On Parallel Communicating Grammar Systems and Correctness Preserving Restarting Automata

This paper contributes to the study of Freely Rewriting Restarting Automata (FRR-automata) and Parallel Communicating Grammar Systems (PCGS), which both are useful models in computational linguistics. For PCGSs we study two complexity measures called 'generation complexity' and 'distribution complexity', and we prove that a PCGS Pi, for which the generation complexity and the distribution complexity are both bounded by constants, can be transformed into a freely rewriting restarting automaton of a very restricted form. From this characterization it follows that the language L(Pi) generated by Pi is semi-linear, that its characteristic analysis is of polynomial size, and that this analysis can be computed in polynomial time.

Learning analysis by reduction from positive data

Analysis by reduction is a linguistically motivated method for checking correctness of a sentence. It can be modelled by restarting automata. In this paper we propose a method for learning restarting automata which are strictly locally testable (SLT-R-automata). The method is based on the concept of identification in the limit from positive examples only. Also we characterize the class of languages accepted by SLT-R-automata with respect to the Chomsky hierarchy.

On the Gap-Complexity of Simple RL-Automata

Analysis by reduction is a method used in linguistics for checking the correctness of sentences of natural languages. This method is modelled by restarting automata. All types of restarting automata considered in the literature up to now accept at least the deterministic context-free languages. Here we introduce and study a new type of restarting automaton, the so-called t-RL-automaton, which is an RL-automaton that is rather restricted in that it has a window of size one only, and that it works under a minimal acceptance condition. On the other hand, it is allowed to perform up to t rewrite (that is, delete) steps per cycle. Here we study the gap-complexity of these automata. The membership problem for a language that is accepted by a t-RL-automaton with a bounded number of gaps can be solved in polynomial time. On the other hand, t-RL-automata with an unbounded number of gaps accept NP-complete languages.

Mythen und Mythenbildung in Kunst und Werbung

Aufgrund der breiten aktuellen Verwendung des Mythen-Begriffs in Kunst und Werbung, aber darüber hinaus auch in nahezu allen Bereichen gesellschaftlichen Lebens und vor allem in der Philosophie ergibt sich die Notwendigkeit, einen erweiterten Mythos-Begriff über das Historisch-Authentische hinaus zu verfolgen. Ausgehend von einer strukturalen Annäherung an den Mythos-Begriff im Sinne des von Roland Barthes vorgeschlagenen sekundären semiologischen Systems, d.h. einer semiologischen Sinnverschiebung zur Schaffung einer neuen – mythischen – Bedeutung, fordert diese neue Bedeutung eine Analyse, eine Mythenanalyse heraus. Dies ist deshalb so entscheidend, weil eben diese neue Bedeutung ihr mythisches Profil im Sinne von Hans Blumenberg durch forcierte Bedeutsamkeit für Individuen oder für bestimmte gesellschaftliche Gruppierungen unterlegt, z.B. durch bewusst intensive Wiederholung eines Themas oder durch unerwartete Koinzidenzen von Ereignissen oder durch Steigerung bzw. Depotenzierung von Fakten. Der erweiterte Mythen-Begriff verlangt nach einer Strukturierung und führt dabei zu unterschiedlichen Mythen-Ansätzen: zum Ursprungsstoff des authentischen Mythos und darauf basierender Geisteslage, zum Erkennen eines reflektierten Mythos, wenn es um das Verhältnis Mythos/Aufklärung geht, zum Zeitgeist-Mythos mit seinen umfangreichen Ausprägungen ideologischer, affirmativer und kritischer Art oder zu Alltagsmythen, die sich auf Persönlichkeitskulte und Sachverherrlichungen beziehen. Gerade der letztere Typus ist das Terrain der Werbung, die über den Gebrauchswert eines Produktes hinaus Wert steigernde Tauschwerte durch symbolische Zusatzattribute erarbeiten möchte. Hierbei können Markenmythen unterschiedlichster Prägung entstehen, denen wir täglich im Fernsehen oder im Supermarkt begegnen. Die Manifestation des Mythos in der Kunst ist einerseits eine unendliche Transformationsgeschichte mythischer Substanzen und andererseits ein überhöhender Bezug auf Zeitgeisterscheinungen, etwa bei dem Mythos des Künstlers selbst oder der durch ihn vorgenommenen „Verklärung des Gewöhnlichen“. Die Transformationsprozesse können u.a . prototypisch an zwei Beispielketten erläutert werden, die für den Kunst/Werbung-Komplex besonders interessant sind, weil ihr Charakter sich in einem Fall für die Werbung als äußerst Erfolg versprechend erwiesen hat und weil sich im zweiten Fall geradezu das Gegenteil abzeichnet: Zum einen ist es die Mythengestalt der Nymphe, jene jugendliche, erotisch-verführerische Frauengestalt, die über ihre antiken Wurzeln als Sinnbild der Lebensfreude und Fruchtbarkeit hinaus in und nach der Renaissance ihre Eignung als Verbildlichung der Wiederzulassung des Weiblichen in der Kunst beweist und schließlich der Instrumen-talisierung der Werbung dient. Im anderen Fall ist es die Geschichte der Medusa, die man idealtypisch als die andere Seite der Nympha bezeichnen kann. Hier hat Kunst Auf-klärungsarbeit geleistet, vor allem durch die Verschiebung des medusischen Schreckens von ihr weg zu einer allgemein-medusischen Realität, deren neue Träger nicht nur den Schrecken, sondern zugleich ihre Beteiligung an der Schaffung dieses Schreckens auf sich nehmen. Mythosanalyse ist erforderlich, um die Stellungnahmen der Künstler über alle Epochen hinweg und dabei vor allem diese Transformationsprozesse zu erkennen und im Sinne von Ent- oder Remythologisierung einzuordnen. Die hierarchische Zuordnung der dabei erkannten Bedeutungen kann zu einem Grundbestandteil einer praktischen Philosophie werden, wenn sie einen Diskurs durchläuft, der sich an Jürgen Habermas’ Aspekt der Richtigkeit für kommunikatives Handeln unter dem Gesichtspunkt der Toleranz orientiert. Dabei ist nicht nur zu beachten, dass eine verstärkte Mythenbildung in der Kunst zu einem erweiterten Mythen-begriff und damit zu dem erweiterten, heute dominierenden Kunstbegriff postmoderner Prägung geführt hat, sondern dass innerhalb des aktuellen Mythenpakets sich die Darstellungen von Zeitgeist- und Alltagsmythen zu Lasten des authentischen und des reflektierten Mythos entwickelt haben, wobei zusätzlich werbliche Markenmythen ihre Entstehung auf Verfahrensvorbildern der Kunst basieren. Die ökonomische Rationalität der aktuellen Gesellschaft hat die Mythenbildung keines-wegs abgebaut, sie hat sie im Gegenteil gefördert. Der neuerliche Mythenbedarf wurde stimuliert durch die Sinnentleerung der zweckrationalisierten Welt, die Ersatzbedarf anmeldete. Ihre Ordnungsprinzipien durchdringen nicht nur ihre Paradedisziplin, die Ökonomie, sondern Politik und Staat, Wissenschaft und Kunst. Das Umschlagen der Aufklärung wird nur zu vermeiden sein, wenn wir uns Schritt für Schritt durch Mythenanalyse unserer Unmündigkeit entledigen.

