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分组#xff1a;每个班分为8组#xff0c;每组4~5人#xff0c;自选组长1人
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以小组为单位上台报告#xff1b;每次每组汇报2个小主题#xff0c;每组按要求在2个小主题中各选1…讨论课安排2次4学时分别完成四大主题讨论
分组每个班分为8组每组4~5人自选组长1人
要求和说明
以小组为单位上台报告每次每组汇报2个小主题每组按要求在2个小主题中各选1题共2题作为报告内容小组为每个小主题各选1~2名代表作为报告人展示PPTPPT中需说清楚小组成员分工主讲人不可重复。一个组10分钟每个小主题5分钟先统一汇报完主题一后再进行主题二的汇报。制作PPT时要说清相关算法或者解决问题的思路并结合具体实例进行讲解如习题中有相关例题应选择相关例题实验中有相关示例可结合相关示例。每次上课学生自带电脑和讨论课PPT及相关素材组长负责清点到课人数汇报给班长汇总后报助教和任课老师。每个小组每堂讨论课后要写出总结报告电子稿提交老师于小班课当周内发给助教和教师小组长将本组报告PPT每组两份一个主题1份于小班课当周内发给助教和教师。提交的总结报告需包含本组报告主题内容的详细介绍以及其他小组分享内容的简要总结。千万不要从网上下载然后照本宣科抄录照搬记0分。
第一次讨论课
小主题一每组任选其一
编译发展历史包括编译原理/理论的发展史、编译工程/技术的发展史以及编译史上的名人编译原理中用到的数学知识及相关数学概念的简要介绍编译原理学科的研究现状及主流研究方向简介需调研编译领域的最新顶会论文编译原理在其他学科中的应用包括在其他学科工程实践中的应用以及最新科研中的应用主流编译器介绍包括各自历史、特点、区别与联系。
小主题二每组任选其一
词法分析器正则表达式NFA转DFADFA最小化DFA代码化TINYLEX。
小班讨论PPT如下 编译原理第一次小班总结
小主题一编译原理在其他学科中的应用包括在其他学科工程实践中的应用以及最新科研中的应用
编译原理在应用领域的示例
编程语言设计和实现 编译原理直接应用于编程语言的设计和实现。编译器用于将高级编程语言翻译成机器代码同时语言设计者使用编译原理的概念来创建新的编程语言。
自然语言处理NLP 编译原理中的词法分析和语法分析技术在自然语言处理中用于解析和理解文本从而帮助机器理解和生成自然语言。
数据库管理系统(DBMS) 查询编译器用于解析SQL查询并将其转化为可执行的查询计划以便数据库管理系统可以高效地检索和操作数据。
硬件描述语言
硬件描述语言如VHDL和Verilog使用编译原理的技术来将硬件电路描述翻译成可在FPGA或ASIC上实现的逻辑。
虚拟机和解释器 编译原理的原则也用于创建虚拟机和解释器Java与JVM它们用于执行脚本语言和字节码。
优化编译器 编译原理中的优化技术用于改进代码的性能例如提高程序的执行速度和减少内存使用。
上学期CS课程讨论课7的challenge减少程序存储占用与OS课程Lab系列中有遇到
并行计算 在并行计算领域编译原理的原理用于生成并行代码
以充分利用多核处理器和分布式系统的性能。
机器学习 在深度学习和机器学习领域编译原理的技术用于优化计算图的执行以加速训练和推断过程。
安全性和隐私 编译原理有助于开发安全编码实践以减少漏洞和攻击面。它还可以用于静态分析和漏洞检测。 编译原理与自然语言处理 详细讲解自然语言中的词法分析与语法分析技术
词法分析Lexical Analysis
应用词法分析是将文本分解成离散单元标记的过程如单词或标点符号。它有助于理解文本的结构识别单词并为后续的语法分析和语义分析提供输入。
示例在自然语言处理中词法分析通常涉及将文本分解成单词和标点符号。
例如将句子 I love coding. 分解成 [I, love, coding, .] 这些词法单元以便后续的处理。 三个中间步骤
扫描Scanning文本被扫描并分解成连续的字符然后分析器识别出每个标记的起始和结束位置。
识别标记Tokenization标记Tokens是文本的基本构建块通常是单词或标点符号。标记包括单词如名词、动词、形容词、标点符号如句号、逗号等。
构建符号表Symbol Table标记与其在文本中的位置一起存储在符号表中以便后续的处理阶段可以访问它们。
语法分析Syntax Analysis
应用语法分析确定文本的结构即句子中单词之间的语法关系。这有助于理解句子的语法构建语法树以及识别语法错误。
示例在自然语言处理中语法分析可用于确定句子的结构例如主语、谓语和宾语。例如对于句子 The cat chases the mouse.语法分析可以生成如下的语法树 这个语法树显示了句子的结构其中NP表示名词短语
DT表示冠词NN表示名词VP表示动词短语VB表示动词。 两个中间步骤
