WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Основы теории алгоритмов Коротков М.А.

Степанов Е.О.

14 сентября 2003 г.

Оглавление 1 Основы теории алгоритмов........................... 3 2 Тезис Черча. Регистровые машины...................... 9 3 Некоторые алгоритмические массовые проблемы.............. 14 3.1 Самоприменимые программы..................... 15 3.2 Проблема останова........................... 16 3.3 Теорема Райса.............................. 18 4 Разрешимость и перечислимость множества тавтологий.......... 20 5 Формальные теории............................... 25 5.1 Теорема о неподвижной точке..................... 29 5.2 Теорема Тарского............................ 30 5.3 Вторая теорема Геделя......................... 31 6 Язык Пролог................................... 6.1 Формальная Система Опровержения................ 1 Основы теории алгоритмов Ранее мы занимались изучением языков, предназначенных для описания рассуждений.

Теперь мы “поменяем угол зрения” и будем рассматривать языки, предназначенные для записи конкретных действий. Языки логики предикатов относятся к классу де кларативных (описательных): смысл элемента такого языка (формулы) заключается в описании чего-либо. Те же языки, к изучению которых мы приступаем, можно на звать языками инструкций, так как их элементы, называемые часто инструкциями, являются предписаниями исполнителю (человеку, компьютеру, другому вычислитель ному устройству) совершить определенный набор действий. Поскольку набор точных инструкций для выполнения конкретных действий принято называть алгоритмом или программой, такие языки инструкций часто называются алгоритмическими языками или языками программирования. Последние два термина часто употребляются в слегка разных контекстах: под языком программирования обычно понимают язык инструк ций для реально существующего вычислительного устройства – компьютера (Fortran, Basic, Pascal, C++ и т.п.), а термин алгоритмический язык употребляется в более широком смысле и включает в себя как языки программирования, так и другие языки инструкций, в частности псевдоязыки, предназначенные для описания алгоритмов.

Смещение нашего внимания с логических языков на языки инструкций обусловлено желанием дать ответы на те вопросы, котроые остались открытыми в нашем иссле довании возможностей логических языков, а именно, на вопросы о том, каким обра зом проверять истинность различного рода семантических утверждений о формулах языков логики предикатов (например, как проверить, является ли заданная формула языка логики первого или второго порядка тавтологией). Мы уже отметили, что непо средственная проверка семантических свойств формул логических языков при помощи определений практически никогда не представляется возможной, и поэтому специально рассмотрели механизмы, предназначенные для конструктивной проверки семантиче ских свойств (формальные системы). Мы также доказали, что среди таких механизмов есть “хорошие”, то есть одновременно корректные и полные, по крайней мере для язы ков логики первого порядка. Пользуясь такой формальной системой, можно заменить проверку того, является ли данная формула тавтологией, на поиск вывода данной фор мулы при помощи формальной системы из пустого множества посылок (иначе говоря, поиску доказательства данной формулы из пустого множества посылок). Однако, оста ется неясным, каким образом искать такой вывод. Можно ли, например, предъявить конкретный алгоритм вывода любой тавтологии? Интересен и другой вопрос: можно ли предъявить такой алгоритм, который по заданной формуле логического языка даст однозначный ответ, выводима ли данная формула из пустого множества посылок, то есть является ли тавтологией, или нет?

Мы пока подобного рода вопросами не интересовались. Кстати, на практике многие люди и не интересуются ими. Например, математики ищут доказательства математи ческих утверждений, как правило не задумываясь о том, можно ли предъявить уни версальный алгоритм их поиска. Подобного рода вопросы можно, конечно, задавать не 4 Основы теории алгоритмов только о логических языках. Например, игроков в шахматы, возможно, интересет во прос о том, может ли партия в шахматы всегда быть выиграна белыми (естественно, при соблюдении правил игры). Ответ в данном случае положительный: описание алгоритма решения этой задачи можно найти у Дональда Э. Кнута (“Искусство программирова ния”, том 1, стр 314). Правда, проблема в том, что для выполнения этого алгоритма требуется невероятно большое время даже при использовании самых современных и быстродействующих вычислительных устройств, причем нет никакой надежды, что в обозримом будущем появятся компьютры, способные реализовать этот алгоритм за при емлемое время.

В этом разделе мы покажем, что использование языков инструкций помогает от ветить на ряд вопросов о логических языках, подобных только что рассмотренным. В качестве побочного эффекта исследования мы сможем доказать и целый ряд нетри виальных и практически важных утверждений о языках инструкций, в частности, о невозможности решения некоторых важных алгоритмических задач.

Привыкший к математической строгости изложения читатель наверняка уже об ратил внимание на то, что мы неоднократно и весьма вольно пользовались понятием алгоритма, не давая его строго определения. Дело в том, что нам бы не хотелось по свящать слишком много времени формализации этого понятия. Во-первых, потому, что читатель, как мы надеемся, обладает хотя бы элементарными основами алгоритмиче ской культуры, под которой понимается не обязательно умение писать программы для компьютера, но хотя бы умение записать кулинарный рецепт так, чтобы его могла при менить любая домохозяйка: написание такого рецепта в математических терминах как раз и есть составление алгоритма приготовления блюда. Во-вторы, вопросу о том, что такое алгоритм посвящены многочисленные пухлые тома специальной литературы, чте ние которых, как показвывает практика, ни в коей мере не способствуют практической работе с алгоритмами: так, чтобы грамотно записать рецепт приготовления котлет, не нужно знать формального опредления алгоритма. Так что для наших целей достаточно будет лишь общего понимания алгоритма, как эффективного описания некоторых дей ствий. Данный термин был впервые введен в 1936 году А. Черчем, который предложил считать действие M эффективным (или эффективно описанным), если • M описано конечным числом точных инструкций, каждая из которых выражена конечных числом символов;

• в случае, когда M проводится правильно, оно обязательно дает желаемый резуль тат за конечное время (конечное число шагов);

• M может быть в принципе проведено человеком вооруженным “пером и бумагой”;

• проведение M не требует “ни проницательности ни изобретательности” от испол нителя. “Человек, вооруженный карандашом, бумагой и системой знаний о пред мете представляет собой пример эффективного вычислителя” (Тьюринг, 1948).

Под алгоритмом мы будем понимать эффективное описание действия, при этом поз воляя себе достаточно вольно обращаться с терминами алгоритм, программа, эффек тивное описание, употребляя их почти как синонимы. Единственное отличие, на кото рое стоит обратить внимание, состоит в том, что программа в нашем понимании может выполняться “бесконечное” время (например, программа, печатающая в бесконечном цикле одно и то же слово). Термин “бесконечное” не зря взят в кавычки, ведь бесконеч ное время является абстракцией, которую в реальной жизни никто не видел. Опять таки, любители математического формализма могут считать бесконечно выполняющу юся программу набором бесконечного числа конечных алгоритмов. Предоставляем же лающим возможность самим сформулировать соответствующие “строгое” определение, если они видят в этом необходимость.

Примером алгоритма из школьной арифметики явлется алгоритм Евклида провер ки того, является ли заданное число простым. Рецепт из поваренной книги может тоже, хотя и с некоторыми оговорками, рассматриваться как алгоритм. Рецепт всегда коне чен (иначе исполнитель умрет с голода), но вот инструкции в рецепте не всегда точны (вряд ли кто-то станет утверждать, что предписания “возьмите небольшую кастрюлю”, “добавьте сахар по вкусу” и подобные им могут считаться действительно точными), по этому и желаемый результат (вкусная пища) не всегда достигается. На самом деле для достижения результата как раз требуется “изобретательность и проницательность” ис полнителя (в данном случае мастерство повара), что противоречит понятию эффектив ного действия. Тем не менее, если пренебречь некоторой неточностью, можно считать рецепт примером алгоритма.

Нас будут в дальнейшем интересовать два типа алгоритмов: алгоритмы распознава ния и алгоритмы вычисления. Начнем с алгоритмов распознавания. Рассмотрим алфа вит A. Предположим, задано по некоторым правилам множество L A. Нас интере сует следующий вопрос: можно ли предъявить такой алгоритм, который будет распо знавать элементы множества L? Иными словами, можно ли написать такую программу, которая при подаче на вход слова из A через конечное время (т.е. за конечное число шагов) выдавала бы ответ, принадлежит ли данное слово множеству L или нет. Введем следующее определение.

Определение 1.1 Множество L A называется разрешимым, если существует такой алгоритм (программа), при подаче на вход которого произвольного слова из A за конечное число шагов алгоритм завершается выдачей ответа, принадлежит ли данное слово множеству L или нет. Соответствующий алгоритм (программа) называется разрешающим (разрещающей) для данного множества.

Нас будет интересовать и другой вопрос: можно ли написать программу, которая генерировала бы на выходе все элементы данного множества, и только элементы этого множества (естественно, эта программа должна выполняться бесконечно, если множе ство L бесконечно). Введем соответствующее определение.

6 Основы теории алгоритмов Определение 1.2 Множество L A называется перечислимым, если существует такая программа, которая выводит на выход все слова множества L, и только их, то есть в результате работы программы на выходе рано или поздно появится каж дое слово из L, и никаких других слов не появится. Соответствующая программа называется перечисляющей программой.

Подчеркнем, что перечисляющая программа может печатать элементы множества L в любом порядке и с любым количеством повторений. Определение 1.2 формулирует лишь два требования:

• любое слово из L рано или поздно будет выведено;

• никаких слов из A \ L выведено не будет.

Прежде чем перейти к свойствам разрешимых и перечислимых множеств, приведем некоторые простейшие примеры. Во-первых, если множество L состоит из конечного числа элементов, то оно очевидно разрешимо и перечислимо. Вот чуть менее тривиаль ный пример.

Пример 1.1 Рассмотрим алфавит английского языка. Пусть L – это множество палиндромов (слов, которые одинаково читаются в обе стороны).

