Ordered Navigation on Multi-attributed Data Words

We study temporal logics and automata on multi-attributed data words. Recently, BD-LTL was introduced as a temporal logic on data words extending LTL by navigation along positions of single data values. As allowing for navigation wrt. tuples of data values renders the logic undecidable, we introduce ND-LTL, an extension of BD-LTL by a restricted form of tuple-navigation. While complete ND-LTL is still undecidable, the two natural fragments allowing for either future or past navigation along data values are shown to be Ackermann-hard, yet decidability is obtained by reduction to nested multi-counter systems. To this end, we introduce and study nested variants of data automata as an intermediate model simplifying the constructions. To complement these results we show that imposing the same restrictions on BD-LTL yields two 2ExpSpace-complete fragments while satisfiability for the full logic is known to be as hard as reachability in Petri nets

Метод синтезу моделей станів об’єктів програмного забезпечення автоматизованої системи обробки цифрових зображень

This article proposes a method for the synthesis of the behavior of software objects models (SOM) for the developed object-oriented software systems for automated digital image processing in order to avoid systemic and algorithmic errors in the design phase of a software system, as well as to reduce the time of its development. The process of constructing the SOM proceeding from its finite-state representation is viewed from the standpoint of abstract synthesis of an automata’s finite state. Thus, the specialties of the synthesis of finite automaton SOM, the construction of the map defining a plurality of channels management class of objects, the order to bring it to an automata, the construction of the canonical set of events and their regular expressions to display defining a plurality of channels management of software objects class for object oriented software system are considered and justified. Переважна більшість даних, які обробляються сучасними інфокомунікаційними системами, є графічними. Істотна частка з них – цифрові зображення, які характеризуються великими обсягами. Таким чином, виникає потреба їх представлення у компактному вигляді, що забезпечить зменшення навантаження на канали зв’язку, підвищення оперативності доставки та скорочення обсягів пам’яті, необхідної для зберігання даних. Вирішенням цієї проблеми є розроблення з використанням об’єктно- орієнтованої технології автоматизованої системи обробки цифрових зображень (АСОЗ), на етапі проектування якої постає актуальна задача побудови моделей поведінки екземплярів класів об’єктно- орієнтованого програмного забезпечення (ООПЗ) задля уникнення системних та алгоритмічних помилок, а також скорочення часу розроблення. Тож, мета роботи полягає в розробленні метода синтезу моделей станів програмних об’єктів об’єктно-орієнтованого програмного забезпечення АСОЗ. Процес побудови моделі станів програмних об’єктів (МСО) ООПЗ, виходячи з її скінченно- автоматного представлення, розглянуто з погляду абстрактного синтезу скінченного автомата. У роботі викладені й обґрунтовані особливості синтезу скінченно-автоматної МСО ООПЗ, побудова відображення, яке визначає множину каналів керування класу об’єктів, та порядок приведення його до автоматного виду, а також побудова канонічної множини подій і їх регулярних виразів для відображення, яке визначає множину каналів керування класу програмних об’єктів. На основі отриманих результатів дослідження запропоновано метод синтезу моделей станів програмних об’єктів ООПЗ. Запропонований метод забезпечує формалізацію процесу визначення станів та їх взаємозв’язків у життєвому циклі екземпляра класу ООПЗ, а також дозволяє зменшити трудомісткість процесу розробки динамічної компоненти комплексної моделі ООПЗ під час її проектування на логічному рівні

Dynamics of Internal Models in Game Players

A new approach for the study of social games and communications is proposed. Games are simulated between cognitive players who build the opponent's internal model and decide their next strategy from predictions based on the model. In this paper, internal models are constructed by the recurrent neural network (RNN), and the iterated prisoner's dilemma game is performed. The RNN allows us to express the internal model in a geometrical shape. The complicated transients of actions are observed before the stable mutually defecting equilibrium is reached. During the transients, the model shape also becomes complicated and often experiences chaotic changes. These new chaotic dynamics of internal models reflect the dynamical and high-dimensional rugged landscape of the internal model space.Comment: 19 pages, 6 figure

Tracking uncertainty in a spatially explicit susceptible-infected epidemic model

In this paper we conceive an interval-valued continuous cellular automaton for describing the spatio-temporal dynamics of an epidemic, in which the magnitude of the initial outbreak and/or the epidemic properties are only imprecisely known. In contrast to well-established approaches that rely on probability distributions for keeping track of the uncertainty in spatio-temporal models, we resort to an interval representation of uncertainty. Such an approach lowers the amount of computing power that is needed to run model simulations, and reduces the need for data that are indispensable for constructing the probability distributions upon which other paradigms are based

Identification of cellular automata based on incomplete observations with bounded time gaps

In this paper, the problem of identifying the cellular automata (CAs) is considered. We frame and solve this problem in the context of incomplete observations, i.e., prerecorded, incomplete configurations of the system at certain, and unknown time stamps. We consider 1-D, deterministic, two-state CAs only. An identification method based on a genetic algorithm with individuals of variable length is proposed. The experimental results show that the proposed method is highly effective. In addition, connections between the dynamical properties of CAs (Lyapunov exponents and behavioral classes) and the performance of the identification algorithm are established and analyzed

Invited Talk: Extensions of Graph Transformation Systems for Timed, Continuous, and Probabilistic Behavior

Graph transformation systems can be employed to describe systems withcomplex structural dynamics which states can be captured by attributed graphs.However, like many other standard computer science models such as automata intheir basic form time, continuous behavior, or probabilistic behavior are not supported.In this talk we will report on a number of extensions for graph transformationsystems that have been developed that permit to describe also time, continuousbehavior, probabilistic behavior, timed probabilistic behavior. Referring to the developmentof related extensions for automata, we will discuss how these resultshave been transferred to graph transformation systems. We will discuss furthermorewhich specific problems had to be resolved to transfer the results to graph transformationsystems, which tool support exists, and what are the open challenges foreach of these direction