CAPITOLUL 4 AUTOMATE PUSH-DOWN 4.1. DEFINIREA UNUI AUTOMAT PUSH-DOWN

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "CAPITOLUL 4 AUTOMATE PUSH-DOWN 4.1. DEFINIREA UNUI AUTOMAT PUSH-DOWN"

Transcript

1 CAPITOLUL 4 AUTOMATE PUSH-DOWN 4.. DEFINIREA UNUI AUTOMAT PUSH-DOWN Am văzut în capitolul 4 că există gramatici independente de context G pentru care nu există o maşini cu stări finite care recunosc n n limbajul LG ( ). Exemplul dat a fost limbajul L= {0 n=,, K }, el se compune din n 0-uri urmaţi de n -uri. Motivul pentru care nu există o MSF care să recunoască pe L este, că orice maşină care întâlneşte un şir din acest limbaj ar trebui să memoreze câţi de 0 apar în faţa şirului, iar atunci să verifice dacă numărul de -uri, care urmează, este acelaşi. Aşadar, orice maşină care recunoaşte L va avea nevoie de o memorie suplimentară capabilă să stocheze o cantitate arbitrară de informaţii. Deoarece, prin definiţie maşinile cu stări finite au doar un număr finit de stări, ele nu pot recunoaşte limbajul L. Demonstraţia completă este dată în paragraful 3.. Vom introduce acum un nou tip de dispozitiv, care poate memora imput-urile precedente şi comportamentul anterior. Aceste dispozitive se numesc automate push-down (APD); ele au avantajul de a fi uşor implementate pe calculator. Vom constata că orice limbaj independent de context poate fi recunoscut de o astfel de maşină. Un automat push-down se compune dintr-un număr finit de stări, un dispozitiv de intrare (împreună cu un cap de citire) şi o stivă cu un pointer de stivă. Figura 4.. ilustrează o reprezentare schematică a lui. Automatul push-down funcţionează în felul următor: În orice moment dat maşina se află într-o stare Q, pointer-ul de intrare (IP input pointer sau cap de citire) punctează spre un simbol a de pe banda de intrare iar pointer-ul de stivă (SP stack pointer) punctează spre un simbol Z de pe stivă. Locaţia simbolului Z se numeşte vârful stivei (TOS top of the

2 stack) Locaţiile sub vârful stivei sunt populate cu simboluri de stivă admise iar cele deasupra vârfului se consideră goale. Mărimea stivei nu este limitată, dar întotdeauna finită. Banda de intrare Vârful stivei Stiva Baza stivei Figura 4.. Automat push-down. Pe baza acestor informaţii (Q, a şi Z) maşina poate efectua una sau mai multe dintre următoarele acţiuni:. Schimbă starea.. Deplasează pointer-ul de intrare cu o unitate spre dreapta. 3. Înlocuieşte simbolul Z din vârful stivei printr-un număr finite de simboluri de stivă acceptate şi poziţionează pointer-ul de stivă pe vârful stivei. 4. Se opreşte. Reamintim, că decizia care va fi luată este în exclusivitate determinată de Q, a şi Z. În acţiunea de tip 3 este permisă înlocuirea lui Z

3 cu şirul vid λ. Caz în care acţiunea 3 înseamnă eliminarea simbolului Z din stivă şi deplasarea pointer-ului de stivă cu o poziţie în jos. Operaţia se numeşte POP. După ce una sau mai multe dintre acţiunile 3 au avut loc, maşina se va află într-o stare nouă ˆQ, cu pointer-ul de intrare punctând spre noul simbol de intrare â iar pointer-ul de stivă la noul simbol Ẑ din vârful stivei. Întregul proces se repetă până la oprirea maşinii. Simbolurile inferioare vârfului stivei sunt salvate de la o mişcare la alta; ele formează memoria maşinii. Odată ce s-au citite simbolurile benzii de intrare, ele se pierd pointer-ul de intrare se deplasa numai la dreapta. În schimb pointer-ul de stivă se poate deplasa în sus şi în jos. Simbolurile de intrare se salvează, în momentul citirii, prin trecerea lor pe stivă. Pentru o descriere completă a acestei maşini trebuie să specificăm: configuraţia ei, deci stare iniţială, conţinutul iniţial al benzii de intrare şi conţinutul stivei. Pentru simplificare, introducem următoarele convenţii referitoare la automatele push-down: C.. În configuraţia iniţială stiva conţine un singur simbol #. Acest simbol nu poate fi niciodată eliminat din stivă (stiva nu va fi vidă); el apare o singură dată pe stivă. Locaţie lui # se numeşte baza stivei. C.. Orice şir de intrare σ se termină în partea dreaptă cu simbolul $, astfel încât σ = σ $ ; acest simbol este unic în şirul de input. Motivul introducerii acestor simboluri speciale este ca maşina să poată detecta sfârşitul input-ului şi baza stivei. Ca şi maşinile cu stări finite, automatele push-down pot fi deterministe sau nedeterministe. În cazul determinist, fiind date Q, a şi Z, este permis doar un singur rând de acţiuni; în cazul nedeterminist există

4 cel puţin două alternative pentru anumite situaţii. Un automat push-down are unele dintre stările sale desemnate ca stări acceptate sau stări finale. Fie acum Σ un alfabet care nu conţine simbolul $, şi fie L un limbaj peste Σ. Spunem că un automat push-down determinist P acceptă L dacă sutn adevărate următoarele: Fiind dat un şir σ, setăm maşina P în starea ei iniţială Q 0 ; introducem şirul σ $ pe banda de intrare şi pointer-ul de intrare îl plasăm pe cel mai din stânga simbol din σ $. De asemenea, punem simbolul # pe baza stivei şi fixăm pointer-ul de stivă pe el. După un număr finit de paşi maşina P se opreşte. Dacă σ este în limbaj, P se va opri într-una din stările acceptate iar pointer-ul de intrare va puncta la simbolul $ (indicând că întregul input a fost citit). Dacă nu este în limbajul L, atunci P se va opri într-o altă configuraţie, adică, fie într-o stare neacceptată fie fără a scana întregul input σ (sau amândouă). Observăm, că pentru acceptarea şirului σ, nu facem specificaţii referitoare la conţinutul stivei. Definiţia modului de acceptare a unui limbaj de către un automat push-down nedeterminist este similară cu definiţia de acceptare a maşinii cu stări finite nedeterministe. Spunem că un şir σ este în limbajul generat de un automat push-down nedeterminist P, dacă şi numai dacă, începând din configuraţia iniţială, P poate ajunge, printr-o secvenţă de mişcări legale, într-o configuraţie acceptată. Înainte de a da definiţia formală a conceptelor discutate, să considerăm un exemplu.

5 Stare S t i v ă Simbol de intrare Q0 0 $ A # Oprit. Schimbă starea în Q.. Pune simbolul A în vârful stivei. 3. Deplasează pointer-ul de intrare cu o poziţie la dreapta. Opri t Opri t Oprit Schimbă starea în Q 3, pointerii rămân neschimbaţi. Stare Simbol de intrare Q 0 $. Rămâne în starea Q. S. Pune simbolul A în vârful Schimbă starea în Opri t A stivei. Q ; pointerii rămân t i 3. Deplasează pointer-ul de intrare neschimbaţi. v la dreapta. Ă Opri # Oprit Oprit t

6 Stare Simbol de intrare Q 0 $. Schimbă starea în Q. S. Scoate A în vârful stivei. A Oprit t 3. Deplasează pointer-ul de i intrare la dreapta. v ă # Oprit Oprit Oprit Schimbă starea în Q 3, pointerii rămân neschimbaţi. Stare Q 3 : Se opreşte în toate cazurile. n n Figura 4.. Un automat push-down pentru limbajul L= {0 n= 0,,, K }.

7 Configuraţia iniţială Pasul Pasul Pasul 3 Pasul 4 Pasul 5 Pasul 6 Pasul 7 Configuraţia finală Figura 4.3. Mişcările unui APD la input-ul 000. Exemplu 4.. Considerăm un automat push-down care acceptă n n limbajul L= {0 n= 0,,, K }. Acest APD va avea patru stări Q 0 (= starea iniţială), Q, Q şi Q 3 (starea acceptată). Alfabetul de intrare este Σ= {0,}. Fie, în afară de #, un simbol de stivă adiţional admis A. Maşina va opera în felul următor. De fiecare dată când simbolul de intrare este 0, se

8 adăugat un simbol A pe stivă. Aşadar, după ce toate 0-urile au fost citite maşina ştie câţi de 0 se află în input pentru fiecare 0 din input se salvează câte un A pe stivă. Pentru fiecare simbol de întâlnit, maşina şterge câte un A. În final, când ajunge la simbolul $ de pe banda te intrare, pointer-ul de stivă va puncta spre simbolul # din baza stivei numărul de -uri este egal cu numărul de A-uri salvate. Orice deviere de la această formă indică că şirul σ nu aparţine limbajului. Descrierea exactă a mişcărilor lui P este dată in tabelul din figura 4.. Maşina se va opri în starea Q 3 cu capul de citire pe $ dacă şi numai dacă şirul de intrare σ se compune din simboluri de 0 urmate de un număr egal de simboluri de. În orice altă situaţie el se va opri într-o altă stare cu (eventual) o parte a input-ului necitită. În figura 4.3. dăm secvenţa de mişcări a acestui APD cu input-ul 000. Evident, înainte de a trece la definiţii matematice formale, avem nevoie de unele notaţii pentru a descrie configuraţia unui automat push-down în orice moment dat. Desenarea de diagrame schematice de genul celor din figura 4.3. nu este convenabilă. Aşadar, descriem configuraţia unui APD printr-un triplet: σ$, Q, γ # = xkxk+ Kxp$, Q, ZtZt KZ#

9 Figura 4.4. Un APD în configuraţia xx k k Kxk$, QZZ, t t K Z#. + Partea necitită a input-ului este dată prin $ = xx k k K xp$ iar capul de σ + citire punctează pe simbolul x k. Starea curentă este Q. Conţinutul stivei este dat de γ # = ZZ t t K Z#, unde Z t este vârful stivei iar # este baza stivei. O maşină în configuraţia (4.) corespunde figurii 4.4. Cu această convenţie, mişcările maşinii din figura 4.3., por fi descrise astfel: 000$, Q,# 00$, Q, A# 0$, Q, AA# 0 $, Q, AAA# $, Q, AAA# $, Q, AA# $, Q, A# $, Q,# $, Q,# oprit 3 Vom nota pointer-ul de intrare cu IP (input pointer) iar pointer-ul de stivă cu SP (stack pointer). Definiţia 4.. Un automat push-down (APD) se compune din următoarele şase obiecte:. O mulţime nevidă Σ de simboluri de intrare admise. Această mulţime se numeşte alfabet de intrare şi nu conţine simbolul $.. O mulţime nevidă Γ de simboluri de stivă admise. Această mulţime este numită alfabetul stivei şi nu conţine simbolul #. 3. O mulţime finită de stări Q = { Q0, Q, K, Q n }. 4. O stare dedicată, notată Q 0 ( Q ), numită stare iniţială. 5. O mulţime nevidă F de stări, numite stări finale sau acceptate. 6. O funcţie de tranziţie δ ( Q, x, Z). Argumentele lui δ sunt: x un simbol din Σ sau $; Q o stare din Q, Z un simbol din Γ sau #.

