tipos de automatas

2.  Un conjunto de estados y un control que se mueve de
un estado a otro en respuesta a entradas externas.
 se pueden clasificar en función del tipo de control
como:
 Deterministas, el autómata únicamente puede estar en
un estado en un momento determinado.
 No Deterministas, el autómata puede estar en varios
estados simultáneamente.

3.  Es una generalización del autómata finito no
determinista; incluye la probabilidad de una
transición dada de una función de transición,
convirtiéndola en una matriz de transición.
 Los autómatas probabilísticos nos permiten tener
una idea de cómo la transición entre estados de un
autómata puede no ser factible (probabilidad 1)
sino que puede llegar a existir una probabilidad
asociada a que se realice una determinada
transición.
 Por lo tanto no podemos estar seguros de que el
autómata se encuentre en un determinado estado
en cierto momento solo podemos llegar a saber la
probabilidad de que esto suceda. Los autómatas
probabilísticos se definen con una quintupla.

4.  Concepto de AP Definición, Representación, Lenguaje reconocido,
AP por vaciado de pila, AP por estado final, AP determinista.
 De igual manera que los lenguajes regulares se pueden representar
mediante autómatas finitos deterministas, los lenguajes
independientes del contexto tienen su correspondencia en otro tipo
de dispositivo: el Autómata a Pila (AP).
 Autómata a pila es un dispositivo que tiene acceso a:
 • Una secuencia de símbolos de entrada, que en general se representa
por una cinta que se desplaza frente a un mecanismo de captación de
dichos símbolos.
 • El símbolo superior de una memoria en pila (LIFO) Un autómata a
pila se encuentra en cada momento en un estado determinado y el
estado siguiente depende de los tres elementos siguientes:

5.  La neurona de McCulloch-Pitts es una unidad
de calculo que intenta modelar el comportamiento
de una neurona "natural", similares a las que
constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad
esencial con la cual se construye una red neuronal
artificial.
 fue el primer modelo neuronal moderno, y ha
servido de inspiración para el desarrollo de otros
modelos neuronales.

6.  Es un dispositivo de reconocimientos de lenguaje, es más general que cualquier
autómata finito y cualquier autómata de pila, debido a que ellas pueden reconocer
tanto los lenguajes regulares, como los lenguajes independientes de contexto y
además muchos otros tipos de lenguajes.
 La máquina de Turing (abreviado MT) tiene, un control finito, una cabeza lectora y
una cinta donde puede haber caracteres, y donde eventualmente viene la palabra
de entrada. La cinta es de longitud infinita hacia la derecha, hacia donde se
extiende indefinidamente, llenándose los espacios con el carácter blanco (que
representaremos con “t”).
 La cinta no es infinita hacia la izquierda, por lo que hay un cuadro de la cinta que
es el extremo izquierdo, la MT la cabeza lectora es de lectura y escritura, por lo
que la cinta puede ser modificada en curso de ejecución. Además, en la MT la
cabeza se mueve bidireccionalmente (izquierda y derecha), por lo que puede
pasar repetidas veces sobre un mismo segmento de la cinta.
 Una máquina de Turing es un dispositivo que transforma un INPUT en un
OUTPUT después de algunos pasos. Tanto el INPUT como el OUPUT constan de
números en código binario (ceros y unos).

7.  es un modelo matemático para un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos. Es
adecuado para modelar sistemas naturales que puedan ser descritos como una colección
masiva de objetos simples que interactúen localmente unos con otros.
 Son sistemas descubiertos dentro del campo de la física computacional por John von
Neumann en la década de 1950. La teoría de los autómatas celulares se inicia con su
precursor John von Neumann a finales de la década de 1940 con su libro Theory of Self-
reproducing Automata(editado y completado por A. W. Burks).
 Frontera abierta. Se considera que fuera de la lattice residen células, todas con un valor fijo.
En el caso particular del juego de la vida y de otros A.C. con dos estados en su
conjunto {displaystyle k}, una frontera se dice fría si las células fuera de la frontera se
consideran muertas, y caliente si se consideran vivas.
 Frontera periódica. Se considera a la lattice como si sus extremos se tocaran. En
una lattice de dimensión 1, esto puede visualizarse en dos dimensiones como
una circunferencia. En dimensión 2, la lattice podría visualizarse en tres dimensiones como
un toroide.
 Frontera reflectora. Se considera que las células fuera de la lattice "reflejan" los valores de
aquellas dentro de la lattice. Así, una célula que estuviera junto al borde de la lattice (fuera de
ella) tomaría como valor el de la célula que esté junto al borde de la lattice, dentro de ella.
 Sin frontera. Haciendo uso de implementaciones que hagan crecer dinámicamente el uso de
memoria de la lattice implementada, se puede asumir que cada vez que las células deben
interactuar con células fuera de la lattice, esta se hace más grande para dar cabida a estas
interacciones.

8. https://es.wikipedia.org/wiki/Aut%C3%B3mata_celular