fatto piu generale: se (q, x, A) (q, ɛ, ɛ) allora A lm x per ogni variabile A. In particolare la proprieta vale per il simbolo iniziale della grammatica S. Per induzione sul numero di mosse fatte dall automa. Caso Base: Dato che A e al top della pila l automa fa una mossa che corrisponde all applicazione di una produzione. In particolare deve essere A ɛ P. Di conseguenza x = ɛ e A lm ɛ
12 asso Induttivo L automa deriva (q, x, A) (q, ɛ, ɛ) in n mosse con n > 1. Come prima la prima mossa deve essere l applicazione di una produzione del tipo A β P. Quindi (q, x, A) (q, x, β) (q, ɛ, ɛ) Supponiamo che β = X 1... X k dove X j e una variabile o un terminale. Le n 1 mosse successive devono eliminare X 1... X k dalla pila (arriviamo alla pila vuota). Dato che alla fine viene consumato x, allora deve essere possibile scomporre x come x = x 1... x k
13 asso Induttivo Dato x = x 1... x k e la forma della pila, per ogni i {1, k}, x i e la parte dell input consumata fino a quando si elimina il simbolo X i dalla pila. Deve essere (q, x i... x k, X i ) (q, x i+1... x k, ɛ) Quindi, per ogni i {1, k} abbiamo una derivazione X i X i e un nonterminale per I.I.) Costruiamo quindi la derivazione sinistra AX i lm X 1... X k lm x 1 X i+1... X k x i (se lm... x 1... x k = x lm
14 a PDA a CFG La costruzione che permette di ottenere una grammatica da un automa e piu complicata. Si basa sulla seguente idea intuitiva: l evento cruciale nell elaborazione di un PDA consiste nell eliminazione di un simbolo dalla pila, conseguente alla lettura di una parte di input. eliminazione: e l effetto finale di una o piu mosse (alla fine la pila e vuota). Se viene eliminata la variabile Y in questo processo verra letta una parte di input y. Alla fine la pila e vuota.
15 a PDA a CFG Vediamo come un PDA consuma x = x 1 x 2 x k e vuota la pila. Y 1 p 0 Y 2 p 1... Y k p k- 1 x x x 1 2 k p k Dallo stato p i, eliminando Y i dalla pila, l automa si muove in p i+1. L effetto di queste mosse e quello di leggere x i
16 efinizione Intuitiva Definiremo una grammatica con variabili della forma [p i 1 Y i p i ] che rappresentano il passaggio dallo stato p i 1 allo stato p i con l effetto di eliminare Y i. Una variabile di questo tipo dovrebbe generare tutte le stringhe w che portano l automa dallo stato p i 1 allo stato p eliminando Y i dalla pila.
17 efinizione Formale Sia P = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, Z 0 ) un PDA. Definiamo G = (V, Σ, R, S), dove V = {[pxq] : {p, q} Q, X Γ} {S} Le variabili sono del tipo [pxq] oltre ad un nuovo simbolo iniziale S Le produzioni R sono di due tipi.
18 rimo Tipo di Regole Per ogni stato p Q, abbiamo la produzione {S [q 0 Z 0 p] : p Q} Il simbolo [q 0 Z 0 p] rappresenta tutte le stringhe w che provocano l eliminazione di Z 0 dalla pila, quando l automa si muove dallo stato iniziale q 0 a p. Sono le stringhe accettate per pila vuota, partendo dalla configurazione iniziale.
19 econdo Tipo di Regole Per ogni stato q Q, supponiamo che δ(q, a, X ) contenga (r, X 1,..., X k ). Allora per ogni sequenza di stati {r 1,..., r k } Q mettiamo una produzione [qxr k ] a[ry 1 r 1 ]... [r k 1 Y k r k ]
20 ignificato Intuitivo La regola [qxr k ] a[ry 1 r 1 ]... [r k 1 Y k r k ] dice che per muoversi da q ad r k eliminando X un modo puo essere: leggere a e muoversi in r, poi eliminare Y 1 dalla pila, e muoversi in r 1. E cosi via fino ad r k. Nota: a Σ {ɛ} e k potrebbe anche esere 0. In tal caso la mossa dell automa e (r, ɛ).
21 sempio Convertiamo e, Z/ ε i, Z/ZZ Start q P N = ({q}, {i, e}, {Z}, δ N, q, Z), dove δ N (q, i, Z) = {(q, ZZ)}, e δ N (q, e, Z) = {(q, ɛ)} in una grammatica G = (V, {i, e}, R, S), dove V = {[qzq], S}, and R = {[qzq] i[qzq][qzq], [qzq] e}. Se rimpiazziamo [qzq] con A otteniamo le produzioni S A e A iaa e.
22 sempio Convertiamo P = ({p, q}, {0, 1}, {X, Z 0 }, δ, q, Z 0 ), dove δ e data da 1 δ(q, 1, Z 0 ) = {(q, XZ 0 )} 2 δ(q, 1, X ) = {(q, XX )} 3 δ(q, 0, X ) = {(p, X )} 4 δ(q, ɛ, X ) = {(q, ɛ)} 5 δ(p, 1, X ) = {(p, ɛ)} 6 δ(p, 0, Z 0 ) = {(q, Z 0 )} in una CFG.
