Exam 2024_retake.txt — openai/gpt-5

Exercise a b c d e f g Total
1: Quiz: Reguläre und kontextfreie Sprachen 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 3.0/3.0 3.0/3.0 16.0/16.0
2: DFA-Algorithmen 6.0/6.0 1.0/1.0 4.0/4.0 2.0/2.0 5.0/5.0 18.0/18.0
3: Rekursive Funktionen 1.0/1.0 5.0/6.0 6.0/6.0 12.0/13.0
4: CFG-Algorithmen 2.0/2.0 2.0/2.0 3.0/3.0 3.0/3.0 2.0/3.0 12.0/13.0
5: Verlorene Buchsten 1.0/1.0 2.0/2.0 7.0/7.0 2.0/2.0 12.0/12.0
6: Quiz: Berechenbarkeit und Komplexität 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 2.0/2.0 4.0/4.0 14.0/14.0
7: Reduktion 4.0/4.0 3.0/3.0 7.0/7.0 14.0/14.0
8: Bonus 2.0/2.0 1.0/1.0 2.0/2.0 5.0/5.0
Exam total 103.0/105.0

Exercise 1: Quiz: Reguläre und kontextfreie Sprachen

Teilaufgaben (a-e): Für diese Fragen ist eine Begründung nicht gefordert. Sie erhalten die Punkte auf eine Teilaufgabe genau dann, wenn Sie alle Antwortmöglichkeiten korrekt angekreuzt haben.
Es ist immer mindestens eine Antwortmöglichkeit richtig.

In dieser Aufgabe verwenden wir durchgehend das Alphabet Σ:={a,b}\Sigma := \{a, b\}.

Subproblem a (2.0/2.0P)

Welche der folgenden Sprachen sind Residualsprachen von L((bba)b)L((bba)^*b)?
{b}\{b\}L(ba(bba)bε)L(ba(bba)^*b | \varepsilon)\emptyset

Subproblem b (2.0/2.0P)

Sei LΣL \subseteq \Sigma^* eine Sprache mit LL=ΣLL = \Sigma^*. Welche Aussagen sind wahr?
LL ist unendlichεL\varepsilon \in LLLL=ΣLLL = \Sigma^*

Subproblem c (2.0/2.0P)

Sei LΣL \subseteq \Sigma^* regulär. Welche der folgenden Sprachen sind regulär?
{uRvu,vL}\{u^R v \mid u, v \in L\}{uRuuL}\{u^R u \mid u \in L\}{uvu,vLu=v}\{uv \mid u, v \in L \land |u| = |v|\}

Subproblem d (2.0/2.0P)

Welche der folgenden kontextfreien Grammatiken sind mehrdeutig?
SSSaS \rightarrow SS \mid aSSaSbεS \rightarrow Sa \mid Sb \mid \varepsilonSTTTaTbTabS \rightarrow TT\quad T \rightarrow aT \mid bT \mid a \mid b

Subproblem e (2.0/2.0P)

Sei AΣA \subseteq \Sigma^* regulär und BΣB \subseteq \Sigma^* kontextfrei. Welche der folgenden Sprachen sind kontextfrei?
ABA \cup \overline{B}AB\overline{A} \cup BABAB

Subproblem f (3.0/3.0P)

Geben Sie reguläre Ausdrücke XX, YY, ZZ über Σ\Sigma an, sodass die folgenden Gleichungen erfüllt sind.
XabaXabX \equiv a^*b^*aX \mid ab
Y(ba)aYbbYϵY \equiv (b\mid a)a^*Y \mid bbY \mid \epsilon
Za(ab)ZZ \equiv a^*(a \mid b)Z
X=(aba)abX=(a^*b^*a)^*ab
Y=((ba)abb)Y=((b\mid a)a^*\mid bb)^*
Z=Z=\emptyset

Subproblem g (3.0/3.0P)

Ein NFA (Q,Σ,δ,q0,F)(Q,\Sigma,\delta,q_0,F) heißt reversibel, falls für alle Zustände q1,q2Qq_1, q_2 \in Q und für alle Zeichen xΣx \in \Sigma gilt: Falls q2δ(q1,x)q_2 \in \delta(q_1,x), so q1δ(q2,x)q_1 \in \delta(q_2,x). Mit anderen Worten: Falls man von q1q_1 mit xx in q2q_2 übergehen kann, so kann man auch von q2q_2 mit xx in q1q_1 übergehen.

Gibt es einen reversiblen NFA NN über Σ\Sigma mit L(N)=L((aa)(bb))L(N) = L((aa)^*(bb)^*)? Falls ja, geben Sie einen solchen NFA an; falls nein, beweisen Sie es.
Wahr, reversibler NFAFalsch, Beweis
Angenommen, es gäbe einen reversiblen NFA N mit L(N) = (aa)^*(bb)^*.
Dann liegen aa ∈ L(N) und bb ∈ L(N).

- Für bb gibt es also eine akzeptierende Lauf q0 —b→ q1 —b→ q2.
  Wegen Reversibilität gilt aus q1 —b→ q2 auch q2 —b→ q1 und insbesondere aus q0 —b→ q1 auch q1 —b→ q0. Also existiert ein Lauf auf bb, der nach q0 zurückkehrt: q0 —b→ q1 —b→ q0.

- Für aa gibt es eine akzeptierende Lauf von q0 nach einem Endzustand.

Verkettet man diese beiden Läufe, erhält man einen akzeptierenden Lauf auf bbaa:
q0 —b→ q1 —b→ q0 —a→ … —a→ f (f akzeptierend).
Also bbaa ∈ L(N).

Aber bbaa ∉ (aa)^*(bb)^* (denn nach einem b folgen wieder a’s), Widerspruch.
Folglich existiert kein reversibler NFA für diese Sprache.

