Вероятностная машина Тьюринга — различия между версиями
Akhi (обсуждение | вклад) (→Свойство) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 6 промежуточных версий 2 участников) | |||
Строка 6: | Строка 6: | ||
Вероятностная мера <tex>p(\Omega_p)=\frac{1}{2^{|p|}}</tex>. | Вероятностная мера <tex>p(\Omega_p)=\frac{1}{2^{|p|}}</tex>. | ||
− | == | + | ==Вероятности событий, связанных с машиной Тьюринга== |
− | + | Рассмотрим некоторое событие, связанное с машиной Тьюринга. Так как машина заканчивает свою работу за конечное время, она успевает рассмотреть конечное число ячеек на вероятностной ленте. Поэтому любое такое событие можно представить в виде <tex>A = \bigcup_{p_i} \Omega_{p_i}</tex>, где <tex>\Omega_{p_i}</tex> дизъюнктны. Заметим, что оно измеримое, так как представляет собой объединение отрезков. Вероятностная мера <tex>p(A) = \sum \frac{1}{2^{|p_i|}}</tex>. | |
− | == | + | ==Пример== |
Вероятность того, что вероятностная машина Тьюринга <tex>m</tex> допускает слово <tex>x</tex> равна мере множества вероятностных лент <tex>y</tex>, при которых <tex>m</tex> допускает <tex>x</tex>. | Вероятность того, что вероятностная машина Тьюринга <tex>m</tex> допускает слово <tex>x</tex> равна мере множества вероятностных лент <tex>y</tex>, при которых <tex>m</tex> допускает <tex>x</tex>. | ||
<center><tex>P(m(x)=1)= p (\{ y | m(x,y) = 1\})</tex></center> | <center><tex>P(m(x)=1)= p (\{ y | m(x,y) = 1\})</tex></center> |
Текущая версия на 19:20, 4 сентября 2022
Определение
Вероятностной называется машина Тьюринга с дополнительной односторонне-бесконечной лентой, называемой вероятностной. На ленте записана последовательность из 0 и 1 с некоторым распределением. Обычно рассматривается равномерное распределение, при котором 0 и 1 равновероятны.
Рассмотрим
— множество всех вероятностных лент и — множество всех вероятностных лент с префиксом .Вероятностная мера
.Вероятности событий, связанных с машиной Тьюринга
Рассмотрим некоторое событие, связанное с машиной Тьюринга. Так как машина заканчивает свою работу за конечное время, она успевает рассмотреть конечное число ячеек на вероятностной ленте. Поэтому любое такое событие можно представить в виде
, где дизъюнктны. Заметим, что оно измеримое, так как представляет собой объединение отрезков. Вероятностная мера .Пример
Вероятность того, что вероятностная машина Тьюринга
допускает слово равна мере множества вероятностных лент , при которых допускает .