23 Otteniamo G = (V, {0, 1}, R, S), dove e le produzioni in R sono S [qz 0 q] [qz 0 p] Dalla regola (1): [qz 0 q] 1[qXq][qZ 0 q] [qz 0 q] 1[qXp][pZ 0 q] [qz 0 p] 1[qXq][qZ 0 p] [qz 0 p] 1[qXp][pZ 0 p] Dalla regola (2): [qxq] 1[qXq][qXq] [qxq] 1[qXp][pXq] [qxp] 1[qXq][qXp] [qxp] 1[qXp][pXp] V = {[pxp], [pxq], [pz 0 p], [pz 0 q], S}
24 Dalla regola (3): [qxq] 0[pXq] [qxp] 0[pXp] Dalla regola (4): [qxq] ɛ Dalla regola (5): [pxp] 1 Dalla regola (6): [pz 0 q] 0[qZ 0 q] [pz 0 p] 0[qZ 0 p]
25 eorema Sia P = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, Z 0 ) un PDA, e G = (V, Σ, R, S), la grammatica definita come prima. Allora, per ogni w T, abbiamo w L(G) w N(P) Prova Per provare che i due linguaggi coincidono dobbiamo fare vedere che, per ogni w, e per ogni coppia di stati p, q Q e per ogni X Γ, [qxp] lm w sse (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ) L interpretazione del significato delle variabili [qxp] e corretto
26 a automa a derivazione Supponiamo che (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ). Per induzione sul numero di mosse dell automa facciamo vedere che [qxp] lm w. Caso Base: La pila viene svuotata in un passo. Allora deve essere δ(q, w, X ) = (p, ɛ) e w Σ {ɛ}. Per definizione delle produzioni abbiamo [qxp] w R.
27 aso Induttivo Supponiamo che (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ) richieda n passi con n > 1. Esaminando la prima mossa avremo (q, w, X ) (r 0, x, Y 1... Y k ) (p, ɛ, ɛ) per qualche r 0 Q, a Σ {ɛ} e Y 1,..., Y k Γ. Deve essere w = ax e (r 0, Y 1... Y k ) δ(p, a, X ). Allora, per definizione delle produzioni avremo: [qxr k ] a[r 0 Y 1 r 1 ]... [r k 1 Y k r k ] dove r k = p e r 1... r k sono stati arbitari.
28 aso Induttivo Esaminando la sequenza di mosse (r 0, x, Y 1... Y k ) (p, ɛ, ɛ) vediamo che vengono eliminati tutti i simboli dalla pila Y 1,..., Y k Γ. Allora, deve essere x = x 1,... x k dove x i e la porzione dell input letta, quando viene eliminato Y i, e l automa si muove da r i 1 a r i. Formalmente, per ogni i {1, k}, Per ipotesi induttiva abbiamo (r i 1, x i, Y i ) (r i, ɛ, ɛ) [r i 1 ]Y i r i lm x i
29 aso Induttivo Unendo le derivazioni [r i 1 ]Y i r i lm x i con la produzione otteniamo [qxr k ] a[r 0 Y 1 r 1 ]... [r k 1 Y k r k ] [qxr k ] lm ax 1... x k = w
30 a derivazione ad automa Supponiamo che [qxp] w. Per induzione sul numero di passi di lm derivazione facciamo vedere che (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ). Caso Base: [qxp] w R. Per definizione delle regole deve essere eliminato X da q, muovendosi in p, e leggendo a. L automa ha la mossa, (q, ɛ) δ(q, a, X ). Quindi (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ).
31 aso Induttivo Supponiamo che [qxp] w richieda n passi con n > 1. lm Esaminando la prima mossa avremo [qxr k ] a[r 0 Y 1 r 1 ]... [r k 1 Y k r k ] lm w dove r k = p e gli stati r 1... r k sono stati tali che (r 0, Y 1,..., Y k ) δ(q, a, X ). Esaminado la derivazione e chiaro che possiamo scomporre w = aw 1... w k dove per ogni i [r i1 Y i r i ] lm w i Inoltre per ipotesi induttiva abbiamo, per ogni i, (r i 1, w i, Y i ) (r i, ɛ, ɛ) Mettendo insieme tutte le mosse dell automa otteniamo (q, aw 1... w k, X ) (r 0, w 1... w k, Y 1... Y k ) (r k, ɛ, ɛ).
32 n conclusione Abbiamo provato che [qxp] lm w sse (q, w, X ) (p, ɛ, ɛ) Da questo dobbiamo dedurre che L(G) = N(P). Notiamo che w L(G) sse S w, dal simbolo iniziale S. lm Tuttavia, per S abbiamo solo regole del tipo S [q 0 Z 0 p] Quindi, se S w sse [q 0 Z 0 p] lm lm w sse (q 0, w, Z 0 ) (p, ɛ, ɛ). Sono esattamente le stringhe accettate dall automa partendo dalla configurazione iniziale, per pila vuota.
