13、量子自动机与蔡廷Ω数的新表示

量子自动机与蔡廷Ω数的新表示

1. 量子有限自动机的语言识别概率

在量子有限自动机的研究中,语言识别概率是一个重要的研究方向。例如,语言 $a^ b^ $ 可被 MM - QFA 以约 0.68… 的概率识别,但不能以大于 $\frac{7}{9} + \epsilon$($\epsilon > 0$)的概率识别。这表明不同概率可识别的语言类是不同的。

同时,对于 QFA 识别不同语言所需的状态数也有很多研究成果。在某些情况下,QFA 所需的状态数可能比确定性甚至概率自动机呈指数级减少;而在另一些情况下,可能比确定性自动机呈指数级增加。

此外,对于具有孤立和非孤立割点的语言识别,MM - 量子自动机和 MO - 量子自动机有着不同的应用场景。研究孤立割点识别的论文中,MM - 量子自动机最受欢迎;而研究非孤立割点识别的论文中,MO - 量子自动机更常用。

2. 有限自动机对特定语言的识别

存在一些非正则语言可被具有非孤立割点的概率有限自动机(随机语言)和量子有限自动机识别。由于 MO - 量子有限自动机与 MM - 量子有限自动机不同,这些可识别语言类也可能不同,不过许多相关自然问题仍未解决。

这里重点关注割点为 0 的可识别语言类。在概率识别中,割点为 0 时,输入字的接受判定很简单:接受概率大于 0 则接受,等于 0 则拒绝,这种自动机等价于非确定性自动机,且它们识别的正则语言与确定性自动机相同。

但量子有限自动机的情况不同。考虑回文语言 PALINDROMES,即 $PALINDROMES = {x|x \in {0, 1}^* \text{ 且 } x = x_

【2025年10月最优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函优化、参辨识、工程设计等;②作为型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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