Exercise 2: DFA-Algorithmen


Subproblem a (6.0/6.0P)

Wir betrachten den folgenden NFA NN über dem Alphabet Σ={a,b}\Sigma=\{a,b\}:
Zustände: 0, 1, 2, 3
Startzustand: 0
Finalzustände: 0, 2, 3
Transitionen:
    0, b -> 0
    0, b -> 1
    1, b -> 1
    1, b -> 2
    2, a -> 3
    2, b -> 3
    3, a -> 1
    3, a -> 2
Sei MM der DFA, den man erhält, wenn man NN mithilfe des Verfahrens aus der Vorlesung (Potenzmengenkonstruktion) zu einem DFA konvertiert. Tragen Sie MM in untere Schablone ein, indem Sie (1) die Transitionen beschriften, (2) die Finalzustände markieren, und (3) in der Tabelle rechts für jeden Zustand von MM die korrespondierende Menge an Zuständen aus NN eintragen.
Zustände: q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7
Startzustand: q0
Finalzustände: ?
Transitionen:
    q0 -> q1
    q0 -> q4
    q1 -> q2
    q1 -> q4
    q2 -> q3
    q2 -> q5
    q3 -> q3
    q3 -> q7
    q7 -> q7
    q7 -> q7
    q5 -> q4
    q5 -> q6
    q6 -> q5
    q6 -> q7
    q4 -> q4
    q4 -> q4
Zustandstabelle:
    q0:
    q1:
    q2:
    q3:
    q4:
    q5:
    q6:
    q7:
Finalzustände: q0, q1, q2, q3, q5, q6, q7
Transitionen:
    q0, b -> q1
    q0, a -> q4
    q1, b -> q2
    q1, a -> q4
    q2, b -> q3
    q2, a -> q5
    q3, b -> q3
    q3, a -> q7
    q7, a -> q7
    q7, b -> q7
    q5, b -> q4
    q5, a -> q6
    q6, a -> q5
    q6, b -> q7
    q4, a -> q4
    q4, b -> q4
Zustandstabelle:
    q0: 0
    q1: 0, 1
    q2: 0, 1, 2
    q3: 0, 1, 2, 3
    q4: \emptyset
    q5: 3
    q6: 1, 2
    q7: 1, 2, 3

Subproblem b (1.0/1.0P)

Ist M minimal? Begründen Sie Ihre Antwort kurz.
JaNein
Nein. q3 und q7 sind äquivalent (beide akzeptieren jede Fortsetzung, also Σ*), ebenso q2 und q6 (sie unterscheiden sich nur durch Übergänge zu q3 bzw. q7, die äquivalent sind). Diese Paare können zusammengelegt werden; M ist daher nicht minimal.

Subproblem c (4.0/4.0P)

Im Folgenden sind zwei DFAs M1M_1 und M2M_2 angegeben. Berechnen Sie nach dem Algorithmus aus der Vorlesung (Produktkonstruktion) einen DFA MM mit L(M)=L(M1)L(M2)L(M)=L(M_1)\cap L(M_2) und tragen Sie das Ergebnis unten ein. Konstruieren Sie nur die erreichbaren Zustände.
M_1:
Zustände: 0, 1, 2
Startzustand: 0
Finalzustände: 1, 2
Transitionen:
    0, a -> 1
    0, b -> 0
    1, a -> 2
    1, b -> 2
    2, a -> 2
    2, b -> 2
M_2:
Zustände: 0, 1, 2
Startzustand: 0
Finalzustände: 1, 2
Transitionen:
    0, a -> 2
    0, b -> 0
    1, a -> 2
    1, b -> 0
    2, a -> 1
    2, b -> 2
Zustände: (0, 0), (1, 2), (2, 1), (2, 2), (2, 0)
Startzustand: (0, 0)
Finalzustände: (1, 2), (2, 1), (2, 2)
Transitionen:
(0, 0), a -> (1, 2)
(0, 0), b -> (0, 0)
(1, 2), a -> (2, 1)
(1, 2), b -> (2, 2)
(2, 1), a -> (2, 2)
(2, 1), b -> (2, 0)
(2, 2), a -> (2, 1)
(2, 2), b -> (2, 2)
(2, 0), a -> (2, 2)
(2, 0), b -> (2, 0)

Subproblem d (2.0/2.0P)

Geben Sie jeweils ein kürzestes Wort in L(M1)L(M2)L(M_1)\cap L(M_2), L(M1)L(M2)L(M_1)\setminus L(M_2) und L(M2)L(M1)L(M_2)\setminus L(M_1) an, oder \emptyset, falls kein solches Wort existiert.

Hinweis: Verwenden Sie Ihr Ergebnis aus c).
L(M1)L(M2)L(M_1)\cap L(M_2): aa
L(M1)L(M2)L(M_1)\setminus L(M_2): aabaab
L(M2)L(M1)L(M_2)\setminus L(M_1): \emptyset

Subproblem e (5.0/5.0P)

Sei L{a,b,c}L\subseteq\{a,b,c\}^* eine Sprache. Wir definieren die Sprache Rc(L){a,b}R_{c}(L)\subseteq\{a,b\}^* als die Menge der Wörter, die man erhält, wenn man aus jedem Wort von LL jedes Zeichen cc löscht.
Zum Beispiel gilt Rc({ba,bca,cc,ca})={ba,ε,a}R_{c}(\{ba, bca, cc, ca\})=\{ba,\varepsilon,a\}.

Sei MM ein DFA mit nn Zuständen. Wählen Sie eine Funktion f:NNf:\N\rightarrow\N, sodass es einen DFA MM' für Rc(L(M))R_{c}(L(M)) mit höchstens f(n)f(n) Zuständen gibt und beschreiben Sie einen Algorithmus, um MM' zu berechnen uns argumentieren Sie, wieso MM' höchstens f(n)f(n) Zustände hat.
Ihre Wahl: f(n):=2nf(n):=2^{n}
Begründung:
- Idee: Behandle cc-Transitionen als ε\varepsilon-Transitionen. Erhalte so einen ε\varepsilon-NFA NN über dem Alphabet {a,b}\{a,b\}, der genau dann ein Wort w{a,b}w\in\{a,b\}^* akzeptiert, wenn es in MM eine Ausführung gibt, in der man zwischen den a/ba/b-Symbolen beliebig viele cc einfügt (also genau die Wörter in Rc(L(M))R_c(L(M))).

