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线性扩展自顶向下树换能器的合成闭包。 (英语) Zbl 1369.68252号

本文研究的扩展自顶向下树传感器不同于标准模型,因为它们可以一步处理输入树的较大片段,而不仅仅是单个符号。这种泛化已经被发现是有用的,特别是在语法导向的机器翻译的应用中。这里考虑的传感器是线性的,即没有规则创建输入树子树的多个副本,它们被表示为同步语法,并行生成输入树和输出树。线性扩展自顶向下树变换器定义的树变换的l-XT类的扩展l-XT(^{mathrm R})是通过允许一种形式的正则look-ahead获得的。这两个基本类的几个子类是通过对传感器施加(varepsilon)-自由性、严格性和不可删除性限制的一些组合而获得的。
对于任何包含所有单位变换的树变换类,(mathcal{C})((n\geq1))的(n)成员的关系组合类(mathcal{C}^n)形成了一个升序层次结构(mathcali{C}\subseteq\mathcal}C}^2\subseteq\mathcal{C}^3\substeq\ldots)。由于复杂树变换可以定义为简单树变换的组合,因此所使用的树变换的类(mathcal{C})最好在组合下闭合,即,(mathcal{C}^2\substeq\mathcal}),或者至少是(mathcall{C}{n+1}=mathcal{C}^n)的一些小值\(n\)。对于上面提到的一些类,合成层次结构是已知的,在本文中,作者解决了其余的情况。事实证明,没有一个类在组合下是封闭的,但大多数无(varepsilon)换能器类产生有限层次。作者确定了有限层次的长度,并且他们还展示了不同层次之间的许多关系。

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65年第68季度 形式语言和自动机
2012年第68季度 语法和重写系统
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