On Erasing Rules in Regulated Grammars

V této práci je diskutován vliv vymazávacích pravidel na generativní sílu řízených gramatik, což je velký otevřený problém teorie řízeného přepisování. Tato práce studuje možnost odstranění vymazávacích pravidel z těchto gramatik tak, že shromažďuje aktuální výsledky na toto téma a přináší novou podmínku, nazvanou k-limitované vymazávání, která zaručuje, že jsme bez vlivu na generovaný jazyk schopni odstranit všechna vymazávací pravidla z libovolné bezkontextové gramatiky řízené regulárním jazykem splňující tuto podmínku. Tento výsledek je částečným řešením výše zmíněného problému. Mimoto je prezentován nový algoritmus k odstranění vymazávacích pravidel z bezkontextových gramatik, který nepotřebuje předurčovat tzv. epsilon-neterminály (na rozdíl od standardního algoritmu používaného v učebnicích). V závěru je zhodnocen přínos těchto výsledků pro syntaktickou analýzu.This work discusses the effect of erasing rules to the generative power of regulated grammars, which is a big open problem in the theory of regulated rewriting. It studies the possibility of removal of erasing rules from regulated grammars by aggregation of current, up-to-date results concerning this elimination and by presentation of a new condition, called k-limited erasing, under which all erasing rules can be always removed from regularly controlled context-free grammars without affecting their generative power. This result partially solves the abovementioned problem. Moreover, a new algorithm for elimination of erasing rules from context-free grammars is presented. This algorithm does not require any predetermination of so called epsilon-nonterminals (in contrast to the standard algorithm used in textbooks). In the conclusion, a significance of these results concerning syntactical analysis is discussed.

Domain-specific languages for modeling and simulation

Simulation models and simulation experiments are increasingly complex. One way to handle this complexity is developing software languages tailored to specific application domains, so-called domain-specific languages (DSLs). This thesis explores the potential of employing DSLs in modeling and simulation. We study different DSL design and implementation techniques and illustrate their benefits for expressing simulation models as well as simulation experiments with several examples.Simulationsmodelle und -experimente werden immer komplexer. Eine Möglichkeit, dieser Komplexität zu begegnen, ist, auf bestimmte Anwendungsgebiete spezialisierte Softwaresprachen, sogenannte domänenspezifische Sprachen (\emph{DSLs, domain-specific languages}), zu entwickeln. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie DSLs in der Modellierung und Simulation eingesetzt werden können. Wir betrachten verschiedene Techniken für Entwicklung und Implementierung von DSLs und illustrieren ihren Nutzen für das Ausdrücken von Simulationsmodellen und -experimenten anhand einiger Beispiele

Artificial general intelligence: Proceedings of the Second Conference on Artificial General Intelligence, AGI 2009, Arlington, Virginia, USA, March 6-9, 2009

Artificial General Intelligence (AGI) research focuses on the original and ultimate goal of AI – to create broad human-like and transhuman intelligence, by exploring all available paths, including theoretical and experimental computer science, cognitive science, neuroscience, and innovative interdisciplinary methodologies. Due to the difficulty of this task, for the last few decades the majority of AI researchers have focused on what has been called narrow AI – the production of AI systems displaying intelligence regarding specific, highly constrained tasks. In recent years, however, more and more researchers have recognized the necessity – and feasibility – of returning to the original goals of the field. Increasingly, there is a call for a transition back to confronting the more difficult issues of human level intelligence and more broadly artificial general intelligence