Towards Nominal Formal Languages
Alexander Kurz, Tomoyuki Suzuki, Emilio Tuosto
我们介绍了形式语言在无限的字母表中的话可能包含粘合剂。我们定义了名义语言、名义幺半群和名义正则表达式的概念。此外，我们通过增加栈来扩展历史依赖自动机（HD-自动机），并研究了名义语言的可识别性。
We introduce formal languages over infinite alphabets where words may contain binders. We define the notions of nominal language, nominal monoid, and nominal regular expressions. Moreover, we extend history-dependent automata (HD-automata) by adding stack, and study the recognisability of nominal languages.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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Nominal Regular Expressions for Languages over Infinite Alphabets. Extended Abstract
我们提出正则表达式来抽象模型，并研究资源感知计算的性质。受名义技术（如进程演算中流行的技术）的启发，我们用名称（对计算资源建模）和合适的运算符（用于资源的分配、解分配、范围和新鲜度条件）扩展了经典正则表达式。我们讨论类这样的名义正则表达式，显示如何这样的表达式有自然的解释，在无限的字母表的语言，并给出Kleene定理来证明他们的形式语言的名义自动机。
Nominal Automata with Name Deallocation
本文提出一种新的命名自动机模型，用于描述具有显式分配和释放的数据词语言，通过添加释放转换扩展了现有模型，并证明其与自然表达语言的等价性。
Varieties of Data Languages
我们建立了一个Eilenberg型对应的数据语言，即语言在一个无限的字母表。更确切地说，我们证明了有一个双射对应的各种语言之间的轨道有限的名义幺半群和伪品种的这种幺半群。这是数据语言的第一个此类结果。我们的方法利用名义石对偶和最近的范畴理论推广的伯克霍夫型HSP定理，我们在这里实例化的类别的名义集。此外，我们证明了弱伪簇的公理化特征，这些类的轨道有限幺半群，可以指定的序列的名义方程，这提供了一个名义版本的经典定理的Eilenberg和Schützenberger。
Residuality and Learning for Nondeterministic Nominal Automata
本文研究哪些数据语言支持主动学习，提出残差名义自动机理论，证明其具有可通过有限观察构建的典范代表，从而支持主动学习，推进非确定性自动机的可学习性理解。
Nominal Büchi Automata with Name Allocation
无限字母表上的无限单词可以作为线性时间上资源分配和（再）使用的时间发展模型。我们接近欧米茄语言在无限字母表的名义集的设置，并研究语言的无限酒吧字符串，即无限序列的名称，功能绑定的新鲜名称;绑定大致对应于读取字母的自动机模型中的输入单词寄存器。我们介绍了规则的名义非确定性Büchi自动机（Büchi RNAs），一个自动机模型的语言的无限酒吧串，重新利用以前介绍的RNAs在有限酒吧串。我们的机器具有显式绑定（即资源分配）转换，并通过Büchi类型的接受条件处理它们的输入。它们来自于名词集合理论对名称绑定的抽象观点。作为我们的主要结果，我们证明了，相比于大多数其他非确定性自动机模型在无限的字母表，语言包含Büchi RNAs是可判定的，事实上是小学。这使得Büchi RNAs成为模型检验应用的合适工具。
On Learning Nominal Automata with Binders
我们研究了一个学习算法的名义自动机的背景下，一个经典的自动机的字母特征的名称。这类自动机捕获了名义正则语言;类似于经典语言理论，名义自动机已经被证明可以用绑定器来替换名义正则表达式。这些形式主义是服从抽象建模资源感知计算。本文提出了一种带绑定器的标称正则语言的学习算法。我们的算法推广了Angluin的L* 算法，相对于名义正则语言与绑定器。我们证明了算法的正确性，并研究了算法的理论复杂度。
