图灵机

article/2025/9/21 18:56:35

 内容:

 

练习:

1、关于“图灵机”,下列说法不正确的是_____。

A 图灵机给出的是计算机的理论模型,是一种离散的、有穷的、构造性的问题求解思路

B 图灵机的状态转移函数<q, X, Y, R(或L或N), p>,其实就是一条指令,即在q状态下,当输入为X时,输出为Y,读写头向右(R)、向左(L)移动一格或不动(N),状态变为p

C 凡是能用算法方法解决的问题也一定能用图灵机解决;凡是图灵机解决不了的问题任何算法也解决不了

D 上述有不正确的

2、下图为用状态转换图示意的一个图灵机,其字母集合为{0,1,X,Y,B},其中B为空白字符;状态集合{S1,S2,S3,S4,S5},其中S1为起始状态,S5为终止状态;箭头表示状态转换,其上标注的如<in, out, direction>表示输入是in时,输出out,向direction方向移动一格,同时将状态按箭头方向实现转换,其中in,out均是字母集中的符号,direction可以为R(向右移动)、L(向左移动)、N(停留在原处)。

该图灵机的功能是_____。

A 识别是否如0101,01010101的0、1串,即一个0接续一个1,且0的个数和1的个数相同

B 识别是否如000111,00001111的0、1串,即左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串

C 将形如0101,01010101的0、1串,即一个0接续一个1,且0的个数和1的个数相同, 转换为XYXY, XYXYXYXY的形式

D 将形如000111,00001111的0、1串,即左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串转换为XXXYYY, XXXXYYYY的形式

3、下图为用状态转换图示意的一个图灵机,其字母集合为{0,1,X,Y,B},其中B为空白字符;状态集合{S1,S2,S3,S4,S5,S6},其中S1为起始状态,S6为终止状态;箭头表示状态转换,其上标注的如<in, out, direction>表示输入是in时,输出out,向direction方向移动一格,同时将状态按箭头方向实现转换,其中in,out均是字母集中的符号,direction可以为R(向右移动)、L(向左移动)、N(停留在原处)。

该图灵机的功能是_____。

A 识别是否如0101,01010101的0、1串,即一个0接续一个1,且0的个数和1的个数相同

B 识别是否如000111,00001111的0、1串,即左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串

C 将形如0101,01010101的0、1串,即一个0接续一个1,且0的个数和1的个数相同, 转换为XYXY, XYXYXYXY的形式

D 将形如000111,00001111的0、1串,即左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串转换为XXXYYY, XXXXYYYY的形式

解析:根据本题中&in, out, direction的描述及状态转移图,可以看到该图灵机是识别左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串。首先来看S1、S2、S3的转移,一个串从S1开始,当遇到第一个0,将0转换成X,然后向右移一位,进入状态S2,该状态检测下一位是否为1,当不是的话,什么都不做,直接向右移一位,知道遇到第一个1,遇到以后,将1转换成Y,向左移动,进入到状态S3,该状态回溯0、1串,直到遇到X,然后指向在其右侧的符号,返回到S1状态。这个过程即为一个左侧连续0的个数和右侧连续1的个数相同的0、1串,每次都寻找排在最前面的一个0和一个1,将它们分别转换成X,Y,直到所有的0和1转换为X和Y。然后从状态S1到S5是右移到最右侧的字符,从右侧字符开始,将Y转换回1,将X转换回0,直到最左侧遇到空白字符,停止,此时的字符串已经还原回最初的字符串了。

4、下图为用状态转换图示意的一个图灵机,其字母集合为{V,C,+,=,“空格”,;};状态集合{S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7},其中S1为起始状态,S7为终止状态;箭头表示状态转换,其上标注的如<in, out, direction>表示输入是in时,输出out,向direction方向移动一格,同时将状态按箭头方向实现转换,其中in,out均是字母集中的符号,null表示什么也不写,direction可以为R(向右移动)、L(向左移动)、N(停留在原处)。

