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Máquina de Turing não determinística

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Máquina de Turing não-determinística em ciência da computação é uma máquina de Turing cujo mecanismo de controle atua como um autômato finito não-determinístico.

DescriçãoEditar

Uma máquina de Turing comum (determinística) possui uma função de transição que, dado um estado e um símbolo na posição de execução da fita, especifica três coisas: um novo símbolo a ser escrito na posição de execução da fita, a direção para o qual a fita deve mover-se e um novo estado para o controle finito. Por exemplo, um X na fita no estado 3 pode fazer a máquina determinística escrever um Y na fita, mover a cabeça uma posição para a direita e mudar para o estado 5.

Uma máquina de Turing Não-Determinística difere-se pois um estado e um símbolo de fita não mais definem estas três coisas de forma única - mais de uma ação pode ser aplicável dado um estado e um símbolo.

Como uma máquina Não-Determinística "sabe" qual dessas ações ela deve tomar? Há duas maneiras de olhar esta questão. Uma é supor que a máquina sempre escolherá uma transição que eventualmente leve a um estado de aceitação. A outra maneira é imaginar que a máquina se ramifica em muitas cópias, cada qual leva a diferentes possíveis transições. Onde uma Máquina de Turing Determinística possui um único "caminho de computação" a ser seguido, uma Máquina de Turing Não-Determinística possui uma "árvore de computação". Se qualquer ramo da árvore pára em uma condição de aceitação, dizemos que a Máquina de Turing Não-Determinística aceita a entrada.

DefiniçãoEditar

Mais formalmente, uma Máquina de Turing Não-Determinística é uma 6-tupla  , onde

  •   é um conjunto finito de estados
  •   é um conjunto finito de símbolos (o alfabeto da fita)
  •   é o estado inicial
  •   é o símbolo "branco" ( )
  •   é o conjunto de estados de aceitação
  •   é uma função multivalorada sobre estados e símbolos chamada função de transição, onde L é o deslocamento à esquerda e R é o deslocamento à direita. Em Máquinas de Turing convencionais a função de transição não é multivalorada.

VariaçõesEditar

Há um número considerável de variações nessa definição. O estado inicial pode ser substituído por um conjunto de estados iniciais, por exemplo. (Isto é equivalente, pois é trivial simular estados iniciais múltiplos adicionando um único estado inicial que escolhe não deterministicamente quais dos múltiplos estados iniciais ateriormente definidos a máquina usará para continuar.)

A variação pode também incluir um conjunto de estados de rejeição, e neste caso diz-se que a Máquina de Turing Não-Determinística rejeita a entrada se a computação leva a um dos estados de rejeição.

Equivalência com uma Máquina de Turing DeterminísticaEditar

É possível simular qualquer Máquina de Turing não-determinística N com uma MT determinística D. A ideia por trás é fazer com que D tente todos os ramos da computação não-determinística de N. Se em algum momento D encontra o estado de aceitação em algum desses ramos, D aceita. Caso contrário, a simulação de D não terminará.

Vemos a computação de N sobre uma entrada w como uma árvore. Cada ramo da árvore representa um dos ramos do não-determinismo. Cada nó da árvore é uma configuração de N. A raiz da árvore é a configuração inicial. A MT D busca nessa árvore uma configuração de aceitação. Projetamos D para explorar a árvore usando busca em largura. Essa estratégia explora todos os ramos na mesma profundidade antes de continuar a explorar qualquer ramo da próxima profundidade. Esse método garante que D visitará todo nó na árvore até que ela encontre uma configuração de aceitação.

ProvaEditar

A MT determinística simuladora D tem três fitas. A fita 1 sempre contém a cadeia de entrada e nunca é alterada. A fita 2 mantém uma cópia da fita de N em algum ramo de sua computação não-determinística. A fita 3 mantém o registro da posição de D na árvore de computação não-determinística de N.

Vamos primeiro considerar a representação de dados na fita 3. Todo nó na árvore pode ter no máximo b filhos, onde b é o tamanho do maior conjunto de possíveis escolhas dado pela função de transição de N. Cada nó na árvore associamos um endereço que é uma cadeia sobre o alfabeto  b = {1, 2, 3, ..., b}. Associamos o endereço 231 ao nó ao qual chegamos iniciando na raiz, indo para seu segundo filho, indo para o terceiro filho desse nó, e, finalmente, para o primeiro filho desse nó. Cada símbolo na cadeia nos diz que escolha fazer a seguir quando simulamos um passo em um ramo da computação não-determinística de N. Às vezes, um símbolo pode não corresponder a nenhuma escolha (a função de transição que, do nó pai, chega ao filho em questão não existe). Nesse caso, endereço é invalido e não corresponde a nenhum nó. Exemplificando melhor a busca em largura, tendo uma configuração de terceira fita 231 e o terceiro filho do segundo filho da raiz (23) com 4 filhos, teríamos as seguintes configurações: 231, 232, 233 e 234. A cadeia vazia representa a raiz.

Agora estamos prontos para descrever D.

  1. Inicialmente, a fita 1 contém a entrada w e as fitas 2 e 3 estão vazias.
  2. Copie a fita 1 para a fita 2 (isto garante que cada ramo sempre teste a configuração inicial da fita).
  3. Use a fita 2 para simular N com a entrada w sobre um ramo de sua computação não-determinística, Antes de cada passo de N, consulte o próximo símbolo da fita 3 para determinar qual escolha fazer entre aquelas permitidas pela função de transição de N. Se não restam mais símbolos na fita 3 ou se essa escolha não-determinística for inválida, aborte esse ramo indo para o estágio 4. Também vá para o estágio 4 se uma configuração de rejeição for encontrada. Se uma configuração de aceitação for encontrada, aceite a entrada.
  4. Substitua a cadeia da fita 3 pela próxima cadeia na ordem lexicográfica. Simule o próximo ramo da computação de N indo para o estágio 2.

Referências

BibliografiaEditar

  • Michael Sipser. Introdução à Teoria da Computação. Tradução brasileira de "Introduction to the Theory of Computation" (PWS Publishing Company, 2nd edition, 2005), por Ruy de Queiroz, revisão Newton Vieira, Cengarle Learning, 2007 ISBN 978-85-221-0499-4.
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