Let p/q be a rational number. Numeration in base p/q is defined by a function that evaluates each finite word over A_p={0,1,...,p-1} to some rational number. We let N_p/q denote the image of this evaluation function. In particular, N_p/q contains all nonnegative integers and the literature on base p/q usually focuses on the set of words that are evaluated to nonnegative integers; it is a rather chaotic language which is not context-free. On the contrary, we study here the subsets of (N_p/q)^d that are p/q-recognisables, i.e. realised by finite automata over (A_p)^d. First, we give a characterisation of these sets as those definable in a first-order logic, similar to the one given by the B\"uchi-Bruy\`ere Theorem for integer bases numeration systems. Second, we show that the natural order relation and the modulo-q operator are not p/q-recognisable.


翻译:Let p/ q 是一个理性的数值。 在 base p/ q 中的数值是由一个函数定义的, 该函数将A_ p ⁇ 0, 1,..., p-1} 上的每个限定单词评价为某种合理的数值。 我们让 N_ p/ q 表示此评价功能的图像。 特别是, N_ p/ q 包含所有非负整数, 基p/ q 上的文献通常侧重于被评价为非负整数的一组单词; 它是一个相当混乱的语言, 不是没有上下文的。 相反, 我们在这里研究的是( N_ p/ q) d 的子集, 它们是 p/ q- recogniversables, 即由 A_ p/ d。 首先, 我们给这些组设定了在第一顺序逻辑中可以解定义的特性, 类似于 B\ " uchi- Bruy ⁇ ere Theorem 提供的整数计算系统 。 其次, 我们显示自然秩序关系和modulo- q 经营人并非 p/ q- recognable.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
超全的人脸识别数据集汇总,附打包下载
极市平台
90+阅读 · 2020年3月7日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月4日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
VIP会员
相关资讯
超全的人脸识别数据集汇总,附打包下载
极市平台
90+阅读 · 2020年3月7日
一文读懂依存句法分析
AINLP
16+阅读 · 2019年4月28日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员