10.14489/vkit.2024.05.pp.049-059

DOI: 10.14489/vkit.2024.05.pp.049-059

Коновалов В. А.
СПОСОБ МАРКИРОВКИ СВОИХ ЦЕПОЧЕК ВХОЖДЕНИЙ НОМЕРОМ МОРФИЗМА В N-СХЕМЕ АЛГОРИТМА МАРКОВА
(с. 49-59)

Аннотация. Рассмотрен способ маркировки своих цепочек вхождений номером морфизма в N-схеме алгоритма Маркова, необходимый для обнаружения и классификации λ-пустот в данных источников. Приведена N-схема алгоритма Маркова как топосная форма алгоритма Маркова. Исследованы классификаторы в топосе. Изучена идея введения в N-схему алгоритма Маркова потока управления. Проведена аналогия между потоками управления в алгоритме Тьюринга и топосной форме алгоритма Маркова. С позиций конструктивистского подхода рассмотрены вопросы эквивалентности и неэквивалентности алгоритмов Маркова и Тьюринга. Синтезирована форма алгоритма Маркова, эквивалентная алгоритму Тьюринга. Конкретизирован состав элементов N-схемы алгоритма Маркова, отвечающий за обнаружение заключительных вхождений в свою цепочку вхождений, необходимых для обнаружения и классификации λ-пустот. Приведен пример подражания алгоритма Тьюринга некоторому неизвестному алгоритму нумерации своих цепочек вхождений слов друг в друга с использованием базы данных N-схемы алгоритма Маркова. Изложена идея подражания алгоритма Тьюринга некоторым алгоритмам, применяемым для синтеза искусственного интеллекта. Показано, что подражание алгоритма Тьюринга, рассматриваемое в контексте настоящего исследования, обусловлено необходимостью второго прохода по данным, организуемого путем обращения к базе данных в N-схеме алгоритма Маркова. Описан способ маркирования своих цепочек вхождений номером морфизма в N-схеме алгоритма Маркова. Сделан вывод о необходимости декомпозиции предписания по проверке принадлежности своей цепочке вхождений на фрагменты, длина которых будет относительно небольшой. В этих целях желательно рассмотреть способ маркировки цепочек вхождений словом, а также свертку.

Ключевые слова: алгоритм Маркова; алгоритм Тьюринга; конструктивная математика; теория категорий; теория алгоритмов; искусственный интеллект.

Konovalov V. A.
THE METHOD OF MARKING ITS CHAINS OF OCCURRENCES WITH A MORPHISM NUMDER IN THE N-SCHEME OF THE MARKOV ALGORITHM
(pp. 49-59)

Abstract. To detect and classify λ-voids, we study a way of marking own chains of occurrences of words in each other by the morphism number determined in the N-scheme of the Markov algorithm. In the framework of the category-theoretic approach, the N-scheme of the Markov algorithm is considered as a topos form of the Markov algorithm. The topos explores additional properties of classifiers. The idea of introducing the Markov control flow algorithm into the N-schema is subjected to a comprehensive theoretical analysis. The control flows in the Turing algorithm and the topos form of the Markov algorithm are subjected to a comparative analysis. From the standpoint of the theoretical provisions of the constructivist approach of the Soviet (Leningrad) school, the conditions for equivalence and non-equivalence of the Markov and Turing algorithms are considered. The form of the Markov algorithm equivalent and non-equivalent to the Turing algorithm is synthesized, substantiated and analyzed. To detect the final occurrences in its chain of occurrences, necessary for the detection and classification of λ-voids, the composition of the elements of the N-scheme of the Markov algorithm, which is responsible for this, is specified. For some unknown algorithm for numbering its chains of occurrences of words in each other using the database of the N-scheme of the Markov algorithm, the method of its implementation by the imitating Turing algorithm is considered. The idea of Turing's algorithm imitating some of the algorithms used for the synthesis of artificial intelligence is analyzed. In the context of this study, it is shown that the imitation of the Turing algorithm is due to the need for a second pass through the data, organized by accessing the database in the N-scheme of the Markov algorithm. A description is given for the method of marking own chains of occurrences with the morphism number in the N-scheme of the Markov algorithm. It is concluded that it is necessary to decompose the instruction for checking whether the chain of occurrences belongs to its own chain into fragments, the length of which will be relatively small, for which we consider the method of marking the chains of occurrences with a word, as well as convolution.

