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Enregistrement W2941439348 · doi:10.48550/arxiv.1904.11100

Decision Problems for Restricted Variants of Two-Dimensional Automata

2019· preprint· en· W2941439348 sur OpenAlexaff
Taylor J. Smith, Kai Salomaa

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondeterministic finite automatonDeterministic automatonNondeterministic algorithmDecidabilityDiscrete mathematicsDeterministic finite automatonMathematicsCombinatoricsDecision problemTwo-way deterministic finite automatonUnary operationBüchi automatonUndecidable problemEquivalence (formal languages)AutomatonAutomata theoryFinite-state machineComputer scienceAlgorithmTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-dimensional finite automaton has a read-only input head that moves in four directions on a finite array of cells labelled by symbols of the input alphabet. A three-way two-dimensional automaton is prohibited from making upward moves, while a two-way two-dimensional automaton can only move downward and rightward. We show that the language emptiness problem for unary three-way nondeterministic two-dimensional automata is NP-complete, and is in P for general-alphabet two-way nondeterministic two-dimensional automata. We show that the language equivalence problem for two-way deterministic two-dimensional automata is decidable, while both the equivalence and universality problems for two-way nondeterministic two-dimensional automata are undecidable. The deterministic case is the first known positive decidability result for the equivalence problem on two-dimensional automata over a general alphabet. We show that there exists a unary three-way deterministic two-dimensional automaton with a nonregular column projection, and we show that the row projection of a unary three-way nondeterministic two-dimensional automaton is always regular.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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