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Enregistrement W2951629521 · doi:10.1142/s0129054119400239

Most Complex Non-Returning Regular Languages

2019· preprint· en· W2951629521 sur OpenAlexafffund
Janusz Brzozowski, Sylvie Davies

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConcatenation (mathematics)Upper and lower boundsRegular languageState (computer science)SemigroupDiscrete mathematicsStar (game theory)MathematicsCombinatoricsBinary numberAutomatonComputer scienceAlgorithmTheoretical computer scienceArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A regular language [Formula: see text] is non-returning if in the minimal deterministic finite automaton accepting it there are no transitions into the initial state. Eom, Han and Jirásková derived upper bounds on the state complexity of boolean operations and Kleene star, and proved that these bounds are tight using two different binary witnesses. They derived tight upper bounds for concatenation and reversal using three different ternary witnesses. These five witnesses use a total of six different transformations. We show that for each [Formula: see text], there exists a ternary witness of state complexity [Formula: see text] that meets the bound for reversal, and restrictions of this witness to binary alphabets meet the bounds for star, product, and boolean operations. Hence all of these operations can be handled simultaneously with a single witness, using only three different transformations. We also derive tight upper bounds on the state complexity of binary operations that take arguments with different alphabets. We prove that the maximal syntactic semigroup of a non-returning language has [Formula: see text] elements and requires at least [Formula: see text] generators. We find the maximal state complexities of atoms of non-returning languages. We show that there exists a most complex sequence of non-returning languages that meet the bounds for all of these complexity measures. Furthermore, we prove there is a most complex sequence that meets all the bounds using alphabets of minimal size.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0090,003
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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