第1章 上一章注释[001](1 / 1)

【写在8月25日20:53,发布后发现上下标给我全滤了?,我调整一下,过会儿再看】

硬核程度:☆☆☆☆☆

涉及领域:计算理论

大标题:三种函数外加三种操作怎样解决所有可计算问题?为什么偏递归函数可以制造无限循环?

可能是全网最不报菜名、最不装比的解释。

以下开始:

首先,什么是可计算?

可计算就是指,有一个算法,我们把它交付给计算机后,计算机可以像执行一个函数一样,接受我们给它的输入,然后返回输出,这个输出就是我们想要的答案。

为了方便描述,先行约定一下数学符号。

假设我们有一个乘法器,叫做mult,它可以接受一对整数作为输入,把它们相乘后输出一个整数。

比如,输入3,4输出12

输入6,2输出12

输入0,6输出0

这时,我们把这些输入数对叫做domain,输出的一个数叫做codomain。如果我们用Z来代表全体整数集,那么这个平平无奇的乘法器就可以用数学符号表示为:

mult:Z^2→Z

中间的这个→表示这个mult是一个total function,也许可以称作“全函数”吧,意思是每一个domain里的输入,都能对应一个codomain里的输出。

与全函数相对应的是,是“偏函数”。对于偏函数,对于有些输入,它并不能给出输出。比如一个除法器,当我们给它6,0时,它输出不了任何东西。这个除法器可以表示为:

div:Z^2—Z

这里的单横线代表这是一个偏函数(其实应该用半箭头表示,但在这里打不出来)

好了,定义好符号之后,就可以清爽地描述我们的三种基本函数:后继函数、零函数、投影函数。

后继函数::N→N,x=x+1,N代表自然数集。我们给它2,它输出3;给它3它输出4。总之就是往上+1.

零函数:zero:Nn→N,zero=0。不管给它什么,它都输出0.

投影函数:projn:Nn→N,projinx1,...,xn=xi。它接受长度为n的输入,输出第i个自然数。比如,proj221,3=3。

好了,盖大楼的砖块一共就这么三种,接下来把它们组合在一起就行了。

我们定义一个叫“组合”的函数f,它的功能是把n个函数组合在一起:

f:Nn—N

具体的,如果每一个被组合的函数g都可以接受同一组参数x1,...,xm,那么组合n个g函数的操作可以被表示为:

f·[g1,...,gn]:Nm—N

展开为:

f·[g1,...,gn]x1,...,xm=fg1x1,...,xm,...,gnx1,...,xm

举个栗子:

我们构造一个函数one,onex=1,即:不论给它什么输入,它都输出为1,那么:

onex=0=zerox

即:·[zero]=one

验证一下:

·[zero]x=zerox=0=1

和zero两个基本函数组成了我们要的one,完美。

如果栗子再复杂一点,我们想要一个加法器add,addx,y=x+y,怎么用那三种基本函数组合?

也很简单,从具体输入入手:

add3,2=add3,1=add3,0=3

似乎只需要组合多个后继函数就可以了呢。

当然,这里面有一个毛病,在于我们在没有定义好add的前提下,先入为主地认为add3,0=3.

所以我们不能认为自己就这么简单地构造了add,只能退而求其次地得到以下关系:

addx,y+1=addx,y,这个式子是十分严谨的。

更具体地,要想算出addx,y+1,就要知道addx,0=x,我们称addx,0=x为基准条件;addx,y+1=addx,y为递归条件。

看起来就差临门一脚了,只要我们能用三种基本函数构造出addx,0=x,就能得到addx,y+1,也就能构造出我们想要的加法器。

也很显然,addx,0=x=proj11

于是,我们的加法器有了。

这种看起来很像左脚踩右脚登天的构造方式叫做“原始递归”,它的定义是这样的:

基准函数f:Nn—N

递归函数g:Nn+2—N

使用f和g的原始递归h=ρnf,g:Nn+1—N

对于h:

基准条件:hx1,...xn,0=fx1,...,xn

递归条件: hx1,...,xn,y+1=gx1,...,xn,y,hx1,...,xn,y

回到我们的加法器add:

add:N2→N

addx,y=x+y=ρ1f,g

基准条件:addx,0=fx=proj11

递归条件:addx,y+1=gx,y,addx,y=addx,y,g=·[proj33]

add=ρ1proj11,·[proj33])

完美无瑕。

类似地,乘法器mult=ρ1zero,add·[proj13,proj33]

前继函数,减法器等等基本运算都可以据此定义,只需要proj,zero,三种原始函数和组合·,原始递归ρ这两种基本操作。所有完全函数都可以据此构造。

那么“偏函数”呢?

构造偏函数还需要额外的一个操作:最小化。

如果我们有一个函数f:N^n+1—N 这里^代表上标,虽然不好看,但实在是敲得太麻烦没有耐心了,具体的fa1,...an,x,其中a1,...an是固定参数,x是可变参数。

那么最小化操作为:μ^nf:N^n—N它会找到给它输入的n个参数里,最小的一个,并输出

比如f5,4,3,2,1,0=0

如果遇到重复参数,那么就输出第一个最小的。

比如f5,4,3,2,1,1=1

假设我们有一个投影函数长这样:

proj21:N2—N proj21中的2是上标,1是下标,下同,写不动摆烂了

那么μ^1proj21:N—N

举个栗子:

假如我们给proj21弄一个最小化操作:μ^1proj211,其中1是固定参数。

如果我们穷举一下可变参数,就会发现:

proj211,0=1

proj211,1=1

我们永远也拿不到0,也就不存在最小化。也就是说,对于μ^1proj21而言,并不是每一个输入都对应一个输出,所以应用最小化操作,我们成功地构建了一个偏函数。

加减乘三种操作都在上文构建过了,现在就只剩下一个除了。除法div需要用最小化操作来构建。

假设,我们收到两参数a和b,想求a/b,那么其中存在如下关系:

a=q×b+r,其中0≤r<b

我们想要的就是满足式子q×b≤a的最大的q,这等同于满足q+1×b>a,于是带余除法被转化为了一个最小化问题:

找到最小的q使其满足q+1×b>a

也就是构造一个函数f:N^3—N

fa,b,q=1如果q+1b≤a,=0如果q+1b>a

fa,b,q=lessthanequal·[proj33],proj32],proj31]

其中lessthanequal=iszero·sub

iszero=sub·[·zero,proj11]

sub是减法器

对f进行最小化操作即可得到我们想要的结果。

验证一下:

f8,5,0=lessthanequalmult1,5,8=1不等于0,所以0不是输出。

f8,5,1=lessthanequalmult1,5,8=0,最小,所以1是输出。

div8,5=8//5=1没错,十分完美。

如果我们想计算一下8//0:

f8,0,0=lessthanequalmult1,0,8=1不等于0,所以0不是输出。

f8,0,1=lessthanequalmult2,0,8=1不等于0,所以0不是输出。

无论我们给f8,0,x传入什么x,都找不到最小的x,所以div8,0=8//0无解,符合现实。

如果把最小化操作运用在原始递归函数上,得到的新函数就叫做偏递归函数。

好了,现在加减乘除我们都有了,只要是可计算的算法,我们都能执行。

至于无限循环怎么制造出来,从μ^1proj211和div的栗子都可以看出来,如果最小化操作找不到最小值,就永远不会给出输出,这相当于while语句的功能。

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四进制造物主三月天