Это множество перечислимо: мы можем написать программу, генерирующую по следовательно палиндром за палиндромом. Она никогда не остановится, но каждый палиндром рано или поздно появиться на выходе программы. Приведем перечисляющую программу (пример написан на псевдокоде, а не конкретом языке программирования) alphabeth_letters = {set_of_english_letters} function generate_next_palindrome(previous_palindrome, needed_length) { if (length(previous_palindrome) == needed_length) print(previous_palindrome);

else foreach (alphabeth_letters as letter) generate_next_palindrome(letter + previous_palindrome + letter, needed_length);

} start_length = 1;

while (T RUE) do { generate_next_palindrome(, start_length);

foreach (alphabeth_letters as letter) generate_next_palindrome(letter, start_length);

start_length + +;

} Для любопытных: наhttp://www.palindromelist.comможно найти палиндром, длиной почти 25000 символов (правда, в данном палиндроме не учитываются пробелы и знаки препинания).

Это же множество к тому же и разрешимо, потому что можно написать про грамму, которая брала бы на вход любую строчку из A и указывала бы, палиндром это или нет, за конечное время. Предлагаем читателю написать такую программу на любом доступном ему языке программирования.

Упражнение 1.1 Пусть алфавит A является множеством десятичных цифр (A := {0, 1,..., 9}). При этом множество A будем отождествлять с множеством нату ральных чисел. Пусть L – множество тех слов из A, которые соответствуют про стым числам. Является ли это множество разрешимиым? перечислимым?

Возникает вопрос, в каком соотношении находятся перечислимые множества и раз решимые множества. Ответ на него дает следующее предложение.

Предложение 1.1 Всякое разрешимое множество перечислимо.

Для доказательства нам потребуется определение лексикографического порядка в A.

Определение 1.3 Порядок (A, <) назыается лексикографическим, если p < q, когда либо длина слова p A меньше длины слова q A, либо, при равной длине слов p и q, слово p предшествует q в алфавитном порядке.

Теперь можно доказать предложение 1. Доказательство: Следующий алгоритм перечисляет элементы разрешимого множе ства L A: в цикле генерируем в лексикографическом порядке строчки из A (сначала в алфавитном порядке слова длины 1, потом в алфавитном порядке слова длины 2 и т.п.), и подаем каждое сгенерированное слово на вход разрешающей программе. Послед няя за конечное число шагов завершится, выдав ответ, либо о том, что данное слово принадлежит L, либо, что оно не принадлежит L. В первом случае выдаем сгенери рованное слово на выход, во втором случае игнорируем его и переходим к генерации следующего слова из A.

Справедливы следующие простые утверждения.

Предложение 1.2 Если разрешимо множество L A, то разрешимо, а значит и перечислимо, его дополнение A \ L.

Доказательство: Если поменять в разрешающем алгоритме для множества L вы дачу ответа “слово принадлежит L” на “слово не принадлежит A \ L” и наоборот, то получится разрешающий алгоритм для A \ L.

Предложение 1.3 Множество L A разрешимо, если и только если перечислимы одновременно оно само и и его дополнение A \ L.

8 Основы теории алгоритмов Доказательство: Из предложений 1.1 и 1.2 следует, что разрешимость множества L влечет перечислимость его самого и его дополнения A \ L. Предположим теперь, что L и A \ L перечислимы, и докажем, что в этом случае L должно быть разреши мым. Разрешающий алгоритм для L следующий: после ввода слова из A запускаются параллельно перечисляющие программы для L и для A \ L. Рано или поздно при нятое на вход слово появится на выходе либо первой либо второй программы в силу определения перечислимости множества. В первом случае следует выдать ответ о при надлежности проверяемого слова множеству L, во втором – о непринадлежности, после чего следует завершить работу программы. “Параллельность” запуска сразу двух пе речисляющих программ достигается чередованием передачи управления на каждую из этих программ, скажем, через регулярные промежутки времени. Иначе говоря, сна чала запускается первая программа, через определенный интервал времени она при останавливается и управление передается второй программе, а затем через регулярные интервалы времени эти программы “меняются местами” (работавшая программа при останавливается, а управление передается на ранее приостановленную программу).

Теперь мы можем дать ответ на гораздо менее тривиальный вопрос о том, суще ствуют ли множества, которые не являются не только разрешимыми, но даже и пере числимыми. Интуитиция возможно подсказывает, что таких множеств нет, ибо в повсе дневной жизни мы имеем дело либо с конечными множествами, либо с множествами, построенными каким-либо эффективным способом. Однако в данном случае доверять интуиции нельзя, в силу следующего утверждения.

Предложение 1.4 Существуют неперечислимые множества.

Доказательство: Рассмотрим произвольный конечный алфавит A. Очевидно, что мощность множества перечислимых подмножеств A не превышает мощности множе ства всех перечисляющих программ. Последние же имеют мощность не превышающую мощность всех вообще программ, работающих над алфавитом A. Так как все такие программы записываются в виде конечных текстов на некотором языке с конечным алфавитом, то множество всех таких программ не более чем счетно. Следовательно, не более чем счетно и множестов всех перечислимых подмножеств A. С другой сторо ны, множество A счетно, а значит, множество всех подмножеств A более чем счетно.

Таким образом среди подмножеств A найдутся и неперичислимые.

Нам понадобятся в дальнейшем также понятия вычислимых и полувычислимых функций. Сформулируем соответствующее определение.

Определение 1.4 Пусть A – заданный алфавит. Функция f : Domf A A на зывается вычислимой, если существует программа, которая, при подаче на вход сло ва a A, за конечное время (за конечное число шагов) выдаст f(a), если a Domf, либо, в противном случае, заранее оговоренный признак того, что a Domf. Соот / ветствуящая программа называется вычисляющей. Обычно приходится иметь дело с функциями, не принимающими значение (пустое слово), так что в этом случае разумно резервировать в качестве признака того, что a Domf. В дальнейшем / мы будем всегда считать, что имеем дело именно с такой ситуацией.

Фунция f : Domf A A называется полувычислимой, если существует программа, которая, при подаче на вход слова Domf, за конечное время (за конечное число шагов) выдаст f(a). Соответствующая программа называется полувычисляю щей. Работа полувычисляющей программы при подаче на вход слова из A \ Domf не определена (в этом случае программа может даже работать бесконечно).

Очевидно, что всякая вычислимая функция является и полувычислимый, так всякая вычисляющая программа является одновременно полувычисляющей. Также очевидно, что полувычислимая всюду определенная функция является вычислимой. Более точ но связь между вычислимостью и полувычислимостью характеризуется следующим утверждением.

Предложение 1.5 Функция f : Domf A A, где A – заданный алфавит, вычислима если и только если полувычислимы одновременно f и характеристическая функция множества Domf (последняя определяется как функция, принимающая зна чение на A \ Domf и любое наперед заданное непустое значение из A на Domf).

Доказательство: Если характеристическая функция множества Domf полувычис лима, то она и вычислима, так как она определена всюду на A, при этом соответству ющая полувычисляющая программа является очевидно и вычисляющей. Если к тому же f полувычислима, то вычисляющую программу для f можно построить следующим образом: при подаче на вход слова a A сначала запускается вычисляющая програм ма для характеристической функции множества Domf;

если последняя завершается выдачей ответа о том, что a Domf, то запускается полувычисляющуая программа для функции f, в противном случае выводится.

Теперь по аналогии с вопросом о существовании неперечислимых множеств можно задаться вопросом о существовании функций не являющихся полувычислимыми (такие функции принято называть абсолютно невычислимыми). Ответ на него дает следующее утверждение.

Предложение 1.6 Существуют абсолютно невычислимые функции.

Доказательство: Полная аналогия с доказательством предложения 1.4. Упражняй тесь.

2 Тезис Черча. Регистровые машины Читатель, приверженный формальной математической строгости изложения, наверня ка удивился, читая предыдущий параграф, поскольку последний весь состоял из не вполне понятных слов, так что все приведенные там утвержедения на самом деле нельзя 10 Тезис Черча. Регистровые машины считать не только доказанными, но даже, строго говоря, корректно сформулированны ми. Стоило бы описать инструкцию, алгоритм и исполнителя, причем так, чтобы опи сание соостветствовало нашему интуитивному пониманию. Есть множество различных построений: машина Тьюринга, рекурсивные и частично рекурсивные функции Чер ча, алгорифмы Маркова, машина Поста, регистровая машина. При этом как бы вы ни формализовали понятие алгоритма, набор алгоритмов вы полчите, в некотором смыс ле, “совпадающий” с алгоритмами для других вычислителей. Имеет мето следующий опытный факт: все вычислительные устройства эквивалентны в смысле алгоритмов, которые могут на них выполняться. Данное утверждение называют тезисом Черча.

Тезис 2.1 Если существует эффективный метод вычисления значений функции, то они могут быть вычислены и с помощью машины Тьюринга (или другого эффектив ного вычислителя) Впоследствии утверждение тезиса было расширено до следующего: “любое эффек тивно описанное действие реализуется вычислительной машиной”. Тезис Черча (иногда его называют тезисом Черча-Тьюринга, поскольку похожее утверждение было сфор мулировано Тьюрингом примерно в то же время) – утверждение эмпирического, а не математического характера, он связывает формализованные понятия (описание кон кретного вычислителя) с не формализованными понятиями алгоритма, эффективного описания.

Если мы конкретизируем таким образом понятия алгоритма, программы, вычис лительного устойства, то мы получим уже формальные определения перечислимости и разрешимости множеств. В зависимости от конкретизации будут получатся разные определения.

Конкретизация, которую будем рассматривать мы, называятся регистровой маши ной. Исполнителем будет являтся иедальное вычислительное устройство – регистровая машина. Для регистровых машин введем понятия: регистровая разрешимость, реги стровая перечислимость, регистровая вычислимость функций, регистровая полувычис лимость функций. Все эти определения получаются заменой понятия “алгоритм” на “алгоритм для регистровых машин.” Тезис Черча для нас будет выглядеть следующим образом: разрешимые и перечис лимые множества совпадают с разрешимыми и перечислимыми множествами в смысле регистровых машин.

