Akademik

        [от algorithm!; algorismus, первоначально — лат. транслитерация имени ср.-азиат. учёного 9 в. Хорезми (Мухаммед бен Муса аль-Хорезми)], программа, определяющая способ поведения (вычисления); система правил (предписаний) для эффективного решения задач. При этом подразумевается, что исходные данные задач могут изменяться в определ. пределах (массовость А.); процесс применения правил к исходным данным (путь решения задачи) определён однозначно (детерминированность А.); на каждом шаге процесса (применения правила) известно, что считать его результатом (результативность А.). Свойство массовости А. означает, что А. связан с решением общей проблемы, в условия которой входят параметры; ответ «да» или «нет» па эту проблему даётся не прямо, а косвенно — в зависимости от значений параметров, в общем случае допускающих счётнобесконечное множество значений. Поэтому точное описание А. предполагает указание на множество возможных значений параметров (т. е. частных вопросов) проблемы. Обычно (без ущерба для общности понятия А.) в качестве возможных значений параметров выбирают слова в некотором фиксированном алфавите, при этом А. сводится к процессу преобразования слов. Результативность процесса применения А. связывают с его остановкой (обрывом), что рассматривают как применимость А. к исходным данным задачи. Свойство детерминированности А. выражается в том, что когда заданы А. и значения параметров (т. е. выбран частный случай проблемы), процесс решения идёт чисто формально (механически), так что во всех деталях известны последовательность и содержание конкретных (дискретных) шагов работы А. Детерминированность исключает возможность произвольных решений, что достигается изоляцией алгорит-мич. процесса от воздействий извне. Именно эта черта А. делает его одновременно и синонимом автоматически работающей машины, и основой автоматизации процессов преобразования информации.

        Общая проблема совместно с требованием разыскания А. наз. алгоритмической. Если А. предложен, то спрашивается: всегда ли ответы по предложенному А. будут ответами на частные вопросы данной алгоритмич. проблемы? Это выясняют доказательством соответствия А. данной проблеме, после чего алгоритмич. проблему считают разрешимой А. (или алгоритмически разрешимой). Обычно задачи, решаемые А., сводятся к распознаванию свойств конструктивных объектов (см. Конструктивное направление). Напр., А. распознавания свойства общезначимости для формул логики высказываний даётся их табличной оценкой. Это же свойство характеризует и множество доказуемых формул исчисления высказываний, которос, т. о., алгоритмически разрешимо относительно истинности.

        Вопрос о проблемах, разрешимых А., связан с вопросом об использовании машин вместо человека и пределах автоматизации процессов мышления. Вера в алгоритмич. разрешимость всех (по крайней мере, всех математич. и логич.) проблем имела значит, влияние в философии начиная с Декарта и Лейбница. В 1931 К. Гёдель доказал, что в системах аксиом определ. вида есть проблемы, неразрешимые А. этих систем, в связи с чем возник вопрос об описании класса всех возможных типов А. в рамках строгой (формальной) теории А. В 1936 появилось песк. вариантов стандартных систем уточнения понятия А. (формализации функций, вычислимых по Гёделю, Клини, Тьюрингу, Черчу) и была высказана эмпирически обоснованная гипотеза, что иных А., удовлетворяющих свойствам содержат. понятия А., но неэквивалентных стандартным формализациям, не существует. Эта гипотеза означала признание принципиальной завершённости поиска средств, привлекаемых для решения алгорит-мич. проблем, и вместе с тем — признание существования алгоритмически «абсолютно неразрешимых» проблем. Однако подобные выводы отнюдь не ограничивали развитие салон теории А., ставшей с нач. 50-х гг. внутри логики и математики теоретич. основой конструктивизма, а в области вычислит, науки и техники — основой машинного решения математич. задач, моделирования сложных процессов и автоматизации процессов производства. Важный этап этого развития — созданная А. А. Марковым теория нормальных А., уточняющая непосредственно интуитивное понятие А., и предложенная им формулировка осн. абстракций теории А.

        Колмогоров А. Н., Успенский В. А., К определению А., «Успехи математич. наук», 1958, т. 13, в. 4 (82); Трахтенброт Б. А., А. и машинное решение задач, М., 1960"; M а л ь ц е в А. И., А. и рекурсивные функции, М., 1965; Роджерс X., Теория рекурсивных функций и эффективная вычислимость, пер. с англ., М., 1972; Бирюков Б. В., Ал-горитмич. подход к науке и концепция расплывчатых А., в кн.: Кибернетика и совр. науч. познание, M., 197B; Криницкий Н. А., А. вокруг нас, М., 1977; Успенский В. А., Машина Поста, М., 1979.

        M. M. Новосёлов.

(а л г о р и ф м) – одно из основных понятий логики и математики. Под А. понимают точное предписание, задающее вычислит. процесс, ведущий от начальных данных, к-рые могут варьировать, к искомому результату.

Встречающиеся выше слова "вычисления", "вычислительный" не следует понимать в узком смысле цифровых вычислений. Так, уже в школьном курсе алгебры говорят о буквенных вычислениях, и хотя здесь буквы играют еще роль заместителей чисел, уже в арифметич. вычислениях появляются символы, не обозначающие никаких величин: скобки, знак равенства, знаки арифметич. действий. Можно пойти дальше и рассматривать вычисления с произвольными символами и их комбинациями; именно в таком широком смысле и понимают термин "вычисления" при описании понятия "А.". Так, можно говорить об А. перевода с одного языка на другой, об А. работы поездного диспетчера (перерабатывающего информацию о движении поездов в приказы) и др. примерах алгоритмич. описания процессов управления, изучаемых кибернетикой.

З н а ч е н и е А. Само слово "А." восходит к 9 в. (оно происходит от Algoritmi, являющегося, в свою очередь, лат. транслитерацией, произведенной, по-видимому, в 12 в., арабского имени хорезмийского математика аль-Хорезми). В наши дни простейшие А. появляются уже в начальной школе – это А. арифметич. действий (в ср.-век. Европе А. как раз и называлась совр. школьная арифметика, т.е. десятичная позиционная система счисления и искусство счета в ней, поскольку трактат аль-Хорезми был одним из первых, если не самым первым, благодаря к-рому Европа познакомилась с позиционной системой). Подчеркнем, что в начальной школе обучают именно А. счета. Говоря об умении человека складывать числа, имеют в виду не то, что он для любых двух чисел рано или поздно сумеет найти их сумму, а то, что он владеет нек-рым единообразным приемом сложения, применимым к любым двум конкретным записям чисел, т.е., иными словами, А. сложения (примером такого А. является известный А. сложения чисел "столбиком").

А. встречаются в науке на каждом шагу, умение решать задачу "в общем виде" всегда означает, по существу, владение нек-рым А. Понятие задачи "в общем виде" уточняется при помощи понятия массовой проблемы. Под термином "проблема" можно понимать задачу нахождения объекта, обладающего теми или иными свойствами; этот объект наз. решением проблемы (в частности, для проблемы нахождения ответа на какой-то вопрос решением является ответ "да" или "нет" на поставл. вопрос). Проблема неразрешима, если она не имеет решения, т.е. не существует объекта, обладающего нужными свойствами. Ясно поэтому, что неразрешимость проблемы не дает оснований для агностич. выводов; напротив, установление неразрешимости конкретной проблемы есть важный познават. акт. Массовая проблема задается серией отдельных, "единичных" проблем и состоит в требовании найти общий метод (т.е. А.) их решения. Неразрешимость массовой проблемы означает невозможность найти соответств. А. Массовые проблемы чрезвычайно характерны и важны для логики и математики. Даже решение единичных проблем часто ценно именно благодаря тому, что одновременно дает общий метод для решения целого класса проблем; в то же время постановка массовой проблемы означает превращение нек-рого класса проблем в единичную проблему – проблему нахождения А. для решения всех проблем этого класса; здесь проявляется связь таких категорий диалектики, как единичное, особенное и всеобщее. Ролью массовых проблем и определяется значение А.

