Two-Way Equational Tree Automata for AC-like Theories: Decidability and Closure Properties

Size: px
Start display at page:

Download "Two-Way Equational Tree Automata for AC-like Theories: Decidability and Closure Properties"

Transcription

1 Two-Way Equational Tree Automata for AC-like Theories: Decidability and Closure Properties Kumar Neeraj Verma LSV/CNRS UMR 8643 & INRIA Futurs projet SECSI & ENS Cachan, France Abstract. We study two-way tree automata modulo equational theories. We deal with the theories of Abelian groups ( ÍÅ), idempotent commutative monoids ( ÍÁ), and the theory of exclusive-or ( Í ), as well as some variants including the theory of commutative monoids ( Í). We show that the one-way automata for all these theories are closed under union and intersection, and emptiness is decidable. For two-way automata the situation is more complex. In all these theories except ÍÁ, we show that two-way automata can be effectively reduced to one-way automata, provided some care is taken in the definition of the so-called push clauses. (The ÍÁ case is open.) In particular, the twoway automata modulo these theories are closed under union and intersection, and emptiness is decidable. We also note that alternating variants have undecidable emptiness problem for most theories, contrarily to the non-equational case where alternation is essentially harmless. 1 Introduction Tree automata [4, 2] enjoy many good properties: emptiness is decidable, the class of recognizable languages is closed under Boolean operations notably. This extends to so-called two-way tree automata, where transitions may not only construct terms as in ordinary tree automata (call them one-way to distinguish them from two-way automata), but also destruct terms (see [2], Chapter 7, Alternating Tree Automata). The presence of these latter transitions sometimes make two-way automata more convenient to work with than one-way automata, although they are equally expressive. A recent and important extension of the tree automata concept is that of equational tree automata [8, 12] which recognize terms modulo an equational theory. Until now, all results on equational tree automata have been concerned with one-way automata only, see table below. The purpose of this paper is to fill this gap. non-equational one-way emptiness decidable, closed under,, ß [4, 2] two-way emptiness decidable, closed under,, ß, reduce to one-way automata equational [8, 9, 12, 13]. This work. (see related work section.) [2, 3] Partially supported by the ACI cryptologie PSI-Robuste, ACI VERNAM, the RNTL project EVA and the ACI jeunes chercheurs Sécurité informatique, protocoles cryptographiques et détection d intrusions.

2 More specifically, we study the notion of two-way equational tree automata, modulo several theories extending the theory Í of one associative, commutative operation with unit ¼, which is defined by the axioms ( ) Ü Ý Þµ Ü Ýµ Þ, ( ) Ü Ý Ý Ü and (Í) Ü ¼ Ü. These theories will be obtained by adding axioms to the base theory Í, taken from the following: idempotence (Á) Ü Ü Ü, the xor axiom ( ) Ü Ü ¼, more generally the cancellation axiom ( Ò ) ÒÜ ¼ (where ÒÜ denotes Ü Ü Ü); the minus axiom (Å) Ü Üµ ¼, where is an additional unary symbol; and the minus distributivity axioms ( ) Ü Ýµ ܵ ݵ, ܵ Ü, ¼ ¼. We name a theory by the names of its axioms; e.g., ÍÅ is the theory of Abelian groups. Note that is implied by ÍÅ, so Í is a (strictly) weaker theory than ÍÅ. Except for the axiom ܵ Ü, the theory Í resembles the theory Í ( Í with homomorphism) considered in some papers. We first show that modulo Í, ÍÁ, Í, ÍÅ (Abelian groups), Í (the theory of exclusive-or), and Í Ò, the one-way automata are closed under intersection, union, and emptiness is decidable. In particular membership is decidable since trivially, the equational closure of a singleton set is accepted by our oneway automata. The hard part is in showing closure under intersection; this is in particular much more involved than in the non-equational case, although the technique we use can be thought of as a kind of souped-up product construction. As far as two-way equational tree automata are concerned, we show that modulo all theories above except ÍÁ, they are exactly as expressive as the corresponding one-way automata, and we describe effective reduction processes from two-way to oneway automata modulo. (The ÍÁ case is currently still open.) For these reductions to work, and in fact for any reduction from two-way to one-way automata to work, special care has to be taken in the definition of the so-called push clauses, which are the kinds of transitions that are added in the two-way case compared to the one-way case. Indeed, we show that, had we been more sloppy, then emptiness of two-way automata modulo Í, Í, ÍÅ would have been undecidable. We also show that the emptiness question for the alternating variants of one-way automata modulo the latter theories are undecidable, too. This is in sharp contrast with the non-equational case, where emptiness is decidable for alternating, two-way tree automata. Two-way tree automata have recently been used for verification of cryptographic protocols [6, 11]. While they work in the case of perfect cryptographic primitives, more complex primitives with additional algebraic properties need to be modeled using equational theories. Two theories that occur often are the theories of exclusive-or and Abelian groups. This is not the topic of this paper and won t be pursued here. Plan. After some material on related work, we define our one-way and two-way equational tree automata in Section 2, discussing basic properties and some undecidability results. To deal with decidable cases, we start with some easy results in Section 3, which shall form the basis for the rest of the paper; in particular, we show that the so-called constant-only one-way Í automata recognize exactly the semilinear sets. These results are used in Section 4 to compute intersections of one-way automata modulo Í. From there, we deduce a procedure to convert two-way Í automata to one-way Í automata in Section 5; we also discuss generalizations to the theory Í Ò for any Ò ¾. The results and proofs in the Abelian groups case ( ÍÅ)

3 are exactly as in the Í case, as we argue in Section 7. This however requires us to first deal with the constant-only Í case in Section 6. The general Í and Í cases are simplified versions of the Í and Abelian groups cases respectively and are dealt with in Section 8. Lastly we show that intersections of one-way ÍÁ automata are also computable in Section 9, and discuss why translating two-way ÍÁ to one-way ÍÁ automata is troublesome. We conclude in Section 10. Related work. The multitree automata of Lugiez [9], which extend his earlier work [8], correspond to our one-way Í automata but with a much richer set of constraints including equality constraints, still keeping decidability, and are closed under boolean operations. This is incomparable to ours: our two-way automata cannot avoid undecidability in the presence of equality constraints. Ohsaki [12, 13] considers a larger framework of (one-way) tree automata, where is an equational theory. Ohsaki s regular automata coincide with our one-way tree automata when is linear (like, Í), but this does not hold in all theories. For example, in Ohsaki s case, with transition rules Õ, Õ, Õ Õ Õ ¼ and ¼ Õ ¼, and with the theory Í, we have Õ ¼. In our case, with the corresponding clauses Õ µ, Õ µ, Õ ¼ Ü Ýµ Õ Üµ Õ Ýµ and Õ ¼ ¼µ, and with the theory Í, is not accepted at Õ ¼. For arbitrary we do not know the relationship between our automata and Ohsaki s automata, and the two notions appear rather dissimilar. The multiset automata of Colcombet [1] correspond to the subclass of our one-way Í automata in which all symbols other than ¼ are unary. Note that the specific theories Í, ÍÅ, etc., that we consider here have traditionally not been considered in the framework of (one-way equational) tree automata; they give rise to specific technical problems and solutions. The notion of alternating two-way tree automata will be treated in detail in [7], which also considers some additional push clause formats which are not relevant in this paper. 2 Two-Way -Tree Automata Fix a signature of function symbols, each coming with a fixed arity, and let be an equational theory, inducing a congruence on the terms built from. We will use clauses of first order logic as a general means of representing various classes of automata. A definite clause is an implication of the form: È Øµ Ƚ ؽµ È Ò Ø Ò µ (1) where È È½ È Ò are predicates and Ø Ø½ Ø Ò are terms built from and variables. Given a finite set of such definite clauses we define derivations of ground atoms using the following two rules: È ½ Ø ½ µ È Ò Ø Ò µ È Ø µ if È Øµ È ½ Ø ½ µ È Ò Ø Ò µ È µ ¾ È Øµ if Ø where is a ground substitution. Thus a derivation is a tree-like structure, which should not be confused with the trees which are the terms built from. The connection of definite clauses with automata is as follows: predicates are states, finite sets of definite clauses are automata, and an atom È Øµ is derivable using, iff the term Ø is accepted at state È in the automaton. The derivations using are sometimes called runs of the automaton. It is also easy to see that the set of derivable atoms is exactly the least Herbrand model of the set of clauses modulo.

4 The language Ä È µ is the set of terms Ø such that È Øµ is derivable. When is the empty theory, we shall call it Ä È µ. If in addition some state È is specified as being final then the language accepted by will be Ä µ Ä È µ. Given a language Ä and an equational theory, ĵ denotes the set of terms Ø such that Ø for some ¾ Ä. A state or an automaton is called empty if it does not accept any term. We will be especially interested in the following kind of clauses which we shall call pop clauses, epsilon clauses and general push clauses respectively. È Ü ½ Ü Ò µµ È ½ Ü ½ µ È Ò Ü Ò µ (2) È Üµ È ½ ܵ (3) È Ü µ É Ü ½ Ü Ò µµ È ½ Ü ½ µ È Ü µ (4) ½ ½ Ò In both clauses (2) and (4), the variables ܽ Ü Ò are distinct. We define oneway automata as consisting of clauses of kind (2) and (3), whereas general two-way automata in addition contain clauses of kind (4). We shall see that the general push clauses are problematic, hence we shall consider restricted forms called push clauses below. Our one-way automata (without equations) are exactly the classical tree automata usually described in the literature. Clauses 2 and 3 correspond to transition rules Ƚ È Ò µ È and Ƚ È of classical tree automata. Note that the twoway automata of [15] are a different notion from ours. The following result is an easy consequence of the above definitions, and is shown by induction on the derivations. Lemma 1. For any one-way automaton and equational theory, Ä È µ Ä È µµ. In particular emptiness of one-way tree-automata is decidable. The result does not hold for two-way automata in general. We will sometimes need extended epsilon clauses: È Üµ É Üµ Ƚ ܽµ È Ò Ü Ò µ (5) where the variables Ü Ü½ Ü Ò are distinct. Intuitively, this is an epsilon clause È Üµ É Üµ together with emptiness tests on the states Ƚ È Ò. We have the easy: Lemma 2. For any one-way automaton which in addition contains clauses (5), we can compute a one-way automaton ¼ such that for each È, Ä È µ Ä È ¼ µ. Proof. Lemma 1 trivially extends to one-way automata with extra clauses (5), hence emptiness is decidable. Then remove all clauses (5) where some È is empty, ½ Ò, and remove all È Ü µ, ½ Ò, from the remaining clauses (5). Since we are dealing with theories extending Í, we assume that contains symbols, ¼ and in case of equations or Å the symbol. Note that we do not deal with the case of containing several (resp. ¼) symbols. Symbols in Ò ¼, are called free. Free symbols of zero arity will be called constants. Terms of the form ؽ Ø Ò µ where is free are called functional terms. Accordingly the pop and push clauses in our automata will be of the following form: È Ü Ýµ Ƚ ܵ Ⱦ ݵ (6) È ¼µ (7) È µ where is a constant (8) È Üµ Ƚ ܵ (9) È Ü½ Ü Ò µµ Ƚ ܽµ È Ò Ü Ò µ being free (10)

5 É Ü µ È Ü½ Ü Ò µµ ɽ Ü ½ µ É Ü µ (11) being free, ¾ ½ Ò Ò ½ ½ ½ Ò While clauses (6) (10) are pop clauses, we call (11) push clauses. The side conditions in (11) will be discussed at the end of this section. Clauses (8) are special cases of clauses (10). Also the general push clause È Üµ Ƚ ܵ is equivalent to (9) in the theories ÍÅ and Í. One-way Í (resp. ÍÁ, Í, Í Ò ) automata are sets of clauses (3), (6 8) and (10); one-way ÍÅ and Í automata in addition contain clauses (9). We define two-way automata by adding clauses (11) to one-way automata: hence two-way automata are sets of clauses (3) and (6 11) with the proviso that (9) is only included when ¾. Constant-only automata are one-way automata which contain clauses (8) instead of the general clauses (10) (the only free symbols in the signature are constants.) Given a twoway automaton we define ÓÒ Û Ý to be the part of without clauses (11). Also, given a one-way or two-way automaton, we define Õ to be the part of with clauses (3), (6), (7) and (9) (the equational part), and Ö is the remaining part. The languages accepted by all our one-way or two-way automata are trivially closed under unions. As we have already dealt with emptiness of one-way automata (Lemma 1), we shall concentrate on intersection and reduction of two-way to one-way automata. Negative Results. It is instructive to first consider constant-only Í automata extended with alternation clauses of the form È Üµ Ƚ ܵ Ⱦ ܵ. Then it is easy to encode reachable configurations of 2-counter automata Å [10] using Í automata (see [7].) It is not our purpose to replay the arguments of [7]. Instead here is the idea. We encode configurations Õ Ñ Òµ of Å by atoms Õ Ü Ñµ ½ Ü ¾ Ý Òµ ½ Ý ¾µ for Ü Ý ¼. To increment Ñ we add ½ and to decrement, we add ¾. Zero tests are done by alternation clauses, e.g., if Å allows moving from state Õ to Õ ¼ when Ñ ¼, then we write a clause Õ ¼ ܵ Õ Üµ Þ ÖÓ½ ܵ where Þ ÖÓ½ accepts all terms of the form Ü ½ Ü ¾ Ý Òµ ½ Ý ¾. As reachability of states in two-counter automata is undecidable, emptiness of constant-only Í automata with alternation clauses is undecidable. The same can be proved for ÍÅ and Í theories. Now the above alternation clause can be coded as É Üµµ Ƚ ܵ È Üµ É Üµµ Ⱦ ܵ for fresh É. Accordingly, emptiness of constant-only Í, ÍÅ, Í automata with general push clauses is undecidable. This justifies the sideconditions ¾ ½ Ò Ò ½ ½ ½ Ò in (11). Note that we don t study automata with -push clauses: È Üµ Ƚ Ü Ýµ Ⱦ ݵ (12) In the Í case, this has no impact as (12) is equivalent to (6). In the ÍÅ case (12) can be coded as È Ü Ýµ Ƚ ܵ É Ýµ É Ýµ Ⱦ ݵ. In the Í and Í cases, they strictly increase expressiveness as they at least encode Petri nets; this is postponed to a later paper. Finally adding equality constraints between brothers, i.e. dropping the condition that the free variables in the pop clauses should be distinct, also leads to undecidability: the alternation clause above can be coded as È Üµ É Ü Ýµµ É Ü Üµµ Ƚ ܵ Ⱦ ܵ for fresh É.

6 3 Starting Up: The Constant-Only Í Case, and an Easy Lemma In this section, we recall some important results on constant-only Í automata which will be useful throughout the paper. If the set of constants in the signature is ½ Ô then modulo Í, the ground terms are of the form È Ô ½ Ò with Ò ¾ Æ : equivalently Ô-tuples of natural numbers. Recall that a linear set is a set of the form Ò½ ½ Ò Ò½ Ò ¾ Æ for some ½ ¾ Æ Ô. A semi-linear set is a finite union of linear sets. The semi-linear sets are exactly the sets definable in Presburger arithmetic [5]. In particular they are closed under union, intersection, complementation and projection. We have the following result, also shown in [7] and corresponds to Corollary 6 of [13]. Lemma 3. Constant-only Í automata accept exactly semilinear sets. Proof. The proof uses Parikh s Theorem [14] which states that the commutative image of any context-free language is semi-linear, and in fact effectively so, together with the observation that the clauses (3), (6), (7) and (8) modulo Í constitute exactly a context-free grammar modulo commutativity. To prepare ourselves, we need another special property of Í-automata which allows us to reuse parts of derivations. This will be required very often in the paper. Lemma 4. Let be any set of equations containing Í. Consider a derivation Æ of an atom È Øµ modulo. Let ƽ Æ Ò be non-overlapping subderivations of Æ such that outside the Æ s, the only equations used are Í and the set Ë of clauses used contains only clauses of kind (3), (6) and (7) (see Figure 1.) Suppose the conclusions of ƽ Æ Ò are Ƚ ؽµ È Ò Ø Ò µ. Then 1. Ø Í Ø½ Ø Ò 2. If there are derivations ƽ ¼ Ƽ Ò of atoms Ƚ ½µ È Ò Ò µ modulo then there is a derivation Æ ¼ of È ½ Ò µ modulo, containing Æ ¼ s as subderivations, such that outside the Æ ¼ s, the only equations used are Í, and all clauses used belong to Ë. Proof. The first result follows from induction on Æ. For the second, we replace the subderivations ƽ Æ Ò by those of Ƚ ½µ È Ò Ò µ respectively. The atoms in the rest of the derivation need to be appropriately changed, keeping the clauses and equational rewritings applied at each step to be the same. The following definition gives one way of computing such Æ s and È Ø µ s: Definition 1. Consider a derivation Æ of an atom È Øµ in a one-way automaton modulo Í. Let ƽ Æ Ò be the set of maximal subderivations of Æ in which the last step used is an application of clause (10) (or clause (8)). Suppose the conclusions of ƽ Æ Ò are Ƚ ؽµ È Ò Ø Ò µ (in which case ؽ Ø Ò must be functional.) Then we will say that the (unordered) list of atoms Ƚ ؽµ È Ò Ø Ò µ is the functional support of the derivation Æ. (From Lemma 4 we have Ø Í Ø½ Ø Ò.)