10 Valorile lui δ ( Q, x, Z) sunt mulţimi finite (sau vide) de triplete de forma ( N, Qˆ, γ ) unde a) N este unul dintre simbolurile sau (stă sau se mişcă). b) ˆQ este o stare din Q. c) γ este un şir de caractere (eventual vid) din Γ, care poate fi urmat de simbolul #. În final avem: δ * : Q Σ ( {$}) Γ ( {#}) B({, } Q Γ { {# + λ}}) unde B ( E) desemnează mulţimea tuturor submulţimilor finite a unei * mulţimi E, şi D mulţimea tuturor şirurilor posibile de simboluri din D. Aşadar, folosind notaţia pentru expresii regulare, Γ * {# + λ} este mulţimea de şiruri de simboluri din Γ urmate fie de şirul vid λ fie de simbolul #. În plus, funcţia δ satisface următoarele condiţii: C. Pentru orice Q Q şi orice Z Γ, δ ( Q, $, Z) trebuie să conţină doar triplete de forma (, Qˆ, γ ). Aceasta corespunde cerinţei ca pointer-ul de intrare să nu poată trece de simbolul $. C. Pentru orice x Σ şi orice Q Q, δ ( Q, x, #) conţine doar triplete de forma ( N, Qˆ, γ #), unde γ este un şir de elemente din Γ. Aceasta corespunde cerenţei că simbolul # nu poate fi eliminat din baza stivei: dacă înlocuim # prin γ #, simbolul stivei # rămâne în baza stivei. C3. Pentru orice x Σ, Q Q şi Z Γ ( Z #), δ ( Q, x, Z) conţine doar triplete de forma (, ˆ * N Q, γ ), unde γ este un şir din Γ care nu

11 se termină cu #. Aceasta corespunde cerinţei ca # să apară numai la baza stivei. Un automat push-down cu Σ, Γ, Q, Q 0, F şi δ de genul celui de mai sus se va nota P= { Σ, Γ, Q, Q0, F, δ}. Funcţia δ din definiţia anterioară descrie mişcările posibile ale maşinii. Argumentele x, Q şi Z din δ reprezintă input-ul curent, starea curentă şi conţinutul vârfului stivei. Maşina definită prin definiţia 4.. este nedeterministă, deci valoarea lui δ este mulţimea mişcărilor posibile dintr-o configuraţie dată (pot fi mai multe). Fiecare astfel de mişcare posibilă este descrisă de un triplet ( N, Qˆ, γ ). Dacă N = atunci pointer-ul de intrare nu se schimbă la mişcarea următoarea va fi citit acelaşi simbol de intrare; dacă N = atunci pointer-ul de intrare se va muta cu o poziţie la dreapta. ˆQ desemnează următoarea mişcare a maşinii. γ este înţeles astfel: Dacă ( N, Qˆ, γ ) este un triplet din δ( Q, x, γ ), atunci simbolul Z din vârful stivei este înlocuit cu şirul γ. (Cel mai din stânga caracter din γ va fi noul vârf al stivei.) Condiţia C precizează că pointer-ul de intrare nu va trece de simbolul $. Condiţia C asigură că # nu va fi eliminat niciodată din baza stivei iar C3 garantează că # nu apare în altă locaţie de pe stivă decât în bază. Maşina se opreşte dacă δ ( Q, x, Z) = mulţimea vidă. Un automat push-down se numeşte determinist dacă, pentru fiecare x, Q şi Z, valoarea lui δ ( Q, x, Z) este mulţimea vidă sau conţine doar un singur triplet. Descriem în continuare, formal, mişcările unui automat push-down. Definiţia 4. Fie P un automat push-down. O configuraţie a lui P este tripletul σ$, Q, γ #, unde σ este un şir de caractere din Σ iar γ este

12 un şir de caractere din Γ. (Amândouă pot fi vide.) Fie xyk$, Q, ZW K# o configuraţie pentru P şi fie ( N, Qˆ, γ ) un triplet din δ ( Q, x, Z). Dacă N = atunci spunem că xyk$, Qˆ, γw K # este următoarea configuraţie legală, iar xyk$, Q, ZW K# xyk$, Qˆ, γw K# şi o numim mişcare legală. Dacă N = atunci spunem că configuraţie legală şi yk$, Qˆ, γwk # este următoarea xyk$, Q, ZW K# yk$, Qˆ, γw K# o numim de asemenea mişcare legală. Dacă δ ( Q, x, Z) =, vom spune că P se opreşte. Dacă C = σ$, Q, γ # şi C ˆ ˆ ˆ = σ$, Q, γ # sunt două configuraţii astfel încât este posibilă trecerea din C în C, printr-o secvenţă legală de mişcări, atunci notăm aceasta * σ$, Q, γ # ˆ σ$, Qˆ, ˆ γ #. O mişcare specială şi cu nume propriu pentru un APD este plasarea unui simbol A, în vârful stivei fără a elimina ceva din stivă. Funcţiile de tranziţie pentru astfel de mişcări sunt de forma δ ( Q, x, Z) = ( N, Qˆ, AZ) : Simbolul Z din vârful stivei a fost şters şi înlocuit cu şirul AZ; efectul

13 obţinut este plasarea lui A în vârful stivei. Această mişcare se numeşte push spunem că plasăm A în vârful stivei printr-o operaţie de push. Exemplu 4.. Considerăm APD-ul discutat anterior, care n n recunoaşte limbajul L= {0 n= 0,, K }. Descrierea formală este următoarea: Mulţimea Σ= {0,}, alfabetul stivei este Γ= { A}, mulţimea stărilor Q este { Q0, Q, Q, Q 3} şi mulţimea de stări acceptate este F = { Q3}. Starea iniţială este Q 0 iar funcţia δ este dată prin: Pentru starea Q 0 : δ( Q, 0, A) = δ( Q,, A) = δ( Q, $, A) = δ ( Q, 0, #) = (, Q, A#) 0 δ ( Q,, #) = 0 δ ( Q, $, #) = (, Q, #) 0 3 Pentru starea Q : δ ( Q, 0, A) = (, Q, AA) δ ( Q,, A) = (, Q, A) δ( Q, 0, #) = δ( Q,, #) = δ( Q, $, #) = Pentru starea Q : δ( Q, 0, A) = δ( Q, $, A) = δ( Q,, A) = (, Q, λ) δ( Q, 0, #) = δ( Q,, #) = δ ( Q, $, #) = (, Q, #) 3

14 Pentru starea Q 3 : δ ( Q3, x, Z) = pentru toate valorile lui x Σ {$} şi Z Γ {#}. În exemplul de mai sus, pentru fiecare x, Q şi Z valoarea lui δ ( Q, x, Z) este un singur triplet sau mulţimea vidă. Aşadar, comportamentul maşinii este complet determinat la fiecare configuraţie. Aceste de maşini se numesc deterministe. Definiţia 4.3. Fie P= { Σ, Γ, Q, Q0, F, δ} un automat push-down. Dacă pentru fiecare x Σ {$}, Q Q şi Z Γ {#} valoarea lui δ ( Q, x, Z) este un singur triplet sau mulţimea vidă, spunem că P este determinist. Dacă P nu este determinist, spunem că P este nedeterminist. Fiind dat un automat push-down P, definiţia limbajului LP ( ) generat (recunoscut sau acceptat) de P este identică cu acea dată pentru maşinile cu stări finite (definiţia..). Un şir σ aparţine limbajului LP ( ) dacă şi numai dacă, P pornit în configuraţia iniţială σ $, Q0, #, trece printr-o secvenţă de mişcări legale şi se opreşte în configuraţia $, Q, γ, Q Q. Se cere ca întregul şir σ să fie citit iar ultima stare să fie una acceptată, dar nu se cere, cum o fac unii, ca stiva să fie vidă. Formal avem următoarele. Definiţia 4.4. Fie P= { Σ, Γ, Q, Q0, F, δ} un automat push-down. Limbajul LP ( ) generat (recunoscut sau acceptat) de P este definit prin * * ( ) = { σ σ Σ, σ$, 0, # $,, γ } LP Q Q Z

15 unde Q F şi δ ( Q, $, Z) =. * Exemplu 4.3. Fie Σ un alfabet; pentru fiecare şir σ Σ fie inversul lui σ. Adică, dacă Un palindrom peste Σ este un şir de forma σ R R R σ = abcd, σ = dcba, dacă σ = aab, σ = baa. R * σσ unde σ Σ. Exemple de palindroame sunt abcddcba ( σ = abcd ) şi aabbaa ( σ = aab ). Observăm că această definiţie este diferită de cea obişnuită un cuvânt care se citeşte la fel în ambele sensuri. De exemplu, conform definirii noastre, σ = abcba nu este un palindrom. Arătăm în continuare cum se construieşte un automat push-down P care recunoaşte limbajul de palindroame peste un alfabet dat Σ. În lini mari, maşina P va citi şirul de intrare şi va insera acest input, caracter cu caracter, pe stivă. La un moment dat, P ghiceşte că a ajuns la mijlocul şirului iar atunci compară conţinutul stivei, din vârf până în bază, cu restul input-ului. Dacă alegerea a fost bună şi input-ul este un palindrom, pointer-ul de intrare ajunge la simbolul $ în acelaşi timp când pointer-ul stivei ajunge la baza stivei marcată cu #. Definiţia exactă a lui P este următoarea:. Σ este o mulţime nevidă, finită dată.. Γ=Σ (alfabetul stivei şi alfabetul de intrare este aceleaşi). 3. Q0 Q Q Q3 Q = {,,, }. 4. Starea acceptată este Q 3 ( F = { Q3} ). 5. Funcţia de tranziţie este definită ca: i. 0 δ ( Q, x, #) = {(, Q, x#)} pentru toţi x Σ. ii. δ ( Q0, $, #) = {(, Q3, #)} iii. δ ( Q, x, Z) = {(, Q, xz), (, Q, Z)} pentru toţi x Σ şi Z Γ. iv. δ( Q, x, x) = {(, Q, λ)} pentru toţi x Σ.

