Baumautomaten Christian Klein Betreuer : Tim Priesnitz

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1 Baumautomaten Christian Klein Betreuer : Tim Priesnitz
SS 2003 Seminar “Logische Aspekte von XML” Welcome to my talk “Non-Struc. Sub.- Entailment” in the series of the Graduate Studies Program. Gert Smolka Programming Systems Lab Universität des Saarlandes

2 Übersicht • Wortautomaten <-> Baumautomaten
• Bottom-up und Top-down Automaten Unranked Automaten Tupelautomaten

3 Motivation Endliche Automaten erkennen Bäume nur pfadweise.
a -> qa, b -> qb f(qa, qb) -> qfinal, f(qb, qa) -> qfinal f(qa, qa) -> qfalsch, f(qb, qb) -> qfalsch f a b f b a nicht von DEA erkennbar => Baumautomaten

4 Äquivalente Definition von endlichen Automaten
vorher : Δ Teilmenge von Q x Σ -> Q jetzt : Δ Teilmenge von Q x Σ -> 2Q p r wird zu : (q, a) -> {p, r} a a q Darstellung: regulärer Ausdruck auf rechter Seite : (q, a) -> p ∪ r Falls q Startzustand (q, a) -> p ∪ r ∪ ε -> Angabe der Startzustände nicht mehr benötigt

5 Zwei Traversierungsstrategien
σ a b q q0 q1 q2 klassisch : von vorne nach hinten; akzeptiere wenn am Wortende Endzustand weitere Strategie : von hinten nach vorne; starte mit Endzuständen und gehe Δ-Regeln rückwärts, akzeptiere wenn ε am Wortanfang a b b q0 q1 a a b q2 q2 (a)-> q1 (b)-> q0 ∪ q1 ∪ q2 (a)-> ε ∪ q0 ∪ q2 (b)-> ε ∪ q1 (b)-> q0 ∪ q1 ∪ q2 (a) -> ε ∪ q0 ∪ q2

6 Definition Baumautomat
Ein endlicher Baumautomat ist ein Tupel (Q, Σ, F, Δ), mit Alphabet Σ, Zustandsmenge Q, eine Teilmenge F von Q , und Übergangsrelation Δ Die Regeln aus Δ sind von der Form (q0, σ) -> (q11,..., q1n) ∪ ... ∪ (qm1,..., qmn) für arity(σ) = n Baumautomaten gehen zurück auf Doner (1965) und Thatcher & Wright (1965)

7 Lauf eines Automaten (Q, Σ, F, Δ)
Lauf r auf Baum t ist Funktion Pos(t) -> Q, so dass für alle p aus Pos(t) gilt : Wenn n = arity( t(p) ), r(p) = q0 , r(pi) = qi ( i = 1,...,n ), dann (q0, t(p) ) -> (q1,...,qn) matcht Regel in Δ. Ein Lauf heißt erfolgreich, wenn r(ε) in F. Sprache L(M) = { t | t ist Σ-Baum und es gibt erfolgreichen Lauf von M auf t}

8 Automat und Lauf Σ = {and/2, not/1, 0/0, 1/0} Q = {q0, q1} F={q1}
(q0, not) -> q1, (q1, not) -> q0, (q0, and) -> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0) (q1, and) -> (q1, q1) } and and not not q1 q q1 q q q0 q0

9 Bottom-up vs. Top-down Zwei spezielle Strategien Lauf zu berechnen :
von den Blättern zur Wurzel ( Bottom-up ) F beschreibt Endzustände von der Wurzel zu den Blättern ( Top-down ) F beschreibt Startzustände

10 Bottom-up Berechnung Σ = {and/2, not/1, 0/0, 1/0} Q = {q0, q1} F={q1}
Δ = { (q0, 0) -> ε, (q1,1) -> ε, (q0, not) -> q1, (q1, not) -> q0, (q0, and) -> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and) -> (q1, q1) } Baum: erfolgreiche Berechnung : and q1 not and q1 q1 not q1 q0 q1 q0

11 Alternative algebraische Charakterisierung
Stelle Baum durch Term da (q0, σ) -> (p1,...,pn) ∪...∪ (q1,..., qn) wird interpretiert durch Termersetzungsregeln σ(p1,...,pn) -> q0 ... σ(q1,...,qn) -> q0

