WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Библиотека «Математическое просвещение» А. Л. Семёнов МАТЕМАТИКА ТЕКСТОВ й О Издательство Московского центра непрерывного математического образования Москва • 2002 Научно- редакционный совет

серии:

В. В. Прасолов, А. Б. Сосинский, В. М. Тихомиров (гл. ред.), И. В. Ященко.

Серия основана в 1999 году.

Библиотека «Математическое просвещение» Выпуск 22 А. Л. Семёнов МАТЕМАТИКА ТЕКСТОВ Издательство Московского центра непрерывного математического образования Москва • 2002 УДК 510.5/.6 ББК 22.12 С30 Аннотация В брошюре рассматриваются идеи и конструкции, лежащие в основе «математики текстов»;

среди примеров её результатов — несчётность множества последовательно стей из нулей и единиц, невозможность создать программу, распознающую самоприменимость программ. Обсуждает ся важное понятие сложности текста по Колмогорову, позволяющее отличать случайные тексты от неслучайных.

Текст брошюры представляет собой обработанную за пись лекции, прочитанной автором 5 декабря 1999 года для участников III Международного математического тур нира старшеклассников «Кубок памяти А. Н. Колмогоро ва» — школьников 8—11 классов. (Запись Е. Н. Осьмовой, обработка Р. М. Кузнеца.) Для широкого круга читателей, интересующихся ма тематикой: школьников старших классов, студентов млад ших курсов, учителей...

Издание осуществлено при поддержке Московской городской Думы и Московского комитета образования.

ISBN 5-94057-006- Семёнов Алексей Львович.

Математика текстов.

(Серия: «Библиотека „Математическое просвещение“»).

М.: МЦНМО, 2002. —16с.: ил.

Редактор М. П. Каленков.Техн. редактор М. Ю. Панов.

Лицензия ИД № 01335 от 24/III 2000 года. Подписано к печати 4/X 2002 года.

Формат бумаги 60 88 /. Офсетная бумага № 1. Офсетная печать.

Физ. печ. л. 1,00. Усл. печ. л. 0,98. Уч.-изд. л. 1,15. Тираж?000 экз. Заказ ????.

Издательство Московского центра непрерывного математического образования.

119002, Москва, Г-2, Бол. Власьевский пер., 11. Тел. 241 05 00.

Отпечатано в ФГУП «Производственно-издательский комбинат ВИНИТИ».

140010, г. Люберцы Московской обл., Октябрьский пр-т, 403. Тел. 554 21 86.

Когда-то в детской энциклопедии я прочитал, что математика — это наука о числах и фигурах. «Числа и фигуры» — это название заме чательной книжки о разных разделах математики, с которой и вам стоит познакомиться. Однако позже я понял, что в математике есть много такого, что можно только условно назвать числами или фигура ми, например топологические пространства и абстрактные алгебры.

Ещё в восьмом классе я побывал на лекции Андрея Андреевича Маркова для участников олимпиады и узнал, что можно строить всю математику, начиная с представления о текстах — последователь ностях (цепочках) символов.

Впрочем, название «математика текстов» нетрадиционно, обычно употребляется название «математическая логика и теория алгоритмов». Вам, наверное, даже более знаком термин «информа тика»: почти во всех школах есть предмет с таким названием. На уроках информатики в школе проходят разные вещи: так, если в школе есть компьютерный класс, то детей учат работать с компьюте ром. Но я употребил слово «информатика» в другом смысле. Наука, которую можно назвать также «математическая информатика» или «теоретическая информатика», в школьном курсе информати ки изучается, но совсем немного. (Когда-то я участвовал в написании первого в нашей стране учебника по информатике для всех школь ников 10 и 11 классов, и мы включили в него немного математики.

Так происходит и сейчас. Но часто математику там трудно увидеть, и требуется некоторое усилие, чтобы понять, где же математическая суть в этой информатике.) Но всё это: математика текстов, математи ческая логика и теория алгоритмов, математическая информатика — относится к одной и той же области математики.

Математика текстов, в частности математика математических текстов (для этой математики ещё придумали название «метамате матика»), появилась раньше, чем компьютеры, она существовала ещё в прошлом веке. Необходимость и полезность этой науки хоро шо осознавал один из величайших математиков конца XIX — нача ла XX века Давид Гильберт. Но именно с возникновением компьюте ров математика текстов стала особенно важной областью математики.

