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μ算子

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μ算子(英語:μ operator)或者極小化算子minimization operator),無界查找算子unbounded search operator)在可計算性理論中,被用來尋找給定性質下的最小自然數

定義

R( y, x1 , . . ., xk ) 是固定的在自然數上的 k+1 元關係。低洼「μy」,在無界和有界形式下,都是從自然數 { 0, 1, 2, . . . } 到自然數的「數論函數」。但是,「μy」包含在謂詞被滿第三代 有界μ算子最早出現在 Kleene(1952年)書中的「第4章原始遞歸函數,§45 謂詞,素因子表示」中:大幅度

「μyy<zR(y)。最小的 y < z 使得 R(y),如果 (Ey)y<z R(y);否則 z」。 (p.225)

Kleene 提示說對變量 y 的值域的 6 個不等式限制中任何一個都是允許的,它們是 y < z, y ≤ z, w < y < z, w < y ≤ z, w ≤ y < z, w ≤ y ≤ z。「當指示的值域不包含 y 使得 R(y) [為「真」]的時候,「μy」表達式的值是值域的基數」(p. 226);這是缺省「z」出現在上述定義中的原因。如下面要證明的,有界μ算子「μyy<z」是憑藉兩個原始遞歸函數有限和 Σ 與有限積 Π,「做測試」的一個謂詞函數,和轉換 { t, f } 到 { 0, 1 } 的表示函數而定義的。

在「第6章一般遞歸函數」中,Kleene 以如下方式定義了在變量 y 上的無界μ算子,

「(Ey)μyR(y) = { 最小的(自然數)y 使得 R(y) }」 (p. 279),這裡的 「(Ey)」 意味着「存在一個 y 使得 ...」

在這個實例 R 自身內,或它的表示函數,在它被滿足的時候得出 0(就是得出);這個函數接着得出數 y。在 y 上不存在上界,所以在它的定義中不出現不等式。

對於一個給定 R(y) 無界μ算子 μyR(y)(注意不要求「(Ey)」)可以導致全函數偏函數。Kleene 以不同的方式寫這個潛在的偏函數(cf. p. 317):

εyR(x, y) =
  • 最小的 y 使得 R(x,y) [為真],如果 (Ey)R(x,y)
  • 0 否則的話。

性質

(i) 在原始遞歸函數的上下文中,這裡的 μ算子的查找變量 y 是有界的,也就是在下面公式中的 y<z,如果謂詞 R 是原始遞歸的(Kleene Proof #E p. 228),則

μyy<z R( y, x1,..., xn ) 是原始遞歸函數。

(ii) 在(全)遞歸函數的上下文中:這裡的查找變量是無界的,但是保證對全遞歸謂詞 R 的參數的所有值 xi 都存在,

(x1), ..., (xn) (Ey) R( y, xi, ... xn ) 蘊涵了 μyR(y, xi, ... xn) 是全遞歸函數
這裡的 (xi) 意味着「對於所有 xi」而 Ey 意味着「存在着至少一個 y 的值使得」(cf Kleene (1952) p. 279.)。

則五個原始遞歸算子加上無界但完全μ算子給出了 Kleene 所稱的「一般」遞歸函數(就是由六個遞歸函數定義的全函數)。

(iii) 在偏遞歸函數的上下文中:假設關係 R 成立,當且僅當一個偏序遞歸函數收斂於零。並假設這個偏遞歸函數收斂(到某個東西不一定為零)只要 有定義而且 y 或更小。則函數 也是偏遞歸函數。

μ算子用在可計算函數作為μ遞歸函數的特徵化中。

例子

例子 #1:有界μ算子是原始遞歸函數

在下文中,為了節省空間使用粗體字 x 來表示字符串 xi, . . ., xn

有界μ算子可以非常簡單的用兩個原始遞歸函數(簡寫為"prf")來表達,它們是項的積 Π 與項的和 Σ,還被用來定義 CASE 函數 (cf Kleene #B page 224)。(按照需要,變量的任何界限比如 s≤t 或 t<z 或 5<x<17 等都是適當的)。例如:

  • Πs≤t fs (x, s) = f0(x, 0) * f1(x, 1) * . . . * ft(x, t)
  • Σt<z gt ( x, t ) = g0( x, 0 ) + g1(x, 1 ) + . . . + gz-1(x, z-1 )

我們先要介入叫做謂詞 R 的表示函數的一個函數ψ。函數 ψ 定義為從輸入(t= "真", f="假")到輸出 ( 0, 1 ) 的映射(注意次序!)。在這種情況下給 ψ 的輸入 { t, f } 來自 R 的輸出:

  • ψ( R = t ) = 0
  • ψ( R = f ) = 1

Kleene 展示了μyy<z R(y)的如下定義;我們看到積函數 Π 充當了布爾 AND 算子,而和函數 Σ 充當布爾 OR 算子,不同的是它生成 { Σ≠0, Σ=0 } 而不是 { 1, 0 }:

μy y<z R(y) = Σt<z Πs≤t ψ( R( x ,t ,s )) =
  • [ ψ( x, 0, 0 ) ] +
  • [ ψ( x, 1, 0 ) * ψ( x, 1, 1 ) ] +
  • [ ψ( x, 2, 0 ) * ψ( x, 2, 1 ) * ψ( x, 2, 2 ) ] +
  • . . . . . . +
  • [ ψ( x, z-1, 0 ) * ψ( x, z-1, 1 ) * ψ( x, z-1, 2 ) + . . . + ψ ( x, z-1, z-1 ) ]
和 Σ 實際上是帶有基礎步驟 Σ(x, 0) = 0 和歸納步驟 Σ(x, y+1 ) = Σ( x, y ) + Π( x, y ) 的原始遞歸。積 Π 是帶有基礎步驟 Π( x, 0 ) = ψ( x, 0 ) 和歸納步驟 Π( x, y+1 ) = Π( x, y )*ψ( x, y+1 ) 的原始遞歸。

通過 Kleene 給出例子很容易理解這個等式。他只為指示函數 ψ(R(y))構建了表格。他用表示函數 χ(y) 簡寫 ψ( x, y ):

y 0 1 2 3 4 5 6 7=z
χ(y) 1 1 1 0 1 0 0
π(y) = Πs≤y χ(s) 1 1 1 0 0 0 0 0
σ(y) = Σt<y π(t) 0 1 2 3 3 3 3 3
最小的 y<z 使得 R(y) 為"真": φ(y) = μy y<z R(y) 3

例子 #2:無界μ算子不是原始遞歸函數

無界μ算子 -- 函數 μy -- 經常定義於教科書中。但是讀者可能奇怪於為什麼無界μ算子查找生成零而不是某個其他自然數的函數 R(x, y) -- 現代教科書沒有給出原因。

在腳註中 Minsky 的確允許他的算子在內部過程生成一個對參數 "k" 的匹配的時候終止;這個例子也是有用的因為它展示了另一個作者的格式:
" For μt[ φ(t) = k ] "(p. 210)

使用零的原因是無界算子μy將依據其索引 y 允許隨着μ算子的查找而增長的函數"積" Π 來定義。如上述例子提及的,一串數ψ(x, 0) *, . . ., * ψ(x, y)的積 Π x<y 生成零,只要它的成員 ψ(x, i) 之一為零:

Πs<y = ψ(x, 0) * , . . ., * ψ(x, y) = 0

如果任何 ψ(x, i)=0 這裡的 0 ≤ i ≤ s。所以 Π 充當了布爾 AND。

函數μy生成作為"輸出"的一個單一的自然數 y = { 0, 1, 2, 3 ... }。但是,在算子內可能出現一對「情況」之一:(a) "數論函數" χ 生成一個自然數,或(b) "謂詞" 生成 { t= true, f = false }。(在偏遞歸函數的上下文中 Kleene 後來允許第三種結果:"μ = 不可判定", pp. 332ff)。

