Читать онлайн «Большая Советская Энциклопедия (АЛ)». Страница 27

  Лит.: Глушков В. М., Синтез цифровых автоматов, М., 1962; Бусленко Н. П., Математическое моделирование производственных процессов на цифровых вычислительных машинах, М., 1964; Алгоритмизация производственных процессов [Доклады семинара], в. 1, К., 1966.

  Н. П. Бусленко.

Алгори'тмов тео'рия, раздел математики, изучающий общие свойства алгоритмов . Содержательные явления, приведшие к образованию понятия «алгоритм», прослеживаются в математике в течение всего времени её существования. Однако само это понятие сформировалось лишь в 20 в. и стало предметом самостоятельного изучения (по-видимому, впервые, хотя ещё в расплывчатом виде) лишь в 20-х гг. 20 в. в трудах представителей математического интуиционизма Л. Э. Я. Брауэра и Г. Вейля . Началом систематической разработки А. т. можно считать 1936, когда А. Чёрч опубликовал первое уточнение понятия вычислимой функции (предложив отождествлять понятие всюду определённой вычислимой функции, имеющей натуральные аргументы и значения, с понятием общерекурсивной функции) и привёл первый пример функции, не являющейся вычислимой, а А. М. Тьюринг и Э. Л. Пост дали первые уточнения понятия алгоритма (в терминах идеализированных вычислительных машин, см. Тьюринга машина ). В дальнейшем А. т. получила развитие в трудах С. К. Клини , Э. Л. Поста, А. А. Маркова и других. В частности, А. А. Марков предложил уточнять понятие алгоритма с помощью введённого им понятия нормального алгоритма . Наиболее общий подход к уточнению понятия алгоритма предложил А. Н. Колмогоров .

  Основные понятия А. т. Областью применимости алгоритма называется совокупность тех объектов, к которым он применим. Про алгоритм Á говорят, что он: 1) «вычисляет функцию f», коль скоро его область применимости совпадает с областью определения f и Á перерабатывает всякий x из своей области применимости в f (x ), 2) «разрешает множество А относительно множества X», коль скоро он применим ко всякому х из Х и перерабатывает всякий х из Х Ç A в слово «да», а всякий х из Х\ A в слово «нет»; 3) «перечисляет множество В», коль скоро его область применимости есть натуральный ряд, а совокупность результатов есть В. Функция называется вычислимой, если существует вычисляющий её алгоритм. Множество называется разрешимым относительно X, если существует разрешающий его относительно Х алгоритм (см. Разрешимое множество ). Множество называется перечислимым, если либо оно пусто, либо существует перечисляющий его алгоритм (см. Перечислимое множество ).

  Детальный анализ понятия «алгоритм» обнаруживает, что (I) область возможных исходных данных и область применимости любого алгоритма суть перечислимые множества. В свою очередь (II) для любой пары вложенных одно в другое перечислимых множеств можно подобрать алгоритм, у которого большее множество служит множеством исходных данных, а меньшее — областью применимости. Имеют место следующие основные теоремы: (III) функция f вычислима тогда и только тогда, когда перечислим её график, т. е. множество всех пар вида <x, f(x)>. (IV) Подмножество А перечислимого множества Х тогда и только тогда разрешимо относительно X, когда А и Х \ А перечислимы. (V) Если А и В перечислимы, то A' ÈB и А ÇВ также перечислимы. (VI) В каждом бесконечном перечислимом множестве Х существует перечислимое подмножество с неперечислимым дополнением [в силу (IV) это перечислимое подмножество будет неразрешимым относительно X]. (VII) Для каждого бесконечного перечислимого множества Х существует вычислимая функция, определённая на подмножестве этого множества и не продолжаемая до вычислимой функции, определённой на всём X. Утверждения (VI) и (II) в совокупности дают упоминаемый в ст. Алгоритм пример алгоритма Á с неразрешимой областью применимости.