Метаматематика изучает, в частности, устройство доказательств и аксиоматических систем в различных разделах математики, таких как арифметика, геометрия, теория множеств: что в этих системах можно доказать, чего доказать невозможно и т. д. Но в этой брошюре речь пойдёт о более понятных и наглядных вещах.

Начнём с нескольких примеров.

ЛОГИЧЕСКИЕ ПАРАДОКСЫ Возьмём, например, такой простой текст:

Утверждение, записанное в последней и предпоследней строках на третьей странице этой брошюры, ложно.

Многие из вас, наверное, встречали в тех или иных книжках похо жий текст. Напомню, что проблема (кстати вполне математическая) состоит в том, чтобы понять, истинно это утверждение или ложно.

Подумайте над этим.

Вот ещё один пример.

Некоторые русские слова и словосочетания описывают числа (на пример «сто двадцать восемь», «миллион» и т. п.). Рассмотрим такое число:

наименьшее натуральное число, которое нельзя (1) описать текстом короче 100 символов (символами мы считаем буквы русского языка, цифры, знаки препи нания, пробелы).

С одной стороны, ясно, что существуют числа, которые нельзя описать текстом короче 100 символов — просто потому, что таких текстов конечное число, а чисел бесконечно много. С другой сторо ны, наименьшее такое число описано текстом (1), в котором меньше 100 символов.

И наконец, ещё один пример.

Однажды учитель математики объявил ученикам, что на следу ющей неделе он проведёт контрольную работу. При этом накану не контрольной они не будут знать точно, что контрольная завтра.

(Уроки математики проходят каждый день с понедельника по пят ницу.) Ясно, что в пятницу контрольной быть не может: тогда в четверг вечером школьники точно будут знать, что контрольная завтра. Но тогда в среду вечером они точно будут знать, что контрольная в че тверг, ведь в пятницу её быть не может. Значит, и в четверг не мо жет быть контрольной… Словом, ученики пришли к выводу, что кон трольной вообще не будет, и успокоились. А контрольная произошла всреду.

Не пытаясь сейчас до конца выяснить причину странности, п а р а д о к с а л ь н о с т и приведённых примеров, заметим только, что парадокс возникал при попытке применить в рассуждении конст рукцию «с одной стороны …, с другой стороны …», и при этом получались взаимно противоречащие друг другу утвер ждения.

Оказывается, эти конструкции могут быть применены к важным математическим построениям, уже не парадоксальным, хотя часто и демонстрирующим невозможность чего-то.

ДИАГОНАЛЬНЫЙ МЕТОД КАНТОРА Рассмотрим квадратную таблицу n n клеток, в которой некото рые клетки заштрихованы, а остальные клетки — белые. Пусть нам нужно построить такую строку, которой нет в этой таблице. Давайте последовательно выпишем в строку клетки, которые в таблице стоят по диагонали (рис. 1);

полученную строку обозначим через d. Стро ка d может присутствовать в нашей таблице, а может и не присут ствовать. Поменяем в этой строке цвета, т. е. сделаем белые клетки чёрными, а чёрные — белыми;

переделанную таким образом строку обозначим через d. Вотстрокиd в нашей таблице точно нет: от первой строки она отличается первой клеткой, от второй строки — второй клеткой, …, от n-й строки — n-й клеткой.

d d Рис. Рассмотрим теперь бесконечную таблицу. Как и раньше, мы можем построить строку d из клеток, стоящих на диагонали (только теперь она получится бесконечной), и получить из неё строку d (рис. 2). Так же, как в конечном случае, доказывается, что бесконеч ной строки, совпадающей с d, втаблице нет.

… … … d d Рис. Что же в нашей конструкции замечательного? Да, мы научились строить бесконечную строку, которой нет в нашей таблице. (Такое построение и называется диагональным.) Какие из этого можно из влечь следствия? Самое знаменитое из них получится, если мы пред положим, что в нашей таблице имеются вообще в с е бесконечные строки. В этом случае наше построение сразу приводит к ложности такого предположения.

… … … Мы установили следующий замечательный Факт. Невозможно в с е бесконечные последовательности из ну лей и единиц выписать в таблицу.

Иными словами, все такие последовательности нельзя пересчи тать, перенумеровать, решить, какая последовательность будет пер вой строкой в нашей таблице, какая — второй и т. д. Говоря науч но, невозможно установить взаимно однозначное соответствие меж ду натуральными числами и всеми последовательностями из нулей иединиц.

Эту знаменитую теорему впервые доказал в XIX веке Георг Кан тор, основатель теории множеств.