16 v. Q Q3 δ (, $, #) = {(,, #)}. vi. δ ( Q, x, Z) = în toate cazurile nedefinite de i v. Mişcările se explică după cum urmează: i. P porneşte în starea iniţială Q 0 şi începe să insereze caracterele de intrare în vârful stivei. Majoritatea inserărilor sunt făcute în timpul stării Q. ii. Asigură că şirul vid λ este în LP ( ). iii. iv. P continuă să insereze simbolul de intrare pe stivă sau ghiceşte dacă mijlocul cuvântului a fost ajuns şi este timpul să compare conţinutul stivei cu restul input-ului. Aceasta este partea operaţiei în care maşina are un comportament nedeterminist. Simbolurile stivei sunt comparate, unul câte unul, cu restul input-ului. v. Cuvântul este găsit palindrom, deci P trece în starea acceptată. Observăm că din cauza lui iii, APD-ul este nedeterminist. Considerăm acum, ca exemplu, comportamentul lui P la input-ul σ = abccba : abccba$, Q, # bccba$, Q, a # ccba$, Q, ba # 0 cba, Q, cba # cba$, Q, cba # ba$, Q, ba # a$, Q, a# $, Q, # $, Q, # oprit 3 (4.) Subliniem faptul că maşina ar fi putut să ghicească greşite. De exemplu, ar fi putut să aştepte prea mult mijlocul şirului:

17 abccba$, Q, # bccba, Q, a # ccba$, Q, ba # 0 cba$, Q, cba # ba$, Q, ccba # ba$, Q, ccba # oprit Aici maşina se opreşte, într-o configuraţie neacceptată, deoarece δ ( Q, b, c) =. Aceasta însă nu însemnă că σ nu este în LP ( ); criteriul este să existe o posibilitate pentru P de a citi σ şi să se oprească într-o stare acceptată. Că există este demonstrat în (4.). Evident că dacă automatele push-down sunt folosite pentru recunoaşterea limbajelor de programare, acest tip de comportament nu poate fi admis (sau cel puţin să fie strict controlat) cu alte cuvinte, APD-ul să fie determinist. În cazul maşinilor cu stări finite maşinile deterministe şi nedeterministe se dovedesc a fi echivalente: Dat fiind o MSF nedeterministă M, există o MSF M astfel încât LM ( ) = LM ( ). Aceasta însă nu este adevărat pentru automatele push-down. De fapt, limbajul palindroamelor din exemplul 4.3. nu poate fi generată de orice APD determinist. * Teorema 4.. Fie L limbajul L = { σσ R σ {0,}} mulţimea tuturor polindroamelor compuse din simbolurile 0 şi. Nu există un automat push-down determinist P astfel încât L= L( P). Demonstraţie. Demonstraţia completă a acestei teoreme nu face parte din scopul acestei lucrări. Vom arăta doar că L nu poate fi recunoscut de un APD determinist care satisface următoarele trei condiţii:. Maşina se opreşte în orice stare dacă input-ul este gol, adică, δ ( Q, $, Z) = pentru toate stările Q şi simbolurile de stivă Z. Cu alte

18 cuvinte, după ce input-ul a fost citit în întregime, maşina nu poate face nici o mişcare.. Maşina acceptă şiruri doar cu stiva vidă. Acesta înseamnă că un şir este acceptat dacă şi numai dacă maşina se opreşte într-o stare finală iar stiva conţine numai simbolul #. 3. Maşina are doar o singură stare acceptată. Presupunând că o maşină deterministă P= { Σ, Γ, Q, Q0, F, δ} serveşte drept acceptor pentru limbajul L din ipoteză, şi mai presupunem că L satisface condiţiile 3 de mai sus. Din ipoteză, F are doar o stare acceptată, ˆQ * R R. Fie σ şi τ două şiruri din {0,} astfel încât σσ ττ să nu R fie în L, de exemplu σ = 0 şi τ =. Maşina P acceptă şirul σσ, R R σσ σσ, R R R R R ττ şi ττ ττ dar nu şi σσ ττ. După citirea lui R σσ maşina trebuie să se afle în starea acceptată ˆQ iar stiva trebuie să fie vidă (adică R R să conţină numai #). Aşadar, la input-ul σσ σσ maşina trece prin următoarea secvenţă de configuraţii: * * R R R ˆ 0 σσ σσ σσ $, Q, #, Q, # $, Qˆ, # (4.) Ca urmare, dacă P este pornit în starea ˆQ cu input-ul R σσ, se va opri în configuraţia acceptată. În acelaşi mod, la input-ul ττ R ττ R maşina va executa secvenţa de mişcări: * * R R R ˆ 0 ττ ττ ττ $, Q, #, Q, # $, Qˆ, # (4.3)

19 Starea ˆQ din mijlocul configuraţilor (4.) şi (4.3) este aceeaşi deoarece este stare acceptată, iar noi am presupus că există doar una singură. Dar R R acum să vedem ce se întâmplă când şirul σσ ττ este trimis lui P. După citirea primei părţi a şirului, R σσ, maşina se va afla în starea ˆQ şi stiva va conţine doar #. (Din teorema (4..).) În acest moment, P se află în configuraţia ττ R, Qˆ, # şi conform cu (4.3) el va trece în $, Q ˆ, #, R R adică, acceptă σσ ττ, despre care am presupus că nu este în limbaj. Deci L L( P). Pentru o demonstraţie completă, trebuie arătat că dat fiind un APD determinist P există alt APD determinist ˆP astfel încât să aibă 3 de mai sus. Pentru detalii vezi [3]. Q.E.D. LP ( ) = LP ( ˆ) şi ˆP 4.. LEGĂTURI CU GRAMATICILE INDEPENDENTE DE CONTEXT Abordăm în continuare o discuţie detaliată a rolului jucat de automatele push-down în recunoaşterea limbajelor independente de context. În capitolele şi 3 am studiat conceptul de maşină cu stări finite. Aceste maşini au fost uşor de implementat; cu toate acestea, ele puteau să recunoască doar limbaje simple limbaje regulare. Ne-a fost uşor să dăm un exemplu de limbaj nerecunoscut de nici una dintre aceste maşini. Automatele push-down sunt similare maşinilor cu stări finite exceptând un punct esenţial APD-urile au o memorie nelimitată sub forma de stivă. Este surprinzător faptul cum această mică facilitate face dintr-un APD un instrument atât de puternic, capabil să genereze limbaje independente de context arbitrare. De fapt, limbajele independente de context sunt chiar acele limbaje pentru care există un APD care le recunoaşte.

20 Teorema 4.. Fie L un limbaj, adică, o mulţime de şiruri peste un alfabet Σ. Atunci L este generat de un automat push-down dacă şi numai dacă L are o gramatică independentă de context. Demonstraţie. O demonstraţie completă a acestei teoreme nu este prea dificilă, dar oarecum lungă. Din acest motiv vom prezenta doar o schiţă într-o singură direcţie: Dată fiind o gramatică independentă de context G = { Σ, N, S, P}, să arătăm cum se construieşte un APD P astfel încât LP ( ) = L. Pentru demonstraţia completă şi detalii suplimentare, cititorul este invitat să consulte [3] sau [7]. Reamintim că o gramatică G este independentă de context dacă toate producţiile ei sunt de forma X γ, unde X este un neterminal iar γ * este un şir, eventuala vid, de terminale sau neterminale ( γ Σ { N} ). APD-ul de construit P va simula în esenţă derivarea cea mai din stânga pentru orice şir din LG ( ). Alfabetul de intrare pentru P va fi Σ, identic cu alfabetul lui G iar alfabetul stivei Γ pentru P va fi simbolurile speciale $ şi # nu aparţin lui Σ N Σ N. Presupunem că. Maşina va avea trei stări: Q 0 (starea iniţială), Q şi Q (starea acceptată). Majoritatea timpului maşina va rămâne în Q. P acţionează în felul următor: Fie σ un şir din LG ( ) şi fie S τ τ L σ derivarea cea mai din stânga a lui σ tranziţia între formele propoziţionale τi = τ i + fiind rezultatul înlocuirii neterminalului cel mai din stânga X a formei propoziţionale τ i, cu partea dreaptă a producţiei X tranziţie. Presupunem că primele mişcări sunt γ. Maşina va face o mişcare la fiecare astfel de S τ τ L x x Kx Aτ σ k *

21 unde x, x, K, x k sunt terminale iar următoarea producţia din derivare este A α. Ca urmare şirul σ este de forma σ = xx Kxkyy K yn, deoarece orice altă aplicare a unei reguli de producţie nu va afecta xx K x. În acest moment maşina P se va afla în configuraţia k yy K y $,, # n Q Aτ. (Pointer-ul de intrare punctează la y, primul simbol al părţii lui σ care urmează a fi derivat şi pointer-ul de stivă punctează pe A, următorul neterminal de înlocuit în derivarea ceea mai la stânga a lui σ ). Maşina va înlocui acum vârful stivei, adică, simbolul A, cu şirul α partea dreaptă a producţie A α. Dacă α începe cu un neterminal A ', avem aceeaşi situaţie, deci înlocuim A ' cu α ' partea dreaptă a producţiei A' α '. Repetăm procedura până când apare un terminal în vârful stivei. Aşadar, putem presupune că α începe cu un terminal. Acest terminal trebuie să fie y, altminteri A α nu poate fi producţia corect aleasă. Prin urmare, după ce A este înlocuit cu α, pointer-ul de intrare şi pointer-ul de stivă punctează amândouă spre acelaşi simbol y. În continuare eliminăm pe y din stivă şi deplasăm pointer-ul de intrare la dreapta, iar atunci repetăm procedeul. Evident că continuând în acest mod, maşina P va trece din configuraţia σ $, Q, # în $, Q, #, punct în care schimbăm starea în Q şi ne oprim. Definiţia completă a funcţiei de tranziţie este următoarea:. 0 δ ( Q, x, #) = {(, Q, S#)} pentru toate terminalele x. Aceasta are ca efect plasarea simbolului de start în vârful stivei şi trecerea în starea activă Q.. 0 δ ( Q, $, #) = {(, Q, S#)}. Această tranziţie particulară este necesară pentru cazul în care şirul vid λ este în limbajul LG ( ).

