CD-Systems of Restarting Automata

Die vorliegende Arbeit behandelt Restartautomaten und Erweiterungen von Restartautomaten. Restartautomaten sind ein Werkzeug zum Erkennen formaler Sprachen. Sie sind motiviert durch die linguistische Methode der Analyse durch Reduktion und wurden 1995 von Jancar, Mráz, Plátek und Vogel eingeführt. Restartautomaten bestehen aus einer endlichen Kontrolle, einem Lese/Schreibfenster fester Größe und einem flexiblen Band. Anfänglich enthält dieses sowohl die Eingabe als auch Bandbegrenzungssymbole. Die Berechnung eines Restartautomaten läuft in so genannten Zyklen ab. Diese beginnen am linken Rand im Startzustand, in ihnen wird eine lokale Ersetzung auf dem Band durchgeführt und sie enden mit einem Neustart, bei dem das Lese/Schreibfenster wieder an den linken Rand bewegt wird und der Startzustand wieder eingenommen wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit zwei Erweiterungen der Restartautomaten: CD-Systeme von Restartautomaten und nichtvergessende Restartautomaten. Nichtvergessende Restartautomaten können einen Zyklus in einem beliebigen Zustand beenden und CD-Systeme von Restartautomaten bestehen aus einer Menge von Restartautomaten, die zusammen die Eingabe verarbeiten. Dabei wird ihre Zusammenarbeit durch einen Operationsmodus, ähnlich wie bei CD-Grammatik Systemen, geregelt. Für beide Erweiterungen zeigt sich, dass die deterministischen Modelle mächtiger sind als deterministische Standardrestartautomaten. Es wird gezeigt, dass CD-Systeme von Restartautomaten in vielen Fällen durch nichtvergessende Restartautomaten simuliert werden können und andererseits lassen sich auch nichtvergessende Restartautomaten durch CD-Systeme von Restartautomaten simulieren. Des Weiteren werden Restartautomaten und nichtvergessende Restartautomaten untersucht, die nichtdeterministisch sind, aber keine Fehler machen. Es zeigt sich, dass diese Automaten durch deterministische (nichtvergessende) Restartautomaten simuliert werden können, wenn sie direkt nach der Ersetzung einen neuen Zyklus beginnen, oder ihr Fenster nach links und rechts bewegen können. Außerdem gilt, dass alle (nichtvergessenden) Restartautomaten, die zwar Fehler machen dürfen, diese aber nach endlich vielen Zyklen erkennen, durch (nichtvergessende) Restartautomaten simuliert werden können, die keine Fehler machen. Ein weiteres wichtiges Resultat besagt, dass die deterministischen monotonen nichtvergessenden Restartautomaten mit Hilfssymbolen, die direkt nach dem Ersetzungsschritt den Zyklus beenden, genau die deterministischen kontextfreien Sprachen erkennen, wohingegen die deterministischen monotonen nichtvergessenden Restartautomaten mit Hilfssymbolen ohne diese Einschränkung echt mehr, nämlich die links-rechts regulären Sprachen, erkennen. Damit werden zum ersten Mal Restartautomaten mit Hilfssymbolen, die direkt nach dem Ersetzungsschritt ihren Zyklus beenden, von Restartautomaten desselben Typs ohne diese Einschränkung getrennt. Besonders erwähnenswert ist hierbei, dass beide Automatentypen wohlbekannte Sprachklassen beschreiben.

20. Theorietag der GI-Fachgruppe "Automaten und Formale Sprachen''

Die Fachgruppe AFS (früher Fachgruppe 0.1.5) der Gesellschaft für Informatik veranstaltet seit 1991 einmal im Jahr ein Treffen der Fachgruppe im Rahmen eines Theorietags, der traditionell eineinhalb Tage dauert. Seit dem Jahr 1996 wird dem eigentlichen Theorietag noch ein eintägiger Workshop zu speziellen Themen der theoretischen Informatik vorangestellt. In diesem Jahr wurde der Theorietag vom Fachgebiet "Theoretische Informatik" des Fachbereichs Elektrotechnik/Informatik der Universität Kassel organisiert. Er fand vom 29.9. bis 1.10.2010 in Baunatal bei Kassel statt. Dabei stand der begleitende Workshop unter dem allgemeinen Thema "Ausgewählte Themen der Theoretischen Informatik". Als Vortragende für diesen Workshop konnten Carsten Damm (Göttingen), Markus Holzer (Giessen), Peter Leupold (Kassel), Martin Plátek (Prag) und Heribert Vollmer (Hannover) gewonnen werden. Das Programm des eigentlichen Theorietags bestand aus 20 Vorträgen sowie der Sitzung der Fachgruppe AFS. In diesem Band finden sich die Zusammenfassungen aller Vorträge sowohl des Workshops als auch des Theorietags. Desweiteren enthält er das Programm und die Liste aller Teilnehmer.