К о н т р о л ь н ы й в о п р о с. Можно ли выписать в бесконечную таблицу все строчки, в которых лишь конечное число чёрных кле ток, а остальные — белые?

ПРОГРАММЫ Некоторые тексты, в частности, тексты на русском языке, явля ются программами, или алгоритмами, — предписаниями, которые можно выполнить. То, к чему применяется программа, тоже текст.

Например, алгоритм сложения двух натуральных чисел «столби ком» — это следующий текст на русском языке:

1. Запиши два числа друг под другом «столбиком».

2. Если числа различаются по длине, дополни короткое слева нулями, чтобы их длины сравнялись.

3. Запомни 0 в уме.

4. Рассмотри самую правую пару цифр (по вертикали), которая ещё не была рассмотрена. Сложи эти две цифры и добавь то, что в уме. Если сумма меньше 10, напиши её под взятой парой, запомни в уме 0;

если сумма больше или равна 10, запиши под взятой парой последнюю цифру суммы и запомни в уме 1.

5. Если все цифры слагаемых рассмотрены и в уме 0, то резуль тат уже получен в нижней строке;

если все цифры слагаемых рассмотреныи в уме 1, допиши справа 1 к нижней строке, и это — результат;

если не все цифры слагаемых рассмотре ны, перейди к пункту 4.

Применяется эта программа к т е к с т у, который представля ет собой два числа, записанные в десятичной системе счисления Двумя чертами слева выделен материал, над которым читателю рекомендуется тщательно подумать самостоятельно, прежде чем читать раздел «Решения и коммен тарии» (стр. 12).

и разделённые запятой и пробелом, например к такому:

4850493897329785961, Бывают программы, р а с п о з н а ю щ и е некоторое свойство. Та кие программы на любом тексте*) дают ответ либо «да», либо «нет».

Например, можно себе представить программу, которая определяет, просто ли данное число.

Ещё один пример программы:

1. К данному тексту припиши в конце букву «А».

Это очень простая программа, она заканчивает работу на любом тек сте всего за один шаг. Бывают программы, которые не заканчивают работу, как, например, такая:

1. К данному тексту припиши в конце букву «А».

2. Перейди к пункту 1.

Она припишет к тексту букву «А» в конце, потом ещё раз припишет букву «А», потом ещё раз припишет букву «А» ит. д.

Встречаются и более сложные случаи, когда программа на одних текстах заканчивает работу, а на других — нет. Если программа П на тексте Т не заканчивает работу, будем это обозначать так: П(Т)=.

Если же программа П заканчивает работу на тексте Т будем писать:

П(Т)=!.

Самоприменимые программы Поскольку каждая программа представляет собой текст, то мы можем запустить её на самой себе, на собственном тексте. Программа П называется самоприменимой, если П(П)=!. А можно ли по про грамме П узнать, является ли она самоприменимой?

Если просто запустить программу П на тексте П, то со временем может выясниться, что она закончила работу. Но ни в какой конеч ный момент времени, если программа всё ещё работает, мы не можем быть уверены, что она никогда не закончит работать. Ведь может случиться так, что программа работает несколько суток, решая ка кую-нибудь сложную задачу, и это не означает, что она собирается работать бесконечно долго;

может быть, она закончит работу через месяц, или через миллион лет.

Но может быть, есть какой-то другой способ читая текст програм мы понять, что она не кончает работать на самой себе?

Допустим, что существует программа S, которая, получая текст программы П, распознаёт, является ли П самоприменимой, и даёт *) Математики говорят о работе «программы н а тексте» вместо более длинного выражения «программы в применении к тексту».

ответ либо «да», либо «нет»*). Тогда мы можем построить програм му S, которая, получив на входе программу П, запускает программу S и, если S(П)=«да», работает бесконечно долго (выполняет какую-ни будь бесконечную процедуру, например, бесконечное число раз умно жает 0 на 0), а если S(П)=«нет», тоже говорит «нет», т. е. заканчивает работу. Таким образом, программа S не оканчивает работу на само применимых программах и заканчивает — на несамоприменимых.

Заметим, что конструкция здесь тоже «диагональная», как и в случае таблицы с закрашенными клетками. Только сейчас мы рас сматриваем таблицу, в которой и по горизонтали, и по вертикали вы писаны в с е программы (точнее все конечные последовательности символов того языка, на котором мы решили записывать программы (рис. 3), при этом, если текст не является программой, мы можем счи тать, что он просто ничего не делает с исходными данными). В клетки таблицы мы записываем результат работы программы (стоящей в за головке столбца) на исходном тексте (стоящем в заголовке строки).