22 Simbolul de start S va fi plasat pe stivă; dacă λ LG ( ) eventual el va dispare. 3. δ Q x x Q (,, ) = {(,, λ)} pentru toate terminalele x. Pointer-ul de intrare şi pointer-ul de stivă punctează amândouă spre acelaşi simbol x. Se elimină x de pe stivă şi se citeşte următorul simbol. 4. Dacă x este terminal sau simbolul $, şi dacă A este un neterminal, atunci δ( Q, x, A) = {(, Q, α ), (, Q, α ), K, (, Q, α )} p unde A α α K αp sunt toate producţiile având A în partea stângă. Această regulă se aplică atunci când un neterminal se află în vârful stivei, şi maşina alege care dintre producţii va fi în continuare aplicată pentru a se potrivi cu simbolul curent de intrare x (precum şi restul input-ului). 5. Q Q δ (, $, #) = {(,, #)}. Întregul input a fost citit, stiva este vidă, deci maşina trece în starea acceptată. 6. δ ( Q, x, Z) = pentru restul de x, Q şi Z. Maşina P astfel construită este evident nedeterministă: Când regula 4 de mai sus este pe punctul de a fi aplicată, P alege producţia corectă care se va folosi. Este limpede, că dacă există o secvenţă de alegeri corecte (adică, dacă input-ul σ este în limbaj), P va accepta input-ul. De asemenea este adevărat că dacă P poate trece din configuraţia iniţială în ceea acceptată, atunci σ este derivabil în gramatica G. Demonstraţia completă a acestor consideraţii poate fi uşor construită, şi se bazează pe inducţia după lungimea şirului σ. Q.E.D.

23 Configuraţia lui M 0 Forma propoziţională corespunzătoare, vârful stivei este subliniat Comentarii a*( a+ a)$, Q, # Configuraţia iniţială a*( a+ a)$, Q, E# E E plasat în vârful stivei a*( a+ a)$, Q, T # T aplicat E T a*( a+ a)$, Q, T* F# T* F aplicat T T* F a*( a+ a)$, Q, F* F# F* F aplicat T F a*( a+ a)$, Q, a* F# a* F aplicat F a *( a+ a)$, Q, * F# a* F a eliminat din vârful stivei ( a+ a)$, Q, F# a* F * eliminat din vârful stivei ( a+ a)$, Q, ( E) # a*( E) aplicat F ( E) a+ a)$, Q, E)# a*( E ) ( eliminat din vârful stivei a+ a)$, Q, E+ T)# a*( E+ T) aplicat E E+ T a+ a)$, Q, T + T)# a*( T + T) aplicat E T a+ a)$, Q, F + T)# a*( F + T) aplicat T F a+ a)$, Q, a+ T)# a*( a+ T) aplicat F a + a)$, Q, + T)# a*( a+ T) a eliminat din vârful stivei a)$, Q, T )# a*( a+ T) + eliminat din vârful stivei

24 a)$, Q, F )# a*( a+ F) aplicat T F a)$, Q, a )# a*( a+ a) aplicat F a )$, Q, )# a*( a+ a) a eliminat din vârful stivei $, Q, # a*( a+ a) ) eliminat din vârful stivei $, Q, # oprit şi acceptat Configuraţia finală Figura 4.5. Mişcări ale uni APD. Exemplu 4.4. Fie gramatica expresiilor algebrice: E E+ T T T T* F F F ( E) a Regulile de tranziţie pentru automatul push-down corespunzător sunt următoarele: δ ( Q, x, #) = {(, Q, E#)} pentru toţi x Σ= { a, +,*,(,)} 0 δ ( Q, $, #) = {(, Q, E#)} 0 δ( Q, x, x) = {(, Q, λ)} pentru toţi x Σ δ ( Q, x, E) = {(, Q, E+ T), (, Q, T)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, x, T) = {(, Q, T* F), (, Q, F)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, x, F) = {(, Q, ( E)), (, Q, a)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, $, #) = {(, Q, #)} Secvenţa de mişcări a APD-ului la input-ul a*( a+ a) este arătată în figura 4.5. Reamintim de natura nedeterministă a acestui APD. De exemplu, în

25 configuraţia a)$, Q, F )# (marcată cu în figura 4.5.), M alege valoarea corectă pentru δ ( Q, a, F), adică tripletul (, Q, a). Dacă ar alege cealaltă posibilitate (, Q, ( E)), APD-ul s-ar opri imediat într-o configuraţie neacceptată: a)$, Q, F)# a)$, Q, ( E))# oprit. Exemplu 4.5. În acest exemplu prezentăm construcţia şi funcţionarea unui APD plecând de la o gramatică G: S aba B bab C A bs b B as C aa λ Regulile de tranziţie rezultate sunt: δ ( Q, x, #) = {(, Q, S#)} pentru toţi x Σ= {,} a b 0 δ ( Q, $, #) = {(, Q, S#)} 0 δ( Q, x, x) = {(, Q, λ)} pentru toţi x Σ δ ( Q, x, S) = {(, Q, aba#), (, Q, B), (, Q, bab), (, Q, C)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, x, A) = {(, Q, bs), (, Q, b)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, x, B) = {(, Q, as)} pentru toţi x Σ {$} δ( Q, x, C) = {(, Q, aa), (, Q, λ)} pentru toţi x Σ {$} δ ( Q, $, #) = {(, Q, #)} Ca de obicei, Q 0 este starea iniţială iar Q este starea acceptată. În această gramatică şirul vid λ aparţine limbajului LG ( ), derivarea lui fiind

26 S C λ. APD-ul îl acceptă şi pe λ (cum ar trebui s-o şi facă); secvenţa de configuraţii este: $, Q, # $, Q, S# $, Q, C# 0 $, Q, # $, Q, # oprit Şirul baaa face parte din limbajul LG ( ); derivarea lui cea mai din stânga este S bab baas baaas baaac baaa. Mişcările corespunzătoare ale APD-ului sunt: baaa$, Q, # baaa$, Q, S # baaa$, Q, bab # 0 aaa$, Q, ab # aa$, Q, B # aa$, Q, as # a$, Q, S# a$, Q, as# $, Q, S# $, Q, C# $, Q, # $, Q, # oprit Cu acelaşi input baaa maşina ar fi putut să execute următoarea secvenţă de mişcări baaa$, Q, # baaa$, Q, S # baaa$, Q, aba# oprit 0 deoarece δ ( Q, b, a) =. Ca urmare, dacă σ este derivabil în LG ( ), atunci un APD poate efectua o secvenţă legală de mişcări rezultând în acceptarea lui σ. În capitolele 6 8 vom prezenta unele metodele pentru a face aceste maşini deterministe. Evident, aceasta nu este întotdeauna posibil (vezi teorema 4..). Aşadar, orice limbaj independent de context poate fi generat de un automat push-down. Reciproca este de asemenea adevărată: Dat fiind un

27 automat push-down P, există o gramatică independentă de context G astfel ca LP ( ) = LG ( ); nu vom da o demonstraţie a acestui rezultat. Ea nu este dificilă, însă incomodă şi lungă (vezi [3] sau [7]) EVALUAREA EXPRESIILOR ARITMETICE Automatele push-down pot fi utilizate pentru evaluarea automată a expresiilor aritmetice. Problema se pune în felul următor: Vrem să programăm un calculator în aşa fel încât dacă introducem o expresie aritmetică, el o va evalua corect. De exemplu, dacă expresia este *(3+ *5) + 8* maşina execută mai întâi înmulţirea *5, adună rezultatul la 3, înmulţeşte acesta cu, etc. Ea ar trebui programată astfel încât să ştie ce are de făcut şi în ce ordine. Reamintim că maşina primeşte expresia secvenţial: Adică, citeşte mai întâi simbolul, atunci simbolul *, (, 3 etc. În momentul în care ajunge la sfârşitul input-ului ea să înţeleagă input-ului şi execută operaţiile necesare în ordinea corectă. Pentru simplificare, ne vom limita la expresii cu doar două operaţii binare, * şi +. Odată înţeleasă, metoda poate fi uşor de extinsă şi pentru alte operaţii (scădere, împărţire, ridicare la putere sau operaţii unare ca a ). Mai întâi prezentăm soluţia problemei în cazul în care expresia este introdusă în aşa numita notaţie postfixată (numită şi notaţia poloneză inversă). În această notare operaţia nu este scrisă între numere, ci după ele. Deci 3+ 7 se scrie ca 37 +, 8*4 ca 84*, etc. În general, dacă & denotă o operaţie binară (adunare, înmulţire sau altceva), atunci a& b se scrie ca ab &. Fiecare operaţie acţionează asupra primilor două operanzi precedenţi. De exemplu, notaţia postfixată ab + c* este înţeleasă ca ( ab + c)* = (( ab+ ) c)*, deci * acţionează asupra lui c şi lui ab +. Observăm că în notaţia postfixată nu sunt necesare parantezele: Expresia ab + c* este

28 unic descifrată dacă cerem ca fiecare operator să acţionează asupra celor doi operanzi precedenţi. Acum putem construi uşor un automat push-down care va evalua automat orice expresie aritmetică σ, presupunând că expresia este scrisă în forma postfixată. Maşina va avea numai o singură stare şi va acţiona conform următoarelor reguli:. Dacă simbolul de intrare este un număr, APD-ul plasează acest simbol în vârful stivei şi deplasează pointer-ul de intrare cu o unitate la dreapta.. Dacă input-ul este un operator, maşina scoate primele două numere din stivă, execută operaţia indicată, şi plasează rezultatul obţinut în vârful stivei. 3. Când marcajul de intrare $ este ajuns, stiva va conţine numai valoarea corectă a expresiei (presupunând că input-ul a fost gramatical corect). Considerăm de pildă expresia *(3+ *5) + 8*. Forma ei postfixată este 35* + *8* +. Mişcările APD-ului cu acest input sunt: 35* + *8* + $, # 35* + *8* + $, # 5* + *8* + $, 3# 5* + *8* + $, 3# * + *8* + $, 53# + *8* + $, 03# *8* + $, 3# 8* + $, 6# * + $, 86# * + $, 86 # + $, 66 # $, 4 # Am omis simbolul de start deoarece a fost întotdeauna acelaşi. Prin subliniere am vrut să diferenţiem între numărul 6 şi urmat de 6. Această metodă, deşi funcţionează destul de bine, nu rezolvă în întregime problema noastă, deoarece de regulă expresiile aritmetice nu sunt

