如果我有一台机器，可以称之为机器1，这可以解决问题：它只是一台机器，而不是图灵机。它可以解决一个特定的问题。 如果在通用图灵机上可以解决这个完全相同的问题，那么我的原始机器，1，通用图灵机也是如此吗？
这并不适用于所有问题，而这些问题已经存在。是否存在任何具有此描述属性的问题？如果绝对不是这样，为什么呢？
有人可以举例说明要解决的问题。如果我的原机1解决了这个问题，肯定会把它变成通用车床吗？或者这样的问题不存在吗？如果它不存在，为什么？
我很感兴趣，但无法理解......谢谢。
编辑：让问题更清晰。
答案 0 :(得分：5)
通用图灵机可以解决任何一大类问题。
如果您的机器（1）可以解决1 + 1，那并不意味着它可以解决任何一个庞大的类。所以它可能不是 Universal 图灵机。
答案 1 :(得分：2)
逻辑学家区分“充分”和“必要”条件。以句子为例
天空是蓝色的。
（我们假设总是如此）。你现在知道的是：
当你看着天空时，你会看到蓝色。
你 知道的是：
当你看到蓝色时，你正看着天空。
- 你可能也在看邻居的车。
在逻辑上，天空的蓝色是 nequireary ，但这还不够。
对于您的情况也是如此：机器（1）确实解决了您的问题，因此它确实是一个可解决的问题。因此，能够解决问题的是UTM的必要条件，但不是一个足够的条件，因为UTM必须能够解决任何问题（这是可解决的问题）所有），而不仅仅是这一个。
答案 2 :(得分：1)
通用图灵机可以解决任何特定图灵机可以解决的任何代码。
因此，您的通用图灵机（2）可以解决您的原始图灵机（1）旨在解决的问题。
然而，您的原始图灵机（1）只能解决这个问题，并且无法解决任何其他问题（包括作为通用图灵机的“问题”）。
所以不，根据您的描述，您的原始图灵机不是通用图灵机。 （可能是你定义它，但那是作弊）。
答案 3 :(得分：1)
通用车床（UTM）的要点是，对于任何图灵机（TM），您可以使用该TM并为其创建描述TM操作的编码，并使该编码在另一个TM上运行。 / p>
UTM是一个TM，其定义足够强大，可以在其中重写任何其他TM定义。
将UTM视为解释器。 TM是一项特定的任务。
除非TM也属于口译员类别，否则它也不是UTM。 （因为UTM也是一个专门的TM）。
所以回答你的第二个问题：如果你能证明UTM和TM是等价的那么你已经证明TM也是一个UTM。为此，您需要能够显示如何将UTM的编码程序更改为TM的等效程序。
答案 4 :(得分：1)
有人可以举例说明要解决的问题。
当然：鉴于编码车床和数据，结果是什么:)如果您的机器可以解决这个问题，那肯定是UTM。
你知道为什么NP中存在这些不同问题的原因吗？就像'当我有一台解决汉密尔顿问题的机器时，我可以解决3坐问题吗？'你肯定可以用它来回答你的问题。
答案 5 :(得分：1)
证明特定系统的图灵完整性并非易事，除非您可以轻松地证明它与另一个已知图灵完整的系统相同/同构。如此简短的回答：没有简单的测试可以让你的机器通过检查是否图灵完成。您必须分析并显示整个系统的属性。
如果您想了解有关此主题的更多信息，请阅读以下有关Turing completeness和computability theory的文章。
答案 6 :(得分：1)
想象一下UTM好像如果你必须编写代码（高级别）来模拟图灵机你将如何继续。你将需要以下内容： 1.拿着输入符号和yiu会做的东西。 2.一个数组（可能是2-d）来保存你将提示用户的过渡函数。 3.一种读取用户输入转换函数并在阵列1上模拟它的算法。 4.程序需要跟踪自己状态的几个变量。
如果以这种方式思考，如果你最终得到一个完美的代码，你最终会得到一个完美的UTM。 然而，无论你编码的效率如何，你都无法阻止用户输入可能导致代码永久运行的转换函数。因此，UTM将会出现某些问题，然后我们会说这些问题我们无法开发会员资格测试机。（虽然注意会员验证机器总是可行的）