Cтраница 1
Выразительная мощность является одним из важнейших аспектов при разработке новых языков программирования, отражает взаимосвязь между языками программирования, способами мышления и областью применения. Постепенно становится все более очевидным тот факт, что каждый язык программирования служит отражением способов мышления своих разработчиков и навязывает эти способы мышления использующим его программистам ограничивая возможность последних отыскивать элегантные решения различных задач а также общность и гибкость создаваемых на нем программ. В лингвистике, когда речь идет о естественных языках, оказывается очень трудным отличить влияние используемого языка на способы мышления от влияния способов мышления на используемый язык. В вопросах, связанных с языками программирования, все обстоит несколько иначе. На то имеется ряд причин. Во-первых, языки программирования являются относительно статичными - некоторый язык программирования не подвергается немедленному изменению с появлением новых концепций в программировании. В естественных языках подобные изменения происходят намного быстрее путем введения в них новых слов. [1]
Выразительная мощность раскрашенных сетей зависит от мощности множества признаков. Класс сетей с конечным множеством признаков эквивалентен классу сетей Петри [71, 89], хотя при преобразовании раскрашенной сети в сеть Петри могут значительно возрасти размеры сети. [2]
Для повышения выразительной мощности значения часто бывает удобным выражать в виде функциональной зависимости других. [3]
В целом сравнительный анализ выразительной мощности иерархических сетей и сетей Петри показывает, что введение иерархии в сетевые модели существенно улучшает моделирующие способности моделей. В свою очередь наличие межуровневых связей в иерархических системах увеличивает сложность их ф / нкционирования, и такие системы не моделируются хорошо структурированными сетями такими, как строго иерархические сети. [4]
Вопросы, связанные с выразительной мощностью, рассмотрим с точки зрения структурного программирования и языков программирования общего назначения. [5]
В этом разделе будет охарактеризована выразительная мощность сетей Петри путем сравнения классов языков сетей Петри с вышеперечисленными классами языков. [6]
Такое изменение правил функционирования сетей приводит к увеличению их выразительной мощности до уровня машин Тьюринга. Чтобы убедиться в этом, достаточно показать, каким образом выражается средствами синхронных сетей оператор условного вычитания единицы счетчико-вого автомата. На рис. 5.7 показан соответствующий фрагмент синхронной сети. [7]
Анализ языков, порождаемых сетями Петри, показывает, что сети Петри по выразительной мощности, т.е. по способности адекватно моделировать поведение дискретных систем, превосходят такие классы моделей, как конечные автоматы, но все же не обладают универсальными возможностями, так как некоторые классы языков не могут порождаться сетями Петри. [8]
Здесь мы напомним некоторые важные свойства Пролога как языка запросов, которые существенно увеличивают выразительную мощность классических языков запросов, основанных на реляционной алгебре или исчислении. [9]
Полный листинг интерпретатора на языке Норе приведен на рис. 9.2. Простота результирующей программы еще раз подтверждает выразительную мощность функциональной нотации. [10]
В ИнС для представления знаний об объектах используются обычно модификации языка исчисления предикатов без ограничения парности предикатных символов или адекватные им по выразительной мощности семантические сети. [11]
Благодаря своим свойствам: компактность, легкая читабельность, высокая степень связанности элементов ( изменение функциональности одной части модели сразу влечет за собой изменение функциональности других частей и всей модели в соответствии с установленными контекстными связями), высокая выразительная мощность, несложная сопровождаемость, надежность и переносимость, контекстная модель является удобным средством описания и управления технологическим процессом. Удачным объектом применения данной модели могут служить системы с высокой изменчивостью свих процессов, например, система управления железной дорогой, где имеется множество железнодорожных путей, семафоров, поездов. Контекстная модель позволяет один раз описать все объекты взаимодействия с их свойствами программистом. [12]
Другое важное применение преобразования программ связано с эффективной реализацией абстрактных типов данных, которые определяют структуры данных, используемые в проблемно-ориентированной высокоуровневой спецификации решения задач. Выразительная мощность определяемых пользователем типов данных при написании функциональных программ раскрыта в первой части книги, и многие языки, включая Норе, поддерживают их. Однако они обычно представляются в ЭВМ блоками в памяти, которые взаимно связаны указателями, в связи с чем, как установлено в гл. Это не самый эффективный способ доступа к содержимому структур хранения в машинах с прямой или индексной адресацией, для которых идеальной структурой данных является линейная структура, занимающая непрерывный участок памяти и ориентированная на последовательный просмотр. [13]
В теории алгоритмов и автоматов рассматриваются различные абстрактные системы ( машины, автоматы), предназначенные для моделирования функционирования дискретных систем. Их выразительная мощность, т.е. способность адекватно описывать сложное поведение моделируемых систем, часто характеризуется классами порождаемых ими языков, которые, как и в случае языков сетей Петри, определенным образом кодируют разные возможные способы функционирования систем. В теории формальных языков выделены и изучены некоторые классы языков, порождаемых системами разного типа. Эти же классы языков порождаются конечными множествами правил, называемых порождающими грамматиками. [14]
Предикаты и правила в Прологе могут задаваться рекурсивно. Поэтому выразительная мощность Пролога как языка запросов строго выше выразительных возможностей традиционных языков запросов. [15]