12 Lauf durch Termersetzung
Δ = { (q0, 0), (q1,1), (q0, not)-> q1, (q1, not)-> q0, (q0, and)-> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and)-> (q1, q1) } and( not( and( 1, 1 ) ), and( not( 0 ), 1 ) )

13 Lauf durch Termersetzung
Δ = { (q0, 0), (q1,1), (q0, not)-> q1, (q1, not)-> q0, (q0, and)-> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and)-> (q1, q1) } and( not( and( 1, 1 ) ), and( not( 0 ), 1 ) ) -> and( not( and( q1, q1 ) ), and( not( q0 ) , q1 ) )

14 Lauf durch Termersetzung
Δ = { (q0, 0), (q1,1), (q0, not)-> q1, (q1, not)-> q0, (q0, and)-> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and)-> (q1, q1) } and( not( and( 1, 1 ) ), and( not( 0 ), 1 ) ) -> and( not( and( q1, q1 ) ), and( not( q0 ) , q1 ) ) -> and( not( q1 ) , and( q1, q1) )

15 Lauf durch Termersetzung
Δ = { (q0, 0), (q1,1), (q0, not)-> q1, (q1, not)-> q0, (q0, and)-> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and)-> (q1, q1) } and( not( and( 1, 1 ) ), and( not( 0 ), 1 ) ) -> and( not( and( q1, q1 ) ), and( not( q0 ) , q1 ) ) -> and( not( q1 ) , and( q1, q1) ) -> and ( q0, q1)

16 Lauf durch Termersetzung
Δ = { (q0, 0), (q1,1), (q0, not)-> q1, (q1, not)-> q0, (q0, and)-> (q0, q0) ∪ (q0, q1) ∪ (q1, q0), (q1, and)-> (q1, q1) } and( not( and( 1, 1 ) ), and( not( 0 ), 1 ) ) -> and( not( and( q1, q1 ) ), and( not( q0 ) , q1 ) ) -> and( not( q1 ) , and( q1, q1) ) -> and ( q0, q1) -> q0 wird also nicht akzeptiert

17 Deterministische Bottom-up Baumautomaten
Definition: Ein Bottom-up Baumautomat heißt deterministisch, wenn es in Δ keine zwei Regeln (qo, σ) -> REGEXP1 ∪ (q1,..., qn) und (p0, σ) -> REGEXP2 ∪ (q1,..., qn) gibt. Satz : Für jede Sprache L, die von einem nichtdeterministischen Bottom-up Automaten erkannt wird, gibt es einen deterministischen Bottom-up Automaten M, so dass L = L(M). (Beweisidee : Teilmengenkonstruktion)

18 Berechnung bei Top-down Automaten
not and and not q1 q1 q0 q0 q q0 q q1 q q q0 q q q1 ok ok ok ok ok X det. Bottom-up kann Top-down nichtdet. sein (und umgekehrt!) Top-down werden genau dieselben Bäume erkannt

19 Deterministische Top-down Automaten
Definition: Ein Top-down Automat heißt deterministisch, wenn es in Δ keine Regel gibt, bei der die rechte Seite mehr als eine Zustandsmenge hat und |F| < 2 . Satz : Es existieren erkennbare Sprachen , die nicht von einem deterministischen Top-down Automat erkannt werden können.

20 Sprache, die det. Top-down nicht erkannt werden kann
not not not and and and 1 1 1 1 ist in Sprache ist in Sprache ist NICHT in Sprache a a a b b b c d c d c d (0,c) -> ε (1,d) -> ε (1,c) -> ε (0,d) -> ε wird akzeptiert

21 DEA -> det. Top-down Automaten
Aus DEA M=(Q, Σ, Δ, S, F) (klassische Darstellung) konstruiere Baumautomaten (Q, Σ‘, Δ‘, F‘) mit : Buchstaben aus Σ -> unäre Funktionssymbole zusätzliche Konstante # (symbolisiert Wortende) F‘ = S Δ‘ = Δ plus Regeln (q, #) für alle q aus F aba a b a #

22 DEA -> det. Top-down Automaten
b b q0 q1 a a b q2 a q0 b q0 b q1 a q1 b q2 a q1 # q2

23 Übersicht Sprachenklassen
erkennbare Sprachen Sprachen von deterministischen Top-down Automaten DEA/NEA- Sprachen erkennbar = von Bottom-up- oder nicht-deterministischen Top-down Automaten akzeptierte Sprachen

24 Abschlusseigenschaften
Satz: Erkennbare Sprachen sind abgeschlossen unter Schnitt, Vereinigung und Komplementbildung. Satz: Die Menge der Sprachen von det. Top-down Automaten ist abgeschlossen unter Schnitt und Vereinigung.