Определение 2.1 Регистровая машина определяется как набор элементов:

• Внешнего алфавита A, с которым она работает;

• Пустого символа A (напечатать пустой символ – это значит ничего не напечатать, но задействовать при этом устройство печати);

• Набора регистров: R0,..., Rm;

• Набора операторов для описания алгоритмов для регистровой машины следую щего вида:

1. LET Ri = Ri + ai 2. LET Ri = Ri - ai;

3. IF Ri = T HEN ELSE 0 OR 1 OR... n;

4. P RINT 5. halt Где ai A, – номер, метка.

Алфавит представляет собой слова: A = {a0, a1,..., an} Рассмотрим приведенные операторы:

• LET Ri = Ri + ai в содержимое регистра (ленты) Ri справа дописать букву ai;

• LET Ri = Ri - ai;

если в регистре Ri слово заканчивается справа на букву ai, то эта буква стирается;

• IF Ri = T HEN ELSE0 OR1 OR 2... ORn;

условный переход: если Ri пусто, то тогда сделать переход на метку, в против ном случае, если Ri заканчивается на ai, то перейти на метку i (если заканчива ется на a1 – перейти на 1, на a2 – перейти на 2, и т.д.) • P RINT напечатать содержимое регистра R0 (R0 – регистр ввода-вывода);

• halt оператор завершения программы.

К оператору IF необходим некоторый комментарий: так как регистровые машины являются теоритическим построением, то мы вправе требовать, чтобы в операторе были перечислены все слова алфавита (их конечное число).

Определение 2.2 Программой для регистровой машины или регистровой програм мой будем называть конечный набор инструкций-операторов, определенных выше. Каж дая инструкция i имеет метку i, то есть они нумеруются последовательно. Во всех инструкциях вида i IF Ri = T HEN ELSE 0 OR 1 OR... n метки, 1, 2,..., n 12 Тезис Черча. Регистровые машины не превосходят метки k (последней метки в программе). Иными словами, переход осуществляется только на реально существующие метки. Кроме того, инструкция k имеет такой вид:

k = k halt, и инструкции halt более в программе не встречается.

Идеальность вычислителя заключается в следующем:

• во-первых, мы предполагаем, что регистр вмещает в себя любое количество ин формации, то есть представляет собой бесконечную ленту.

• во-вторых, мы не ставим ограничений на длину программы (если бы регистровая машина была реализована на компьютере с 256Mb оперативной памяти, то про грамма максимальной длины, работающая над алфавитом ASCII, занимала бы “всего” порядка 15000 машинописных страниц, то есть 435000 километров текста) Определение 2.3 Будем говорить, что регистровая программа P, при подаче слова A на вход, рано или поздно останавливается ( A halt), если программа P начинается со слова в регистре R0 и пустого слова во всех остальных регистрах.

Далее выполняются последовательно все инструкции программы в соответствии с вышеизложенными правилами, и рано или поздно происходит остановка. В против ном случае будем говорить, что программа P при подаче на вход слова зациклива ется.

Определение 2.4 Будем говорить, что программа P при подаче на вход слова вы дает на выходе слово A, если после запуска программы рано или поздно произой дет остановка, и кроме того к моменту остановки на выходном устройстве будет напечатано слово и никаких других слов.

Напечатать пустое слово – значит не напечатать ничего, но задействовать при этом выходное устройство. Предположим, что, например, на выходном устройстве есть еще лампочка, показывающая, было оно задействовано или нет.

Пример 2.1 Алфавит A такой: A = {, |}. В этом алфавите интерпретируем как число 0, | как число 1, || – 2,... и так и далее. Написать программу, которая бы определяла, какое на входе число, четное или нечетное. Если число нечетное, то она бы печатала (останавливалась бы, ничего не печатая), в противном случае печатала бы |.

Приведем простой вариант этой программы.

1 LET R0 = R0 - | 2 IF R0 = T HEN 5 ELSE 3 LET R0 = R0 - | 4 IF R0 = T HEN 7 ELSE 5 P RINT R 6 IF R0 = T HEN 9 ELSE 7 LET R0 = R0 + | 8 P RINT R 9 halt Программу для регистровой машины, как и программу на любом другом языке про граммирования обычно можно упростить.

1 LET R0 = R0 - | 2 IF R0 = T HEN 6 ELSE 3 LET R0 = R0 - | 4 IF R0 = T HEN 5 ELSE 5 LET R0 = R0 + | 6 P RINT R 7 halt Теперь можно дать окончательные определения разрешимых и перечислимых мно жеств.

Определение 2.5 Множество L называется регистрово разрешимым, если суще ствует такая программа для регистровой машины, которая, получив на вход слово, за конечное число шагов выдает ответ: либо “да”, данное слово принадлежит множе ству, либо “нет”, данное слово не принадлежит множеству.

Множество L A называется регистрово перечислимым, если существует та кая программа для регистровой машины, которая выводит все слова множества L, и только их.

Упражнение 2.1 Алфавит A такой: A = {a, b}. Напишите разрешающую и пере числяющую регистровые программы для множества палиндромов.

Приведенная конструкция (регистровая машина) конечно не предсталяет собой удоб ное для программирования устройство, но, в силу тезиса Черча, является эквивалентом любого другого устройства. А так как достаточно формализованные вычислительные устройства удобнее при теоритических построениях, то мы будем рассматривать именно ее.

14 Некоторые алгоритмические массовые проблемы 3 Некоторые алгоритмические массовые проблемы Когда мы сформулировали, что такое алгоритм, мы можем получит несколько кон структивных результатов. Первый вопрос, который мы поставим, это вопрос о том, можно ли разрешить множество всех самоприменимых регистровых программ, ина че говоря, существует ли алгоритм, определяющий корректно ли поданная на вход программа работает с собственным кодом? И второй вопрос: а можно ли разрешить множество всех программ корректно работающих с заданными начальными данными (например, пустым словом)?

Данные вопросы представляют собой приметы массовых проблем, а именно, мы поставили цель найти алгоритм рашающий данныю задачу для всех программ.

Возьмем программу вычисляющую значение некоторой функции. Правильность про граммы обычно проверяется путем тестирования, то есть проверки программы на ко нечном (пусть и большом) множестве входных данных. Множество же всех возмож ных входных данных может оказаться бесконечным. Анализ кода дает принципиально иной результат – мы можем гарантировать, что, при соблюдении некоторых условий, программа вычислит верное значение функции, а не сообщать, что программа проте стирована на 2 (5, 100, 1000) тестах. Возникает вопрос: а всегда ли осуществима та кая проверка? Такие проверки хотелось бы проводить с помощью другой программы– верификатора. Вопрос же заключается в следующем: а существует ли такой верифика тор (и если да, то как его построить, и имеет ли смысл его применять).

На самом деле, такой проверяющий алгоритм построить нельзя, отчасти по причине его универсальности. Однако это не означает невозможность решения более узкой зада чи. В таком случае говорят: массовая проблема такого рода неразрешима. То есть, хотя и не существует общего алгоритма проверки программы, но для некоторых (довольно узких) классов программ его можно построить.

Программа является достаточно неудобным объектом для операций над ней, зна чительно проще оперировать с числами, поэтому сейчас мы установим соответствие между числами и программами. Внешний алфавит программы A, A = {|}, множество слов над ним A;

(здесь мы неявно подразумеваем также наличие пустого символа, то есть, A = {, |}). Расширим этот алфавит в соответствии с языком, на котором пи шутся программы: B := A {a... z, 0... 1, =, -, +,, ;

} ( здесь не “пустой символ”, а “символ, обозначающий пустой символ”), B алфавит регистровых программ;

тогда B множество слов над алфавитом B.

Определение 3.1 Эффективная нумерация программ Геделя ставит в соответствие каждой регистровой программе натуральное число (называемое номером Геделя про граммы) по следующему правилу: слова из множества B перебираются в лексикогра фическом порядке;

в случае, если данное слово является программой, ему присваива ется порядковый номер.

Замечание 3.1 То, что очередное слово является программой, устанавливается с по мощью синтаксического анализатора (грубо говоря, слово является программой, если 3.1 Самоприменимые программы отсутствуют ошибки компиляции). В нашем случае можно взять слово, и пооче редно сравнивать его со всеми словами (генерируемыми программой, которая счита ет номера Геделя) как только слова совпадут, так сразу мы и найдем номер Геделя нашей программы. Причем так как слова мы генерируем по росту их длины, то мы также сможем узнать что слово не является программой. Таким образом у нас есть конструктивный алгоритм, устанавливающий соответствие между номерами про грамм (числами Геделя) и самими программами.

Номера Геделя программ определим следующим образом: элементу a0 A со поставим номер n := a0,..., a 0. Теперь можно формализовать заявленное ранее n раз действие “подадим некому алгоритму на вход текст программы”. Алгоритм будет полу чать элементы множества A, то есть, соответствующее число Геделя (в то время как сам текст программы принадлежит B).

Лемма 3.1 Множество { : = P, P программа над A} разрешимо.

3.1 Самоприменимые программы Теперь перейдем к вопросу о проверке того, принадлежит ли программа некоторому классу.

Определение 3.2 Множество самоприменимых программ – halt := {p : P : p halt} – множество программ, корректно работающих с собственным кодом, то есть, кото рые когда-либо остановятся, имея свой текст (свое число Геделя) в качестве входных данных.

Вопрос 1 Является ли множество halt разрешимым?

Теорема 3.1 Множество halt программ корректно работающих с собственным ко дом неразрешимо.

Доказательство: Предположим обратное, то есть, пусть существует разрешающая его программа P, P halt (P : P halt), P0 :

P =, P halt (P : P );

/ которая ничего не выдает на печать в случае, если поданное ей на вход число Геделя соответствует программе, корректно работающей со своим кодом, и наоборот, выводит на печать непустое слово в противном случае.