Systems of Parallel Communicating Restarting Automata

In der vorliegenden Dissertation werden Systeme von parallel arbeitenden und miteinander kommunizierenden Restart-Automaten (engl.: systems of parallel communicating restarting automata; abgekürzt PCRA-Systeme) vorgestellt und untersucht. Dabei werden zwei bekannte Konzepte aus den Bereichen Formale Sprachen und Automatentheorie miteinander vescrknüpft: das Modell der Restart-Automaten und die sogenannten PC-Systeme (systems of parallel communicating components). Ein PCRA-System besteht aus endlich vielen Restart-Automaten, welche einerseits parallel und unabhängig voneinander lokale Berechnungen durchführen und andererseits miteinander kommunizieren dürfen. Die Kommunikation erfolgt dabei durch ein festgelegtes Kommunikationsprotokoll, das mithilfe von speziellen Kommunikationszuständen realisiert wird. Ein wesentliches Merkmal hinsichtlich der Kommunikationsstruktur in Systemen von miteinander kooperierenden Komponenten ist, ob die Kommunikation zentralisiert oder nichtzentralisiert erfolgt. Während in einer nichtzentralisierten Kommunikationsstruktur jede Komponente mit jeder anderen Komponente kommunizieren darf, findet jegliche Kommunikation innerhalb einer zentralisierten Kommunikationsstruktur ausschließlich mit einer ausgewählten Master-Komponente statt. Eines der wichtigsten Resultate dieser Arbeit zeigt, dass zentralisierte Systeme und nichtzentralisierte Systeme die gleiche Berechnungsstärke besitzen (das ist im Allgemeinen bei PC-Systemen nicht so). Darüber hinaus bewirkt auch die Verwendung von Multicast- oder Broadcast-Kommunikationsansätzen neben Punkt-zu-Punkt-Kommunikationen keine Erhöhung der Berechnungsstärke. Desweiteren wird die Ausdrucksstärke von PCRA-Systemen untersucht und mit der von PC-Systemen von endlichen Automaten und mit der von Mehrkopfautomaten verglichen. PC-Systeme von endlichen Automaten besitzen bekanntermaßen die gleiche Ausdrucksstärke wie Einwegmehrkopfautomaten und bilden eine untere Schranke für die Ausdrucksstärke von PCRA-Systemen mit Einwegkomponenten. Tatsächlich sind PCRA-Systeme auch dann stärker als PC-Systeme von endlichen Automaten, wenn die Komponenten für sich genommen die gleiche Ausdrucksstärke besitzen, also die regulären Sprachen charakterisieren. Für PCRA-Systeme mit Zweiwegekomponenten werden als untere Schranke die Sprachklassen der Zweiwegemehrkopfautomaten im deterministischen und im nichtdeterministischen Fall gezeigt, welche wiederum den bekannten Komplexitätsklassen L (deterministisch logarithmischer Platz) und NL (nichtdeterministisch logarithmischer Platz) entsprechen. Als obere Schranke wird die Klasse der kontextsensitiven Sprachen gezeigt. Außerdem werden Erweiterungen von Restart-Automaten betrachtet (nonforgetting-Eigenschaft, shrinking-Eigenschaft), welche bei einzelnen Komponenten eine Erhöhung der Berechnungsstärke bewirken, in Systemen jedoch deren Stärke nicht erhöhen. Die von PCRA-Systemen charakterisierten Sprachklassen sind unter diversen Sprachoperationen abgeschlossen und einige Sprachklassen sind sogar abstrakte Sprachfamilien (sogenannte AFL's). Abschließend werden für PCRA-Systeme spezifische Probleme auf ihre Entscheidbarkeit hin untersucht. Es wird gezeigt, dass Leerheit, Universalität, Inklusion, Gleichheit und Endlichkeit bereits für Systeme mit zwei Restart-Automaten des schwächsten Typs nicht semientscheidbar sind. Für das Wortproblem wird gezeigt, dass es im deterministischen Fall in quadratischer Zeit und im nichtdeterministischen Fall in exponentieller Zeit entscheidbar ist.

Degrees of Free Word-Order and Freely Rewriting Restarting Automata

In natural languages with a high degree of word-order freedom syntactic phenomena like dependencies (subordinations) or valencies do not depend on the word-order (or on the individual positions of the individual words). This means that some permutations of sentences of these languages are in some (important) sense syntactically equivalent. Here we study this phenomenon in a formal way. Various types of j-monotonicity for restarting automata can serve as parameters for the degree of word-order freedom and for the complexity of word-order in sentences (languages). Here we combine two types of parameters on computations of restarting automata: 1. the degree of j-monotonicity, and 2. the number of rewrites per cycle. We study these notions formally in order to obtain an adequate tool for modelling and comparing formal descriptions of (natural) languages with different degrees of word-order freedom and word-order complexity.

