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Enregistrement W2973381442 · doi:10.1142/s0129054119400367

State Complexity of the Quotient Operation on Input-Driven Pushdown Automata

2019· article· en· W2973381442 sur OpenAlexaff
Alexander Okhotin, Kai Salomaa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPushdown automatonDeterministic pushdown automatonQuotientContext-free languageNested wordDiscrete mathematicsString (physics)Regular languageMathematicsClosure (psychology)Computer scienceQuantum finite automataNondeterministic finite automatonCombinatoricsFinite-state machineAutomata theoryAutomatonRule-based machine translationTheoretical computer scienceAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quotient of a formal language [Formula: see text] by another language [Formula: see text] is the set of all strings obtained by taking a string from [Formula: see text] that ends with a suffix of a string from [Formula: see text], and removing that suffix. The quotient of a regular language by any language is always regular, whereas the context-free languages and many of their subfamilies, such as the linear and the deterministic languages, are not closed under the quotient operation. This paper establishes the closure of the family of languages recognized by input-driven pushdown automata (IDPDA), also known as visibly pushdown automata, under the quotient operation. A construction of automata representing the result of the operation is given, and its state complexity with respect to nondeterministic IDPDA is shown to be exactly [Formula: see text], where [Formula: see text] and [Formula: see text] are the numbers of states in the automata recognizing [Formula: see text] and [Formula: see text], respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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