4、正则轨迹语言与上下文无关语言的学习算法

正则轨迹语言与上下文无关语言的学习算法

在语言学习和自动机理论领域，有许多重要的算法和概念用于推断不同类型的语言。本文将介绍两种不同的学习算法，分别用于推断正则轨迹语言和上下文无关语言。

正则轨迹语言的 Trace - RPNI 算法

异步细胞自动机的不可约性定义

异步细胞自动机 (A = (\Sigma, I, (Q_a) {a\in\Sigma}, (\delta_a) {a\in\Sigma}, q_0, F)) 是不可约的，当且仅当 ((\bigcap_{a\in\Sigma} q_a)) 是与 (M(A)) 同余的最大等价 (\Sigma) - 关系。

主要算法：Trace - RPNI 算法

该算法试图模仿 RPNI 算法，其行为与 ComRPNI - 算法类似，但状态合并顺序基于字典序，与其他算法有很大不同。

输入 ：
- (\Sigma)：字母表
- (I)：独立关系
- (D^+)：正样本
- (D^-)：负样本

输出 ：
(M)：与 (D^+) 和 (D^-) 一致的细胞异步摩尔机

M(A) = (Σ, {0, 1}, I, (Qa)a∈Σ, (δa)a∈Σ, q0, Φ) = ∼= ( Qa)a∈Σ ;
foreach x ∈ a∈Σ Qa in lexicographical order do
    set a such that x