Nominal Tree Automata With Name Allocation
针对数据树自动机语言包含判定难的问题，提出基于nominal集合与显式名称分配的树自动机模型，支持非确定性与任意寄存器数，且语言包含检查为参数化指数时间的初等复杂度。
Learning Nominal Automata
我们提出了一个盎格鲁风格的算法来学习名义自动机，这是接受者的语言在无限（结构化）的字母表。我们采取的抽象方法允许我们无缝地将算法的已知变体扩展到这个新设置。特别是我们可以学习一个子类的名义非确定性自动机。使用最近开发的Haskell库名义计算的实施提供了初步的实验。
A decidable class of (nominal) omega-regular languages over an infinite alphabet
我们定义了一类在无限个字母表上有无限个词的语言，以及相应的自动机。用于识别的自动机是确定性Muller自动机的一个推广，以设置名义集。值得注意的是，所获得的语言是由它们最终的周期性片段决定的，就像经典的情况一样。在补、并、交下的封闭性，以及空性和等价性的可判定性都被推广所保持。这是通过使用有限表示（否则无限状态）定义类的自动机。
A Linear-Time Nominal $μ$-Calculus with Name Allocation
无限字母表语言的逻辑和自动机模型，如Freeze LTL和寄存器自动机，用于验证过程或带有数据的文档。它们与名义集上的形式主义密切相关，例如非确定性轨道有限自动机（NOFA），其中名称扮演数据的角色。在这种形式主义中的推理问题在计算上往往是困难的。名字绑定的名义自动机模型，如规则的非确定性名义自动机（RNAs）已被证明是计算上更容易处理。在本文中，我们介绍了一个线性时间不动点逻辑Bar-muTL有限字在一个无限的字母表，它的特点是完全否定和冻结量化通过名称绑定。我们通过对扩展的正则非确定性名义自动机的非平凡约简表明，尽管Bar-muTL允许无限制的非确定性和无限多的寄存器，但RNAs上的模型检验Bar-muTL和可满足性检验都具有基本的复杂性.例如，模型检验在2 ExpSpace中，更准确地说是在参数化的ExpSpace中，有效地将寄存器的数量作为参数。
Nominal Automata with Name Binding
数据语言（即无限字母表上的语言）的自动机模型通常具有全局或局部新鲜度运算符。我们表明，Bollig等。的会话自动机，它专注于全局新鲜度，相当于规则的非确定性名义自动机（RNA），一个自然的名义自动机模型与显式的名称绑定，已隐式地出现在名义Kleene代数（NKA），一个扩展的Kleene代数与名称绑定的语义。已知NKA的预期Kleene定理在一个方向上失败，即存在可以被RNA接受但在NKA中不可定义的名义语言;通过会话自动机，我们获得了RNA的完整Kleene定理，用于扩展NKA的表达式语言。基于与RNAs的等价性，我们稍微改写了已知的会话自动机的等价性检查算法。重新解释的数据语言语义的名称绑定不受限制的，而不是干净的阿尔法等价，我们得到了一个本地新鲜度语义的商的全球新鲜度语义。在本地新鲜语义下，RNAs相当于Bojanczyk等人的自然子类。的非确定性轨道有限自动机。我们通过修改基于RRNA的算法建立了局部新鲜度下的可判定性;总之，我们获得了数据语言中局部新鲜度的形式主义，该形式主义具有合理的表达性并且具有可判定的包含问题。
Active Learning for Deterministic Bottom-up Nominal Tree Automata
在有限自动机的群论推广中，名义集起着核心作用。Moerman等人提出了一种具有相等对称性的名词词自动机的主动学习算法。在本文中，我们介绍了确定性的自自底向上的【形】的名义树自动机（DBNTA），它的节点标记的轨道有限名义集的元素的树上操作。然后，我们证明了一个Myhill-Nerode定理的DBNTA识别的语言类，并提出了一个主动学习算法DBNTA。该算法可以处理任何允许最小支持度的数据对称，而不限于等式对称和/或全序对称。为了证明算法的终止性，我们定义了一个偏序，并证明了在任意两个轨道有限集之间，不存在轨道有限标称集关于这个偏序的无限链.