16 Некоторые алгоритмические массовые проблемы Модифицируем эту программу P0. Ее исходный текст выглядит следующим образом:

0.... ;

· · · · · ·. PRINT;

· · · · · · k. halt;

Вставим на k-ую строку оператор “k. IF R0 = THEN k ELSE k+1 OR k+1 OR... OR k+ 1;

” сдвинув вниз “(k+1). halt;

” и заменим все строки вида “. PRINT;

” на “. GOTO k;

”, где “GOTO k” осуществляет безусловный переход на k-ый оператор, то есть является со кращенной записью для инструкции “IF R0 = THEN k ELSE k OR k OR... OR k”.

Назовем полученную программу P1.

Программа P1 ведет себя следующим образом: получая на вход число Геделя некой программы из halt, программа успешно доходит до строки k, где зацикливается (дей ствительно, программа P0 в этом случае ничего не выводила на печать, следовательно, инструкции вывода на печать не задействовались). В случае же, если входные данные соответствуют программе, не входящей в halt, мы достигнем строки k с непустым ну левым регистром (R0) и будет совершен переход на к оператору k +1, то есть, успешное завершение P1.

При такой схеме поведения программы мы получим противоречие, подав ей на вход ее собственное число Геделя. Действительно, подадим ей на вход собственное число Геделя, если оно из halt, то программа зациклится, а значит не является программой корректно работающей с собственным кодом. А если программа не является корректно работающей с собственным кодом, то и ее номер не принадлежит halt. Мы пришли к противоречию, следовательно, разрешающего алгоритма не существует..

Отрицательный ответ на поставленный вопрос означает неразрешимость массовой проблемы, что не значит, что для некоторого, быть может, очень узкого класса програм нельзя построить проверяющий алгоритм.

3.2 Проблема останова Рассмотрим следующую проблему. Положим, что у нас есть программа, которая “яко бы вычисляет” значения функции y = x2, и мы хотим это проверить. Проблема со ответствия программ поставленным задачам – проблема верификации. Но мы можем упростить задачу, остановившись на проблеме более простого характера. Например, за вершит ли программа работу при подаче на вход числа 2. И, даже, ещё упростить – завершится ли программа при подаче ей на вход пустого слова.

Определение 3.3 halt := {p : P : halt} – множество программ (номеров Геде ля), которые когда-нибудь остановятся (при пустых входных данных);

Вопрос 2 Является ли множество halt разрешимым?

3.2 Проблема останова Важность этого вопроса состоит в том, что если ответ на него положителен (и если реализующая найденный алгоритм программа работает обозримое время), то проверка программы на правильность работы при некоторых входных данных сводится к запуску универсальной проверяющей программы.

Теорема 3.2 Множество halt программ корректно работающих с пустым входным словом неразрешимо.

Доказательство: Предположим существование аналогичной программы P0 для на шего случая:

P, P halt (P : halt), P0 :

P =, P halt (P : );

/ Теперь объясним как с ее помощью получить разрешающую программу для halt:

мы хотим проверить, корректно ли программа 1 работает с собственным номером Ге деля. Рассмотрим программу 2, полученную из 1 сдвигом всех операторов исходной программы на n (ее номер Геделя) вниз, записав на освободившиеся n строк:

0. LET R0 = R0 + a0;

1. LET R0 = R0 + a0;

2. LET R0 = R0 + a0;

... ;

(n - 1). LET R0 = R0 + a0;

Кроме того преобразуем все операторы IF Ri = T HEN ELSE 0 в ( + n) IF Ri = T HEN ( + n) ELSE (0 + n) Эта программа, получив на вход пу стое слово будет содержать номер Геделя программы 1 в регистре R0, и далее будет следовать код программы 1 (точнее, эквивалентный ему). В силу нашего предположе ния, множество halt разрешимо, то есть мы можем сказать остановится программа 2 или нет. Но эта программа остановится при подаче ей на вход пустого слова если и только если, программа 1 остановится при работе с собственным номером Геделя. Та ким образом, мы пришли к тому, что множество halt – разрешимо, что противоречит предыдущей теореме.

И отрицательный ответ, как и в предыдущем случае, означает неразрешимость мас совой проблемы. Верификация же отдельных программ является достаточно сложной, но паринципиально разрешимой задачей. В критических задачах (например управле ния ядерным реактором или космическим спутником) где цена ошибки высока, можно провести теоретическое доказательство соответствия поставленым условиям, что и яв ляется верификацией программы.

Упражнение 3.1 Доказать: halt и halt – перечислимые множества.

Указание: Поскольку перечислимость множества означает существование програм мы, которая при некоторых входных данных будет выдавать только элементы дан ного множества, причем рано или поздно выдаст их все, можно переформулировать 18 Некоторые алгоритмические массовые проблемы условие данного упражнения: “предъявить перечисляющий алгоритм для данных мно жеств”.

Общая идея построения алгоритмов как для halt так и для halt такова: сначала программы нужно модифицировать (вместо печати программа должна переходить к следующей инструкции, а вместо инструкции halt выводить свой номер Геделя) после этого запускаем программы параллельно, на каждой итерации выполняем по одной инструкции из всех, и первую инструкцию программы с номером Геделя равным номеру шага.

3.3 Теорема Райса Мы доказали, что существуют неперечислимые множества. Теперь же возникает во прос, а что мы можем узнать про вычислимые и полувычислимые функции? Какие свойства вычислимых функций можно алгоритмически распознать по их программам?

Оказывается, что никакие, кроме тривиальных. Доказательство этого факта содержит ся в теореме Райса.

Теорема 3.3 Райса Пусть C – некое множество полувычислимых функций, причем C = и C = {множество полувычислимых функций}, тогда множество номеров Геделя программ, соответствующим этим функциям не является разрешимым.

Доказательство: Занумеруем все все программы, соответствующие полувычисли мым функциям. Получим некую номерацию Геделя. Пусть M – множество номеров Геделя полувычислимых функций из C:

M := {x : fx C} Теперь рассмотрим характеристическую функцию:

1, M(fx C) 1M (x) := 0, x M(fx C) / / Эта характеристическая функция “говорит”, является ли программа с данным номе ром полувычисляющей для одной из функций данного множества. Теперь рссмотрим некоторую эффективную полувычислимую функцию f0: dom(f0) =. И возьмем про извольную fa C. Рассмотрим такую функцию:

fa, x dom(fx(y)), F (x, y) := f0, в противном случае Теперь фиксируем соответственно x. Получаем здесь функцию от y: F (x, y). У этой функции от y будет некоторый номер Геделя. Этот номер Геделя мы обозначим g (x).

Для каждого фиксированного x он будет разный.

3.3 Теорема Райса Ясно, что g (x) как функция от x будет полувычислимой. Теперь рассматриваем fg(x) (y), то есть функцию, номер которой g (x). В силу определения функции F будем иметь:

fa (y), x dom(fx), fg(x) (y) = f0 (y), x dom(fx) / Таким образом, fg(x) C, если и только если fx (x) определена.

Рассмотрим теперь такую функцию:

1, x dom(fx), m (g (x)) = 0, x dom(fx) / Получается, что если предполагаем, что множество M разрешимо, то множество {x}, таких, что fx (x) определена, является разрешимым. То есть тем самым оказывает ся разрешимой и задаяа самоприменимости для регистровых машин. Что противоречит теореме о неразрешимости задачи самоприменимости для регистровых машин. Следо вательно никакое нетривиальное множество полувычислимых функций разрешимым не является.

Теорему Райса иногда формулируют так: никакое нетривиальное свойство (подмно жество) множества полувычислимых функций не является разрешимым.

Определение 3.4 Пусть Q некоторое свойство полувычислимых функций. Свойство Q назовем нетривиальным, если существуют как функции, обладающие свойством Q, так и функции не обладающие этим свойством.

Все обычно рассматриваемые свойства являются нетривиальными. Примерами нетри виальных свойств служат следующие:

• функция тождественно равна нулю;

• функция нигде не определена;

• функция всюду определена;

• функция взаимно однозначна;

• функция определена при x = 0.

Из теоремы Райса следует несколько утверждений о программах, вычисляющих значния функций. Под функцией fx, мы будем понимать функцию, которая соответ ствует вычисляющей (полувычисляющей) программе с номером Геделя x.

Предложение 3. 20 Разрешимость и перечислимость множества тавтологий • нельзя с помощью универсального алгоритма проверить всюду ли определена функция fx;

• не существует алгоритма проверки того, будет ли программа вычислять нуле вую функцию;

• вопрос о том, вычисляют ли две программы одну и ту же функцию, массово неразрешим;

• не существует алгоритма, определяющего по тексту программы, будет ли эта программа вычислять некоторую конкретную вычислимую функцию.

Из теоремы Райса (и следствий из нее) очевидна неразрешимость многих задач, связанных с программированием. Например, если имеется некоторая программа, то по ней, вообще говоря, ничего нельзя сказать о функции, реализуемой программой. По двум программам нельзя установить, реализуют ли они одну и ту же функцию, а это приводит к неразрешимости многих задач, связанных с эквивалентными преобразова ниями и минимизацией программ. В любом алгоритмическом языке, какие бы прави ла синтаксиса там ни применялись, всегда будут иметься "бессмысленные"программы, задающие функции не определенные ни в одной из точек (“эти программы нельзя об наружить, потому что они никогда не работают, не являясь при этом ошибочными”).

Теорема Райса доказывает алгоритмическую неразрешимость многих задач, связанных с вычислениями на компьютерах.

4 Разрешимость и перечислимость множества тавто логий Мы уже упоминали о том, что эффективные вычисления реализуются как вычисли тельными машинами, так и человеком. Только что мы установили некоторые факты о языках программирования, теперь мы попробуем применить их к языкам логики.

Возьмем язык логики первого порядка L с сигнатурой, множество формул L и конкретную формулу P L. Требуется проверить, является ли формула P семан тическим следствием из. Очевидно, что мы не можем напрямую проверить принад лежность формулы P всем возможным моделям множества. Следовательно, нужно попробовать синтаксически вывести эту формулу, то есть, доказать ее истинность, и (по теореме о корректности) получить также и семантическую справедливость.