А Б АА АБ БА ББ В ВАБ … А АБ «да» А ) р? А А Б !,7 «да» Б Г ё Б Б АА у, «нет» АА Ж » АА АА АБ 3, АБ, —« АБ АБ БА Ыы «да» БА БА БА ББ 1 1 «нет» ББ 2ы3 фщ ББ ББ В Й «нет» В (1( ч)! В В ВАБ Т «нет» ВАБ 2Ц1 б00: ВАБ ВАБ Рис. Если программа S существует, то существует и программа S.

Предположим, что S(S)=!, т. е. S кончает работу. Но тогда S(S)=«нет» по определению S, следовательно, S несамоприменима. И наоборот, если S(S)=, тоS(S)=«да» и S самоприменима. Противоречие.

*) Можно рассмотреть и более сложную программу, которая получает два текста:

программу П ипроизвольныйтекстX — и определяет, заканчивает ли П работу на X.

Но о программах, которые применяются к парам текстов — чуть позже.

… Итак, мы установили следующий Факт. Не существует программы, которая распознавала бы само применимые программы.

Это один из фундаментальных фактов теории алгоритмов, а кон струкция, на которой основано его доказательство, — одна из важ нейших в этой теории.

Конечно, вопрос о самоприменимости программ кажется доволь но экзотическим: не так ужчасто мы применяем программу к самой себе. А вот применение программы к другой программе — обычное дело: операционная система всякого реального компьютера (а она, конечно, является программой) выполняет другие программы, задан ные человеком, т. е. применяется к ним.

Заметим, что и примеры, приводимые ранее, когда не удава лось определить истинность простого на вид утверждения, выглядят «далёкими от жизни», и неясно, стоит ли им придавать серьёзное значение. Попробуем объяснить, почему дело обстоит серьёзно. Пер вая причина состоит в том, что один контрпример — в математике уже опровержение общей теории или метода. Вторая причина в том, что как-то отделить «диагональные» случаи от «недиагональных» не удаётся, и это может быть доказано после соответствующего уточне ния понятий. Однако во многих случаях и математики спрашивают друг друга: «А есть ли „естественный“ недиагональный пример?».

Универсальная программа Иногда возникает необходимость в программах, которые приме няются к парам текстов. Каким образом можно из пары текстов сде лать один? Записать два текста рядом, один за другим? К сожалению, после этого уже невозможно будет определить, где кончается первый текст и начинается второй. Чередовать буквы первого и второго тек ста? Но, если тексты разной длины, снова не удастся разделить полу ченный текст на два исходных*).

Попробуем теперь применить более сложный приём. Запишем первый текст, удваивая каждую его букву. Например, текст Универсальная программа (знак обозначает пробел) запишется так:

УУннииввееррссааллььннааяя ппррооггррааммммаа После первого текста запишем разделитель «аб». Потом запишем вто рой текст без изменений. Допустим, что второй текст выглядит так:

Сложность текста *) Вспомним, когда в алгоритме сложения «столбиком» мы из пары чисел делали один текст для работы программы на нём, мы использовали разделитель «, » —запя тую и пробел, но это было возможно, поскольку в записи самих чисел эти два символа встречаться не могли.

Тогда окончательный результат будет таким:

УУннииввееррссааллььннааяя ппррооггррааммммааабСложность текста Покажем, что по такой записи можно однозначно восстановить оба текста. Будем читать из полученной строки по два символа. Если прочитанные символы совпадают, то они представляют один символ первого текста (рис. 4). Если в некоторый момент мы натолкнёмся на два различных символа, то это означает, что мы дошли до разделителя «аб», который при восстановлении текстов нужно выбросить. После разделителя прочитаем по одному символу второй текст.

УУ нн ии вв … мм аа аб С л … т а У н и в … м а С л … т а первый второй текст текст Рис. Оказывается, существуют способы кодировать пару текстов од ним текстом, причём делать это экономно, добавляя не слишком мно го новых букв, так чтобы длина кода была довольно близка к сумме длин исходных текстов.

З а д а ч а. Насколько длина кода пары текстов может быть близ кой к сумме их длин?

Будем считать, что мы уже научились из двух текстов делать один. После этого можно построить программу U, которая применя ется к паре текстов П и X, а результатом её работы будет П(X). Это тоже один из важнейших фактов теории алгоритмов.

Факт. Существует универсальная программа, которая, получая на вход программу П итекст X, применяетП к X.

Это утверждение не кажется очень сложным, хотя полные фор мальные доказательства его довольно громоздки.

