Guia Trabajo Colaborativo 3

AUTOMATAS Y LENGUAJES FORMALES

301405

Programa: Ingeniería de Sistemas

GUIA DE ACTIVIDAD

TRABAJO COLABORATIVO N 3

LENGUAJES ESTRUCTURADOS POR FRASES

APLICACIONES DE LA TEORÍA DE AUTÓMATAS (Teoría de la Información)

DUITAMA

ENERO DE 2014

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD

Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería. AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES

Ingeniería de Sistemas. Trabajo Colaborativo 3. Ing. (Msc). Carlos Alberto Amaya Tarazona

Temáticas revisadas:

Tercera Unidad

Capítulos

III. LENGUAJES

ESTRUCTURADOS POR

FRASES

7. Máquinas de Turing.

31. Formalización de las MT

32. Funcionamiento de la Máquina de Turing.

33. Diferencias entre un Computador y una

Máquina de Turing

34. La Máquina Universal de Turing

35. Lenguajes aceptados por la MT

8. Máquina de Turing y

Computación

36. Tesis de Church/Turing

37.Variantes de Una Máquina de Turing

38. Problemas de Hilbert

39. Problemas Insolubles para la Teoría de

Lenguajes

40. Lenguajes Decidibles

9. Funciones Recursivas 41. Problemas de Halting

42. Decibilidad de Teorías Lógicas

43. Reducibilidad de Turing

44. Algoritmo de Trellis

45. Algoritmo de Viteri

INTRODUCCIÓN:

Los lenguajes independientes del contexto que también se conocen con el nombre

de gramáticas de contexto libre son un método recursivo sencillo de especificación

de reglas gramaticales con las que se pueden generar cadenas de un lenguaje.

Es factible producir de esta manera todos los lenguajes regulares, además de que

existen ejemplos sencillos de gramáticas de contexto libre que generan lenguajes

no regulares. Las reglas gramaticales de este tipo permiten que la sintaxis tenga

variedad y refinamientos mayores que los realizados con lenguajes regulares, en

gran medida sirven para especificar la sintaxis de lenguajes de alto nivel y otros

lenguajes formales.

OBJETIVO GENERAL:

Conocer los modelos de computación que corresponden a los lenguajes

estructurados pro frases, Máquinas de Turing y su aplicación.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

 Generalizar los conceptos de Máquinas de Turing

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD

Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería. AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES

Ingeniería de Sistemas. Trabajo Colaborativo 3. Ing. (Msc). Carlos Alberto Amaya Tarazona

 Comprender el diseñoy funcionalidad de una MT.

 Reconocer el potencial de procesamiento del lenguaje del autómata con las

MT.

 Aplicar un ejercicio enfocado a la máquina de estados (Aplicabilidad de las

MT y de Autómatas).

METODOLOGÍA: Las sesiones son desarrolladas en forma teórica, La estrategia

de aprendizaje a utilizar será el Aprendizaje colaborativo.

Porque aprendizaje colaborativo?

El desarrollo de las actividades de aprendizaje está basado en el aprendizaje

colaborativo como una estrategia de aprendizaje y de trabajo de grupo que es

usado en los cursos que se ofertan en el campus virtual de la UNAD, se requieren

estas características para realizar un trabajo realmente efectivo. Participación: el

potencial de un grupo de aprendizaje se maximiza cuando todos los estudiantes

participan activamente en las discusiones.

Crecimiento Social: permite establecer y mantener una comprensión compartida

de significados.

Habilidades Conversacionales: la calidad de la comunicación en grupos de

discusión influencia la experiencia de aprendizaje y los logros de los miembros del

grupo.

Procesamiento Grupal y Análisis de Rendimiento: existe procesamiento grupal

cuando el grupo discute sus progresos y decide si continúa con su

comportamiento o lo cambia. Para ello los estudiantes deben evaluar individual y

colectivamente sus rendimientos.

Formación de los grupos colaborativos: Los Grupos están conformados por 5

estudiantes que el sistema en el momento del ingreso al curso académico los

selecciona, es de anotar que este grupo está definido para desarrollar todo el

curso académico y no es factible el cambio de grupo, este proceso fomenta

deliberadamente la diversidad mezclando los estudiantes con diferente nivel, sexo,

origen, estilo de aprendizaje, etc. Aunque esta distribución no toma en cuenta la

opinión de cada estudiante si pretende que se conserve dentro del equipo la

pluralidad para potenciar la calidad, la cantidad y la velocidad de aprendizaje.

...