Alternating Nominal Automata with Name Allocation
针对无限字母表自动机推理难的问题，提出带名称分配的正则交替名义自动机，证明其寄存器无界时非空与包含问题仍为初等复杂度，可近乎完全去交替，并将Bar-μTL某分支模型检测复杂度提升一个指数级。
Positive Data Languages
该研究聚焦无限字母表上的正数据语言，探究非确定轨道有限名义自动机可识别的语言类，从自动机、逻辑、范畴论三个维度给出其等价刻画，丰富了数据语言的理论认知。
Automata theory in nominal sets
我们研究的语言在无限的字母配备了一些结构，可以通过识别自动机测试。我们开发了一个框架，用于研究这样的字母表和随后的自动机理论，其中的关键作用是由字母表的自同构群。在这个过程中，我们推广了Gabbay和Pitts的名义集。
Query Learning of Advice and Nominal Automata
本研究采用Chase和Freitag提出的基于组合复杂度度量的查询学习界证明方法，推导了带提示DFA的首个查询复杂度上界，并对名义DFA的相关结果做出了性质上的改进。
Proceedings 14th International Conference on Automata and Formal Languages
第14届自动机和形式语言国际会议（AFL 2014）于2014年5月27日至29日在匈牙利塞格德举行。会议由赛格德大学计算机科学基础系组织。感兴趣的主题涵盖了自动机和形式语言及相关领域的理论和应用。
Quick Brown Fox in Formal Languages
给定一个有限字母表$Σ$和一个在$Σ$上的确定性有限自动机，判定该自动机所识别的语言是否包含任何pangram的问题是\NP -完全的.各种其他语言类和pangram周围的问题进行了分析。
Decidability and Shortest Strings in Formal Languages
给定一个形式语言L，我们考虑确定L是否为非空的问题。如果L确实是非空的，我们找到L中最短字符串长度的上界和下界。
Proceedings 15th International Conference on Automata and Formal Languages
第15届自动机和形式语言国际会议（AFL 2017）于2017年9月4日至6日在匈牙利德布勒森举行。会议由德布勒森大学信息学系和布达佩斯Eötvös Loránd大学信息学系组织。感兴趣的主题涵盖了自动机和形式语言的各个方面，包括理论和应用。
Hyperbolic tilings and formal language theory
在本文中，我们试图给适当的类的语言属于各种对象相关联的镶嵌在双曲平面。
Randomness of formal languages via automatic martingales
我们定义了一个概念的随机性的个人和集合的形式语言的基础上自动鞅作用于序列的话，从一些潜在的域。一个自动鞅赌输入的单词是否属于目标语言。然后将单个语言和语言集合的随机性定义为自动鞅根据输入的单词序列或文本在目标语言上下注以获得无限资本的失败。事实证明，形式语言的随机性在很大程度上依赖于文本。对于非常一般的文本类，任何非正则语言在单独考虑时都是随机的。至于语言的集合，非常一般的文本类只允许自动语言族的非随机性。另一方面，一个任意的可计算语言在特定的动态文本下被证明是非随机的。
On the Use of Quasiorders in Formal Language Theory
在这篇论文中，我们使用词的拟序提供了一个新的视角，从形式语言理论的两个研究得很好的问题：确定语言包含和操纵有限自动机表示的正则语言。首先，我们提出了一个通用的准序为基础的框架，当实例化与不同的准序，产生不同的算法（其中一些新的）决定语言的包容性。然后，我们实例化这个框架，设计一个高效的算法搜索与正则表达式的语法压缩文本。最后，我们定义了一个基于准序的自动机构造框架，为剩余自动机提供了一个新的视角。
Automata Learning: An Algebraic Approach