Здесь возникает ряд вопросов: можно ли построить такое доказательство? Можно ли написать алгоритм, который будет последовательно выдавать следствия из (пусть конечного) множества, то есть, являются ли следствия из него перечислимым мно жеством? Существует ли алгоритм, определяющий, является ли P следствием из, то есть, разрешимо ли это множество? (При отсутствии данного алгоритма процесс доказа тельства некой формулы является “шаманством”.) Можно также решать более простую задачу, то есть определять является ли формула тавтологией (проверять свойства |= P или P.

ND Можно рассматривать “самый богатый” язык (далее мы поймем, какие требования не принципиальны). “Самый богатый” язык содержит счетное число констант, функци ональных и предикатных симмволов, а также символ равенства. Назовем его L. В качестве рассмотрим пустое множество формул и будем работать с множеством тав тологий P L, справедливых в любой модели. Является ли хотя бы оно разрешимым или по крайней мере перечислимым?

Теорема 4.1 Множество тавтологий “достаточно богатого” языка логики первого порядка L не является разрешимым.

Замечание 4.1 Уточним утверждение теоремы. Множество тавтологий языка ло гики первого порядка является разрешимым только для весьма бедных языков, не силь но отличающихся от логики высказываний (для которых допускается наличие толь ко унарных предикатных символов). Для логики высказываний проверка истинности осуществляется путем построения таблицы истинности.

Для дальнейших рассуждений нам существенно понадобится теория регистровых машин. Мы попытаемся “связать” регистровые машины и логические формулы между собой.

Определение 4.1 Вектор из чисел (L, m0, m1,..., mn) является конфигурацией реги стровой машины, исполняющей программу P, после l шагов, если • программа оканчивается меткой k и L k;

• начавшись с пустого слова, после l шагов имеет в регистре Ri число элементов, равное mi для всех допустимых значений i;

• следующая инструкция имеет метку L.

С учетом этого определения условие конечности программы P с меткой k у команды halt можно переформулировать: найдутся такие числа L, m0, m1,..., mn, что после l шагов регистровая машина будет иметь конфигурацию (k, m0, m1,..., mn).

Доказательство: Опишем на языке логики первого порядка работу регистровой ма шины (именно для этой цели и была выбрана такая большая мощность языка).

Определим круг рассматриваемых программ. Их алфавит состоит из элемента |, сло ва интерпретируются как числа (по количеству элементов в слове). Требуется построить по программе формулу P, которая является тавтологией, если и только если данная программа корректно работает с пустым начальным словом (|= P, IFF P halt).

Пусть в регистровой машине, в которой работает эта программа, задействован n + регистр R0, R1, R2,..., Rn.

22 Разрешимость и перечислимость множества тавтологий Для построения формулы P следует выбрать необходимые предикатные символы.

Пусть программа рано или поздно остановится (P : halt), причем sP количество шагов до остановки (для бесконечных программ будем считать sP = ). Из вы берем: символ унарной функции s, бинарный предикатный символ ’<’, (n + 3)-арный символ предиката R, символ константы ’0’ и предикат равенства ’=’.

Построим специальную интерпретацию для удобной работы с формулами такого вида.

Случай 1. P некорректно работает с пустым начальным словом, P :. В качестве универсума возьмем множество AP := N {0}, символ ’ < ’ будет соответ P ствовать обычному отношению порядка на N, 0A := 0, ’ = ’ интерпретируется как P P равенство, sA (x) := x + 1, RA (l, L, m0, m1,..., mn) (где все аргументы числа) характеристическая функция некоторого отношения:

1, если после l шагов регистровая машина имеет конфигурацию (L, mo,..., mr) ;

0, в противном случае.

Случай 2. P корректно работает с пустым начальным словом, P : halt.

Универсумом будет являться некоторый конечный отрезок ряда целых чисел AP := {0, 1, 2,..., e}, где e := max (k, sP ) максимум от длины программы и количества шагов до останова. Функцию последователя определим следующим образом:

x + 1, x = e, P sA (x) := e, x = e;

остальные символы аналогично первому случаю.

Обозначим 1 := s (0), n := s (n - 1). Подчеркивание означает принадлежность дан ных символов к термам языка, а не числам.

Построим формулу P, которая описывает работу программы P, соблюдая при этом два свойства: AP |= P (она истинна в интерпретации AP ) и если P верно в некоторой другой модели A и (L, m0,..., mn) конфигурация регистровой машины по сле l шагов, то элементы 0A, 1A,..., lA попарно различны и в A истинна формула R l, L, m0,..., mn. Данные свойства проверяются в процессе построения формулы P (первое подстановкой, второе индукцией по l).

0, Запишем формулу для P следующим образом: P := 0 R 0,..., 0 n+..., где 0 некоторая формула, диктующая правила обработки символов 1 k- ’<’, s () и т. д. в данной модели ( p =... xyz(x < y y < z x < z) 0 1 k- R(0, 0,..., 0) x(0 < x 0 = x) x(x < S(x) x = S(x)) x(y(x < y) (x < S(x) z(x < z (S(x) < z S(x) = z))) или, говоря неформальным языком 0 := < порядок x (0 < x 0 = x) x x s (x) s (x) единственный следующий за x, если x не последний );

R (0, 0,..., 0) состояние машины перед выполнением программы;

формулы от i вечают состоянию, в которое переходит машина при выполнении соответствующей ин струкции i.

Определим в зависимости от типа инструкции i.

i 1. i. LET Rj = Rj + |;

:= xy0... yn i (R (x, L, y0,..., yn) (x < s (x) R (s (x), L + 1, y0,..., yj-1, yj + 1, yj+1,..., yn))) 2. i. LET Rj = Rj - |;

:= xy0... yn i ((R(x, L, y0,..., yn) (x < s(x) (¬yj = 0 R(s(x), L + 1, y0,..., yj-1, yj - 1, yj+1,..., yn) (yj = 0 R(s(x), L + 1, y0,..., yj-1, 0, yj+1,..., yn)))) 3. i. PRINT;

:= xy0... yn i (R (x, L, y0,..., yn) (x < s (x) R (s (x), L + 1, y0,..., yn))) 4. i. IF Rj = THEN L ELSE L := xy0... yn i ((R(x, L, y0,..., yn) (x < s(x) (yj = 0 R(s(x), L0, y0,..., yj-1, 0, yj+1,..., yn) (¬yj = 0 R(s(x), L0, y0,..., yn)))) Теперь построим формулу P, являющуюся тавтологией в случае, если P корректно работает с пустым начальным словом:

P := P xy0y1... yn (R (x, k, y0, y1,..., yn)) Докажем, что, действительно, |= P P halt.

24 Разрешимость и перечислимость множества тавтологий • ’ ’. P тавтология (|= P ), следовательно, она истинна в любой интерпретации, в том числе и в нашей, где истинна P. Из одновременной истинности P и P получаем, что истинна и xy0y1... yn (R (x, k, y0, y1,..., yn)), то есть, програм ма P остановится после k шагов и таким образом корректно работает с пустым начальным словом.

• ’ ’. |= P A |= P (по определению, из лжи выводится что угодно, например, истина). И, тогда A |= P A |= R l, L, m0, m1,..., mn A |= P Мы правильно описали работу любой регистровой машины и построили формулу, которая является тавтологией, если и только если регистровая машина, работу кото рой описывает эта формула, корректно работает с пустым словом. Пусть множество тавтологий разрешимо, следовательно, существует разрешающий алгоритм, который при этом после некоторого преобразования решает проблему останова (например, алго ритм, который получает на вход число Геделя, строит по нему формулу, описывающую работу машины и проверяет ее принадлежность к множеству тавтологий, после чего дает ответ о принадлежности программы множеству halt). Но, в соответствии с ранее доказанным, существование такого алгоритма невозможно, следовательно, множество тавтологий неразрешимо.

Упражнение 4.1 Множество тавтологий языка логики первого порядка перечисли мо.

Указание: Мы уже умеем отождествлять тавтологии с программами, корректно работающими с пустым словом. Перечеслимость же множества таких программ уже обсуждалась.

Замечание 4.2 Если на языке можно записать аналог арифметики Пеано, для него справедливы все вышеприведенные выкладки для языка с бесконечной сигнатурой.

Теорема 4.2 Множество тавтологий языка логики второго порядка неперечислимо.

Этот факт гораздо более сильный чем то, что нельзя построить одновременно кор ректную и полную формальную систему. Этот результат очевиден и из нашего резуль тата (а именно,если бы существовала корректная и полная формальная система, то доказательство перечислимости множества тавтологий языков логики первого порядка переносилось бы и на языки логики второго порядка). Более того, верно не только наше утверждение о том, что нельзя построить корректную и полную формальную систему, но нельзя построить формальную систему корректную и полную лишь в слабом смысле (напомним, что ситема является корректной и полной в слабом смысле, если P тогда и только тогда, когда |= P, где P L).

Мы показали, что для достаточно богатых языков никакие семантические вопросы о формулах их не допускают эффективного решения (нет алгоритма, который давал бы ответ на эти вопросы). Это верно даже для языков логики первого порядка, не говоря уже о языках логики второго порядка. Тем не менее если язык оказывается достоточно беден, то для него можно проверить некоторые семантические факты.

5 Формальные теории Мы уже говорили, что если на языке можно записать анаалог арифметики Пеано, то для него справедливо всё, что утверждалось о достаточно богатых языках. Теперь мы зададимся более интересным вопросом – вопросом создания системы аксиом некоторой теории. Кроме того мы можем, например интересоваться вопросом, можно ли пере числить все формулы данной теории (что автоматически означает, что формулы этой теории доказываются автоматически – путем их перечисления). Также любопытно, а можно ли по данной формуле сказать, истинна ли она в данной теории.