25 Entscheidungsprobleme
Membership LOGTIME-complete Uniform Membership linear für det., polynomiell für nichtdet. Automaten Emptiness linear Intersection non-emptiness EXPTIME-complete Finiteness polynomiell Emptiness of the complement Equivalence Singleton

26 Unranked Automaten [Thatcher, 1967]
jedes σ aus Σ kann beliebig viele Nachfolger haben Regeln in Δ beliebige reguläre Ausdrücke (mit Zeichenmenge Q) Automat für boolesche Ausdrücke mit ∧,∨ mit beliebig vielen Kindern : ∨ Σ ={∧,∨,0,1} Q={q0, q1}, F={q1} Δ= { (q0,0) -> ε; (q1,1) -> ε; (q0, ∧) -> (0∪1)*0(0∪1)*; (q1, ∧) -> 1*; (q0, ∨) -> 0*; (q1, ∨) -> (0∪1)*1(0∪1)* } ∨ ∧ ∨ q1 q q q0 q0 q1 q q1 q0

27 XPATH -> Unranked Automat
Baue Automat für Anfrage /a//b[/a]//b (/a//b[/a]//b, a) -> Q*(// b[/a]//b)Q* (//b[/a]//b, b) -> Q*(//b[/a]//b)Q* ∪ Q* /a Q* //b Q* ∪ Q* //b Q* /a Q* ∪ Q*(/a//b)Q* (/a//b,a) -> Q* //b Q* (//b,a) -> Q* //b Q* (//b,b) -> Q* (/a,a) -> Q* a a a b b a b a /a//b[/a]//b //b[/a]//b /a //b //b[/a]//b /a //b /a

28 Unranked Baum -> Binärer Baum
alle Symbole zweistellige Prädikate # neue Konstante für Blätter links Unterbäume, rechts nächstes Kind des Vaters a a Kodierung a # a b b a b a b a Dekodierung # b # # b # # a # #

29 Automaten auf Baumtupeln
Tupel von Zeichen -> binäre Funktionssymbole ## einzige Konstante f f g b f a ff b a ff ga f bg fg a# ## f a #b ## ba a# ## ## g g ## ## ## ## ## ## b a

30 Zylindrifikation (an Stelle i)
Tupel um eins erweitern vor i-ter Stelle Aus (q, s1...si-1si...sk) -> REGEXP1 für jedes σ aus Σ eine Regel (q, s1...si-1σsi...sk) -> REGEXP1 erzeugt evtl. nichtdet. Automaten (nur bei Bottom-up) Regelmenge wird größer um Faktor | Σ |

31 Projektion (an Stelle i)
Tupel um eins verkleinern an i-ter Stelle Aus Regeln (q, s1...si-1σ1si+1...sk) -> REGEXP1 ... (q, s1...si-1σmsi+1...sk) -> REGEXPm wird eine Regel (q, s1...si-1 si+1...sk) -> REGEXP1 ∪ ... ∪ REGEXPm erzeugt evtl. nichtdet. Automaten (nur bei Top-down) Regelmenge wird kleiner

32 Einfaches Beispiel für Tupelautomaten
Automat, der { [t,t] | t ist Σ-Baum } erkennt mit Σ = {f/2, g/1, a/1} Q = {q} F = {q} (q, ##) -> ε (q, aa) -> q (q, gg) -> q (q, ff) -> q

33 Referenzen H.Comon, M.Dauchet, R.Gilleron, F.Jacquemard, D.Lugiez, S.Tison and M.Tommasi : Tree Automata and its Applications Kap. 1, 3 Online Version: www . grappa. univ-lille3. fr/ tata (1997, überarbeitete Fassung 2002) Frank Neven : Automata Theory for XML researchers, University of Limburg, 2002 R.Wilhelm, D.Maurer : Übersetzerbau, Springer 1992(2.Version 1997)

34 ENDE Danke fürs Zuhören!