33 DA deterministici definiremo DPDA (il sottocaso di automa a pila deterministico) la classe dei linuguaggi riconosciuti da DPDA si colloca tra i linguaggi regolari ed i CFL questa classe di linguaggi e importante per comprendere i costrutti dei linguaggi di programmazione
34 DA deterministici Un PDA P = (Q, Σ, Γ, δ, q 0, Z 0, F ) e deterministico se e solo se 1 δ(q, a, X ) ha al massimo un elemento 2 Se δ(q, a, X ) non e vuoto, allora δ(q, ɛ, X ) deve essere vuoto. Per ogni stato deve esserci al piu una mossa, per ogni simbolo a e simbolo sulla pila X. Inoltre non deve esserci conflitto tra la lettura di un input ed una ɛ-transizione
35 sempio Definiamo L wcwr = {wcw R : w {0, 1} } Allora L wcwr e riconosciuto dal seguente DPDA 0, Z 0 / 0 Z 0 1, Z 0 / 1 Z 0 0, 0 / 0 0 0, 1 / 0 1 1, 0 / 1 0 1, 1 / 1 1 0, 0 / ε 1, 1 / ε Start q q q c, Z 0 / Z 0 ε, Z 0 / Z 0 c, 0 / 0 c, 1 / 1
36 Mostreremo che Regolari L(DPDA) CFL Teorema 6.17: Se L e regolare, allora L = L(P) per qualche DPDA P. Prova: Dato che L e regolare, esiste un DFA A tale che L = L(A). Sia A = (Q, Σ, δ A, q 0, F ) definiamo il DPDA dove per tutti i p, q Q e a Σ. Un induzione su w ci da P = (Q, Σ, {Z 0 }, δ P, q 0, Z 0, F ), δ P (q, a, Z 0 ) = {(δ A (q, a), Z 0 )}, (q 0, w, Z 0 ) (p, ɛ, Z 0 ) ˆ δ A (q 0, w) = p
37 i DPDA che accettano per pila vuota? Possono riconoscere solo CFL con la proprieta del prefisso. Un linguaggio L ha la proprieta del prefisso se non esistono due stringhe distinte in L, tali che una e un prefisso dell altra. Esempio: L wcwr ha la proprieta del prefisso. Siano w 1 = xcx R e w 2 = ycy R stringhe del linguaggio e w 2 prefisso di w 1. Allora w 2 e piu breve di w 1, quindi la c di w 2 e in una posizione dove w 1 ha uno 0 o un 1. Esempio: {0} non ha la proprieta del prefisso.
38 Abbiamo visto che Regolari L(DPDA). L wcwr L(DPDA)\ Regolari Ci sono linguaggi in CFL\L(DPDA). Si, per esempio L wwr = {ww R w {0, 1} }. Il linguaggio e simile a quello visto in precedenza. Non esiste un DPDA, in questo caso non e possibile stabilire quando finisce w ed inizia w R.
39 rammatiche Ambigue Cosa possiamo dire su DPDA e grammatiche ambigue? L wwr ha una grammatica non ambigua ma non e L(DPDA). S 0S0 1S1 ɛ Per l inverso abbiamo Teorema 6.20: Se L = N(P) per qualche DPDA P, allora L ha una CFG non ambigua. Prova: Guardando la prova del teorema 6.14 vediamo che se la costruziuone e applicata ad un DPDA, il risultato e un CFG con derivazioni a sinistra uniche per ogni stringa.
40 Il teorema 6.20 puo essere rafforzato: Teorema 6.21: Se L = L(P) per qualche DPDA P, allora L ha una CFG non ambigua. Prova: Sia $ un simbolo fuori dell alfabeto di L, e sia L = L$. E facile vedere che L ha la proprieta del prefisso. Per il teorema 6.20 abbiamo che L = N(P ) per qualche DPDA P. Per il teorema 6.20 N(P ) puo essere generato da una CFG G non ambigua Modifichiamo G in G, tale che L(G) = L, aggiungendo la produzione $ ɛ Dato che G ha derivazioni a sinistra uniche, anche G le ha, dato che l unica cosa nuova e l aggiunta di derivazioni alla fine. w$ lm w
Automi a pila. Automi a pila
utomi a pila Un automa a pila (PDA) e in pratica un ǫ-nfa con una pila. In una transizione un PDA: 1 Consuma un simbolo di input. 2 Va in un nuovo stato (o rimane dove e ). 3 Rimpiazza il top della pila
Automi e Linguaggi Formali Automi a stack (Pushdown automata)
Automi e Linguaggi Formali Automi a stack (Pushdown automata) A.A. 2014-2015 Enrico Mezzetti emezzett@math.unipd.it Automi a stack Un Pushdown Automata (PDA) o Automa a stack Essenzialmente un ɛ-nfa con
Automi a Pila e Grammatiche Libere dal Contesto. Automi a Pila e Grammatiche Libere dal Contesto
utomi a Pila Un automa a pila (PDA) e una estensione degli automi a stati finiti, che ha una memoria (una pila) Vedremo due modi equivalenti per definire il linguaggio accettato da un PDA Vedremo che la
Proprieta dei linguaggi liberi da contesto. Proprieta dei linguaggi liberi da contesto
roprieta di CFL Semplificazione di una CFG: se un linguaggio e un CFL, ha una grammatica di una forma speciale. Pumping Lemma per CFL: simile ai linguaggi regolari. Proprieta di chiusura: alcune delle
Grammatiche libere da contesto. Grammatiche libere da contesto
rammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Abbiamo visto che molti linguaggi non sono regolari. Consideriamo allora classi piu grandi di linguaggi Linguaggi Liberi da Contesto (CFL) sono stati usati nello
Grammatiche libere da contesto. Grammatiche libere da contesto
rammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Abbiamo visto che molti linguaggi non sono regolari. Consideriamo allora classi piu grandi di linguaggi. Linguaggi Liberi da Contesto (CFL) sono stati usati nello
Linguaggi Liberi dal Contesto. Linguaggi Liberi dal Contesto
rammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Abbiamo visto che molti linguaggi non sono regolari. Consideriamo allora una classe piu ampia di linguaggi, i Linguaggi Liberi da Contesto (CFL) i CFL sono stati
Grammatiche libere da contesto. Grammatiche libere da contesto
rammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Abbiamo visto che molti linguaggi non sono regolari. Consideriamo allora classi piu grandi di linguaggi. Linguaggi Liberi da Contesto (CFL) sono stati usati nello
Linguaggi Liberi dal Contesto. Linguaggi Liberi dal Contesto
rammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Data una stringa w L(G), dove G e un CGF, possono esistere diverse derivazioni di w (che tipicamente differiscono per l ordine di applicazione delle produzioni)
Grammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto
Grammatiche e Linguaggi Liberi da Contesto Abbiamo visto che molti linguaggi non sono regolari. Consideriamo allora classi più grandi di linguaggi. I Linguaggi Liberi da Contesto (CFL) sono stati usati
Proprieta dei Linguaggi Regolari. Proprieta dei Linguaggi Regolari
roprieta dei Linguaggi Regolari Pumping Lemma. Ogni linguaggio regolare soddisfa una proprieta ben nota, il pumping lemma. Questa tecnica fornisce uno strumento utile per dimostrare che un linguaggio non
Espressioni regolari
spressioni Regolari Un FA (NFA o DFA) e una macchina a stati finiti che riconosce linguaggi regolari. Una espressione regolare e un modo dichiarativo (o algebrico) per descrivere un linguaggio regolare.
