Update: Es scheint, dass dieses Problem kürzlich untersucht und gelöst wurde. Siehe diesen Wiki-Artikel: http://en.wikipedia.org/wiki/Tree_walking_automaton Und auch diese Umfrage: http://www.mimuw.edu.pl/~bojan /papers/twasurvey.pdf
Angenommen, anstelle der üblichen Wortgruppe {0,1} * sind unsere Wörter nicht linear, sondern werden in einer Baumstruktur angegeben. Um zu verhindern, dass unsere Maschinen "verloren gehen", definieren Sie unsere Wörter als die Menge der binären, eingebetteten Arboreszenzen. (Jedes Wort ist also ein Baum, bei dem jede Kante von einer bestimmten Wurzel mit Grad zwei weg gerichtet ist, jeder andere Nicht-Blatt-Scheitelpunkt Grad drei hat und jede Kante links oder rechts so gekennzeichnet ist, dass zwei beliebige Kanten von der beginnen Der gleiche Scheitelpunkt hat unterschiedliche Bezeichnungen.) Eine Sprache ist eine Menge solcher Bäume. (Beachten Sie, dass keine Nullen und Einsen auf die Eckpunkte geschrieben werden müssen, da diese ohnehin durch lokales Ändern der Bäume simuliert werden können.) Wenn eine Maschine "einen Baum liest", beginnt sie an der Wurzel und kann erkennen, ob eine gegeben ist Scheitelpunkt ist die Wurzel,
Stimmt es in diesem Modell, dass jede Sprache, die von einem nicht deterministischen endlichen Zustandsautomaten erkannt werden kann, auch von einem deterministischen endlichen Zustandsautomaten erkannt werden kann?
Beachten Sie, dass dies der Fall ist, wenn das Band das übliche lineare Band ist, da jeder 2-NFA mit einem 2-DFA (auch mit einem DFA) simuliert werden kann. Ich fragte bereits eine spezielle Instanz des Problems hier , die durch gelöst wurde Kristoffer . Die Motivation wäre zu lösen diese .