СЛОЖНОСТЬ ТЕКСТА.

СЛУЧАЙНЫЕ И НЕСЛУЧАЙНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ Не так давно, в середине 60-х годов XX века, было выяснено, что математика текстов может быть использована для прояснения наших представлений о природе случайности. Начнём с обсуждения того, что нам самим кажется случайным, а что неслучайным.

Предположим, что мы бросаем монету и записываем результаты в виде последовательности из нулей и единиц: если выпадает орёл, пишем ноль, а если решка — единицу. Может ли получиться такая разделитель последовательность:

0110110010111010110100100000011110100111? (2) Наверное, может. А такая:

0000000000000000000000000000000000000000? (3) Вряд ли.

Почему, глядя на эти последовательности, мы сразу понимаем:

так бывает, а вот так — не бывает? Первый приходящий в голову ответ: потому что первая последовательность «вероятна», а вторая — «невероятна». Однако обе последовательности имеют одинаковую ве роятность! (Равную 2 n, где n — длина последовательности.) Чем случайные последовательности отличаются от неслучайных? Попыт ка прояснить этот вопрос привела к такому важному понятию как сложность конечной последовательности, илисложность текста.

Сейчас мы временно отложим вопрос о случайности и поговорим о сложности текстов.

Бывает, что короткий текст описывает длинный. Например, текст миллион слов «да», состоящий из 17 символов, является описанием текста длиной два миллиона символов.

Пусть П — какая-нибудь программа. Cложностью текста S при способе описания П называется наименьшая длина текста Т, тако го что П(Т)=S. Текст Т при этом называется описанием текста S.

Иными словами, мы берём текст S, рассматриваем все его описа ния, из которых программа П может получить S, и среди них ищем самое короткое. Например, миллион слов «да» и пятьсот тысяч слов «дада» — два описания одного текста, но первое описание короче.

Заметим, что для последовательности (3) мы сразу можем ука зать короткое описание, в отличие от последовательности (2). Есте ственно ожидать, что у большинства последовательностей нет корот ких описаний. Такие последовательности и называются случайными.

Это понятие случайности (его в 1960-х годах ввёл Андрей Николаевич Колмогоров) оказывается очень интересным и продук тивным.

Докажите, что существует способ, который даёт почти самые ко роткие описания для всех последовательностей. Более подробно, су ществует такой способ K, что сложность любого текста S при способе описания K меньше, чем его сложность при любом другом способе описания П плюс некоторая постоянная, зависящая только от П.

(Эту теорему доказал А. Н. Колмогоров.) Построение этого способа описания K использует конструкцию универсальной программы, о которой говорилось ранее. Попробуйте сами построить этот способ. У вас получится!

РЕШЕНИЯ И КОММЕНТАРИИ Кстр. 6.

О т в е т: можно. Будем выписывать строки в следующем порядке. Сначала пу стую строку и строку с одной чёрной клеткой на самом левом, первом месте. Затем выпишем все строки, у которых не закрашены все клетки, кроме левых двух: таких строк осталось 2. Потом все строки, у которых закрашены только некоторые из левых трёх клеток (их осталось 4). Вообще, на n-м шаге (n 1) выписываются все строки, в ко n n n+ … … … … … Шаг … … … … … Шаг n … Шаг … … … … … Шаг n+ … … … … … … Шаг … … … … Рис. торых закрашенные клетки все находятся на первых n местах, в количестве 2n 1 строк (рис. 5). Нетрудно убедиться, что таким образом будут выписаны все возможные строки с конечнымчисломчёрныхклеток.

Кстр. 10.

Обозначим через N(k) текст, кодирующий число k. Чтобы получить такой текст, занумеруем символы нашего алфавита числами от 0 до n 1, где n — количество сим волов в нашем алфавите. Теперь просто запишем число k в системе счисления с осно ванием n и заменим все цифры в этой записи на соответствующие символы нашего алфавита. Легко понять, что по такому тексту однозначно восстанавливается число k.

Как известно, длина числа k в системе счисления с основанием n равна logn (k+1) *).

Если мы не будем писать в начале числа незначащие нули, то длина текста, коди рующего число k, равна logn(k+1). При k=0 будем считать, что N(k) —это пу стой текст, ведь мы выкидываем из числа все нули слева. Но это только вопрос дого ворённости.

*) x — это наименьшее целое число, не меньшее x.