- Konstruktion:
  1) Gegeben M=(Q,{a,b,c},δ,q0,F)M=(Q,\{a,b,c\},\delta,q_0,F), berechne für jedes qQq\in Q die cc-Abschlussmenge C(q)={pQqcp}C(q)=\{p\in Q\mid q\xrightarrow{c^*}p\} (Transitiv-reflexiver Abschluss entlang der cc-Kanten).
  2) Definiere einen ε\varepsilon-NFA NN über {a,b}\{a,b\} mit Zustandsmenge QQ, Startmenge C(q0)C(q_0), und für x{a,b}x\in\{a,b\} die Übergänge SxC(δ(S,x))S \xrightarrow{x} C\big(\delta(S,x)\big), wobei δ(S,x)=sS{δ(s,x)}\delta(S,x)=\bigcup_{s\in S}\{\delta(s,x)\} und C(S)=sSC(s)C(S)=\bigcup_{s\in S}C(s). Akzeptierende Zustände sind die mit C(S)FC(S)\cap F\neq\emptyset (da wir den cc-Abschluss nach jedem Schritt nehmen, äquivalent: aktueller SS schneidet FF).
  3) Wende auf NN die Potenzmengenkonstruktion an, beginnend bei S0=C(q0)S_0=C(q_0) und mit Übergängen SxC(δ(S,x))S\xrightarrow{x}C(\delta(S,x)) für x{a,b}x\in\{a,b\}. Die so erreichten Teilmengen sind die Zustände von MM', akzeptierend sind die SS mit SFS\cap F\neq\emptyset.

- Korrektheit: Das Ersetzen der cc-Kanten durch ε\varepsilon-Kanten simuliert genau das Löschen der cc-Symbole, d.h. L(N)=Rc(L(M))L(N)=R_c(L(M)). Die Potenzmengenkonstruktion liefert einen äquivalenten DFA MM' mit L(M)=L(N)L(M')=L(N).

- Zustandsanzahl: Alle in der Konstruktion entstehenden Zustände sind Teilmengen von QQ; somit gibt es höchstens 2n2^n Zustände. Dieser Bound ist im Worst Case tight (z.B. wenn alle cc-Kanten Schleifen sind, so dass keine Reduktion durch cc-Abschlüsse entsteht).

Exercise 3: Rekursive Funktionen

Sei Σ:={0,1}\Sigma:=\{0,1\}. Für eine Sprache LΣL\subseteq\Sigma^* bezeichnet N(L)N(L) die Sprache, die man erhält, wenn man den Wörtern aus LL höchstens eine Null an einer beliebigen Stelle hinzufügt. Formal definieren wir
N(L):={vxwv,wΣx{0,ε}vwL}N(L):= \{vxw \mid v,w\in \Sigma^*\wedge x\in \{0,\varepsilon\}\wedge vw\in L\}

Subproblem a (1.0/1.0P)

Listen Sie alle Wörter der Sprache N({01,0})N(\{01, 0\}) explizit auf:
N({01,0})={0,00,01,001,010}N(\{01, 0\})=\{0,00,01,001,010\}

Subproblem b (5.0/6.0P)

Geben Sie eine rekursive Funktion Null\Null an, sodass Null(r)\Null(r) ein regulärer Ausdruck mit L(Null(r))=N(L(r))L(\Null(r)) = N(L(r)) ist, für jeden regulären Ausdruck rr. Im Folgenden sind r,r1,r2r,r_1,r_2 reguläre Ausdrücke, und aΣa\in \Sigma.
Null():=\Null(\emptyset) := \emptyset
Null(ϵ):=ϵ0\Null(\epsilon) := \epsilon \mid 0
Null(a):=a0aa0\Null(a) := a \mid 0a \mid a0
Null(r1r2):=Null(r1)Null(r2)\Null(r_1 \mid r_2) := \Null(r_1) \mid \Null(r_2)
Null(r1r2):=Null(r1)r2r1Null(r2)\Null(r_1 r_2) := \Null(r_1)\, r_2 \mid r_1\, \Null(r_2)
Null(r):=rNull(r)r\Null(r^*) := r^*\, \Null(r)\, r^*

Subproblem c (6.0/6.0P)

Gegeben sei die folgende rekursive Funktion über dem Alphabet Σ:={0,1}\Sigma:=\{0,1\}:
Cut():=\Cut(\emptyset) := \emptyset
Cut(0):=\Cut(0) := \emptyset
Cut(r1r2):=Cut(r1)Cut(r2)\Cut(r_1 \mid r_2) := \Cut(r_1) \mid \Cut(r_2)
Cut(r):=rCut(r)\Cut(r^*) := r^*\Cut(r)
Cut(ϵ):=\Cut(\epsilon) := \emptyset
Cut(1):=ϵ\Cut(1) := \epsilon
Cut(r1r2):=Cut(r1)r1Cut(r2)\Cut(r_1 r_2) := \Cut(r_1)\mid r_1\Cut(r_2)

Per struktureller Induktion über rr lässt sich zeigen, dass für alle u,vΣu,v\in\Sigma^* mit u1vL(r)u1v\in L(r) gilt, dass uL(Cut(r))u\in L(\Cut(r)).

Vervollständigen Sie den Beweis für den Fall r=r1r2r=r_1r_2. Ergänzen Sie die Induktionshypothese(n) und führen Sie dann den Beweis. Kennzeichnen Sie Verwendungen der Induktionshypothesen im Beweis deutlich.

Zu zeigen: Für alle u1vL(r1r2)u1v\in L(r_1r_2) mit u,vΣu,v\in\Sigma^* gilt uL(Cut(r1r2))u\in L(\Cut(r_1r_2)).
Induktionshypothese(n) für den Fall r=r1r2r=r_1r_2:
IH1_1: Für alle u,vΣu',v'\in\Sigma^* gilt: Wenn u1vL(r1)u'1v'\in L(r_1), dann uL(Cut(r1))u'\in L(\Cut(r_1)).
IH2_2: Für alle u,vΣu',v'\in\Sigma^* gilt: Wenn u1vL(r2)u'1v'\in L(r_2), dann uL(Cut(r2))u'\in L(\Cut(r_2)).

Beweis des Falls r=r1r2r=r_1r_2:
Seien u,vΣu,v\in\Sigma^* mit u1vL(r1r2)u1v\in L(r_1r_2). Dann gibt es xL(r1)x\in L(r_1) und yL(r2)y\in L(r_2) mit u1v=xyu1v=xy.
Betrachte die Lage des ausgezeichneten Zeichens 11 relativ zur Zerlegung xyxy.

Fall 1: 11 liegt in xx. Dann existiert tΣt\in\Sigma^* mit x=u1tx=u1t. Also u1tL(r1)u1t\in L(r_1). Nach IH1_1 (Anwendung der IH1_1) folgt uL(Cut(r1))u\in L(\Cut(r_1)). Damit uL(Cut(r1)r1Cut(r2))=L(Cut(r1r2))u\in L(\Cut(r_1)\mid r_1\Cut(r_2))=L(\Cut(r_1r_2)) (per Definition von Cut\Cut).