Proprieta dei linguaggi liberi da contesto. Proprieta dei linguaggi liberi da contesto
roprieta di CFL Semplificazione di una CFG: se un linguaggio e un CFL, ha una grammatica di una forma speciale. Pumping Lemma per CFL: simile ai linguaggi regolari. Proprieta di chiusura: alcune delle
Linguaggi regolari e automi a stati finiti. Linguaggi regolari e automi a stati finiti
utomi a stati finiti Gli automi a stati finiti sono usati come modello per Software per la progettazione di circuiti digitali. Analizzatori lessicali di un compilatore. Ricerca di parole chiave in un file
a cura di Luca Cabibbo e Walter Didimo
a cura di Luca Cabibbo e Walter Didimo Esercizi di Informatica teorica - Luca Cabibbo e Walter Didimo 1 automi a pila automi a pila e grammatiche non contestuali notazioni sul livello degli esercizi: (*)
Proprieta dei Linguaggi Regolari. Proprieta dei Linguaggi Regolari
roprieta dei Linguaggi Regolari Proprieta di chiusura. E interessante investigare proprieta di chiusura dei linguaggi regolari rispetto ad applicazione di sostituzioni o omomorfismi. Queste tecniche permettono
Note del corso di Calcolabilità e Linguaggi Formali - Lezione 3
Note del corso di Calcolabilità e Linguaggi Formali - Lezione 3 Alberto Carraro 26 ottobre 2011 DAIS, Università Ca Foscari Venezia http://www.dsi.unive.it/~acarraro 1 Automi a a pila deterministici e
Esercizi di Informatica Teorica
Esercizi di Informatica Teorica Linguaggi non contestuali: automi a pila 1 Automa a pila richiami un automa a pila non deterministico è una settupla: A = dove èl alfabeto (finito)
Parte n.7 Automi a Pila e Grammatiche Libere
Linguaggi di Programmazione Corso C Parte n.7 Automi a Pila e Grammatiche Libere Nicola Fanizzi (fanizzi@di.uniba.it) Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari Automi a Pila Per il teorema
Analisi Sintattica. Maria Rita Di Berardini. Universitá di Camerino Ruolo del parser
Ruolo del parser Analisi 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica Universitá di Camerino mariarita.diberardini@unicam.it Ruolo del parser Ruolo dell analisi sintattica Ruolo del parser Metodologie
Proprieta dei Linguaggi regolari
Proprieta dei Linguaggi regolari Pumping Lemma. Ogni linguaggio regolare soddisfa il pumping lemma. Se qualcuno vi presenta un falso linguaggio regolare, l uso del pumping lemma mostrera una contraddizione.