Установление неразрешимости той или иной массовой проблемы (т.е. отсутствия е д и н о г о алгоритма, позволяющего найти решения в с е х единичных проблем данной серии) является важнейшим познавательным актом, показывающим, что для решения конкретных единичных проблем принципиально необходимы специфические для каждой такой проблемы методы. Существование неразрешимых массовых проблем служит, т.о., конкретным воплощением неисчерпаемости процесса познания.

Содержат. явления, к-рые легли в основу образования понятия "А.", издавна занимали важное место в науке. Многие задачи, возникавшие в математике и логике, заключались в поисках тех или иных конструктивных методов. Поиски таких методов, особенно усилившиеся в связи с созданием удобной математич. и логич. символики, а также осмысление принципиального отсутствия этих методов в ряде случаев – все это было мощным фактором развития науч. знания. Осознание невозможности решить любую задачу прямым вычислением привело к созданию в 19 в. теоретико-множеств. концепции. Лишь после периода бурного развития этой концепции (в рамках к-рой вопрос о конструктивных методах в совр. их понимании вообще не возникает) оказалось возможным в последние десятилетия вновь вернуться к вопросам конструктивности, но уже на новом уровне, обогащенном выкристаллизовавшимся понятием "А." (еще одна иллюстрация к положению Ленина о спиралеобразном характере развития познания). И хотя понятие "А." не является столь далеко идущей абстракцией, как, скажем, понятие "множество", нельзя считать случайным, что исторически первое из этих понятий возникло позднее второго.

П р и м е р ы А. Подобно понятиям "множество", "соответствие", "натуральное число", "отношение" и т.п., понятие "А." является первичным логико-математич. понятием (одной из категорий логики и математики). Оно не допускает формального определения через более простые понятия, а (как и др. математич. категории) абстрагируется непосредственно из опыта. Понятие "А." может быть усвоено лишь на примерах.

П р и м е р 1. Возможными начальными данными являются конечные непустые комбинации, составленные из палочек (I), т.е. объекты I, II, III и т.д. А. состоит из след. правил (выполнять к-рые надлежит начиная с правила 1°):

1°. Подчеркни снизу крайнюю слева палочку и перейди к выполнению правила 2°.

2°. Надчеркни сверху крайнюю справа палочку и перейди к выполнению правила 3°.

3°. Рассмотри подчеркнутую палочку и, если она не надчеркнута, перейди к выполнению правила 4°.

4°. Рассмотри палочку непосредственно следующую за подчеркнутой; если она не надчеркнута, перейди к выполнению правила 5°; если же она надчеркнута, перейди к выполнению правила 7°.

5°. Перенеси нижнюю черточку с подчеркнутой палочки на непосредственно за ней следующую и перейди к выполнению правила 6°.

6°. Перенеси верхнюю черточку с надчеркнутой палочки на непосредственно ей предшествующую и перейди к выполнению правила 7°.

7°. Сотри надчеркнутую палочку и все следующие за нею палочки и перейди к выполнению правила 8°.

8°. Сотри нижнюю черточку у подчеркнутой палочки; то, что получилось, и есть результат.

Применяя этот А. к комбинации ||||, взятой в качестве начального данного, получим последовательно: по правилу 1° – |||, по правилу 2° – ⊥ || , по правилам 3°, 4°, 5° – | ⊥ | , по правилам 6°, 3°, 4° – | ⊥ | по правилу 7° – | ⊥, по правилу 8° – || (результат). Если же попытаться применить А. к комбинации |||, то получим: по правилу 1° – ⊥ ||, по правилу 2° – ⊥ | , по правилам 3°, 4°, 5° – | ⊥ , по правилу 6° – | I |, далее нужно перейти к выполнению правила 3°, но правило 3° выполнимо лишь при условии, что подчеркнутая палочка не надчеркнута. Т.о., для создавшейся ситуации А. не содержит указаний, как поступать дальше; произошла т.н. безрезультатная остановка (остановка, не сопровождающаяся получением результата). Легко подметить, что вообще сформулиров. А. дает результат при применении его к любой комбинации из четного числа палочек, и результатом в этом случае является комбинация, состоящая из половинного числа палочек; А. не дает результата в применении к любой комбинации, состоящей из нечетного числа палочек.

Пример 2. В логике и математике всякий конечный набор знаков наз. "алфавитом", входящие в него знаки – "буквами" алфавита, а конечная (в т.ч. пустая) последовательность написанных друг за другом букв к.-л. алфавита наз. "словом" в этом алфавите. Напр., арабские цифры образуют алфавит, а всякая десятичная запись целого числа является словом в этом алфавите.

Рассмотрим алфавит (а, в) из двух букв: а и в. Примерами слов в этом алфавите являются: в, ав, вва ааававв и т.д. Условимся называть "допустимым" переход от слова в этом алфавите к др. слову в этом же алфавите согласно одному из след. двух правил:

1) если слово имеет вид аР, где P – произвольное слово, перейти к слову Рв;

2) если слово имеет вид ваΡ, где Ρ – произвольное слово, перейти к слову Рава.

Далее формулируется след, предписание: "исходя из к.-л. слова (взятого в качестве начальных данных), делай допустимые переходы до тех пор, пока не получится слово вида ааΡ; когда слово такого вида получится, отбрось первые две буквы, а то, что останется, и есть результат". Поскольку каждый раз выполнимо не более одного правила перехода, то сформулиров. предписание образует А., возможными начальными данными к-рого служат слова в алфавите (а, в). Возьмем в качестве начальных данных слово ваваа. Согласно правилу 2 получим вааава. Снова применяя правило 2, получим ааваава. В силу нашего предписания надо остановиться; результатом (применения А. к слову ваваа) является ваава. Возьмем в качестве начальных данных слово ваава. По правилу 2 получим аваава. По правилу 1 получим ваавав. Далее получим последовательно ававава, вававав, вававава и т.д. Можно доказать, что процесс никогда не закончится (т.е. никогда не возникает слово, начинающееся с двух букв а, и для каждого из получающихся слов можно будет совершить допустимый переход). Т.о., А. не дает результата при применении к слову ваава. Возьмем в качестве начальных данных слово ваав. Последовательно получим ваавв, аввава, ввавав. Далее ни одно из правил 1 и 2 не выполнимо, и в то же время результат не получился. Поэтому в применении к слову аваав А. также не дает результатов.

Основные черты А. По утверждению А. А. Маркова, для А. характерны следующие осн. черты:

а) о п р е д е л е н н о с т ь алгоритмич. предписания, заключающаяся в его не оставляющей места произволу точности и общепонятности (в силу этой определенности предписания алгоритмич. процесс является д е т е р м и н и р о в а н н ы м: каждая стадия процесса однозначно определяет следующую стадию);

б) м а с с о в о с т ь, заключающаяся в возможности для каждого А. исходить из варьируемых в известных пределах начальных данных;

в) результативность, заключающаяся в направленности его на получение искомого результата. Детерминированность А. обеспечивает возможность сообщения его одним лицом другому лицу с тем, что это другое лицо сможет выполнять А. без участия первого; это же свойство детерминированности делает возможным передачу выполнения А. машине. Массовость А. предполагает, что существует нек-рая совокупность (для каждого А. своя) возможных начальных данных. Как задается эта совокупность – это уже другой вопрос. Можно считать, что соответствующая какому-либо А. совокупность возможных начальных данных не задается отдельно от А., а указывается естеств. образом самим содержанием этого А. (так, для А. сложения столбиком соответствующая совокупность состоит из всех пар записей чисел в десятичной системе). Когда какой-то конкретный объект выбирается в качестве начальных данных А., то говорят о п р и м е н е н и и А. к этому объекту. Если А. дает результат при применении его к нек-рому объекту, то говорят, что он п р и м е н и м к этому объекту. Результативность А. вовсе не означает, что А. обязан быть применим к любому объекту из соответствующей совокупности возможных начальных данных (см. примеры1 и 2). Здесь уместно отметить, что можно построить такой А., для к-рого не существует никакого А., к-рый распознавал бы по произвольным начальным данным первого А., применим к ним первый А. или нет.

