တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏ နောက်ခံတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုဆိုင်ရာ သဘောတရားမှာ အဘယ်နည်း။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏အခြေအနေတွင်၊ ပေးထားသောပြဿနာတစ်ခုအား အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သည်ဖြစ်စေ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြဿနာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီတွင်၊ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များပေါ်အခြေခံ၍ ကွဲပြားခြားနားသော ရှုပ်ထွေးမှု အတန်းများအဖြစ် ခွဲခြားထားသည်။ ဤအရင်းအမြစ်များတွင် အချိန်၊ နေရာနှင့် အခြားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ ပါဝင်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသဘောတရားသည် ပြဿနာတစ်ခုအား လိုအပ်သည့်အရင်းအမြစ်များ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ မဖြေရှင်းနိုင်သည်ဖြစ်စေ မေးခွန်းအပေါ် အလေးပေးသည်။
တရားဝင်ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကို သတ်မှတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာတစ်ခု၏ သဘောတရားကို မိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာဆိုသည်မှာ ဟုတ်သည်ဖြစ်စေ မဟုတ်သည်ဖြစ်စေ အဖြေရှိသော ပြဿနာဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပေးထားသော နံပါတ်တစ်ခုသည် အချုပ်ဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် ပြဿနာသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာဖြစ်သည်။ ထည့်သွင်းနံပါတ်တစ်ခု ပေးထားသည့် ပြဿနာက နံပါတ်သည် အဓိက ရှိ၊ မရှိ မေးမည်ဖြစ်ပြီး အဖြေမှာ ဟုတ်သည် သို့မဟုတ် မဟုတ်ကြောင်း ဖြေဆိုနိုင်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာကို အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်၊ သို့မဟုတ် ပြဿနာကိုဖြေရှင်းနိုင်သော Turing စက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ Turing machine သည် မည်သည့် algorithm ကိုမဆို အတုယူနိုင်သော သီအိုရီ တွက်ချက်မှု ပုံစံတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာတစ်ခုကို Turing စက်ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်လျှင် ၎င်းကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။
တရားဝင်အားဖြင့်၊ ထည့်သွင်းမှုတိုင်းတွင် ရပ်ထားပြီး အဖြေမှန်ကိုထုတ်ပေးသည့် Turing စက်ရှိလျှင် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ပြဿနာ၏ သာဓကတိုင်းအတွက် Turing စက်သည် နောက်ဆုံးတွင် ရပ်တန့်နေသည့် အခြေအနေသို့ ရောက်ရှိပြီး အဖြေမှန် (ဟုတ်သည်ဖြစ်စေ မဟုတ်သည်ဖြစ်စေ) အဖြေထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသည် တွက်ချက်နိုင်မှုသဘောတရားနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ ပြဿနာတစ်ခုသည် တွက်ချက်နိုင်မှသာလျှင် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်သော algorithm တစ်ခုရှိနေသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုနှင့် တွက်ချက်နိုင်စွမ်းကို လေ့လာခြင်းသည် တွက်ချက်နိုင်သည့် ကန့်သတ်ချက်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှု၏ နယ်နိမိတ်များကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသဘောတရားကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ပေးထားသောစာကြောင်းသည် palindrome ဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် ပြဿနာကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ palindrome သည် တူညီသော ရှေ့နှင့်နောက်ကို ဖတ်နိုင်သော စာကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် "racecar" သည် palindrome ဖြစ်သည်။ palindromes နှင့်ဆက်စပ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာသည် ပေးထားသောကြိုးသည် palindrome ရှိ၊ မရှိ မေးမြန်းသည်။
ဖြေရှင်းနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုရှိသောကြောင့် ဤဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုမှာ string ၏ ပထမနှင့် နောက်ဆုံးအက္ခရာများ၊ ထို့နောက် ဒုတိယနှင့် ဒုတိယမှ နောက်ဆုံးစာလုံးများကို နှိုင်းယှဉ်ရန်ဖြစ်သည်။ မည်သည့်အချက်တွင်မဆို စာလုံးများ မကိုက်ညီပါက၊ algorithm သည် string သည် palindrome မဟုတ်ကြောင်း ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ စာလုံးအားလုံး ကိုက်ညီပါက၊ algorithm သည် string သည် palindrome ဖြစ်သည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ၏ စကားရပ်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသည် ပေးထားသောပြဿနာကို အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ပြဿနာတစ်ခုသည် ၎င်းကိုဖြေရှင်းနိုင်သော Turing စက်ရှိလျှင် အဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စက်သည် input တိုင်းတွင် ရပ်သွားပြီး အဖြေမှန်ကိုထုတ်ပေးသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြဿနာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရာတွင် ကူညီပေးသည့် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ ဆုံးဖြတ်ချက်ချ:
- တိပ်တစ်ခုအား ထည့်သွင်းသည့် အရွယ်အစားကို ကန့်သတ်ထားနိုင်ပါသလား (TM တိပ်၏ ထည့်သွင်းမှုထက် ကျော်လွန်ရန် ကန့်သတ်ထားသည့် turing စက်၏ ဦးခေါင်းနှင့် ညီမျှသည်)။
- Turing Machines ၏ မတူညီသော ကွဲပြားမှုများသည် တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်နှင့် ညီမျှစေရန် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- Turing အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော ဘာသာစကားသည် အဆုံးအဖြတ်နိုင်သော ဘာသာစကား၏ အစုအဝေးတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်ပါသလား။
- Turing စက်၏ရပ်တန့်ခြင်းပြဿနာကိုဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသလား။
- ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ဘာသာစကားတစ်ခုကို ဖော်ပြသည့် TM နှစ်ခုရှိလျှင် ညီမျှခြင်းမေးခွန်းသည် အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်သေးပါ။
- linear bounded automata အတွက် လက်ခံမှုပြဿနာသည် Turing စက်များနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
- linear bounded automaton ဖြင့် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ပြဿနာတစ်ခုကို ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
- linear bounded automata ၏အကြောင်းအရာတွင် အဆုံးအဖြတ်နိုင်မှုသဘောတရားကို ရှင်းပြပါ။
- linear bounded automata ရှိ တိပ်၏အရွယ်အစားသည် ကွဲပြားသောဖွဲ့စည်းပုံအရေအတွက်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
- linear bounded automata နှင့် Turing စက်များကြား အဓိက ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဆုံးဖြတ်နိုင်မှုတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။