Linguaggi Regolari e Linguaggi Liberi
Linguaggi Regolari e Linguaggi Liberi Linguaggi regolari Potere espressivo degli automi Costruzione di una grammatica equivalente a un automa Grammatiche regolari Potere espressivo delle grammatiche 1
Linguaggi Regolari e Linguaggi Liberi. Linguaggi Regolari. Determinismo vs Non determinismo. Potere espressivo
e Linguaggi Liberi Linguaggi regolari Potere espressivo degli automi Costruzione di una grammatica equivalente a un automa Grammatiche regolari Potere espressivo delle Tutti i linguaggi che possono essere
Automi a stati finiti
Automi a stati finiti Definizioni preliminari Il modello: la definizione formale, esempi. Le definizioni utili per descrivere e provare proprietà degli automi: diagramma degli stati, configurazioni, relazione
Aumentare il potere degli FSA
PDA 1 Aumentare il potere degli FSA Punto di vista meccanico Nastro d ingresso Dispositivo di controllo a stati finiti Nastro d uscita PDA 2 Ora arricchiamolo a Nastro d ingresso Memoria a pila (stack)
Automi e Linguaggi Formali
Automi e Linguaggi Formali Analisi Sintattica A.A. 2014-2015 Alessandro Sperduti sperduti@math.unipd.it Ruolo dell analisi sintattica Un compilatore deve produrre codice oggetto e deve anche controllare
Automi a pila deterministici. Achille Frigeri Dipartimento di Matematica Francesco Brioschi Politecnico di Milano
Automi a pila deterministici Achille Frigeri Dipartimento di Matematica Francesco Brioschi Politecnico di Milano Automi a pila A = (Σ, Q, Γ, i 0, F, δ, ) Σ = {a 1,..., a n } Q = {q 1,..., q m } Γ = {A
Analisi sintattica. Analisi sintattica
uolo dell analisi sintattica Un compilatore deve produrre codice oggetto e deve anche controllare che il programma in input sia scritto secondo le regole della sua sintassi L analisi lessicale controlla
Informatica teorica Lez. n 7 Macchine di Turing. Macchine di Turing. Prof. Giorgio Ausiello Università di Roma La Sapienza
Macchine di Turing Argomenti della lezione Definizione della macchina di Turing Riconoscimento e accettazione di linguaggi Macchine a più nastri La macchina di Turing èun è automa che può leggere e scrivere
7. Automi a Pila e Grammatiche Libere
(fanizzi@di.uniba.it) Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari 20 aprile 2016 1 Automi a Pila Definizione Descrizioni Istantanee Condizioni di Accettazione per PDA Esempi 2 Teorema delle
LINGUAGGI FORMALI. Introduzione
LINUAI FORMALI Introduzione Alfabeto : un qualunque insieme di simboli. (Tratteremo solo alfabeti finiti). Esempio: {a,b,c,,,x,w,y,z} {0.1.2.3.4.5.6.7.8.9} {0,1} Stringa (su un alfabeto) : una sequenza
Equivalenza e minimizzazione di automi. Equivalenza e minimizzazione di automi
tati equivalenti Sia A = (Q,Σ,δ,q,F) un DFA, e {p,q} Q. Definiamo p q w Σ : ˆδ(p,w) F se e solo se ˆδ(q,w) F Se p q diciamo che p e q sono equivalenti Se p q diciamo che p e q sono distinguibili In altre
Sui Linguaggi Regolari: Teorema di Kleene - Pumping Lemm
Sui Linguaggi Regolari: Teorema di Kleene - Pumping Lemma N.Fanizzi - V.Carofiglio 6 aprile 2016 1 Teorema di Kleene 2 3 o 1 o 3 o 8 Teorema di Kleene Vale la seguente equivalenza: L 3 L FSL L REG Dimostrazione.
Espressioni regolari. Espressioni regolari
ommario delle espressioni regolari Da automi a espressioni regolari Da espressioni regolari ad automi Leggi algebriche per linguaggi spressioni regolari DFA, NFA, ɛ-nfa sono un metodo formale per costruire
Ma il programma in Fig. 8.2 del libro? Stampa hello, world, dato un input n se e solo se l equazione
Problemi che i calcolatori non possono risolvere E importante sapere se un programma e corretto, cioe fa uello che ci aspettiamo. E facile vedere che il programma Ma il programma in Fig. 8.2 del libro?
Semantica operazionale dei linguaggi di Programmazione
Semantica operazionale dei linguaggi di Programmazione Sistemi di transizioni (2) Rosario Culmone, Luca Tesei Lucidi tratti dalla dispensa Elementi di Semantica Operazionale R. Barbuti, P. Mancarella e
AUTOMI A PILA. M.P. Schutzenberger
AUTOMI A PILA Introdotti da A. G. Oettinger in Automatic Syntactic Analysis and the pushdown store Proc. Symp. Applied Math., 1961 e da M.P. Schutzenberger in Context free languages and pushdown automata
Progamma sintetico. Nozioni preliminari Automi Finiti Macchine di Turing Limiti delle macchine di Turing La tesi di Church-Turing Le classi P e NP
Progamma sintetico Nozioni preliminari Automi Finiti Macchine di Turing Limiti delle macchine di Turing La tesi di Church-Turing Le classi P e NP Un problema classico Un uomo viaggia con un lupo, una pecora
Linguaggi di Programmazione Corso C. Parte n.6 Linguaggi Regolari ed Espressioni Regolari. Nicola Fanizzi
Linguaggi di Programmazione Corso C Parte n.6 Linguaggi Regolari ed Espressioni Regolari Nicola Fanizzi (fanizzi@di.uniba.it) Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari Linguaggi Regolari
ANALISI SINTATTICA LUCIDI DI F. D'AMORE E A. MARCHETTI SPACCAMELA
ANALISI SINTATTICA LUCIDI DI F. D'AMORE E A. MARCHETTI SPACCAMELA AUTOMI PUSHDOWN input u t w $ v x y z $ pila tabella controllo 2 ARGOMENTI Il compito dell'analisi sintattica Generazione automatica Trattamento
Note del corso di Calcolabilità e Linguaggi Formali - Lezione 2
Note del corso di Calcolabilità e Linguaggi Formali - Lezione 2 Alberto Carraro 12 ottobre 2011 DAIS, Università Ca Foscari Venezia http://www.dsi.unive.it/~acarraro 1 Automi a stati finiti deterministici
Automi e Linguaggi Formali
Automi e Linguaggi Formali Linguaggi regolari e automi a stati finiti 6 Ottobre 214 A.A. 214-215 Enrico Mezzetti emezzett@math.unipd.it Recap Definizione informale di automi a stati finiti Diagramma delle
AUTOMI A STATI FINITI
AUTOMI A STATI FINITI I linguaggi regolari godono di interessanti proprietà algebriche: Sono defnibili con le espressioni regolari Sono generati da grammatiche di Chomsky di tipo 3. Sono riconoscibili
Proprietà di CFL. C. Bodei Fondamenti di Programmazione a.a. 17/18
Proprietà di CFL Pumping Lemma per CFL: simile ai linguaggi regolari. Proprietà di chiusura: alcune delle proprietà di chiusura dei linguaggi regolari valgono anche per i CFL. Proprietà di decisione: possiamo
Linguaggi di Programmazione Corso C. Parte n.2 Introduzione ai Linguaggi Formali. Nicola Fanizzi
Linguaggi di Programmazione Corso C Parte n.2 Introduzione ai Linguaggi Formali Nicola Fanizzi (fanizzi@di.uniba.it) Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Bari Definizioni Preliminari Un
Automa deterministico con prospezione 1. < {q}, Σ, Σ V, δ, q, S, Φ > δ(a, X) = α R. se a Gui(X α) senza spostamento della testina.