Данные вопросы отнюдь не являются праздными. К началу XX в. в теории множеств были обнаружены парадоксы – самые настоящие противоречия. К этому времени тео рия множеств уже успела показать себя как естественная основа и плодотворнейшее орудие математики. Для спасения ее немецкий математик Дэвид Гильберт предложил в 1904 г. свою программу перестройки оснований математики, которая состояла из двух частей:

• Представить существующую математику (включая очищенный от парадоксов ва риант теории множеств) в виде формальной теории.

• Доказать непротиворечивость полученной теории (т.е. доказать, что в этой теории никакое утверждение не может быть доказано вместе со своим отрицанием).

Для дальнейшего обсуждения данной программы нам понадобится определение тео рии.

Определение 5.1 Множество T L называется теорией, если оно выполнимо и замкнуто относительно семантического следствия (то есть если T |= P, то P T ).

Пример 5.1 В качестве примера формальной теории можно рассматривать игру в шахматы - назовем это теорией C. Утверждениями в C будем считать позиции (всевозможные расположения фигур на доске вместе с указанием “ход белых” или “ход черных”, а также дополнительной информацией о том, делали ли стороны ходы королем и каждой из ладей). Тогда аксиомой теории C естественно считать началь ную позицию, а правилами вывода - правила игры, которые определяют, какие ходы допустимы в каждой позиции. Правила позволяют получать из одних утверждений другие. В частности, отправляясь от нашей единственной аксиомы, мы можем по лучать теоремы С. Общая характеристика теорем С состоит, очевидно, в том, что это - всевозможные позиции, которые могут получиться, если передвигать фигуры, соблюдая правила.

Если нам предложена теорема А в теории С, вместе с ее доказательством, то мы можем проверить истинность его (просто проверив, все ли переходы сооствет ствуют правилам) Более того, множество всех теорем теории С оказывается конечным. Значит, принципиально, можно проверить является ли данная теорема доказуемой в С (то 26 Формальные теории есть достижима ли данная позиция). Можно также построить цепочку доказатель ства любой теоремы (последовательность позициций, приводящую к позиции А), по скольку количество всех цепочек также конечно.

Напомним, что мы говорим лишь о принципиальной разрешимости данных задач, не касаясь проблемы трудоемкости их решения.

Отвлекаясь от нашего, не вполне серьезного, примера, заметим, что существует два способа построения теорий:

1. Если M – алгебраическая система, то T h(M) := {P L : M |= P}.

2. Задание теории при помощи системы аксиом. Пусть L. Тогда |= T, где T – теория.

В первом случае мы имеем некую интерпретацию, универсум и рассматриваем тео рию, как все предложения заранее выбранного языка L, верные в этом универсуме, то есть все теоремы, верные для данной интерпретации. Возникает вопрос, можно ли каким-то образом конструктивно сгенерировать все такие теоремы. Поэтому обычно идут другим путем. Существует такой хороший механизм, а именно одновременно кор ректная и полная формальная система. Их на самом деле много, но мы рассмотрели одну – это естественная дедукция. Далее создают некую систему аксиом, обычно не произвольную, а конечную систему аксиом или “обозримую” систему аксиом. Иными словами систему аксиом, состоящую из отдельных аксиом и нескольких схем аксиом.

Система аксиом получается бесконечной, но обозримой в том смысле, что она реги строво разрешима (есть такой алгоритм, который для любой формулы может сказать, является ли она аксиомой или не является). Разрешимость здесь как бы исключает про извольность этого множества, оно должно быть в каком-то смысле конструктивным.

Далее берется такое множество и строятся все семантические следствия. А так как естественная дедукция является корректной и полной, можно утверждать, что все се мантические следствия – это и формальные следствия. Далее запускается аппарат, кото рый позволяет выводить из формул с использованием правил вывода другие теоремы и знаем гарантированно, что все то, что мы выводим – это теоремы нашей теории.

Остается неразрешенным вопрос, а в каком соотношении находится теория, постро енная на множестве аксиом и теории исходной модели. Если подобрали удачно, в том смысле, что все формулы верны в модели M, то ясно, что теория, построенная на будет подмножеством теории модели. А будет ли совпадение? Чуть позже выясним этот вопрос конкретно для арифметики.

Рассмотрим некоторую теорию. В нашем примере про шахматы все формулы теории получались из одной аксиомы. Вообще, если можно предъявить множество аксиом, из которых выводятся все формулы тории, то теория называется эффективно аксиомати зируемой. Или, говоря более формальным языком:

Определение 5.2 Теория T называется эффективно аксиоматизируемой, если суще ствует такое разрешимое множество : T = |=.

Такое множество, не всегда конечно, если же оно все же оказалось конечным, то такая теория называется конечно аксиоматизируемой.

Определение 5.3 Теория T называется конечно аксиоматизируемой, если существу ет такое конечное : T = |=.

Еще нам бы хотелось, чтобы теория не содержала формул, о которых “ничего нельзя сказать”, то есть, чтобы была верна либо формула, либо ее отрицание.

Определение 5.4 Теория T называется полной, если для любого P L выполняется либо P T либо ¬P T.

Определение 5.5 Класс K алгебраических систем называется аксиоматизируемым, если существует сигнатура и такое множество предложений Z сигнатуры, что для любой системы K Если и только если ( сигнатура равна и для всех Z) Замечание 5.1 Любая теория модели полна.

Другими словами, в теории модели, для любой формулы верно, что либо она сама принадлежит этой теории, либо ее отрицание принадлежит этой теории.

Теперь, в качестве упраждений, вы можете доказать еще ряд интересных и полезных утверждений.

Замечание 5.2 Если эффективно аксиоматизируемая теория T полна, то она разре шима.

Упражнение 5.1 Если теория T суть перечислимое множество и она полна, то она разрешима.

|= Упражнение 5.2 Если T =, где перечислимо, то сама теория эффективно аксиоматизируема.

Лемма 5.1 Для любой программы P на регистровой машине с регистрами R0,..., Rn найдется фраза p(1,..., 2n+3) L (L – достаточно богатый язык), такая что для любой конфигурации k0,..., kn, L, m0,..., mn) N (k0,..., kn, L, m0,..., mn) если и только если программа начав с (0, k0,..., kn) приходит за конечное время к (L, m0,..., mn) Теорема 5.1 Th(N) – регистрово неразрешима.

28 Формальные теории Доказательство: Докажем что Th(N) не является регистрово разрешимой.

Воспользуемся регистровой неразрешимостью halt. Пусть задана программа P. По лемма найдем для нее p.

p : = n+3,..., 2n+3p(0,..., 0, k, n+3,..., 2n+3) n+ где k – метка halt. Получаем соответствие: P p, где N |= p или, что тоже, P :

halt.

Если Th(N) – регистрово разрешимоe множество то и halt регистрово разрешимо, а это не так.

Следствие 5.1 Th(N) не является перечислимой и не является эффективно аксио матизируемой.

Доказательство: Th(N) – полна. Значит, с одной стороны, если она перечислима, то она и разрешима. С другой стороны, если она эффективно аксиоматизируема, то также является разрешиомой.

Можно даже сказать, что Th(N) неразрешима, и добавляя в неё формулу (формулы) мы не добьемся её полноты. Кроме того существует теорема теориии чисел о которой ничего нельзя сказать пользуясь PA, вследствие её неполноты.

То есть наша теория (Th(N)) оказалась несовершенной. А несовершенную теорию следует усовершенствовать. Может быть, мы “забыли” какие-то важные аксиомы? Сле дует найти их, присоединить к аксиомам Th(N), и в результате мы получим совершен ную систему? К сожалению наш результат распространяется и на любые расширения теории. Если мы найдем эту “недостающую” теорему и добавим её в Th(N) в качестве аксиомы, то Th(N) останется неполна. Таким образом P A|= не полна, а T h(N) нераз решима, и даже неперечислима. То есть, хотя мы можем перечислить все следствия из аксиом, но мы не можем даже перечислить все теоремы теории чисел.

Заметим, что мы хотя и доказали неполноту P A|=, но мы не предъявили ту формулу, для которой ни она, ни её отрицание не выводятся из системы аксиом. Мы собираемся сформулировать теорему Геделя в форме независимой от арифметического языка, и, кроме того, предъявим конструкивный алгоритм построения данной формулы. Для того, чтобы перейти к этому нам понадобятся некоторые определения.

ar Определение 5.6 Будем говорить, что Q Nr, является выразимым в L, если существует формула Q(0, 1,..., r-1), такая что 1. если (n0, n1,..., nr-1) Q, то |= Q((n0), (n1),..., (nr-1)) 2. если (n0, n1,..., nr-1) Q, то |= ¬Q((n0), (n1),..., (nr-1)) Если несовместно, то в нем выразимо любое Q N.

5.1 Теорема о неподвижной точке ar Определение 5.7 Функция F : Nr N называется выразимой в L, если существует формула Q(0, 1,..., r-1), такая что 1. если F (n0, n1,..., nr-1) = nr, то |= F (n0, n1,..., nr) 2. если F (n0, n1,..., nr-1) = nr, то |= ¬F (n0, n1,..., nr) 3. |= r(F (n0, n1,..., nr-1, r)) Функции выразимые в выразимы в. Если то всё выразимо в.

ND Лемма 5.2 Если – все теоремы T h(N), то в нем выразимы все разрешимые мно жества и вычислимые функции.

Лемма 5.3 Предыдущая лемма верна и в P A|=.

Запишем все формулы арифметики. Каждой формуле будем соотносить некоторый номер – число Геделя формулы (например номер формулы при записи в лексикографи ar ческом порядке). n – число Геделя для L.

Замечание 5.3 Если, и, кроме того разрешимо, то любое Q выразимое в ND является разрешимым и любая F выразимая в P hi – вычислима.

Обозначим универсально выражающие множества как Repr.

Теорема 5.2 ReprT h(N) и ReprP A|=.

Доказательство: Приведем лишь идею доказательства. Нужно по любому Q по строить разрешающую формулу. Разрешающую программу нужно описать формулой.

