раздел математики, изучающий общие свойства
Алгоритмов
. Содержательные явления, приведшие к образованию понятия "
алгоритм", прослеживаются в математике в течение всего времени её существования. Однако само это понятие сформировалось лишь в 20 в. и стало предметом самостоятельного изучения (по-видимому, впервые, хотя ещё в расплывчатом виде) лишь в 20-х гг. 20 в. в трудах представителей математического интуиционизма (См.
Математический интуиционизм)
Л. Э. Я.
Брауэра и Г. Вейля (См.
Вейль)
. Началом систематической разработки А. т. можно считать 1936, когда А.
Чёрч опубликовал первое уточнение понятия вычислимой функции (См.
Вычислимая функция)(предложив отождествлять понятие всюду определённой вычислимой функции, имеющей натуральные аргументы и значения, с понятием общерекурсивной функции) и привёл первый пример функции, не являющейся вычислимой, а А. М.
Тьюринг и Э. Л.
Пост дали первые уточнения понятия алгоритма (в терминах идеализированных вычислительных машин, см.
Тьюринга машина)
. В дальнейшем А. т. получила развитие в трудах С. К.
Клини, Э. Л. Поста, А. А.
Маркова и других. В частности, А. А. Марков предложил уточнять понятие алгоритма с помощью введённого им понятия нормального алгоритма (См.
Нормальный алгорифм)
. Наиболее общий подход к уточнению понятия алгоритма предложил А. Н.
Колмогоров.
Основные понятия А. т. Областью применимости алгоритма называется совокупность тех объектов, к которым он применим. Про
алгоритм ℑ говорят, что он: 1) "вычисляет функцию f", коль скоро его область применимости совпадает с областью определения f и ℑ перерабатывает всякий
x из своей области применимости в
f(
x)
, 2) "разрешает множество
А относительно множества X", коль скоро он применим ко всякому
х из
Х и перерабатывает всякий
х из Х ∩ A в слово "да", а всякий
х из Х
A в слово "нет"; 3) "перечисляет множество В", коль скоро его область применимости есть натуральный ряд, а совокупность результатов есть
В. Функция называется вычислимой, если существует вычисляющий её
алгоритм. Множество называется разрешимым относительно X, если существует разрешающий его относительно Х
алгоритм (см.
Разрешимое множество)
. Множество называется перечислимым, если либо оно пусто, либо существует перечисляющий его
алгоритм (см.
Перечислимое множество)
.
Детальный анализ понятия "
алгоритм" обнаруживает, что (I) область возможных исходных данных и область применимости любого алгоритма суть перечислимые множества. В свою очередь (II) для любой пары вложенных одно в другое перечислимых множеств можно подобрать
алгоритм, у которого большее множество служит множеством исходных данных, а меньшее - областью применимости. Имеют место следующие основные теоремы: (III) функция f вычислима тогда и только тогда, когда перечислим её график, т. е. множество всех пар вида
. (IV) Подмножество
А перечислимого множества
Х тогда и только тогда разрешимо относительно
X, когда
А и
Х А перечислимы. (V) Если
А и
В перечислимы, то
A' ∪
B и
А ∩
В также перечислимы. (VI) В каждом бесконечном перечислимом множестве
Х существует перечислимое подмножество с неперечислимым дополнением [в силу (IV) это перечислимое подмножество будет неразрешимым относительно X]. (VII) Для каждого бесконечного перечислимого множества
Х существует вычислимая функция, определённая на подмножестве этого множества и не продолжаемая до вычислимой функции, определённой на всём X. Утверждения (VI) и (II) в совокупности дают упоминаемый в ст.
Алгоритм пример алгоритма ℑ с неразрешимой областью применимости.
Алгоритмические проблемы. Проблема построения алгоритма, обладающего теми или иными свойствами, называется алгоритмической проблемой (а. п.). Как правило, свойство искомого алгоритма формулируется в терминах свойств того соответствия, которое должно иметь место между исходными данными и результатами алгоритма. Важные примеры а. п.: проблема вычисления данной функции (требуется построить алгоритм, вычисляющий эту функцию): проблема разрешения данного множества (требуется построить алгоритм, разрешающий это множество относительно некоторого другого множества); проблема перечисления данного множества (требуется построить алгоритм, перечисляющий данное множество). Неразрешимость а. п. означает отсутствие соответствующего алгоритма; теоремы, устанавливающие неразрешимость таких проблем, относятся к числу наиболее важных теорем А. т.