Automa deterministico con prospezione 1 < {q}, Σ, Σ V, δ, q, S, Φ > δ(a, X) = α R δ(a, a) = ε se a Gui(X α) senza spostamento della testina con spostamento della testina Grammatica 1S ( S ) 2S [ S ] 3S
Linguaggi regolari e automi a stati finiti
utomi a stati finiti Gli automi a stati finiti sono usati come modello per Software per la progettazione di circuiti digitali. Analizzatori lessicali di un compilatore. Ricerca di parole chiave in un file
Linguaggi Regolari e Linguaggi Liberi
Linguaggi Regolari e Linguaggi Liberi Potenza espressiva degli automi Potenza espressiva delle grammatiche 9/11/2004 Programmazione - Luca Tesei 1 Linguaggi Regolari Tutti i linguaggi che possono essere
acuradi Luca Cabibbo e Walter Didimo Esercizi di Informatica teorica - Luca Cabibbo e Walter Didimo 1
acuradi Luca Cabibbo e Walter Didimo Esercizi di Informatica teorica - Luca Cabibbo e Walter Didimo 1 automi a pila automi a pila e grammatiche non contestuali notazioni sul livello degli esercizi:(*)facile,
Precisiamo il problema di SLR. Tabelle LR. Soluzione. Esempio. Item LR(1) Item LR(1) validi. Costruzione delle tabelle di parsing LR canoniche
Precisiamo il problema di SLR Tabelle LR Costruzione delle tabelle di parsing LR canoniche In uno stato i la tabella indica una riduzione con una produzione A αse l insieme di item Ii contiene l item A
Concetti di base sugli automi e sui linguaggi formali
Concetti di base sugli automi e sui linguaggi formali Andrea Burattin 18 marzo 2005 Sommario Piccolo insieme di concetti sul funzionamento degli automi (a stati finiti, a pila,...), delle grammatiche libere
Proprietà dei linguaggi non contestuali
Proprietà dei linguaggi non contestuali Argomenti della lezione Pumping lemma per i linguaggi non contestuali Proprietà di chiusura Argomenti della lezione Grammatiche non contestuali in forma ridotta
LINGUAGGI CONTEXT FREE. Lezione Lezione
LINGUAGGI CONTEXT FREE Lezione 25-11-2010 Lezione 30-11-2010 2 INTRODUZIONE GERARCHIA DI CHOMSKY 3 4 DEFINIZIONE DEI LINGUAGGI CONTEXT FREE LINGUAGGI CF I linguaggi di tipo 2 sono detti context free (CF)
Esercizi di Informatica Teorica - DFA
Esercizi di Informatica Teorica - DFA Esercizio Definire, se esso esiste, l automa deterministico a stati finiti A che riconosce il linguaggio L = {w w {,},w[i] =, i dispari,i > }. Dimostrare rigorosamente
Le grammatiche formali
Le grammatiche formali Il carattere generativo dei sistemi linguisticii i Consideriamo i la seguente frase: Un gatto rincorre il topo Non facciamo difficoltà a riconoscere che si tratta di una frase sintatticamente
Automi a stati finiti
Automi a stati finiti Il modello: la definizione formale, esempi. Le definizioni utili per descrivere e provare proprietà degli automi: configurazioni, relazione porta a e relative definizioni di linguaggio
Esempio stringhe palindrome 1
Esempio stringhe palindrome 1 Automa per il riconoscimento del linguaggio L = {w c w R } A = < {s,f}, {a,b,c}, {a,b},!, s, { f } > con! che contiene le transizioni: 1. (( s, a, " ), (s, a)! [ push a] 2.
Fondamenti dell Informatica a.a. 2013/14 Prova scritta 30 luglio 2014
Fondamenti dell Informatica a.a. 2013/14 Prova scritta 30 luglio 2014 Il compito è diviso in due parti come i compitini: 1) Automi e Linguaggi e 2) Macchine di Turing e Calcolabilità. Si può consegnare
Tabelle SLR. Costruzione di tabelle di Parsing SLR
Tabelle SLR Costruzione di tabelle di Parsing SLR Metodo simple LR Metodo di costruzione di una tabella di parsing LR Abbreviazione: SLR Parser SLR: parser LR che usa una tabella di parsing SLR Grammatica
Tabelle SLR. Metodo simple LR. Potenza del metodo. Item LR(0) Idea Centrale del metodo SLR. Item LR(0) Costruzione di tabelle di Parsing SLR
Tabelle SLR Costruzione di tabelle di Parsing SLR Metodo simple LR Metodo di costruzione di una tabella di parsing LR Abbreviazione: SLR Parser SLR: parser LR che usa una tabella di parsing SLR Grammatica
Automi a pila. Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano. 17 marzo 2017
Automi a pila Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano 17 marzo 2017 Aumentiamo la potenza di un FSA Descrizione operativa dei limiti Un FSA ha un Organo di Controllo (OC) con memoria
Forme Normali. Forma normale di Chomsky. E caratterizzata da regole di due tipi. A! BC dove A, B, C $ V N A! a con a $ V T. Forma normale di Greibach
Forme Normali A partire da una grammatica Context-free G è sempre possibile costruire una grammatica equivalente G ovvero L(G) = L(G ) che abbiano le produzioni in forme particolari, dette forme normali.