Fall 2: 11 liegt in yy. Dann existieren p,qΣp,q\in\Sigma^* mit y=p1qy=p1q und u=xpu=xp. Da p1qL(r2)p1q\in L(r_2), liefert IH2_2 (Anwendung der IH2_2) pL(Cut(r2))p\in L(\Cut(r_2)). Mit xL(r1)x\in L(r_1) folgt u=xpL(r1Cut(r2))u=xp\in L(r_1\Cut(r_2)). Also uL(Cut(r1)r1Cut(r2))=L(Cut(r1r2))u\in L(\Cut(r_1)\mid r_1\Cut(r_2))=L(\Cut(r_1r_2)).

In beiden Fällen gilt uL(Cut(r1r2))u\in L(\Cut(r_1r_2)). Damit ist der Fall r=r1r2r=r_1r_2 gezeigt.

Exercise 4: CFG-Algorithmen

In den Teilaufgaben (a)-(d) geht es darum, eine kontextfreie Grammatik (CFG) in Chomsky-Normalform (CNF) zu konvertieren. Wir führen jeden Schritt einzeln aus, und jeweils auf einer anderen Grammatik – Sie können also die Aufgabenteile unabhängig voneinander bearbeiten.

Eine CFG G=(V,Σ,P,S)G=(V,\Sigma,P,S) ist in CNF, wenn jede Produktion (Xα)P(X\rightarrow\alpha)\in P, mit XVX\in V und α(ΣV)\alpha\in(\Sigma\cup V)^*, folgende Bedingungen erfüllt:
(1) αΣV\alpha\in\Sigma\cup V^*; Terminale dürfen nur in Produktionen der Länge 1 erzeugt werden.
(2) α2|\alpha|\le2; jede Produktion hat höchstens Länge 22.
(3) αε\alpha\ne\varepsilon; es gibt keine ε\varepsilon-Produktionen.
(4) αV\alpha\notin V; es gibt keine Kettenproduktionen.

Achtung: Die Teilaufgaben fragen jeweils spezifisch nach dem Ergebnis, das sich durch die Ausführung des Algorithmus aus der Vorlesung ergibt, nicht nach einer beliebigen äquivalenten CFG, die den Bedingungen genügt. Details, wie etwa die Namen der Variablen oder die Reihenfolge, in der Produktionen betrachtet werden, können Sie frei wählen.
Wir nennen AϵA \rightarrow \epsilon eine ϵ\epsilon-Produktion.
\begin{Lemma}
Zu jeder CFG G=(V,Σ,P,S)G = (V,\Sigma,P,S) kann man eine CFG GG' konstruieren, die keine ϵ\epsilon-Produktionen enthält, so dass gilt
L(G)=L(G){ϵ}L(G') = L(G)\setminus\{\epsilon\}
\end{Lemma}
Wir erweitern PP induktiv zu eine Obermenge P^\hat{P}:
\begin{enumerate}
\item Jede Produktion aus PP ist in P^\hat{P}
\item Sind \alert{BϵB \rightarrow \epsilon} und \alert{AαBβA \rightarrow \alpha B \beta} in P^\hat{P}, so füge auch \alert{AαβA \rightarrow \alpha\beta} hinzu.
\end{enumerate}
Offensichtlich gilt L(G^)=L(G)L(\hat{G}) = L(G): Jede neue Produktion kann von 2 alten Productionensimuliert werden.

Wir definieren GG' als G^\hat{G} ohne die ϵ\epsilon-Produktionen. Denn diese sind nun überflüssig.

Wir nennen ABA \rightarrow B eine Kettenproduktion.
\begin{Lemma}
Zu jeder CFG G=(V,Σ,P,S)G = (V,\Sigma,P,S) kann man eine CFG GG' konstruieren, die keine Kettenproduktionen enthält, so dass gilt L(G)=L(G)L(G') = L(G).
\end{Lemma}
\begin{Beweis}
Wir erweitern PP induktiv zu eine Obermenge P^\hat{P}:
\begin{enumerate}
\item Jede Produktion aus PP ist in P^\hat{P}
\item Sind \alert{ABA \rightarrow B} und \alert{BαB \rightarrow \alpha} in P^\hat{P} mit αA\alpha \neq A, so füge auch \alert{AαA \rightarrow \alpha} hinzu.
\end{enumerate}
Das Ergebnis GG' ist G^\hat{G} ohne die (nun überflüssigen) Kettenproduktionen.

\paragraph{Konstruktion einer Chomsky-Normalform}

Eingabe: Eine kontextfreie Grammatik G=(V,Σ,P,S)G = (V,\Sigma,P,S)
\begin{enumerate}
\item Füge für jedes aΣa\in\Sigma, das in einer rechten Seite der Länge 2\geq2 vorkommt, ein neues Nichtterminal AaA_a zu VV hinzu, ersetze aa in allen rechten Seiten der Länge 2\geq 2 durch AaA_a, und füge AaaA_a\rightarrow a zu PP hinzu.
\item Ersetze jede Produktion der Form
AB1B2Bk(k3)A\rightarrow B_1B_2 \cdots B_k (k \geq 3)
durch
AB1C2, C2B2C3,...,Ck1Bk1BkA \rightarrow B_1C_2,\ C_2 \rightarrow B_2C_3, ..., C_{k-1} \rightarrow B_{k-1}B_k 
wobei C2,...,Ck1C_2, ..., C_{k-1} neue Nichtterminale sind.
\item Eliminiere alle ϵ\epsilon-Produktionen.
\item Eliminiere alle Kettenproduktionen.
\end{enumerate}

Subproblem a (2.0/2.0P)

Entfernen von Terminalen in langen Produktionen. Die CFG GaG_a ist gegeben durch folgende Produktionen:
SaXXaabS \rightarrow aX \mid Xa \mid ab
XSSSεbXXX \rightarrow SS \mid S \mid \varepsilon \mid bXX
Führen Sie den ersten Schritt des Algorithmus zur Überführung in CNF aus und geben Sie die Produktionen einer CFG GaG'_a an, so dass L(Ga)=L(Ga)L(G_a) = L(G'_a) gilt und GaG'_a Bedingung (1) erfüllt.
S -> A_a X | X A_a | A_a A_b
X -> SS | S | ε | A_b X X
A_a -> a
A_b -> b

Subproblem b (2.0/2.0P)