Основные абстракции теории А. В науч. практике сложился ряд специфич. для математики и логики абстракций. Таковы прежде всего абстракция актуальной бесконечности, абстракция отождествления, абстракция потенциальной осуществимости. Сов. ученый А. А. Марков показал, что две последние необходимы при рассмотрении А. Алгоритмич. процесс расчленяется на отд. шаги, каждый из к-рых предполагается настолько элементарным, что возможность его фактич. осуществления не вызывает сомнений. Вместе с тем число этих элементарных шагов, требующееся для получения результата, может быть настолько велико, что достижение результата может считаться практически неосуществимым. Однако представление о практич. осуществимости или неосуществимости того или иного числа шагов является относительным. Оно меняется с развитием вычислит. средств (в принципе может меняться и представление об элементарности отд. шага). В теории А. поэтому отвлекаются от "практич. осуществимости" и считают осуществимым любое конечное число шагов. Тем самым при изучении А. допускают абстракцию потенциальной осуществимости, состоящую в отвлечении от реальных границ наших возможностей. Развитие быстродействующих электронных вычислит. машин быстро отодвигает эти границы все дальше и дальше. То, что было лишь потенциально осуществимым вчера, становится практически осуществимым сегодня. Это сближает теорию А. с практикой работы на вычислит. машинах и позволяет этим двум дисциплинам взаимно обогащать друг друга. Передача машине решения задач к.-л. серии невозможна без предварит. составления А. решения. Составление такого А. имеет, как правило, принципиальное значение (так, в проблеме машинного перевода основным является именно составление А. перевода).

Абстракция потенциальной осуществимости необходима при рассмотрении не только алгоритмич. процессов, но и самих объектов, участвующих в этих процессах (в т.ч. "начальных данных" и "результатов"). Так, чтобы говорить о любом натуральном числе (точнее, о записи этого числа, скажем, в десятичной системе), надо разрешить себе рассматривать записи столь больших чисел, что эти записи не уместились бы на земном шаре; т.о., и здесь, отвлекаясь от физич. осуществимости такой записи, используют абстракцию потенциальной осуществимости. Вообще к абстракции потенциальной осуществимости необходимо прибегнуть для того, чтобы рассуждать о сколь угодно длинных словах в заданном алфавите. Объекты, построение и рассмотрение к-рых возможно в рамках абстракции потенциальной осуществимости (при противопоставлении ее абстракции актуальной бесконечности), наз. конструктивными объектами. Таковы натуральные числа, представленные своими записями в к.-л. системе их обозначений, слова в заданном алфавите и т.д., а также пары, тройки и вообще конечные последовательности, составленные из записей чисел, слов в алфавите и т.п.; рациональные числа (к-рые можно представить как тройки натуральных) и др. Конструктивными объектами являются и выражения т.н. исчислений, или формальных систем, что позволяет применить к последним аппарат теории А. Всякий А. (понимаемый как предписание) может (после записи этого предписания в виде комбинации каких-то символов) рассматриваться как конструктивный объект. Напротив, объекты, рассмотрение к-рых невозможно без привлечения абстракции актуальной бесконечности, не относятся к числу конструктивных объектов. Так, напр., конструктивными объектами не являются действительные числа (в смысле Кантора, Дедекинда или Вейерштрасса), геометрич. точки (поскольку анализ такой абстракции, как "точка", приводит к представлению о точке как об актуально бесконечной системе малых тел) и т.д. Конструктивные объекты группируются естеств. образом в совокупности, примерами к-рых служат совокупность всех слов в данном алфавите и вообще любая совокупность всех объектов к.-л. "типа" из числа перечисл. выше типов конструктивных объектов. Каждая такая совокупность конструктивных объектов задается способом конструирования принадлежащих к ней объектов. Другой осн. абстракцией, используемой при рассмотрении конструктивных объектов и А., является абстракция отождествления. В нек-рых случаях о двух объектах говорят как об одинаковых. Условия "одинаковости" устанавливаются каждый раз применительно к данной ситуации. Так, напр., при производстве вычислений человеком на бумаге обычно бывает безразличным шрифт, к-рым пишутся цифры, и записи 1647 и 1647 рассматриваются как одинаковые; однако можно представить себе ситуации, когда существенно различие прямого и курсивного шрифтов (как, напр., при восприятии слов, встречающихся в данной Философской Энциклопедии). Тогда две записи будут уже рассматриваться как неодинаковые, но записи 1647 и 1647 все равно – в обычных случаях – как одинаковые (хотя физически это разные объекты). Обычно принимают, что конструктивные объекты состоят из нек-рых достаточно простых "элементарных частей" (подобно тому, как слова – из букв) и два конструктивных объекта считаются одинаковыми, если они состоят из одинаковых элементарных частей, расположенных в одинаковом порядке. Без понятия "одинаковости", на основе к-рого считаются, напр., одинаковыми цифры, написанные мелом на доске, и цифры, написанные чернилами в тетради, невозможно обучение. Абстракция отождествления позволяет говорить об одинаковых объектах как об одном и том же объекте. Она приводит к образованию понятия "абстрактного объекта": именно, два одинаковых конкретных объекта считаются представителями одного и того же абстрактного объекта. Каждый А. примененный к одинаковым объектам, приводит также к одинаковым объектам. Поэтому можно считать, что каждый А., задает процесс преобразования абстрактных конструктивных объектов. Это свойство А. (вместе с детерминированностью) обусловливает их повторимость или воспроизводимость: будучи выработан в форме А. над абстрактными конструктивными объектами, А. может быть повторно воспроизведен для любых конкретных конструктивных объектов, допустимых для данного А.

Из сказанного должно стать ясным, что начальные данные равно как окончат. результаты, возникающие при осуществлении к.-л. А., суть всегда конструктивные объекты (всякое "состояние" алгоритмич. процесса есть конструктивный объект!). Невозможность даже потенциально осуществимых процессов над неконструктивными объектами связана и с отсутствием способа опознавания их как одинаковых или неодинаковых (ср. известное положение кибернетики о преимуществах дискретных форм хранения информации перед непрерывными).

Существуют различные т. зр. относительно методов, допустимых при изучении А. Одна из них, выдвигаемая представителями конструктивного направления в математике и логике, состоит в том, что, поскольку для образования понятия А. достаточно абстракций отождествления и потенциальной осуществимости, то развитие теории А. должно вестись в рамках этих абстракций. Другая т. зр. допускает при изучении А. любые методы, вообще допускаемые к логике и математике, в т.ч. и требующие абстракции актуальной бесконечности. Так, можно себе представить случай, когда для доказательства того, что нек-рый А., будучи применен к нек-рому объекту, даст результат, потребуется использование тесно связанного с абстракцией актуальной бесконечности закона исключенного третьего.

