ON THE EXISTENCE OF LOOKAHEAD DELEGATORS FOR NFA
Notice bibliographique
Résumé
We investigate deterministically simulating (i.e., solving the membership problem for) nondeterministic finite automata (NFA), relying solely on the NFA's resources (states and transitions). Unlike the standard NFA simulation, involving an algorithm which stores at each step all the states reached nondeterministically while reading the input, we consider deterministic finite automata (DFA) with lookahead, which choose the “right” NFA transitions based on a fixed number of input symbols read ahead. This concept, known as lookahead delegation, arose in a formal study of web services composition and its subsequent practical applications. Here we answer several related questions, such as “when is lookahead delegation possible?” and “how hard is it to find a delegator with a given lookahead buffer size?”. In particular, we show that only finite languages have the property that all their NFA have delegators. This implies, among others, that delegation is a machine property, rather than a language property. We also prove that the existence of lookahead delegators for unambiguous NFA is decidable, thus partially solving an open problem. Finally, we show that finding delegators (even for a given buffer size) is hard in general, and is more efficient for unambiguous NFA, and we give an algorithm and a compact characterization for NFA delegation in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».