29 exprimate în notaţia postfixată ci în foram normală cu operatorul scris între operanzi notaţia infixată. Deci avem nevoie de o modalitate automată (deterministă) pentru transcrierea expresiei aritmetice din notaţia uzuală în notaţia postfixată. Descrierea formală a notaţie postfixate este următoarea: Definiţia 4.5. Fie Σ mulţimea operanzilor (adică, numerele) şi fie mulţimea operatorilor (adică, +, *,, etc.). Atunci au loc:. Reprezentarea postfixată a fiecărui operand a este chiar a.. Dacă A este o expresie scrisă în forma infixată şi  este reprezentarea ei în notaţia postfixată, atunci reprezentarea postfixată a lui (A) este Â. 3. Dacă A şi B sunt expresii în notaţia infixată, şi Â, ˆB sunt transcrierile corespunzătoare în notaţia postfixată, atunci pentru orice operator &, transcrierea postfixată pentru A&B este AB ˆ ˆ &. Punctul se înţelege astfel: Fiind dată o notaţie postfixată  pentru A, notaţia postfixată pentru (A) este  (omitem parantezele). Similar, 3 spune că dacă ştim cum să reprezentăm A şi B în notaţie postfixată (ca  şi ca ˆB ), atunci ştim cum să reprezentăm A&B: anume ca AB ˆ ˆ &. Ceea ce dorim în continuare este să construim o schemă deterministă care va converti o notaţie infixată dată în transcrierea ei postfixată. Deci să convertească şirurile a+ b* c, a*( b+ c) în abc * +, abc + * etc. În general, dacă σ, σ, σ 3 şi σ sunt expresii aritmetice în notaţie infixată iar reprezentările lor postfixate sunt ˆ σ, ˆ σ, ˆ σ 3 şi ˆ σ atunci această schemă efectuează transcrieri indicate în (4.4). Primul lucru de remarcat despre această schemă este că operanzii în notaţia postfixată

30 apar în aceeaşi ordine ca în notaţia infixată, singurele schimbări sunt că parantezele au fost eliminate iar operatorii * şi + sunt interschimbaţi. σ ˆ σ σ + σ = ˆ σ ˆ σ + ( σ )*( σ ) = ˆ σ ˆ σ * σ *( σ + σ ) = ˆ σ ˆ σ ˆ σ + * 3 3 σ + ( σ )*( σ ) = ˆ σ ˆ σ ˆ σ * (4.4) Schema trebuie să ţină cont de priorităţile operatorilor. Astfel, în expresia a+ b* c, înmulţirea b* c se execută înaintea adunării, deci în notaţia postfixată simbolul * apare la dreapta lui +. Evident dacă o astfel de schemă are toate proprietăţile listate în (4.4), atunci ea va funcţiona corect în toate cazurile. Se observă că schema poate fi realizată determinist cu ajutorul unui automat push-down cu output. Mai întâi, explicăm cum funcţionează o astfel de maşină iar apoi vom da indicaţii pentru demonstrarea corectitudinii ei. Acest translator push-down va fi un automat push-down, descris în paragraful 4., împreună cu un dispozitiv de ieşire. Schematic el poate fi reprezentat ca în figura 4.6. Şir de intrare Stiva Output Figura 4.6. Un APD care traduce o notaţie infixată într-o notaţie postfixată.

31 Automatul push-down are doar o singură stare Q şi acţionează în felul următor. Iniţial, input-ul conţine o expresie aritmetică în notaţie infixată; stiva este vidă (adică, conţine doar marcajul #); banda de ieşire este goală; şi pointer-ul de ieşire punctează la cea mai din stânga poziţie a benzii. Presupunem că input-ul este delimitate în partea dreaptă de simbolul $ astfel ca T să poată detecta sfârşitul input-ului. La un moment dat maşina examinează simbolul curent din vârful stivei şi simbolul de intrare curent, putând efectua una din următoarele operaţii:. Emite unul sau mai multe simboluri pe banda de ieşire. Aceste simboluri pot fi luate fie din stivă fie de pe banda de intrare. Pointerii relevanţi sunt ajustaţi corespunzător (pointer-ul de intrare este deplasează la dreapta iar pointer-ul de stivă coboară). Pointer-ul de ieşire se deplasează la dreapta la următoarea poziţie liberă disponibilă.. Plasează simbolul de intrare curent în vârful stivei, ajustând ambii pointeri (Această operaţie se numeşte push). Simbolurile de intrarea admise sunt operanzii (adică, numerele) a, b, c,..., simbolurile de operatori sunt * şi +, parantezele ), ( şi simbolul de delimitare $. Simbolurile de stivă admise sunt +, * paranteza stângă ( şi simbolul din baza stivei #. Fiecărui simbol de stivă Z îi asociem două numere prioritatea de input IZ ( ) şi prioritatea de stivă SZ ( ) conform tabelului din figura 4.7.

32 Z IZ ( ) SZ ( ) * + ( 3 0 # 0 Figura 4.7. Funcţii de prioritate. Maşina se comportă în felul următor:. Dacă simbolul de intrare este unul dintre operanzii a, b, c,..., el este trimis spre output şi se citeşte următorul simbol. Pointer-ul de intrare şi cel de ieşire sunt ajustaţi corespunzător; stiva nu se schimbă.. Dacă simbolul de intrare x este (, +, sau *, adică, este şi simbol de stivă, atunci se compară valorile pentru I( x ) şi SZ ( ), unde Z este vârful curent al stivei. Vor avea loc următoarele: i. Dacă I( x) > S( Z) simbolul x este plasat în vârful stivei şi se citeşte următorul simbol. Pointerii de input şi de stivă sunt ajustate corespunzător, nu are loc un output. ii. Dacă I( x) S( Z) se emite ca output simbolul Z din vârful stivei, pointerii de stivă şi de ieşire sunt ajustaţi iar simbolul x este citit din nou (pointer-ul de intrare rămâne neschimbat). 3. Dacă simbolul de intrare este paranteza dreaptă ) stiva este trimisă la output, unul câte unul, până ce apare paranteza stângă (. Iar

33 atunci se elimină paranteza stângă ( din stivă nu este trimisă la ieşire; pointerii de stivă şi de output se ajustează corespunzător iar pointer-ul de intrare se deplasează la stânga. 4. Dacă simbolul de intrare x este $, atunci se trimite, începând din vârf, unul câte unul, conţinutul stivei spre ieşire până la marcajul de bază #. Descriem configuraţia maşinii T într-un moment dat printr-un triplet de şiruri astfel: xx Kx $, Z Z KZ #, yy Ky i i+ n j j k C C C INP TOS OUT (4.5) Unde C INP este simbolul de intrarea curent, C TOS vârful curent al stivei iar C OUT este pointer-ul de ieşire curent. APD-ul din figura 4.6. se află în configuraţia (4.5). Cu aceste notaţii, dăm în continuare unele exemple de mişcări ale lui T la diferite input-uri. Exemplu 4.6. Comportamentul maşinii T la diverse input-uri. Cu input-ul a+ b* c maşina se mişcă astfel: a+ b* c$, #, λ + b* c$, #, a b* c$, + #, a * c$, + #, ab c$, * + #, abc $, * + #, abc $, + #, abc* $, #, abc* + Cu input-ul ( a+ b)* c mişcările lui T sunt:

34 ( a+ b)* c$, #, λ a+ b)* c$, (#, λ + b)* c$, (#, a b)* c$, + (#, a )* c$, + (#, ab * c$, + #, ab+ c$, *#, ab+ $, *#, ab + c $, #, ab + c* Dacă input-ul este ( a+ b* c)*( d + e), mişcările sunt: ( a+ b* c)*( d + e)$, #, λ a+ b* c)*( d + e)$, (#, λ + b* c)*( d + e)$, (#, a b* c)*( d + e)$, + (#, a * c)*( d + e)$, + (#, ab c)*( d + e)$, * + (#, ab )*( d + e)$, * + (#, abc *( d + e)$, #, abc* + ( d + e)$, *#, abc* + d + e)$, (*#, abc* + + e)$, (*#, abc* + d e)$, + (*#, abc* + d )$, + (*#, abc* + de $, *#, abc* + de+ $, #, abc* + de + * Evident maşina funcţionează corect în aceste exemple. De fapt, ea o va face în toate cazurile. Teorema 4.3. Fie T un automat push-down descris în figurile 4.5. şi 4.6. Dacă σ este o expresie aritmetică oarecare bine formată în notaţie infixată, atunci T va transforma σ în ˆ σ traducerea corectă a lui σ în notaţia postfixată. Demonstraţie. (O schiţă) Vom folosi inducţia după lungimea şirului de intrare. Singurele expresii aritmetice (în notaţia infixată) de lungime mai mică sau egală cu teri sunt: a, (a), a+ b şi a* b. Se observă uşor că T va traduce corect toate acestea. Presupunem acum că T funcţionează corect pentru toate expresiile de lungime cel mult n 3 şi fie

35 σ o expresie, de lungime n +, scrisă în notaţia infixată. Atunci σ este într-una din următoarele forme: i. σ = ( τ) ii. σ = τ+ τ iii. σ = τ* τ unde toţi τ sunt de lungime mai mică decât n. În fiecare caz T îl va traduce corect pe σ : i. Iniţial, T va trece din configuraţie ( τ)$, #, λ în τ)$, (#, λ. Iar atunci va opera asuprea lui τ, producând output-ul ˆ τ traducerea postfixată a lui τ fără a influenţa simbolul ( de pe stivă. Aşadar, la un moment dat va ajunge în configuraţia $, #, ˆ τ producând rezultatul corect. )$, (#, ˆ τ şi va trece în ii. T porneşte în configuraţia τ + τ $, #, λ. Din ipotezele inducţiei, el va traduce τ corect, deci după ce ultimul simbol din τ a fost citit, T se va afla în configuraţia + τ $, #, ˆ τ. De aici va trece în τ $, #, ˆ τ iar conform ipotezelor inducţiei el va continua să treacă în $, #, ˆˆ ττ +. Simbolul + din stivă va rămâne nedistribuit deoarece τ trebuie să înceapă cu un operand x sau paranteză stângă (; în ambele cazuri + rămâne pe stivă. Din această ultimă configuraţie, T va trece în $, #, ˆˆ ττ +, producând din nou traducerea corect. iii. Analog cu ii. Q.E.D. Trebuie să menţionăm aici că T nu detectează greşeli în input-ul original. Astfel, de exemplu, dacă input-ul σ este a+ * b output-ul lui T va