7 È Ø½ ØÒµ È ½ Òµ clauses (3), (6) clauses (3), (6) modulo Í modulo Í È½ ؽµ ÈÒ ØÒµ ɽ ¼µ É ¼µ Ƚ ½µ ÈÒ Òµ ɽ ¼µ É ¼µ ƽ ÆÒ Æ ¼ ½ Æ ¼ Ò Fig. 1. Reuse of Í derivations 4 One-Way Í Case: Closure under Intersection Consider a one-way Í automaton with predicates from some finite set È. We introduce new predicate symbols È Éµ and È Éµ for each È É ¾ È, and sets of constants ˽ È É È É ¾ È and ˾ È É È É ¾ È. The order of È É in all these is ignored. Instead of intersecting two distinct automata, we compute an automaton ÒØ Ö in which state È Éµ represents intersection of È and É for all È É. È Éµ accepts the functional terms among the terms accepted at È Éµ. Consider the automaton Õ Õ È È É µ È È É µ È É ¾ È. The idea in defining Õ and È É Ë Ì is to compute all possible derivations using clauses of the equational part. The È É s and È É s act as abstractions for the functional terms accepted at both È and É. From Lemma 3 Ä È Õ Í µ is a semilinear set for every È. For each Ë Ë¾, we define Ä È Ë to be the set of those Ø ¾ Ä È Õ Í µ such that each constant in Ë occurs in Ø a positive and even number of times and no constant from ˾ Ò Ë occurs in Ø. This operation is clearly Presburger-definable, and hence Ä È Ë is also a semilinear set. Define Ä ¼ È Ë to be the language obtained from Ä È Ë by deleting all symbols of ˾, i.e., taking the image of Ä È Ë under the projection È È Ñ È É È Ò È É Ñ È É. Ä ¼ È Ë is again a semilinear set. Given È É ¾ È and Ë Ì Ë ¾, clearly Ä ¼ È Ë Ä ¼ É Ì is a semilinear set. By Lemma 3, we can construct a constant-only automaton È É Ë Ì with final state È É Ë Ì such that Ä È É Ë Ì Í µ Ä ¼ È Ë Ä ¼ É Ì. We assume that automata È É Ë Ì s are built from mutually disjoint sets of (fresh) states. The required automaton ÒØ Ö has the following clauses: for each È É ¾ È and each Ë Ì Ë¾, the extended epsilon clause È Éµ ܵ È É Ë Ì Üµ Î Ê Ê ¼¾Ë Ì Ê Ê¼ µ Ü Ê Ê ¼µ. clauses (3), (6) and (7) (but not (8)) from each È É Ë Ì. for each clause Ê Ê ¼ Ê ¼¼µ in some È É Ë Ì, the clause Ê Üµ Ê ¼ Ê ¼¼ µ ܵ. for each pair of clauses È Ü½ Ü Ò µµ Ƚ ܽµ È Ò Ü Ò µ and É Ü½ Ü Ò µµ ɽ ܽµ É Ò Ü Ò µ in Ö, the clause È Éµ ܽ Ü Ò µµ Ƚ ɽµ ܽµ È Ò É Ò µ Ü Ò µ. If Ø Í Ø ¼ then we must have Ø Í Ø½ Ø Ñ Ù½ Ú½ Ù Ò Ú Ò, Ø ¼ Ø ¼ ½ ؼ Ñ Ù¼ ½ Ú¼ ½ Ù¼ Ô Ú¼ Ô, Ø Ø ¼ Ù Ù ¼ Ú Ú ¼ being functional, such that Ø Í Ø ¼ Ù Í Ú Ù ¼ Í Ú ¼. The s act as abstractions for the Ø Ø ¼ s and the s for the Ù Ú Ù ¼ Ú¼ s. This is the reason we delete the s from Ä È Ë,

8 representing the cancellations using. Even though we can forget the actual values of Ù Ú s, we need to be sure that there exist some terms to fill their place: this is the reason for the emptiness tests in the extended epsilon clauses of ÒØ Ö. In this way we take care of the non-linearity and cancellation in the equation Ü Ü ¼ using some kind of intersection-emptiness tests, and the remaining equations are dealt with using the results on Í automata. This is made precise by Lemmas 5 and 6. Lemma 5. If È Ø ¼ µ and É Ø ¼¼ µ are derivable in modulo Í and Ø ¼ Í Ø ¼¼, then for some Ø Í Ø ¼, È Éµ ص is derivable in ÒØ Ö modulo Í. Proof. By induction on the sum of the sizes of the derivations of È Ø ¼ µ and É Ø ¼¼ µ. The derivations of È Ø ¼ µ and É Ø ¼¼ µ must have functional supports of the form Ƚ Ø ¼ ½ µ È Ñ Ø ¼ Ñ µ Á ½ Ù ¼ ½ µ Á¼ ½ Ù¼¼ ½ µ Á Ò Ù ¼ Ò µ Á¼ Ò Ù¼¼ Ò µ and É ½ Ø ¼¼ ½ µ É Ñ Ø ¼¼ Ñ µ  ½ Ú½ ¼ µ ¼¼ ½ Ú¼¼ ½ µ Â Ô ÚÔ ¼ µ ¼¼ Ô Ú¼¼ Ô µ respectively such that ؼ Í Ø ¼¼, Ù¼ Í Ù ¼¼ and Ú¼ Í Ú ¼¼ respectively. From Lemma 4, È È ½ É ½ ÈÑ É Ñ ¾ Á½ Á½ ¼ ¾ Á Ò ÁÒ ¼ µ and É È½ É ½ ÈÑ É Ñ ¾ ½ ½ ¼ ¾ Â Ô ÂÔ ¼ µ are derivable in Õ modulo Í. Let Ë Á½ Á½ ¼ Á Ò ÁÒ ¼ and Ì Â ½ ½ ¼ Â Ô ÂÔ ¼. È É Ë Ì È½ É ½ ÈÑ É Ñ µ is derivable in È É Ë Ì modulo Í. We must have Ø ¼ Ø ¼½ ؼ µ, Ø ¼¼ Ø ¼¼½ Ø ¼¼ µ, Ø ¼, the derivation of È Ø ¼ µ must use a clause Í Ø ¼¼ È Ü½ Ü µµ È ½ Ü ½µ È Ü µ and the derivation of É Ø ¼¼ µ must use a clause É Ü½ Ü µµ É ½ Ü ½µ É Ü µ. By induction hypothesis, we must have Ø Í Ø ¼ so that È É µ Ø µ is derivable in modulo Í. Let Ø Ø ½ Ø µ. È É µ Ø µ is derivable in modulo Í using the clause È É µ ܽ Ü Ü µµ È ½ ɽ µ ܽ µ È É µ Ü µ. Let the derivation of È É Ë Ì È½ É ½ ÈÑ É Ñ µ in È É Ë Ì have functional support ʽ Ƚ É ½ µ Ê Ñ ÈÑ É Ñ µ. Then clauses Ê Üµ È É µ ܵ are in ÒØ Ö. Hence ʽ ؽµ Ê Ñ Ø Ñ µ are derivable in ÒØ Ö modulo Í and from Lemma 4, È É Ë Ì Ø½ Ø Ñ µ is derivable in ÒØ Ö modulo Í. Let the required Ø be ؽ Ø Ñ. Also by induction hypothesis we must have Ù Í Ù ¼,Ú Í Ú ¼ such that Á Á ¼ µ Ù µ and   ¼ µ Ú µ are derivable in ÒØ Ö modulo Í for ½ Ò and ½ Ô. Using the clause È Éµ ܵ È É Ë Ì Üµ Î Ê Ê ¼¾Ë Ì Ê Ê¼ µ Ü Ê Ê ¼µ we get a derivation of È Éµ ص in ÒØ Ö modulo Í. Also it is clear that Ø Í Ø ¼. Lemma 6. For È É ¾ È, if È Éµ ص is derivable in ÒØ Ö modulo Í then for some Ø ¼ Í Ø ¼¼ Í Ø, È Ø ¼ µ and É Ø ¼¼ µ are derivable in modulo Í. Proof. There must be some Ë Ì Ë¾ such that È É Ë Ì Øµ is derivable in ÒØ Ö modulo Í (with a strictly smaller derivation), and terms Ø Ê Ê ¼ for each Ê Ê ¼ in Ë Ì, such that Ê Ê ¼ µ Ø Ê Ê ¼µ is derivable in ÒØ Ö (with a strictly smaller derivation). From induction hypothesis we get terms Ø ¼ Ê Ê ¼ Í Ø ¼¼ Ê Ê ¼ Í Ø Ê Ê ¼ such that: Ê Ø ¼ Ê Ê ¼µ and ʼ ؼ¼ Ê Ê ¼µ are derivable in mod Í, for each Ê Ê¼ in Ë Ì. (*) From the definition of ÒØ Ö, the derivation of È É Ë Ì Øµ must have a functional support of the form Ê ½ ¼ ʼ¼ ½ µ Ø ½µ Ê ¼ Ñ ÊÑ ¼¼ µ Ø Ñµ for some Ñ ¼, and the clause occurring immediately above the derivation of Ê ¼ Ê ¼¼ µ Ø µ must be of the form Ê Üµ Ê ¼ ʼ¼ µ ܵ. Then the clauses Ê Ê ¼ Ê ¼¼µ are in È É Ë Ì ½ ѵ. From Lemma 4

9 È É Ë Ì Ê ¼ ½ ʽ ¼¼ ÊÑ ¼ ʼ¼ Ñ µ must be derivable in È É Ë Ì. So Ê ¼ ½ ʽ ¼¼ Ê ¼ Ñ ÊÑ ¼¼ ¾ ļ È Ë. Therefore we must have Á ½ Á½ ¼ Á Ò ÁÒ ¼ ¾ Ë Ò ¼µ such that Ê ¼ ½ ʽ ¼¼ ÊÑ ¼ ʼ¼ Ñ ¾ Á ½ Á½ ¼ ¾ Á Ò ÁÒ ¼ ¾ Ä È Õ Í µ. Since each Ø is functional, there are Ø ½ Ø such that Ø Ø ½ Ø µ and the derivation of Ê ¼ Ê ¼¼ µ Ø µ in ÒØ Ö uses as last clause Ê ¼ ʼ¼ µ ܽ Ü µµ Ê ¼½ ʼ¼½ µ ܽµ Ê ¼ Ê ¼¼ µ Ü µ corresponding to clauses Ê ¼ ܽ Ü µµ Ê ¼½ Ü ½µ Ê ¼ Ü µ and Ê ¼¼ ܽ Ü µµ Ê ¼¼½ ܽµ Ê ¼¼ Ü µ of Ö. Then Ê ¼ ʼ¼ µ Ø µ must be derivable in ÒØ Ö using derivations strictly smaller than that of È Éµ ص. Hence by induction hypothesis, we have Ø ¼ Í Ø ¼¼ Í Ø such that Ê ¼ ؼ µ ʼ¼ Ø ¼¼ µ are derivable in modulo Í. Let Ø ¼ Ø ¼½ ؼ µ and Ø ¼¼ Ø ¼¼½ Ø ¼¼ µ. Ê Ø¼ ¼ µ is derivable in using the clause ʼ ܽ Ü µµ Ê ¼½ Ü ½µ Ê ¼ Ü µ. Similarly Ê ¼¼ ؼ¼ µ is derivable in. Now the derivation of È Ê ¼ ½ ʽ ¼¼ ÊÑ ¼ ʼ¼ Ñ ¾ Á ½ Á½ ¼ ¾ Á Ò ÁÒ ¼ µ in Õ must have a functional support of the form Ê ½ Ý Ê½ ¼ ʼ¼µ ÊÝ Ñ ½ ÊÑ ¼ ʼ¼ µ Ñ ÁÝ ½ Á ½ Á½ ¼ µ Á ½ Þ Á ½ Á½ ¼ µ ÁÝ Ò Á Ò ÁÒ ¼ µ ÁÞ Ò Á Ò ÁÒ ¼ µ where ÊÝ ¾ Ê ¼ ʼ¼ and Á Ý ÁÞ ¾ Á Á. ¼ Since each Á Á ¼ ¾ Ë, by (*) Á Ø ¼ Á Á ¼µ Á¼ ؼ Á Á ¼ µ are derivable in modulo Í. Recall that Ê Ø¼ ¼ µ ʼ¼ ؼ¼ µ are derivable in modulo Í. So from Lemma 4 È ØÝ ½ ØÝ Ñ Ø Ý Á ½ Á½ ¼ ØÞ Á ½ Á½ ¼ ØÝ Á Ò ÁÒ ¼ ØÞ Á Ò ÁÒ ¼ µ is derivable in modulo Í, where ØÝ ¾ Ø ¼ ؼ¼ and Ø Ý Á Á ¼ ØÞ ¾ Á Á ¼ ؼ Á Á ¼ ؼ¼ Á Á ¼. Let the required ؼ be Ø Ý ½ ØÝ Ñ ØÝ Á ½ Á½ ¼ ØÞ Á ½ Á½ ¼ Ø Ý Á Ò ÁÒ ¼ ØÞ Á Ò ÁÒ ¼ µ. Then Ø Í Ø ¼ and È Ø ¼ µ is derivable in. Similarly we can find Ø ¼¼ such that Ø Í Ø ¼¼ and É Ø ¼¼ µ is derivable in. From Lemma 1, Ä È Í µ Ä É Í µ Ä È Éµ ÒØ Ö Í µ for È É ¾ È. The extended epsilon clauses can be eliminated using Lemma 2. Hence: Theorem 1. One-way Í automata are closed under intersection. 5 Two-Way ACUX Case: Translation to One-Way ACUX Consider a two-way Í automaton with predicates from È. To convert it to a automaton, we describe a saturation procedure which adds new epsilon clauses till the push clauses become redundant. The idea is that if any push clause is ever used then the corresponding free functional symbol must have been introduced by some pop clause. But the clauses from Õ might have been used inbetween to add new terms, which eventually get canceled using to leave only one functional term. Below, the s act as abstractions for the terms that are canceled, and s for the terms which remain. We introduce new sets of constants ˽ È È ¾ È and ˾ È É È É ¾ È. We do not distinguish between È É and É È. We define Õ Õ È È µ È ¾ È È È É µ È É ¾ È. Ä È Õ Í µ is a semilinear set for every È. For È É ¾ È and Ë Ë¾, define Ä È É Ë to be the set of Ø ¾ Ä È Õ Í µ such that É occurs in Ø exactly once É ¼ É É ¼ does not occur in Ø

10 each constant in Ë occurs in Ø a positive and even number of times no constant from ˾ Ò Ë occurs in Ø. Clearly Ä È É Ë is also semilinear because it is Presburger-definable. In particular, we can effectively check its emptiness. If has a push clause Ê Ü µ È Ü½ Ü Ò µµ ʽ Ü ½ µ Ê Ü µ, a pop clause É Ü½ Ü Ò µµ ɽ ܽµ É Ò Ü Ò µ, and there is a set Ë Ë¾ such that Ä È É Ë É ¼ É ¼¼ ¾ Ë Ø both ɼ and É ¼¼ accept Ø in ÓÒ Û Ý modulo Í ¾ ½ Ø both É and Ê accept Ø in ÓÒ Û Ý modulo Í ¾ ½ Ò Ò ½ Ø É accepts Ø in ÓÒ Û Ý then we will write Ê Ü µ É Ü µ, which we take to constitute one step of our saturation procedure. This can be effectively decided because of the fact that one-way Í -automata are closed under intersection and hence their intersection emptiness is decidable. The saturation step is harmless: Lemma 7. Let Ê Ü µ É Ü µ as above. Then any atom derivable in Ê Ü µ É Ü µ modulo Í is also derivable in modulo Í. Proof. It is sufficient to show that for any Ø, if É Ø µ is derivable in, then Ê Ø µ is derivable in. As in the definition above, let Ø be the term accepted at É and Ê for ¾ ½. Also let Ø be the term accepted at É for ¾ ½ Ò Ò ½. É Ø½ Ø Ò µµ is derivable in using the pop clause. As Ä È É Ë, there must be an atom of the form È É ¾ É ¼ ½ É ¼¼ ¾ ½ É ¼ Ô É¼¼ Ô µ derivable in Õ modulo Í, with É ¼ É ¼¼ ¾ Ë. Let Ù be the term accepted at É ¼ and ɼ¼ in ÓÒ Û Ý modulo Í. The derivation of È É ¾ É ¼ ½ É ¼¼ ¾ ½ É ¼ Ô É¼¼ µ must have a functional support of the form É É µ É Ý ½ É ¼ ½ ɼ¼µ ÉÞ½ ½ É ¼ ½ ɼ¼µ ÉÝÔ ½ É ¼ Ô É¼¼µ Ô ÉÞÔ É ¼ Ô É¼¼ Ô µ Ô where É Ý ÉÞ ¾ É ¼ ɼ¼. From Lemma 4, we get a derivation of È Ø½ Ø Ò µ ¾Ù½ ¾Ù Ô µ in modulo Í. Thus modulo Í, we have a derivation of È Ø½ Ø Ò µµ. Then we get a derivation of Ê Ø µ using the push clause. The converse is trivially true. Thus and Ê Ü µ É Ü µ have the same set of derivable atoms modulo Í. Given a two-way Í automaton our saturation procedure consists of (don t care non-deterministically) generating a sequence ¼ µ ½ ¾ until no new clauses can be generated. This always terminates because there are only a finite number of epsilon clauses possible. Let the final (saturated) automaton be. Then we remove clauses (11) from to get a one-way automaton ÓÒ Û Ý. This step is also harmless: Lemma 8. If any atom is derivable in modulo Í, then it is derivable in ÓÒ Û Ý modulo Í. Proof. It is sufficient to show that a derivation in, which has a push clause at the root and nowhere else, can be converted to a derivation in ÓÒ Û Ý. Suppose we have a derivation of Ê Ø µ from the derivations of È Ø½ Ø Ò µµ ʽ Ø ½ µ Ê Ø µ using the push clause Ê Ü µ È Ü½ Ü Ò µµ ʽ Ü ½ µ Ê Ü µ. Also, the latter

11 derivations use only clauses from ÓÒ Û Ý. Hence because of Lemma 1, we must have a derivation in ÓÒ Û Ý modulo Í of an atom of the form È Ø ¼ ½ Ø ¼ Ò µ Ù½ Ú½ Ù Ô Ú Ô µ with functional support of the form É Ø ¼ ½ Ø ¼ Ò µµ Á ½ Ù½µ ½ Ú½µ Á Ù Ô µ Â Ú Ô µ such that Ø Í Ø ¼ and Ù Í Ú. By Lemma 4, È É ¾ Á½  ½ ¾ ÁÔ Â Ô µ is derivable in Õ modulo Í. Let Ë Á½ ½µ Á Ô Â Ô µ. Clearly Ä È É Ë. Now the derivation of É Ø ¼ ½ Ø ¼ Ò µµ must be using some clause É Ü½ Ü Ò µµ ɽ ܽµ É Ò Ü Ò µ and the derivations of ɽ Ø ¼ ½ µ É Ò Ø ¼ Ò µ in ÓÒ Û Ý. As Ø ¼ Í Ø, we have that Ê Ü µ É Ü µ. But is already saturated, hence Ê Ü µ É Ü µ ¾. Also É Ø µ is derivable in ÓÒ Û Ý. Hence Ê Ø µ is derivable in ÓÒ Û Ý. The converse is trivially true. Combining Lemmas 7 and 8, we get: Theorem 2. A two-way Í automaton can be effectively converted to a one-way Í automaton accepting the same language. The results of the Í case are easily generalized to the Í Ò case for every Ò ¾ by computing intersections of Ò-tuples of states instead of pairs of states. Hence: Theorem 3. Two-way Í Ò automata have same expressiveness as one-way Í Ò automata, and are closed under intersection. 6 Constant-Only Í Automata We shall see that as the Í case helped us in dealing with the Í case, the Í case helps us in dealing with the Abelian groups case. Let be a constant-only Í automaton with predicates in È. Except for clauses (9) which introduce symbols, would have been just an Í automaton. In the Í case, the languages are in fact very similar to semilinear sets. We now make this more precise. Recall that is the set of constants in our signature. Define a set of fresh constants ¾. Terms built from ¼ modulo Í are of the form ½ Ñ ½ Ò (Ñ Ò ¼ and ¾ ) while those built from ¼ modulo Í are of the form ½ Ñ ½ Ò (Ñ Ò ¼ and ¾ ). Hence there is a natural 1-1 correspondence between terms (resp. languages) on ¼ modulo Í and terms (resp. languages) on ¼ modulo Í. Consider new predicate symbols È for every È ¾ È. Define automaton Ý to consist of the following clauses: for clause (3) in, the same clause, and È Üµ Ƚ ܵ. for clause (6) in, the same clause, and È Ü Ýµ Ƚ ܵ Ⱦ ݵ for clause (7) in, the same clause, and È ¼µ for clause (8) in, the same clause, and È µ. for clause (9) in, the clauses È Üµ Ƚ ܵ and È Üµ Ƚ ܵ By simple induction on the derivations, we can show:

12 Lemma 9. (1) If È ½ Ñ ½ Ò µ is derivable in modulo Í then È ½ Ñ ½ Ò µ and È ½ Ñ ½ Ò µ are derivable in Ý modulo Í. (2) If È ½ Ñ ½ Ò µ or È ½ Ñ ½ Ò µ is derivable in Ý modulo Í then È ½ Ñ ½ Ò µ is derivable in modulo Í. Hence modulo the correspondence of languages discussed above: Corollary 1. The language accepted by a constant-only Í automata with constants from is a semilinear set with constants from. Conversely, a semilinear set with constants from can be represented as accepted by a constant-only Í automaton with constants from. 7 Cancellative Symbol: Abelian Groups Automata The ÍÅ equations are remarkably similar to Í : instead of canceling equal terms, we now cancel terms with opposite signs. In fact the constructions and proofs in this case are exactly the same as in the Í case. As the Í case helped in the Í case, similarly the Í case helps in the ÍÅ case. Easy generalizations of Lemma 4 and Definition 1 to the Í case are used. The key new idea is that instead of canceling pairs of s as in the Í case, we cancel a with a, where the s act as abstractions for the negated terms. So we omit the full proofs of Theorems 4 and 5, but still make the constructions explicit. Theorem 4. One-way ÍÅ automata are effectively closed under intersection. Proof. Let be a one-way ÍÅ automaton with predicates in È. As in Í case we use new predicate symbols È Éµ and È Éµ for each È É ¾ È. We will construct automaton ÒØ Ö which has states È Éµ to accept intersection of È and É. The new sets of constants used are ˽ È É È É ¾ È, ˾ È É È É ¾ È, ˽ È É È É ¾ È and ˾ È É È É ¾ È. Let Õ Õ È È É µ È È É µ for È É ¾ È. From Corollary 1, for every È Ä È Õ Í µ is a semilinear set on the symbols from ˽ ˽ ˾ ˾. For each Ë Ë¾, define Ä È Ë to be the set of those Ø ¾ Ä È Õ Í µ such that each È É ¾ Ë occurs in Ø at least once no È É ¾ ˾ Ò Ë occurs in Ø for each È É ¾ ˾, È É occurs exactly as many times as È É in Ø. Ä È Ë is a semilinear set. Let Ä ¼ È Ë be the language obtained fromä È Ë by deleting all the symbols from ˾ ˾. This is again a semilinear set. For È É ¾ È and Ë Ì Ë¾ Ä ¼ È Ë Ä ¼ É Ì is a semilinear set. By the second part of Corollary 1, we can construct a constant-only Í automaton È É Ë Ì on signature ˽ ¼ with a final state È É Ë Ì such that Ä È É Ë Ì Í µ Ä ¼ È Ë Ä ¼ É Ì. We assume that automata È É Ë Ì s are built from mutually disjoint sets of (fresh) states. The required automaton ÒØ Ö has the following clauses:

13 for each È É ¾ È and each Ë Ì Ë¾, the clause È Éµ ܵ È É Ë Ì Üµ Î Ê Ê ¼¾Ë Ì Ê Ê¼ µ Ü Ê Ê ¼µ. clauses (3, (6), (7) and (9) (but not (8)) from each È É Ë Ì. for each clause Ê Ê ¼ Ê ¼¼µ in some È É Ë Ì, the clause Ê Üµ Ê ¼ Ê ¼¼ µ ܵ. for each pair of clauses È Ü½ Ü Ò µµ Ƚ ܽµ È Ò Ü Ò µ and É Ü½ Ü Ò µµ ɽ ܽµ É Ò Ü Ò µ in Ö the clause È Éµ ܽ Ü Ò µµ Ƚ ɽµ ܽµ È Ò É Ò µ Ü Ò µ. Theorem 5. Two-way ÍÅ automata can be effectively converted to one-way ÍÅ automata. Proof. Consider a two-way ÍÅ automaton with predicates in È. As with Í we describe the base step of the saturation procedure that adds epsilon clauses. (No new ideas are used.) The new sets of constants used are ˽ È È ¾ È, ˽ È È ¾ È, ˾ È É È É ¾ È, and ˾ È É È É ¾ È. We define Õ Õ È È µ È ¾ È È È É µ È É ¾ È. From Corollary 1, for every È, Ä È Õ Í µ is a semilinear set on constants from ˽ ˾ ˽ ˾. For È É ¾ È and Ë Ë¾, define Ä È É Ë to be the set of Ø ¾ Ä È Õ Í µ such that É occurs in Ø exactly once É ¼ É É ¼ does not occur in Ø each constant in Ë occurs in Ø at least once no constant from ˾ Ò Ë occurs in Ø for each È É ¾ ˾, È É occurs exactly as many times as È É in Ø. Ä È É Ë is also semilinear because the above conditions are definable using Presburger formulas. In particular, we can effectively check emptiness of Ä È É Ë. If contains a push clause Ê Ü µ È Ü½ Ü Ò µµ ʽ Ü ½ µ Ê Ü µ, a pop clause É Ü½ Ü Ò µµ ɽ ܽµ É Ò Ü Ò µ, and a set Ë Ë¾ such that Ä È É Ë É ¼ É ¼¼ ¾ Ë Ø both ɼ and É ¼¼ accept Ø in ÓÒ Û Ý modulo ÍÅ ¾ ½ Ø both É and Ê accept Ø in ÓÒ Û Ý modulo ÍÅ ¾ ½ Ò Ò ½ Ø É accepts Ø in ÓÒ Û Ý then we write Ê Ü µ É Ü µ, which is one step of our saturation procedure. The rest works as in the Í case. 8 Simpler Cases: General Í and Í Automata We observe that all the complications in the Í and ÍÅ cases were because of the equations Ü Ü ¼ and Ü Ü ¼ which cancel terms. Forgetting them (but keeping the distributivity of symbol,) we get the Í and Í cases, which formed the basis of our results in the Í and ÍÅ cases. By looking at the proofs, it is easy to see that all the results proved for Í and ÍÅ automata continue to hold for Í and Í automata. In fact they become much simpler: all we need to do is to systematically ignore the parts about the s which accounted for cancellations. For lack of space we content ourselves to summarize the results:

14 Theorem 6. Two-way Í (resp. Í ) automata can be effectively converted to one-way Í (resp. Í ) automata and are effectively closed under intersection. 9 Idempotence Axiom: ÍÁ Automata In the ÍÁ case also we use techniques similar to the previous cases. We have: Theorem 7. One-way ÍÁ automata are effectively closed under intersection. Proof. Let be a one-way ÍÁ automaton with predicates from È. Instead of computing intersections of pairs of states, we will need to compute intersections of all tuples of states. Hence we introduce new predicates Ë and Ë for every Ë È. A state Ë È½ È Ò represents the intersection of states Ƚ È Ò. Ë accepts the functional terms among the terms accepted at Ë. For each Ë È we introduce a new constant Ë which will be used as an abstraction for the terms to be accepted at Ë. Let Õ Õ È Ë µ È ¾ Ë. From Lemma 3 Ä È Õ Í µ is a semilinear set for every È. Define Ä È Ò½ ˽ Ò Ë some ѽ ˽ Ñ Ë ¾ Ä È Õ Í µ ½ Ò Ñ. This step accounts for the contractions using the equation Á. Ä È is a semilinear set. For every Ë È, Ä Ë Ì È ¾Ë Ä È is a semilinear set. By Lemma 3, we can construct a constant-only Í automaton Ë with final state Ë such that Ä Ë Í µ Ä Ë. We assume that automata Ë s are built from mutually disjoint sets of (fresh) states. The required automaton ÒØ Ö has the following clauses: for each Ë È, the clause Ë Üµ Ë Üµ. clauses (3), (6) and (7) (but not (8)) from each Ë. for each clause Ê Ë µ in some Ë, the clause Ê Üµ Ë Üµ. for clauses È Ü½ Ü Ò µµ È ½ Ü ½µ È Ò Ü Òµ in for ½ ½, the clause Ë Ü ½ Ü Ò µµ ˽ ܽµ Ë Ò Ü Ò µ where Ë È ½ È and Ë È ½ È. While the one-way automata are closed under intersection, unlike in the other theories, we do not know whether the two-way automata have the same expressiveness as the one-way automata. Still we do know that the two-way ÍÁ automata are powerful enough to encode alternation: the clause È Üµ Ƚ ܵ Ⱦ ܵ can be encoded as ɽ ܵµ Ƚ ܵ ɾ ܵµ Ⱦ ܵ É Ü Ýµ ɽ ܵ ɾ ݵ È Üµ É Üµµ for fresh predicates ɽ ɾ É. We have already seen that alternation produces undecidability for Í, Í and ÍÅ theories. This suggests that this problem is difficult and might require new techniques. 10 Conclusion We have dealt with one-way and two-way tree automata modulo the equational theories Í (associativity, commutativity, unit), Í ( Í with a distributive symbol), ÍÅ (Abelian groups), Í (exclusive-or), Í Ò (generalized exclusiveor, Ò ¾), and ÍÁ.

15 For each of these theories, we have shown that the languages accepted by oneway automata are effectively closed under union and intersection, and that emptiness is decidable. Also for all these theories except ÍÁ, the two-way automata can be translated to equivalent one-way automata. Care has been taken to suitably restrict the format of push clauses (look back at the side-conditions of (11)): without them emptiness would be undecidable in the Í, Í and ÍÅ cases. In particular the corresponding two-way automata would not be reducible to one-way automata. We also saw that alternation leads to undecidable cases modulo these theories. In this sense, these automata have different behavior than classical (i.e. non-equational) automata. Two questions remain to be answered. First, the equivalence between two-way and one-way ÍÁ automata is conjectured. Second, the effect of adding clauses (12), which is trivial for the theories Í and ÍÅ, is unknown for the others. Preliminary results show that this strictly increases expressiveness modulo Í or Í. Acknowledgements: I thank Jean Goubault-Larrecq for discussions and suggestions on previous drafts of the paper, as well as the anonymous referees for helpful comments. References 1. T. Colcombet. Rewriting in the partial algebra of typed terms modulo AC. In A. Kucera and R. Mayr, editors, Electronic Notes in Theoretical Computer Science, volume 68. Elsevier Science Publishers, H. Comon, M. Dauchet, R. Gilleron, F. Jacquemard, D. Lugiez, S. Tison, and M. Tommasi. Tree automata techniques and applications T. Frühwirth, E. Shapiro, M. Y. Vardi, and E. Yardeni. Logic programs as types for logic programs. In LICS 91, F. Gécseg and M. Steinby. Tree languages. In G. Rozenberg and A. Salomaa, editors, Handbook of Formal Languages, volume 3, pages Springer Verlag, S. Ginsburg and E. H. Spanier. Semigroups, Presburger formulas and languages. Pacific Journal of Mathematics, 16(2): , J. Goubault-Larrecq. A method for automatic cryptographic protocol verification. In FMPPTA 2000, 15th IPDPS Workshops, pages Springer-Verlag LNCS 1800, J. Goubault-Larrecq and K. N. Verma. Alternating two-way AC-tree automata. In preparation. 8. D. Lugiez. A good class of tree automata. Application to inductive theorem proving. In ICALP 98, pages Springer-Verlag LNCS 1443, D. Lugiez. Counting and equality constraints for multitree automata. In FOSSACS 03. Springer-Verlag LNCS, M. L. Minsky. Recursive unsolvability of Post s problem of tag and other topics in the theory of Turing machines. Annals of Mathematics, Second Series, 74(3): , D. Monniaux. Abstracting cryptographic protocols with tree automata. In SAS 99, pages Springer-Verlag LNCS 1694, H. Ohsaki. Beyond regularity: Equational tree automata for associative and commutative theories. In CSL 01, pages Springer-Verlag LNCS 2142, H. Ohsaki and T. Takai. Decidability and closure properties of equational tree languages. In RTA 02, pages Springer-Verlag LNCS 2378, R. J. Parikh. On context-free languages. Journal of the ACM, 13(4): , M. Y. Vardi. Reasoning about the past with two-way automata. In ICALP 98, pages Springer Verlag LNCS 1443, 1998.

Extensional Equality in Intensional Type Theory

Extensional Equality in Intensional Type Theory Extensional Equality in Intensional Type Theory Thorsten Altenkirch Department of Informatics University of Munich Oettingenstr. 67, 80538 München, Germany, alti@informatik.uni-muenchen.de Abstract We

More information

solutions:, and it cannot be the case that a supersolution is always greater than or equal to a subsolution.

solutions:, and it cannot be the case that a supersolution is always greater than or equal to a subsolution. Chapter 4 Comparison The basic problem to be considered here is the question when one can say that a supersolution is always greater than or equal to a subsolution of a problem, where one in most cases

More information

Decomposition and Complexity of Hereditary History Preserving Bisimulation on BPP

Decomposition and Complexity of Hereditary History Preserving Bisimulation on BPP Decomposition and Complexity of Hereditary History Preserving Bisimulation on BPP Sibylle Fröschle and Sławomir Lasota Institute of Informatics, Warsaw University 02 097 Warszawa, Banacha 2, Poland sib,sl

More information

Nominal Techniques in Isabelle/HOL

Nominal Techniques in Isabelle/HOL Noname manuscript No. (will be inserted by the editor) Nominal Techniques in Isabelle/HOL Christian Urban Received: date / Accepted: date Abstract This paper describes a formalisation of the lambda-calculus

More information

38050 Povo (Trento), Italy Tel.: Fax: e mail: url:

38050 Povo (Trento), Italy Tel.: Fax: e mail: url: CENTRO PER LA RICERCA SCIENTIFICA E TECNOLOGICA 38050 Povo (Trento), Italy Tel.: +39 0461 314312 Fax: +39 0461 302040 e mail: prdoc@itc.it url: http://www.itc.it HISTORY DEPENDENT AUTOMATA Montanari U.,

More information

Event Based Sequential Program Development: Application to Constructing a Pointer Program

Event Based Sequential Program Development: Application to Constructing a Pointer Program Event Based Sequential Program Development: Application to Constructing a Pointer Program Jean-Raymond Abrial Consultant, Marseille, France jr@abrial.org Abstract. In this article, I present an event approach

More information

Solutions of Implication Constraints yield Type Inference for More General Algebraic Data Types

Solutions of Implication Constraints yield Type Inference for More General Algebraic Data Types Solutions of Implication Constraints yield Type Inference for More General Algebraic Data Types Peter J. Stuckey NICTA Victoria Laboratory Department of Computer Science and Software Engineering The University

More information

Refinement in Requirements Specification and Analysis: a Case Study

Refinement in Requirements Specification and Analysis: a Case Study Refinement in Requirements Specification and Analysis: a Case Study Edwin de Jong Hollandse Signaalapparaten P.O. Box 42 7550 GD Hengelo The Netherlands edejong@signaal.nl Jaco van de Pol CWI P.O. Box

More information

ÈÖÓÚ Ò Ò ÁÑÔÐ Ø ÓÒ È É Ï Ö Ø ÐÓÓ Ø Û Ý ØÓ ÔÖÓÚ Ø Ø Ñ ÒØ Ó Ø ÓÖÑ Á È Ø Ò É ÓÖ È É Ì ÓÐÐÓÛ Ò ÔÖÓÓ ØÝÔ Ò Ð Ó Ù ØÓ ÔÖÓÚ Ø Ø Ñ ÒØ Ó Ø ÓÖÑ Ü È Üµ É Üµµ Ý ÔÔ

ÈÖÓÚ Ò Ò ÁÑÔÐ Ø ÓÒ È É Ï Ö Ø ÐÓÓ Ø Û Ý ØÓ ÔÖÓÚ Ø Ø Ñ ÒØ Ó Ø ÓÖÑ Á È Ø Ò É ÓÖ È É Ì ÓÐÐÓÛ Ò ÔÖÓÓ ØÝÔ Ò Ð Ó Ù ØÓ ÔÖÓÚ Ø Ø Ñ ÒØ Ó Ø ÓÖÑ Ü È Üµ É Üµµ Ý ÔÔ Å Ø Ó Ó ÈÖÓÓ ÊÙÐ Ó ÁÒ Ö Ò ¹ Ø ØÖÙØÙÖ Ó ÔÖÓÓ ÆÓÛ ËØÖ Ø ÓÖ ÓÒ ØÖÙØ Ò ÔÖÓÓ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÓÑÑÓÒ ÔÖÓÓ Ø Ò ÕÙ Ê ÐÐ Ø Ø Ñ ÒØ ÒØ Ò Ø Ø Ø Ö ØÖÙ ÓÖ Ð º Ò Ø ÓÒ ÔÖÓÓ ÓÒÚ Ò Ò Ö ÙÑ ÒØ Ø Ø Ø Ø Ñ ÒØ ØÖÙ º ÆÓØ Ï ÒÒÓØ

More information

The Nominal Datatype Package in Isabelle/HOL

The Nominal Datatype Package in Isabelle/HOL The Nominal Datatype Package in Isabelle/HOL Christian Urban University of Munich joint work with Stefan Berghofer, Markus Wenzel, Alexander Krauss... Notingham, 18. April 2006 p.1 (1/1) The POPLmark-Challenge

More information

MSR, Access Control, and the Most Powerful Attacker

MSR, Access Control, and the Most Powerful Attacker MSR, Access Control, and the Most Powerful Attacker Iliano Cervesato Advanced Engineering and Sciences Division ITT Industries, Inc. 2560 Huntington Avenue, Alexandria, VA 22303-1410 USA Tel.: +1-202-404-4909,

More information

½º»¾¼ º»¾¼ ¾º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼» ¼» ¼ ÌÓØ Ð»½ ¼

½º»¾¼ º»¾¼ ¾º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼ º»¾¼» ¼» ¼ ÌÓØ Ð»½ ¼ Ò Ð Ü Ñ Ò Ø ÓÒ ËÌ ½½ ÈÖÓ Ð ØÝ ² Å ÙÖ Ì ÓÖÝ ÌÙ Ý ¾¼½ ½¼ ¼¼ Ñ ß ½¾ ¼¼Ò Ì ÐÓ ¹ ÓÓ Ü Ñ Ò Ø ÓÒº ÓÙ Ñ Ý Ù Ø Ó ÔÖ Ô Ö ÒÓØ ÝÓÙ Û ÙØ ÝÓÙ Ñ Ý ÒÓØ Ö Ñ Ø Ö Ð º Á ÕÙ Ø ÓÒ Ñ Ñ ÙÓÙ ÓÖ ÓÒ Ù Ò ÔÐ Ñ ØÓ Ð Ö Ý Øº ÍÒÐ ÔÖÓ

More information

A Calculus for End-to-end Statistical Service Guarantees

A Calculus for End-to-end Statistical Service Guarantees A Calculus for End-to-end Statistical Service Guarantees Technical Report: University of Virginia, CS-2001-19 (2nd revised version) Almut Burchard Ý Jörg Liebeherr Stephen Patek Ý Department of Mathematics

More information

Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions

Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions ÊÇÊÌ º ËÀÈÁÊ schapire@research.att.com AT&T Labs, Shannon Laboratory, 18 Park Avenue, Room A279, Florham Park, NJ 7932-971 ÇÊÅ ËÁÆÊ singer@research.att.com

More information

Æ ÛØÓÒ³ Å Ø Ó ÐÓ Ì ÓÖÝ Ò ËÓÑ Ø Ò ÓÙ ÈÖÓ ÐÝ Ò³Ø ÃÒÓÛ ÓÙØ Ú º ÓÜ Ñ Ö Ø ÓÐÐ

Æ ÛØÓÒ³ Å Ø Ó ÐÓ Ì ÓÖÝ Ò ËÓÑ Ø Ò ÓÙ ÈÖÓ ÐÝ Ò³Ø ÃÒÓÛ ÓÙØ Ú º ÓÜ Ñ Ö Ø ÓÐÐ Æ ÛØÓÒ³ Å Ø Ó ÐÓ Ì ÓÖÝ Ò ËÓÑ Ø Ò ÓÙ ÈÖÓ ÐÝ Ò³Ø ÃÒÓÛ ÓÙØ Ú º ÓÜ Ñ Ö Ø ÓÐÐ Ê Ö Ò ÃÐ Ò Ä ØÙÖ ÓÒ Ø ÁÓ ÖÓÒ Ì Ù Ò Ö ½ ËÑ Ð ÇÒ Ø Æ ÒÝ Ó Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÐÝ ÙÐк ÅË ½ ÅÅÙÐÐ Ò Ñ Ð Ó Ö Ø ÓÒ Ð Ñ Ô Ò Ø Ö Ø Ú ÖÓÓع Ò Ò Ð

More information

Ë ÁÌÇ ÌÓ Ó ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç ¼ Ô Û Ö ÙÒÓ Ø Ò Ð Ä Ò ÙÖ ÖÝ ÓÒ ÒÓØ Ý ÛÓÖ Û Ø Ã ÞÙ ÖÓ Á Ö Ó ÒØ Ë Ò ÝÓ ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç

Ë ÁÌÇ ÌÓ Ó ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç ¼ Ô Û Ö ÙÒÓ Ø Ò Ð Ä Ò ÙÖ ÖÝ ÓÒ ÒÓØ Ý ÛÓÖ Û Ø Ã ÞÙ ÖÓ Á Ö Ó ÒØ Ë Ò ÝÓ ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç Ë ÁÌÇ ÌÓ Ó ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç ¼ Ô Û Ö ÙÒÓ Ø Ò Ð Ä Ò ÙÖ ÖÝ ÓÒ ÒÓØ Ý ÛÓÖ Û Ø Ã ÞÙ ÖÓ Á Ö Ó ÒØ Ë Ò ÝÓ ÍÒ Ú Ö Øݵ Ç ½ Ä Ò Ô Ô Ä Ô Õµ Ø ¹Ñ Ò ÓÐ Ó Ø Ò Ý Ä Ò ÓÒ Ø ØÖ Ú Ð ÒÓØ Ò Ë º Ô Õ¹ ÙÖ ÖÝ Ô Õµ¹ÙÖÚ ¾ ÈÖÓ Ð Ñ Ø Ð

More information

½ Ê Ú Û Ó ÆÒ ÕÙÓØ ÒØ ¾ ÇÖØ Ó ÓÒ Ð ÒÚ Ö ÒØ ÓÙ Ð Ö Ø ÓÒ Ý ÕÙÓØ ÒØ Ñ Ô ÇÖ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ü ÑÔÐ Ó ÓÖ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ü ÑÔÐ Ø Ò ÓÖ ÔÖÓ ÙØ Ü ÑÔÐ ÓÒØÖ Ø ÓÒ Ñ Ô ÇÔ Ò

½ Ê Ú Û Ó ÆÒ ÕÙÓØ ÒØ ¾ ÇÖØ Ó ÓÒ Ð ÒÚ Ö ÒØ ÓÙ Ð Ö Ø ÓÒ Ý ÕÙÓØ ÒØ Ñ Ô ÇÖ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ü ÑÔÐ Ó ÓÖ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ü ÑÔÐ Ø Ò ÓÖ ÔÖÓ ÙØ Ü ÑÔÐ ÓÒØÖ Ø ÓÒ Ñ Ô ÇÔ Ò ÆÒ ÕÙÓØ ÒØ Ò Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ó ÓÖ Ø ÃÝÓ Æ Ý Ñ Ö Ù Ø Ë ÓÓÐ Ó Ë Ò ÃÝÓØÓ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÓÒ Ö Ò ÓÒ Ê ÒØ Ú Ò Ò Å Ø Ñ Ø Ò Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ º Ë ÔØ Ñ Ö ¾ ß ¼ ¾¼¼ µ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ÃÍ ÈÓ Ø Ö Ù Ø ÒØ Ö Ð ÙÑ Ã ÖÒ

More information

ishares Core Composite Bond ETF

ishares Core Composite Bond ETF ishares Core Composite Bond ETF ARSN 154 626 767 ANNUAL FINANCIAL REPORT 30 June 2017 BlackRock Investment Management (Australia) Limited 13 006 165 975 Australian Financial Services Licence No 230523

More information

ÙÒØ ÓÒ Ò Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÖÓÑ ØÓ ÒÓØ Ö Ð Ø ÓÒ ÖÓÑ ØÓ Ù Ø Ø ÓÖ Ú ÖÝ Ü ¾ Ø Ö ÓÑ Ý ¾ Ù Ø Ø Ü Ýµ Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ò Ü Ýµ Ò Ü Þµ Ö Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ø Ò Ý Þº ÆÓØ Ø ÓÒ Á

ÙÒØ ÓÒ Ò Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÖÓÑ ØÓ ÒÓØ Ö Ð Ø ÓÒ ÖÓÑ ØÓ Ù Ø Ø ÓÖ Ú ÖÝ Ü ¾ Ø Ö ÓÑ Ý ¾ Ù Ø Ø Ü Ýµ Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ò Ü Ýµ Ò Ü Þµ Ö Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ø Ò Ý Þº ÆÓØ Ø ÓÒ Á ÙÒØ ÓÒ Ò Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÖÓÑ ØÓ ÒÓØ Ö Ð Ø ÓÒ ÖÓÑ ØÓ Ù Ø Ø ÓÖ Ú ÖÝ Ü ¾ Ø Ö ÓÑ Ý ¾ Ù Ø Ø Ü Ýµ Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ò Ü Ýµ Ò Ü Þµ Ö Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ø Ò Ý Þº ÆÓØ Ø ÓÒ Á Ü Ýµ Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Û ÛÖ Ø Üµ ݺ Ì Ø Ø ÓÑ Ò Ó Ø ÙÒØ ÓÒ

More information

How hard is it to control sequential elections via the agenda?

How hard is it to control sequential elections via the agenda? How hard is it to control sequential elections via the agenda? Vincent Conitzer Department of Computer Science Duke University Durham, NC 27708, USA conitzer@cs.duke.edu Jérôme Lang LAMSADE Université

More information

Implementing Domain Specific Languages using Dependent Types and Partial Evaluation

Implementing Domain Specific Languages using Dependent Types and Partial Evaluation Implementing Domain Specific Languages using Dependent Types and Partial Evaluation Edwin Brady eb@cs.st-andrews.ac.uk University of St Andrews EE-PigWeek, January 7th 2010 EE-PigWeek, January 7th 2010

More information

A Formal Architecture for the 3APL Agent Programming Language

A Formal Architecture for the 3APL Agent Programming Language A Formal Architecture for the 3APL Agent Programming Language Mark d Inverno, Koen Hindriks Ý, and Michael Luck Þ Ý Þ Cavendish School of Computer Science, 115 New Cavendish Street, University of Westminster,

More information

LET Õ Ò µ denote the maximum size of a Õ-ary code

LET Õ Ò µ denote the maximum size of a Õ-ary code 1 Long Nonbinary Codes Exceeding the Gilbert-Varshamov bound for Any Fixed Distance Sergey Yekhanin Ilya Dumer Abstract Let Õ µ denote the maximum size of a Õ- ary code of length and distance We study

More information

Contact 3-Manifolds, Holomorphic Curves and Intersection Theory

Contact 3-Manifolds, Holomorphic Curves and Intersection Theory Contact 3-Manifolds, Holomorphic Curves and Intersection Theory (Durham University, August 2013) Chris Wendl University College London These slides plus detailed lecture notes (in progress) available at:

More information

XOR KEYS S BOXES KEY ADDITION MODULO 2^{256} DIFFUSION LAYER

XOR KEYS S BOXES KEY ADDITION MODULO 2^{256} DIFFUSION LAYER ¾¼ ÃË ¹ ËÓ ØÛ Ö ÇÖ ÒØ À Ë ÙÖ ØÝ Ó Ô Ö Ø Ö Ë Ñ Ø ¾½º Ë ÔØ Ñ Ö ¾¼½¾ ØÖ Ø Ì Ó Ô Ö ¾¼ ÃË Ö Ú Ø Ú Ó Ø Ó Ô Ö ½¼¾ Ò ½¼¾ ÃË Û Ò ØÙÖÒ Ù Ø Ó Ô Ö ÅÅ Ë Ê Ò ÓÛ Ù Ò Ó º Ì Ó Ô Ö ¾¼ ÃË Ó Þ Ó ¾¼ Ø Ò Ý Ò Ø Ó ¼ Ø Ò ½ ¾ Ø

More information

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÓÑÔÙØ Ö ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ò Ü Ñ ÂÙÒ ½ ¾¼¼ È ½ Ü Ö ½ ¾ ½ Å Ö µ µ ÓÒ Ö Ø ÓÓÛ Ò Ñ Ø Ó ÔÙ ÚÓ ÒØ ÒØ µ ß ¼ ¼µ ß Ö ØÙÖÒ ÒØ ¼µ ß ËÝ Ø ÑºÓÙغÔÖ ÒØÒ Ò Ø

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÓÑÔÙØ Ö ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ò Ü Ñ ÂÙÒ ½ ¾¼¼ È ½ Ü Ö ½ ¾ ½ Å Ö µ µ ÓÒ Ö Ø ÓÓÛ Ò Ñ Ø Ó ÔÙ ÚÓ ÒØ ÒØ µ ß ¼ ¼µ ß Ö ØÙÖÒ ÒØ ¼µ ß ËÝ Ø ÑºÓÙغÔÖ ÒØÒ Ò Ø È ¼ ÖÑ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ò ÖÓ ÙØÝ Ó Å Ò Ò Ö Ò Ò Ì ÒÓÓ Ý ÈÖÓ º Öº Ë Ñ ÒÒ Ö ÂÙÒ ½ ¾¼¼ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÓÑÔÙØ Ö ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ËÔÖ Ò Ø ÖÑ ¾¼¼ Ò Ü Ñ Ö Ó ÁÒ ØÖÙØ ÓÒ Ê Ö ÙÝ ÓÖ ÔÖÓ Ò º ½µ ÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø Ü Ñ ÓÙÖ ½ ¼ Ñ ÒÙØ µº

More information

É ÀÓÛ Ó Ý Ò ² Ö Ò ÁÒ Ö Ò «Ö ÓØ ÑÔ Ù ÔÖÓ Ð ØÝ ØÓ Ö ÙÒ ÖØ ÒØÝ ÙØ Ø Ý ÓÒ Ø ÓÒ ÓÒ «Ö ÒØ Ø Ò º Ü ÑÔÐ ÁÑ Ò Ð Ò Ð ØÖ Ð Û Ø Ò ½ Ñ Ø Ô Ö Ó Ù Ø º ÁÒ Ô Ö ÓÒ Ù Ø

É ÀÓÛ Ó Ý Ò ² Ö Ò ÁÒ Ö Ò «Ö ÓØ ÑÔ Ù ÔÖÓ Ð ØÝ ØÓ Ö ÙÒ ÖØ ÒØÝ ÙØ Ø Ý ÓÒ Ø ÓÒ ÓÒ «Ö ÒØ Ø Ò º Ü ÑÔÐ ÁÑ Ò Ð Ò Ð ØÖ Ð Û Ø Ò ½ Ñ Ø Ô Ö Ó Ù Ø º ÁÒ Ô Ö ÓÒ Ù Ø ËØ Ø Ø Ð È Ö Ñ Ý Ò ² Ö ÕÙ ÒØ Ø ÊÓ ÖØ Ä ÏÓÐÔ ÖØ Ù ÍÒ Ú Ö ØÝ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ËØ Ø Ø Ð Ë Ò ¾¼½ Ë Ô ½¼ ÈÖÓ Ñ Ò Ö É ÀÓÛ Ó Ý Ò ² Ö Ò ÁÒ Ö Ò «Ö ÓØ ÑÔ Ù ÔÖÓ Ð ØÝ ØÓ Ö ÙÒ ÖØ ÒØÝ ÙØ Ø Ý ÓÒ Ø ÓÒ ÓÒ «Ö ÒØ Ø Ò º Ü ÑÔÐ ÁÑ

More information

Regression. Linear least squares. Support vector regression. increasing the dimensionality fitting polynomials to data over fitting regularization

Regression. Linear least squares. Support vector regression. increasing the dimensionality fitting polynomials to data over fitting regularization Regression Linear least squares increasing the dimensionality fitting polynomials to data over fitting regularization Support vector regression Fitting a degree 1 polynomial Fitting a degree 2 polynomial

More information

È Ö Ø ² ÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓÖ Ñ È Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ Ý Ö ÒÓÛ ÓÙØ Ø ÔÖ Ú ÓÙ ÑÓÚ Ó ÓÔÔÓÒ ÒØ º º º Ð ¹ËØ Û ÖØ Ñ º ÁÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ Ý Ö Ó ÒÓØ ÒÓÛ ÓÙØ Û

È Ö Ø ² ÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓÖ Ñ È Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ Ý Ö ÒÓÛ ÓÙØ Ø ÔÖ Ú ÓÙ ÑÓÚ Ó ÓÔÔÓÒ ÒØ º º º Ð ¹ËØ Û ÖØ Ñ º ÁÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ Ý Ö Ó ÒÓØ ÒÓÛ ÓÙØ Û Ð ¹ËØ Û ÖØ Ñ Ò Ð Û ÐÐ Ñ Ù Á Ñ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ö Ð Ýµ ½ Ø Ó Å Ý ¾¼½¾ È Ö Ø ² ÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓÖ Ñ È Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ Ý Ö ÒÓÛ ÓÙØ Ø ÔÖ Ú ÓÙ ÑÓÚ Ó ÓÔÔÓÒ ÒØ º º º Ð ¹ËØ Û ÖØ Ñ º ÁÑÔ Ö Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÈÐ

More information

ÚÓ Ù ØÖ Ó Ø Ö ÓÙÒØ Øµ ØÖÙØ Ø ÒÓ Ø Ñµ» Ø ÚÓ Ù ØÖ Ó Ø Ö ÓÙÒØ ÔÙص ØÖÙØ Ø ÒÓ Ø Ñµ» Ø ØÖÙØ Ù ØÖ Ó Ý Ö Ò Ñ ½¼ Ô ÒÓ Ø Ó» Ó Ý Ó» ØÖÙØ Ù ØÖ Ù Ø Ø ¾ Ñ Ü Þ» Ò Ø

ÚÓ Ù ØÖ Ó Ø Ö ÓÙÒØ Øµ ØÖÙØ Ø ÒÓ Ø Ñµ» Ø ÚÓ Ù ØÖ Ó Ø Ö ÓÙÒØ ÔÙص ØÖÙØ Ø ÒÓ Ø Ñµ» Ø ØÖÙØ Ù ØÖ Ó Ý Ö Ò Ñ ½¼ Ô ÒÓ Ø Ó» Ó Ý Ó» ØÖÙØ Ù ØÖ Ù Ø Ø ¾ Ñ Ü Þ» Ò Ø ÍÍÁ À Ä ÓÖ Ù ØÖ ¹ ½ Ù ½½¼½ µ Ù Ò ÓÒ ¾¼¼ ¹¼½¹¾¾ ½ Ê ÕÙ Ö Ñ ÒØ ½º Ì ÜÔÓÖØ Ö Ò Ø Ò Ø Ò Ø Ö Ö ÓØ Ó ÒØ ÓÒ¹ Ò Ø Ø Ø ÓÒ Ø Ñ ØÓ ØÖ Ú Ö Ø Ø ÓÖ ÙÒ ÕÙ ÍÍÁ ² Ú Ø ÓÒ Ö ÕÙ Ø º ¾ ËÙÑÑ ÖÝ Ó Ø ÓÙØ ÓÒ ¾º½ Æ Û ÓÙØ ÓÒ ¹ Ù

More information

arxiv: v25 [math.ca] 21 Nov 2008

arxiv: v25 [math.ca] 21 Nov 2008 ËÓÑ ÓÒ ØÙÖ ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÑÙÐØ ÔÐ Ø ÓÒ Ó ÓÑÔÐ Ü Ö Ðµ ÒÙÑ Ö ÔÓÐÓÒ Ù Þ ÌÝ Þ arxiv:0807.3010v25 [math.ca] 21 Nov 2008 ØÖ Øº Ï Ù ÓÒ ØÙÖ Ö Ð Ø ØÓ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÛÓ ÓÒ ØÙÖ Áµ µ ÓÖ ÓÑÔÐ Ü ÒÙÑ Ö x 1,...,x n Ø Ö Ü Ø Ö Ø

More information

Domain, Range, Inverse

Domain, Range, Inverse Ê Ð Ø ÓÒ Ò Ø ÓÒ Ò ÖÝ Ö Ð Ø ÓÒ ÓÒ Ø Ò Ù Ø Ó Ü º Ì Ø ÒÝ Ê Ò ÖÝ Ö Ð Ø ÓÒº Ù Ø Ó ¾ Ü Ò ÖÝ Ö Ð Ø ÓÒ ÓÒ º ÆÓØ Ø ÓÒ Á µ ¾ Ê Û Ó Ø Ò ÛÖ Ø Ê º Ü ÑÔÐ Ò Ò ÖÝ Ö Ð Ø ÓÒ È ÓÒ ÓÖ ÐÐ Ñ Òµ ¾ ÑÈÒ Ñ Ò Ú Òº ËÓ È¾ È ¹ µ Ƚº

More information

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ú ÓÒ ÒÓ Ò ÓÖ ÝÐ Ó ÙØÓÑÓÖÔ Ñ µ ÑÓ ÙÐ ÕÙ ¹ÝÐ µ ØÖÙ¹ ØÙÖ ÖĐÓ Ò Ö ÓÖ ÑÓ ÙÐ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ó ÖÓÑ ÓÖ Ö ÓÑ Ò Ò¹ ÐÙ Ò ÓÔÔ Ó µ Ü Ñ

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ú ÓÒ ÒÓ Ò ÓÖ ÝÐ Ó ÙØÓÑÓÖÔ Ñ µ ÑÓ ÙÐ ÕÙ ¹ÝÐ µ ØÖÙ¹ ØÙÖ ÖĐÓ Ò Ö ÓÖ ÑÓ ÙÐ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ó ÖÓÑ ÓÖ Ö ÓÑ Ò Ò¹ ÐÙ Ò ÓÔÔ Ó µ Ü Ñ ÖĐÓ Ò Ö ÓÖ ÒÓ Ò Ó ÖØ Ò Ó ÖÓÑ ÇÖ Ö ÓÑ Ò ÂÓ Ò º Ä ØØÐ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÓÐÐ Ó Ø ÀÓÐÝ ÖÓ Ð ØØÐ Ñ Ø º ÓÐÝÖÓ º Ù ÊÁË ÏÓÖ ÓÔ Ä ÒÞ Ù ØÖ Å Ý ½ ¾¼¼ ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ú ÓÒ ÒÓ Ò ÓÖ

More information

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ø Ú Øݹ ØÖ Ú Ð Ñ Ò ÑÓ Ð Ò Ô Ö ÓÒ Ð Þ ÖÚ ÓÒ Ñ ÖØÔ ÓÒ ¾» ¾

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ø Ú Øݹ ØÖ Ú Ð Ñ Ò ÑÓ Ð Ò Ô Ö ÓÒ Ð Þ ÖÚ ÓÒ Ñ ÖØÔ ÓÒ ¾» ¾ ÅÓ Ð Ò Ø ÝÒ Ñ Ó Ðй Ý Ø Ú ØÝ ÔÐ Ò Ï ÐÐ Ñ À ÑÔ ½ ÙÒÒ Ö Ð ØØ Ö Ê Ö Ó ÀÙÖØÙ Ò Å Ð ÖÐ Ö ¾ ÂÙÒ ¾¾ ¾¼½¼ ½ ÃÍ Ä ÙÚ Ò ¾ È Ä Ù ÒÒ ½» ¾ ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ø Ú Øݹ ØÖ Ú Ð Ñ Ò ÑÓ Ð Ò Ô Ö ÓÒ Ð Þ ÖÚ ÓÒ Ñ ÖØÔ ÓÒ ¾» ¾ ÇÙØÐ Ò

More information

function GENERAL-SEARCH( problem, strategy) returns a solution, or failure initialize the search tree using the initial state of problem loop do if

function GENERAL-SEARCH( problem, strategy) returns a solution, or failure initialize the search tree using the initial state of problem loop do if ØÓ ÖØ Ð ÁÒØ ÐÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¹ ËÔÖ Ò ¾¼½ Ë º ÓÙ ÖÝ Ë Ù¹Û ¹Ö µ ÖØ ¼¾µ ¾¹ ÓÙ ÖÝ ºÙÒк Ù º º ÓÙ ÖÝ ½ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ ËÓÐÚ Ò ÈÖÓ Ð Ñ Ý Ë Ö Ò Ì ØÐ ÔØ Ö Ë Ø ÓÒ º µ ÁÅ ÛÛÛº ºÙÒк Ù» ÍÊÄ ÍÊÄ ÛÛÛº ºÙÒк Ù» ÓÙ Öݻ˽

More information

Strong normalization of lambda-bar-mu-mu-tilde-calculus with explicit substitutions