Тогда у нас будет формула, разрешающая множество (выразительную силу языка счи таем достаточной) 5.1 Теорема о неподвижной точке Теорема 5.3 О неподвижной точке ar Пусть задано L, в котором выразимо любое разрешимое множество и любая ar выполнимая функция. Тогда для любой L, #free() = 1 существует, такое что |= (n).

Доказательство: Определим функцию F : NxN N.

Если n = n, где – формула с одной свободной переменнрой, то F (n, m) := n((m)).

В противном случае F (n, m) := 0.

F является вычислимой, а следовательно и выразимой, тогда существует выража ющая ее формула (0, 1, 3).

Для заданой с одной свободной переменной построим формулы := z((x, x, z) (z)) и := ((n, n, z) (z)), т. е. = [n/x].

Докажем, что |= (n), или (n), или (n), или.

30 Формальные теории 1. (n, n, n) (n).

Если F (n, n) = n, то (n, n, n). Верно, что (n, n, n) (n) и ((n, n, n).

Отсюда, (n) или (n).

2. F (n, n) = n(n ) = n !z(n, n, z) (n, n, n) P hi z((n, n, z) z = n) P hi (n) z((n, n, z) z = n) P hi (n) z((n, n, z) (z)) Таким образом |= (n) Сформулируем данную теорему для программ.

Теорема 5.4 Для f : N N – отображения между номерами Геделя программ найдется программа такая что n = nf(n.

) Данная теорема позволяет, в частности, утверждать, что для любого языка про граммирования существует программа, печатающая свой текст.

5.2 Теорема Тарского ar Определение 5.8 Пусть – система аксиом L. Тогда ( ) – множество след ствий из. Будем говорить, что оно выразимо в, если множество соответству ющих номеров Геделя выразимо в.

Теорема 5.5 Пусть совместное и в нем выразимы все разрешимые множества векторов и выполнимые функции на N. Если |= выразимо в, то существует ar L, такая что |=, ¬ |=.

Доказательство: |= выразимо в, следовательно выразимо множество номеров Геделя, т. е. натуральных чисел. Тогда (r0) выражает свойство быть исчислимым, т. е.

ar для L |= и равносильно |= (n) и (n) соответственно.

Рассмотрим := ¬. По теореме о неподвижной точке можем построить, такую что (n), т. е. ¬(n).

Докажем, что ( ). Пусть, тогда ¬(n). Отсюда (по опреде лению ) ¬, но это противоречит совместности.

Докажем, что ¬ (¬ ). Пусть ¬, тогда (n. Отсюда (по определению ), а это противоречит совместности.

Таким образом и ¬.

5.3 Вторая теорема Геделя Теорема 5.6 Тарского о невыразимости истины.

ar Пусть в L L – достаточно богатое множество формул (выразимы все разрешимые множества векторов над N и все вычислимые формулы на N) на языке содержащем язык арифметики – совместно, |= – выразимо в и |= не является полной.

Доказательство: Докажем от противного. Если теория модели выразима, достаточно богата, совместна, тогда она бы не была полной, но теория модели всегда полна.

Тогда теория стандартной модели арифметики не выразима в себе самой.

Следствие 5.1 Существует абсолютно невычислимая функция.

Доказательство:

Определим f : N {0, 1} следующим образом:

f(n) := 0, если n – номер Геделя теоремы теории чисел и f(n) = 1, если n – не номер Геделя.

0, n = n, T h(N) f(n) = 1, n = n, T h(N) Приведенный пример доказывает существование абсолютно невычислимой функции.

Заметим, что в достаточно богатых языках логики первого порядка можно записы вать утверждения о совмесности теорий формулами языка, но эти утверждения “почти” никогда не выводятся из теории. Почти, означает, что данный язык должен содержать арифметику.

Теорема 5.7 (Геделя о неполноте). Пусть L содержит арифметику Пеано. Пусть L совместное, разрешимое, достаточно богатое множество формул. Тогда можно конкретно выписать предложение этого языка, для которого, ¬.

Доказательство: Пусть это не так. Тогда T h(N) полна так как она регистрово ак сиоматезируема (потому что – регистрово разрешима), а так как все регистрово разрешимые множества выразимы в ), то и |= выразима в. Следовательно теория выразима.

5.3 Вторая теорема Геделя В этой части положим ar, если не оговорено обратное.

Фиксируем теорию в достаточно богатом языке ar, L – система аксиом.

– регистрово разрешима, тогда T h() – регистрово аксиоматезируема.

Можно занумеровать все выводы из ( ), проверяя каждый раз принадлежат ли листья. В зависимости от этого выводим на печать.

H NxN (m, n) H, если m-й вывод в этой нумерации приводит к формуле с номером n. Так как – регистрово-разрешимо, то и H – регистрово разрешимо.

Выражение равносильно выражению m N (m, n) H 32 Формальные теории H(0, 1) L выражает H – конкретная формула Рассмотрим формулу Der(x) L, такую что Der(x) = yH(y, x) (формулу х можно вывести из ).

Тогда существует, такая что она не выводима из ( : ¬Deg(n)).

Лемма 5.4 Пусть – совместно (|= ). Тогда.

Доказательство: Пусть, тогда m N (m, n) H, откуда H(m, n) (т.к. n выражает H). А следовательно y H(y, n), но ¬Der(n), занчит Der(n) ¬. Значит несовместно(невыразимо), сто противоречит условию.

Запишем утверждение о совместности : Con L. Con := ¬Der (n0 = s(0)) – совместно если из него не выводится, что 0 = s(0).

Если P A|=, то Con ¬Der(n), где та самая неподвижная точка.

(доказательство аналогично теореме о неподвижной точке).

Теорема 5.8 Вторая теорема Геделя о неполноте.

Пусть – регистрово-разрешимое совместное множество формул из L, доста точно богатое, P A|=. Тогда Con.

Доказательство: Докажем от противного. Пусть Con. Тогда P hi ¬Der(n), но тогда. Получили противоречие с только что доказаным утверждением..

Возьмем в качестве L язык теории множеств. Из аксиом ZF выводится арифме тика. Пользуясь только аксиомами ZF, мы не можем доказать ее непротиворечивость.

Средствами математики нельзя доказать непротиворечивость математики. Кроме то го, никакое нетривиальное семантическое свойство программ не является разрешимым (тривиальные свойства – те которым удовлетворяют все программы, или которым не удовлетворяют программы вообще).

В некоторых случаях одна теория способна доказать непротиворечивость другой (“более слабой”). Так, в теории множеств ZF можно доказать непротиворечивость Th(N).

Формула Con(Th(N)) недоказуема в Th(N) (если эта теория непротиворечива), однако перевод ее в язык теории множеств можно доказать с помощью аксиом ZF. Формула Con(Th(N)) - замкнутая формула теории Th(N), т.е. вполне определенное утверждение о свойствах натуральных чисел. Это утверждение в Th(N) недоказуемо, но его можно доказать в теории множеств. Эта несколько стложная для интуитиывного понимания фраза означает в точности следующее: некоторые утверждения о свойствах натураль ных чисел, требующие для своей формулировки только понятие натурального числа (и, казалось бы, касающиеся только этих чисел), требуют для своего доказательства сложные понятия, не укладывающиеся в рамки Th(N).

6 Язык Пролог Пусть есть некая система аксиом и некоторая теорема P. Нужно проверить, является ли она семантическим следствием или не является. Иными словами выполняется ли такое:

|= P.

Семантическое следствие заменим на выводимость формальную, а для формальной вы водимости мы построим соответствующую формальную систему. Формальная система будет называться формальной системой опровержения. Будем обознаяать выводимость методом опровержений таким образом:

P.

R Понятно, что сама по себе задача является алгоритмически неразрешимой. Мак симум, на что можно надеятся – это на “половину” решения: если действительно P является семантическим следствием, то тогда рано или поздно такое доказательство мы найдем, но если P не является семантическим следствием, то не бедет никакой возможности выяснить, появится ли доказательство через годы или оно не появиться никогда. На большее расситывать даже в принципе не следует.

Теперь будем строить эту систему.

Определение 6.1 Подстановкой называется запись вида:

t1/ t2/... tn/, = x1, x2 xn где x1, x2... xn – символы предметных переменных, а t1, t2... tn – это термы.

Если E – либо терм, либо атомная формула, либо отрицание атомной формулы, то тогда результат подстановки в E будем обозначать как E.

Определение 6.2 Если E – это либо терм, либо атомная формула, либо отрицание отомной формы, то E будем называть выражением.

Определение 6.3 Атомную форму или ее отрицание будем еще называть литера лом.

Пример 6.1 Если E – литерал: E = A (x, f (y), z), а c/ g (b)/ a/, = x, y, z то тогда E = A (c, f (g (b)), a).

34 Язык Пролог Определение 6.4 Если и – две подстановки:

t1/ t2/... tn/, = x1, x2 xn v1/ v2/... vn/ = y1, y2 yk Определим композицию подстановок и следующим образом:

t1/ t2/... tn/ v1/ v2/... vk/ = x1, x2 xn, y1, y2 yk Вычеркнем все замены вида [x/x];

если среди y1, y2,..., yk есть переменные из множе ства {x1, x2,..., xn}, соответствующая подстановка также удаляется. Результирующая подстановка и будет являться композицией подстановок и :.

Пример 6. f (c)/ b/ y/, = c/ a/ b/ = x, y, z u, y, z f (c)/ b/ a/ c/ a/ b/ = f (c)/ b/ a/ c/ = x, y, z, u, y, z x, y, z, u Упражнение 6.1 Рассмотрим пустую подстановку := {}. Доказать:

1. ( = = );

2. Для любого выражения E верно: (E1) 2 = E (1 2);

3. Порядок применения композиций несущественен: (1 2) 3 = 1 (2 3).