On the Descriptional Complexity of Simple RL-Automata

Analysis by reduction is a method used in linguistics for checking the correctness of sentences of natural languages. This method is modelled by restarting automata. Here we study a new type of restarting automaton, the so-called t-sRL-automaton, which is an RL-automaton that is rather restricted in that it has a window of size 1 only, and that it works under a minimal acceptance condition. On the other hand, it is allowed to perform up to t rewrite (that is, delete) steps per cycle. We focus on the descriptional complexity of these automata, establishing two complexity measures that are both based on the description of t-sRL-automata in terms of so-called meta-instructions. We present some hierarchy results as well as a non-recursive trade-off between deterministic 2-sRL-automata and finite-state acceptors.

Statistical Analysis of Diabetes Mellitus

Diabetes mellitus is a disease where the glucosis-content of the blood does not automatically decrease to a ”normal” value between 70 mg/dl and 120 mg/dl (3,89 mmol/l and 6,67 mmol/l) between perhaps one hour (or two hours) after eating. Several instruments can be used to arrive at a relative low increase of the glucosis-content. Besides drugs (oral antidiabetica, insulin) the blood-sugar content can mainly be influenced by (i) eating, i.e., consumption of the right amount of food at the right time (ii) physical training (walking, cycling, swimming). In a recent paper the author has performed a regression analysis on the influence of eating during the night. The result was that one ”bread-unit” (12g carbon-hydrats) increases the blood-sugar by about 50 mg/dl, while one hour after eating the blood-sugar decreases by about 10 mg/dl per hour. By applying this result-assuming its correctness - it is easy to eat the right amount during the night and to arrive at a fastening blood-sugar (glucosis-content) in the morning of about 100 mg/dl (5,56 mmol/l). In this paper we try to incorporate some physical exercise into the model.

Evolving Distributed Algorithms with Genetic Programming

Distributed systems are one of the most vital components of the economy. The most prominent example is probably the internet, a constituent element of our knowledge society. During the recent years, the number of novel network types has steadily increased. Amongst others, sensor networks, distributed systems composed of tiny computational devices with scarce resources, have emerged. The further development and heterogeneous connection of such systems imposes new requirements on the software development process. Mobile and wireless networks, for instance, have to organize themselves autonomously and must be able to react to changes in the environment and to failing nodes alike. Researching new approaches for the design of distributed algorithms may lead to methods with which these requirements can be met efficiently. In this thesis, one such method is developed, tested, and discussed in respect of its practical utility. Our new design approach for distributed algorithms is based on Genetic Programming, a member of the family of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are metaheuristic optimization methods which copy principles from natural evolution. They use a population of solution candidates which they try to refine step by step in order to attain optimal values for predefined objective functions. The synthesis of an algorithm with our approach starts with an analysis step in which the wanted global behavior of the distributed system is specified. From this specification, objective functions are derived which steer a Genetic Programming process where the solution candidates are distributed programs. The objective functions rate how close these programs approximate the goal behavior in multiple randomized network simulations. The evolutionary process step by step selects the most promising solution candidates and modifies and combines them with mutation and crossover operators. This way, a description of the global behavior of a distributed system is translated automatically to programs which, if executed locally on the nodes of the system, exhibit this behavior. In our work, we test six different ways for representing distributed programs, comprising adaptations and extensions of well-known Genetic Programming methods (SGP, eSGP, and LGP), one bio-inspired approach (Fraglets), and two new program representations called Rule-based Genetic Programming (RBGP, eRBGP) designed by us. We breed programs in these representations for three well-known example problems in distributed systems: election algorithms, the distributed mutual exclusion at a critical section, and the distributed computation of the greatest common divisor of a set of numbers. Synthesizing distributed programs the evolutionary way does not necessarily lead to the envisaged results. In a detailed analysis, we discuss the problematic features which make this form of Genetic Programming particularly hard. The two Rule-based Genetic Programming approaches have been developed especially in order to mitigate these difficulties. In our experiments, at least one of them (eRBGP) turned out to be a very efficient approach and in most cases, was superior to the other representations.