36 fi ab * +, amândouă fiind secvenţe fără înţeles. În capitolele 6 şi 8 vom construi analizatoare deterministe care nu vor evalua doar aceste expresii aritmetice, ci chiar vor putea decide dacă şirurile de intrare sunt corect formate. Maşina T, dată aici, nu este un analizator adevărat deoarece nu reconstruieşte arborele de derivare a input-ului LEMA DE POMPARE PENTRU APD-URI În paragrafele 4.. şi 4.. am văzut că automatele push-down sunt mult mai adaptabile decât maşinile cu stări finite. Mai exact, am găsit un limbaj acceptat de un APD dar nu de o maşină cu stări finite (exemplul 4..). Din acest motiv ne putem întreba dacă orice limbaj este recunoscut de un APD, sau (din teorema 4..) ce se întâmplă în cazul limbajelor cu gramatică independentă de context? Vom utiliza în mod special teorema 4.4., care este analoagă cu lema de pompare pentru maşini cu stări finite (teorema 3..). Teorema 4.4. (Lema de pompare pentru automate push-down). Fie G = { Σ, N, S, P} o gramatică independentă de context. Atunci există un număr k, care depinde numai de G, cu următoarea proprietate: Orice propoziţie σ din LG ( ) de lungime mai mare decât k poate fi scrisă ca σ = ατβτγ, unde α, β, γ, * τ şi τ sunt şiruri din Σ şi astfel încât pentru n n fiecare n = 0,,,3, K şirul σ = ατβτγ aparţine de asemenea lui LG ( ). Mai mult, unul din şirurile τ şi τ (sau amândouă) est diferit de şirul vid λ. Motivul pentru care teorema se referă la automate push-down este că limbajele cu gramatici independente de context sunt chiar acele limbaje care sunt recunoscute de automate push-down (teorema 4..).

37 Înainte de a trece la demonstraţie vom arăta cum se aplică această teoremă. n n n Exemplu 4.7. Fie L 0 limbajul L0 = { abc n= 0,,, K }. Aşadar, L se compune din şiruri având un număr egal de simboluri a, b şi c urmate succesiv. Vrem să arătăm că L 0 nu este acceptat de un APD, sau echivalent, nu are gramatică independentă de context. Presupunem deci, că L are o gramatică independentă de context G astfel ca L0 = L( G) şi fie k numărul corespunzător lui G din teorema 4.4. Dacă m > k, şirul m m m m m m σ = abc are lungimea 3m> k, deci σ poate fi scris ca abc = ατβτ γ, unde sau τ λ sau τ λ, şi pentru fiecare,, n n n = K şirul ατβτ γ este în limbajul L. Vom arăta că aceasta este imposibil. Presupunem că τ λ. Atunci τ trebuie să fie un şir format dintr-un singur tip de simboluri, adică, a, b, sau c. Într-adevăr, dacă de exemplu, τ conţine a-uri şi b-uri, atunci τ = ττ va avea a-uri (în al doilea τ ) care se află în dreapta b-urilor (în primul τ ). Dar aceasta implică că ατβτ γ nu este în L 0 contradicţie cu alegerea lui τ. Analog se procedează pentru τ conţinând a-uri şi c-uri sau b-uri şi c-uri. În acelaşi mod arătăm că dacă τ λ, atunci τ trebuie să fie un şir format fie numai din a-uri fie numai din b-uri sau c-uri. Dar atunci, considerăm din nou şirul ρ = ατ βτ γ care este garantat, prin teorema 4.4., a fi din L 0. Dacă τ se compune doar din a-uri iar τ numai din b-uri, atunci ρ are prea puţini de c. Dacă τ are numai b-uri şi τ numai c-uri, atunci ρ are prea puţini de a, etc. În toate cazurile posibile şirul ρ nu poate fi o propoziţie în limbajul L. Deci, într-adevăr, L nu poate avea o gramatică independentă de context.

38 Continuăm acum cu demonstraţia teoremei 4.4. Pentru simplificare, facem ipoteza că G nu are producţii vide, adică, producţii de forma A λ. Fiind dată o gramatică G, vom construi un număr k = k( G) astfel încât pentru orice şir σ din LG ( ) de lungime mai mare decât k, există o derivare a lui σ de forma * * * S α Xγ ατ Xτ γ ατ βτ γ = σ (4.6) unde X este un neterminal oarecare şi fie τ fie τ este un şir nevid. Într-adevăr, dacă (4.6) este adevărată, atunci * X τ Xτ şi * X β sunt derivări valide în G. Aşadar, toate dintre derivările următoare pot fi făcute în G: * * S αxγ αβγ * * * α γ ατ τ γ ατβτ γ * * * * S X X S α Xγ ατ Xτ γ ατ Xτ γ ατ βτ γ L şi se obţine teorema. Fie r lungimea celui mai lung şir din partea dreaptă a unei producţii n0 din G, şi fie n numărul de neterminale din G; n0 = n+. Punem k = r +. Fie acum σ un şir oarecare din LG ( ) a cărui lungime este mai mare decât k şi considerăm arborele lui de derivare ca în figura 4.8. Definim un drum într-un astfel de arbore ca fi secvenţa de noduri şi de segmente de drum care le leagă, începând din rădăcina S şi mergând prin neterminale până la

39 o frunză (adică, un terminal în σ ). Lungimea drumului este numărul acestor segmente de drum. Definim adâncimea arborelui ca fiind lungimea cea mai mare a acestor drumuri. Figura 4.8. Schemă de arbore de derivare pentru σ. Considerăm, de exemplu, gramatica G 0 a expresiilor aritmetice (exemplul.3.). Şirul σ = ( a+ a)* a are arborele de derivare din figura 4.9. Exemple de drumuri în acest arbore sunt: E-T-F-a, (de lungime 3), E-T-T-F-), (de lungime 4), E-T-T-F-E-E-T-F-a (de lungime 8), etc. Adâncimea arborelui este 8. Observăm că dacă şirul σ are un arbore de derivare de adâncime d, atunci σ nu poate avea mai mult de r d simboluri (pe orice nivel, fiecare nod poate avea cel mult r fii). Aşadar rădăcina S poate avea cel mult r fii, r fii de gradul, etc. Cu alte cuvinte, dacă numărul de frunze în arborele de derivare a unui şir σ este mai mare decât r d, atunci arborele de derivare trebuie să conţină un drum de lungime mai mare decât d.

40 Figura 4.9. Exemplu de arbore de derivare. Figura 4.0. Demonstraţia teoremei 4.4. σ = ατβτγ n0 Presupunem acum că şirul σ este mai lung decât k = r + şi considerăm un arbore de derivare pentru σ care are cel mai mic număr de noduri. (σ poate avea mai mult decât un singur arbore de derivare. Dacă există mai mulţi astfel de arbori de derivare minimali, se alege unul oarecare dintre

41 ei.) Din cele spuse adineauri, arborele de derivare pentru σ trebuie să conţină un drum de lungime mai mare decât n 0, adică, de lungime n0 + = n+ sau chiar mai mult (n este numărul de neterminale din G). Acest drum conţine exact un termina, toate celelalte noduri (cel puţin n + dintre ei) sunt neterminale. Aşadar, există un neterminal X care apare de două ori în acest drum, deci arborele de derivare a lui σ este de forma celui din figura 4.0. Unul dintre şirurile τ sau τ trebuie să fie diferit de λ, deoarece altfel am putea elimina întreaga porţiune a arborelui de derivare între primul X şi al doilea X, şi obţinem un arbore de derivare cu mai puţine simboluri. Dar aceasta ne arată că (4.6) este adevărat, deci am terminat demonstraţia. Q.E.D PROPRIETATEA DE ÎNCHIDERE A LIMBAJELOR INDEPENDENTE DE CONTEXT Am văzut în capitolul 3 (teorema 3.6) că dacă L, L şi L sunt limbaje regulare atunci L *, L, L+ L, LL şi L L sunt de asemenea regulare. Unele, dar nu toate, dintre aceste proprietăţi sunt adevărate şi pentru * limbajele independente de context. Reamintim că L este limbajul tuturor şirurilor de forma σσ K σn L ; L este mulţimea şirurilor care nu aparţin lui L; L+ L este reuniunea dintre L şi L ; LL este mulţimea şirurilor de forma σσ K σi Li şi L L este mulţimea şirurilor care se află atât în L cât şi în L. Teorema 4.5. Fie L, L şi L limbaje independente de context. Atunci limbajele L *, L+ L şi LL sunt de asemenea independente de context.

42 Demonstraţie. Presupunem că L are o gramatică independentă de * context G = { Σ, N, S, P}. Definim o nouă gramatică G astfel: Terminalele din Σ corespund celor din G. Neterminalele sunt aceleaşi ca pentru G, plus încă un simbol nou S *. Simbolul de start va fi atunci S * iar * * producţiile vor fi tot cele din G, plus S S S λ. Evident că * * * LG ( ) = ( LG ( )) şi G este o gramatică independentă de context. Pentru a arăta că reuniunea şi concatenarea a două gramatici independente de context este din nou independentă de context procedăm astfel. Fie G = { Σ, N, S, P} o gramatică independentă de context pentru limbajul i i i i i L i, i =,. Presupunem că neterminalele din L sunt disjuncte faţă de cele din L ; N N =. Pentru a construi o gramatică G = { Σ, N, S, P} pentru limbajul L + L luăm Σ=Σ Σ, N = N N plus încă un simbol nou S, care este şi noul simbol de start din G, iar producţiile sunt S S S plus toate producţiile din P şi P. Evident LG ( ) LG ( ) LG ( ) = +. Pentru a obţine o gramatică pentru limbajul LL, procedăm în exact aceeaşi manieră, însă introducem producţia S SSîn loc de S S S. Q.E.D. Exemplu 4.8. Intersecţie a două limbaje independente de context nu trebuie să fie independentă de context. Într-adevăr, limbajul n n M = { a b n= 0,,, K } este independent de context, fie gramatica lui k S asb λ. Limbajul M = { c k = 0,,, K } este de asemenea independent i de context. Analog, limbajele M3 = { a n= 0,, K } şi 4 { j j M = b c j = 0,,, K} sunt independente de context. Din teorema 4.5. avem că limbajele L L = M M şi L = M3M4 sunt independente de context. Limbajul, însă, L nu este independent de context. Observăm că L L este limbajul

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL II. MAŞINI CU STĂRI FINITE

CAPITOLUL II. MAŞINI CU STĂRI FINITE CAPITOLUL II. MAŞINI CU STĂRI FINITE În acest capitol introducem conceptul de maşină cu stări finite, numită şi automat finit. Aceste dispozitive matematice îşi au originea în modelarea comportamentului

Διαβάστε περισσότερα

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă. III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 Şiruri de numere reale

Curs 2 Şiruri de numere reale Curs 2 Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Convergenţă şi mărginire Teoremă Orice şir convergent este mărginit. Demonstraţie Fie (x n ) n 0 un

Διαβάστε περισσότερα

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,

Διαβάστε περισσότερα

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE. 5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

Criptosisteme cu cheie publică III

Criptosisteme cu cheie publică III Criptosisteme cu cheie publică III Anul II Aprilie 2017 Problema rucsacului ( knapsack problem ) Considerăm un număr natural V > 0 şi o mulţime finită de numere naturale pozitive {v 0, v 1,..., v k 1 }.

