On the Density of Context-Free and Counter Languages
Notice bibliographique
Résumé
A language [Formula: see text] is said to be dense if every word in the universe is an infix of some word in [Formula: see text]. This notion has been generalized from the infix operation to arbitrary word operations [Formula: see text] in place of the infix operation ([Formula: see text]-dense, with infix-dense being the standard notion of dense). It is shown here that it is decidable, for a language [Formula: see text] accepted by a one-way nondeterministic reversal-bounded pushdown automaton, whether [Formula: see text] is infix-dense. However, it becomes undecidable for both deterministic pushdown automata (with no reversal-bound), and for nondeterministic one-counter automata. When examining suffix-density, it is undecidable for more restricted families such as deterministic one-counter automata that make three reversals on the counter, but it is decidable with less reversals. Other decidability results are also presented on dense languages, and contrasted with a marked version called [Formula: see text]-marked-density. Also, new languages are demonstrated to be outside various deterministic language families after applying different deletion operations from smaller families. Lastly, bounded-dense languages are defined and examined.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».