Observations on the Publicity and Usage of Parallel Programming Systems and Languages: A Survey Approach

In this publication, we report on an online survey that was carried out among parallel programmers. More than 250 people worldwide have submitted answers to our questions, and their responses are analyzed here. Although not statistically sound, the data we provide give useful insights about which parallel programming systems and languages are known and in actual use. For instance, the collected data indicate that for our survey group MPI and (to a lesser extent) C are the most widely used parallel programming system and language, respectively.

The Degree of Word-Expansion of Lexicalized RRWW-Automata

Restarting automata can be seen as analytical variants of classical automata as well as of regulated rewriting systems. We study a measure for the degree of nondeterminism of (context-free) languages in terms of deterministic restarting automata that are (strongly) lexicalized. This measure is based on the number of auxiliary symbols (categories) used for recognizing a language as the projection of its characteristic language onto its input alphabet. This type of recognition is typical for analysis by reduction, a method used in linguistics for the creation and verification of formal descriptions of natural languages. Our main results establish a hierarchy of classes of context-free languages and two hierarchies of classes of non-context-free languages that are based on the expansion factor of a language.

Exploration tools in formal concept analysis

The development of conceptual knowledge systems specifically requests knowledge acquisition tools within the framework of formal concept analysis. In this paper, the existing tools are presented, and furhter developments are discussed.

Conceptual structures represented by conceptual graphs and formal concept analysis

Conceptual Graphs and Formal Concept Analysis have in common basic concerns: the focus on conceptual structures, the use of diagrams for supporting communication, the orientation by Peirce's Pragmatism, and the aim of representing and processing knowledge. These concerns open rich possibilities of interplay and integration. We discuss the philosophical foundations of both disciplines, and analyze their specific qualities. Based on this analysis, we discuss some possible approaches of interplay and integration.

Intelligent structuring and reducing of association rules with formal concept analysis

Association rules are used to investigate large databases. The analyst is usually confronted with large lists of such rules and has to find the most relevant ones for his purpose. Based on results about knowledge representation within the theoretical framework of Formal Concept Analysis, we present relatively small bases for association rules from which all rules can be deduced. We also provide algorithms for their calculation.

Efficient data mining based on formal concept analysis

Formal Concept Analysis is an unsupervised learning technique for conceptual clustering. We introduce the notion of iceberg concept lattices and show their use in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Iceberg lattices are designed for analyzing very large databases. In particular they serve as a condensed representation of frequent patterns as known from association rule mining. In order to show the interplay between Formal Concept Analysis and association rule mining, we discuss the algorithm TITANIC. We show that iceberg concept lattices are a starting point for computing condensed sets of association rules without loss of information, and are a visualization method for the resulting rules.

Conceptual knowledge processing with formal concept analysis and ontologies

Among many other knowledge representations formalisms, Ontologies and Formal Concept Analysis (FCA) aim at modeling ‘concepts’. We discuss how these two formalisms may complement another from an application point of view. In particular, we will see how FCA can be used to support Ontology Engineering, and how ontologies can be exploited in FCA applications. The interplay of FCA and ontologies is studied along the life cycle of an ontology: (i) FCA can support the building of the ontology as a learning technique. (ii) The established ontology can be analyzed and navigated by using techniques of FCA. (iii) Last but not least, the ontology may be used to improve an FCA application.

Ontology merging with formal concept analysis

Ontologies have been established for knowledge sharing and are widely used as a means for conceptually structuring domains of interest. With the growing usage of ontologies, the problem of overlapping knowledge in a common domain becomes critical. In this short paper, we address two methods for merging ontologies based on Formal Concept Analysis: FCA-Merge and ONTEX. --- FCA-Merge is a method for merging ontologies following a bottom-up approach which offers a structural description of the merging process. The method is guided by application-specific instances of the given source ontologies. We apply techniques from natural language processing and formal concept analysis to derive a lattice of concepts as a structural result of FCA-Merge. The generated result is then explored and transformed into the merged ontology with human interaction. --- ONTEX is a method for systematically structuring the top-down level of ontologies. It is based on an interactive, top-down- knowledge acquisition process, which assures that the knowledge engineer considers all possible cases while avoiding redundant acquisition. The method is suited especially for creating/merging the top part(s) of the ontologies, where high accuracy is required, and for supporting the merging of two (or more) ontologies on that level.

Efficient mining of association rules based on formal concept analysis

Association rules are a popular knowledge discovery technique for warehouse basket analysis. They indicate which items of the warehouse are frequently bought together. The problem of association rule mining has first been stated in 1993. Five years later, several research groups discovered that this problem has a strong connection to Formal Concept Analysis (FCA). In this survey, we will first introduce some basic ideas of this connection along a specific algorithm, TITANIC, and show how FCA helps in reducing the number of resulting rules without loss of information, before giving a general overview over the history and state of the art of applying FCA for association rule mining.