တွက်ချက်မှုစွမ်းအားအရ Turing စက်များ၏ ပြောင်းလဲမှုများ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
Turing စက်များ၏ ပြောင်းလဲမှုများသည် Cybersecurity – Computational Complexity Theory Fundamentals နယ်ပယ်အတွင်း တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါ၏ စည်းကမ်းချက်များတွင် သိသိသာသာ အရေးပါပါသည်။ Turing စက်များသည် တွက်ချက်မှု၏ အခြေခံသဘောတရားကို ကိုယ်စားပြုသည့် စိတ္တဇသင်္ချာပုံစံများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် တိပ်ခွေတစ်ခု၊ ဖတ်/ရေးခေါင်းတစ်ခုနှင့် ပြည်နယ်များအကြား စက်အကူးအပြောင်းကို ဆုံးဖြတ်သည့် စည်းမျဉ်းများ အစုံပါရှိသည်။ ဤစက်များသည် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည့် မည်သည့်တွက်ချက်မှုကိုမဆို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
Turing စက်များ၏ ကွဲပြားမှုများ၏ အရေးပါမှုမှာ မတူညီသော တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်မှုတွင် တည်ရှိသည်။ မူရင်း Turing စက်မော်ဒယ်သို့ ကွဲပြားမှုများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် တွက်ချက်ခြင်း၏ နယ်နိမိတ်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ပြီး မတူညီသော တွက်ချက်မှုပုံစံများ၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေများကို နားလည်နိုင်ခဲ့သည်။
အရေးကြီးသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုမှာ အဆုံးအဖြတ်မရှိသော Turing machine (NTM) ဖြစ်သည်။ သတ်မှတ်ထားသော Turing စက် (DTM) နှင့်မတူဘဲ၊ NTM သည် ပေးထားသောပြည်နယ်နှင့် သင်္ကေတတစ်ခုမှ ဖြစ်နိုင်သော အပြောင်းအလဲများစွာကို ခွင့်ပြုသည်။ ဤသတ်မှတ်ပြဋ္ဌာန်းချက်မဟုတ်သောအချက်သည် NTM အား လမ်းကြောင်းများစွာကို တစ်ပြိုင်နက်ရှာဖွေနိုင်စေသည့် အကိုင်းအခက်အချက်တစ်ချက်ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ NTM သည် အချို့သောပြဿနာများကို DTM ထက် ပိုမိုထိရောက်စွာဖြေရှင်းပေးနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောတွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ NTM သည် Turing စက်ဖြင့် ထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်သော မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမဆို တွက်ချက်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည့် Church-Turing thesis ကို မချိုးဖောက်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။
နောက်တစ်မျိုးမှာ တိပ်တစ်ခုတည်းအစား တိပ်များစွာပါသည့် Multi-tape Turing machine (MTM) ဖြစ်သည်။ တိပ်တစ်ခုစီကို လွတ်လပ်စွာ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တိပ်တစ်ခွေ Turing စက်တွင် တိပ်နေရာအမြောက်အမြား လိုအပ်မည့် တွက်ချက်မှုများကို အတုယူရန် MTM ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ကွမ်တမ် Turing machine (QTM) သည် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်မှ အခြေခံမူများကို တွက်ချက်မှုပုံစံသို့ ပေါင်းစပ်ထားသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ရန် ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များနှင့် ကွမ်တမ်ဂိတ်များကို အသုံးပြုသည်။ QTM သည် superposition နှင့် entanglement ကဲ့သို့သော ဖြစ်စဉ်များကြောင့် ဂန္တဝင် Turing စက်များထက် အဆပိုမြန်ကာ အချို့သောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အလားအလာရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် အစောပိုင်းအဆင့်တွင်ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်မရရှိနိုင်မီတွင် ကျော်လွှားရန် သိသာထင်ရှားသောစိန်ခေါ်မှုများရှိနေသည်ကို သတိပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။
Turing စက်များ၏ ပြောင်းလဲမှုများသည် သုတေသီများအား တွက်ချက်မှု၏ နယ်နိမိတ်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန်နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို ပိုမိုနက်နဲစွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေခြင်းဖြင့် သင်ကြားပြသပေးသည့် တန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းသည်။ ဤကွဲပြားမှုများကို လေ့လာခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အခက်အခဲများအပေါ် အခြေခံ၍ ပြဿနာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပြုစုပျိုးထောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရှုပ်ထွေးသောအတန်းများ P (polynomial time) နှင့် NP (non-deterministic polynomial time) တို့ကို အဆုံးအဖြတ်ပေးသော နှင့် အဆုံးအဖြတ်မရှိသော Turing machines များ၏ စွမ်းရည်များအပေါ် အခြေခံ၍ သတ်မှတ်ထားပါသည်။
Turing စက်များ၏ ကွဲပြားမှုများ၏ အရေးပါမှုသည် မတူညီသော တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန်နှင့် တွက်ချက်မှု၏ နယ်နိမိတ်များကို နားလည်နိုင်မှုတွင် တည်ရှိနေပါသည်။ အဆုံးအဖြတ်မရှိသော Turing စက်များ၊ တိပ်မျိုးစုံ Turing စက်များနှင့် ကွမ်တမ် Turing စက်များကဲ့သို့သော ဤမျိုးကွဲများသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းပြီး ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ:
- အဆုံးအဖြတ်မရှိသော PDAs များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ပြည်နယ်များ၏ ထိပ်တန်းရာထူးကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း၊ သတ်မှတ်မသတ်မှတ်ထားသော PDA များသည် ပြည်နယ်များစွာတွင် တပြိုင်နက်တည်းမဖြစ်နိုင်သော stack တစ်ခုသာရှိသည်။ ဒါက ဘယ်လိုဖြစ်နိုင်မလဲ။
- ကွန်ရက်အသွားအလာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုများကို ညွှန်ပြသည့် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုသည့် PDA ၏ ဥပမာကား အဘယ်နည်း။
- ဘာသာစကားတစ်ခုသည် အခြားဘာသာစကားတစ်ခုထက်ပို၍ အစွမ်းထက်သည်ဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။
- Turing Machine မှ context-sensitive languages များကို မှတ်မိနိုင်ပါသလား။
- ဘာသာစကား U = 0^n1^n (n>=0) အဘယ်ကြောင့် ပုံမှန်မဟုတ်သနည်း။
- '1' သင်္ကေတများ ကိန်းဂဏန်းများနှင့်အတူ binary strings များကို အသိအမှတ်ပြုသည့် FSM ကို မည်ကဲ့သို့ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် ထည့်သွင်းမှု string 1011 ကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ၎င်းနှင့် မည်သို့ဖြစ်မည်ကို ပြသရန်။
- အဆုံးအဖြတ်မဟုတ်သောဝါဒသည် အကူးအပြောင်းလုပ်ဆောင်မှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
- ပုံမှန်ဘာသာစကားများသည် Finite State Machines များနှင့် တူညီပါသလား။
- PSPACE အတန်းသည် EXPSPACE အတန်းနှင့် မညီမျှပါသလား။
- Church-Turing Thesis အရ Turing Machine က algorithmically computable problem သည် ပြဿနာဖြစ်ပါသလား။