Определение 6.5 Подстановка называется унификатором (unifier) множества вы ражений {E1, E2,..., En}, если E1 = E2 =... = En.

z/ z/ ;

унификатор, так как E1 = Пример 6.3 E1 = A (x, c), E2 = A (y, c), = x, y E2 = A (z, c).

Замечание 6.1 Теория унификаторов была разработана в 60-х годах 20 в. Джулией Робинсон (J. Robinson).

Определение 6.6 Унификатор множества выражений {E1, E2,..., En} называет ся самым общим унификатором (most general unifier) этого множества, если для лю бого другого унификатора этого множества верно =, причем =.

Определение 6.7 Множество выражений называется унифицируемым, если у него есть хотя бы один унификатор.

6.1 Формальная Система Опровержения Теорема 6.1 Любое унифицируемое множество выражений имеет самый общий уни фикатор, причем единственный с точностью до переобозначения переменных.

Доказательство: Докажем существование самого общего унификатора. Представим алгоритм его нахождения и рассмотрим работу этого алгоритма на примере.

1. Запишем выражения из множества E = {E1, E2,..., En} в столбик, используя символы с постоянной шириной, то есть, чтобы i-ые символы разных строк были записаны один под другим. Например:

E1 = A (x,f (u)) E2 = A (g (y),f (h (z))) 2. Составим disagreement set множество несовпадений D следующим образом: бу дем сканировать записанные выражения вертикальными линиями. Пропустив k столбцов, состоящих из одинаковых символов, внесем в множество D все термы, попадающие в k + 1-ый столбец. В нашем случае D (E) = {x, g (y)};

g (y)/ ) и применим его к вы 3. Построим унификатор 1 для множества D (1 = x ражениям: E11 = A (g (y), f (u)), E21 = A (g (y), f (h (z)));

в дальнейшем будем работать уже с этими выражениями.

4. Если множество E еще не унифицировано, перейдем к шагу 1, работая уже с множеством E = {E11, E21} Очевидно, что, в соответствии с алгоритмом, рано или поздно множество E будет h (z)/ ), причем полученный унифицировано (в нашем случае на втором шаге, 2 = u унификатор = 1 2... n будет самым общим. В случае, если множество неуни фицируемо (например, разные выражения содержат различные константы), алгоритм будет выполняться бесконечно, однако такая ситуация невозможна по условию теоремы (множество выражений унифицируемо).

Трудоемкость данного алгоритма является не почти линейной, как может показать ся вначале, а экспоненциальной вследствие действия под названием occur check, то есть “проверка вхождения”: (x Var, t Ter) : x t. Она предотвращает зациклива / ние алгоритма, гарантируя, что disagreement set содержит только те термы, которым не принадлежит некоторая входящая в него переменная, то есть, позволяет избежать циклических замен вида [f(x)/x] для множества D = {x, f (x)}.

6.1 Формальная Система Опровержения Нормальная форма Скулема. Любая формула языка логики первого порядка может быть приведена к нормальной форме Скулема (Skolem) к виду x1x2x3... xn (C1 C2 C3... Cn) 36 Язык Пролог где Ci фразы, конечные дизъюнкции литералов. Все кванторы всеобщности () выно сятся вперед, кванторы существования () недопустимы. В скобках находится выраже ние в конъюнктной нормальной форме (КНФ) конъюнкции элементарных дизъюнк ций.

Замечание 6.2 Литерал атомная формула или ее отрицание.

Процесс приведения выражения к нормальной форме Скулема состоит из следую щих этапов: сначала с помощью семантических эквивалентностей осуществляется пе реход к КНФ, после чего все кванторы выносятся за скобки и исключаются кванторы существования.

Проиллюстрируем исключение квантора существования на примерах. Для исклю чения ’x’ из xy (A (x, y)) внесем в сигнатуру языка новую константу c и запишем:

y (A (c, y)). В случае другого расположения кванторов, например, yx (A (x, y)), необ ходимо ввести в сигнатуру уже новую унарную функцию f: y (A (f (y), y));

приведение yzx (A (x, y, z)) требует введения бинарной функции: yz (A (g (y, z), y, z)).

В дальнейшем мы будем работать только с формулами в нормальной форме Ску лема. Это не сужает круг рассматриваемых формул, так как любая формула языка логики первого порядка может быть записана в таком виде. Будем писать для крат кости: P = {C1, C2, C3,..., Cn} вместо P = x1x2x3... xn (C1 C2 C3... Cn).

Информация о наличии кванторов всеобщности не теряется, так как здесь мы имеем дело только с замкнутыми формулами и для переменных всеобщность следует автома тически.

Введем правила вывода. Пусть C1, C2, Q некоторые фразы. Будем говорить, что C1 и C2 выводят Q в формальной системе опровержения R и записывать C1, C2 |=R Q, если:

• Существуют такие подстановки 1, 2, что C11 и C22 не имеют общих имен переменных;

• Существуют такие множества литералов {L1, L2, L3,..., Ln} C11 и {L 1, L 2, L 3,..., L n} C22, где литералы второго множества являются отрицаниями литералов первого, что объединенное множество со снятыми отрицаниями {L1, L2, L3,..., Ln, L 1, L 2, L 3,..., L n} унифицируемо, его самый общий унификатор ;

• Формула Q имеет вид:

((C11\ {L1, L2, L3,..., Ln}) (C22\ {L 1, L 2, L 3,..., L n})) Пример 6.4 C1 = {A (z) ¬B (y) A (g (x))}, C2 = {¬A (x) ¬C (x)}. Переименуем переменные в соответствии с правилом 1: 1 = (пустая замена), 2 = {u/x}. Да g (x)/ x/. Здесь наличие лее, рассматривая множества литералов, получим = z, u 6.1 Формальная Система Опровержения множеств {L i} и L j позволяет избавиться от не унифицируемых литералов, вхо дящих в одну формулу в положительном, а в другую в отрицательном виде. Замена переменных позволяет избежать неунифицируемых множеств вида {x, f (x)}. Напри мер, {¬x, f (x)} |=R, так как в процессе редукции (удаления литералов, ведущих к лжи) остается пустое множество, которое семантически эквивалентно лжи.

Теорема 6.2 Пусть множество фраз S невыполнимо, тогда S выводит пустую фра зу в этой формальной системе опровержения (S |=R ).

Эту теорему можно назвать теоремой о “полноте наоборот”: тогда как полнота в обычном понимании означает, что, если некое выражение семантически истинно, то оно истинно и синтаксически, эта теорема утверждает о том, что семантическая ложь выводит пустой литерал.

Рассмотрим алгоритм проверки выполнимости множества фраз:

REPEAT {S := Res (S)} UNTIL { S} : PRINT ’S невыполнимо’ Здесь Res (S) множество резольвентов, то есть всех возможных выводов из пар фраз, принадлежащих S. Если множество выполнимо, данный алгоритм будет работать бес конечно.

Пример 6.5 Запишем формулировку Парадокса Брадобрея:

xy (B (x) ¬S (y, y) S (x, y)) xy (B (x) S (y, y) ¬S (x, y)) Мы хотим доказать, что ¬xB (x), или, что то же самое, что B (x) |=, то есть, существование семантического противоречия.

Представим данную формулу (а также цель) в виде множества фраз в нормаль ной форме Скулема: {¬B (x), S (y, y), ¬S (x, y)}, {¬B (x), ¬S (y, y), ¬S (x, y)}, {B (c)}.

Выведем из двух первых фраз новую: {¬B (x)}, и получим новую систему: {¬B (x)}, {B (c)}, из которой выводится пустое множество.

Алгоритм представляет каждую формулу в виде набора фраз и, совмещая каждую с каждой, пытается сократить результат с учетом унификации до получения пустой фразы на выходе.

Можно оптимизировать алгоритм путем ввода правил, ограничивающих полный пе ребор. Таким образом, получаем два класса стратегий, которых придерживаются алго ритмы: полные стратегии, которые для противоречивого набора входных фраз всегда рано или поздно получают на выходе ложь, и неполные, позволяющие оптимально об рабатывать некоторый класс задач, но допускающие невозможность найти ответ для других (грубо говоря, алгоритм зацикливается при некоторых корректных входных данных).

38 Язык Пролог Рассмотрим структуру PROLOG-программы. Автоматический доказатель язы ка PROLOG основан на схожих принципах и использует неполную стратегию, ко торая заключается в следующем: рассматриваются первые две фразы;

затем к вы водам из них добавляется третья и рассматриваются выводы уже из этого набора и так далее. Неполноту этой стратегии можно продемонстрировать на примере: из (A B) (A ¬B) (¬A B) (¬A ¬B) никогда не будет получена ложь. Одна ко, при некоторых ограничениях на входные фразы данная стратегия является полной, а именно, если программа состоит только из фраз Хорна (Hoarn).

Определение 6.8 Фразы Хорна – это фразы, содержащие не более одной положи тельной атомной формулы.

Например, A ¬B, ¬A B и ¬A ¬B – фразы Хорна, а A B нет;

фразы Хорна также записываются следующим образом: A0 ¬A1 ¬A2 ¬A3 = A0 A1, A2, A3, на языке PROLOG A0:

- -A1,A2,A3.;

фраза Хорна, не содержащая положительных литералов, называется целью: A1, A2, A3 = :

- -A1,A2,A3..

Таким образом, PROLOG-программа состоит из набора фраз Хорна и цели.

Пример 6.6Dog(Rex).

Cat(Felix).

Animal(X) :- Cat(X).

Animal(X) :- Dog(X).

:- Animal(Rex).

Программа говорит о том, что Rex это Dog, Felix это Cat, любой Cat это Animal и любой Dog также Animal;

доказать: Rex Animal. Автоматический дока затель выдаст ответ ’Yes’. Можно также задать цель :– Animal(X), и ответ будет ’Rex’ и ’Felix’.

Скажем в заключение, что автор не претендует на полноту изложения в данной книге тем в ней затронутых. Что касается языков логического программирования, то читатель заинтерсовавшийся, может продолжить свое знакомство с ними.




© 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.