Entfernen langer Produktionen. Die CFG GbG_b ist gegeben durch die folgenden Produktionen:
SABAAεS \rightarrow A \mid BAA \mid \varepsilon
ASABBaA \rightarrow SABB \mid a
BASbB \rightarrow AS \mid b
Führen Sie den zweiten Schritt des Algorithmus zur Überführung in CNF aus und geben Sie die Produktionen einer CFG GbG'_b an, so dass L(Gb)=L(Gb)L(G_b) = L(G'_b) und GbG'_b Bedingungen (1) und (2) erfüllt.
S -> A | B C1 | ε
C1 -> A A
A -> S C2 | a
C2 -> A C3
C3 -> B B
B -> A S | b

Subproblem c (3.0/3.0P)

Entfernen von ε\varepsilon-Produktionen. Die CFG GcG_c ist gegeben durch folgende Produktionen:
SABDES \rightarrow AB \mid DE
AABaεA \rightarrow AB \mid a \mid \varepsilon
BbBBDB \rightarrow b \mid BB \mid D
CAcC \rightarrow A \mid c
DBCBSD \rightarrow BC \mid BS
ESSCAE \rightarrow SS \mid CA
Führen Sie den dritten Schritt des Algorithmus zur Überführung in CNF aus. Geben Sie die Produktionen einer CFG GcG'_c an, so dass L(Gc)=L(Gc)L(G_c) = L(G'_c) und GcG'_c Bedingungen (1), (2) und (3) erfüllt.
S -> AB | DE | B | D
A -> AB | a | B
B -> b | BB | D
C -> A | c
D -> BC | BS | B
E -> SS | CA | C | A

Subproblem d (3.0/3.0P)

Entfernen von Kettenproduktionen. Die CFG GdG_d ist gegeben durch die Produktionen:
SaBABS \rightarrow a \mid BA \mid B
AaAAA \rightarrow a \mid AA
BbSCAB \rightarrow b \mid SC \mid A
CBSSC \rightarrow B \mid SS
Führen Sie den vierten Schritt des Algorithmus zur Überführung in CNF aus und geben Sie die Produktionen einer CFG GdG'_d in CNF an, so dass L(Gd)=L(Gd)L(G_d) = L(G'_d) gilt.
S -> a | BA | b | SC | AA
A -> a | AA
B -> b | SC | a | AA
C -> SS | b | SC | a | AA

Subproblem e (2.0/3.0P)

Die CFG GG ist gegeben durch die Produktionen:
SABCS \rightarrow AB\mid C
AaAASA \to aA \mid AS
BbSB \to bS
CaCbεC \to aCb \mid \varepsilon
Geben Sie die erzeugenden, erreichbaren und nützlichen Nichtterminale von GG an.
Erzeugend: S,B,CS, B, C
Erreichbar: S,A,B,CS, A, B, C
Nützlich: S,B,CS, B, C
2: mismatch

Exercise 5: Verlorene Buchsten

Sei Σ:={a,b}\Sigma:=\{a,b\}. Für eine Sprache LΣL\subseteq\Sigma^* bezeichnet Del(L)\Del(L) die Sprache,
die man erhält, wenn man den Wörtern aus LL genau einmal das Wort abab an einer beliebigen Stelle entfernt. Formal definieren wir
Del(L):={vwv,wΣvabwL}\Del(L):= \{vw \mid v,w\in \Sigma^* \wedge vabw\in L\}

Subproblem a (1.0/1.0P)

Listen Sie alle Wörter der Sprache Del({abbaba,baa,ab,a,b})\Del(\{abbaba,baa,ab,a,b\}) explizit auf:
Del({abbaba,baa,ab,a,b})={ε,baba,abba}\Del(\{abbaba,baa,ab,a,b\}) = \{\varepsilon, baba, abba\}

Subproblem b (2.0/2.0P)

Wir definieren DelTwo(L):={uvwu,v,wΣuabvabwL}\DelTwo(L):=\{uvw \mid u,v,w\in \Sigma^* \wedge u ab v ab w\in L \}. Zeigen Sie oder widerlegen Sie mit einem Gegenbeispiel: Für jede endliche Sprache LΣL\subseteq\Sigma^* gilt
Del(Del(L))=DelTwo(L)\Del(\Del(L))=\DelTwo(L).
WahrFalsch
Gegenbeispiel: L = {aabb}.

- Del(L) = {ab} (einziges Vorkommen von "ab" in aabb ist zwischen den mittleren Zeichen).
- Del(Del(L)) = Del({ab}) = {ε}.
- DelTwo(L) = ∅, da aabb nur ein einziges "ab" enthält und daher keine Darstellung uabvabw möglich ist.

Also Del(Del(L)) ≠ DelTwo(L). Intuition: Beim ersten Löschen kann an der Nahtstelle ein neues "ab" entstehen, das in der Originalkette nicht vorhanden war.

Subproblem c (7.0/7.0P)

Sei G=(V,Σ,P,S)G=(V,\Sigma,P,S) eine kontextfreie Grammatik in Chomsky-Normalform. Wir möchten eine kontextfreie Grammatik G=(V,Σ,P,S)G'=(V',\Sigma,P',S') konstruieren, sodass L(G)=Del(L(G))L(G')=\Del(L(G)) gilt. Hierzu setzen wir
V:=V{XabXV}{XaXV}{XbXV}V':= V\cup \{X_{ab}\mid X\in V\}\cup \{X_a\mid X\in V\}\cup \{X_b\mid X\in V\}
wobei Xab,Xa,XbVX_{ab},X_a,X_b\notin V für alle XVX\in V. Definieren Sie nun PP' und SS', sodass
1. LG(X)=LG(X)L_{G'}(X)=L_G(X)
2. LG(Xab)=Del(LG(X))L_{G'}(X_{ab})=\Del(L_G(X))
3. LG(Xa)={wΣwaLG(X)}L_{G'}(X_{a})=\{w\in\Sigma^*\mid wa\in L_G(X)\}
4. LG(Xb)={wΣbwLG(X)}L_{G'}(X_{b})=\{w\in\Sigma^*\mid bw\in L_G(X)\}
für alle XVX\in V gilt. Geben Sie die Produktionen PP' präzise an; vermeiden Sie unstrukturierten Fließtext.

