کتاب Formal Languages and Automata
در این نوشته یکی از کتابهای مهم علوم کامپیوتر که تحت عنوان نظریه زبانها و ماشینها تدریس میشود را به صورت PDF برای شما آماده کردیم. تا به راحتی از آن استفاده کنید. عنوان این کتاب “Formal Languages and Automata” است که برای بسیاری نام آشنای P.linz یادآور اطلاعات این کتاب است.
برای دریافت این کتاب با ارزش به ادامهی این نوشته مراجعه کنید.
کتاب Formal Languages and Automata
نظریه اتوماتا
در علوم منطقی کامپیوتر، بحث نظریهی اتوماتا یا Automata theory که یا نظریهی ماشینها مشهور است مطرح میشود. نظریه اتوماتا عبارت است از بررسی ریاضی محاسبهگرهای کامپیوتر در سطح انتزاعی و تواناییهای آنها برای حل مسائل؛ با توجه به این تعریف میتوان نام دیگری به عنوان ماشینهای انتزاعی اتوماتا برایش انتخاب کرد. جالبترین بخش این موضوع این است که این نظریه بسیار نزدیک به نظریهی زبان صوری است. مباحث این درس یکی از دروس مهم در دانشگاه و دورههای کارشناسی است که عموما دانشجوها با آن مشکل دارند. با این مقدمات قصد رسیدن به یک کتابچهی الکترونیکی یا جزوهی آموزشی را داریم. این جزوه یا کتابچهی الکترونیکی توسط jblearning.com ارائه شده است.
اطلاعات کتابچه / جزوه
نام جزوه: Formal Languages and Automata
مولف: peter linz
ایمیل مولف: info@jblearning.com
تعداد صفحات: ۴۲۷ صفحه
حجم فایل: ۶٫۵۰ مگابایت
پیوند دانلود: لینک مسقیم – لینک غیر مستقیم
کپی رایت: هر گونه تغییر یا انتشار مجدد این جزوه توسط افراد باید زیر نظر مستقیم صاحب اثر است.
توضیحات: این کتاب بدون هیچ تغییر و افزودن هیچ تبلیغی در آن به اشتراک گذاشته شده است؛ ضمنا این فایل از روی کتاب اصلی Formal Languages and Automata تهیه شده است.
اگر منابع مفیدتر و کاملتری در اختیار دارید برای ما ارسال کنید.
منتظر نظرات شما کاربران عزیز هستیم.



















من فقط فصلهای ابتدایی رو خوندم، هنوز به ماشین تورینگ نرسیدم آیا ادامه کتاب پیچیدست؟
خیر پیچیدگی خاصی ندارد به مطالعه ادامه بدین.
منابع پیشرفتهتر مثل A Course in Formal Languages and Automata and Groups خوبه؟
اون هم خوبه.
تفاوت اصلی بین DFA و NFA چیه؟
تفاوت اصلی بین DFA (Deterministic Finite Automaton) و NFA (Non-deterministic Finite Automaton) در شیوهٔ گذار بین حالتهاست. در DFA، برای هر حالت و هر ورودی دقیقاً یک مسیر مشخص وجود دارد، یعنی ماشین در هر لحظه میداند با دریافت یک نماد خاص به کدام حالت برود، و هیچ ابهام یا انتخاب همزمانی وجود ندارد. اما در NFA، برای یک حالت و یک ورودی ممکن است چند مسیر مختلف یا حتی هیچ مسیری تعریف شده باشد، و همچنین امکان استفاده از گذارهای ε (اپسیلون) وجود دارد که بدون مصرف ورودی به حالت جدید میرود. از نظر قدرت محاسباتی، هر زبانی که NFA بتواند شناسایی کند، DFA هم میتواند (و برعکس)، ولی تبدیل NFA به DFA ممکن است باعث افزایش نمایی در تعداد حالتها شود.
آیا میشه بخش Chomsky hierarchy رو برای زبانهای طبیعی هم استفاده کرد یا صرفا در کامپیوتر کاربرد داره؟
بله، سلسلهمراتب چامسکی (Chomsky Hierarchy) فقط مختص علوم کامپیوتر نیست و در زبانشناسی نظری و مطالعهٔ زبانهای طبیعی هم کاربرد دارد، چون اساساً خود چامسکی این طبقهبندی را در ابتدا برای تحلیل ساختار نحوی زبانهای انسانی معرفی کرده بود. این سلسلهمراتب شامل چهار سطح زبانها (منظم، مستقل از متن، وابسته به متن، و بازگشتیشمارا) است که میتوان از آن برای مدلسازی قواعد گرامری زبانهای طبیعی استفاده کرد. البته زبانهای طبیعی معمولاً ویژگیهایی دارند که آنها را فراتر از زبانهای مستقل از متن قرار میدهد (مثلاً وابستگیهای متقاطع یا long-distance dependencies)، بنابراین مدلهای سادهتر مثل DFA یا CFG بهطور کامل آنها را پوشش نمیدهند. در عمل، در پردازش زبان طبیعی (NLP) از ایدههای چامسکی در ترکیب با مدلهای آماری و یادگیری ماشین استفاده میشود تا محدودیتهای صرفاً نظری برطرف شود.
ممنون بابت اشتراک گذاری این کتاب
موفق باشید.