沿面放電

[拼音]：zidongji

[英文]：automata

對訊號序列進行邏輯處理的裝置。在自動機理論中主要是指抽象自動機。抽象自動機是用來表示邏輯關係的動態數學模型，一般都是指能變換和處理資訊的離散系統的動態數學模型。在自動控制領域內，自動機是指離散數字系統的動態數學模型，它可定義為一種邏輯結構，一種演算法或一種符號串變換。自動機這一術語也廣泛出現在許多其他相關的學科中，分別有不同的內容和研究目標。在電腦科學中自動機用作計算機和計算過程的動態數學模型，用來研究計算機的體系結構、邏輯操作、程式設計、乃至計算複雜性理論。在語言學中則把自動機作為語言識別器，用來研究各種形式語言。在神經生理學中把自動機定義為神經網路的動態模型，用來研究神經生理活動和思維規律，探索人腦的機制。在生物學中有人把自動機作為生命體的生長髮育模型，研究新陳代謝和遺傳變異。在數學中則用自動機定義可計算函式，研究各種演算法。

自動機的組成和特點

自動機起源於20世紀30年代的圖靈機,一般都有以下3個組成部分：

（1）輸入裝置：又稱感測器或變送器，相當於生命有機體的感受器，用來接受外界的資訊。

（2）輸出裝置：又稱執行器，相當於生命有機體的效應器，用來向外界輸出資訊，執行各種操作，實現資訊的效用。

（3）中央處理器：又稱調節器或控制器，相當於生命有機體的神經系統，用來處理、儲存和傳遞資訊。現代自動機的一個重要特點是能與外界交換資訊，並根據交換得來的資訊改變自己的動作，即改變自己的功能，甚至改變自己的結構，以適應外界的變化。也就是說在一定程度上具有類似於生命有機體那樣的適應環境變化的能力。

自動機與一般機器的重要區別在於自動機具有固定的內在狀態，即具有記憶能力和識別判斷能力或決策能力，這正是現代資訊處理系統的共同特點。因此，自動機適宜於作為資訊處理系統乃至一切資訊系統的數學模型。當自動機與環境進行資訊交換時，輸出不僅決定於輸入，而且也決定於自動機的內在狀態。自動機通過內在狀態來記憶過去的輸入，新的輸入又反映在新的內在狀態中，因此內在狀態起著記憶體儲器的作用。自動機的這種資訊變換規律表明，一個自動機可用一個五元組表示:A＝(S，X，Y，f，g)。式中S、X 和Y分別是狀態集、輸入集和輸出集,f和g分別是狀態轉移函式和輸出函式,即對映 f:S×X→S和g:S×X→Y。自動機的行為也可以用狀態轉移圖即狀態圖來表示 (見圖)。狀態圖是一種有向圖。用節點表示狀態，箭頭表示狀態轉移的方向，箭頭旁的字元或數字表示輸入或輸出，視箭頭對於節點的向背而定。A能識別 {x∈{0,1}|x 以11結束且無連續0｝。

自動機分類

自動機可按其變數集和函式的特性分類，也可按其抽象結構和聯結方式分類。主要有以下幾類：

（1）有限自動機和無限自動機。如果S，X，Y都是有限集，則稱A為有限自動機，又稱時序機。如果S，X，Y中有一個是無限集,則稱A為無限自動機。有限自動機是時序網路和一切序儲量有限的離散系統的數學模型，如神經網路和語言識別器等。

（2）線性自動機和非線性自動機。如果f 和g均是線性函式,則稱A為線性自動機,否則稱A為非線性自動機。線性自動機便於用線性時序電路來實現,在編碼網路、通訊網路和計算機控制系統中應用甚廣。

（3）確定型自動機和不確定型自動機。如果自動機 A下一內在狀態可由當前的輸入和當前的內在狀態所完全決定，則稱A為確定型自動機，否則稱A為不確定型自動機。概率自動機和模糊自動機均屬於不確定型自動機。概率自動機是指自動機所處環境或其內部有隨機因素的自動機。1956年C.E.夏農首先把自動機拓展為概率自動機，並證明概率自動機的資訊處理能力與有限自動機等價。1968年E.S.桑托斯把自動機拓展為模糊自動機，作為影象識別和學習系統的模型，並證明模糊自動機的識別能力與有限自動機等價。

（4）同步自動機和非同步自動機。如果自動機A的狀態轉移和輸出變化均與中央時鐘訊號同步,即可把時間劃分成相等的時間間隔，則稱 A為同步自動機。如果自動機 A從一個狀態轉換到另一個狀態的瞬間不能預先確定,即要把時間劃分成不相等的時間間隔,則稱 A為非同步自動機。在許多情況下只要引用抽象自動機時間就可以把非同步自動機化為同步自動機來研究。

（5）級聯自動機和細胞自動機。多臺自動機用串聯、並聯或串並聯的方式連線起來，就成為級聯自動機。大量的元自動機通過鄰域連線方式連線起來，就成為細胞自動機。動態細胞自動機（又稱 L系統）可以作為生命體的生長髮育模型。

參考書目

C.E.申南、J.麥克卡賽編，陳中基編譯：《自動機研究》，科學出版社，北京，1963。(C.E. Shannon and J.McCarthy (eds),Automata Studies，Princeton University Press,Princeton,N.J.,1956.)

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