Основные понятия теории А. К числу осн. понятий, возникающих на основе понятия А., относятся понятия вычислимой функции, разрешимого множества и перечислимого множества. Функция наз. вычислимой, коль скоро существует А., вычисляющий эту функцию в след. смысле: а) А. применим к любому объекту, входящему в область определения функции, и дает в качестве результата то значение функции, к-рое она принимает для этого объекта, взятого в качестве ее аргумента; б) А. не применим ни к какому объекту, не входящему в область определения функции. Множество, расположенное в нек-рой совокупности конструктивных объектов (т.е. множество, составленное из каких-то объектов этой совокупности), наз. разрешимым (относительно объемлющей совокупности), коль скоро существует А., разрешающий это множество (относительно указ. совокупности) в след. смысле: А. применим к любому объекту из объемлющей совокупности и дает в качестве результата ответ на вопрос, принадлежит ли этот объект рассматриваемому множеству или нет. Наконец, непустое множество (см. Пустое) наз. перечислимым, коль скоро существует А., перечисляющий это множество в след. смысле: а) результат применения А. к любому натуральному числу существует и принадлежит рассматриваемому множеству; б) каждый элемент рассматриваемого множества может быть получен как результат применения А. к нек-рому натуральному числу. По определению, пустое множество также относят обычно к классу перечислимых. Одна и та же вычислимая функция (соответственно, разрешимое множество, перечислимое множество) может вычисляться (соответственно, разрешаться, перечисляться) посредством различных А. Из определений вытекает, что аргументы и значения вычислимой функции, элементы разрешимого или перечислимого множества суть всегда конструктивные объекты. Заменяя конструктивные объекты (нек-рой фиксиров. совокупности) их номерами в произвольной алгоритмич. нумерации (т.е. такой нумерации, для к-рой существует А. получения по объекту его номера и обратно), можно, как это часто делают в теории А., ограничиться рассмотрением лишь таких вычислимых функций, аргументы и значения к-рых суть натуральные числа, и лишь таких разрешимых и перечислимых множеств, элементы к-рых суть также натуральные числа.

Можно доказать, что всякое разрешимое множество перечислимо. В то же время удалось построить перечислимое, но не разрешимое множество. Этот первый конкретный пример (опубликован амер. ученым А. Чёрчем в 1936 в статье "Одна неразрешимая проблема элементарной теории чисел") отсутствия А. (а именно, А., разрешающего построенное множество) явился источником или образцом почти всех дальнейших примеров такого рода. Оказалось, что множество разрешимо тогда, и только тогда, когда перечислимо и оно, и его дополнение (до объемлющей совокупности объектов). Т.о., существуют такие дополнения к перечислимым множествам, к-рые сами неперечислимы.

Связь теории А. с логикой. Понятия разрешимого и перечислимого множеств тесно связаны о классификацией определений (мы ограничиваемся здесь лишь такими определениями, каждое из к-рых определяет объекты нек-рого типа или, что то же самое, нек-рый класс объектов). Как известно, существуют две осн. схемы определений: "через род и видовое отличие" и "по индукции".

При определении "через род и видовое отличие" задается нек-рая объемлющая совокупность объектов ("род") и указывается признак ("видовое отличие"), выделяющий среди объектов указ, совокупности класс определяемых объектов. Если; считать, что это определение конструктивно, т.е. что объекты конструктивны и что наличие или отсутствие видового отличия у элемента рода алгоритмически распознаваемо, то определяемое множество оказывается разрешимым (и каждое разрешимое множество можно определить таким образом). Тем самым разрешимые множества отождествляются с множествами, конструктивно определяемыми через род и видовое отличие.

Определение "по индукции" состоит из двух частей: базисной части, содержащей нек-рый перечень объектов, к-рые объявляются принадлежащими к определяемому классу, и индуктивной части, гласящей, что если объекты такого-то и такого-то вида принадлежат к определяемому классу, то и объекты такого-то и такого-то вида, связанные с первыми объектами нек-рым отношением, также принадлежат к определяемому классу. (Возможны и более сложные случаи т.н. перекрестных определений, когда одновременно определяется друг через друга несколько классов объектов). Если предполагать определение конструктивным, т.е. объекты конструктивными, перечень исходных объектов, содержащийся в базисной части, конечным, а содержащиеся в индуктивной части правила перехода от уже определенных объектов к новым алгоритмическими (в том смысле, что наличие или отсутствие отношения, о к-ром идет речь в индуктивной части, распознается посредством какого-то А.), то мы приходим к понятию множества, конструктивно определяемого по индукции, или (синоним) эффективно порождаемого множества (поскольку такое определение задает эффективный порождающий п р о ц е с с, на отд. этапах развертывания к-рого "возникают" или "порождаются" определяемые объекты). Примером конструктивного определения по индукции служит определение допустимых шахматных позиций (т.е. позиций, к-рые могут возникнуть на доске в процессе игры). Базисная часть содержит одну единств. исходную позицию. Индуктивная часть содержит правила ходов фигур. Множество допустимых позиций, т.о., эффективно порождаемо. Другим примером эффективно порождаемого множества служит множество всех доказуемых формул к.-л. формальной системы или исчисления: базисная часть определения доказуемых формул содержит аксиомы, индуктивная часть – правила вывода (аксиомы объявляются доказуемыми по определению и далее говорится, что если какие бы то ни было формулы доказуемы, то и формулы, полученные из них по правилам вывода, также доказуемы). Порождающим процессом является здесь процесс доказательства всех доказуемых формул. Наконец, процесс опровержения всех опровержимых формул исчисления также является примером эффективного порождающего процесса.

Понятие эффективного порождающего процесса очень тесно связано с понятием А. Мы дали определение (приблизительное) эффективного порождающего процесса, опирающееся на понятие А. В свою очередь, понятие порождающего процесса позволяет определить на его основе если не само понятие А., то, во всяком случае, понятие вычислимой функции. Действительно, пусть нек-рый порождающий процесс способен "порождать" объекты, имеющие вид пар (х, у), и пусть у любых двух "порожденных" пар с совпадающими первыми членами совпадают и вторые члены. Тогда процесс след. образом определяет функцию y = f(x): функция определена для объекта х0 тогда, и только тогда, когда х0 есть первый член к.-л. порожденной пары: значение функций для аргумента х0 равно в таком случае второму члену этой пары. Функция, определенная в указ. смысле эффективным порождающим процессом, очевидно, вычислима [чтобы найти f(x0), надо развертывать процесс до тех пор, пока не найдем пары с х0 в качестве первого члена]. Обратно, всякую вычислимую функцию можно определить посредством эффективного порождающего процесса. Алгоритмич. процессы и порождающие процессы близки друг другу с логич. точки зрения. В основании каждого из них лежат лишь конструктивные понятия. Различие между ними состоит в том, что алгоритмич. процесс развертывается на основе требования, а порождающий – на основе разрешения действовать определенным образом. Здесь проявляется различие между необходимым и возможным (в алгоритмич. процессе каждый этап однозначно, т.е. с необходимостью, определяется предыдущим этапом, в то время как при развертывании порождающего процесса после каждого этапа возникает лишь множество возможностей для след. этапа).