Strong normalization of lambda-bar-mu-mu-tilde-calculus with explicit substitutions Strong normalization of lambda-bar-mu-mu-tilde-calculus with explicit substitutions Emmanuel Polonovski To cite this version: Emmanuel Polonovski. Strong normalization of lambda-bar-mu-mu-tilde-calculus

More information

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ñ Ñ Ö Ó Ú Ò Ô ÓÖ Ù Ô µ Ú Ø Ñ Ò Ö Ð ØÙÖ ÓÒ Ø Ö Ó Ø Ô ØØ ÖÒº ÀÓÛ Ú Ö Ò Ú Ù Ð Ò Ñ Ð Ø ÓÛÒ Ø ÒØ Ñ Ö Ò º Ì Ô ØØ ÖÒ Ö ÒÓØ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÐÐݺ Ì Ý

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ñ Ñ Ö Ó Ú Ò Ô ÓÖ Ù Ô µ Ú Ø Ñ Ò Ö Ð ØÙÖ ÓÒ Ø Ö Ó Ø Ô ØØ ÖÒº ÀÓÛ Ú Ö Ò Ú Ù Ð Ò Ñ Ð Ø ÓÛÒ Ø ÒØ Ñ Ö Ò º Ì Ô ØØ ÖÒ Ö ÒÓØ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÐÐݺ Ì Ý Ò Ñ Ð Ó Ø È ØØ ÖÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ú ÐÝÒ Ë Ò Ö Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø Ð Ë Ò ÓÖ Å ÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ù Ù Ø ¾¼¼½ ÂÓ ÒØ ÛÓÖ Û Ø Ì ÓÑ Ï ÒÒ Ö ÍÅ µ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ñ Ñ Ö Ó Ú Ò Ô ÓÖ Ù Ô µ Ú Ø Ñ Ò Ö Ð ØÙÖ ÓÒ Ø Ö Ó Ø Ô ØØ ÖÒº ÀÓÛ

More information

Proof a n d Com p uta tion in Coq Maxime Dénès, Benjamin Grégoire, Chantal Keller, Pierre Yves Strub, Laurent Théry Map 16 p.1

Proof a n d Com p uta tion in Coq Maxime Dénès, Benjamin Grégoire, Chantal Keller, Pierre Yves Strub, Laurent Théry Map 16 p.1 ÈÖÓÓ Ò ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ò ÓÕ Å Ü Ñ Ò Ò Ñ Ò Ö Ó Ö ÒØ Ð Ã ÐÐ Ö È ÖÖ Ú ËØÖÙ Ä ÙÖ ÒØ Ì ÖÝ Map 16 p.1 ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù ÙÒØ ÓÒ Ð Compute prime 31. = true ÔÖÓÚ Ö Ì ÓÖ Ñ Check Euclid_dvdX. forall m n p :

More information

Ï Ó ØÖ Ù ÛÓÖÐ Ý Ù Ð Ø Ö Ø ÓÖ Ð Ö Ð Ø Ú ØÓ Û ÆÈ ËÈ ÊË Ó ÓØ Ú ÓÑÔÐ Ø Ø º Å Ö ÌÓÖ ÅÌ Ú Ö Ð Ø Ú Þ Ð ÔÖÓÓ Ø Ø ÓÔØ Ñ Ð ÔÖÓÓ Ý Ø Ñ Ü Ø Ø ÆÈ ËÈ ÊË Ó Ú ÓÑÔÐ Ø

Ï Ó ØÖ Ù ÛÓÖÐ Ý Ù Ð Ø Ö Ø ÓÖ Ð Ö Ð Ø Ú ØÓ Û ÆÈ ËÈ ÊË Ó ÓØ Ú ÓÑÔÐ Ø Ø º Å Ö ÌÓÖ ÅÌ Ú Ö Ð Ø Ú Þ Ð ÔÖÓÓ Ø Ø ÓÔØ Ñ Ð ÔÖÓÓ Ý Ø Ñ Ü Ø Ø ÆÈ ËÈ ÊË Ó Ú ÓÑÔÐ Ø ÇÔØ Ñ Ð ÈÖÓÓ ËÝ Ø Ñ ËÔ Ö Ë Ø À ÖÖÝ Ù ÖÑ ½ ËØ Ú Ö ¾ Ä ÓÖØÓÛ Ø Ö Ú Å Ð Ý ½ ÏÁ ¾ Í Ú Ö ØÝ Ó ËÓ ÖÓÐ Í Ú Ö ØÝ Ó Ó Í Ú Ö ØÝ Ó Ó ÁÅ Ë ØÖ Øº Ï Ü Ø Ö Ð Ø Ú Þ ÛÓÖÐ Û Ö ÆÈ ËÈ ÊË Ó ÓÑÔÐ Ø Ø º Ì Ú Ø Ö Ø Ö Ð Ø Ú Þ ÛÓÖÐ

More information

¾ ÍÆ ÌÁÇÆ Ä ËÈ Á Á ÌÁÇÆ ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ ½ º½ ÓÖÑ Ø Ò º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º½º½ Ö ØÓÖÝ ÒØÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º

¾ ÍÆ ÌÁÇÆ Ä ËÈ Á Á ÌÁÇÆ ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ ½ º½ ÓÖÑ Ø Ò º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º½º½ Ö ØÓÖÝ ÒØÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º Á Ä ÙÖÝ ÍÑ Ò Ø ½ Ø ÔÖ ¾¼¼ ÓÒØ ÒØ ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ ¾ ÙÒØ ÓÒ ËÔ Ø ÓÒ ¾ ¾º½ Á ØÖ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º¾ Á ÒÚ Ö ÒØ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º

More information

Ì ÓÑÔÙØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ó ÌÖ Ó ÁÒ Ò Ø À Ø ÊÙ ÐÐ Å ÐÐ Ö ÂÙÐÝ ¾ ¾¼¼ Ì Ö Ø ÓÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø ÖØ Ð ÔÔ Ö ÔØ Ö Ó È º º Ø Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ó ÙÒ Ö Ø ÙÔ ÖÚ ÓÒ Ó ÊÓ ÖØ Áº ËÓ

Ì ÓÑÔÙØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ó ÌÖ Ó ÁÒ Ò Ø À Ø ÊÙ ÐÐ Å ÐÐ Ö ÂÙÐÝ ¾ ¾¼¼ Ì Ö Ø ÓÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø ÖØ Ð ÔÔ Ö ÔØ Ö Ó È º º Ø Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ó ÙÒ Ö Ø ÙÔ ÖÚ ÓÒ Ó ÊÓ ÖØ Áº ËÓ Ì ÓÑÔÙØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ó ÌÖ Ó ÁÒ Ò Ø À Ø ÊÙ ÐÐ Å ÐÐ Ö ÂÙÐÝ ¾ ¾¼¼ Ì Ö Ø ÓÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø ÖØ Ð ÔÔ Ö ÔØ Ö Ó È º º Ø Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ó ÙÒ Ö Ø ÙÔ ÖÚ ÓÒ Ó ÊÓ ÖØ Áº ËÓ Ö º Ì Ò Ö Ð Ó Ù ØÓ ÝÖ Ã ÓÙ ÒÓÚ Û Ó ÓÖ Ò ÐÐÝ ÔÓ Ø ÕÙ

More information

ÇÙØÐ Ò È Ý Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÓÙ Æ ÙÐ ÄÓÛ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø À ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø Ü ÑÔÐ ÜØ ÒØ ÓÒ ØÓÛ Ö ÐÑ Ö Ö Ñ ÒØ Ò

ÇÙØÐ Ò È Ý Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÓÙ Æ ÙÐ ÄÓÛ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø À ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø Ü ÑÔÐ ÜØ ÒØ ÓÒ ØÓÛ Ö ÐÑ Ö Ö Ñ ÒØ Ò ÜØ ÒØ ÓÒ Ò Æ ÙÐ Ö ÓÒ Ø ÓÒ Ò Å ÖÓÕÙ Ö Ë Ø Ò È Ö Þ Åº Ã Ø Ö Ò ÐÙÒ ÐÐ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÇÜ ÓÖ ØÖÓÔ Ý ÆÓÚ Ñ Ö ¾ ¾¼¼ ÇÙØÐ Ò È Ý Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÓÙ Æ ÙÐ ÄÓÛ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø À ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø Ü ÑÔÐ ÜØ ÒØ ÓÒ ØÓÛ Ö ÐÑ Ö Ö Ñ ÒØ

More information

½½ º º À Æ Æ º º Í Æ ÒÓØ ÔÓ Ø Ú Ñ ¹ Ò Ø ÙÒÐ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÖÙ Ø Ö ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ È ½ Û Ø Ò Ð ÐÐ ÓÒ ØÖ ÒØ Û Ó ÓÖÑ Ù Ø ØÓ Ñ Ò ¾Ê Ò µ ½ ¾ Ì Ì Ø Ì Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð

½½ º º À Æ Æ º º Í Æ ÒÓØ ÔÓ Ø Ú Ñ ¹ Ò Ø ÙÒÐ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÖÙ Ø Ö ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ È ½ Û Ø Ò Ð ÐÐ ÓÒ ØÖ ÒØ Û Ó ÓÖÑ Ù Ø ØÓ Ñ Ò ¾Ê Ò µ ½ ¾ Ì Ì Ø Ì Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð ÂÓÙÖÒ Ð Ó ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ð Å Ø Ñ Ø ÎÓк½ ÆÓº¾ ¾¼¼½ ½½ ß½¾ º ÇÆ Å ÁÅ Ç Í Ä ÍÆ ÌÁÇÆ Ç ÌÀ Ì ËÍ ÈÊÇ Ä Å ½µ ÓÒ ¹ Ò Ê Ö Ú ÐÓÔÑ ÒØ ÒØ Ö Ó È Ö ÐÐ Ð ËÓ ØÛ Ö ÁÒ Ø ØÙØ Ó ËÓ ØÛ Ö Ò ½¼¼¼ ¼ Ò µ ¹Ü Ò Ù Ò ËØ Ø Ã Ý Ä ÓÖ ØÓÖÝ

More information

Ì ÄÈ Ë ÈÖÓ Ð Ñ Ì ÄÈ Ë ÐÓÒ Ø Ô Ö Ñ Ø Ö Þ ÓÑÑÓÒ Ù ÕÙ Ò µ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ð Þ Ø ÓÒ Ó Û ÐÐ ÒÓÛÒ Ä Ë ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒØ Ò Ò Ô¹ÓÒ ØÖ ÒØ º Ò Ø ÓÒ ÁÒ ÄÈ Ë(,, Ã ½, Ã ¾, )

Ì ÄÈ Ë ÈÖÓ Ð Ñ Ì ÄÈ Ë ÐÓÒ Ø Ô Ö Ñ Ø Ö Þ ÓÑÑÓÒ Ù ÕÙ Ò µ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ð Þ Ø ÓÒ Ó Û ÐÐ ÒÓÛÒ Ä Ë ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒØ Ò Ò Ô¹ÓÒ ØÖ ÒØ º Ò Ø ÓÒ ÁÒ ÄÈ Ë(,, à ½, à ¾, ) Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ ÓÑÔÙØ Ò Ø ÄÓÒ Ø È Ö Ñ Ø Ö Þ ÓÑÑÓÒ ËÙ ÕÙ Ò Ó Ø Ëº ÁÐ ÓÔÓÙÐÓ ½ Å Ö Ò ÃÙ ¾ ź ËÓ Ð Ê Ñ Ò ½ Ò ÌÓÑ Þ Ï Ð ¾ ½ Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÖÓÙÔ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ã Ò ÓÐÐ ÄÓÒ ÓÒ ¾ ÙÐØÝ Ó Å Ø Ñ Ø ÁÒ ÓÖÑ Ø Ò ÔÔÐ

More information

ÐÓ Û µ ÅÄ Ó Ò ººº Ð Ò Ö Ó Ü = (,..., Ü Ò ) ººº ÒØ Ó ÛÓÖ Ý = (Ý ½,..., Ý Ò ) ººº Ö Ú ÛÓÖ ¹ ÓÒ Ø ÒØ ÐÓ Û µ Å Ü ÑÙÑ Ä Ð ÓÓ Åĵ Ó Ö Ø Ø ÔÓ Ð Ó Ö Ñ Ò Ñ Þ Ø

ÐÓ Û µ ÅÄ Ó Ò ººº Ð Ò Ö Ó Ü = (,..., Ü Ò ) ººº ÒØ Ó ÛÓÖ Ý = (Ý ½,..., Ý Ò ) ººº Ö Ú ÛÓÖ ¹ ÓÒ Ø ÒØ ÐÓ Û µ Å Ü ÑÙÑ Ä Ð ÓÓ Åĵ Ó Ö Ø Ø ÔÓ Ð Ó Ö Ñ Ò Ñ Þ Ø ¼ ÅÓ ÖÒ Ó Ò Ì ÓÖÝ ØÛ ÅÄ Ó Ö ÌÓÑ ÐÐ Ö Ò Â Ö Ö Ôغ Ó Ð ØÖ Ð Ò ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò ËÍÆ Ò ÑØÓÒ ÐÓ Û µ ÅÄ Ó Ò ººº Ð Ò Ö Ó Ü = (,..., Ü Ò ) ººº ÒØ Ó ÛÓÖ Ý = (Ý ½,..., Ý Ò ) ººº Ö Ú ÛÓÖ ¹ ÓÒ Ø ÒØ ÐÓ Û µ Å Ü ÑÙÑ Ä

More information

Ø Ø Ò Ö ÓÖ Ö ÒØ Ö Ø ÓÒ ÀÓÛ ØÓ Ø Ø Î¹ ØÖÙØÙÖ Û Ø Ô ÖÛ Û ÓÖ ÒÓÒ Ü Ø Òص Ô Ò Ò X Y Z º Ë ÒÓÚ ËÅÄ Í Äµ Ì Ö ¹Ú Ö Ð Ø Ø ÆÁÈË ¼ ¾¼½ ¾» ½

Ø Ø Ò Ö ÓÖ Ö ÒØ Ö Ø ÓÒ ÀÓÛ ØÓ Ø Ø Î¹ ØÖÙØÙÖ Û Ø Ô ÖÛ Û ÓÖ ÒÓÒ Ü Ø Òص Ô Ò Ò X Y Z º Ë ÒÓÚ ËÅÄ Í Äµ Ì Ö ¹Ú Ö Ð Ø Ø ÆÁÈË ¼ ¾¼½ ¾» ½ à ÖÒ Ð Ì Ø ÓÖ Ì Ö Î Ö Ð ÁÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÓ Ë ÒÓÚ ½ ÖØ ÙÖ Ö ØØÓÒ ½ Ï Ö Ö Ñ ¾ ½ Ø Ý ÍÒ Ø ËÅÄ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÓÐÐ ÄÓÒ ÓÒ ¾ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ËØ Ø Ø ÄÓÒ ÓÒ Ë ÓÓÐ Ó ÓÒÓÑ ÆÁÈË ¼ ¾¼½ º Ë ÒÓÚ ËÅÄ Í Äµ Ì Ö ¹Ú Ö Ð Ø Ø ÆÁÈË ¼ ¾¼½

More information

ËØÖÙØÙÖ ½ Î Ö ÐÙ Ø Ö ¹ Ò ÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ Ì Ø Ì ÈÙÞÞÐ Ì Á ÓÒÐÙ ÓÒ ÈÖÓ Ð Ñ Å Ö ¹ÄÙ ÈÓÔÔ ÍÒ Ä ÔÞ µ È Ö Ø È ÖØ ÔÐ ¾¼º¼ º½ ¾» ¾

ËØÖÙØÙÖ ½ Î Ö ÐÙ Ø Ö ¹ Ò ÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ Ì Ø Ì ÈÙÞÞÐ Ì Á ÓÒÐÙ ÓÒ ÈÖÓ Ð Ñ Å Ö ¹ÄÙ ÈÓÔÔ ÍÒ Ä ÔÞ µ È Ö Ø È ÖØ ÔÐ ¾¼º¼ º½ ¾» ¾ È Ö Ø È ÖØ ÔÐ Å Ö Ð Ò Ò ² Ö ÀÓ ØÖ Å Ö ¹ÄÙ ÈÓÔÔ ÍÒ Ú Ö ØØ Ä ÔÞ Ñ Ö ÐÙ ÔÓÔÔ ÓØÑ Ðº ¾¼º¼ º½ Å Ö ¹ÄÙ ÈÓÔÔ ÍÒ Ä ÔÞ µ È Ö Ø È ÖØ ÔÐ ¾¼º¼ º½ ½» ¾ ËØÖÙØÙÖ ½ Î Ö ÐÙ Ø Ö ¹ Ò ÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ Ì Ø Ì ÈÙÞÞÐ Ì Á ÓÒÐÙ ÓÒ

More information

ÙÖ ¾ Ë Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ¾ ¾

ÙÖ ¾ Ë Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ¾ ¾ Å Ë ¹ Í Ö Ù Ú¼º¾ ÔÖ Ð ½¾ ¾¼½¼ ½ ½º½ ÈÖÓ Ø ÉÙÓØ Ì ÕÙÓØ Ð Ø Ò Ö ÐÐÝ ÓÖ Ö Ý Ô Ö Ó Û Ø Ø Ò Û Ø Ø Ø ÓØØÓѺ ÁØ Ñ Ý ÐØ Ö Ý Ð Ø Ò Ò ÔÔÐ Ø ÓÒº ½º½º½ ÉÙÓØ ÉÙÓØ Ò ÔÔÐ ØÓ Ö ÕÙ Ø Ý Ð Ò Ø ÓÒ Ò Ø ÐÐÓ Ø ¹ÓÐÙÑÒ Û Ý ÙÐØ

More information

Ä Á»Ä Á Ä ÖÙ ÖÝ ¾¼¼ ½ ÙÒØ ÓÒ Ð Ô Ø ÓÒ Ä Ó ÓÒ Ø Ó ÓÙÖ Ô ÖØ ÐÙÐ Ø ÓÒ ÓÖ Ô Ö ØÝ ÙÔ Ø Ò Ò Ø Ö ÓÒ ØÖÙØ Ò º ËØÖ Ô Ñ Ò Öº ÁØ ÓÒØ Ò Ø ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ù» Ö ÑÓÚ» ÐÓÓ

Ä Á»Ä Á Ä ÖÙ ÖÝ ¾¼¼ ½ ÙÒØ ÓÒ Ð Ô Ø ÓÒ Ä Ó ÓÒ Ø Ó ÓÙÖ Ô ÖØ ÐÙÐ Ø ÓÒ ÓÖ Ô Ö ØÝ ÙÔ Ø Ò Ò Ø Ö ÓÒ ØÖÙØ Ò º ËØÖ Ô Ñ Ò Öº ÁØ ÓÒØ Ò Ø ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ù» Ö ÑÓÚ» ÐÓÓ Ä Á»Ä Á Ä ÖÙ ÖÝ ¾¼¼ ½ ÙÒØ ÓÒ Ô Ø ÓÒ Ä Ó ÓÒ Ø Ó ÓÙÖ Ô ÖØ Ù Ø ÓÒ ÓÖ Ô Ö ØÝ ÙÔ Ø Ò Ò Ø Ö ÓÒ ØÖÙØ Ò º ËØÖ Ô Ñ Ò Öº ÁØ ÓÒØ Ò Ø ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ù» Ö ÑÓÚ» ÓÓ ÙÔ ØÖ Ô º ÁÇ Ò Ó Ä Á º ÁØ ÓÒØ Ò Ô ÔÖÓ ÓÖ Ø ÁÇ Ó Ä Á Ù ÔÖ

More information

Ø Ñ Ò Ò ÙØÙÑÒ ¾¼¼¾ Ò Ò Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø ØÖ ØÖÙØÙÖ ½ ȹØÖ È¹ ÖÓÛØ ÄÇË Ì È¹ØÖ Ø ØÖÙØÙÖ È¹ ÖÓÛØ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò ÐÐ Ö ÕÙ ÒØ Ø ÄÇË Ì Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò Ö ÕÙ