Kleene 分解他的無界μ算子定義來處理這兩種情況 (a) 和 (b)。對於情況 (b),在謂詞 R(x, y) 可以參於積 Π 的算術運算之前,它的輸出 { t, f } 必須首先被它的「表示函數」χ運算生成 { 0, 1 }。而對於情況 (a),如果要使用一個定義,則「數論函數」 χ 必須生成零來滿足μ算子。通過這個問題的確立,他展示了一個單一的"Proof III",任何類型 (a) 或 (b) 與五個原始遞歸函數一起產生(全)遞歸函數 ... 帶有對全函數的限制:

對於所有參數 x,必須提供一個證明證實存在一個 y 滿足 (a) μy ψ(x, y) 或 (b) μy R(x,y)。
Kleene 還有第三個情況 (c) 不要求證明對於所有 x 存在一個 y 使得 ψ(x, y)。他在他的全遞歸函數要比可枚舉的函數要多的證明中用到了它。

Kleene 的證明是非形式的並使用了類似第一例子的例子。他首先把μ算子強制為運算於生成自然數 n 的χ函數上的「項的積」的不同形式, 這裡的 n 可以是任何自然數,而 0 在 u 算子的測試被滿足的時候出現。

使用 Π 函數的重新定義:
μy y<zχ(y) =
  • (i): π(x, y) = Πs<y χ( x, s)
  • (ii): φ(x) = τ( π(x, y), π( x, y' ), y)
  • (iii): τ(z', 0, y) = y ;τ( u, v, w ) 是對 u = 0 或 v > 0 未定義的。

這是微妙的。在第一眼看來這些等式好像使用了原始遞歸。但是 Kleene 仍未提供通用形式的基本步驟或歸納步驟:

  • 基本步驟:φ( 0,x ) = φ( x )
  • 歸納步驟:φ( 0,x ) = ψ( y, φ(0,x), x)接下來如何?首先,我們提醒自己我們已經指派一個參數(自然數)到所有變量 xi。其次,我們確實看到一個後繼算子在做迭代 y(就是 y')的工作。第三,我們看到函數 μy y<zχ(y, x) 正好生成 χ(y,x) i.e. χ(0,x), χ(1,x), ... 的實例,直到一個實例生成 0。第四,在一個實例 χ(n,x) 生成 0 的時候,它導致τ的中間項,就是 v = π( x, y' ) 生成 0。最後,當中間項 v = 0 的時候,μy y<zχ(y) 執行行 (iii) 並「退出」。Kleene 的等式 (ii) 和 (iii) 的表述已經作出了交易使行 (iii) 表示退出 -- 退出只在查找成功的找到一個 y 滿足 χ(y) 並且中間項 π(x, y' ) 為零的時候發生;算子接着終止查找於 τ(z', 0, y) = y。
τ( π(x, y), π( x, y' ), y), i.e.:
  • τ( π(x, 0), π( x, 1 ), 0),
  • τ( π(x, 1), π( x, 2 ), 1)
  • τ( π(x, 2), π( x, 3 ), 2)
  • τ( π(x, 3), π( x, 4 ), 3)
  • . . . .。直到出現一個匹配於 y=n 並接着:
  • τ(z', 0, y) = τ(z', 0, n) = n 並且μ算子的查找結束。

對於 Kleene 的例子,"...考慮 xi, ... xn 的任何固定值並簡寫 "χ(xi, ... xn,y)" 為 "χ(y)":

y 0 1 2 3 4 5 6 7 etc
χ(y) 3 1 2 0 9 0 1 5 . . .
π(y) = Π s≤y χ(s) 1 3 3 6 0 0 0 0 . . .
最小的 y<z 使得 R(y) 為"真": φ(y) = μy y<z R(y) 3

例子 #3:無界μ算子的抽象機定義

Minsky (1967) p. 21 和 Boolos-Burgess-Jeffrey (2002) p. 60-61 都提供了μ算子的抽象機定義。

下列示範跟從 Minsky 但不帶有其怪癖。這個示範將使用密切關於皮亞諾公理原始遞歸函數的"後繼"計數器機模型。模型由(i)帶有指令的表格和我們重命名為「指令寄存器」(IR)的所謂「狀態寄存器」的有限狀態自動機,(ii)每個都可以只包含一個單一自然數的一些寄存器,和(iii)在下列表格中描述的四個「命令」的指令集:

在下面,符號 " [ r ] " 意味着" r 的內容",而 " →r " 指示關於寄存器 r 的一個動作。
指令 助記符 對寄存器 "r" 的動作 對指令寄存器 IR 的動作
清除寄存器 CLR ( r ) 0 → r [ IR ] +1 → IR
增加寄存器 INC ( r ) [ r ] +1 → r [ IR ] +1 → IR
等於時跳轉 JE (r1, r2, z) IF [ r1 ] = [ r2 ] THEN z → IR
ELSE [ IR ] +1 → IR
停機 H [ IR ] → IR

給極小化算子μy [φ( x, y )] 的算法在本質上建立函數φ( x, y ) 的一個實例序列,隨着參數 y 的值(自然數)增加;這個處理將繼續(見下面的注釋 †)直到在函數φ( x, y ) 的輸出和某個預先確立的數(通常為 0)之間的匹配出現。所以 φ(x, y) 的求值需要在最開始時指派一個自然數到 x 的每個變量,指派一個「匹配數」(通常為 0)到一個寄存器 "w",一個數(通常為 0)到寄存器 y。

注釋 †:無界μ算子將繼續這個嘗試匹配過程直到匹配發生或永遠。所以 "y" 寄存器必須是無界的 -- 它必須能夠持有任意大小的數。不像真實計算機模型,抽象機模型允許如此。在有界μ算子的情況下,下界μ算子將開始於 y 的內容被設置為不是零的一個數。上界μ算子將要求一個額外的寄存器"ub"來包含表示這個上界的數加上一個額外比較運算;一個算法可以同時提供下界和上界。

在下面我們假定指令寄存器 (IR) 遇到了在指令號 "n" 的μy「例程」。它的第一個動作將是在專用的 "w" 寄存器確立一個數 -- 函數 φ( x, y ) 在算法可以終止之前必須生成的數的「例子」(典型的是數零,但也可以使用不是零的數)。算法的在 "n+1" 指令的下一個動作將是清除 "y" 寄存器 -- "y" 將充當開始於 0 的「上升寄存器」。接着在 "n+2" 指令算法求值它的函數 φ( x, y ) -- 我們假定將取用 j 指令來完成 -- 在它的求值φ( x, y ) 的結束處放置它的輸出在寄存器"φ"中。在 n+j+3rd 指令算法比較在 "w" 寄存器中的數(比如 0)與在 "φ" 寄存器內的數 -- 如果它們是相同的,則算法成功並通過「exit」退出;否則它增加 "y" 寄存器的內容並回到「loop」再次用新的 y 值去測試函數 φ( x, y )。

IR 指令 對寄存器的動作 對指令寄存器 IR 的動作
n μy[ φ( x, y ) ]: CLR ( w ) 0 → w [ IR ] +1 → IR
n+1 CLR ( y ) 0 → y [ IR ] +1 → IR
n+2 loop: φ ( x, y ) φ([x],[y])→ φ [ IR ] +j+1 → IR
n+j+3 JE (φ, w, exit) CASE: { IF [φ]=[w] THEN exit → IR
ELSE [IR] +1 → IR }
n+j+4 INC ( y ) [ y ] +1 → y [ IR ] +1 → IR
n+j+5 JE (0, 0, loop) 無條件跳轉 CASE: { IF [r0] =[r0] THEN loop → IR
ELSE loop → IR }
n+j+6 exit: etc.

參見

參考文獻

  • Stephen Kleene (1952) Introduction to Metamathematics, North-Holland Publishing Company, New York, 11th reprint 1971: (2nd edition notes added on 6th reprint).
  • Marvin L. Minsky (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, N.J.
On pages 210-215 Minsky shows how to create the μ-operator using the register machine model, thus demonstrating its equivalence to the general recursive functions.