При надлежащих уточнениях понятия эффективного порождающего процесса выясняется, что каждое эффективно порождаемое множество перечислимо, и обратно. Это обстоятельство, в сочетании с приведенными выше взаимоотношениями между перечислимым и разрешимым множествами, позволяет заключить следующее. Всякий класс объектов, допускающий конструктивное определение через род и видовое отличие, допускает и конструктивное определение по индукции, но не обратно: существует класс объектов, конструктивно определяемый по индукции, но не допускающий конструктивного определения через род и видовое отличие; дополнение к этому классу объектов (по объемлющей совокупности конструктивных объектов) не допускает эффективного индуктивного определения. Каждый конструктивный порождающий процесс можно представить в виде процесса получения доказуемых формул подходящего исчисления. Поэтому пример класса, обладающего только что описанными свойствами, можно построить в виде класса всех доказуемых формул нек-рого исчисления. Более того, оказалось, что это обстоятельство имеет место для любого достаточно содержат. исчисления (напр., для исчисления предикатов или для исчислений, формализующих арифметику), т.к., если исчисление достаточно содержательно, то в нем можно выразить любой эффективный порождающий процесс. Класс всех доказуемых формул такого исчисления (являясь, конечно, перечислимым) не является разрешимым, так что не существует А., распознающего доказуемость формул исчисления; в этом смысле говорят, что исчисление неразрешимо. Поскольку класс всех доказуемых формул исчисления не является разрешимым, то дополнит. к нему класс всех недоказуемых формул не является перечислимым и, следовательно, не может быть получен никаким порождающим процессом; в частности, невозможно построить такое исчисление, в к-ром "опровергались" бы все недоказуемые формулы первонач. исчисления и только они; тем более, все эти недоказуемые формулы не могут быть опровергнуты средствами самого первонач. исчисления, так что в первонач. исчислении имеются т.н. неразрешимые (т.е. ни доказуемые, ни опровержимые) формулы. В этих рассуждениях можно ограничиться лишь такими формулами, к-рые при содержат. интерпретации исчисления выражают осмысленные (т.е. либо истинные, либо ложные) суждения, и обнаружить, следовательно, и среди таких формул неразрешимые. Отсюда вытекает, что можно предъявить формулу, выражающую истинное суждение, но не доказуемую в исчислении; в этом смысле говорят, что система неполна. Подчеркнем, что в силу общего характера проводимых рассуждений свойство неполноты присуще любому достаточно содержат. исчислению.

Понятие неразрешимости исчисления опирается на понятие А., и неудивительно что факт неразрешимости устанавливается на основе исследований в области теории А. Весьма существенным (и, может быть, неожиданным на первый взгляд) является то обстоятельство, что такой общелогич. факт, как неполнота исчислений (факт, выражающий принципиальную невозможность полностью формализовать процесс логич. вывода и впервые строго доказанный австр. ученым К. Гёделем еще в 1931, до уточнения понятия "А."), может быть получен, как мы только что видели, средствами теории А. Это обстоятельство уже одно показывает огромные возможности применений теории А. к вопросам логики. Эти применения не ограничиваются приведенным примером. Еще в 1932 сов. ученый А. Н. Колмогоров предложил истолкование созданной интуиционистами конструктивной логики при помощи содержат. средств, не имеющих никакого отношения к установкам интуиционизма; именно, каждое предложение конструктивной логики Колмогоров предложил истолковывать как проблему. Понятие проблемы требовало, однако, конкретизации, к-рая могла быть дана только на базе уже разработанной теории А. Два конкретных класса проблем, пригодных для интерпретации конструктивной логики, предложили, соответственно, амер. ученый С. К. Клини в 1945 и сов. ученый Ю. Т. Медведев в 1955. В 1956 сов. ученый Н. А. Шанин выдвинул новую концепцию, согласно к-рой не всякое высказывание конструктивной логики требует истолкования в виде проблемы.

К этому кругу идей примыкают вопросы "конструктивизации", или "нахождения конструктивных аналогов", классич. математич. понятий и предложений; решение этих вопросов также возможно лишь на основе теории А. Конструктивизация осн. понятий математич. анализа привела к разрабатываемому сейчас т.н. конструктивному математич. анализу. Намечаются пути конструктивизации и др. математич. теорий. Одним из осн. приемов, используемых при конструктивизации, является переход от изучаемых предметов к их именам, к-рые всегда являются конструктивными объектами.

П р о б л е м ы р а з р е ш е н и я. Частным случаем массовых проблем являются разрешения проблемы. Проблемы разрешения к.-л. множества есть проблема построения А., разрешающего это множество. Соответств. серия единичных проблем состоит здесь из проблем ответа на вопрос о принадлежности к множеству, поставленный для каждого объекта из объемлющей совокупности конструктивных объектов. Обратно, всякая массовая проблема, соответств. серии единичных проблем ответа на вопрос, может быть рассмотрена как проблема разрешения нек-рого множества, а именно – множества тех единичных проблем, ответом на к-рые служит "да". Отсюда ясна важная роль проблем разрешения. Именно они подвергались изучению с т. зр. их разрешимости. Среди проблем разрешения выделяются проблемы, поставленные для классов доказуемых формул исчислений. Проблема разрешения класса всех доказуемых формул к.-л. исчисления наз. также проблемой разрешения самого исчисления. (В рус. текстах проблему разрешения наз. обычно "проблемой разрешимости"; однако "проблемой разрешимости" лучше называть проблему: "ответить, имеет ли решение данная проблема разрешения").

Неразрешимые массовые проблемы. Проблема разрешения для к.-л. исчисления всегда есть проблема разрешения перечислимого множества. Вообще все естественно возникавшие в математике проблемы разрешения оказывались проблемами разрешения перечислимых множеств. Таков упоминавшийся выше первый пример неразрешимой проблемы разрешения (и одновременно первый пример неразрешимой массовой проблемы вообще), опубликованный Чёрчем в 1936. Такова т.н. проблема тождества для ассоциативных систем, доказательства неразрешимости к-рой опубликовали в 1947 независимо друг от друга А. А. Марков и амер. ученый Э. Л. Пост; этот результат представляет интерес как первый пример доказательства неразрешимости массовой проблемы, возникшей (еще в 1914) вне логики и теории А. Такова и знаменитая проблема тождества для групп, поставленная еще в 1912, неразрешимость к-рой доказана в 1952 сов. ученым П. С. Новиковым (Ленинская премия, 1957). Каждая из проблем тождества состоит в отыскании А., устанавливающего эквивалентность или неэквивалентность двух слов в заданном алфавите (от того или иного определения эквивалентности зависит, имеем ли мы дело с ассоциативной системой или группой). Поэтому проблему тождества можно рассматривать как проблему разрешения множества всех пар эквивалентных друг другу слов (относительно совокупности всевозможных пар слов). При этом, поскольку можно задать порождающий процесс получения всех пар эквивалентных друг другу слов, множество всех таких пар перечислимо.

С в о д и м о с т ь. Начиная с примера Чёрча 1936 и по 1944 все доказательства неразрешимости массовых проблем проводились или могли быть проведены след. единообразным методом. Заведомо неразрешимая проблема, исследованная Чёрчем, сводилась к рассматриваемой массовой проблеме, так что если бы рассматриваемая массовая проблема была разрешимой, то оказалась бы разрешимой и проблема Чёрча (в этом смысле можно сказать, что доказательство неразрешимости рассматриваемой проблемы сводилось к доказательству неразрешимости проблемы Чёрча). Возник вопрос, для всякой ли неразрешимой проблемы разрешения ее неразрешимость может быть установлена таким способом. Этот вопрос, получивший название проблемы сводимости, был поставлен Постом в 1944; одновременно Пост привел несколько примеров неразрешимых проблем разрешения, неразрешимость к-рых была установлена им методом, отличным от описанного выше (эти примеры не решали еще проблему сводимости, поскольку оставался открытым вопрос, нельзя ли и для них найти такие доказательства неразрешимости, к-рые сводились бы к доказательству неразрешимости проблемы Чёрча; впоследствии для нек-рых из указанных примеров такие доказательства были действительно найдены). Проблема сводимости стояла в центре исследований по теории А. вплоть до 1956, когда она была решена независимо сов. ученым А. А. Мучником и амер. ученым Р. М. Фридбергом. Выл построен пример неразрешимой проблемы разрешения (для перечислимого множества), неразрешимость к-рой нельзя доказать сведением к этой проблеме проблемы Чёрча. Мучник показал даже больше, а именно, что не только проблема Чёрча, но и никакая другая проблема не может служить "стандартной неразрешимой проблемой" в том смысле, что доказательство неразрешимости любой неразрешимой проблемы разрешения для перечислимого множества могло бы быть сведено к доказательству неразрешимости этой стандартной проблемы.

