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Enregistrement W3169850973 · doi:10.1142/s0129054121420028

Recognizing Lexicographically Smallest Words and Computing Successors in Regular Languages

2021· article· en· W3169850973 sur OpenAlexaff
Lukas Fleischer, Jeffrey Shallit

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexicographical orderRegular languageMathematicsState (computer science)CombinatoricsWord (group theory)Discrete mathematicsComputer scienceAutomatonArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a formal language [Formula: see text], the problem of language enumeration asks to compute the length-lexicographically smallest word in [Formula: see text] larger than a given input [Formula: see text] (henceforth called the [Formula: see text]-successor of [Formula: see text]). We investigate this problem for regular languages from a computational complexity and state complexity perspective. We first show that if [Formula: see text] is recognized by a DFA with [Formula: see text] states, then [Formula: see text] states are (in general) necessary and sufficient for an unambiguous finite-state transducer to compute [Formula: see text]-successors. As a byproduct, we obtain that if [Formula: see text] is recognized by a DFA with [Formula: see text] states, then [Formula: see text] states are sufficient for a DFA to recognize the subset [Formula: see text] of [Formula: see text] composed of its lexicographically smallest words. We give a matching lower bound that holds even if [Formula: see text] is represented as an NFA. It has been known that [Formula: see text]-successors can be computed in polynomial time, even if the regular language is given as part of the input (assuming a suitable representation of the language, such as a DFA). In this paper, we refine this result in multiple directions. We show that if the regular language is given as part of the input and encoded as a DFA, the problem is in [Formula: see text]. If the regular language [Formula: see text] is fixed, we prove that the enumeration problem of the language is reducible to deciding membership to the Myhill-Nerode equivalence classes of [Formula: see text] under [Formula: see text]-uniform [Formula: see text] reductions. In particular, this implies that fixed star-free languages can be enumerated in [Formula: see text], arbitrary fixed regular languages can be enumerated in [Formula: see text] and that there exist regular languages for which the problem is [Formula: see text]-complete.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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