¿Cuáles son las aplicaciones de la teoría de autómatas?

Las aplicaciones de la teoría de los autómatas están estrechamente vinculadas a las ideas intuitivas para comprender los autómatas. Aquí hay unos ejemplos:

• Modelo matemático de computación para abstraer los detalles de un problema en particular. Esto ha ayudado a formalizar los conceptos de capacidad de decisión, satisfacción, trazabilidad, etc. La teoría de los autómatas ayuda a clasificar los problemas en varias clases de complejidad. Entonces, si se le da un proyecto que requiere la solución a un problema completo de NP, puede proceder directamente a las soluciones aproximadas y emplear la heurística en lugar de perder el tiempo tratando de encontrar un algoritmo exacto que espere que se ejecute en tiempo polinómico.
• Análisis de cadenas y expresiones regulares en lenguajes de computadora.
• Especificaciones del compilador. Gramáticas sin contexto.
• El autómata temporizado se puede usar para modelar ciertos sistemas en tiempo real.
  Una teoría de autómatas cronometrados
• Los autómatas celulares tienen una gama extremadamente amplia de aplicaciones, incluido el modelado de matrices sistólicas.

Editar: Dos más:

• Verificación formal de sistemas de software críticos.
• Prueba de la capacidad de decisión de ciertas lógicas.

La teoría de los autómatas es un nombre elegante para el estudio de una jerarquía de máquinas abstractas y totalmente imaginarias cada vez más complejas. Cada máquina toma algunas entradas y salidas sí o no, en la formulación más simple. Acepta la entrada o la rechaza. Cada máquina en la jerarquía puede hacer un poco más que las máquinas debajo de ella: se puede construir una máquina de nivel superior que acepte entradas que una máquina de nivel inferior no podría aceptar. Por ejemplo, no puede construir un autómata finito determinista que tome como cadenas de entrada como “((() ()) ())” y genere sí si los paréntesis en la entrada están equilibrados.

Todo es muy interesante si te gusta este tipo de cosas. Hay algunas pruebas hermosas y elegantes sobre lo que estas cosas pueden y no pueden hacer que son lo suficientemente sencillas como para explicarlas a un laico, pero que sin embargo son sorprendentes.

Todo esto sería totalmente académico en un universo paralelo en el que nadie inventó las computadoras digitales. Por otro lado, en nuestro universo, este es un conocimiento muy práctico si tienes una profesión peculiar que es común en Quora. La entrada a estas máquinas puede considerarse literales regex, archivos XML, código fuente, etc., y las máquinas pueden ser bibliotecas de expresiones regulares, analizadores XML, intérpretes de Python, preprocesadores C, etc., etc., y en el caso del nivel más alto de la jerarquía de autómatas, las propias computadoras digitales.

1) En compiladores, intérpretes, analizadores, preprocesadores C

2) procesamiento del lenguaje natural

-El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la capacidad de un programa de computadora para comprender el habla humana tal como se habla. PNL es un componente de inteligencia artificial

3) el corazón del protocolo TCP / IP es una máquina de estados finitos

Es esencial que todos los dispositivos que implementan cualquier protocolo de red lo hagan de manera consistente. De lo contrario, un dispositivo podría comportarse de una manera que el otro no esperaría. Naturalmente, esta es la razón por la cual hay estándares que describen el funcionamiento de cada protocolo. El problema con un protocolo como TCP es que realiza tantas tareas que es difícil especificar la operación exacta de todos los aspectos del protocolo de manera sucinta.

Uso de una máquina de estados finitos para explicar protocolos complejos

Una forma en que los informáticos explican cómo funciona un protocolo complejo es a través de una herramienta teórica llamada máquina de estados finitos (FSM) . Un FSM intenta describir un protocolo o algoritmo al considerarlo como una “máquina” virtual que progresa a través de una serie de etapas de operación en respuesta a varios acontecimientos. Debe comprender cuatro conceptos esenciales para comprender el funcionamiento de una máquina de estados finitos:

• Estado: La “circunstancia” o “estado” particular que describe el software del protocolo en una máquina en un momento dado.
• Transición: El acto de pasar de un estado a otro.
• Evento: Algo que provoca una transición entre estados.
• Acción: Algo que hace un dispositivo en respuesta a un evento antes de pasar a otro estado.

Un FSM describe el protocolo explicando todos los diferentes estados en los que puede estar el protocolo, los eventos que pueden ocurrir en cada estado, qué acciones se toman en respuesta a los eventos y qué transiciones ocurren como resultado. El protocolo generalmente comienza en un determinado estado inicial cuando se ejecuta por primera vez. Luego sigue una secuencia de pasos para llevarlo a un estado operativo regular, y se mueve a otros estados en respuesta a tipos particulares de entrada u otras circunstancias. La máquina de estados se llama finita porque solo hay un número limitado de estados.

4) procesamiento de texto: probablemente use su editor de texto para encontrar texto en un archivo (por ejemplo, el lugar donde definió su programa xyz o el mensaje de correo electrónico que envió hace seis semanas solicitando una extensión en su proyecto de programación).

Como lo hace

Desea detectar ocurrencias duplicadas de una frase en un documento y eliminar la segunda aparición. En esencia, desea sustituir una secuencia en un idioma.

El algoritmo de búsqueda de cadenas es una máquina de estados finitos.