Διαβάστε περισσότερα

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0 Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune .3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune Definiţia.3. Se numeşte bază a spaţiului vectorial V o familie de vectori B care îndeplineşte condiţiile de mai jos: a) B este liniar independentă; b) B este

Διαβάστε περισσότερα

MARCAREA REZISTOARELOR

MARCAREA REZISTOARELOR 1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15 MĂSURI RELE Cursul 13 15 Măsuri reale Fie (,, µ) un spaţiu cu măsură completă şi f : R o funcţie -măsurabilă. Cum am văzut în Teorema 11.29, dacă f are integrală pe, atunci funcţia de mulţime ν : R, ν()

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul

Διαβάστε περισσότερα

Integrala nedefinită (primitive)

Integrala nedefinită (primitive) nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R În cele ce urmează, vom studia unele proprietăţi ale mulţimilor din R. Astfel, vom caracteriza locul" unui punct în cadrul unei mulţimi (în limba

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Subspatii ane Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VI Subspatii ane Table of Contents 1 Structura de spatiu an E 3 2 Subspatii

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice 1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă

Διαβάστε περισσότερα

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)). Teoremă. (Y = f(x)). Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism Demonstraţie. f este continuă pe X: x 0 X, S Y (f(x 0 ), ε), S X (x 0, ε) aşa ca f(s X (x 0, ε)) = S Y (f(x 0 ), ε) : y

Διαβάστε περισσότερα

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2 5.4. MULTIPLEXOARE Multiplexoarele (MUX) sunt circuite logice combinaţionale cu m intrări şi o singură ieşire, care permit transferul datelor de la una din intrări spre ieşirea unică. Selecţia intrării

Διαβάστε περισσότερα

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1 1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 9 20 Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reiduurilor.

Διαβάστε περισσότερα

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005. SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011 Problema 1. Pentru ce valori ale lui n,m N (n,m 1) graful K n,m este eulerian? Problema 2. Să se construiască o funcţie care să recunoască un graf P 3 -free. La intrare aceasta va primi un graf G = ({1,...,n},E)

Διαβάστε περισσότερα

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. Seminarul 1 Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. 1.1 Breviar teoretic 1.1.1 Esalonul Redus pe Linii (ERL) Definitia 1. O matrice A L R mxn este in forma de Esalon Redus pe Linii (ERL), daca indeplineste

Διαβάστε περισσότερα

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b. Lucrare Soluţii 28 aprilie 2015 Varianta 1 I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2 Definiţie. Numărul întreg p se numeşte număr prim dacă p 0,

Διαβάστε περισσότερα

4. CIRCUITE LOGICE ELEMENTRE 4.. CIRCUITE LOGICE CU COMPONENTE DISCRETE 4.. PORŢI LOGICE ELEMENTRE CU COMPONENTE PSIVE Componente electronice pasive sunt componente care nu au capacitatea de a amplifica

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

Principiul Inductiei Matematice.

Principiul Inductiei Matematice. Principiul Inductiei Matematice. Principiul inductiei matematice constituie un mijloc important de demonstratie in matematica a propozitiilor (afirmatiilor) ce depind de argument natural. Metoda inductiei

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite Capitolul 4 Integrale improprii 7-8 În cadrul studiului integrabilităţii iemann a unei funcţii s-au evidenţiat douăcondiţii esenţiale:. funcţia :[ ] este definită peintervalînchis şi mărginit (interval

Διαβάστε περισσότερα

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul Metode Numerice Curs 3 III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul III.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi III. 1.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi fără semn (pozitive) Reprezentarea

Διαβάστε περισσότερα

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Noțiuni teoretice Criteriul Hurwitz de analiză a stabilității sistemelor liniare În cazul sistemelor liniare, stabilitatea este o condiție de localizare

Διαβάστε περισσότερα

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE 5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.

Διαβάστε περισσότερα

Criterii de comutativitate a grupurilor

Criterii de comutativitate a grupurilor Criterii de comutativitate a grupurilor Marius Tărnăuceanu 10.03.2017 Abstract În această lucrare vom prezenta mai multe condiţii suficiente de comutativitate a grupurilor. MSC (2010): 20A05, 20K99. Key

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Principiul I al termodinamicii exprimă legea conservării şi energiei dintr-o formă în alta şi se exprimă prin relaţia: ΔUQ-L, unde: ΔU-variaţia

Διαβάστε περισσότερα

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l + Semnul local al unei funcţii care are limită. Propoziţie. Fie f : D (, d) R, x 0 D. Presupunem că lim x x 0 f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl,

Διαβάστε περισσότερα

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă. Sala: 2103 Decembrie 2014 Conf. univ. dr.: Dragoş-Pătru Covei CURS 11: ALGEBRĂ Specializarea: C.E., I.E., S.P.E. Nota: Acest curs nu a fost supus unui proces riguros de recenzare pentru a fi oficial publicat.

Διαβάστε περισσότερα

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme

Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme Cum folosim cazuri particulare în rezolvarea unor probleme GHEORGHE ECKSTEIN 1 Atunci când întâlnim o problemă pe care nu ştim s-o abordăm, adesea este bine să considerăm cazuri particulare ale acesteia.

Διαβάστε περισσότερα

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă Noţiunea de spaţiu liniar 1 Noţiunea de spaţiu liniar Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară 2 Mulţime infinită liniar independentă 3 Schimbarea coordonatelor unui vector la o schimbare

Διαβάστε περισσότερα

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 % 1. Un motor termic funcţionează după ciclul termodinamic reprezentat în sistemul de coordonate V-T în figura alăturată. Motorul termic utilizează ca substanţă de lucru un mol de gaz ideal având exponentul

Διαβάστε περισσότερα

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB, aprilie 7 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (3 puncte) ) (5 puncte) Fie matricele A = 3 4 9 8

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a Capitolul II: Serii de umere reale. Lect. dr. Lucia Maticiuc Facultatea de Hidrotehică, Geodezie şi Igieria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucia MATICIUC SEMINARUL 3. Cap. II Serii

Διαβάστε περισσότερα

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2 .1 Sfera Definitia 1.1 Se numeşte sferă mulţimea tuturor punctelor din spaţiu pentru care distanţa la u punct fi numit centrul sferei este egalăcuunnumăr numit raza sferei. Fie centrul sferei C (a, b,

Διαβάστε περισσότερα

Limbaje formale Mircea Dr agan S tefan M aru ster February 23, 2005

Limbaje formale Mircea Dr agan S tefan M aru ster February 23, 2005 Limbaje formale Mircea Drăgan Ştefan Măruşter February 23, 2005 1 Bibliografie 1. Octavian C. Dogaru, Bazele informaticii. Limbaje formale, Tipografia Universităţii din Timişoara, 1989. 2. heorghe rigoraş,

Διαβάστε περισσότερα

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4 FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT Se numeşte reţea de transport un graf în care fiecărui arc îi este asociat capacitatea arcului şi în care eistă un singur punct de intrare şi un singur punct de ieşire.

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate Curs 4 I.4 Grafuri I.4.1 Grafuri orientate Definiţia I.4.1.1. Un graf orientat este un tuplu G = (N, A, ϕ : A N N), unde N şi A sunt mulţimi, numite mulţimea nodurilor, respectiv mulţimea arcelor, iar

Διαβάστε περισσότερα

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu Primul test de selecție pentru juniori I. Să se determine numerele prime p, q, r cu proprietatea că 1 p + 1 q + 1 r 1. Fie ABCD un patrulater convex cu m( BCD) = 10, m( CBA) = 45, m( CBD) = 15 și m( CAB)

Διαβάστε περισσότερα

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt. liberi 1 liberi 2 3 4 Segment orientat liberi Fie S spaţiul geometric tridimensional cu axiomele lui Euclid. Orice pereche de puncte din S, notată (A, B) se numeşte segment orientat. Dacă A B, atunci direcţia

Διαβάστε περισσότερα

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Societatea de Ştiinţe Matematice din România Ministerul Educaţiei Naţionale Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Problema 1. Arătaţi că numărul 1 se poate reprezenta ca suma

Διαβάστε περισσότερα

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011 Functii Breviar teoretic 8 ianuarie 011 15 ianuarie 011 I Fie I, interval si f : I 1) a) functia f este (strict) crescatoare pe I daca x, y I, x< y ( f( x) < f( y)), f( x) f( y) b) functia f este (strict)

Διαβάστε περισσότερα

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3) BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 8 mi 0 (brjul ) Problem Arătţi că dcă, b, c sunt numere rele cre verifică + b + c =, tunci re loc ineglitte xy + yz + zx Problem Fie şi b numere nturle nenule Dcă numărul

Διαβάστε περισσότερα

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare Matrice 1 Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul 2 Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 3 neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Notiunea de matrice Matrice

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă Laborator 11 Mulţimi Julia. Temă 1. Clasa JuliaGreen. Să considerăm clasa JuliaGreen dată de exemplu la curs pentru metoda locului final şi să schimbăm numărul de iteraţii nriter = 100 în nriter = 101.