Пусть — длина текста X. Если бы нам удалось передать программе эту длину X вместе с текстом XY, то мы легко смогли бы восстановить текст X, просто прочитав нужное количество символов сначала. Таким образом, вместо того, чтобы закодиро вать пару текстов X и Y, мы можем закодировать пару текстов N( X ) и XY. На пер вый взгляд такая замена никак не упрощает задачу, но это не совсем так по двум причинам.

Во-первых, если мы просто удвоим все символы текста N( X ), припишем к ним справа два разных символа из нашего алфавита, а потом припишем ещё и текст XY, мы сможем, как это делали раньше, восстановить тексты N( X ) иXY, азначит, итек сты X и Y. Таким образом, мы закодировали пару текстов X и Y текстом длиной 2 logn( X +1) +2+ + что почти всегда меньше, чем 2 X +2+ символов, ко X Y, Y торые получаются при использовании старого способа. Ниже мы ещё улучшим этот новый способ кодирования пары текстов.

Во-вторых, длина текста N( X ) сильно зависит от длины текста X. Как это можно использовать? Можно придумать ещё один способ кодирования. Пусть l= + (= Тогда может принимать всего l+1 значение — от 0 до l. Все эти X Y XY ). X числа кодируются различными текстами, длина максимального из которых равна logn (l+1). На самом деле можно считать, что все тексты имеют такую длину, ведь если число записывается менее чем logn(l+1) символами, то мы всегда можем при писать слева несколько незначащих нулей. Таким образом, нам надо закодировать два текста: один длины l, адругой— logn(l+1). Казалось бы, что и это никак не упрощает задачу. На самом деле нам даже не надо ничего кодировать — нужно просто записать сначала текст длины logn(l+1), а потом приписать к нему справа текст длины l.

Как же мы сможем понять, где кончается первый текст и начинается второй?

Посмотрим, какой информацией мы располагаем. У нас есть текст, и мы хотим найти, где в нём закодирован первый текст, а где — второй. В самом тексте мы ничего найти не можем. Но дополнительной информацией нам будет служить его длина. В самом деле, наш текст имеет длину logn(l+1) +l, а зная это число можно однозначно вос становить l, так как при увеличении l на единицу число logn(l+1) +l тоже возрастает (иногда на единицу, а иногда на двойку). Значит, зная logn(l+1) +l, можно найти число l, т. е. разделить наш текст на два, которые он кодировал. Теперь мы знаем X и XY, а значит, и сами тексты X и Y. Для любой пары текстов X и Y суммарной длины l этот алгоритм кодирует их, используя только logn(l+1) «лишних» символов. Если, например n=3, а = =1 000 000, то наш алгоритм использует лишь 14 «лишних» X Y символов!

Оказывается, приведённый выше алгоритм в некотором смысле оптимален. Име ется в виду, что любой другой способ кодирования двух текстов, так чтобы их после этого можно было однозначно восстановить, не может быть всегда лучше нашего. Ины ми словами, для любого числа l найдутся такие два текста X и Y суммарной длины не больше l, что этот другой алгоритм закодирует их, используя не менее logn(l+1) «лишних» символов.

Пусть какой-то алгоритм умеет кодировать все пары текстов X и Y суммарной дли ны не больше l, используяне более k «лишних» символов. Подсчитаем, сколько всего существует таких пар текстов. Пусть + =m, где0 m l. Посмотрим внимательно X Y на текст XY. Из каждого такого текста длины m получается m+1 различных пар тек стов X и Y — X может быть первыми m символами этого текста, первыми m 1символа ми, …, первым 1 символом, первыми 0 символами. При этом из разных текстов длины m будут получаться разные пары текстов X и Y. Легко понять, что каждая пара текстов X и Y получится ровно из одного текста длины m, а именно, из текста XY. Всего существу ет nm текстов длины m, значит, пар текстов X и Y суммарной длины m ровно (m+1)nm.

Таким образом, количество пар текстов X и Y суммарной длины не больше l равно l Sl = (i+1)ni.

i= Вычислим Sl. С одной стороны, Sl+1 =Sl +(l+2)nl+1, ас другой, l+1 l l Sl+1 =1+ (i+1)ni =1+ ((i+1)+1)ni+1 =1+n ((i+1)ni +ni)= i=1 i=0 i= l n(nl+ 1) =1+nSl +n ni =1+nSl +.

n i= Отсюда находим, что (l+2)nl+ nl+ Sl =.

n (n 1) Каждой паре текстов X и Y должен соответствовать свой текст не длиннее l+k символов. Всего таких текстов nl+k+ Tl+k =1+n+n2 +…+nl+k =.

n Из-за того, что можно провести однозначное декодирование, Tl+k Sl, или, что то же самое, (n 1)Tl+k (n 1)Sl. Имеем:

nl+ nl+k+1, 1 (l+2)nl+ n т. е.

nk (l+2) n n l =l+2 1 1 n l l.

n 1 n А поскольку число nk — натуральное, выполняется неравенство nk l+1, откуда сле дует, что k logn(l+1) или k logn(l+1).

