有限オートマトンの可到達性, 可観測性および最小実現
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概要
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有限オートマトン(FA)を離散時間動的システムと捉えて状態と記号の{0,1}上の符号化とシステム特性(状態推移関数など)のパラメータ化により、FAの状態空間モデルが得られる。この状態も出る表現に基づく決定性FA(DFA)学習では、従来の記号学習に代りパラメータ同定となる。本報告ではDFAに対し、可到達性および可観測性を定義した上で、DFAの入出力応答(特性応答)から構成するハンケル行列からのDFAの最小表現法を確立し、さらに部分、ハンケル行列からの最小部分実現のアルゴリズムも導出している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-17
著者
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