Hinweis: GG ist in CNF, hat also keine ε\varepsilon-Produktionen. GG' muss nicht in CNF sein.
Startsymbol S:=SabS':=S_{ab}
Produktionen PP':
- PPP\subseteq P' (alle Originalproduktionen bleiben erhalten)
- Für jede Terminalproduktion XaPX\to a\in P: XaεX_a\to \varepsilon
- Für jede Terminalproduktion XbPX\to b\in P: XbεX_b\to \varepsilon
- Für jede binäre Produktion XYZPX\to YZ\in P:
  - XaYZaX_a\to Y\,Z_a
  - XbYbZX_b\to Y_b\,Z
  - XabYabZX_{ab}\to Y_{ab}\,Z
  - XabYZabX_{ab}\to Y\,Z_{ab}
  - XabYaZbX_{ab}\to Y_a\,Z_b

Subproblem d (2.0/2.0P)

Wenden Sie Ihre Konstruktion auf das Beispiel G:=({S,A},{a,b},P,S)G:=(\{S,A\},\{a,b\},P,S) an, wobei PP gegeben ist durch:
SSAaAabS\to SA\mid a\qquad A\to a\mid b
Hinweis: Falls ein Nichtterminal nicht auf der linken Seite einer Produktion vorkommt, lassen Sie das entsprechende Feld leer.
Startsymbol S:=SabS':=S_{ab}
Produktionen PP':
SSAaS\rightarrow SA\mid a
SabSabASAabSaAbS_{ab}\rightarrow S_{ab}A\mid S A_{ab}\mid S_a A_b
SaSAaεS_a\rightarrow S A_a\mid \varepsilon
SbSbAS_b\rightarrow S_b A
AabA\rightarrow a\mid b
AabA_{ab}\rightarrow 
AaεA_a\rightarrow \varepsilon
AbεA_b\rightarrow \varepsilon
0 mistakes

Exercise 6: Quiz: Berechenbarkeit und Komplexität

Teilaufgaben (a-e): Für diese Fragen ist eine Begründung nicht gefordert. Sie erhalten die Punkte auf eine Teilaufgabe genau dann, wenn Sie alle Antwortmöglichkeiten korrekt angekreuzt haben.
Es ist immer mindestens eine Antwortmöglichkeit richtig.
In dieser Aufgabe verwenden wir durchgehend das Alphabet Σ:={0,1}\Sigma := \{0, 1\}.

Subproblem a (2.0/2.0P)

Sei LL eine kontextfreie Sprache. Welche Aussagen sind wahr?
LL ist entscheidbarL\overline{L} ist entscheidbarLL ist semi-entscheidbar

Subproblem b (2.0/2.0P)

Seien L1,L2ΣL_1,L_2\subseteq\Sigma^* entscheidbare Sprachen. Welche der folgenden Sprachen sind entscheidbar?
L1L2L_1\cap L_2L1L2L_1\setminus L_2L1L2L_1L_2

Subproblem c (2.0/2.0P)

Sei L{0}L\subseteq\{0\}^* unentscheidbar. Welche der folgenden Funktionen f:NNf:\N\rightarrow\N sind berechenbar?
f(n):=LΣnf(n):=|L\cap \Sigma^n|f(n):=min{kN:0kL}f(n):=\min\{k\in\N: 0^k\in L\}f(n):=1f(n):=1, falls 0nL0^n\in L, sonst f(n):=0f(n):=0

Subproblem d (2.0/2.0P)

Seien A,BΣA,B\subseteq\Sigma^* Sprachen mit ApSATpBA\le_p\SAT\le_p B. Welche Aussagen sind wahr?
ANPA\in\NPBNPB\in\NPBB ist NP-hartApBA\le_p B

Subproblem e (2.0/2.0P)

Sei LΣ{#}ΣL\subseteq \Sigma^*\{\#\}\Sigma^* eine Sprache, sodass LPL\in\P; LL enthält also Wörter der Form u#vu\#v, mit u,vΣu,v\in\Sigma^*. Welche der folgenden Sprachen sind in NP\NP?
LL{uvΣ:u#vL}\{u\mid\exists v\in\Sigma^*:u\#v\in L\}{uvΣ:u#vLu=v}\{u\mid\exists v\in\Sigma^*:u\#v\in L\wedge |u|=|v|\}

Subproblem f (4.0/4.0P)

Sei LNPL\in\NP. Zeigen oder widerlegen Sie: LNPL^*\in\NP.
Ja, Beweis:Nein, Gegenbeispiel:
Sei L ∈ NP mit Verifizierer V, der auf Eingabe w eine Zeugenkette z mit |z| ≤ q(|w|) (q polynomial) in Zeit p(|w|) (p polynomial) prüft.

Wir konstruieren einen NP-Verifizierer V* für L*. Für eine Eingabe x ∈ Σ* (|x| = n) erwartet V* als Zeugnis:
- eine Zerlegung von x in k Faktoren x = x₁ … x_k mit k ≤ n (für x = ε ist k = 0 erlaubt) und alle x_i ≠ ε,
- zu jedem Faktor x_i ein Zeugnis z_i für V mit |z_i| ≤ q(|x_i|).

V* prüft:
1) die Korrektheit der Zerlegung (in O(n)),
2) für i = 1,…,k: V(x_i, z_i) akzeptiert.

Akzeptiere genau dann, wenn alle Prüfungen akzeptieren.

Korrektheit: x ∈ L* gdw. es eine Zerlegung in Faktoren aus L gibt; genau diese liefert obiges Zeugnis.

Laufzeit: Die Gesamtlaufzeit ist O(n) + ∑_{i=1}^k p(|x_i|). Für ein Polynom p(t) = ∑_{j=0}^d a_j t^j mit a_j ≥ 0 gilt
∑_{i=1}^k |x_i|^j ≤ (∑_{i=1}^k |x_i|)^j = n^j
und k ≤ n, also
∑_{i=1}^k p(|x_i|) ≤ ∑_{j=1}^d a_j n^j + a_0 k ≤ p(n) + a_0 n = poly(n).
Die Zeugnislänge ist |(Zerlegung)| + ∑ |z_i| ≤ O(n) + ∑ q(|x_i|) ≤ poly(n).
Also verifiziert V* in polynomieller Zeit mit polynomiell langem Zeugnis.

Damit ist L* ∈ NP.

Exercise 7: Reduktion

Nehmen Sie PNP\P\ne\NP an. Entscheiden Sie unter dieser Annahme, welche der folgenden Aussagen gelten. Die Aussagen sind von der Gestalt „ApBA\le_p B“ für  Entscheidungsprobleme A,BA, B. Wenn die Aussage gilt, dann müssen Sie (1) eine präzise definierte Reduktionsfunktion angeben und (2) die Reduktionsfunktion auf die gegebene Instanz von Problem AA anwenden. Die Korrektheit der Reduktion müssen Sie nur skizzieren. Wenn die Aussage nicht gilt, dann müssen Sie dies beweisen.

