문제가 매우 간단하다고 생각합니다.
Turing 머신으로 모든 인터랙티브 형식을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
TM은 대화 형 계산에 대한 연구에 불편한 언어입니다 (대부분의 경우). 인코딩의 소음에서 흥미로운 문제가 사라지기 때문입니다.
상호 작용의 수학에 종사하는 모든 사람들이 이것을 알고 있습니다.
더 자세히 설명하겠습니다.
튜링 머신은 다음과 같은 의미에서 기존의 모든 대화식 컴퓨팅 모델을 분명히 모델링 할 수 있습니다. 관련 구문의 일부 인코딩을 이진 문자열로 선택하고 두 개의 인코딩 된 대화식 프로그램 P, Q (선택한 대화식 계산 모델)를 입력으로 사용하는 TM을 작성하십시오. 관련 용어 재 작성 시스템에서 P에서 Q로 1 단계 감소가있을 때 정확하게 참을 반환합니다 (미적분이 삼항 전이 관계인 경우 mutatis mutandis 진행). 따라서 대화식 미적분학에서 단계별 계산 시뮬레이션을 수행하는 TM이 있습니다. 분명히 pi-calculus, 주변 미적분학, CCS, CSP, Petri-nets, timed pi-calculus 및 연구 된 다른 대화식 계산 모델은 이러한 의미로 표현 될 수 있습니다. 이것이 사람들이 상호 작용이 TM을 넘어서는 안된다고 말할 때의 의미입니다.
N. Krishnaswami는 오라클 테이프를 사용하여 상호 작용을 모델링하는 두 번째 방법을 말합니다. TM의 개념이 변경되기 때문에이 접근 방식은 위의 축소 / 전환 관계 해석과 다릅니다. Oracle 테이프를 사용하여 일반 TM에서 TM으로 이동합니다. 이 접근법은 복잡도 이론 및 암호화에서 널리 사용됩니다. 주로이 분야의 연구원들이 도구와 결과를 순차적에서 동시 세계로 전송할 수 있기 때문입니다.
두 가지 접근 방식의 문제점은 진정한 동시성 이론 문제가 가려진다는 것입니다. 동시성 이론은 상호 작용을 현상으로 이해하려고합니다. TM을 통한 두 가지 접근 방식은 단순히 대화식 프로그래밍 언어를 표현하기위한 편리한 형식을 덜 편리한 형식으로 대체합니다.
어떤 접근에서도 진정한 동시성 이론 문제는 없습니다. 즉, 통신과 지원 인프라는 직접적으로 표현됩니다. 그것들은 훈련 된 눈에는 보이지만 인코딩 복잡성의 뚫을 수없는 안개 속에 숨겨져 있습니다. 따라서 두 가지 접근 방식은 대화 형 계산의 주요 관심사를 수학화하는 데 좋지 않습니다. 지난 반세기 동안 프로그래밍 언어 이론에서 가장 좋은 아이디어가 될 수있는 Milner et al.의 스코프 압출의 축성 화 (일반적인 구성 이론의 핵심 단계) :
P|(νx)Q ≡ (νx)(P|Q)provided x∉fv(P)
pi-calculus와 같은 맞춤형 언어로 표현 될 때이 아이디어가 얼마나 아름답습니까? pi-calculus를 TM으로 인코딩하여이 작업을 수행하면 20 페이지가 채 웁니다.
다시 말해서, 상호 작용을위한 명백한 형식주의의 발명은 컴퓨터 과학에 다음과 같은 기여를했다 : 의사 소통을위한 주요 기본 요소 (예 : 입력 및 출력 연산자)와 지원 메커니즘 (예 : 새로운 이름 생성, 병렬 구성 등) . 이 axiomatisation는 자체 회의, 학교, 용어와 함께 진정한 연구 전통으로 성장했습니다.
수학에서도 비슷한 상황이 발생합니다. 대부분의 개념은 세트 이론 (또는 이론 이론)의 언어를 사용하여 기록 할 수 있지만 그룹, 링, 토폴로지 공간 등과 같은 고급 개념을 선호합니다.