הכלה ושקילות בין ביטויי XPath. הביטויים מכילים את האופרטורים הבאים [ ] פיצול // צאצא – קו כפול * - ג'וקר תווית דוגמה a[a][*//b] עבור כל ביטוי P ישנו עץ.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Completeness and Expressiveness. תזכורת למערכת ההוכחה של לוגיקה מסדר ראשון : אקסיומות 1. ) ) (( 2. )) ) (( )) ( ) ((( 3. ))) F( F( ( 4. ) v) ( ) v ((
Advertisements

1 Colorful XML: One Hierarchy Isn't Enough Authors : H. V. Jagadish, Laks V. S. Lakshmanan, Monica Scannapieco, Divesh Srivastava, Nuwee Wiwatwattana Presented.
ממיבחניםC שאלות ++.
1 Data Structures, CS, TAU, RB-Tree1 עץ אדום-שחור  עץ חיפוש בינארי  בכל צומת ביט אינפורמציה נוסף - צבע  עץ “כמעט מאוזן”  (O(log n במקרה גרוע ביותר.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #4 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
חיפוש בינה מלאכותית אבי רוזנפלד. סוגי חיפוש כלליים UNINFORMED SEARCH -- חיפושים לא מיודעים במרחי מצבים – BFS – DFS INFORMED SEARCH – חיפושים מיודעים –
©Silberschatz, Korth and Sudarshan4.1Database System Concepts סכימה לדוגמא.
מבוסס על הרצאות של יורם זינגר, האוניברסיטה העברית י"ם
מכונת מצבים תרגול מס' 4 Moshe Malka.
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
Power Consumption Awareness by using a Pedometer המעבדה לרשתות מחשבים המעבדה לרשתות מחשבים סמסטר אביב תשס " ח סמסטר אביב תשס " ח מנחים: איתי דברן – המעבדה.
By Irina Polansky Deriving Mechanism Singularity Positions through the Graph Theory Duality Principle The Iby and Aladar Fleischman Faculty of Engineering.
מה החומר למבחן ? כל החומר שנלמד בהרצאות ובתרגולים. לגבי backtracking: לא תידרשו לממש אלגוריתם, אך כן להבין או להשלים מימוש נתון. אחת משאלות המבחן מבוססת.
עבודה סמינריונית Prelude to Ukkonen algorithm ON-LINE CONSTRUCTION OF SUFFIX TREES מגישים : עיד מוחמד טיבי פיראס.
אוטומט מחסנית הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 11.
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
1 Data Structures, CS, TAU, Splay Tree Splay Tree  מימוש של עץ חיפוש בינארי  מטרה לדאוג ל- Amortized Time  פעולה בודדת יכולה לקחת O(N)  אבל כל רצף.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #5 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
מסדי נתונים תשס " ג 1 תכנון סכמות – אלגוריתם פירוק לתבניות בצורת BCNF מסדי נתונים.
שאילת שאלות שאלת חקר המפתח למנעול 1. שאילת שאלות – שאלת חקר מה ניתן לשנות ? :  בתנאים : טמפ ' או לחץ או הכלים, או הציוד  בחומרים : איכות או כמות או.
1 מבוא למדעי המחשב ביטויים. 2 ביטויים expressions ביטויים (expressions) הינם יצורים תחביריים בעלי טיפוס וערך. הגדרה אינדוקטיבית של ביטויים : קבועים הם.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
Data Structures, CS, TAU, Splay Tree 1 Splay Tree - עץ חיפוש בינארי - מטרה לדאוג ל - Amortized Time - פעולה בודדת יכולה לקחת O(N) - אבל כל רצף M פעולות.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
משטר סטטי שערים לוגיים Wired Drives – © Dima Elenbogen 2009, Moshe Malka :29.
Synchronizers - מסנכרנים הדמיית רשת סינכרונית ברשת אסינכרונית.
מבני בקרה מבוא לתכנות למנע " ס - שבוע מספר 3 - מאיר קומר - סמסטר ב ' - תשס " ו הסתעפות “ אם השמאל ואימנה ואם הימין ואשמאילה ”
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