Διαβάστε περισσότερα

2. Circuite logice 2.5. Sumatoare şi multiplicatoare. Copyright Paul GASNER

2. Circuite logice 2.5. Sumatoare şi multiplicatoare. Copyright Paul GASNER 2. Circuite logice 2.5. Sumatoare şi multiplicatoare Copyright Paul GASNER Adunarea în sistemul binar Adunarea se poate efectua în mod identic ca la adunarea obişnuită cu cifre arabe în sistemul zecimal

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016 16-17 ianuarie 2016 Problema 1. Se consideră graful G = pk n (p, n N, p 2, n 3). Unul din vârfurile lui G se uneşte cu câte un vârf din fiecare graf complet care nu-l conţine, obţinându-se un graf conex

Διαβάστε περισσότερα

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 Marius Tărnăuceanu 1 Aprilie 2013 Abstract În această lucrare vom prezenta un rezultat ce extinde Problema

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. RPA (2017) Curs 4 1 / 45

Curs 4. RPA (2017) Curs 4 1 / 45 Reţele Petri şi Aplicaţii Curs 4 RPA (2017) Curs 4 1 / 45 Cuprins 1 Analiza structurală a reţelelor Petri Sifoane Capcane Proprietăţi 2 Modelarea fluxurilor de lucru: reţele workflow Reţele workflow 3

Διαβάστε περισσότερα

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel Funcţii Ciudate Beniamin Bogoşel Scopul acestui articol este construcţia unor funcţii neobişnuite din punct de vedere intuitiv, care au anumite proprietăţi interesante. Construcţia acestor funcţii se face

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a V-a

Subiecte Clasa a V-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul numarului intrebarii

Διαβάστε περισσότερα

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER 2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare Copyright Paul GASNER Definiţii Un decodor pe n bits are n intrări şi 2 n ieşiri; cele n intrări reprezintă un număr binar care determină în mod unic care

Διαβάστε περισσότερα

Câmp de probabilitate II

Câmp de probabilitate II 1 Sistem complet de evenimente 2 Schema lui Poisson Schema lui Bernoulli (a bilei revenite) Schema hipergeometrică (a bilei neîntoarsă) 3 4 Sistem complet de evenimente Definiţia 1.1 O familie de evenimente

Διαβάστε περισσότερα

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB 1.7. AMLFCATOARE DE UTERE ÎN CLASA A Ş AB 1.7.1 Amplificatoare în clasa A La amplificatoarele din clasa A, forma de undă a tensiunii de ieşire este aceeaşi ca a tensiunii de intrare, deci întreg semnalul

Διαβάστε περισσότερα

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1) Ecuatii exponentiale Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. Cea mai simpla ecuatie exponentiala este de forma a x = b, () unde a >, a. Afirmatia.

Διαβάστε περισσότερα

1 INTRODUCERE - ORGANIZAREA UNUI COMPILATOR ELEMENTE DE TEORIA LIMBAJELOR FORMALE... 7

1 INTRODUCERE - ORGANIZAREA UNUI COMPILATOR ELEMENTE DE TEORIA LIMBAJELOR FORMALE... 7 Irina Athanasiu 3/1/2002 Limbaje formale şi automate 1 1 INTRODUCERE - ORGANIZAREA UNUI COMPILATOR... 2 1.1 Analiza lexicala... 4 1.2 Analiza sintactică... 4 1.3 Analiza semantică... 5 1.4 Generarea de

Διαβάστε περισσότερα

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri

Principiul incluziunii si excluziunii. Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Pri Generarea şi ordonarea permutărilor. Principiul porumbeilor. Principiul incluziunii si excluziunii Recapitulare din cursul trecut Presupunem că A este o mulţime cu n elemente. Recapitulare din cursul trecut

Διαβάστε περισσότερα

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Coordonatori DANA HEUBERGER NICOLAE MUŞUROIA Nicolae Muşuroia Gheorghe Boroica Vasile Pop Dana Heuberger Florin Bojor MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Clasa a

Διαβάστε περισσότερα

2. Circuite logice 2.2. Diagrame Karnaugh. Copyright Paul GASNER 1

2. Circuite logice 2.2. Diagrame Karnaugh. Copyright Paul GASNER 1 2. Circuite logice 2.2. Diagrame Karnaugh Copyright Paul GASNER Diagrame Karnaugh Tehnică de simplificare a unei expresii în sumă minimă de produse (minimal sum of products MSP): Există un număr minim

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 21.2 - Sistemul de criptare ElGamal Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Scurt istoric

Διαβάστε περισσότερα

Ovidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu,

Ovidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu, vidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu, Capitolul 6 Amplificatoare operaţionale 58. Să se calculeze coeficientul de amplificare în tensiune pentru amplficatorul inversor din fig.58, pentru care se

Διαβάστε περισσότερα

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi Lect. dr. Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei Algebră, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC http://math.etti.tuiasi.ro/maticiuc/ CURS XI XII SINTEZĂ 1 Algebra vectorială

Διαβάστε περισσότερα

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

Conice - Câteva proprietǎţi elementare Conice - Câteva proprietǎţi elementare lect.dr. Mihai Chiş Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Universitatea de Vest din Timişoara Viitori Olimpici ediţia a 5-a, etapa I, clasa a XII-a 1 Definiţii

Διαβάστε περισσότερα

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale Transformări 1 Noţiunea de transformare liniară Proprietăţi. Operaţii Nucleul şi imagine Rangul şi defectul unei transformări 2 Matricea unei transformări Relaţia dintre rang şi defect Schimbarea matricei

Διαβάστε περισσότερα

8 Intervale de încredere

8 Intervale de încredere 8 Intervale de încredere În cursul anterior am determinat diverse estimări ˆ ale parametrului necunoscut al densităţii unei populaţii, folosind o selecţie 1 a acestei populaţii. În practică, valoarea calculată

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 14. Asamblari prin pene

Capitolul 14. Asamblari prin pene Capitolul 14 Asamblari prin pene T.14.1. Momentul de torsiune este transmis de la arbore la butuc prin intermediul unei pene paralele (figura 14.1). De care din cotele indicate depinde tensiunea superficiala

Διαβάστε περισσότερα

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica.

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica. Progresii aritmetice si geometrice Progresia aritmetica. Definitia 1. Sirul numeric (a n ) n N se numeste progresie aritmetica, daca exista un numar real d, numit ratia progresia, astfel incat a n+1 a

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 1: INTRODUCERE ÎN ALGORITMI. Întocmit de: Claudia Pârloagă. Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu

Laborator 1: INTRODUCERE ÎN ALGORITMI. Întocmit de: Claudia Pârloagă. Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu INTRODUCERE Laborator 1: ÎN ALGORITMI Întocmit de: Claudia Pârloagă Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu I. NOŢIUNI TEORETICE A. Sortarea prin selecţie Date de intrare: un şir A, de date Date de ieşire:

Διαβάστε περισσότερα

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ CONCURS DE ADMITERE, 7 iulie 207 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (30 puncte) ) (0 puncte) Să se arate că oricare ar

Διαβάστε περισσότερα

z a + c 0 + c 1 (z a)

z a + c 0 + c 1 (z a) 1 Serii Laurent (continuare) Teorema 1.1 Fie D C un domeniu, a D şi f : D \ {a} C o funcţie olomorfă. Punctul a este pol multiplu de ordin p al lui f dacă şi numai dacă dezvoltarea în serie Laurent a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

TAD Stiva (STACK) Observaţii: 1. sunt aşezate ordonat unele peste altele. Un element nou se adaugă în stivă deasupra elementului cel mai recent

TAD Stiva (STACK) Observaţii: 1. sunt aşezate ordonat unele peste altele. Un element nou se adaugă în stivă deasupra elementului cel mai recent TAD Stiva (STACK) Observaţii: 1. În limbajul uzual cuvântul stivă referă o grămadă în care elementele constitutive sunt aşezate ordonat unele peste altele. Un element nou se adaugă în stivă deasupra elementului

Διαβάστε περισσότερα

CURS VII-IX. Capitolul IV: Funcţii derivabile. Derivate şi diferenţiale. 1 Derivata unei funcţii. Interpretarea geometrică.

CURS VII-IX. Capitolul IV: Funcţii derivabile. Derivate şi diferenţiale. 1 Derivata unei funcţii. Interpretarea geometrică. Lect dr Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr Lucian MATICIUC CURS VII-IX Capitolul IV: Funcţii derivabile Derivate şi diferenţiale 1

Διαβάστε περισσότερα

V O. = v I v stabilizator

V O. = v I v stabilizator Stabilizatoare de tensiune continuă Un stabilizator de tensiune este un circuit electronic care păstrează (aproape) constantă tensiunea de ieșire la variaţia între anumite limite a tensiunii de intrare,

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia 1.1 Fiind date mulţimile A (alfabetul sursă) şi B (alfabetul cod), o codificare

Definiţia 1.1 Fiind date mulţimile A (alfabetul sursă) şi B (alfabetul cod), o codificare Prelegerea 1 Codificare şi decodificare 1.1 Codificare Definiţia 1.1 Fiind date mulţimile A (alfabetul sursă) şi B (alfabetul cod), o codificare este o aplicaţie injectivă K : A B. Elementele mulţimii

Διαβάστε περισσότερα

Rădăcini primitive modulo n

Rădăcini primitive modulo n Universitatea Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică Rădăcini primitive modulo n Îndrumător ştiinţific: Prof. Dr. Victor Alexandru 2010 Rezumat Tema lucrarii este studiul radacinilor primitive.

Διαβάστε περισσότερα

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili Anexa 2.6.2-1 SO2, NOx şi de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili de bioxid de sulf combustibil solid (mg/nm 3 ), conţinut de O 2 de 6% în gazele de ardere, pentru

Διαβάστε περισσότερα

10. STABILIZATOAE DE TENSIUNE 10.1 STABILIZATOAE DE TENSIUNE CU TANZISTOAE BIPOLAE Stabilizatorul de tensiune cu tranzistor compară în permanenţă valoare tensiunii de ieşire (stabilizate) cu tensiunea

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 6. Integrarea ecuaţiilor diferenţiale

Laborator 6. Integrarea ecuaţiilor diferenţiale Laborator 6 Integrarea ecuaţiilor diferenţiale Responsabili: 1. Surdu Cristina(anacristinasurdu@gmail.com) 2. Ştirbăţ Bogdan(bogdanstirbat@yahoo.com) Obiective În urma parcurgerii acestui laborator elevul

Διαβάστε περισσότερα