Subproblem a (4.0/4.0P)

Sei G=(V,E)G=(V, E) ein ungerichteter Graph. Ein Hamilton-Pfad von GG ist eine Permutation v1,,vnv_1,\dotsc,v_n der Knoten von VV mit {vi,vi+1}E\{v_i, v_{i+1}\} \in E für jedes i{1,...,n1}i \in \{1, ..., n-1\}. Ein Hamilton-Kreis von GG ist ein Hamilton-Pfad von GG, der zusätzlich {vn,v1}E\{v_n, v_1\} \in E erfüllt.

Sei HAMILTON-PFAD das Entscheidungsproblem, ob ein gegebener ungerichteter Graph einen Hamilton-Pfad hat. Sei HAMILTON-KREIS das Entscheidungsproblem, ob ein gegebener ungerichteter Graph einen Hamilton-Kreis hat.

Aussage: HAMILTON-PFAD p\le_p HAMILTON-KREIS

Falls die Aussage gilt: Wenden Sie Ihre Reduktion auf folgende Instanz von HAMILTON-PFAD an.
Knoten: A, B, C, D, E
Kanten:
    A -- B
    A -- C
    B -- C
    C -- D
    C -- E
    D -- E
Die Aussage giltDie Aussage gilt nicht
Reduktionsfunktion f:
Gegeben einen ungerichteten Graphen G = (V, E). Erzeuge G' = (V', E') mit
- V' = V ∪ {s}, wobei s ein neuer Knoten ist,
- E' = E ∪ {{s, v} | v ∈ V}.
Also: Füge einen neuen Knoten s hinzu und verbinde ihn mit allen Knoten aus V.
Laufzeit: O(|V| + |E|).

Korrektheit (Skizze):
- (⇒) Hat G einen Hamilton-Pfad v1, …, vn, so ist s–v1–…–vn–s ein Hamilton-Kreis in G', da s mit v1 und vn adjazent ist.
- (⇐) Hat G' einen Hamilton-Kreis, so muss dieser s enthalten (da s neu und alle Grad ≥ 2; insbesondere s ist mit allen verbunden). Entfernt man s aus dem Kreis, bleibt ein Hamilton-Pfad in G.

Anwendung auf die gegebene Instanz:
G = (V, E) mit
- V = {A, B, C, D, E}
- E = {A–B, A–C, B–C, C–D, C–E, D–E}
Dann ist f(G) = G' = (V', E') mit
- V' = {A, B, C, D, E, s}
- E' = {A–B, A–C, B–C, C–D, C–E, D–E, s–A, s–B, s–C, s–D, s–E}

(Beispiel eines Hamilton-Kreises in G': s–A–B–C–D–E–s.)

Subproblem b (3.0/3.0P)

Sei CFG-LEERHEIT das Entscheidungsproblem, ob eine gegebene kontextfreie Grammatik GG kein Wort erzeugt, also ob L(G)=L(G)=\emptyset gilt.

Aussage: 3KNF-SAT p\leq_p CFG-LEERHEIT

Falls die Aussage gilt: Wenden Sie Ihre Reduktion auf folgende Instanz von 3KNF-SAT an.
(x1¬x2x3)(¬x1x2x3)(x_1\vee\neg x_2\vee x_3)\wedge(\neg x_1\vee x_2\vee x_3)
Die Aussage giltDie Aussage gilt nicht
Beweis, dass die Aussage (unter Annahme P ≠ NP) nicht gilt:

- CFG-LEERHEIT ist in P: Man kann in Polynomialzeit die Menge der „erzeugenden“ Nichtterminale berechnen (Fixpunkt-Verfahren: Ein Nichtterminal ist erzeugend, wenn es eine Regel hat, deren rechte Seite nur aus Terminalen und bereits als erzeugend markierten Nichtterminalen besteht). Dann gilt L(G) = ∅ genau dann, wenn das Startsymbol nicht erzeugend ist. Diese Prozedur läuft in Zeit poly(|G|).

- Angenommen, es gäbe eine polynomielle Many-One-Reduktion 3KNF-SAT ≤p CFG-LEERHEIT. Dann ließe sich 3KNF-SAT in Polynomialzeit lösen, indem man zu einer Formel φ die Grammatik f(φ) berechnet und CFG-LEERHEIT in Polynomialzeit entscheidet. Das impliziert 3KNF-SAT ∈ P, also NP ⊆ P und damit P = NP — im Widerspruch zur Annahme P ≠ NP.

Folglich kann eine solche Reduktion nicht existieren.

Subproblem c (7.0/7.0P)

EXAKTE-ÜBERDECKUNG ist das folgende Entscheidungsproblem:

Eingabe: Eine endliche Menge M={m1,...,mk}M=\{m_1, ..., m_k\} und eine Menge T={T1,...,Tn}T=\{T_1, ..., T_n\}  von Teilmengen von MM.

Ausgabe: Enthält TT eine exakte Überdeckung von MM, d.h. gibt es eine Menge STS \subseteq T, sodass jedes Element von MM in genau einer der Teilmengen in SS vorkommt?

Aussage: EXAKTE-ÜBERDECKUNG p\leq_p SAT

Falls die Aussage gilt: Wenden Sie Ihre Reduktion auf folgende Instanz von EXAKTE-ÜBERDECKUNG an.
M{1,2,3,4}M\coloneqq\{1,2,3,4\}
T{T1,T2,T3,T4,T5}T\coloneqq\{T_1,T_2,T_3,T_4,T_5\}
wobei
T1{1}T_1\coloneqq\{1\},
T2{1,3}T_2\coloneqq\{1,3\},
T3{1,2,3}T_3\coloneqq\{1,2,3\},
T4{2,4}T_4\coloneqq\{2,4\},
T5T_5\coloneqq\emptyset.
Die Aussage giltDie Aussage gilt nicht
Reduktionsfunktion f:
Gegeben (M = {m_1, …, m_k}, T = {T_1, …, T_n}). Erzeuge eine CNF-Formel φ über Variablen x_1, …, x_n, wobei x_j = 1 bedeutet „T_j wird in die Überdeckung gewählt“.
Für jedes Element m_i definiere J_i := { j ∈ {1,…,n} | m_i ∈ T_j } und füge hinzu:
- Genau-eins-Nebenbedingung pro m_i durch
  • Mindestens-eins: (∨_{j ∈ J_i} x_j)  (falls J_i = ∅, füge die leere Klausel hinzu)
  • Höchstens-eins: für alle j ≠ ℓ in J_i die Klausel (¬x_j ∨ ¬x_ℓ).
Ausgabe ist φ = ∧_{i=1}^k [ (∨_{j∈J_i} x_j) ∧ ∧_{j<ℓ, j,ℓ∈J_i} (¬x_j ∨ ¬x_ℓ) ].
Laufzeit: polynomiell in |M| + ∑_j |T_j|.

