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Skript zur Vorlesung Komplexitätstheorie im SS 1996

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2 TURING-MASCHINE 21<br />

Definition 2.8 Sei M eine Turing-Maschine mit k Bändern.<br />

1. Band 1 ist das Eingabeband, von dem nur gelesen wird, d. h. gelesene<br />

Symbole σ werden wieder mit sich selbst überschrieben. Außerdem<br />

soll der L/S-Kopf des ersten Bandes nicht in den Bereich der Blanks<br />

hineinwandern (wird ⊔ gelesen, dann D1 =←)<br />

2. Band k ist nur Ausgabeband, auf dem der L/S-Kopf nie nach links<br />

bewegt wird (d. h. Dk =←).<br />

Eine derartige Turing-Maschine heißt Turing-Maschine mit Ein- und Ausgabe<br />

(TM mit E/A).<br />

Satz 2.1 Jede k-Band-Turing-Maschine M, die in Zeit f(n) arbeitet, kann<br />

durch eine (k + 2)-Band-Turing-Maschine mit E/A M ′ in Zeit O(f(n)) s<strong>im</strong>uliert<br />

werden.<br />

Beweis: M ′ kopiert die Eingabe auf Band 2 und arbeitet dann auf den<br />

Bändern 2 bis k + 1 wie M. Nach einem ” Stop“ von M kopiert sie die<br />

Ausgabe auf Band k + 2. q.e.d.<br />

Definition 2.9 Es gelte für eine k-Band-Turing-Maschine M bei Eingabe<br />

M ∗<br />

x (s, ⊲, x, ⊲, ɛ, . . . , ⊲, ɛ) → (H, w1, u1, . . . , wk, uk) mit H ∈ {h, yes“, no“}<br />

” ”<br />

1. Falls M eine Turing-Maschine mit Ein- und Ausgabe ist, dann ist der<br />

Speicherbedarf von M bei Eingabe von x k−1 i=2 |wiui|.<br />

Falls M keine Turing-Maschine mit Ein- und Ausgabe ist, dann ist<br />

der Speicherbedarf k i=1 |wiui|.<br />

Falls für ein f : N → N für alle Eingaben x der Speicherbedarf ≤<br />

f(|x|) ist, dann arbeitet M mit Platzbedarf f(n) (oder einfach mit<br />

Platz f(n))<br />

2. Sei L eine Sprache. L ∈ SPACE (f(n)) ⇔<br />

∃ Turing-Maschine mit Ein- und Ausgabe (TM mit E/A) M, die L<br />

entscheidet und mit Platz f(n) arbeitet. SPACE ist eine Platzkomplexitätsklasse.<br />

Es gibt Sprachen, die in SPACE (log n) liegen. REACHABILITY liegt z. B.<br />

in SPACE (log 2 n).<br />

Analog zum Linearen Speedup gibt es<br />

Theorem 2.3 Sei L ∈ SPACE (f(n)). Dann gilt für alle ɛ > 0: L ∈ SPACE<br />

(2 + ɛf(n)).<br />

Beweis: ähnlich zu Beweis von Theorem 2.2 (Seite 18).

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