Что и требовалось.

В приведённом алгоритме количество «лишних» символов зависит от суммар ной длины текстов X и Y. Это подразумевает некоторое равноправие текстов X и Y.

Однако, часто бывает, что тексты имеют различную природу, например, текст X мо жет быть значительно короче, чем Y. Тогда приведённый алгоритм будет не всегда оптимален. Поэтому хотелось бы найти экономный алгоритм, при использовании ко торого количество «лишних» символов зависело бы только от Два таких ал X *).

горитма уже были рассмотрены: они использовали +2 и 2 logn( X +1) +2 «лиш X них» символов соответственно. Видно, что второй алгоритм экономичнее первого. Это связанно с тем, что пару текстов X и Y заменили на пару N( X ) и XY. Логично бы ло бы сделать такую замену ещё раз, а именно, заменить пару N( X ) и XY на пару N( N( X ) ) и N( X )XY, по которой тексты N( X ) и XY, а значит, и текстыX и Y вос станавливаются однозначно. Но 0 (иначе N( X ) — пустой текст, и такая за N( X ) мена не даёт никакого выигрыша). Поэтому ещё лучше вместо текста N( N( X ) ) взять текст N( N( X ) 1). Таким образом, из пары текстов A0 =N( X ) и B0 =XY получится *) Например, такой алгоритм будет использоваться в решении следующего упражнения.

пара A1 =N( N( X ) 1) и B1 =N( X )XY. Количество «лишних» символов при её коди ровании равно 2 logn logn( X +1) +2+ logn( X +1).

Эту формулу можно упростить, если заметить, что logn logn x = logn logn x (докажите это). Количество «лишних» символов получается равным 2 logn logn( X +1) +2+ logn( X +1), что почти всегда меньше 2 logn( X +1) +2.

Если теперь заменить пару A1 и B1 на A2 =N( A1 1) и B2 =A1B1, то можно по лучить ещё более экономичный алгоритм. До каких же пор имеет смысл делать такие замены? Ясно, что когда очередной текст Ak будет иметь длину 1, продолжать заме ны бессмысленно. С другой стороны, если =1, то не нужно удваивать символы A A k k и тратить два символа на разделитель, так как можно просто восстановить текст Ak — его длина один символ. По Ak и Bk можно восстановить Ak 1 и Bk 1, по Ak 1 и Bk 1 — Ak 2 и Bk 2, и т. д. до A0 и B0, а по A0 и B0 — X и Y. Теперь можно сформулировать и сам алгоритм кодирования. Надо получить текст A0 =N( X ), по нему — текст A1 = = N( A0 1), затем A2 =N( A1 1), и вообще получать текст Ai+1 =N( Ai 1) до тех пор, пока длина очередного Ak не окажется равной единице. После этого запишем текст S=AkAk 1…A00XY, где 0 — символ с номером ноль. Зачем он нужен? Для того, чтобы можно было понять, что начинается непосредственно текст X, а не очередная длина. В самом деле, никакой из текстов Ai не может начинаться с нуля, так как Ai суть числа, у которых первый символ точно не ноль. Следует отметить, что число ноль кодируется пустым текстом.

Более того, среди A1, …, Ak не может быть пустых текстов, так как если Ai пуст, то текст Ai 1 имел бы единичную длину, а значит, k=i 1 и текст Ai вообще не мог использоваться (по определению k). Если A0 является пустым текстом, то =0 и наш X текст S есть не что иное, как A00XY =0Y, аk=0.

При использовании этого алгоритма количество «лишних» символов равно 1+( logn( X +1) + logn logn( X +1) +…+ logn …logn( X +1) ), k+1 раз если 0, и равно 1, если =0. Важно отметить, что этот способ не оптимальный, но X X даёт очень хорошие результаты. Так, при n=3 и =1 000 000 количество «лишних» X символов равно 18 вне зависимости от текста Y.

Приведём ещё алгоритм декодирования текстов X и Y по тексту S, оставляя чи тателю самому проверить его корректность.

1. Запомни число 0.