5) las máquinas de estado finito (o al menos algunas generalizaciones / extensiones simples de ellas) a menudo se usan en el lado de la IA de la programación de juegos. Resultan proporcionar un modelo excelente para encapsular el comportamiento de los personajes; por ejemplo, un enemigo puede tener estados que representan ‘patrulla’, ‘búsqueda’, ‘aproximación’, ‘ataque’, ‘defensa’, ‘retirada’, ‘muerte’, etc. con transiciones bien definidas entre ellos. Esto no involucra ninguno de los aspectos formales de los autómatas, como los lenguajes regulares y similares, pero el concepto del autómata es muy esencial.

6) Desarrollar soluciones para programas de restricción:

reloj:

7) Los FSM también se utilizan en sistemas de software, por ejemplo, los estados de un cajero automático son FSM. Las aplicaciones web donde se debe rastrear al usuario en qué estado se encuentra, también es un FSM.
Los estados de una cuenta bancaria en toda su vida útil también es un FSM (abierto, activo, inactivo, cerrado, bloqueado, etc.)

Hay muchos autómatas, desde el flip flop más simple (máquina de 2 estados) hasta FSM (autómata de estado finito), CF (máquina sin contexto), CS (máquina sensible al contexto) a TM (máquinas de Turing).
Cada clase de máquinas define un lenguaje que los autómatas reconocen, por lo que los autómatas son útiles para definir idiomas.

FSM define expresiones regulares, a menudo aparecen en circuitos electrónicos. Los FSM también se utilizan en sistemas de software, por ejemplo, los estados de un cajero automático es un FSM. Las aplicaciones web donde se debe rastrear al usuario en qué estado se encuentra, también es un FSM.
Los estados de una cuenta bancaria en toda su vida útil también es un FSM (abierto, activo, inactivo, cerrado, bloqueado, etc.)

CF y CS se utilizan en lingüística. Muchas gramáticas de lenguaje de programación se definen en lenguaje CF para facilitar el análisis por parte del compilador.

Las máquinas de Turing pueden calcular cualquier cosa que sea computable, por lo tanto, se llaman máquinas universales. TM se utilizan para estudiar la computabilidad y la complejidad.

Otra aplicación que nadie ha mencionado aún es MBT (pruebas basadas en modelos).

Un sistema puede ser modelado por un autómata y este modelo puede usarse para derivar pruebas que aseguren la exactitud de (partes de) la implementación. Estas pruebas se ejecutan contra una implementación bajo prueba (IUT). Derivar pruebas y ejecutarlas en una IUT se llama Model-Based Testing (MBT).

Existen muchos métodos para generar conjuntos de prueba completos de máquinas de estado finito, autómatas Buchi, autómatas Rabin (diferentes autómatas) que garantizan la detección de cada falla en una IUT (si la IUT cumple ciertas condiciones).
Se pueden utilizar otros métodos para generar conjuntos de pruebas incompletos a partir de autómatas, sin garantizar que se descubran todos los fallos, sino una clase especial de fallos (como los fallos relacionados con la seguridad del sistema modelado por los autómatas). Esto generalmente se llama prueba orientada a la propiedad.

La teoría de autómatas se ocupa de los autómatas. Autómatas es equivalente a expresiones regulares.

Sus aplicaciones incluyen:
– Cadena coincidente
– En el desarrollo del compilador, lo usamos para identificar diferentes palabras clave, identificadores y todas las demás construcciones de programación.
– También se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural

Diseño electrónico, especialmente diseño ASIC / FPGA.

Simplemente hablando, su CPU / GPU están hechas por el diseñador ASIC, y hay dos tipos de lógica que pueden usar en el diseño: lógica combinacional y lógica secuencial. El primero, la lógica combinacional, da la respuesta de la entrada al mismo tiempo (tick). El otro, da la respuesta de la entrada y depende de los estados internos, ¡funciona como un autómata !

Automata es la poderosa herramienta para describir la lógica secuencial compleja. ¡Con su ayuda, podemos entender y modelar nuestras lógicas claramente!

Las máquinas expendedoras son simplemente DFA.

El famoso algoritmo KMP simplemente está creando un DFA para la coincidencia de cadenas.

Creo que todos los IDEs serios tienen soporte para expresiones regulares. Y no son solo para decoración, son útiles.

El premio Turing es el nobel de la informática. Para entender por qué le dieron este nombre, debes entender un poco las máquinas de Turing.

Probablemente debería ser la pregunta abierta más famosa de la informática P vs NP .

Si está tratando de resolver un problema que es NP completo , podría ser útil saber qué es NP completo. Porque si lo resuelves (en tiempo polinómico) Felicidades Resolviste el problema P vs NP . Pero probablemente no lo harás. Probar algoritmos de aproximación puede ser más sabio.

Por último, pero no menos importante, las cosas que tocas, ves, el sabor no son más reales que estas teorías. En realidad la teoría es real.

La teoría de los autómatas le enseña si una computadora puede calcular un problema o no y define qué es un algoritmo. También te enseña cómo una computadora calcula problemas. Si ha estudiado ciencias de la computación, se daría cuenta de la importancia de los algoritmos y de la importancia de comprender cómo computan las computadoras.

Una aplicación práctica importante es el diseño del compilador.

Es la base de toda la ciencia de la computación. Ver Máquinas estatales: ¡Las computadoras son realmente MUDAS! por Aryeh Friedman en All Connections

Consulte: Aplicaciones de la teoría de autómatas

En la verificación de software, muchas técnicas (por ejemplo, verificación de modelos) se basan en gran medida en el análisis de autómatas.