Ø Ñ Ò Ò ÙØÙÑÒ ¾¼¼¾ Ò Ò Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø ØÖ ØÖÙØÙÖ ½ ȹØÖ È¹ ÖÓÛØ ÄÇË Ì È¹ØÖ Ø ØÖÙØÙÖ È¹ ÖÓÛØ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò ÐÐ Ö ÕÙ ÒØ Ø ÄÇË Ì Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò Ö ÕÙ Ø Ñ Ò Ò ÙØÙÑÒ ¾¼¼¾ Ò Ò Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø ØÖ ØÖÙØÙÖ ½ Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø Ò Ò ØÖÙØÙÖ ØÖ Ø Ñ Ò Ò ÙØÙÑÒ ¾¼¼¾ Ò Ò Ö ÕÙ ÒØ ÐÓ µ Ø Û Ø ØÖ ØÖÙØÙÖ ½ ȹØÖ È¹ ÖÓÛØ ÄÇË Ì È¹ØÖ Ø ØÖÙØÙÖ È¹ ÖÓÛØ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ò Ò ÐÐ

More information

Ë Ò ÓÖ Æ ØÛÓÖ Å ÈÖÓØÓÓÐ ÂÙ Î Ð ÓÒ Ò Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ Ì ÓÖ Ø Ð ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò À Ð Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý ¾ º º¾¼¼ ÂÙ Î Ð ÓÒ Ò Ë Ò ÓÖ Æ ØÛÓÖ Å ÈÖÓØÓÓÐ

Ë Ò ÓÖ Æ ØÛÓÖ Å ÈÖÓØÓÓÐ ÂÙ Î Ð ÓÒ Ò Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ Ì ÓÖ Ø Ð ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò À Ð Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý ¾ º º¾¼¼ ÂÙ Î Ð ÓÒ Ò Ë Ò ÓÖ Æ ØÛÓÖ Å ÈÖÓØÓÓÐ Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ Ì ÓÖ Ø Ð ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò À Ð Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý ¾ º º¾¼¼ ÇÙØÐ Ò ÖÓÙÒ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ë Ò ÓÖ Æ ØÛÓÖ Ó Å ¹ÔÖÓØÓÓÐ Ì Ö ÔÖÓØÓÓÐ Ö ÓÒÐÙ ÓÒ ÖÓÙÒ ÈÖ ÒØ Ø ÓÒ ÓÒ º Ë Ú Ê Ñ ÅÙÖØ Ý Ò º ˺ Å ÒÓ º ¹ÀÓ Ï

More information

ν = fraction of red marbles

ν = fraction of red marbles Ê Ú Û Ó Ä ØÙÖ ½ Ü ÑÔÐ È Ö ÔØÖÓÒ Ä ÖÒ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ Ä ÖÒ Ò Ù Û Ò ¹ Ô ØØ ÖÒ Ü Ø + + ¹ Ï ÒÒÓØ Ô Ò Ø ÓÛÒ Ñ Ø Ñ Ø ÐÐÝ ¹ Ï Ú Ø ÓÒ Ø ÓÙ ÓÒ ÙÔ ÖÚ Ð ÖÒ Ò + + + ¹ ÍÒ ÒÓÛÒ Ø Ö Ø ÙÒØ ÓÒ y = f(x) ¹ Ø Ø (x 1,y 1 ),, (x

More information

¾ Å Ö ÒÓÚ Ò Ã ÙÖ ÁÒ Â Ú Ø ÕÙ Ñ Ø Ó Û ÓÛ ÓÑÔ Ö Ò Ó Ø Ú Ù ÓÔ¹ ÔÓ ØÓ Ù Ò Ø ³ ÓÔ Ö ØÓÖ Û ÓÑÔ Ö Ó Ø ÒØ Ø ÓÚ ÖÖ Ò Ò Ñ ÓÖ ØÝ Ó º ÓÓ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ñ Ø Ó ÓÓ Ý Ù Ø

¾ Å Ö ÒÓÚ Ò Ã ÙÖ ÁÒ Â Ú Ø ÕÙ Ñ Ø Ó Û ÓÛ ÓÑÔ Ö Ò Ó Ø Ú Ù ÓÔ¹ ÔÓ ØÓ Ù Ò Ø ³ ÓÔ Ö ØÓÖ Û ÓÑÔ Ö Ó Ø ÒØ Ø ÓÚ ÖÖ Ò Ò Ñ ÓÖ ØÝ Ó º ÓÓ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ñ Ø Ó ÓÓ Ý Ù Ø Î ÓÝ Î ÖØÙ ÙÒØ ÓÒ Å Ø Ê Ø ÓÒ Ä Ò Ù Ö Ó Å Ö ÒÓÚ Ò Ë Ö Ö Þ Ã ÙÖ ÅÁÌ Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ¾¼¼ Ì ÒÓÓ Ý ËÕÙ Ö Ñ Ö Å ¼¾½ ÍË Ñ Ö ÒÓÚ ÙÖ ºÑ غ Ù ØÖ Øº Ï ÔÖÓÔÓ Î ÓÝ Ò ÜØ Ò ÓÒ ØÓ Ø Ö Ø ÓÖ Ö Ö Ø ÓÒ Ò Ù Óݺ ÓÝ

More information

½º¾ Ò Ø ÓÒ Ì Ò Ó Ø ÓÚ ÕÙ Ø ÓÒ Ò ÓÖÑ Ð Þ Ý Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ò Ø ÓÒº Ò Ø ÓÒ ½ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ Ñ Ðݵ Ñ ÐÝ ¾ ¼ ½ ¾Æ ÐÐ Ñ ÐÝ Ó Ð µ Ä µµ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ ¾

½º¾ Ò Ø ÓÒ Ì Ò Ó Ø ÓÚ ÕÙ Ø ÓÒ Ò ÓÖÑ Ð Þ Ý Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ò Ø ÓÒº Ò Ø ÓÒ ½ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ Ñ Ðݵ Ñ ÐÝ ¾ ¼ ½ ¾Æ ÐÐ Ñ ÐÝ Ó Ð µ Ä µµ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ ¾ ¾¾º ¼ ¹¼¼ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÖÝÔØÓ Ö Ô Ý ÆÓÚ Ñ Ö Ø ¾¼¼½ Ä ØÙÖ Ä ØÙÖ Ö Ú Ò Ý Ó ËÖ ÒØÓÒ Ó Æ ÓÐÓ Ä Ø Ø Ñ Û Ò Û Ø Û Ñ Ò Ý Ë Ö Ø Ã Ý ÒÖÝÔØ ÓÒ Ñ Ëà µ Ò Û ÒØÖÓ Ù ØÛÓ Ö Ð Ø ÒÓØ ÓÒ Ó ÙÖ Øݺ Ì Ò Û ÓÛ ÓÛ ÈÊ Ñ Ý Ù ØÓ

More information

Ø ÑÔÐÝ Ù Ø Ø Ø Ø ÔÖÓÓ ÒÓÖÑ Ð Þ Ò Ø ËØÖ Ø ÓÙÒ Ø ÓÒ Ø Ø ÓÖÝ ÔÖ ¹ÑÓ Ð Û Ð Ú Ö ÒØ Ó Ø ÔÖÓÔÓ Ø ÓÒ Ò ØÓ ÔÖÓÚ Ò Ø ÓÖ Ò Ð ÔÖÓÓ º ÁØ ÛÓÖØ ÒÓØ Ò Ø Ø Ø ÓÖ Ò Ð ÒÓ

Ø ÑÔÐÝ Ù Ø Ø Ø Ø ÔÖÓÓ ÒÓÖÑ Ð Þ Ò Ø ËØÖ Ø ÓÙÒ Ø ÓÒ Ø Ø ÓÖÝ ÔÖ ¹ÑÓ Ð Û Ð Ú Ö ÒØ Ó Ø ÔÖÓÔÓ Ø ÓÒ Ò ØÓ ÔÖÓÚ Ò Ø ÓÖ Ò Ð ÔÖÓÓ º ÁØ ÛÓÖØ ÒÓØ Ò Ø Ø Ø ÓÖ Ò Ð ÒÓ Ì ËØÖ Ø ÓÙÒ Ø ÓÒ Ø ÓÖÝ ÑÓ ÙÐÓ ÐÐ ÓÛ ÁÆÊÁ ¹ÊÓÕÙ ÒÓÙÖØ ºÈº ½¼ ½ Ä Ò Ý Ü Ö Ò º ÐÐ º ÓÛ ÒÖ º Ö ØØÔ»»ÐÓ Ðº ÒÖ º Ö» ÓÛ ØÖ Øº Ì ËØÖ Ø ÓÙÒ Ø ÓÒ Ö Ö ØÖ Ø ÓÒ Ó Ò Ú Ø Ø ¹ ÓÖÝ Û Ö Ø ÓÑÔÖ Ò ÓÒ Ñ Ö ØÖ Ø ØÓ ØÖ Ø Ð ÔÖÓÔÓ

More information

A representation theorem for minmax regret policies

A representation theorem for minmax regret policies Artificial Intelligence 171 (2007) 19 24 Research note www.elsevier.com/locate/artint A representation theorem for minmax regret policies Sanjiang Li a,b a State Key Laboratory of Intelligent Technology

More information

½º ÌÖ ÙØÓÑØ

½º ÌÖ ÙØÓÑØ ÄÒÙ ÓÖÑÐ Ò ÙØÓÑØ ÌÓÖÝ Å Ó Ë ½½ ½º ÌÖ ÙØÓÑØ ËØ Ó ÙÒØÓÒ ÝÑÓÐ ÛØ ÖÒ ÖØÝ Ó ÖØÝ Æ ÆÙÑÖ ËØ Ì µ Ó ØÖÑ ÅÒÑÐ Ø Ø Ý Ò ¾ Ì µ ººº Ü ¾ Ü ¾ Ì µ ººº ¾ Ò ÖØÝ µ ¼ ½ Ø Ò µ ¾ Ì µ Ø ¾ ÖØÝ µ Ò Ø ¾ Ì µ ººº Ó ØÖÑ µ µ ܺ ËØ Ì

More information

Chapter 9. Trapezoidal Maps. 9.1 The Trapezoidal Map

Chapter 9. Trapezoidal Maps. 9.1 The Trapezoidal Map Chapter 9 Trapezoidal Maps ÁÒ Ø Ø ÓÒ Û Û ÐÐ ÒÓØ Ö ÔÔÐ Ø ÓÒ Ó Ö Ò ÓÑ Þ ÒÖ Ñ ÒØ Ð ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ Ò Ø ØÖ Ø ÓÒ ÙÖ Ø ÓÒ Ô Ö Ñ ÛÓÖ º Ø Ø Ñ Ø Ñ Ø Û ÐÐ Ú Ù Ò Æ ÒØ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ ÓÐÚ Ò Ø Ò Ö Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ó ÔÓ ÒØ ÐÓ Ø ÓÒ

More information

x = x 1x 2 x (p-1)x x = 3 x = 3 x = 3 x = 3 0 x 1 x 2 x... (p-1)x

x = x 1x 2 x (p-1)x x = 3 x = 3 x = 3 x = 3 0 x 1 x 2 x... (p-1)x ÌÖ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ô Ö ÐÐ Ð ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò ÈÖÓ Ö Ñ Ô Ö ÐÐ Ð Þ Ø ÓÒ Ø Ò ÕÙ º ½º ÈÖÓ Ö Ñ Å ÔÔ Ò ÈÖÓ Ö Ñ È ÖØ Ø ÓÒ Ò º Ô Ò Ò Ò ÐÝ º Ë ÙÐ Ò ÄÓ Ð Ò Ò º Ó ØÖ ÙØ ÓÒº ¾º Ø Å ÔÔ Ò º Ø Ô ÖØ Ø ÓÒ Ò º ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ ØÛ Ò ÔÖÓ ÓÖ

More information

ÁÒ ÙØ Ú ¹ ÙØ Ú ËÝ Ø Ñ Ñ Ø Ñ Ø Ð ÐÓ Ò Ø Ø Ø Ð Ð ÖÒ Ò Ô Ö Ô Ø Ú Æ ÓÐ ÓØ Å Ð Ë Ø ÇÐ Ú Ö Ì ÝØ Ù ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ¹ËÙ ÆÊË ÁÆÊÁ ÈÖÓ ¾¼¼

ÁÒ ÙØ Ú ¹ ÙØ Ú ËÝ Ø Ñ Ñ Ø Ñ Ø Ð ÐÓ Ò Ø Ø Ø Ð Ð ÖÒ Ò Ô Ö Ô Ø Ú Æ ÓÐ ÓØ Å Ð Ë Ø ÇÐ Ú Ö Ì ÝØ Ù ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ¹ËÙ ÆÊË ÁÆÊÁ ÈÖÓ ¾¼¼ ÁÒ ÙØ Ú ¹ ÙØ Ú ËÝ Ø Ñ Ñ Ø Ñ Ø Ð ÐÓ Ò Ø Ø Ø Ð Ð ÖÒ Ò Ô Ö Ô Ø Ú Æ ÓÐ ÓØ Å Ð Ë Ø ÇÐ Ú Ö Ì ÝØ Ù ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ¹ËÙ ÆÊË ÁÆÊÁ ÈÖÓ ¾¼¼ Ó ÜÔ ÖØ Ð ÒØ ÒØ Ø Ò Ò Öº º º µ Ý ÖÑ ÐÓ¹ Ö Ò Ð ÓÐ Ó Ø Ø ÓÖ Ñ Ð Ð ÓÐ Ï Ø Ó ÝÓÙ

More information

Ø Ð ÙÒØÓÖ Ý Ð ÑÓÒ Á ÓÒ Ä Ö Ù Ø Ø Ø ÓÖ Ò Ð ÔÔÖÓÜ Ñ Ð Ñ Ô Ó Ò Û Ø Ø ÃÐ Ð ÑÓÖÔ Ñ º Ì Ù Ø Ø ÓÖÝ Ó Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ý Ø Ñ ÓÑ Ø ÃÐ Ð Ø ÓÖÝ Ä Ö Á Ò Ø Ð ÙÒØÓÖ Ý Ð Ö

Ø Ð ÙÒØÓÖ Ý Ð ÑÓÒ Á ÓÒ Ä Ö Ù Ø Ø Ø ÓÖ Ò Ð ÔÔÖÓÜ Ñ Ð Ñ Ô Ó Ò Û Ø Ø ÃÐ Ð ÑÓÖÔ Ñ º Ì Ù Ø Ø ÓÖÝ Ó Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ý Ø Ñ ÓÑ Ø ÃÐ Ð Ø ÓÖÝ Ä Ö Á Ò Ø Ð ÙÒØÓÖ Ý Ð Ö ÅÇÆ ÇÊ ÇÅ ÁÆË Æ ÇÌÀ Ê Ì ÇÊÁ Ë Ä Ë ÈÍÄÌÊ Æ ÆÆ ÌÇ Á Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ÁÚ Ò Ê Ú Ð ØÖ Øº Ñ ÐÐ ÑÓ Ø ÓÒ Ó Î Ö ³ Ò Ø ÓÒ Ó ÓÒØ ÒÙ¹ ÓÙ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ý Ø Ñ ÐÐÓÛ ÓÖ Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø Ø ÓÖÝ Ó ÓÒØ ÒÙÓÙ ÓÑ Ò ÓÒØ ÒÙÓÙ ÈÇ µ

More information

Á ÒØ Ò Ò Ø Ò ØÙÖ ÓÒ Ø Ò Ó Ø ÝÑ ÓÐ Û ÓÙÖ Ò Ø Ò ÒÓØ Ø Ø ÓÖÝ Ó Ò ØÙÖ Ò Ö Ø Ý Ò Ü ÓÑ ÅÓ µ ÒÓØ Ø Ð Ó ÐÐ ÑÓ Ð Å Ó Ò ØÙÖ Ù Ø Ø Å Û Ð ÅÓ Ò µ ÅÓ µ Å Ò µº Ï Ó Ø

Á ÒØ Ò Ò Ø Ò ØÙÖ ÓÒ Ø Ò Ó Ø ÝÑ ÓÐ Û ÓÙÖ Ò Ø Ò ÒÓØ Ø Ø ÓÖÝ Ó Ò ØÙÖ Ò Ö Ø Ý Ò Ü ÓÑ ÅÓ µ ÒÓØ Ø Ð Ó ÐÐ ÑÓ Ð Å Ó Ò ØÙÖ Ù Ø Ø Å Û Ð ÅÓ Ò µ ÅÓ µ Å Ò µº Ï Ó Ø Ì Ä Ò Ò ÙÑ Ð Ö Ó Ø Ø ÓÖÝ Ó Ø Ð Ó ÐÐ Ò Ø ÑÓ Ð ËØ «Ò Ä ÑÔÔ Å Ð È Ö ØÝ Ø³ Ò Ý Ê ËÓÐÓÑÓÒ Þ ØÖ Ø ÁÒ Ø Ô Ô Ö Û ÒÚ Ø Ø Ø Ä Ò Ò ÙÑ Ð Ö Ä Ì Ò µ Ó Ø Ø ¹ ÓÖÝ Ì Ò Ì Å Ò µ Ó Ø Ð Å Ò Ó ÐÐ Ò Ø ÑÓ Ð Ó Ò Ø Ö Ò ØÙÖ º Ï

More information

Lazy Semiring Neighbours

Lazy Semiring Neighbours Ä ÞÝ Ë Ñ Ö Ò Æ ÓÙÖ Ò ÓÑ ÔÔÐ Ø ÓÒ È Ø Ö ÀĐÓ Ò Ö ÖÒ Ö ÅĐÓÐÐ Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ë Æ Ð Íà ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ù ÙÖ ÖÑ ÒÝ ¾¼¼ Ⱥ ÀĐÓ Ò Ö ß ½ ß RelMiCS/AKA 06 Motivation ÒØ ÖÚ Ð ÐÓ Ö Ù ÓÖ Ô Ø ÓÒ Ò Ú Ö Ø ÓÒ Ó ØÝ ÔÖÓÔ ÖØ Ó

More information

ÖÙÔØ Ú ÝÓÙÒ Ø Ö ÓÖ ÍÓÖ ÄÓÛ Ñ ÔÖ ¹Ñ Ò ÕÙ Ò Ó Ø ËØ Ö Ð Ö ÑÓÙÒØ Ó ÖÙÑ Ø ÐÐ Ö Ñ Ø Ö Ð ÍÓÖ ÇÙØ ÙÖ Ø Ó Ñ ÓÖ ÑÓÖ Ò ÓÔØ Ð Ð Ø Ä Ø Ò ÓÖ Ú Ö Ð Ê Ô Ø Ø Ú ÓÖ ÍÓÖ

ÖÙÔØ Ú ÝÓÙÒ Ø Ö ÓÖ ÍÓÖ ÄÓÛ Ñ ÔÖ ¹Ñ Ò ÕÙ Ò Ó Ø ËØ Ö Ð Ö ÑÓÙÒØ Ó ÖÙÑ Ø ÐÐ Ö Ñ Ø Ö Ð ÍÓÖ ÇÙØ ÙÖ Ø Ó Ñ ÓÖ ÑÓÖ Ò ÓÔØ Ð Ð Ø Ä Ø Ò ÓÖ Ú Ö Ð Ê Ô Ø Ø Ú ÓÖ ÍÓÖ Æ ÓÐ ØØ Ë ÔÓ ÃÓÒ ÓÐÝ Ç ÖÚ ØÓÖÝ Ù Ô Øµ Ⱥ ý Ö Ñ Âº Ó Ø ¹ÈÙÐ Ó º ÂÙ Þ ýº Ã Ô Ð Åº ÃÙÒ º ÅÓ Ö Âº Ë Ø Û Ò ¾¼¼ Å Ö ½ Ä Ò Ê ÏÓÖ ÓÔ ½» ½ ÖÙÔØ Ú ÝÓÙÒ Ø Ö ÓÖ ÍÓÖ ÄÓÛ Ñ ÔÖ ¹Ñ Ò ÕÙ Ò Ó Ø ËØ Ö Ð Ö ÑÓÙÒØ Ó ÖÙÑ Ø ÐÐ

