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The Online Space Complexity of Probabilistic Languages

机译:概率语言的在线空间复杂性

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摘要

In this paper, we define the online space complexity of languages, as the size of the smallest abstract machine processing words sequentially and able to determine at every point whether the word read so far belongs to the language or not. The first part of this paper motivates this model and provides examples and preliminary results. One source of inspiration for introducing the online space complexity of languages comes from a seminal paper of Rabin from 1963, introducing probabilistic automata, which suggests studying the online space complexity of probabilistic languages. This is the purpose of the second part of the current paper.
机译:在本文中,我们将语言的在线空间复杂度定义为最小的抽象机顺序处理单词的大小,并且能够在每个点上确定到目前为止所读单词是否属于该语言。本文的第一部分激发了该模型的作用,并提供了示例和初步结果。引入语言的在线空间复杂性的灵感来源之一是拉宾(Rabin)在1963年发表的一篇开创性论文,该论文介绍了概率自动机,这建议研究概率语言的在线空间复杂性。这是本论文第二部分的目的。

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