分析语法规则Parsing Grammar Rules语法分析器使用一组语法规则这些规则定义了语言的结构和允许的句法。这些规则通常以上下文无关文法CFG的形式表示。
句法树生成Syntax Tree Generation语法分析器根据语法规则将文本的标记组合成语法树其中树的节点表示文本的不同部分如名词短语NP和动词短语VP。 应用实例
自动纠错
应用编译原理技术可以用于自然语言处理中的拼写检查和语法纠错。语法分析帮助识别句子中的语法错误并建议修复。
示例当用户输入 She are a student.语法分析可以检测到 are 在这个上下文中不正确应该是 is然后提供纠正建议使句子变为 She is a student.。 信息抽取
应用语法分析有助于识别句子中的实体、关系和事件从而进行信息抽取例如从新闻文章中提取关键信息。
示例在一篇新闻文章中语法分析可以帮助识别主题、主语、动词和宾语从而构建信息抽取规则以提取有关事件、地点和时间的信息。 机器翻译
应用语法分析用于将源语言句子分解成语法结构并生成目标语言句子的语法结构从而进行机器翻译。
示例在机器翻译中语法分析帮助理解源语言和目标语言之间的句法对应关系从而更准确地进行翻译。例如将英语句子 I have a red car. 翻译成法语时需要考虑语法结构和词序如 Jai une voiture rouge. 编译原理的其他运用
量子计算编译原理用于优化和管理量子程序以实现更高效的量子计算。
自动驾驶和机器人编译原理的技术被用于编写和优化自动驾驶车辆和机器人的控制软件。
区块链和智能合约编译原理技术被用于编写智能合约并对其进行验证以确保其安全性和正确性。
智能合约其在代码编写阶段需要使用到编译原理基础知识
以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议允许在不存在第三方的情况下进行可信交易
量子编程随着量子计算的发展新的编程语言和编译器涌现以支持量子计算机的编程。
总结来说编译原理是一个跨学科的领域其原理和技术对于许多领域的科研和工程实践都具有重要意义尤其是在处理复杂的计算和数据处理任务时。 小主题二NFA转DFA
状态机引入 NFA——不确定的有穷自动机 DFA——确定的有穷自动机 DFA与NFA的区别 1、对于字母表中的每个符号DFA中的每个状态都有且只有 至多有一条关于这个符号的出边exiting transition。NFA则未必在同一个状态上可能有零条、一条甚至多条关于某一个符号的出边。 2、DFA的转换箭头上的标签必须是字母表中的但NFA可以有标识为ϵ 的边NFA的状态可能有零条、一条甚至多条ϵ 边。 DFA与NFA的等价性证明
假设 我们有一个NFA它包括状态集合Q、输入字母表Σ、状态转移函数δ、初始状态q0、和接受状态集合F。
目标 我们的目标是构造一个等价的DFA该DFA包括状态集合Q、输入字母表Σ、状态转移函数δ、初始状态q0、和接受状态集合F。
证明过程
构建DFA状态集合Q 创建一个DFA状态集合Q其中每个DFA状态对应于NFA状态集合的某个子集。开始时DFA只包含NFA的初始状态的ε闭包。
处理状态转移 对于DFA中的每个状态q以及每个输入符号a ∈ Σ计算从q经过输入符号a可以到达的NFA状态集合并计算这些状态的ε闭包。这将成为DFA中的下一个状态q。确保在DFA状态q中对于每个输入符号a只有一个确定的下一个状态。
标记接受状态 如果DFA状态q包含NFA的任何接受状态则DFA状态q也是接受状态。 继续构建DFA 重复步骤2和步骤3直到不再出现新的DFA状态。这可以通过使用队列或其他数据结构来实现以确保所有状态都已处理。
构建DFA状态转移函数δ 根据得到的DFA状态集合和转移信息构建DFA状态转移函数δ将输入符号映射到下一个状态。
构建DFA的接受状态集合F 通过步骤3的标记接受状态确定DFA的接受状态集合F。
证明等价性 通过构建等效的DFA已经成功证明了NFA和DFA是等价的即它们都接受相同的语言。这是因为你以一种确定性的方式模拟了NFA消除了非确定性。 NFA转DFA ε_closure(s)表示由状态 s 经由条件 ε 可以到达的所有状态的集合 将集合记为状态ABCD 其中我们定义ε_closure(0)为状态A状态A{01247}经过符号a可以到达{38}ε_closure(3){123467}
ε_closure(8){8} D状态中包含终态9需要注意
得到状态转换表 a b A B C B B D C B C D B C
由状态转换表得到状态转换图 其他组的简要总结
其他小组很多都选择了NFA转DFA大都使用了子集构造法但方法并不完全一样
部分小组在子集构造时每出现一个子集都赋为一个新状态而不考虑集合元素相同的情况这样会导致最后写状态转换图时还要进行化简。
另一方面 部分小组采用了上图的方式与我组不同以初态集合开始直接寻找输入a,b的下一状态相当于把我们组的一、两步合并来做
