Zaawansowane modele teorii języków formalnych i automatów
Transkrypt
Zaawansowane modele teorii języków formalnych i automatów
Załącznik nr 3 do zarządzenia nr 50 Rektora UJ z 18 czerwca 2012 r. Sylabus przedmiotu na studiach doktoranckich Nazwa przedmiotu Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Język przedmiotu Efekty kształcenia dla przedmiotu ujęte w kategoriach: wiedzy, umiejętności i kompetencji społecznych Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) Semestr/rok Imię i nazwisko osoby/osób prowadzącej/prowadzących przedmiot Imię i nazwisko osoby/osób egzaminującej/egzaminujących bądź udzielającej zaliczenia, w przypadku gdy nie jest to osoba prowadząca dany przedmiot Sposób realizacji Wymagania wstępne i dodatkowe Liczba punktów ECTS przypisana przedmiotowi Bilans punktów ECTS Stosowane metody dydaktyczne Metody sprawdzania i oceny efektów kształcenia uzyskanych przez doktorantów Forma i warunki zaliczenia przedmiotu, w tym zasady dopuszczenia do egzaminu, zaliczenia, a takŜe forma i warunki zaliczenia przedmiotu Treści przedmiotu* Zaawansowane modele teorii języków formalnych i automatów Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej polski Poznanie kluczowych problemów badawczych w teorii języków formalnych i automatów. Nabycie umiejętności rozwiązywania takich problemów poprzez poznanie metodyki badawczej w tym obszarze. obowiązkowy rok 1, semestr 1 Prof. dr hab. Mariusz Flasiński Prof. dr hab. Mariusz Flasiński wykład magisterium z informatyki 8.0 Zgodnie z § 4 uchwały nr 58/V/2012 Senatu UJ z dnia 23 maja 2012 roku w sprawie wytycznych dla rad podstawowych jednostek organizacyjnych Uniwersytetu Jagiellońskiego (zajęcia organizowane przez uczelnię zgodnie z planem studiów oraz nakład pracy indywidualnej doktoranta) wykład, dyskusja problemów egzamin ustny sprawdzający przyswojenie treści wykładu oraz dyskusji dotycząca problemów otwartych w obszarze przedmiotowym egzamin 1. Podstawowe problemy otwarte teorii języków formalnych i automatów. 2. Taksonomia Rozenberga gramatyk grafowych opartych na przepisywaniu wierzchołków. 3. Twierdzenia o równowaŜności języków typu NLC z globalną transformacją osadzenia oraz języków typu NLC z lokalnymi transformacjami osadzenia. 4. Twierdzenia hierarchizujące moc opisową rodzin języków grafowych typu NLC oraz SC na podstawie ograniczeń Wykaz literatury podstawowej i uzupełniającej* nakładanych na graf. 5. Twierdzenia porównujące moc opisową języków grafowych o transformacji osadzenia sterowanej etykietami wierzchołków z mocą opisową języków grafowych o transformacji osadzenia sterowanej szablonami. 6. Problem definicji języków grafowych o wielomianowym problemie przynaleŜności. 7. Model języków grafowych klasy ETPL(k) o wielomianowym problemie przynaleŜności. 8. Twierdzenia o hierarchii języków grafowych klasy ETPL(k) oraz ich relacji względem języków klasy edNLC. 9. Twierdzenia porównujące moc opisową rodziny języków ETPL(k) z mocą opisową rodziny ograniczonych języków edNLC. 10. Zastosowania języków grafowych ETPL(k) o wielomianowym problemie przynaleŜności: (wizyjne systemy przemysłowe, wnioskowanie w systemach integracji CAD/CAM, kontrola alokacji w systemach rozproszonych, optymalizacja obliczeń w systemach CAE, konstrukcja systemów ekspertowych czasu rzeczywistego, rozpoznawanie języka migowego, wnioskowanie w sieciach semantycznych). 11. Problem zwiększania mocy generacyjnej języków ciągowych naleŜących do taksonomii Chomsky’ego. 12. Model quasi-kontekstowych języków ciągowych klasy DPLL(k) o wielomianowym problemie przynaleŜności i jego zastosowania (analiza sygnałów EKG oraz CTG, monitoring funkcjonowania złoŜonej aparatury w systemach ekspertowych czasu rzeczywistego, analiza szeregów czasowych w systemach prognozy obciąŜenia sieci elektroenergetycznych). 1. J. Engelfriet, G. Leih, Nonterminal bounded NLC graph grammars, Theoretical Computer Science 59 (1988), 309315. 2. J. Engelfriet, G. Leih, Linear graph grammars: power and complexity, Information Computation 81 (1989), 88-121. 3. M. Flasiński, Characteristics of edNLC-graph grammars for syntactic pattern recognition, Computer Vision, Graphics and Image Processing 47 (1989), 1-21. 4. M. Flasiński, On the parsing of deterministic graph languages for syntactic pattern recognition, Pattern Recognition 26 (1993), 1-16. 5. M. Flasiński, Power properties of NLC graph grammars with a polynomial membership problem, Theoretical Computer Science 201 (1998), 189-231. 6. M. Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, Państwowe Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011. 7. M. Flasiński, J. Jurek, Dynamically programmed automata for quasi context sensitive languages as a tool for inference support in pattern recognition-based real-time control expert systems, Pattern Recognition 32 (1999), 671-690. 8. D. Janssens, G. Rozenberg, R. Verraedt, On sequential and parallel node-rewriting graph grammars, Computer Vision, Graphics and Image Processing 18 (1982), 279-304. 9. G. Rozenberg, E. Welzl, Boundary NLC graph grammars – basic definitions, normal forms, and complexity, Information Control 69 (1986), 136-167. * W szczególnie uzasadnionych przypadkach moŜna podać informację ogólną.