Sommario. martedì 23 ottobre 2012
Sommario Macchina di Turing universale il problema dell accettazione per TM e sua indecidibilità il problema della fermata e sua indecidibilità Proprietà dei problemi Turing riconoscibili Linguaggi non
Fondamenti d Informatica: Grammatiche. Barbara Re, Phd
Fondamenti d Informatica: Grammatiche Barbara Re, Phd Grammatiche } Con il termine grammatica s intende } Un formalismo che permette di definire un insieme di stringhe mediante l imposizione di un particolare
Supplemento alle dispense di Sintassi
Supplemento alle dispense di Sintassi Luca Tesei 20 ottobre 2002 1 Formalizzazione Lo scopo di questa sezione è quello di presentare in maniera formale e precisa le nozioni di Automa e di Grammatica Libera
Automi deterministici e non
Automi deterministici e non Negli esempi visti fin ora gli automi avevano sempre relazioni di transizione per cui per un dato elemento del dominio coppia (s, v), dove s è uno stato (sorgente) e v un simbolo,
Automi a stati finiti
ommario Introduzione agli automi a stati finiti Concetti di base della teoria degli automi Tecniche di dimostrazione deterministici (DFA) non deterministici (NFA) non deterministici con ɛ-transizione (ɛ-nfa)
Non determinismo e grammatiche. Achille Frigeri Dipartimento di Matematica Francesco Brioschi Politecnico di Milano
Non determinismo e grammatiche Achille Frigeri Dipartimento di Matematica Francesco Brioschi Politecnico di Milano Modelli non deterministici - Macchine Automa a stati niti non deterministico (AFN) A =
Prefazione all edizione italiana
Questo è l'indice del libro, in cui sono evidenziati i paragrafi corrispondenti agli argomenti trattati nel corso e che costituiscono il programma d'esame. Si noti che la presentazione di alcuni argomenti
Fondamenti teorici e programmazione
Fondamenti teorici e programmazione FTP(A) - modb Lezione 16 Grammatiche Libere da Contesto Alberi di derivazione sintattica Linguaggio generato F.Bonchi Dip.to Informatica Fondamenti teorici e programmazione
Capitolo 5: Macchine di Turing e calcolabilitá secondo Turing
Capitolo 5: Macchine di Turing e calcolabilitá secondo Turing 1 Macchina di Turing (MDT ) Un dispositivo che accede a un nastro (potenzialmente) illimitato diviso in celle contenenti ciascuna un simbolo
Macchine di TURING. Alan Mathison Turing ( )
Macchine di TURING Alan Mathison Turing (1912 1954) Macchine di TURING Alan Mathison Turing (1912 1954) matematico, logico e crittanalista britannico, considerato uno dei padri dell informatica e uno dei
Modelli operazionali non deterministici (1)
Non determinismo 1 Modelli operazionali non deterministici (1) Di solito si pensa a un algoritmo come a una sequenza di operazioni ben determinata Dato uno stato e un ingresso, non c è dubbio sul prossimo
Fondamenti d Informatica: Simulazione d esame. Barbara Re, Phd
Fondamenti d Informatica: Simulazione d esame Barbara Re, Phd 2 Parte teorica (1 punto per ogni domanda) Domande Parte Teorica } Che cosa s intende per teoria della computabilità? Cosa è computabile? Chi
controllo stringa a a b a b b c c b a b x y z pila di memoria
Gli automi a pila Dagli automi finiti iti agli automi a pila Possiamo ottenere un automa a pila a partire da un automa finito (così come l abbiamo definito in precedenza), attraverso l introduzione di
Aniello Murano Automi e Pushdown
Aniello Murano Automi e Pushdown 2 Lezione n. Parole chiave: Automi e PDA Corso di Laurea: Informatica Codice: Email Docente: murano@ na.infn.it A.A. 2008-2009 Calcolabilità, complessità e macchine computazionali
PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI ESEMPIO
PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI Quando si vuole definire in modo preciso la sintassi di un linguaggio si ricorre a una grammatica Una grammatica permette di stabilire se una sequenza di simboli
Forma Normale di Chomsky
2. Eliminazione delle produzioni unitarie Forma Normale di Chomsky Una produzione si dice unitaria se è della forma A! B. Le produzioni unitarie in pratica consistono in una ridenominazione di variabili,
Espressività e limitazioni delle grammatiche regolari
Espressività e limitazioni delle grammatiche regolari Vantaggi: Le grammatiche regolari consentono di esprimere una significativa classe di linguaggi: linguaggi con un numero di sequenze infinito grazie
NFA per riconoscere numeri decimali
NFA per riconoscere numeri decimali Vogliamo un NFA che accetta numeri decimali. Un numero decimale consiste di: 1 Un segno + o -, opzionale 2 Una stringa di cifre decimali 3 un punto decimale 4 un altra
Pumping lemma per i linguaggi Context-free