该图灵机的功能是_____。

能够识别“V=C+C;”形式的符号串

能够识别“V=C;”形式的符号串

能够将符号串中的空格去除掉

上述全部能够识别

5、下图为用状态转换图示意的一个图灵机,其字母集合为{V,C,+,=,“空格”,;};状态集合{S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7},其中S1为起始状态,S7为终止状态;箭头表示状态转换,其上标注的如<in, out, direction>表示输入是in时,输出out,向direction方向移动一格,同时将状态按箭头方向实现转换,其中in,out均是字母集中的符号,null表示什么也不写,direction可以为R(向右移动)、L(向左移动)、N(停留在原处)。

关于该图灵机的功能,说法不正确的是_____。

既能够识别“V=C+C;”形式的符号串,又能识别“V=V+C;”形式的符号串

既能够识别“V=C;”形式的符号串,又能识别“V=V;”形式的符号串

既能够识别“V=V+C;”形式的符号串,又能识别“V=C+V;”形式的符号串

上述说法不正确,即有该图灵机不能识别的符号串形式
 

 

 

 

 

 

 

答案:DDBDD

 

参考资料:

《大学计算机(第2版)—计算与信息素养》,战德臣,聂兰顺等著,高等教育出版社,第2版,2014.


http://chatgpt.dhexx.cn/article/QAuj5gab.shtml

相关文章

【置顶】图灵近期出版和即将出版的新书

图灵近期重点新书 堪与《重构》媲美的软件实战图书Amazon 5星评价里程碑性著作 中文书名&#xff1a; 修改代码的艺术 英文书名&#xff1a; Working Effectively with Legacy Code 原书作者&#xff1a; Michael Feathers 译者 : 刘未鹏 原书出版公司&#xff1a; Prentic…

【图神经网络】图数据和图数据相关任务

引言 本文是学习刘忠雨老师所著的《深入浅出图神经网络》过程中的笔记和记录整理&#xff0c;最后会有参考文献标注对应章节和内容中可能出现的参考文献、博文出处。 目录 概述图的基本类型图数据同构图&#xff08;Homogeneous Graph&#xff09;异构图&#xff08;Heterogen…

图灵9本新书上市!

《人工智能简史&#xff08;第2版&#xff09;》 作者&#xff1a;尼克 定价&#xff1a;79元 页数&#xff1a;368页 《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史&#xff0c;几乎覆盖人工智能学科的所有领域&#xff0c;包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网…

图的关节点算法实现

关节点&#xff1a;可以将一个连通分量分割成两个或多个连通分量的点。 重连通图&#xff1a;没有关节点的图&#xff0c;在重连通图中任意两点之间至少存在两条路径 关节点求法&#xff1a;算法较难理解&#xff0c;算法结合了先序深度搜索和后序深度搜索&#xff0c;先序深度…

重磅!图灵奖,公布!

来源&#xff1a;青塔 3月22日&#xff0c;现年76岁的以太网发明者、3Com公司创始人鲍勃梅特卡夫&#xff08;Bob Metcalfe&#xff09;荣获2022年图灵奖&#xff0c;这一计算机科学的最高荣誉&#xff0c;表彰他为引领大众进入超级连接时代所做的贡献。 鲍勃梅特卡夫发明的以太…

图神经网络_03-基于图神经网络的节点表征学习

基于图神经网络的节点表征学习 图节点预测或边预测任务过程&#xff1a;使用图神经网络来生成节点表征&#xff0c;并通过基于监督学习的对图神经网络的训练&#xff0c;使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。 高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性&#xff0c;同时高…

基于图神经网络的节点表征学习

节点表征 在图的节点预测或者边预测任务中, 需要先构造节点表征, 这一点尤为重要 节点的属性可以是类别型, 也可以是数值型 以下分别使用MLP, GCN, GAT, GraphSage来进行节点预测 1.获取并分析数据集、构建一个方法用于分析节点表征的分布2.使用MLP进行节点预测3.分别使用GCN,…

图网络算法——信息传递和节点分类

图网络算法——信息传递和节点分类 在开始介绍下面的算法问题之前&#xff0c;我们首先从提出一个问题&#xff0c;给定一个某些节点具有分类标签的网络结构&#xff0c;我们应该如何去预测网络中其他节点的标签呢&#xff1f; 这种节点分类的方式称为半监督的节点分类。 一、…

网络图结构中节点度分布的散点图

import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图包 import networkx as nx Gnx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,10)#生成n1000,m10的无标度的图 print ("某个节点的度:",G.degree(0))#返回某个节点的度 # print("所有节点的度:",G.degree())#返…