More information

function GENERAL-SEARCH( problem, strategy) returns a solution, or failure initialize the search tree using the initial state of problem loop do if

function GENERAL-SEARCH( problem, strategy) returns a solution, or failure initialize the search tree using the initial state of problem loop do if ÓÙ ÖÝ ½ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ ÓÙ ÖÝ ¾ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ ØÓ ÖØ Ð ÁÒØ ÐÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¹ ËÔÖ Ò ¾¼¼ Ë ÍÊÄ ÛÛÛº ºÙÒк Ù» ÓÙ Öݻ˼ ¹ ¹ º ÓÙ ÖÝ Ë Ù¹Û ¹Ö µ ÖØ ¼¾µ ¾¹ ÓÙ ÖÝ ºÙÒк Ù ØÖ Ø Ý Ò Ý Ô Ò Ø ÓÖ Ö Ó ÒÓ ÜÔ Ò ÓÒ Ì ØÐ

More information

Reputation-Based Trust Management (extended abstract)

Reputation-Based Trust Management (extended abstract) Reputation-Based Trust Management (extended abstract) Vitaly Shmatikov and Carolyn Talcott Computer Science Laboratory, SRI International, Menlo Park, CA 94025 USA shmat,clt @csl.sri.com Abstract. We propose

More information

CMD MDS Recovery DLD

CMD MDS Recovery DLD CMD MDS Recovery DLD Mike Pershin February 6, 2008 1 Introduction This document describes recovery changes in CMD. 2 Requirements The CMD environment requires the reviewed recovery due to major changes

More information

Ð Ò ØÓ ØØ Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐغ Ì ÓÙÖ Ô Ö Ñ ØÓÛ Ö Ø Ø Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐØ Ò Ô Ö Ý Ø Ô Ô Ö Ó È Ô Ñ ØÖ ÓÙ Ò Î ÑÔ Ð ÓÒ ÌÖ Ú Ð Ò Ë Ð Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ µ Ø

Ð Ò ØÓ ØØ Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐغ Ì ÓÙÖ Ô Ö Ñ ØÓÛ Ö Ø Ø Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐØ Ò Ô Ö Ý Ø Ô Ô Ö Ó È Ô Ñ ØÖ ÓÙ Ò Î ÑÔ Ð ÓÒ ÌÖ Ú Ð Ò Ë Ð Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ µ Ø ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ À Ö Ò ÓÖ ËÑ ÐÐ ÇÙÖÖ Ò ÁÒ Ø Ò Ó ÆȹÀ Ö ÈÖÓ Ð Ñ Å ÖÓ Ð Ú Ð Ò Â Ò Ð ÓÚ ¾ ¾ ÅÈÁ ÓÖ Å Ø Ñ Ø Ò Ø Ë Ò ¹¼ ¼ Ä ÔÞ Í ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ÁÒ ÓÖÑ Ø ÙÒ ÈÖ Ø Å Ø Ñ Ø ¹¾ ¼ Ã Ð Ò ÓÖÑ Ø ºÙÒ ¹ к ØÖ Øº Ì Ô Ô Ö ÓÒØÖ

More information

ËÌ Ä Å Ä Å ÌÁÇÆ ÂÓ Ò Ìº Ð Û Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ËØ Ø Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÁÐÐ ÒÓ Ø Ó Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ºÁºÅ Ð Úº ÁÒ ½ ÖÞ ÓÖÞÝ Û Ø Ö

ËÌ Ä Å Ä Å ÌÁÇÆ ÂÓ Ò Ìº Ð Û Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ËØ Ø Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÁÐÐ ÒÓ Ø Ó Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ºÁºÅ Ð Úº ÁÒ ½ ÖÞ ÓÖÞÝ Û Ø Ö ËÌ Ä Å Ä Å ÌÁÇÆ ÂÓ Ò Ìº Ð Û Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ËØ Ø Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÁÐÐ ÒÓ Ø Ó Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ºÁºÅ Ð Úº ÁÒ ½ ÖÞ ÓÖÞÝ Û Ø Ö Ø Ö Û Ö ÓÒØ ÒÙÙÑ Ñ ÒÝ «Ö ÒØ ¼ ¹ Ø ÓÖ Ð Ø ÓÖ º Ï Ø

More information

ÇÙØÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º ÓÙ ÖÝ ¾ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ Å Ò Ñ Ü Ð ÓÖ Ø Ñ ÐÔ Ø ÔÖÙÒ Ò

ÇÙØÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º ÓÙ ÖÝ ¾ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ Å Ò Ñ Ü Ð ÓÖ Ø Ñ ÐÔ Ø ÔÖÙÒ Ò ØÓ ÖØ Ð ÁÒØ ÐÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ËÔÖ Ò ¾¼½¾ Ë º ÓÙ ÖÝ Ë ÙÛ Ö µ ÖØ ¼¾µ ¾ º º ÓÙ ÖÝ ½ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ Ú Ö Ö Ð Ë Ö Ì ØÐ ÔØ Ö Ë Ø ÓÒ º½ º¾ Ò º µ ÁÅ ÍÊÄ ÛÛÛº ºÙÒк Ù» ÓÙ Öݻ˽¾ ÇÙØÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º ÓÙ ÖÝ ¾ ÁÒ

More information

¾ º Å Ò Ö Ò Ëº ÊÙ Ö ÖÙÐ Ø Ø Ð Ø Ø Ð Ø Ö Ð ØÓ Ö ÓÐÚ º ÓÖ ÐÓ ÔÖÓ Ö Ñ Ø ÖÙÐ Ø Ø Ý Ö Ø ÑÓ Ø ÓÔØ Ý ÄÈ Ð Ò Ù Ø Ð ØÑÓ Ø ÓÒ º º Ø ÖÙÐ Ø Ø Ð Ø Ø Ð ØÑÓ Ø Ð Ø Ö

¾ º Å Ò Ö Ò Ëº ÊÙ Ö ÖÙÐ Ø Ø Ð Ø Ø Ð Ø Ö Ð ØÓ Ö ÓÐÚ º ÓÖ ÐÓ ÔÖÓ Ö Ñ Ø ÖÙÐ Ø Ø Ý Ö Ø ÑÓ Ø ÓÔØ Ý ÄÈ Ð Ò Ù Ø Ð ØÑÓ Ø ÓÒ º º Ø ÖÙÐ Ø Ø Ð Ø Ø Ð ØÑÓ Ø Ð Ø Ö ÇÒ ÈÖÓÚ Ò Ä Ø Ì ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó ÓÒ ØÖ ÒØ ÄÓ ÈÖÓ Ö Ñ Ê Å ËÆ Ê ÁÖ Ñ ÍÒ Ú Ö Ø Ä Ê ÙÒ ÓÒ Ö Ò Ë ÄÎ ÌÇÊ ÊÍ Á ÊÁ Ô ÖØ Ñ ÒØÓ ÁÒ ÓÖÑ Ø ÍÒ Ú Ö Ø È ÁØ ÐÝ Ì ÓÒ ØÖ ÒØ ÄÓ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Äȵ Ë Ñ Ñ Ö ÐÓ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Û Ø ÓÒ ØÖ ÒØ

More information

Control X Switch X=1, SW ON X=0, SW OFF F(X)=X F un tion Implementation N. Mekhiel

Control X Switch X=1, SW ON X=0, SW OFF F(X)=X F un tion Implementation N. Mekhiel Ä ¾ Á ÁÌ Ä Ë ËÌ ÅË Æ ÅÁ ÊÇÈÊÇ ËËÇÊË ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ß ËÓÔ Ò Ç Ø Ú ß ÓÙÖ Å Ò Ñ ÒØ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ ÄÓ ÖÙ Ø ß Î Ö Ð Ò ÙÒØ ÓÒ Æº Å Ð ËÓÔ Ò Ç Ø Ú Ò Ó Ø Ð ÄÓ ÖÙ Ø Ò ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ò ÔÔÖÓÔÖ Ø Ì ÒÓÐÓ Ý Ø Ð ÖÙ Ø ÒÐÙ

More information

Tensor. Field. Vector 2D Length. SI BG cgs. Tensor. Units. Template. DOFs u v. Distribution Functions. Domain

Tensor. Field. Vector 2D Length. SI BG cgs. Tensor. Units. Template. DOFs u v. Distribution Functions. Domain ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÓ Ø ÁÌ ÈË Ð ÁÒØ Ö ÖÐ ÇÐÐ Ú Ö¹ ÓÓ Ì ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ö Ø ÓÐÙÑ Å Ö Å ÐÐ Ö Ä ÛÖ Ò Ä Ú ÖÑÓÖ Æ Ø ÓÒ Ð Ä ÓÖ ØÓÖÝ Ò Ð ÐÓÒ Ö Ê Ò Ð Ö ÈÓÐÝØ Ò ÁÒ Ø ØÙØ ¾¼½½ ËÁ Å Ë ÓÒ Ö Ò Ê ÒÓ Æ Ú Å Ö ¾¼½½ ÇÐÐ Ú Ö¹ ÓÓ Å

More information

Ì Ø Ð ÓÒ Ò Ò ÐÓ Ù Ó Ó Ñ³ Ø ÓÖ Ñ ÓÖ Ö Ø Ð ÑÞ Û ¹ ÐÐ ¾¼½½ ÇÒ Ø Ø Ó Ö Ð ÒÙÑ Ö Ö Ó Ò Þ Ý Ò Ø ÙØÓÑ Ø Ò ÑÙÐØ ÔÐ Ó ÐÓع ÖÙ Ø Ò¹ ÖÙÝ Ö ¾¼½¼ Ö Ø¹ÓÖ Ö ÐÓ Ò ÆÙÑ

Ì Ø Ð ÓÒ Ò Ò ÐÓ Ù Ó Ó Ñ³ Ø ÓÖ Ñ ÓÖ Ö Ø Ð ÑÞ Û ¹ ÐÐ ¾¼½½ ÇÒ Ø Ø Ó Ö Ð ÒÙÑ Ö Ö Ó Ò Þ Ý Ò Ø ÙØÓÑ Ø Ò ÑÙÐØ ÔÐ Ó ÐÓع ÖÙ Ø Ò¹ ÖÙÝ Ö ¾¼½¼ Ö Ø¹ÓÖ Ö ÐÓ Ò ÆÙÑ Ò ÐÓ Ù Ó Ó Ñ³ Ø ÓÖ Ñ Ò Ø Ö Ö ÒØ Ö Ó Ñ Ø Ñ Ø Ñ Ð ÖÐ Ö Ô ÖØ Ñ ÒØ Å Ø Ñ Ø ÕÙ ÍÒ Ú Ö Ø Ä Ë Ñ Ò Ö Ö ØÓÐ Ò ³ Ò ÐÝ ÑÙÐØ Ö Ø Ð Ö Ø Ð ¾¼½ Å Ö ¾ Ì Ø Ð ÓÒ Ò Ò ÐÓ Ù Ó Ó Ñ³ Ø ÓÖ Ñ ÓÖ Ö Ø Ð ÑÞ Û ¹ ÐÐ ¾¼½½ ÇÒ Ø Ø Ó Ö

More information

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Å ÕÙ Ð ØÝ Ó Ø Ó ØÖ Ò Ô Ö ÒØ ÁÒ Ø ÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ ØÖ Ò ÖÖ Û ÓÖ Ò Ð ÙØ ÓÖ Ö Ñ Ò ÐÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ ØÓÖÝ Å ÒÝ Ù ØÓÑ Ö»Ù ØÓÑ Ö Ù ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ñ ÒÝ ÔÖÓ Ø

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Å ÕÙ Ð ØÝ Ó Ø Ó ØÖ Ò Ô Ö ÒØ ÁÒ Ø ÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ ØÖ Ò ÖÖ Û ÓÖ Ò Ð ÙØ ÓÖ Ö Ñ Ò ÐÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ ØÓÖÝ Å ÒÝ Ù ØÓÑ Ö»Ù ØÓÑ Ö Ù ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ñ ÒÝ ÔÖÓ Ø Ê Ý Ð Ò ÔÔÖÓ ØÓ ÓÙ ÉÙ Ð ØÝ ÁÑÔÖÓÚ Ñ ÒØ ÓÖØ Ù Ö ÅÓ Ù Ê Ò Ý À ÖØ ÂÓ Ò È Ð Ö Ñ Ò Ú Ý Ä Ê Ö ¾½½ ÅØ ÖÝ Ê Ò Ê ÆÂ ¼ ¾¼ Ù Ö Ú Ý ºÓÑ Ù ¾½ ¾¼½ ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Å ÕÙ Ð ØÝ Ó Ø Ó ØÖ Ò Ô Ö ÒØ ÁÒ Ø ÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ ØÖ Ò ÖÖ Û ÓÖ

More information

½º Ò ÔÖÓÙÖ Ø Üµ ØØ ÖØÙÖÒ Ø Ø ÖÙÑÒØ ¼ ÓÖ ½ ÓØÖÛ º ÜÑÔÐ Ø ¼µ Ø Ø ½µ Ø Ø ¾µ Ø ³ µµ Ò Ø ÐÑ Üµ ÓÖ ÕÙÐ Ü ¼µ ÕÙÐ Ü ½µµµµ ¾

½º Ò ÔÖÓÙÖ Ø Üµ ØØ ÖØÙÖÒ Ø Ø ÖÙÑÒØ ¼ ÓÖ ½ ÓØÖÛ º ÜÑÔÐ Ø ¼µ Ø Ø ½µ Ø Ø ¾µ Ø ³ µµ Ò Ø ÐÑ Üµ ÓÖ ÕÙÐ Ü ¼µ ÕÙÐ Ü ½µµµµ ¾ ÇÍÊ ÆÅ ÈÄË Èº ź ̺ ËÓÐÙØÓÒ ÓÑÔÙØÖ ËÒ ¾¼½ ÈÖØ ÅØÖÑ ÇØÓÖ ½ ¾¼¼¼ ÇÔÒ ÓÓ Ò ÓÔÒ ÒÓØ º ËÓÛ ÄÄ ÛÓÖ ÝÓÙ ÛÒØ Ö ÓÒ Ø Ø Ø Ø Ð ÒÐÙÒ Ø Ó Ô Ò Öݺ ÓÖ ÔÖÓÐÑ ØØ Ó ÒÓØ ÝÓÙ ØÓ Ù ØÝ Ø Ò ÛÖ Ò Ò ÛÖ ÐÓÒ Ùƹ Òغ ÀÓÛÚÖ Ø Ò ÛÖ

More information

A constraint based dependancy parser for Sanskrit

A constraint based dependancy parser for Sanskrit A constraint based dependancy parser for Sanskrit Amba Kulkarni apksh@uohyd.ernet.in Department of Sanskrit Studies University of Hyderabad Hyderabad 19 Feb 2010 Calicut University Page 1 Æ Ó - Ý Ý Ñ ÚÝ

More information

ÓÒØ ÒØ ¾

ÓÒØ ÒØ ¾ ÉÙ Ø ÓÒ Ì È Ð ÐÔ Ð ÓÙÖØ ÒÒÙ Ð À Ë ÓÓÐ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÓÒØ Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó È ÒÒ ÝÐÚ Ò Å Ö ¾¼¼½ ÓÒØ ÒØ ¾ È ÖØ Á ÉÙ Ø ÓÒ ½ ¹ Ï Ò Ø ÒÙÑ Ö ¾ ÑÙÐØ ÔÐ Ý Ø ÔÖÓ ÙØ ¾ ¾ º ÆÓØ Ø Ø Ø Ö Ø ÓÙÖ Ø Ö Ø Ñ Ø Ð Ø ÓÙÖ Ø ¾ Ò ¾ µº

More information

Backoff DOP: Parameter Estimation by Backoff

Backoff DOP: Parameter Estimation by Backoff Backoff DOP: Parameter Estimation by Backoff Luciano Buratto and Khalil ima an Institute for Logic, Language and Computation (ILLC) University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands simaan@science.uva.nl;

More information

ÓÖ Ö ÛÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ò Ø ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø ÔÖÓÔ Ö ÔÖ Ü ÕÙ Ð ØÓ Ù Üº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÖ Ö º Á ÛÓÖ ÒÓØ ÓÖ Ö Û Ý Ø ÙÒ ÓÖ Ö ÓÖ ÓÖ Ö¹ Ö º ÓÖ Ü ÑÔÐ ½¼ Ò = ½¼¼ ¼ Ö ÙÒ ÓÖ Ö

ÓÖ Ö ÛÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ò Ø ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø ÔÖÓÔ Ö ÔÖ Ü ÕÙ Ð ØÓ Ù Üº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÖ Ö º Á ÛÓÖ ÒÓØ ÓÖ Ö Û Ý Ø ÙÒ ÓÖ Ö ÓÖ ÓÖ Ö¹ Ö º ÓÖ Ü ÑÔÐ ½¼ Ò = ½¼¼ ¼ Ö ÙÒ ÓÖ Ö Ð Ò ÓÖ Ö ØÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ñ Ð ÖÐ Ö ÂÓ ÒØ ÛÓÖ Û Ø Ì ÖÓ À Ö Ù ËÚ ØÐ Ò ÈÙÞÝÒ Ò Ò ÄÙ Ñ ÓÒ µ Ö Ø Å Ø Ñ Ø Ý ¹ Ä ¹ ¾¼½  ÒÙ ÖÝ Ø ÓÖ Ö ÛÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ò Ø ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø ÔÖÓÔ Ö ÔÖ Ü ÕÙ Ð ØÓ Ù Üº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÖ Ö º Á ÛÓÖ

More information

ØÖ Ø Ì Î Ö ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ä Ò Ù ÁÑÔ Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ø Ú ÓÔ ÓÖÑ Ý Ú Ö ÑÔ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø Ë Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ò Ù º Ì Ö ÔÓÖØ ÓÙÑ ÒØ Ø Ú Ô ÈÖ Ë Ñ Ò Ù Ù ØÓ ÔÖÓ Ö Ñ Ø Ú

ØÖ Ø Ì Î Ö ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Ä Ò Ù ÁÑÔ Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ø Ú ÓÔ ÓÖÑ Ý Ú Ö ÑÔ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø Ë Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ò Ù º Ì Ö ÔÓÖØ ÓÙÑ ÒØ Ø Ú Ô ÈÖ Ë Ñ Ò Ù Ù ØÓ ÔÖÓ Ö Ñ Ø Ú Ì ÎÄÁËÈ ÈÖ Ë Ñ ÖÓÒØ Ò ÂÓ Ò º Ê Ñ Ï Ò Åº ÖÑ Ö ÂÓ Ù º ÙØØÑ Ò Ä ÓÒ Ö º ÅÓÒ Î Ô Ò ËÛ ÖÙÔ Ì ÅÁÌÊ ÓÖÔÓÖ Ø ÓÒ ½ Å ¾ ¼ Ë ÔØ Ñ Ö ½ ¾ ½ Ì ÛÓÖ Û ÙÔÔÓÖØ Ý ÊÓÑ Ä ÓÖ ØÓÖ Ó Ø ÍÒ Ø ËØ Ø Ö ÓÖ ÓÒØÖ Ø ÆÓº ½ ¾ ¹ ¹ ¹¼¼¼½º

More information

M 1 M 2 M 3 M 1 M 1 M 1 M 2 M 3 M 3

M 1 M 2 M 3 M 1 M 1 M 1 M 2 M 3 M 3 ÅË ØÖ ÙØ ÔØ Ú Å Ø ÙÖ Ø Ë Ð Ø ÓÒ Ç ¾¼½½ Ù Ð Ò Ð Ð Ö Ð ½ Ë Ø Ò Î Ö Ð ½,¾ ½ ÁÆÊÁ Ä ÐÐ ¹ÆÓÖ ÙÖÓÔ ÍÒ Ú Ö Ø Ä ÐÐ ½ ¾ ÍÒ Ú Ö Ø Æ ËÓÔ ÒØ ÔÓÐ Ö Ò ØØÔ»»ÛÛÛº ºÙÒ º Ö» Ú Ö Ð ÂÙÐÝ ½ ¾¼½½ ½»½ ÈÓ Ø ÓÒ Ó Ø ÛÓÖ ÇÒ Ý ÔÓ