  Алгоритмические проблемы. Проблема построения алгоритма, обладающего теми или иными свойствами, называется алгоритмической проблемой (а. п.). Как правило, свойство искомого алгоритма формулируется в терминах свойств того соответствия, которое должно иметь место между исходными данными и результатами алгоритма. Важные примеры а. п.: проблема вычисления данной функции (требуется построить алгоритм, вычисляющий эту функцию): проблема разрешения данного множества (требуется построить алгоритм, разрешающий это множество относительно некоторого другого множества); проблема перечисления данного множества (требуется построить алгоритм, перечисляющий данное множество). Неразрешимость а. п. означает отсутствие соответствующего алгоритма; теоремы, устанавливающие неразрешимость таких проблем, относятся к числу наиболее важных теорем А. т.

  Метрическая А. т. А. т. можно разделить на дескриптивную (качественную) и метрическую (количественную). Первая исследует алгоритмы с точки зрения устанавливаемого ими соответствия между исходными данными и результатами, к ней относятся, в частности, те алгоритмические проблемы, о которых говорилось в предыдущем разделе. Вторая исследует алгоритмы с точки зрения сложности как самих алгоритмов, так и задаваемых ими «вычислений», т. е. процессов последовательного преобразования конструктивных объектов. Важно подчеркнуть, что сложность алгоритмов и вычислений может определяться различными способами, причём может оказаться, что при одном способе А будет сложнее В, а при другом способе — наоборот. Чтобы говорить о сложности алгоритмов, надо сперва описать какой-либо точный язык для записи алгоритмов и затем под сложностью алгоритма понимать сложность его записи; сложность же записи можно определять различными способами (например, как число символов данного типа, участвующих в записи, или как набор таких чисел, вычисленных для разных типов символов). Чтобы говорить о сложности вычисления, надо уточнить, как именно вычисление представляется в виде цепочки сменяющих друг друга конструктивных объектов и что считается сложностью такой цепочки (только ли число членов в ней — «число шагов» вычисления или ещё учитывается «размер» этих членов и т. п.); в любом случае сложность вычисления зависит от исходного данного, с которого начинается вычисление, поэтому сложность вычисления есть функция, сопоставляющая с каждым объектом из области применимости алгоритма сложность соответствующей цепочки. Разработка методов оценки сложности алгоритмов и вычислений имеет важное теоретическое и практическое значение, однако в отличие от дескриптивной А. т., оформившейся в целостную математическую дисциплину, метрическая А. т. делает лишь первые шаги.

  Приложения А. т. имеются во всех областях математики, в которых встречаются алгоритмические проблемы. Такие проблемы возникают в математической логике и теории моделей; для каждой теории формулируется проблема разрешения множества всех истинных или доказуемых предложений этой теории относительно множества всех её предложений (теории подразделяются на разрешимые и неразрешимые — в зависимости от разрешимости или неразрешимости указанной проблемы); в 1936 А. Чёрч установил неразрешимость проблемы разрешения для множества всех истинных предложений логики предикатов, дальнейшие важные результаты в этом направлении принадлежат А. Тарскому , А. И. Мальцеву и др. Алгоритмические проблемы встречаются в алгебре (проблема тождества для полугрупп и, в частности, для групп: первые примеры полугрупп с неразрешимой проблемой тождества были найдены в 1947 независимо А. А. Марковым и Э. Л. Постом, а пример группы с неразрешимой проблемой тождества — в 1952 П. С. Новиковым ); в топологии (проблема гомеоморфии, неразрешимость которой для важного класса случаев была доказана в 1958 А. А. Марковым); в теории чисел (остающаяся до сих пор открытой проблема разрешимости диофантовых уравнений) и др. разделах математики.

  А. т. тесно связана с математической логикой, поскольку на понятие алгоритма опирается одно из центральных понятий математической логики — понятие исчисления и потому, например, теорема К. Гёделя о неполноте формальных систем может быть получена как следствие теорем А. т. Наконец, А. т. тесно связана с основаниями математики, в которых одно из центральных мест занимает проблема соотношения конструктивного и неконструктивного, в частности А. т. даёт аппарат, необходимый для разработки конструктивного направления в математике; в 1965 А. Н. Колмогоров предложил использовать А. т. для обоснования информации теории . А. т. образует теоретический фундамент для ряда вопросов вычислительной математики и тесно связана с кибернетикой, в которой важное место занимает изучение алгоритмов управления, в частности понятие алгоритма занимает центральное место в т. н. программированном обучении.