我们提出了一个通用的分类框架学习未知的各种类型的形式语言（例如有限或无限的话，加权和名义语言）。我们的方法是参数的单子T，代表给定类型的语言和它们的识别代数结构。利用T-代数的anautomata表示的概念，我们证明了学习T-可识别语言的任务可以简化为学习代数自动机的抽象形式，其转换由函子建模。对于伴随自动机这一重要情形，我们设计了一个推广Angluin L* 的学习算法。该算法是措辞的分类描述的扩展步骤，我们提供了一个专用的概念有限的基础上的终止和复杂性分析。我们的框架适用于像欧米茄-正则语言这样的结构，这些结构不在自动机学习的现有分类帐户的范围内。此外，它产生了新的学习算法的几种类型的语言，没有这样的算法以前是已知的，包括排序语言，名义语言与名称绑定，成本函数。
Infinitude of Primes Using Formal Language Theory
形式语言是由一组特定于它们的规则描述的符号串的集合。本文讨论了一类称为正则语言的形式语言，并给出了一些基本结果。这些语言的性质，然后证明有无穷多个素数。
Infinite Words and Morphic Languages Formalized in Isabelle/HOL
我们提出了一个形式化的基本知识，无限的话，在通用的证明助手伊莎贝尔/HOL。此外，我们提出了一个形式化的纯形态和形态语言。最后，我们提出了一个形式化的定义Sturmian词作为低机械词，并证明了一些非常基本的事实。形式化是基于一个正在进行的更大的项目的形式化组合的话。
Exploring the Topological Entropy of Formal Languages
我们引入了形式语言和拓扑自动机的拓扑熵的概念。我们证明了熵函数是满射的，并且限制了具有任意数量堆栈的确定性ε-free下推自动机所接受的语言的熵。
Extension Complexity of Formal Languages
本文从形式语言的角度对可拓复杂性进行了研究。我们定义了一个自然的方式来关联一个家庭的多面体与二进制语言。这允许我们定义形式语言的扩展复杂度的概念。我们证明了几个封闭性的语言承认紧凑的扩展配方。此外，我们还给出了紧凑语言的一个充分的机器刻画。我们证明了这种机器的特性的效用，通过获得上界的多面体的问题，在不确定性的对数空间，在流模型的下界，和几个多面体的扩展复杂性的上界。
NILE: Formalizing Natural-Language Descriptions of Formal Languages
NILE通过形式化自然语言描述形式语言，利用LLM生成语法接近的Nile表达式，实现对不准确描述的自动解释。
Closures in Formal Languages: Concatenation, Separation, and Algorithms
我们继续研究开放语言和封闭语言。我们研究如何被打开和关闭的属性下保持串联。我们调查类似物，在形式语言，在拓扑空间中的分离公理，我们的主要结果之一是，有一个clopen分区分离两个字当且仅当字交换。我们表明，我们可以决定在二次时间，如果指定的DFA的语言是封闭的，但如果指定的NFA的语言，问题是PSPACE完全的。
Word equations, constraints, and formal languages
本文是一篇简短综述，介绍了群和幺半群中具有非有理约束的字方程的最新进展，并强调了形式语言在该领域的重要作用。
Developing controlled natural language for formal specification patterns using AI assistants
本文提出利用AI助手开发受控自然语言的方法，通过三个阶段构建基于形式规范模式的自然语言需求，用于事件驱动的时间要求分析。
Formal Language Recognition by Hard Attention Transformers: Perspectives from Circuit Complexity
本文分析了Transformer编码器的三种形式化模型，它们的自注意力机制的形式不同：独特硬注意力（UHAT）;广义独特硬注意力（GUHAT），它是UHAT的推广;平均硬注意力（AHAT）。我们表明，UHAT和GUHAT Transformers，被视为字符串受体，只能识别形式语言的复杂性类AC $^0$，一类语言可识别的布尔电路的恒定深度和多项式大小的家庭。该上限包含了Hahn（2020）的结果，即GUHAT不能识别DYCK语言或PARITY语言，因为这些语言在AC $^0$之外（Furst等人，1984年）。相反，非AC $^0$语言MAJORITY和DYCK-1可被AHAT网络识别，这意味着AHAT可以识别UHAT和GUHAT不能识别的语言。
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