Korrektheit (Skizze):
- (⇒) Hat S ⊆ T eine exakte Überdeckung, setze x_j = 1 genau für T_j ∈ S. Dann ist für jedes m_i genau ein j ∈ J_i gewählt: „mindestens-eins“ und alle „höchstens-eins“-Klauseln sind erfüllt.
- (⇐) Erfüllt eine Belegung φ, dann hat für jedes m_i genau eine der x_j mit j ∈ J_i den Wert 1. Die gewählten Mengen sind paarweise disjunkt und überdecken M: genau eine Treffermenge pro Element ⇒ exakte Überdeckung.

Anwendung auf die Instanz:
M = {1,2,3,4}, T_1={1}, T_2={1,3}, T_3={1,2,3}, T_4={2,4}, T_5=∅.
J-Mengen:
- J_1 = {1,2,3}, J_2 = {3,4}, J_3 = {2,3}, J_4 = {4}.

CNF-Formel φ:
- Mindestens-eins:
  (x_1 ∨ x_2 ∨ x_3) ∧ (x_3 ∨ x_4) ∧ (x_2 ∨ x_3) ∧ (x_4)
- Höchstens-eins (einzigartige Paare):
  (¬x_1 ∨ ¬x_2) ∧ (¬x_1 ∨ ¬x_3) ∧ (¬x_2 ∨ ¬x_3) ∧ (¬x_3 ∨ ¬x_4)

Hinweis: x_5 kommt in keiner Klausel vor (T_5 = ∅).

Beispielbelegung, die φ erfüllt: x_2 = 1, x_4 = 1, x_1 = x_3 = 0 (x_5 beliebig). Dies entspricht der exakten Überdeckung S = {T_2, T_4}.

Exercise 8: Bonus

Mindestens eine Antwortmöglichkeit ist immer richtig.

Subproblem a (2.0/2.0P)

Sei Σ:={a,b,c}\Sigma := \{a,b,c\}. Welche der folgenden Sprachen sind NICHT regulär? Kreuzen Sie alle zutreffenden an. Wählen Sie anschließend eine solche Sprache und beweisen Sie, dass diese nicht regulär ist.
{wΣ:wabawa}\{w\in\Sigma^*:|w|_{aba}\ne|w|_{a}\}({wΣ:w=wR})\big(\{w\in\Sigma^*:w=w^R\}\big)^*{aibjck:(i1j=k)i,j,k0}\{a^ib^jc^k:(i\ne 1\vee j=k)\wedge i,j,k\ge0\}
Beweis für Sprache 3:
Sei L := { a^i b^j c^k : (i ≠ 1 ∨ j = k), i,j,k ≥ 0 }. Wir zeigen: L ist nicht regulär.

Betrachte die reguläre Sprache R := a b^* c^*. Dann ist
L ∩ R = { a b^j c^k : (1 ≠ 1 ∨ j = k) } = { a b^j c^j : j ≥ 0 }.

Angenommen, L wäre regulär. Da die Klasse der regulären Sprachen unter Durchschnitt mit regulären Sprachen abgeschlossen ist, wäre dann auch L ∩ R regulär. Aber { a b^j c^j : j ≥ 0 } ist nicht regulär (Pumping-Lemma: Für Pumping-Länge p zerfällt s = a b^p c^p in xyz mit |xy| ≤ p+1 und |y| ≥ 1; y liegt ausschließlich in den b’s; Pumpen mit i=0 liefert a b^{p-|y|} c^p ∉ { a b^j c^j }, Widerspruch). Also kann L nicht regulär sein.

Subproblem b (1.0/1.0P)

Sei Σ:={a,b}\Sigma := \{a,b\}. Für welche der folgenden Sprachen LL gilt LLRL\ne L^R ? Geben Sie außerdem für jede Sprache LL, die Sie gewählt haben, ein Wort ww an, das in genau einer der Sprachen L,LRL,L^R enthalten ist.

Hinweis: Um das Feld leerzulassen, geben Sie - an.
L(bab)L(b^*a^*b){wΣ:wwR}\{w\in\Sigma^*:w\ne w^R\}{uavv:u,vΣ}\{uavv:u,v\in\Sigma^*\}
1: ab
2: -
3: ba

Subproblem c (2.0/2.0P)

Welche der folgenden Sprachen über Σ:={0,1}\Sigma:=\{0,1\} sind unentscheidbar? Kreuzen Sie alle zutreffenden an. Wählen Sie anschließend eine solche Sprache und beweisen Sie, dass sie unentscheidbar ist.
{wΣ:L(Mw)2=25}\{w\in\Sigma^*:|L(M_w)|^2=25\}{wΣ:L(Mw)2=50}\{w\in\Sigma^*:|L(M_w)|^2=50\}{wΣ:L(Mw)2=100}\{w\in\Sigma^*:|L(M_w)|^2=100\}
Beweis für Sprache 1:
Sei L₁ := { w ∈ Σ^* : |L(M_w)|^2 = 25 } = { w : |L(M_w)| = 5 }.
Betrachte die Eigenschaft P einer von einer TM erkannten Sprache L: “|L| = 5”.
Diese Eigenschaft ist
- semantisch (hängt nur von L ab, nicht von der Repräsentation von M), und
- nichttrivial: Es gibt eine TM, die genau eine feste 5-elementige Sprache S akzeptiert (z.B. S = {ε,0,1,00,11}), und es gibt eine TM, deren Sprache nicht 5 Elemente hat (z.B. ∅).

Nach dem Satz von Rice ist jede nichttriviale semantische Eigenschaft rekursiv aufzählbarer Sprachen unentscheidbar. Also ist L₁ unentscheidbar.

(Analog ist Option 3 mit “|L| = 10” unentscheidbar; Option 2 ist leer, da keine Kardinalität n mit n²=50 existiert, also entscheidbar.)