Уточнения понятия А. и сопутствующих понятий. Получение результатов о несуществовании А. невозможно без дальнейшего уточнения и формализации понятия "А.". Уточнение этого понятия возможно лишь в виде описания нек-рого конкретного класса А., претендующего на то, что любой А. может быть заменен равносильным А. из этого класса. Подобные уточнения стали появляться начиная с 1936, когда Э. Л. Пост и англ. ученый А. М. Тьюринг независимо друг от друга предложили сходные определения абстрактных вычислит. машин, предназнач. для выполнения алгоритмич. процессов. (Замечательно, что эти определения, появившиеся до создания быстродейств. вычислит, машин, предвосхитили многие существ. черты последних). В 1950 А. А. Марков описал спец. класс А. (названных им "нормальными алгорифмами"), осуществляющих преобразование слов; на базе этого уточнения он впервые разработал систематич. теорию А. В 1953 А. Н. Колмогоров ввел в рассмотрение А. перерабатывающие топологич. комплексы.

Существуют и другие уточнения понятия А.

Все они исходят из след. общих представлений (или легко могут быть сведены к этим общим представлениям). Алгоритмич. процесс расчленяется на отдельные, достаточно элементарные шаги. Каждый шаг состоит в смене одного состояния процесса другим (начальное данное и служит начальным состоянием). Переход от к.-л. состояния к непосредственно следующему происходит на основе т.н. правил непосредств. переработки, предполагаемых достаточно элементарными. Нек-рые состояния опознаются как заключительные (на основе достаточно элементарных правил окончания) и из них извлекается окончат. результат (также на основе достаточно элементарных правил). При применении А. к к.-л. объекту возможны три пути протекания алгоритмич. процесса: 1) каждое состояние сменяется следующим, и процесс никогда не останавливается; 2) на нек-ром шаге возникает состояние, к к-рому не применимы ни правила непосредств. переработки, ни правила окончания, и происходит безрезультатная остановка; 3) на нек-ром шаге возникает состояние, опознаваемое как заключительное, и происходит результативная остановка, сопровождающаяся получением окончат. результата. А., следовательно, применим лишь к тем объектам, для к-рых алгоритмич. процесс развивается по третьему пути.

Каждое из известных уточнений понятия А. состоит, по существу, в том, что фиксируется нек-рый конкретный вид правил непосредств. переработки, правил окончания и правил извлечения окончат. результата. При этом неизбежным образом фиксируется также и совокупность (или совокупности) конструктивных объектов, к объектам к-рой (или к-рых) имеет смысл применить указ. правила. Для каждого уточнения выдвигается осн. гипотеза, заключающаяся в том, что для произвольного А. может быть указан равносильный ему А. из класса А., описываемых данным уточнением. (Равносильность, грубо говоря, означает, что оба А. приводят к одним и тем же результатам. Само понятие равносильности нуждается, однако, в дальнейшем уточнении, т.к. первонач. А. может быть применим к таким объектам, к-рые вообще не являются возможными начальными данными для А., описываемых рассматриваемым "уточнением"). Эта осн. гипотеза не может быть предметом математич. доказательства, потому что в ее формулировку входит понятие произвольного А. Она имеет характер естеств.-науч. гипотезы, подобной, напр., законам физики. Для каждого из предлож. уточнений соответств. гипотеза хорошо согласуется с практикой. В пользу этих гипотез говорит и то, что все предлож. уточнения оказались в нек-ром естеств. смысле эквивалентны друг другу (последнее утверждение уже подлежит доказательству и действительно может быть доказано).

Первыми вариантами уточнения понятия эффективного порождающего процесса следует считать появившиеся еще в 19 в. (впервые в работах нем. логика Г. Фреге) логистич. системы с формально описанными правилами вывода. Впоследствии при формализации все более и более широких областей математики (гл. обр. в работах англ. логиков А. Н. Уайтхеда и Б. Рассела) появились исчисления достаточно мощные, чтобы посредством задаваемых ими порождающих процессов можно было определить (в смысле, разъясненном ранее) любую вычислимую функцию. Это дало возможность Гёделю уже в 1934, еще до появления первых уточнений понятия А., определить вычислимую функцию как функцию, определяемую правилами вывода в нек-ром исчислении. После работ Поста и Тьюринга оказалось возможным определить вычислимую функцию на базе предлож. ими уточнений понятия А. (определения вычислимой функции возможны, конечно, и на базе других уточнений). Одновременно Клини предложил определение вычислимой функции, не зависящее от какого бы то ни было уточнения понятия А. или порождающего процесса. (Все эти определения понятия вычислимой функции оказались эквивалентными друг другу).

Не опирающееся на понятие А. определение вычислимой функции представляет интерес как логический (поскольку обнаруживается, что понятие вычислимой функции имеет свое, не зависимое от понятия А., содержание), так и математический (поскольку в целом ряде задач нет нужды строить А. явно, а достаточно установить вычислимость соответств. функции). Такие осн. понятия, как понятия перечислимого и разрешимого множества, могут быть определены через понятие вычислимой функции (не апеллируя к понятию А.). Разумеется, в конечном счете ценность вычислимых функций состоит именно в том, что для каждой из них можно указать вычисляющий ее А. В наст. время вычислимые функции с натуральными аргументами и значениями идентифицируются с т.н. частично-рекурсивными функциями, допускающими строгое математич. определение (см. Рекурсивные функции и предикаты).

Лит.: По общим вопросам: Адян С. И., Проблема алгоритма, "Наука и жизнь", 1957, No 8, с. 13–4; Колмогоров А. Н. и Успенский В. А., К определению алгоритма, "Успехи матем. наук", 1958, т. 13, вып. 4, с. 3–28; Марков А. А., Теория алгорифмов, "Тр. Матем. ин-та АН СССР", 1951, т. 38, с. 176–89; его же, Теория алгорифмов, там же, 1954, т. 42 (см. Введение, гл. 1, § 1–2 и п. 1–5 из § 3, гл. 2, § 1–2 и п. 1–6 из § 3, п. 1–5 из § 4, § 5); Πетер Р., Рекурсивные функции, пер. с нем., М., 1954, § 20, 21; Трахтенброт Б. А., Алгоритмы и машинное решение задач, М., 1957, с. 95; Шанин Η. Α., О некоторых логических проблемах арифметики, "Тр. Матем. ин-та АН СССР" 1955, т. 43 (см. Введение, § 1, § 4, § 5–6).

По отдельным вопросам: Вычислимые функции – Успенский В. А.. К теореме о равномерной непрерывности, "Успехи матем. наук", 1957, т. 12, вып. 1, § 2. Определения по индукции – Клини С. К.. Введение в метаматематику, пер. с англ., М., 1957, §§ 6, 53, имеется общая библиогр.; Конструктивное истолкование математических предложений – Kolmogoroff Α., Zur Deutung der intuitio-nistischen Logik, "Math. Z.", 1932, Bd 35, H. l, S. 58–65; Успенский В. А., К теореме о равномерной непрерывности, "Успехи матем. наук", 1957, т. 12, вып. 1, § 3; Шанин Η. Α., О конструктивном понимании математических суждений, "Труды Третьего Всесоюзного математического съезда", 1956, т. 1, с. 189–90; его же. О конструктивном понимании математических суждений, "Тр. Матем. ин-та АН СССР" 1958, т. 52, с. 226–311; Проблема тождества – Ляпунов А. А.. Яблонский С. В., Крупный вклад в математику, "Природа", 1957, No 8, с. 54–56; Вычислительные машины и связь теории алгоритмов с вычислительной математикой– Келдыш М. В., Ляпунов А. А., Шура-Бура М. Р., Математические вопросы теории счетных машин, в кн.: Сессия АН СССР по научным проблемам автоматизации производства 15–20 октября 1956 г. Пленарные заседания, М., 1957, с. 100–30; Ляпунов А. А., Шестопал Г. А., Начальные сведения о решении задач на электронных счетных машинах, "Матем. просвещение", 1957, вып. 1, с. 57–74; Марков А. А., Математическая логика и вычислительная математика, "Вестн. АН СССР", 1957, No 8, с. 21–25; Post E. L., Finite combinatory processes – formulation I, "J. Symbolic Logic", Menasha (Wis.), 1936, v. l, No 3, p. 21–25; Ляпунов Α. Α., Шестопал Г. Α., Об алгоритмическом описании процессов управления, "Математическое просвещение", 1957, вып. 2, с. 81–95.

