ลดขนาดของการแสดงออกปกติสำหรับชุด จำกัด


15

เป็นที่ทราบกันว่าการลดขนาดของการแสดงออกปกตินั้นเป็นสิ่งที่สมบูรณ์แบบของ PSPACE แม้ว่าเราจะมี DFA เป็นข้อกำหนดของภาษาก็ตาม

ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไรหากภาษามี จำกัด

หนึ่งสามารถพิจารณาปัญหานี้ในสองรุ่น:

  1. อินพุตเป็นสตริงทั้งหมดในภาษาและเราวัดขนาดอินพุตด้วยผลรวมของความยาวของสตริงทั้งหมด
  2. อินพุตเป็น DFA และเราวัดขนาดอินพุตตามจำนวนสถานะของ DFA

Kleene star ไม่มีประโยชน์ในกรณีที่มี จำกัด ดังนั้น , | และ (การต่อข้อมูล) ใช้ในนิพจน์ แน่นอนว่าความยาวของการแสดงออกปกติดูเหมือนจะไม่แน่นอน แต่เราสามารถให้น้ำหนักกับแต่ละการดำเนินการ (รวมถึงการเพิ่มวงเล็บ) และขอให้ลดน้ำหนักของนิพจน์ปกติ()|

แก้ไข:ตามที่ระบุไว้ adrianN จะเกี่ยวข้องกับรหัสที่ใช้ไวยากรณ์ มันเป็น NP-complete ในการสร้างไวยากรณ์ฟรีบริบทความยาวต่ำสุดเพื่ออธิบายชุด จำกัด ยังไม่ชัดเจนว่าทำไมไวยากรณ์ฟรีขนาดบริบทขั้นต่ำสามารถบอกเป็นนัยเกี่ยวกับการแสดงออกปกติขนาดขั้นต่ำได้มาก บางทีกฎการเขียนใหม่ที่ฉลาดสามารถเชื่อมโยงสองสิ่งนี้เข้าด้วยกันและพิสูจน์ว่าในรุ่นแรกปัญหาอยู่ใน NP


3
นี้ดูเหมือนว่าเกี่ยวข้องกับรหัสไวยากรณ์ตาม
adrianN

สมมติว่าขนาดอินพุตมี จำกัด ดาวไคลีนจะใช้ได้ ดังนั้นจึงเหมาะสมที่จะกำหนดว่าขนาดอินพุต (ตามธรรมชาติ) จำกัด อยู่ที่สตริงที่ยาวที่สุดในภาษาที่ จำกัด และถ้าดาวคลีนยังคงถูกแยกออกในกรณีนั้น เช่นเดียวกับการแก้ปัญหา (ชัดเจน) การลด DFA และสร้าง RE จากนั้นเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ ... โปรดทราบว่า REs (ที่มีการแทนที่ตัวแปร) มีโครงสร้างคล้าย DAG และไม่มี thms (strong) ที่รู้จักมากนัก เกี่ยวกับการลดโครงสร้างที่เหมือน DAG .... RE ที่ไม่มีการทดแทนตัวแปรนั้นเป็น treelike (สูตร) ​​และอาจทำงานได้ง่ายขึ้นกับ ...
vzn

มุมอื่น ๆ RE "อนุพันธ์" ที่นำเสนอโดย brzozowski เป็นที่รู้กันว่ามีประโยชน์สำหรับการแปลง REs เป็น DFA โดยตรงดูตัวอย่างเช่นอนุพันธ์ของการแสดงออกปกติที่ตรวจสอบโดย Owens, Reppy, Turon อาจมีวิธีการใช้โครงสร้างเดียวกันสำหรับปัญหาผกผัน อย่างไรก็ตามแม้ว่าโดยรวมแล้วดูเหมือนว่าจะเป็นปัญหาแบบเปิด ....
vzn

คำตอบ:


4

Σ2Pk

เราเชื่อว่าจะไม่ทราบผลลัพธ์เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญหาของคุณ สำหรับปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดที่มีลักษณะคล้ายกันโดยมีวัตถุประสงค์คือการหาค่า จำกัด ขั้นต่ำอัตโนมัติ nondeterministic แทนนิพจน์ทั่วไปผลลัพธ์ต่อไปนี้เป็นที่รู้จัก:

  • DPDP
  • ยังไม่มีข้อความP
  • L{0,1}ม.ยังไม่มีข้อความP

ระวัง:ไม่เหมือนกับการตั้งค่าภาษาที่ไม่สิ้นสุดฉันไม่เห็นการลดขนาดตรงไปตรงมาจากกรณีการลดขนาด NFA ไปจนถึงปัญหาจากคำถามของคุณ

อ้างอิง:

(1) Hermann Gruber และ Markus Holzer ความซับซ้อนในการคำนวณของการลดขนาด NFA สำหรับภาษาที่มีขอบเขตและไม่แน่นอน ใน: การประชุมนานาชาติเกี่ยวกับภาษาและทฤษฎีและแอปพลิเคชันอัตโนมัติ (LATA 2007), หน้า 261-272, 2007

(2) Hermann Gruber และ Markus Holzer Inapproximability ของรัฐ nondeterministic และการเปลี่ยนแปลงความซับซ้อนสมมติ P <> NP ใน: การประชุมนานาชาติครั้งที่ 11 เรื่องการพัฒนาในทฤษฎีภาษา (DLT 2007), LNCS 4588, pp. 205-216, 2007

L={W}W


-6

เห็นได้ชัดว่าไม่มีคำตอบที่แน่นอนหรือเป็นคำตอบที่ดีกว่านี้นี่คือการอ้างอิงใกล้ / ล่าสุดเกี่ยวกับการวิจัยเกี่ยวกับการลดขนาด REs (ซึ่งเป็นมุมที่ผิดปกติ):

การลด NFA และนิพจน์ทั่วไป (2005) ให้น้อยที่สุด โดย Gregor Gramlich, Georg Schnitger

เราแสดงผลลัพธ์ที่ไม่สามารถวัดได้เกี่ยวกับการลดขอบเขตของ nondeterministic automite (nfa's) และนิพจน์ทั่วไปที่สัมพันธ์กับ nfa's, นิพจน์ทั่วไปหรือ จำกัด ขอบเขตของออโตมาตา (dfa) เราแสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะลด nfa หรือนิพจน์ปกติให้มีประสิทธิภาพด้วย n state, transition, resp สัญลักษณ์ภายในปัจจัย o (n) ยกเว้น P = PSPACE ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถทำได้ของเราสำหรับ dfa ที่ระบุด้วย n state นั้นตั้งอยู่บนสมมติฐานการเข้ารหัสและเราแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพใด ๆ จะมีปัจจัยการประมาณอย่างน้อยโพลี (log n) การตั้งค่าของเรายังช่วยให้เราวิเคราะห์ปัญหา dfa ขั้นต่ำที่สอดคล้องกัน


4
คำถามนี้ถูกถามโดยเฉพาะเนื่องจากบทความนี้ไม่ได้ระบุว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อภาษามี จำกัด
Chao Xu

1
ก็จะทำหน้าที่เป็น [เกี่ยวข้อง / ไม่จำเป็น] bkg แต่โปรดทราบว่าหากคำถามอื่นไม่มีคำตอบ [ตีพิมพ์] มันไม่น่าแปลกใจเลยที่คำถามนี้ไม่เหมือนกันมุมแปรปรวนที่ใกล้เคียงอาจไม่ช่วยอะไรมาก อีกทั้ง [ mea culpa ] ไม่ได้สังเกตเห็นว่ามีการอ้างถึงบทความจาก MdB ในคำถามอื่น
vzn
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.