Automata Recognizing No Words: A Statistical Approach
Notice bibliographique
Résumé
How likely is that a randomly given (non-) deterministic finite automaton recognizes no word? A quick reflection seems to indicate that not too many finite automata accept no word; but, can this intuition be confirmed? In this paper we offer a statistical approach which allows us to conclude that for automata, with a large enough number of states, the probability that a given (non-) deterministic finite automaton recognizes no word is close to zero. More precisely, we will show, with a high degree of accuracy (i.e., with precision higher than 99% and level of confidence 0.9973), that for both deterministic and non-deterministic finite automata: a) the probability that an automaton recognizes no word tends to zero when the number of states and the number of letters in the alphabet tend to infinity, b) if the number of states is fixed and rather small, then even if the number of letters of the alphabet of the automaton tends to infinity, the probability is strictly positive. The result a) is obtained via a statistical analysis; for b) we use a combinatorial and statistical analysis. The present analysis shows that for all practical purposes the fraction of automata recognizing no words tends to zero when the number of states and the number of letters in the alphabet grow indefinitely. In the last section we critically discuss the method and result obtained in this paper. From a theoretical point of view, the result can motivate the search for “certitude”, that is, a proof of the fact established here in probabilistic terms. In fact, the method used is much more important than the result itself. The method is “general” in the sense that it can be applied to a variety of questions in automata theory, certainly some more difficult than the problem solved in this note.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».