证明regular operation中的union操作是封闭的

本文介绍如何构造一个确定有限自动机(DFA)来识别两个语言的并集。通过组合两个DFA的状态和转移函数,形成一个新的DFA,使其能够识别原来两个DFA所能接受的语言的并集。

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证明思路

M1M1M2M2是两个DFA,且L(M1)=A,L(M2)=A2L(M1)=A,L(M2)=A2,现在要证明存在一个DFAMM可以recognizes AA2(我们将会找到这样一个DFA,而不仅仅是存在),即L(M)=AA2L(M)=A∪A2。我们找这样一个DFA的方法是通过模拟simulate。但是在读到一个字符时,我们的DFA要往哪个状态转移呢?DFA不允许我们遇到一个字符可以有多条路走(所以之后我们用NFA证明会很简单),那怎么办呢?这时候,聪明的人用二元组的方式表示转移状态,即(ri,rj)(ri,rj),其中,riQ1rjQ2ri∈Q1,rj∈Q2。这样子,MM的状态集Q=Q1×Q2,’××’表示笛卡尔积。那接下来就容易证明了。

证明

L(M1)=A1, M1=(Q1,1,δ1,q1,F1)M1=(Q1,∑1,δ1,q1,F1); L(M2)=A2L(M2)=A2, M2=(Q2,2,δ2,q2,F2)M2=(Q2,∑2,δ2,q2,F2),我们构造M=(Q,,δ,q0,F)M=(Q,∑,δ,q0,F),使得L(M)=A1A2L(M)=A1∪A2,其中:
1. Q={(r1,r2)r1Q1 and r2Q2}Q={(r1,r2)∣r1∈Q1 and r2∈Q2}
2. 这里我们假设=1=2∑=∑1=∑2,如果12∑1≠∑2,我们只要使=12∑=∑1∪∑2,并Q1=Q1rerror1Q1=Q1∪rerror1,Q2=Q2rerror2Q2=Q2∪rerror2,δ1(r,a)=rerror1δ1(r,a)=rerror1, rQ1r∈Q1, a1a∉∑1,δ2(r,a)=rerror2δ2(r,a)=rerror2, rQ2r∈Q2, a2a∉∑2
3. δ(r1,r2),a)=(δ1(r1,a),δ2(r2,a))δ(r1,r2),a)=(δ1(r1,a),δ2(r2,a)), 其中(r1,r2)Q and a(r1,r2)∈Q and a∈∑
4. q0=(q1,q2)q0=(q1,q2)
5. F={(r1,r2)r1F1 or r2F2}F={(r1,r2)∣r1∈F1 or r2∈F2}
证毕。
因为上面证明是简单直白的,所以该证明的正确性读者只需模拟simulate上述过程就知道了,不再证明其正确性。

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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