ערכים עצמיים בשיטות נומריות. משוואה אופינית X מציין וקטור עצמי מציינת ערך עצמי תואם לוקטור.
הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות (236353)
הקדמה. תנועת גל בחומר. קריסת הגל. משוואת ברגר (Burgers’ equation) ופתרונה. גלי הלם. סיכום.
Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing 1 Perfect Hashing בעיה : נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל - Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי.
1 Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing בעיה: נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל- Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי) * רוצים זמן קבוע.
תזכורת : אלגברה ליניארית מסקנה קלט : וקטורים פלט : האם u תלוי ליניארית ב קלט : מערכת של n משואות לינאריות ב -m נעלמים. פלט : פתרון, או שאין כזה. אלגוריתם.
רגרסיה קו רגרסיה הוא קו תיאורטי המאפשר לנו לבחון את השפעתו של משתנה מנבא אחד (או יותר) על המשתנה התלוי: במילים אחרות, מודל רגרסיה עוזר לנו לנבא על פי משתנה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
מבוא למדעי המחשב תרגול 3 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
Data Structures, CS, TAU, RB-Tree 1 עץ אדום-שחור - עץ חיפוש בינארי - בכל צומת ביט אינפורמציה נוסף - צבע « עץ “ כמעט מאוזן ” « (O(log n במקרה גרוע ביותר.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
עצים בינאריים - תזכורת דרגת צומת שורש עלה צומת פנימי מרחק בין 2 צמתים
תורת הקומפילציה הרצאה 2 ניתוח לקסיקלי Wilhelm, and Maurer – Chapter 7 Aho, Sethi, and Ullman – Chapter 3 Cooper and Torczon – Chapter 2.
1 - גמישות בבינאריות גמישות בעומק - עץ חיפוש בינארי: ממוצע O(log n) גרוע ביותר (O(n - היינו רוצים לשמור את העץ מאוזן תמיד Data Structures, CS, TAU
מתמטיקה בדידה תרגול 2.
DTD Inference for Views of XML Data Yannis Papakonstantinou and Victor Vianu U.C. San Diego Given by Irit Gefner
1 מבוא למדעי המחשב סיבוכיות. 2 סיבוכיות - מוטיבציה סידרת פיבונאצ'י: long fibonacci (int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else return (fibonacci(n-1)
Points on a perimeter (Convex Hull) קורס – מבוא לעבוד מקבילי מבצעים – אריאל פנדלר יאיר ברעם.
Lecture 13 Maximal Accurate Forests From Distance Matrix.
ניתוח לקסיקלי Wilhelm, and Maurer – Chapter 7 Aho, Sethi, and Ullman – Chapter 3 Cooper and Torczon – Chapter 2.
- אמיר רובינשטיין מיונים - Sorting משפט : חסם תחתון על מיון ( המבוסס על השוואות בלבד ) של n מפתחות הינו Ω(nlogn) במקרה הגרוע ובממוצע. ניתן לפעמים.
פיתוח מערכות מידע Class diagrams Aggregation, Composition and Generalization.
Costs and Filters Dr. Avi Rosenfeld Department of Industrial Engineering Jerusalem College of Technology
מהי אפיסתזה ? Epistasis come from the Greek –Epistasis come from the Greek – –“epi” means “upon” (מעל) –“histani” means “to place” (לעמוד) So it means.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #1 Course site:
Tirgul 12 Trees 1.
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #1
מבוא למדעי המחשב סיבוכיות.
אינדקסינג והשינג (indexing & hashing)
SQL בסיסי – הגדרה אינדוקטיבית
הרצאה 07 עצים קרן כליף.
מבני נתונים עצים קרן כליף.
השוואת נתונים למודל הסתברותי - כללית
Data Structures, CS, TAU, Splay Tree
בעיות נוספות ב-NPC.
Marina Kogan Sadetsky –
ניתוח מערכות מידע תכנות ב C#
Engineering Programming A
Presentation transcript:

הכלה ושקילות בין ביטויי XPath

הביטויים מכילים את האופרטורים הבאים [ ] פיצול // צאצא – קו כפול * - ג'וקר תווית דוגמה a[a][*//b] עבור כל ביטוי P ישנו עץ שקול t. * a a b

פונקצית השיבוץ embedding 1.התאמת שורש. 2.התאמת תווית. 3.התאמת מעבר בין כל שתי נקודות. אם השיבוץ נותן ערך אמת אפשר לדבר על הערך המוחזר. יתכנו שני שיבוצים שונים עבור אותה צומת. בדיקת שיבוץ נעשית ב O(|p|*|t^2|).

P b c a b dcac a a b * a c bd T שיבוץ – embedding(p->t) a

האם אפשר לדבר על עצים אמיתיים? - יותר פשוט יש אלגוריתמים מוכנים! נעבור לדבר על אוספים של עצים mod(P) אוסף המודלים – העצים שנותנים ערך אמת עבור שיבוץ. איך עושים זאת ? –צריך לבטל את האופרטורים // *.

מודל כנוני m z (1,2) c * a a b z z za a b c b

למה מודל כנוני? -אין צורך לבדוק את כל העצים מספיק לבדוק חלק ! -איזה חלק? a c b P’P’ P a c * a c z Mz(P)

למה מודל כנוני? -אין צורך לבדוק את כל העצים מספיק לבדוק חלק ! -איזה חלק? ( האם P ≤ 'P ) a c * P’P’ P a c * a c z z M z(1) (P)

מסקנות הגדרות שקולות p’≥p Mod(p’) ≥Mod(p) Mod(p’) ≥Mz(p) Mod(p’) ≥ Mz(w’+1)(p) ניתן לבדוק הכלה על ידי בדיקה (embedding) של כל המודלים Mz(w’+1)(p)

הומומורפיזם קשר בין שתי תבניות – בניגוד לשיבוץ שהוא קשר בין תבנית לעץ. התנאים דומים לשיבוץ. –שורש. –תווים בצמתים (כאשר p’ מצמצם). –מעברים. מרחק בבנים.(זהה) צאצא.(>=0) נגדיר אורך מסלול כמספר הצמתים לאורכו.

הומומורפיזם b c a d a c a a c a * a a b b P’ P 1.שורש 2.תוויות 3.מעברים סיבוכיות O(|p^2|*|p’|)

הומומורפיזם – תנאי מספיק אך לא הכרחי דוגמא למקרה שאין הומומורפיזם אך יש הכלה a c * a c * ?

סיכום ראינו שתי דרכים אפשריות לפיתרון. אחת בדיקה דרך מעבר לאוסף עצים סופי. השניה דרך בדיקת הומומורפיזם בין שתי התבניות שתי השיטות אינן מספקות אם בגלל סיבוכיות ואם בגלל חוסר שלמות

האלגוריתם האלגוריתם מבוסס על אוטומטים המקבלים עצים מסודרים ומדורגים ולכן יש צורך לבצע התאמה –ניתן להתאים את האוטומט לעץ או את העץ לאוטומט. – במקרה שלנו נבחר להתאים את העץ לאוטומט.

חומר רקע על עצים FTA BUTTOM UP – אוטומט שעובר על צמתי העץ מלמטה למעלה ו"נותן" מצבים לצמתים. פונקצית מעברים (q 1,,,q n,a)->q מצב מקבל אם בין המצבים של השורש ישנו מצב מקבל שפה של אוטומט – אוסף העצים שהוא מקבל השפה של AXA’ הינה חיתוך השפות AFTA אוטומט המכיל סוג נוסף של פונקצית מעברים (עוזר לביטול חשיבות סדר הבנים) –לא משנה לסיבוכיות בהפיכה לדטרמיניסטי

דירוג העצים כדי להתאים את העץ לאוטומט צריך לדרג ולסדר את הא"ב (תזמון של תוים זהים והגדרת דרגת כל תו) פונקציות הופכיות –u - הופכת סימן חזרה למה שהיה unrank) ) REG Ω (p) – שפת עצים רגולרית. כעת ניתן להגדיר U^(-1) – unrank^(-1) = rank

ביטוי והאוטומט הדטרמיניסטי המזהה את שפת העצים הרגולרית שהוא פורש m z (P) הא"ב Ω {b1,b2 a1,a2,b3, z1,z2,z3, {a2 b * a a b r b b1 a1 b2 z1 b3 a2 r1 b1 a1 b3 a2 r1 z1 b2 z2 z3

האלגוריתם – מחזיר אמת עבור הכלה 1.בניית אוטומט DFTA A 1.שמקבל את REG Ω (p) 2.בניית אוטומט AFTA 'A 1.שמקבל את Up^(-1)(MOD(p’)) 3.חישוב B B=AXA’ 4.חישוב C C=det(B) 5.בדיקת הכלת השפות lang(C) ≥ lang(A) c a

סיכום והערות האלגוריתם השתמש בשקילות –p’≥p ≡ Mod(p’) ≥Mz(p) השלב היחידי שנעשה בזמן אקספוננציאלי הוא שלב 4 - דטרמינציה של אוטומט החיתוך. האוטומט 'A הינו מסוג מיוחד AFTA –Alternating Finite Tree Automaton –מכיל סוג נוסף של מעברים – מעברי AND –מאפשר קבלת התוים בכל סדר