Keywords: Markov algorithm; Turing algorithm; Constructive mathematics; Category theory; Theory of algorithms; Artificial intelligence.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. А. Коновалов (ООО «Курский мясоперерабатывающий завод», Железногорск, Курская обл., Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. A. Konovalov (LLC “Kurskiy Myasopererabatyvayushij Zavod”, Zheleznogorsk, Kurskaya oblast, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Коновалов В. А. Классификатор объектов больших данных (big data) социально-экономической системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 2. C. 32 – 39. DOI: 10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039
2. Коновалов В. А. Ассоциаторы в N-схеме алгоритма Маркова // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 2. C. 44 – 53. DOI: 10.14489/vkit.2023.02.pp.044-053
3. Коновалов В. А. Уточнение алфавита Маркова для представления синонимов и омонимов, обозначающих объекты больших данных социально-экономических систем. Часть 1 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 8. C. 37 – 48. DOI: 10.14489/vkit.2022.08. pp.037-048
4. Коновалов В. А. Использование алгоритмов Маркова для исследования λ-пустот в больших данных социально-экономических систем. Часть 1 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022 Т. 19, № 6. C. 29 – 39. DOI: 10.14489/vkit.2022.06.pp.029-039
5. Коновалов В. А. Использование алгоритмов Маркова для исследования λ-пустот в больших данных социально-экономических систем. Часть 2 // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 7. C. 30 – 41. DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.030-041
6. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. М.: Наука, 1984. 432 с. (Мат. логика и основания математики). 2-е изд., испр. и доп. М.: Фазис, 1996. 493 с.
7. Непейвода Н. Н. Прикладная логика: учеб. пособие. Ижевск: Изд-во Удмуртского университета, 1997. 385 с.
8. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
9. Пильщиков В. Н., Абрамов В. Г., Выли-ток А. А., Горячая И. В. Машина Тьюринга и алгоритмы Маркова. Решение задач: учеб.-метод. пособие. 2-е изд., исправл. и доп. М.: МГУ, 2016. 72 с.

Eng

1. Konovalov V. A. (2022). Сlassifier of big data objects of the socio-economic system. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(2), 32 – 39. [in Russian language] DOI 10.14489/vkit.2022.02.pp.032-039
2. Konovalov V. A. (2023). Associators in the N-scheme of the markov algorithm. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 20(2), 44 – 53. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2023.02.pp.044-053
3. Konovalov V. A. (2022). Refinement of the Markov alphabet to represent synonyms and homonyms denoting objects of big data of socio-economic systems. Part 1. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh techno-logiy, 19(8), 37 – 48. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.08. pp.037-048
4. Konovalov V. A. (2022). The use of Markov algorithms for the study of λ-voids in big data of socio-economic systems. Part 1. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(6), 29 – 39. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.06.pp.029-039
5. Konovalov V. A. (2022). The use of Markov algorithms for the study of λ-voids in big data of socio-economic systems. Part 2. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(7), 30 – 41. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.030-041
6. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1984). Theory of algorithms. Moscow: Nauka. (Mathematical logic and foundations of mathematics). 2nd ed. Moscow: Fazis. [in Russian language]
7. Nepeyvoda N. N. (1997). Applied logic: textbook. Izhevsk: Izdatel'stvo Udmurtskogo universiteta. [in Russian language]
8. Information Technology. Big data. Review and Dictionary. (2021). Ru Standard No. GOST R ISO/MEK 20546-2021. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
9. Pil'shchikov V. N., Abramov V. G., Vylitok A. A., Goryachaya I. V. (2016). Turing machine and Markov algorithms. Solving problems: educational and metho-dological manual. 2nd ed. Moscow: MGU. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2024.05.pp.049-059

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2024.05.pp.049-059

and fill out the form