Kompresowanie informacji o problemie zatrzymania w maszynach wyroczni Turinga


12

Wiadomo, że problem zatrzymania jest niemożliwy do obliczenia. Możliwe jest jednak wykładnicze „kompresowanie” informacji o problemie zatrzymania, tak aby dekompresowanie było możliwe do obliczenia.

Dokładniej, można obliczyć na podstawie opisu maszyn Turinga, a n- bitowa porada stanowi odpowiedź na problem zatrzymania dla wszystkich 2 n - 1 maszyn Turinga, przy założeniu, że stan porady jest godny zaufania - my pozwól naszemu doradcy wybrać bity, aby opisały, ile maszyn Turinga zatrzymuje się w trybie binarnym, poczekaj, aż tyle zatrzyma się, i przekaż, że pozostałe nie zatrzymają się.2n1n2n1

Argument ten jest prostym wariantem dowodu, że stała Chaitina może być wykorzystana do rozwiązania problemu zatrzymania. Zaskoczyło mnie to, że jest ostry. Nie ma obliczalnej mapy z opisu maszyn Turinga i n- bitowych wskazówek dla 2 n bitów wyjścia zatrzymującego, które otrzymają właściwą odpowiedź, dla każdej krotki maszyn Turinga, dla pewnej krotki bitów. Gdyby tak było, moglibyśmy wytworzyć kontrprzykład poprzez przekątne, przy czym każda z 2 n maszyn Turinga symuluje to, co program robi na jednym z 2 n możliwych układów n bitów, a następnie wybiera własny stan zatrzymania, aby naruszyć prognozę.2nn2n2n2nn

Nie jest możliwe kompresowanie informacji o problemie zatrzymania w maszynach Turinga z wyrocznią zatrzymującą (bez samodzielnego dostępu do jakiejś wyroczni). Maszyny mogą po prostu symulować to, co przewidujesz na wszystkich możliwych wejściach, ignorując te, w których się nie zatrzymujesz, i wybierając ich czasy zatrzymania, aby dać leksykograficznie pierwszą odpowiedź, której nie przewidziałeś na żadnym wejściu.

To zmotywowało mnie do zastanowienia się nad tym, co dzieje się z innymi wyroczniami:

Czy istnieje przykład wyroczni, w której problem zatrzymania maszyn Turinga z tą wyrocznią można skompresować ze średnią szybkością wzrostu między liniową a wykładniczą?

f(n)mmnmmnm10

n<f(n)<2n1ω(n)=f(n)=o(2n)

Odpowiedzi:


1

JA(e)eAeJJA(e)

Ah:NNeJA(e)Te(Te)eN|Te|h(e)e

fA(k,n)=nk0,,n1kfA(k,n)

fAAgfA(k,n)=JA(g(k,n))

nAh(e)Tee=g(k,n)k

hA

Jest to dość dobry kandydat w tym sensie, że mamy jeden kierunek (górna granica szybkości wzrostu) i że w sposób możliwy do udowodnienia metoda, dzięki której uzyskaliśmy górną granicę, nie daje znacznie mniejszej górnej granicy.


nn
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.