Вероятностная машина Тьюринга — различия между версиями
(→Определение) |
(→Свойство) |
||
Строка 9: | Строка 9: | ||
Рассмотрим некоторое событие, связанное с машиной Тьюринга. Так как машина заканчивает свою работу за конечное время, она успевает рассмотреть конечное число вероятностных лент. 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 множество|измеримое]]. Вероятностная мера <tex>p(A) = \sum \frac{1}{2^{|p_i|}}</tex>. | Рассмотрим некоторое событие, связанное с машиной Тьюринга. Так как машина заканчивает свою работу за конечное время, она успевает рассмотреть конечное число вероятностных лент. 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 множество|измеримое]]. 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> |
Версия 16:28, 15 апреля 2010
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 вероятностных лент. Поэтому любое такое событие можно представить в виде измеримое. Вероятностная мера .
, где дизъюнктны. Заметим, что оноПример
Вероятность того, что вероятностная машина Тьюринга
допускает слово равна мере множества вероятностных лент , при которых допускает .