2. Прочитай один символ текста S. Если это символ с номером 0, то следующие столько символов из S, какое число в памяти — это текст X, а остальныене прочитанные символы — Y. Иначе припиши к прочитанному символу справа ещё столько символов текста S, какое число находится в памяти. Полу ченный текст расшифруй как число в системе счисления с основанием n, а полученное число запомни.

3. Если тексты X и Y найдены, то закончи работу. Иначе перейди к пункту 2.

К стр. 11.

На самом деле, идея построения достаточно проста. Мы уже научились строить универсальную программу U, применение которой к программе П и тексту X даёт П(X):

U(П, X)=П(X).

Пусть у нас имеется произвольный способ описания П. Тогда U(П, X)=П(X)=S для любого описания X текста S, т. е. пара текстов (П, X) является описанием текста S при способе U. Даже не вдаваясь в детали оптимального по длине кодирования пары текстов, при тривиальном, рассмотренном нами способе, для пары текстов: П длины k и X длины l — длина кода пары равнялась 2k+l+2. Так что сложность описания текста S при способе U превосходит сложность при любом другом способе П не более чем на 2k+2, где k — длина текста самого способа П — это и есть константа, зависящая только от способа П.

БИБЛИОТЕКА «МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОСВЕЩЕНИЕ» ВЫПУСК 1 ВЫПУСК В. М. Т и х о м и р о в. Великие Э. Б. В и н б е р г. Симметрия математики прошлого и их ве- многочленов.

ликие теоремы.

ВЫПУСК В.Г.Сурдин. Динамиказвёзд ВЫПУСК ных систем.

А. А. Б о л и б р у х. Проблемы Гильберта (100 лет спустя).

ВЫПУСК В. О. Б у г а е н к о. Уравнения ВЫПУСК Пелля.

Д. В. А н о с о в. Взгляд на мате ВЫПУСК матику и нечто из неё.

В. И. А р н о л ь д. Цепные дроби.

ВЫПУСК ВЫПУСК В. В. П р а с о л о в. Точки Брока В. М. Т и х о м и р о в. Дифферен ра и изогональное сопряжение.

циальное исчисление (теория и приложения).

ВЫПУСК Н. П. Д о л б и л и н. Жемчужи ВЫПУСК ны теории многогранников.

В. А. С к в о р ц о в. Примеры ме трических пространств.

ВЫПУСК ВЫПУСК А. Б. С о с и н с к и й. Мыльные плёнки и случайные блуждания. В. Г. С у р д и н. Пятая сила.

ВЫПУСК ВЫПУСК А. В. Ж у к о в. О числе p.

И. М. П а р а м о н о в а. Сим метрия в математике.

ВЫПУСК А. Г. Мякишев. Элементы ВЫПУСК геометрии треугольника.

В. В. О с т р и к, М. А. Ц ф а с м а н.

ВЫПУСК Алгебраическая геометрия И. В. Я щ е н к о. Парадоксы и теория чисел: рациональные теории множеств.

и эллиптические кривые.

ВЫПУСК ВЫПУСК И. Х. С а б и т о в. Объёмы много Б. П. Г е й д м а н. Площади мно гранников.

гоугольников.

ВЫПУСК ВЫПУСК А. Л. С е м ё н о в. Математика А.Б.С о с и н с к и й. Узлы и косы. текстов.

— учреждён Московским комитетом образования, префектурой Централь ного административного округа Москвы, Отделением математики РАН, Математическим институтом им. В. А. Стеклова РАН, Московским государ ственным университетом им. М. В. Ломоносова, Независимым Московским университетом.

— ставит своей целью сохранение и развитие традиций математического образования в Москве, организацию и поддержку различных форм внеклас сной работы со школьниками, методическую помощь руководителям кружков и преподавателям классов с углублённым изучением математики.

— является некоммерческой организацией и не стремится к извлечению при были. Обучение школьников, студентов, аспирантов и преподавателей средней школы в рамках программ МЦНМО является бесплатным.

— совместно с Московским институтом открытого образования организует курсы повышения квалификации московских учителей математики.

— организует математические и физические кружки, конкурсы, олимпиады и турниры для школьников, участвует в организации классов с углублённым изучением математики.

— осуществляет информационную поддержку боль шинства московских олимпиад для школьников, ин формация о них представлена на сервере МЦНМО ISBN 5 94057 006 http:/ /www.mccme.ru/olympiads Адрес МЦНМО: 119002, Москва, Г-2, Бол. Власьевский пер., 11.

Телефоны для справок: 241 05 00, 241 12 37.

9 785940




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.