构造正规式(0|1)*00相应的最简DFA图并且给出详细图流程与NFA转换图

时间: 2023-05-30 21:02:15 浏览: 75
正规式(0|1)*00表示由0和1组成的字符串,以00结尾。 首先,构造对应的NFA转换图: ![NFA转换图](https://i.imgur.com/xBzC2tF.png) 接下来,通过子集构造法将NFA转换为DFA。 开始状态为{0},接受状态为{3}。根据NFA中的转换关系,可以得到以下DFA转换表: | 状态 | 0 | 1 | | ---- | --- | --- | | {0} | {0} | {1} | | {1} | {2} | {1} | | {2} | {0} | {3} | | {3} | {3} | {3} | 根据转换表,绘制DFA图如下: ![DFA图](https://i.imgur.com/mJyW0ST.png) 由于DFA是最简化的形式,因此不需要进一步简化。
相关问题

构造正规式(0|1)*00相应的最简DFA给出详细图流程与NFA转换图

正规式 (0|1)*00 对应的最简DFA的详细图流程如下: ![](https://i.imgur.com/fcMgWfB.png) NFA转换图如下: ![](https://i.imgur.com/5GJrVYr.png) 其中,Q0、Q1、Q2、Q3、Q4 是NFA的状态集合,q0 是初始状态,Q3 是接受状态。在NFA中,当输入字符为0时,可以转移到 Q1 和 Q2 两个状态;当输入字符为1时,则可以转移到 Q0 状态;在 Q0、Q1 和 Q2 中,当输入字符为 0 时,都可以转移到 Q2 状态;当输入字符为1时,则可以继续留在当前状态。在 Q2 状态中,当输入字符为0时,可以转移到 Q3 状态;当输入字符为1时,则可以继续留在 Q2 状态。在 Q3 状态中,不管输入字符是0还是1,都只能留在该状态。最终将 NFA 转化为 DFA 后得到的最简 DFA 也是如此。

构造正规式(0|1)*00的最简DFA

正规式 (0|1)*00 表示任意数量的 0 或 1,后面跟着两个 0。构造该正规式的最简 DFA 可以按照以下步骤进行: 1. 构造 NFA 首先,根据正规式,我们可以构造如下的 NFA: ![NFA](https://i.imgur.com/o4I4qW8.png) 在该图中,起始状态为 S,终止状态为 F。 2. 转换为 DFA 接下来,我们将该 NFA 转换为 DFA。我们可以通过子集构造法来实现这一步骤。首先,我们需要确定起始状态。根据 NFA,S 状态可以到达 0、1 两种状态。因此,我们将起始状态设为 S0 = {S, 0, 1}。 接下来,我们按照以下步骤构造 DFA: - 对于每个状态集合,找出它可以到达的状态集合。例如,对于状态集合 {S, 0, 1},我们可以通过 0 转移到状态集合 {A},通过 1 转移到状态集合 {B}。 - 对于每个新状态集合,判断它是否为终止状态。如果新状态集合中包含终止状态 F,则将该新状态集合标记为终止状态。 - 重复以上两步,直到没有新的状态集合产生。 按照上述步骤,我们可以得到如下的 DFA: ![DFA](https://i.imgur.com/LlB1lRC.png) 在该图中,起始状态为 S0,终止状态为 {C}。 3. 最小化 DFA 最后,我们可以尝试将 DFA 最小化。我们可以使用不可区分状态的概念来判断哪些状态是等价的。具体来说,如果两个状态无法通过任何输入区分,则这两个状态是等价的。 根据上述概念,我们可以得到如下的等价类: - {S0, A, B} - {C} 根据等价类,我们可以将 DFA 最小化为如下的形式: ![最简 DFA](https://i.imgur.com/RD7AW1Z.png) 在该图中,起始状态为 S0,终止状态为 C。该 DFA 是正规式 (0|1)*00 的最简 DFA。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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