Pumping lemma per i linguaggi Context-free Sia L un linguaggio context-free. E possibile determinare una costante k, dipendente da L, tale che qualunque stringa z! L con z > k si può esprimere come z=
Linguaggi e Traduttori: Analisi lessicale
Linguaggi e Traduttori: Analisi lessicale Armando Tacchella Sistemi e Tecnologie per il Ragionamento Automatico (STAR-La) Dipartimento di Informatica Sistemistica e Telematica (DIST) Università di Genova
PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI Quando si vuole definire in modo preciso la sintassi di un linguaggio si ricorre a una grammatica G=(V n,v t
PROLOG E ANALISI SINTATTICA DEI LINGUAGGI Quando si vuole definire in modo preciso la sintassi di un linguaggio si ricorre a una grammatica Una grammatica permette di stabilire se una sequenza di simboli
Espressioni regolari. Espressioni regolari
spressioni regolari Un FA (NFA o DFA) e un metodo per costruire una macchina che riconosce linguaggi regolari. Una espressione regolare e un modo dichiarativo per descrivere un linguaggio regolare. Esempio:
Parser Bottom UP. Giuseppe Morelli
Parser Bottom UP Giuseppe Morelli Parser Bottom UP Un parser Bottom Up lavora costruendo il corrispondente albero di parsing per una data stringa di input partendo dalle foglie (bottom) e risalendo via
Definizione di Grammatica
Corso di Linguaggi e Traduttori 1 AA 2004-05 GRAMMATICHE 1 Definizione di Grammatica Formalmente definiamo un grammatica G mediante una quadrupla ( VN, VT, P, S ) dove: V N e l insieme dei simboli non
Tabelle LALR. Costruzione delle tabelle di parsing LALR. Maria Rita Di Berardini
Costruzione delle tabelle di parsing LALR Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Camerino mariarita.diberardini@unicam.it Metodo LALR Introduciamo l ultimo metodo di costruzione di tabelle
Informatica e Laboratorio di Programmazione Automi Alberto Ferrari. Alberto Ferrari Informatica e Laboratorio di Programmazione
Informatica e Laboratorio di Programmazione Automi Alberto Ferrari Alberto Ferrari Informatica e Laboratorio di Programmazione automa o automa: macchina astratta o realizza un certo algoritmo, secondo
Sommario. Macchina di Turing universale Proprietà dei problemi Turing riconoscibili Linguaggi non Turing riconoscibili.
Sommario Macchina di Turing universale Proprietà dei problemi Turing riconoscibili Linguaggi non Turing riconoscibili. 1 UTM: la TM universale Una TM T che accetta un linguaggio è analoga a un programma
Corso di Linguaggi e Traduttori 1 AA GRAMMATICHE
Corso di Linguaggi e Traduttori 1 AA 2004-05 GRAMMATICHE 1 Definizione di Grammatica Formalmente definiamo un grammatica G mediante una quadrupla V, V, P S ( ) N T, dove: V N e l insieme dei simboli non
Progamma sintetico. Nozioni preliminari Automi Finiti Macchine di Turing Limiti delle macchine di Turing La tesi di Church-Turing Le classi P e NP
Progamma sintetico Nozioni preliminari Automi Finiti Macchine di Turing Limiti delle macchine di Turing La tesi di Church-Turing Le classi P e NP Un problema classico Un uomo viaggia con un lupo, una pecora
Linguaggi formali e compilazione
Linguaggi formali e compilazione Corso di Laurea in Informatica A.A. 2014/2015 Linguaggi formali e compilazione quivalenza di grammatiche In Informatica (e non solo, naturalmente) esistono sempre molti
Fondamenti di Informatica. per la Sicurezza. a.a. 2003/04. Grammatiche. Stefano Ferrari
Fondamenti di Informatica per la Sicurezza a.a. 2003/04 Grammatiche Stefano Ferrari Università degli Studi di Milano Dipartimento di Tecnologie dell Informazione Stefano Ferrari Università degli Studi
GRAMMATICHE LIBERE DAL CONTESTO
GRAMMATICHE LIBERE DAL CONTESTO Una grammatica è, intuitivamente, un insieme di regole che permettono di generare un linguaggio. Un ruolo fondamentale tra le grammatiche è costituito dalle grammatiche
Grammatiche. Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano. 27 marzo 2017
Grammatiche Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano 27 marzo 2017 Modelli Generativi Grammatiche I modelli di linguaggio/calcolo visti finora definiscono un linguaggio tramite
A T x b x 0. che chiameremo problema primale, possiamo associare ad esso un altro problema di PL, detto problema duale, definito come segue.
1 Dualitá Dato un problema di PL in forma canonica max c T x A T x b x 0 che chiameremo problema primale, possiamo associare ad esso un altro problema di PL, detto problema duale, definito come segue min
Università degli Studi di Udine. 1 Automi e Linguaggi. Prova Scritta di Fondamenti dell Informatica II Alcune Soluzioni
Università degli Studi di Udine Prova Scritta di Fondamenti dell Informatica II Alcune Soluzioni 1 Automi e Linguaggi 1. Sia dato p N, p > 0 dimostri che il linguaggio è regolare. L p = { a 0 a 1... a