Метрическая А. т. А. т. можно разделить на дескриптивную (качественную) и метрическую (количественную). Первая исследует алгоритмы с точки зрения устанавливаемого ими соответствия между исходными данными и результатами, к ней относятся, в частности, те алгоритмические проблемы, о которых говорилось в предыдущем разделе. Вторая исследует алгоритмы с точки зрения сложности как самих алгоритмов, так и задаваемых ими "вычислений", т. е. процессов последовательного преобразования конструктивных объектов. Важно подчеркнуть, что сложность алгоритмов и вычислений может определяться различными способами, причём может оказаться, что при одном способе А будет сложнее В, а при другом способе - наоборот. Чтобы говорить о сложности алгоритмов, надо сперва описать какой-либо точный язык для записи алгоритмов и затем под сложностью алгоритма понимать сложность его записи; сложность же записи можно определять различными способами (например, как число символов данного типа, участвующих в записи, или как набор таких чисел, вычисленных для разных типов символов). Чтобы говорить о сложности вычисления, надо уточнить, как именно вычисление представляется в виде цепочки сменяющих друг друга конструктивных объектов и что считается сложностью такой цепочки (только ли число членов в ней - "число шагов" вычисления или ещё учитывается "размер" этих членов и т. п.); в любом случае сложность вычисления зависит от исходного данного, с которого начинается вычисление, поэтому сложность вычисления есть функция, сопоставляющая с каждым объектом из области применимости алгоритма сложность соответствующей цепочки. Разработка методов оценки сложности алгоритмов и вычислений имеет важное теоретическое и практическое значение, однако в отличие от дескриптивной А. т., оформившейся в целостную математическую дисциплину, метрическая А. т. делает лишь первые шаги.
Приложения А. т. имеются во всех областях математики, в которых встречаются алгоритмические проблемы. Такие проблемы возникают в математической логике и теории моделей; для каждой теории формулируется проблема разрешения множества всех истинных или доказуемых предложений этой теории относительно множества всех её предложений (теории подразделяются на разрешимые и неразрешимые - в зависимости от разрешимости или неразрешимости указанной проблемы); в 1936 А. Чёрч установил неразрешимость проблемы разрешения для множества всех истинных предложений логики предикатов, дальнейшие важные результаты в этом направлении принадлежат А. Тарскому (См.
Тарский)
, А. И.
Мальцеву и др. Алгоритмические проблемы встречаются в алгебре (проблема тождества для полугрупп и, в частности, для групп: первые примеры полугрупп с неразрешимой проблемой тождества были найдены в 1947 независимо А. А. Марковым и Э. Л. Постом, а пример группы с неразрешимой проблемой тождества - в 1952 П. С.
Новиковым)
; в топологии (проблема гомеоморфии, неразрешимость которой для важного класса случаев была доказана в 1958 А. А. Марковым); в теории чисел (остающаяся до сих пор открытой проблема разрешимости диофантовых уравнений) и др. разделах математики.
А. т. тесно связана с математической логикой, поскольку на понятие алгоритма опирается одно из центральных понятий математической логики - понятие исчисления (См.
Исчисление) и потому, например, теорема К. Гёделя (См.
Гёдель)
о неполноте формальных систем может быть получена как следствие теорем А. т. Наконец, А. т. тесно связана с основаниями математики, в которых одно из центральных мест занимает проблема соотношения конструктивного и неконструктивного, в частности А. т. даёт аппарат, необходимый для разработки конструктивного направления (См.
Конструктивное направление) в математике; в 1965 А. Н. Колмогоров предложил использовать А. т. для обоснования информации теории (См.
Информации теория)
. А. т. образует теоретический фундамент для ряда вопросов вычислительной математики и тесно связана с кибернетикой, в которой важное место занимает изучение
алгоритмов управления, в частности понятие алгоритма занимает центральное место в т. н. программированном обучении.
Лит.: Общие вопросы. Мальцев А. И., Алгоритмы и рекурсивные функции, М., 1965; Марков А. А., Теория алгорифмов, М. - Л., 1954 (Тр. Матем. института АН СССР, т. 42).
Отдельные вопросы. Колмогоров А. Н., Три подхода к определению понятия "количество информации", "Проблемы передачи информации", 1965, т. 1, в. 1; Ершов Ю. Л. [и др.], Элементарные теории, "Успехи математических наук", 1965, т. 20, в. 4; Марков А. А., О нормальных алгорифмах, связанных с вычислением булевых функций, "Известия АН СССР. Серия математическая", 1967, т. 31, в. 1; Трахтенброт Б. А., Сложность алгоритмов и вычислений, Новосиб., 1967.
В. А. Успенский.