Алгоритмические машины (стр. 1 из 6)

1. Определение алгоритма

Слово алгоритм содержит в своем составе преобразованное географическое название Хорезм. Термин «алгоритм» обязан своим происхождением великому ученому средневекового Востока – Муххамад ибн Муса ал-Хорезми (Магомет, сын Моисея, из Хорезма). Он жил приблизительно с 783 по 850 годы, и в 1983 году отмечалось 1200-летие со дня его рождения в городе Ургенче – областном центре современной Хорезмской области Узбекистана. В латинских переводах с арабского арифметического трактата ал-Хорезми его имя транскрибировалось как algorismi. Откуда и пошло слово «алгоритм» – сначала для обозначения алгоритмов цифровых вычислений десятичной позиционной арифметики, а затем для обозначения процессов, в которых искомые величины решаемых задач находятся последовательно из исходных данных по определенным правилам и инструкциям.

Во всех сферах своей деятельности, и в особенности в сфере обработки информации, человек сталкивается с различными способами или методиками решения задач. Они определяют порядок выполнения действий для получения желаемого результата – можно трактовать это как первоначальное или интуитивное определение алгоритма. Некоторые дополнительные требования приводят к неформальному определению алгоритма.

Алгоритм – это заданное на некотором языке конечное предписание, задающее конечную последовательность выполнимых элементарных операций для решения задачи, общее для класса возможных исходных данных. Пусть D – область (множество) исходных данных задачи, а R – множество возможных результатов, тогда мы можем говорить, что алгоритм осуществляет отображение D → R. Поскольку такое отображение может быть не полным, то вводятся следующие понятия: алгоритм называется частичным алгоритмом, если мы получаем результат только для некоторых

, и полным алгоритмом, если алгоритм получает правильный результат для всех .

Несмотря на все усилия исследователей, отсутствует одно исчерпывающе строгое определение понятия «алгоритм». Поэтому в теории алгоритмов были введены различные формальные определения алгоритма. При этом удивительным научным результатом является доказательство эквивалентности этих формальных определений в смысле их равномощности.

Варианты словесного определения алгоритма принадлежат российским ученым А.Н. Колмогорову и А.А. Маркову.

Алгоритм по Колмогорову – это всякая система вычислений, выполняемых по строго определенным правилам, которая после какого-либо числа шагов заведомо приводит к решению поставленной задачи.

Алгоритм по Маркову – это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, идущий от варьируемых исходных данных к искомому результату.

Следует отметить, что различные определения алгоритма, в явной или неявной форме, постулируют следующий ряд требований:

− алгоритм должен содержать конечное количество элементарно выполнимых предписаний, т.е. удовлетворять требованию конечности записи;

− алгоритм должен выполнять конечное количество шагов при решении задачи, т.е. удовлетворять требованию конечности действий;

− алгоритм должен быть единым для всех допустимых исходных данных, т.е. удовлетворять требованию универсальности;

− алгоритм должен приводить к правильному по отношению к поставленной задаче решению, т.е. удовлетворять требованию правильности.

Вплоть до 30-х годов прошлого столетия понятие алгоритма оставалось интуитивно понятным и имело скорее методологическое, а не математическое значение. К началу ХХ века много ярких примеров дала алгебра и теория чисел. Среди них можно упомянуть алгоритм Евклида нахождения наибольшего общего делителя двух натуральных чисел или двух целочисленных многочленов, алгоритм Гаусса решения системы линейных уравнений над полем, алгоритм нахождения рациональных корней многочленов одного переменного с рациональными коэффициентами. К ним также можно отнести алгоритм Штурма определения числа действительных корней многочлена с действительными коэффициентами на некотором отрезке действительных чисел, алгоритм разложения многочлена одного переменного над конечным полем на неприводимые множители. Указанные алгоритмические проблемы решены путем указания конкретных разрешающих процедур. Очевидно, что для получения результатов такого типа достаточно понятия алгоритма в интуитивной интерпретации, т.е. в суждениях не алгоритмизированных, а основанных на особой проницательности, позволяющей угадывать правду. Достаточно подробно об этом пишет Р. Пенроуз в своих работах «Новый ум короля» и «Тени разума».

Однако в начале ХХ века были сформулированы алгоритмические проблемы, положительное решение которых представлялось маловероятным. Решение таких проблем потребовало привлечения новых логических средств. Ведь одно дело доказать существование разрешающего алгоритма – это можно сделать, используя интуитивное понятие алгоритма. Другое дело – доказать отсутствие алгоритма – для этого нужно знать точно, что такое алгоритм.