Библиография: Клини С. К., Введение в метаматематику, пер. с англ., М., 1957, с. 493–509.

    АЛГОРИТМ, алгорифм (от лат. algorithmi, algorismus, n имени арабского ученого 9 в. ал-Хорезми)—точное предписание, задающее потенциально осуществимый (см. Абстракция потенциальной осуществимости) вычислительный процесс (процесс исполнения алгоритма), ведущий от исходных данных, которые могут варьировать, к конечному результату. Овладение общим методом решения точно поставленной задачи по сути дела означает знание алгоритма. Так, умение складывать два числа означает владение алгоритмом сложения чисел (напр., сложением столбиком, которому учат в школе). Необходимо различать алгоритм и алгоритмическое предписание, имеющее внешнюю форму алгоритма, но включающее не до конца определенные шаги. Так, для перевода текста с одного естественного языка на другой нельзя дать алгоритм, поскольку придется апеллировать к таким неточным понятиям, как смысл и контекст. При попытке же применения точного алгоритма получается то, что в более откровенной форме выдают машинные переводчики и в более мягкой, но от этого не менее вредной—профессиональные переводчики в тот момент, когда выходят за рамки полностью освоенных ими понятий и действий. Поскольку процесс исполнения потенциально осуществим, в теоретическом определении алгоритма отвлекаются от реальных ограничений на ресурсы и следят лишь за тем, чтобы в любой момент вычисления требуемая информация и другие ресурсы были конечными. При создании практических алгоритмов проблемы сложности выходят на первый план.

    Хотя неформально математики все время занимались поиском алгоритмов, данное понятие было уточнено лишь в 30-х гг. 20 в. Первыми уточнениями были абстрактные определения частично-рекурсивных и представимых функций в формальной теории чисел, появившиеся в связи с задачами доказательств теории. В 1936 Э. Пост и А. Тьюринг независимо друг от друга предложили понятия абстрактных вычислительных машин и подметили, что любой алгоритм в интуитивном смысле слова может быть реализован на данных машинах, несмотря на кажущуюся примитивность их элементарных действий. Так, памятью машины Тьюринга является потенциально бесконечная лента, в каждой клетке которой записан символ из заранее заданного конечного алфавита. Более того, достаточно рассматривать ленту, каждая клетка которой содержит один бит информации, т. е. либо пуста, либо содержит символ |. Процессор машины Тьюринга состоит из головки, которая в любой момент обозревает одну клетку, и программы, состоящей из конечного числа команд, обычно нумеруемых натуральными числами. Каждая команда представляет собой условное действие, зависящее от символа, записанного в клетке. Это действие имеет вид совокупности элементарных инструкций формы ab{L, R, S)i, в которой присутствует лишь одна из букв L, R, S. — приказ сдвинуться на следующем такте на одну клетку влево, R—враво, S— остаться на месте. Элементарная инструкция означает следующее: если машина видит а, записать в клетку Ь, передвинуться в соответствии с командой и перейти к исполнению команды /. Такая элементарность действий машины явилась результатом проведенного Тьюрингом методологического анализа элементарных действий человека по исполнению алгоритмов. Команды машины Поста предвосхитили систему команд современных вычислительных машин. В машине имеются регистры, содержащие натуральные числа, элементарные операции увеличения и уменьшения числа на 1 и условный переход, если число в регистре равно 0. Одновременно А. Черч и X. Б, Карри создали одно из самых абстрактных понятий алгоритма: ?-определимость, выразимость с помощью терма комбинаторной логика.

    И ранее созданные теоретические понятия, и самые элементарные, и самые абстрактные из вновь появившихся уточнений алгоритма оказались эквивалентны. Этот факт, подтвержденный в дальнейшем для всех вновь появлявшихся точных определений алгоритма, послужил основой утверждения, скромно называемого в математике тезисом Черча, хотя степень его подтвержденности ныне выше, чем у любого физического “закона”. Содержательное понятие алгоритма эквивалентно по объему любому из имеющихся в данный момент математических уточнений этого понятия, в частности вычислимости на машине Тьюринга.

    Одним из последних появилось уточнение алгоритма, наиболее близкое к современным языкам программирования, — рекурсивные схемы Скотта. Это — совокупность определений вида /(5c)=if P(x) then t(x) else rÇc), где Зс— кортеж переменных, а сами определяемые функции могут входить в выражения /, г. Определение понимается следующим образом: проверяется предикат Р, если он истинен, вычисляется /, иначе г. Если в вычисляемом выражении встречаются определяемые функции, они вновь по тем же правилам заменяются на их определения. Хотя по объему определяемых функций существующие уточнения понятия алгоритма эквивалентны, они различаются по своей направленности. Эти различия можно подчеркнуть, рассматривая относительные алгоритмы, строящиеся на базе некоторых абстрактных структур данных и операций над ними. Относительные алгоритмы, получающиеся на базе различных определений алгоритма, могут определять разные классы функций при одних и тех же исходных структурах и элементарных операциях. Так, напр., машины Тьюринга приводят к одним из наиболее узких определений относительных алгоритмов, а комбинаторная логика и рекурсивные схемы—наоборот, к весьма широким.

    При модификации машин Тьюринга резделением входной и выходной ленты (со входной можно лишь читать, на выходную—лишь писать, причем после записи и чтения мы необратимо сдвигаем ленты на одну ячейку) получается важное понятие конечного автомата, моделирующее вычислительные машины без внешней памяти. Возможности конечных автоматов значительно меньше, в частности на них нельзя распознать простые числа.

    С понятием алгоритма тесно связано понятие порождающего процесса, или исчисления. Порождающий процесс отличается от алгоритма тем, что он принципиально недетерминирован, его правила суть не предписания, а разрешения выполнить некоторое действие. Примером исчисления может служить логический вывод либо разбор в формальной грамматике.

    Рассмотрение алгоритмов показало, что нельзя ограничиваться всюду определенными функциями и соответственно нельзя проходить мимо выражений, не имеющих значения. Ошибка является компаньоном программы. Одним из первых результатов теории алгоритмов явилась теорема о том, что не любую вычислимую функцию можно продолжить до всюду определенной вычислимой функции. Практическим примером таких функций является любой интерпретатор программ, напр., BASIC. Если не ограничивать возможности программиста, то нельзя создать интерпретатор, который невозможно было бы привести в нерабочее состояние исполнением синтаксически корректной программы.

