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diff --git a/transp-inf110-01-calc.tex b/transp-inf110-01-calc.tex index 1ed0662..bd41cfb 100644 --- a/transp-inf110-01-calc.tex +++ b/transp-inf110-01-calc.tex @@ -147,6 +147,45 @@ Difficultés : \end{frame} % \begin{frame} +\frametitle{Sans préoccupation d'efficacité} + +\itempoint La calculabilité \alert{ne s'intéresse pas à l'efficacité} +des algorithmes qu'elle étudie, uniquement leur \textbf{terminaison en + temps fini}. + +\medskip + +P.ex. : pour savoir si $n$ est premier, on peut tester si $i\times +j=n$ pour tout $i$ et $j$ allant de $2$ à $n-1$. (Hyper inefficace ? +On s'en fout.) + +\bigskip + +\itempoint La calculabilité \alert{n'a pas peur des grands entiers}. + +\medskip + +P.ex. : \textbf{fonction d'Ackermann} définie par : +\[ +\begin{aligned} +A(m,n,0) &= m+n \\ +A(m,1,k+1) &= m \\ +A(m,n+1,k+1) &= A(m,\,A(m,n,k+1),\,k) +\end{aligned} +\] +définition algorithmique par récursion, donc calculable. + +\smallskip + +Mais $A(2,6,3) = 2^{2^{2^{2^{2^2}}}} = 2^{2^{65\,536}}$ et $A(2,4,4) = +A(2,65\,536,3)$ est inimaginablement grand (et que dire de +$A(100,100,100)$ ?). + +$\Rightarrow$ Ingérable sur un vrai ordinateur. + +\end{frame} +% +\begin{frame} \frametitle{Approches de la calculabilité} \itempoint Approche informelle : \textbf{algorithme = calcul @@ -217,4 +256,112 @@ Pour toutes ces raisons, le sujet mérite d'être étudié ! \end{frame} % +\begin{frame} +\frametitle{Données finies} + +Un algorithme travaille sur des \textbf{données finies}. + +\medskip + +Qu'est-ce qu'une « donnée finie » ? Tout objet représentable +informatiquement : booléen, entier, chaîne de caractères, structure, +liste/tableau de ces choses, ou même plus complexe (p.ex., graphe). + +\medskip + +$\rightarrow$ Comment y voir plus clair ? + +\bigskip + +Deux approches opposées : +\begin{itemize} +\item\textbf{typage} : distinguer toutes ces données, +\item\textbf{codage de Gödel} : tout représenter comme des entiers ! +\end{itemize} + +\bigskip + +Le typage est plus élégant, plus satisfaisant, plus proche de +l'informatique réelle. + +\smallskip + +Le codage de Gödel simplifie l'approche/définition de la calculabilité +(on étudie juste des fonctions $\mathbb{N} \dasharrow \mathbb{N}$). + +\end{frame} +% +\begin{frame} +\frametitle{Codage de Gödel (« tout est un entier »)} + +\itempoint Représenter \textbf{n'importe quelle donnée finie par un + entier}. + +\bigskip + +\itempoint Codage des couples : par exemple, +\[ +\langle m,n\rangle := m + \frac{1}{2}(m+n)(m+n+1) +\] +définit une bijection calculable $\mathbb{N}^2 \to \mathbb{N}$. + +\bigskip + +\itempoint Codage des listes finies : par exemple, +\[ +\langle\!\langle a_0,\ldots,a_{k-1}\rangle\!\rangle +:= \langle a_0, \langle a_1, \langle\cdots,\langle a_{k-1},0\rangle+1\cdots\rangle+1\rangle+1 +\] +définit une bijection calculable $\{\text{suites finies dans $\mathbb{N}$}\} \to \mathbb{N}$. + +\bigskip + +\itempoint Il sera aussi utile de représenter les programmes par des +entiers. + +\bigskip + +\itempoint Les détails du codage sont \textbf{sans importance}. + +\bigskip + +\itempoint\alert{Ne pas utiliser dans la vraie vie} (hors calculabilité) ! + +\end{frame} +% +\begin{frame} +\frametitle{Fonctions partielles} + +\itempoint Même si on s'intéresse à des algorithmes qui +\textbf{terminent}, la définition de la calculabilité \alert{doit + forcément} passer aussi par ceux qui ne terminent pas. + +{\footnotesize (Aucun langage Turing-complet ne peut exprimer + uniquement des algorithmes qui terminent toujours, à cause de + l'indécidabilité du problème de l'arrêt.)\par} + +\bigskip + +\itempoint Lorsque l'algorithme censé calculer $f(n)$ ne termine pas, +on dira que $f$ n'est pas définie en $n$, et on notera $f(n)\uparrow$. +Au contraire, s'il termine, on note $f(n)\downarrow$. + +\bigskip + +\itempoint Notation : $f\colon \mathbb{N} \dasharrow \mathbb{N}$ : +une fonction $D \to \mathbb{N}$ définie sur une partie $D \subseteq +\mathbb{N}$. + +\itempoint Notation : $f(n) \downarrow$ signifie « $n \in D$ », et $f(n) +\uparrow$ signifie « $n \not\in D$ ». + +\itempoint Notation : $f(n) \downarrow = g(m)$ signifie +« $f(n)\downarrow$ et $g(m)\downarrow$ et $f(n) = g(m)$ ». + +\itempoint Convention : $f(n) = g(m)$ signifie « $f(n)\downarrow$ ssi +$g(m)\downarrow$, et $f(n) = g(m)$ si $f(n)\downarrow$ ». (Certains +préfèrent $f(n) \simeq g(m)$ pour ça.) + +\end{frame} +% \end{document} |