Начальной точкой отсчета современной теории алгоритмов можно считать работу немецкого математика Курта Гёделя (1931 год – теорема о неполноте символических логик), в которой было показано, что некоторые математические проблемы не могут быть решены алгоритмами из некоторого класса. Общность результата Гёделя связана с тем, совпадает ли использованный им класс алгоритмов с классом всех (в интуитивном смысле) алгоритмов. Эта работа дала толчок к поиску и анализу различных формализаций алгоритма.

Задача точного определения понятия алгоритма была решена в 30-х годах в работах Д. Гильберта, А. Чёрча, С. Клини, Э. Поста, А. Тьюринга в двух формах: на основе понятия рекурсивной функции и на основе описания алгоритмического процесса. Рекурсивная функция – это функция, для которой существует алгоритм вычисления ее значений по произвольному значению аргумента. Класс рекурсивных функций был определен строго как конкретный класс функций в некоторой формальной системе. Был сформулирован тезис (называемый «тезис Чёрча»), утверждающий, что данный класс функций совпадает с множеством функций, для которых имеется алгоритм вычисления значений по значению аргументов. Другой подход заключался в том, что алгоритмический процесс определяется как процесс, осуществимый на конкретно устроенной машине (называемой «машиной Тьюринга»). Был сформулирован тезис («тезис Тьюринга»), утверждающий, что любой алгоритм может быть реализован на подходящей машине Тьюринга. Оба данных подхода, а также другие подходы (А.А. Марков, Э. Пост) привели к одному и тому же классу алгоритмически вычислимых функций и подтвердили целесообразность использования тезиса Чёрча или тезиса Тьюринга для решения алгоритмических проблем.

Поскольку понятие рекурсивной функции строго математическое, то с помощью математического подхода можно доказать, что решающая некоторую задачу функция не является рекурсивной, что эквивалентно отсутствию для данной задачи разрешающего алгоритма. Аналогично, отсутствие разрешающей машины Тьюринга для некоторой задачи равносильно отсутствию для нее разрешающего алгоритма. Указанные результаты составляют основу так называемой дескриптивной теории алгоритмов, основным содержанием которой является классификация задач по признаку алгоритмической разрешимости, то есть получение высказываний типа «Задача алгоритмически разрешима» или «Задача алгоритмически неразрешима».

В данном направлении получен ряд фундаментальных результатов. Среди них – отрицательное решение в 1952 году П.С. Новиковым классической проблемы тождества для конечно определенных групп, сформулированной Деном в 1912 году. Алгоритмическая неразрешимость знаменитой десятой проблемы Гильберта, сформулированной им среди других 23 проблем в 1900 году. Задача о разрешимости диофантова уравнения. Пусть задано диофантово уравнение с произвольными неизвестными и целыми рациональными числовыми коэффициентами. Указать способ, при помощи которого возможно после конечного числа операций установить, разрешимо ли это уравнение в целых рациональных числах»), была доказана в 1970 году Ю.В. Мятиясевичем.

В технику термин «алгоритм» пришел вместе с кибернетикой. Понятие алгоритма помогло, например, точно определить, что значит эффективно задать последовательность управляющих сигналов. Применение ЭВМ послужило стимулом к развитию теории алгоритмов и изучению алгоритмических моделей, к самостоятельному изучению алгоритмов с целью их сравнения по рабочим характеристикам (числу действий, расходу памяти), а также их оптимизации. Возникло важное направление в теории алгоритмов – сложность алгоритмов и вычислений (Колмогоров). Начала складываться так называемая метрическая теория алгоритмов, основным содержанием которой является классификация задач по классам сложности. Сами алгоритмы стали объектом точного исследования, как и те объекты, для работы с которыми они предназначены. В этой области, естественно, выделяются задачи получения верхних и задачи получения нижних оценок сложности алгоритмов, и методы решения этих задач совершенно различны.

Для получения верхних оценок достаточно интуитивного понятия алгоритма. Для этого строится неформальный алгоритм решения конкретной задачи, после чего он формализуется для реализации на подходящей алгоритмической модели. Если показывается, что сложность (время или память) вычисления для этого алгоритма не превосходит значения подходящей функции при всех значениях аргумента, то эта функция объявляется верхней оценкой сложности решения рассматриваемой задачи. В области получения верхних оценок получено много ярких результатов для конкретных задач. Среди них разработаны быстрые алгоритмы умножения целых чисел, многочленов, матриц, решения линейных систем уравнений, которые требуют значительно меньше ресурсов, чем традиционные алгоритмы.