More information

ÁÒÔÙØ Ò ÇÙØÔÙØ ÏÓÐ Ò Ë Ö Ò Ö ÏÓÐ Ò ºË Ö Ò ÖÖ ºÙÒ ¹Ð ÒÞº º Ø Ê Ö ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ ËÝÑ ÓÐ ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ ÊÁË µ ÂÓ ÒÒ Ã ÔÐ Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ä ÒÞ Ù ØÖ ØØÔ»»ÛÛÛºÖ ºÙÒ ¹Ð

ÁÒÔÙØ Ò ÇÙØÔÙØ ÏÓÐ Ò Ë Ö Ò Ö ÏÓÐ Ò ºË Ö Ò ÖÖ ºÙÒ ¹Ð ÒÞº º Ø Ê Ö ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ ËÝÑ ÓÐ ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ ÊÁË µ ÂÓ ÒÒ Ã ÔÐ Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ä ÒÞ Ù ØÖ ØØÔ»»ÛÛÛºÖ ºÙÒ ¹Ð ÁÒÔÙØ Ò ÇÙØÔÙØ ÏÓ Ò Ë Ö Ò Ö ÏÓ Ò ºË Ö Ò ÖÖ ºÙÒ ¹ ÒÞº º Ø Ê Ö ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ ËÝÑ Ó ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ ÊÁË µ ÂÓ ÒÒ Ã Ô Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ä ÒÞ Ù ØÖ ØØÔ»»ÛÛÛºÖ ºÙÒ ¹ ÒÞº º Ø ÏÓ Ò Ë Ö Ò Ö ØØÔ»»ÛÛÛºÖ ºÙÒ ¹ ÒÞº º Ø ½» ½º ÇÚ ÖÚ

More information

Plot A. Plot B. Plot D. Plot C

Plot A. Plot B. Plot D. Plot C Ï Ò Ó Ø ÒØ ÓÑÔÓÒ ÒØ Ö Ò ÙÒ Ø Ð ØÝ Å Ð ÅÓÐÐÓÝ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÌÓÖÓÒØÓ ÌÓÖÓÒØÓ Ò Å Ö ¼¼ ØÖ Ø Ï ØÙ Ý Ö Ò ÓÑ ÓÒ ØÖ ÒØ Ø Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ù Ò Ø Û Ð Ó ÑÓ Ð ÒØÖÓ Ù Ý Ø ÙØ ÓÖ Û ÒÐÙ Ú Ö ÓÙ ÓÖÑ Ó

More information

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ = ¾ ÙÔ Ö ÝÑÑ ØÖ Ò ¹Å ÐÐ ÕÙ ÒØÙÑ Ñ Ò ÆÙÑ Ö Ð Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÒÙÑ Ö Ð Ö ÙÐØ Ü Ø ÓÐÙØ ÓÒ ÙÖØ Ö Ô Ö Ô Ø Ú

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ = ¾ ÙÔ Ö ÝÑÑ ØÖ Ò ¹Å ÐÐ ÕÙ ÒØÙÑ Ñ Ò ÆÙÑ Ö Ð Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÒÙÑ Ö Ð Ö ÙÐØ Ü Ø ÓÐÙØ ÓÒ ÙÖØ Ö Ô Ö Ô Ø Ú Ü Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ò = ¾ ÙÔ Ö ÝÑÑ ØÖ Ò ¹Å ÐÐ ÕÙ ÒØÙÑ Ñ Ò Û Ø ËÍ( ) Ù ÖÓÙÔ Ò Ö Åº ËÑÓÐÙ ÓÛ ÁÒ Ø ØÙØ Ó È Ý Â ÐÐÓÒ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ ÄÁ Ö ÓÛ Ë ÓÓÐ Ó Ì ÓÖ Ø Ð È Ý ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ = ¾ ÙÔ Ö ÝÑÑ ØÖ Ò ¹Å ÐÐ ÕÙ ÒØÙÑ

More information

ËØÖÓÒ Ä Ò Ò Ò Ø Ò ØÝ ÈÖÓ Ð Ó À ÐÓ Ò Ð Ü Ö Ò ÀÙØ Ö Ö Ï Ø ÖÒ Ê ÖÚ ÍÒ Ú Ö ØÝ Û Ø Ñ Ú Ä ÛÖ Ò ÃÖ Ù

ËØÖÓÒ Ä Ò Ò Ò Ø Ò ØÝ ÈÖÓ Ð Ó À ÐÓ Ò Ð Ü Ö Ò ÀÙØ Ö Ö Ï Ø ÖÒ Ê ÖÚ ÍÒ Ú Ö ØÝ Û Ø Ñ Ú Ä ÛÖ Ò ÃÖ Ù ËØÖÓÒ Ä Ò Ò Ò Ø Ò ØÝ ÈÖÓ Ð Ó À ÐÓ Ò Ð Ü Ö Ò ÀÙØ Ö Ö Ï Ø ÖÒ Ê ÖÚ ÍÒ Ú Ö ØÝ Û Ø Ñ Ú Ä ÛÖ Ò ÃÖ Ù Á ÓÐ Ö Å ØØ Ö Ò ØÖÓÙ Ð Ì Ö Ó ÒÓØ Ñ ØÓ Ó Ö ÒØ Ô ØØ ÖÒ ØÓ Ø ÔÖ ÒØ Ð Ø Ó ÐÐ Ò ØÓ Ø Å ÑÓ Ð È Ð ² Ê ØÖ ØÖÓ¹Ô»¼¾¼

More information

Deadlock. deadlock analysis - primitive processes, parallel composition, avoidance

Deadlock. deadlock analysis - primitive processes, parallel composition, avoidance Deadlock CDS News: Brainy IBM Chip Packs One Million Neuron Punch Overview: ideas, 4 four necessary and sufficient conditions deadlock analysis - primitive processes, parallel composition, avoidance the

More information

Liveness: The Readers / Writers Problem

Liveness: The Readers / Writers Problem Liveness: The Readers / Writers Problem Admin stuff: Minute paper for concurrency revision lecture Please take one, fill out in 1st 5min & return to box at front by end of lecture Labs week 4 review: event

More information

Metadata Stat-ahead DLD

Metadata Stat-ahead DLD Metadata Stat-ahead DLD Lai Siyao 2007.03.26 1 Introduction This document describes metadata stat-ahead, which is a part of metadata improvements. The client will perform metadata stat-ahead

More information

Ò ÓÛ Æ ØÛÓÖ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ ¹ ÙÐ Ö ÓÒ

Ò ÓÛ Æ ØÛÓÖ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ ¹ ÙÐ Ö ÓÒ Ò ÓÛ ÆØÛÓÖ ÐÓÖØÑ ÓÖ¹ÙÐÖ ÓÒ ÚÐÙÒ Øµ E µ ÙÚµ Ò Úµ µ E µ ÚÙµ ÐÐ ¹ÒÖ Ò ¹ÓÙØÖ Ó ÚÖØÜ Ú Î Ö Ö ÔØÚÐݺ ÄØ Î µ ÖØ ÖÔº ÓÖ ÚÖØÜ Ú Î Û Ò ÓÙØÖ Úµ Ò Ò Ø ÒÖ Ò Øµ Úµº ÓÖ Úµ Ø ÚÖØÜ Ú ÐÐ ÓÙÖ Úµ Á е ÓÖ Ò ÙÙµ Ó ÖÔ Ö ÔØÚÐݺ

More information

P(x) testing training. x Hi

P(x) testing training. x Hi ÙÑÙÐ Ø Ú ÈÖÓ Ø ± Ê Ú Û Ó Ä ØÙÖ ½ Ç Ñ³ Ê ÞÓÖ Ì ÑÔÐ Ø ÑÓ Ð Ø Ø Ø Ø Ø Ð Ó Ø ÑÓ Ø ÔÐ Ù Ð º Ë ÑÔÐ Ò P(x) testing training Ø ÒÓÓÔ Ò x ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ó h ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ó H ¼ ¾¼ ½¼ ¼ ¹½¼ ÒÓÓÔ Ò ÒÓ ÒÓÓÔ Ò ÙÒÐ ÐÝ Ú ÒØ Ò

More information

Ó ÔÔÐ Å Ø Ñ Ø ÔÐ Ò Ó Å Ø Ñ Ø Ð Ë Ò Ë ÓÓÐ Ð ØÙÖ ÒØÖÓ Ù Ø ÖÓÙØ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö ÓÑÑÓÒ ÔÔÖÓ ØÓ Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ì Ð ÓÖ Ø Ñµ ÓÖ ÓÖØ Ø¹Ô Ø ÖÓÙØ Ò º ØÖ ³ ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ Æ ØÛÓÖ Ò Ð ØÙÖ ¼ ÊÓÙØ Ò Å ØØ Û ÊÓÙ Ò

More information

ÏÐÝ ËÓÒÓÖÖ ÏËË ÐÓ ÛØ ËÙ ÓÖ µ ÑÓÒ Üº Ü Ü ¾ µ Ü ¾ µ ËØ ÐØÝ Ð ÄÓ ÛØ ÚÖÐ ÓÒ ØÖÒ Ó ÐÔØ Ò ÚÖÐ ÓÒ Ø ÓÒ Ø ØÖÒ ÝÑÓÐ ¾

ÏÐÝ ËÓÒÓÖÖ ÏËË ÐÓ ÛØ ËÙ ÓÖ µ ÑÓÒ Üº Ü Ü ¾ µ Ü ¾ µ ËØ ÐØÝ Ð ÄÓ ÛØ ÚÖÐ ÓÒ ØÖÒ Ó ÐÔØ Ò ÚÖÐ ÓÒ Ø ÓÒ Ø ØÖÒ ÝÑÓÐ ¾ ÏÐÝ ËÓÒÓÖÖ ÑÓÒ º ÐÓ ÏÐÝ ËÓÒÓÖÖ ÏËË ÐÓ ÛØ ËÙ ÓÖ µ ÑÓÒ Üº Ü Ü ¾ µ Ü ¾ µ ËØ ÐØÝ Ð ÄÓ ÛØ ÚÖÐ ÓÒ ØÖÒ Ó ÐÔØ Ò ÚÖÐ ÓÒ Ø ÓÒ Ø ØÖÒ ÝÑÓÐ ¾ ܺ ܽ½¾ ¾½½ ËÝÒØÜ Ó ÏËË ØÖÑ ½ Ø ÓÖÖ ÚÖÐ Ü Ý Þ Ò ØÖÒ ÐÔØ ½ Ó ØØ ÚÖÐ Ò ÓÙÖ

More information

function KB-AGENT( percept) returns an action static: KB, a knowledge base t, a counter, initially 0, indicating time

function KB-AGENT( percept) returns an action static: KB, a knowledge base t, a counter, initially 0, indicating time ØÓ ÖØ Ð ÁÒØ ÐÐ Ò ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¹ ËÔÖ Ò ¾¼½¾ Ë º ÓÙ ÖÝ Ë Ù¹Û ¹Ö µ ÖØ ¼¾µ ¾¹ º º ÓÙ ÖÝ ½ ÁÒ ØÖÙØÓÖ³ ÒÓØ ½½ ÄÓ Ð ÒØ Ì ØÐ ÔØ Ö Ë Ø ÓÒ º½ º¾ Ò º µ ÁÅ ÍÊÄ ÛÛÛº ºÙÒк Ù» ÓÙ Öݻ˽¾¹ ¹ ÐÓ» ÒØ ÒØ Ð ÐÓ ÈÖÓÔÓ Ø ÓÒ Ð

More information

ØÖ Ø ÅÙÐØ Ø Ö ÈÖ Ë Ñ Ý Ø Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù ÓÖ ¹ ÙÖ Ò Ý Ø Ñ º ÁØ ÓÒ ÚÐ Ô ÈÖ Ë Ñ Ý Ø Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù Ð Ø Ó Ë Ñ Ú ÐÓÔ Ý Ø ÚÐ Ô ÔÖÓ Øº ÅÙÐØ Ø Ö ÈÖ Ë Ñ

ØÖ Ø ÅÙÐØ Ø Ö ÈÖ Ë Ñ Ý Ø Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù ÓÖ ¹ ÙÖ Ò Ý Ø Ñ º ÁØ ÓÒ ÚÐ Ô ÈÖ Ë Ñ Ý Ø Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò Ð Ò Ù Ð Ø Ó Ë Ñ Ú ÐÓÔ Ý Ø ÚÐ Ô ÔÖÓ Øº ÅÙÐØ Ø Ö ÈÖ Ë Ñ Î Ö ÓÑÔ Ð Ö ÓÖ ÅÙÐØ Ø Ö ÈÖ Ë Ñ ½ Ï ÐÐ Ñ Åº ÖÑ Ö ÂÓ Ò º Ê Ñ ÐÐ Â ÒÙ ÖÝ ½ ½ Ì ÛÓÖ Û ÙÔÔÓÖØ Ý Ø ÍÒ Ø ËØ Ø ÖÑÝ ÓÑ ÙÒ Ö ÓÒØÖ Ø ¼ ¹ ¹ ¹À ¼½ Ø ÖÓÙ ÅÁÌÊ ³ Ì ÒÓÐÓ Ý ÈÖÓ Ö Ñº ÙØ ÓÖ ³ Ö Å ¼½ ¼¹½ ¾¼º Ì ÅÁÌÊ ÓÖÔÓÖ

More information

ÌÓ ÔÔ Ö Ò ÈÖÓ Ò Ó ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÓÐÐÓÕÙ ÙÑ Ð Ö Ö Ø Ñ Ø Ò ÓÑ ØÖÝ Â ÒÙ ÖÝ ß ÒÙ ÖÝ ½¾ ¾¼¼¼ Ì Ø ÁÒ Ø ØÙØ Ó ÙÒ Ñ ÒØ Ð Ê Ö ÓÑ Ý ÁÒ Ë Ä ¹ Í Ä Ä Ê Á Î ÊÁ ÌÁ Ë

ÌÓ ÔÔ Ö Ò ÈÖÓ Ò Ó ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÓÐÐÓÕÙ ÙÑ Ð Ö Ö Ø Ñ Ø Ò ÓÑ ØÖÝ Â ÒÙ ÖÝ ß ÒÙ ÖÝ ½¾ ¾¼¼¼ Ì Ø ÁÒ Ø ØÙØ Ó ÙÒ Ñ ÒØ Ð Ê Ö ÓÑ Ý ÁÒ Ë Ä ¹ Í Ä Ä Ê Á Î ÊÁ ÌÁ Ë ËÁ Ì ÖÛ Ò Ë ÖĐÓ Ò Ö ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ Å Ø Ñ Ø Ð È Ý ÓÐØÞÑ ÒÒ ¹½¼ ¼ Ï Ò Ù ØÖ Ë Ð ß Ù Ð Ð Ö Î Ö Ø Ò Æ ÐÔÓØ ÒØ ÇÖ Ø ÎÐ Ñ Ö Äº ÈÓÔÓÚ Î ÒÒ ÈÖ ÔÖ ÒØ ËÁ ¾¼¼½µ  ÒÙ ÖÝ ¾¾ ¾¼¼½ ËÙÔÔÓÖØ Ý Ö Ð Å Ò ØÖÝ Ó Ë

More information

Contents. Bibliography 121. Index 123

Contents. Bibliography 121. Index 123 Contents 5 Advanced Data Types page 2 5.1 Sparse Arrays: Dictionary Arrays, Hashing Arrays, and Maps 2 5.2 The Implementation of the Data Type Map 14 5.3 Dictionaries and Sets 27 5.4 Priority Queues 28

More information

Ä ÖÒ Ò ÖÓÑ Ø Ö Ëº Ù¹ÅÓ Ø Ð ÓÖÒ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý Ä ØÙÖ ½ Ì Ä ÖÒ Ò ÈÖÓ Ð Ñ ËÔÓÒ ÓÖ Ý ÐØ ³ ÈÖÓÚÓ Ø Ç ² Ë Ú ÓÒ Ò ÁËÌ ÌÙ Ý ÔÖ Ð ¾¼½¾

Ä ÖÒ Ò ÖÓÑ Ø Ö Ëº Ù¹ÅÓ Ø Ð ÓÖÒ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý Ä ØÙÖ ½ Ì Ä ÖÒ Ò ÈÖÓ Ð Ñ ËÔÓÒ ÓÖ Ý ÐØ ³ ÈÖÓÚÓ Ø Ç ² Ë Ú ÓÒ Ò ÁËÌ ÌÙ Ý ÔÖ Ð ¾¼½¾ ÇÙØÐ Ò Ó Ø ÓÙÖ ½½º ÇÚ Ö ØØ Ò Å Ý µ ½¾º Ê ÙÐ Ö Þ Ø ÓÒ Å Ý ½¼ µ ½º Ì Ä ÖÒ Ò ÈÖÓ Ð Ñ ÔÖ Ð µ ½ º Î Ð Ø ÓÒ Å Ý ½ µ ¾º Á Ä ÖÒ Ò Ð ÔÖ Ð µ º Ì Ä Ò Ö ÅÓ Ð Á ÔÖ Ð ½¼ µ º ÖÖÓÖ Ò ÆÓ ÔÖ Ð ½¾ µ º ÌÖ Ò Ò Ú Ö Ù Ì Ø Ò

More information

ÈÖÓÐÑ ½º ÄØ ÓÐÐØÓÒ Ó Ù Ø Ó ÒÓÒÑÔØÝ Ø Å Ù ØØ º Å ¾ º ¾ µ Ò ¾ º µ µ ÈÖÓÚ ØØ Ðº µ ½¾µ ÄØ Å Ò ÐØ Å µ ÚÒ Ø Ø ÛØ ¼ ¾ ÓÖ ÐÑÒØ º ËÓÛ ØØ ¹ Ý ØѺ Á Ø Ð ÆÓ ÏÝ ÐÐ

ÈÖÓÐÑ ½º ÄØ ÓÐÐØÓÒ Ó Ù Ø Ó ÒÓÒÑÔØÝ Ø Å Ù ØØ º Å ¾ º ¾ µ Ò ¾ º µ µ ÈÖÓÚ ØØ Ðº µ ½¾µ ÄØ Å Ò ÐØ Å µ ÚÒ Ø Ø ÛØ ¼ ¾ ÓÖ ÐÑÒØ º ËÓÛ ØØ ¹ Ý ØѺ Á Ø Ð ÆÓ ÏÝ ÐÐ ÒÐ ÜÑÒØÓÒ ËÌ ½½ ÈÖÓÐØÝ ² Å ÙÖ ÌÓÖÝ ÏÒ Ý ¾¼½¾ ½¾ ¼¼ Ñ ß ½¾¼¼Ò Ì ÐÓ ¹ÓÓ ÜÑÒØÓÒº ÓÙ ÑÝ Ù Ø Ó ÔÖÔÖ ÒÓØ ÝÓÙ Û ÙØ ÝÓÙ ÑÝ ÒÓØ Ö ÑØÖÐ º Á ÕÙ ØÓÒ Ñ ÑÙÓÙ ÓÖ ÓÒÙ Ò ÔÐ Ñ ØÓ ÐÖÝ Øº ÍÒÐ ÔÖÓÐÑ ØØ ÓØÖÛ ÝÓÙ ÑÙ Ø ÓÛ ÝÓÙÖ

More information

An example of public goods

An example of public goods An example of public goods Yossi Spiegel Consider an economy with two identical agents, A and B, who consume one public good G, and one private good y. The preferences of the two agents are given by the

More information