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这种看起来很像左脚踩右脚登天的构造方式叫做“原始递归”
,它的定义是这样的:,!
基准函数f:nn—n递归函数g:nn+2—n使用f和g的原始递归h=pn(f,g):nn+1—n对于h:基准条件:h(x1,xn,0)=f(x1,,xn)递归条件:h(x1,,xn,y+1)=g(x1,,xn,y,h(x1,,xn,y))回到我们的加法器add:add:n2→nadd(x,y)=x+y=p1(f,g)基准条件:add(x,0)=f(x)=proj11递归条件:add(x,y+1)=g(x,y,add(x,y))=su(add(x,y)),g=su·[proj33]add=p1(proj11,su·[proj33])完美无瑕。
类似地,乘法器ult=p1(zero,add·[proj13,proj33])前继函数,减法器等等基本运算都可以据此定义,只需要proj,zero,su三种原始函数和组合·,原始递归p这两种基本操作。
所有完全函数都可以据此构造。
那么“偏函数”
呢?构造偏函数还需要额外的一个操作:最小化。
如果我们有一个函数f:nn+1—n(这里代表上标,虽然不好看,但实在是敲得太麻烦没有耐心了),具体的f(a1,an,x),其中a1,an是固定参数,x是可变参数。
那么最小化操作为:μnf:nn—n它会找到给它输入的n个参数里,最小的一个,并输出比如f(5,4,3,2,1,0)=0如果遇到重复参数,那么就输出第一个最小的。
比如f(5,4,3,2,1,1)=1假设我们有一个投影函数长这样:proj21:n2—n(proj21中的2是上标,1是下标,下同,写不动摆烂了)那么μ1proj21:n—n举个栗子:假如我们给proj21弄一个最小化操作:μ1proj21(1),其中1是固定参数。
如果我们穷举一下可变参数,就会发现:proj21(1,0)=1proj21(1,1)=1我们永远也拿不到0,也就不存在最小化。
也就是说,对于μ1proj21而言,并不是每一个输入都对应一个输出,所以应用最小化操作,我们成功地构建了一个偏函数。
加减乘三种操作都在上文构建过了,现在就只剩下一个除了。
除法div需要用最小化操作来构建。
假设,我们收到两参数a和b,想求ab,那么其中存在如下关系:a=qxb+r,其中0≤r<b我们想要的就是满足式子qxb≤a的最大的q,这等同于满足(q+1)xb>a,于是带余除法被转化为了一个最小化问题:找到最小的q使其满足(q+1)xb>a也就是构造一个函数f:n3—nf(a,b,q)=1如果(q+1)b≤a,=0如果(q+1)b>af(a,b,q)=lessthaneal(ult(su(q),b),a)f=lessthaneual·[ult·[su·[proj33],proj32],proj31]其中lessthaneal=iszero·subiszero=sub·[su·zero,proj11]sub是减法器对f进行最小化操作即可得到我们想要的结果。
验证一下:f(8,5,0)=lessthaneal(ult(1,5),8)=1不等于0,所以0不是输出。
f(8,5,1)=lessthaneal(ult(1,5),8)=0,最小,所以1是输出。
div(8,5)=85=1没错,十分完美。
如果我们想计算一下80:f(8,0,0)=lessthaneal(ult(1,0),8)=1不等于0,所以0不是输出。
f(8,0,1)=lessthaneal(ult(2,0),8)=1不等于0,所以0不是输出。
无论我们给f(8,0,x)传入什么x,都找不到最小的x,所以div(8,0)=80无解,符合现实。
如果把最小化操作运用在原始递归函数上,得到的新函数就叫做偏递归函数。
好了,现在加减乘除我们都有了,只要是可计算的算法,我们都能执行。
至于无限循环怎么制造出来,从μ1proj21(1)和div的栗子都可以看出来,如果最小化操作找不到最小值,就永远不会给出输出,这相当于while语句的功能。
——————————————————下一章是正常内容:()四进制造物主
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