アルゴリズムの標準モデル
【 アルゴリズムの標準モデル 】 分散・並列アルゴリズムに、「時間」の概念が必要であることは、ある意味わかりやすいことかもしれない。 計算アルゴリズムの標準的なモデルは、Turing マシンである。多くの人は、分散・並列アルゴリズムのモデルには、Turingマシンは使えないと感じると思う。確かに、Turingマシンには「時間」の概念はない。また、ローカルな「プロセス」という概念もない。そこでの「状態」の概念は、Turing マシン全体にとってグローバルなものだ。 ただ、そうではないと、ランポートは言う。 なぜなら、グローバルなシステムのある不変量という概念は、意味のある概念である。それは、すべての可能なグローバルな状態についての述語であり、特定のグローバルな状態には依存しない。分散システムを実装すると言う問題は、異なるプロセスを通じて、システム全体の不変量を維持することと見ることができる。 ランポートは、並列・分散システムも Turing マシンの標準モデルで記述できると言う。 それでは、前回見たような分散・並列アルゴリズムの記述に必要な「時間」概念は、どうなってしまうのだろうか? 今回 紹介した論文 " The temporal logic of actions "は、まさに、こうした疑問に応えるものだ。 分散・並列アルゴリズムで、ある状態 s が状態 t に変化したとする。これを、s -> t と表すことにしよう。状態 s で利用されている変数を x, y, z, ... とした時、状態 s から変化した状態 t で利用される変数を、状態 s で利用されている変数名にプライム(ダッシュ)を付けて、x', y', z', ... と表すことにする。ここで、状態というのは、変数への値の割り当てであることに留意しよう。 この時、プライムなしの変数とプライム付きの変数から構成される式を、状態の変化 s -> t の「アクション」と呼ぶ。次の式は、アクションの例である。 x' = x + 1 この式は、x の値は、s -> t である状態 t では、状態 s での変数の値 xを使えば、x + 1に変わることを表している。( s -> t で変数xの値は、1 増えるということである。) 逆に...