    Множество, характеристическое свойство которого является всюду определенным вычислимым предикатом, называется разрешимым. Множество, принадлежность элемейта которому можно установить за конечное число шагов применением некоторого алгоритма, называется перечислимым. Напр., множество тавтологий классической логики высказываний разрешимо, а множество тавтологий классической логики предикатов перечислимо. Заметим, что в случае перечислимого множества алгоритмически установить можно лишь истинность, а не ложность. В классической математике имеет место следующий критерий разрешимости: множество разрешимо, если и оно, и его дополнение перечислимы. В конструктивной этот критерий эквивалентен принципу Маркова (см. Конструктивное направление). Другая характеризация перечислимого множества—множество объектов, выводимых в некотором исчислении. Необходимо отметить, что схема вычислительного процесса на компьютере конца 20 в.—написание программы на языке высокого уровня, трансляция ее в машинный язык и исполнение компьютером—имеет теоретической, основой теорему об универсальном алгоритме. При любом точном определении алгоритмов каждый алгоритм может быть задан своим определением, которое является конструктивным объектом. Этот конструктивный объект может быть алгоритмически в содержательном смысле (и при этом достаточно просто и естественно) закодирован тем видом конструктивных объектов, которые обрабатываются данными алгоритмами. Напр., определение алгоритма может быть записано как слово в некотором алфавите, а если мы взяли определение алгоритма, в котором рассматриваются лишь натуральные числа, такое слово может быть естественно представлено как число в системе счисления, основанием которой является количество букв в алфавите. Тогда имеется универсальный алгоритм U, перерабатывающий любую пару (ψ, Р), где ф—конструктивный объект, называемый записью или программой (относительно Ü) алгоритма ф, в результат применения ψ к Р. Универсальный алгоритм не может быть всюду определен. Примером универсального алгоритма может служить транслятор с алгоритмического языка, в частности с Паскаля, вместе с операционной системой, исполняющей получившуюся программу.

    Если рассматривать лишь конструктивные объекты, то алгоритм естественно отождествить с его программой относительно некоторого U. То, что такое отождествление является ограниченным, показывают проблемы современной теории и практики программирования. Одной из самых трудных возникающих в этом случае проблем является восстановление алгоритма по реализующей его конкретной программе.

    Если понятие алгоритма, перерабатывающего реальные конструктивные объекты, можно считать однозначно определенным, то его обобщение на объекты высших типов допускает многочисленные варианты, неэквивалентные друг другу. Обобщение теории алгоритмов на абстрактные вычисления и объекты высших порядков является одним из основных направлений исследований современной теории алгоритмов.

    Другим важнейшим направлением развития теории алгоритмов служит теория сложности вычислений, рассматривающая проблемы оценки ресурсов, необходимых для работы алгоритмов. Основы ее закладывали российские ученые А. Н. Колмогоров и А. А. Марков и венгерский математик С. Кальмар. Вот некоторые из ее результатов, имеющих методологическое значение.

    Имеются два типа сложности—сложность определения и сложность вычислений. Они раскрывают разные стороны исследуемых методов и объектов, хотя между ними имеются некоторые зависимости. В частности, чем быстрее вычисление алгоритма, определяющего некоторый объект, тем, как правило, сложнее его описание. Во многих практических случаях, напр. для сортировки данных, приходится искать компромисс и использовать не самые быстрые теоретически, хотя и более простые в действии алгоритмы.

    Если сложность определения практически не зависит от конкретного уточнения понятия алгоритма, то число шагов и используемая память резко различаются, напр., для рекурсивных схем и машин Тьюринга. Самое простое понятие машин Тьюринга оказалось наиболее подходящим для теоретического анализа вычислительной сложности задач.

    Число шагов и используемая память —взаимозависимые характеристики вычислительного процесса. Часто удается убыстрить процесс, задействовав бодыяе памяти, либо уменьшить память, увеличив число шагов процесса. Но такая оптимизация ресурсов возможна лишь в ограниченных пределах, и более критическим является число шагов. Память теоретически можно неограниченно уменьшать, замедляя программу (конечно же она тем не менее растет с ростом исходных данных, но не более чем линейно). Имеются и такие случаи, когда за счет сложности описания алгоритма можно неограниченно убыстрять процесс вычисления (теорема об ускорении). Тем не менее практически и здесь быстро наступает предел ввиду неустойчивости работы сложных алгоритмов.

    Практически вычислимыми оказываются функции, число шагов вычисления которых на машине Тьюринга может быть оценено некоторым многочленом от длины исходных данных. Степень данного многочлена определяет объем исходных данных, которые могут быть обработаны. В частности, для вычислений часто приемлемы алгоритмы, число шагов которых растет как четвертая степень от исходных данных, а для. работы с большими базами данных обычно неприемлемы даже квадратично растущие алгоритмы.

    Экспоненциальный рост числа шагов машины Тьюринга означает, что область реального применения данного алгоритма жестко ограничена сверху и никакой рост вычислительных ресурсов не может значительно поднять планку. Напр., для увеличения числа булевых переменных в проверяемой пропозициональной формуле на 1 придется поднимать быстродействие машины в два раза. Более чем экспоненциальный рост означает практическую невычислимость.

    Прямая и обратная функции могут сильно различаться по сложности, поэтому можно строить простые коды, практически не расшифровываемые без знания ключа. Это послужило основой современной практики кодирования и электронных подписей.

    Сложность описания системы—гораздо более сложный объект, чем само ее описание, Т. о., познать систему полностью может лишь система более высокого порядка. Минимум сложности описаний конструктивных объектов с данным числом элементов растет медленнее, чем любая вычислимая функция (т, о., есть громадные, но исключительно просто описываемые объекты, напр. ΙΟ1010). Сложность описания большинства объектов данной длины не намного ниже, чем длина записи этих объектов. Т. о., возникает понятие содержательного случайного объекта, не описываемого кратко никакими алгоритмическими средствами.

    На основе теории сложности описания А. Н. Колмогоров, Л, А. Левин, П. Мартин-Леф и другие развили алгоритмическую теорию вероятностей. Основой данной теории явилось содержательное определение случайной последовательности по Р. Мизесу. Двоичная последовательность случайна, если из нее нельзя выбрать никакую последовательность с другой частотой нулей и единиц. Напр., последовательность 0, 1, 0, !.„ неслучайна, поскольку последовательность ее четных членов состоит из одних единиц. В классической математике такое определение пусто. А. Н, Колмогоров уточнил его, предложив рассматривать лишь алгоритмические перестановки подмножеств членов данной последовательности. Оказалось, что случайность связана со сложностью определения. Сложность фрагментов случайной последовательности пропорциональна длине их записи. Итак, содержательно случайные объекты являются приближениями к случайньщ последовательностям.

    Для любой совокупности программ, имеющих ограниченную сложность, можно построить ограниченный универсальный алгоритм, исполняющий все их без ошибок, но его сложность будет неизмеримо выше, чем сложность исполняемых программ. Далее, можно построить алгоритмический процесс, расширяющий ограниченный универсальный алгоритм с тем, чтобы включить любую предъявленную программу, не входящую в данный класс, но при этом сложность универсального метода станет еще выше. Уже один шаг данного процесса диагонализации далеко выводит за рамки класса функций, считающихся реально вычислимыми. Это—алгоритмическая основа софизма, примененного в аргументе Саймона (см. Парадокс логический). Заметим, что тезис Черча содержит одно важное онтологическое предположение: о невозможности обозреть вечность. Поэтому в общей теории относительности (в частности, во вселенной Гёделя, в которой время может ходить по кругу) имеются миры, в которых, пролетая сквозь вращающуюся черную дыру, можно вычислить алгоритмически иевычислимую функцию. Класс функций, которые могут быть вычислены в таких Вселенных, называется гиперарифметическим. Он неопределим в арифметике и определим лишь в анализе.

    Лит.: Кличи С. К. Введение в метаматематику. М-, 1957; БарендрегтХ. λ-θсчисление. Его синтаксис и семантика. М., 1984; Марков А. А., Нагорный Н. М, Теория алгорифмов. М., 1984; Теория рекурсий.—В кн.: Справочная книга по математической логике. М., 1982; Успенский В, А; Семенов А. Л. Теория алгоритмов: основные открытая и приложения. М., 1987; Роджерс X, Теория рекурсивных функций и эффективная вычислимость. М„ 1972; Непейвода Н. Н. Прикладная логика. Ижевск, 1997.

    Я. Н. Непейвода