[图神经网络] 图节点Node表示---GAT

一. 概括 图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。本文提出Graph Attention Networks(GATs)&#xff0c;将注意力机制应用到图神经网络中&#xff0c;每一层学习节点每个邻居对其生成新特征的贡献度&#xff0c;按照贡献度大小对邻居特征进行聚合&#xff0c;以…

图灵 | 一站式图应用平台

点击「京东金融技术说」可快速关注 「引言」随着社会的日益发展&#xff0c;数据急剧增长&#xff0c;而数据背后的关系的挖掘的就显得更加重要&#xff0c;目前越来越多的人通过图技术去挖掘海量数据中的价值&#xff0c;却没有一个统一的平台&#xff0c;而【图灵】是为此而诞…

图神经网络基础--基于图神经网络的节点表征学习

图神经网络基础–基于图神经网络的节点表征学习 引言 在图节点预测或边预测任务中&#xff0c;首先需要生成节点表征&#xff08;Node Representation&#xff09;。我们使用图神经网络来生成节点表征&#xff0c;并通过基于监督学习的对图神经网络的训练&#xff0c;使得图神…

图神经网络(三):节点分类

节点分类问题 数据集&#xff1a;Cora 包含七类学术论文&#xff0c;论文与论文之间存在引用和被引用的关系 数据集导入 from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.transforms import NormalizeFeaturesdatasetPlanetoid(rootdataset,nameCora,…

基于图神经网络的节点表征

我们使用图神经网络来生成节点表征&#xff0c;并通过基于监督学习的对图神经网络的训练&#xff0c;使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性&#xff0c;同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。 在节点预测任务中&#xf…

sg、xb分析

文章目录 流程分析远程调用本地调用分析结果 甚感欣慰&#xff0c;系统的写一下教程&#xff0c;希望能够帮助到大家。 流程分析 第一步&#xff0c;分析流程。 通过堆栈信息点到源码中并断点。 apply方法能劫持另外一个对象的方法&#xff0c;继承另外一个对象的属性 apply方…

Intel SGX入坑必读——《Intel SGX Explained》(个人翻译,持续更新中)

写在最前 入坑Intel SGX之前先打好基础。《Intel SGX Explained》就是入坑必读之一&#xff0c;有助于理解Intel SGX的原理。这里仅作个人翻译&#xff0c;便于加深理解&#xff0c;也方便感兴趣的小伙伴一起学习交流。 原文下载地址&#xff1a;《Intel SGX Explained》原文 …

Intel SGX入门(一)——背景篇

为什么要Intel SGX&#xff1f; 以云环境为例子&#xff0c;云租户会将自己的产品部署在云平台中&#xff0c;但是云平台现在普遍认为是一个不可信的地方&#xff0c;因为可能会有云平台管理者、同一云主机其他租户的恶意攻击&#xff0c;也可能云平台本身存在漏洞&#xff0c…

windows下使用SGX

前言&#xff1a; 这个是简单对于毫无经验的人的入门博客&#xff0c;杠精勿扰&#xff0c;大神离开。 我觉得每当下载一个新的工具的时候要先看一看他自己带的文档。 何谓SGX&#xff1f;不解释&#xff0c;您可以去看其介绍&#xff0c;百度搜搜即可。 win10如何下载SGX&a…

Intel SGX学习笔记(1):虚拟机Ubuntu20.04配置Intel SGX环境

写在前面 本教程仅仅适用虚拟机下的Ubuntu20.04配置Intel SGX环境&#xff0c;若是双系统下的Ubuntu系统&#xff0c;请看最后的参考连接。若是window10自带的ubuntu&#xff0c;也就是从微软商店下载的ubuntu系统&#xff0c;这个我到make preparation指令就开始疯狂报错&…

Windows10下使用Intel SGX功能(四):SGX技术分析

参考文献 Overview of Intel SGX - Part 1, SGX InternalsDeveloper Guide: Intel Software Guard Extensions (Intel SGX)&#xff08;最新版&#xff09;Overview of Intel SGX - Part 2, SGX Externals SGX 介绍 SGX 发展情况 SGX技术目前已经发展到SGX2。比如安全证明功…