Moore machine

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ムーアマシンとミーリマシンは、両方とも有限状態機械（FSM）の一種で、入力に基づいて状態遷移を行い、出力を生成するモデルです。しかし、状態遷移と出力生成に関する彼らのアプローチは異なります。

ムーアマシンでは、各状態は固有の出力値を持っています。つまり、機械の出力は現在の状態にのみ依存し、その状態に入る際に決定されます。入力が与えられると、ムーアマシンは新しい状態に遷移するかもしれませんが、出力は現在の状態に関連付けられた値に基づいています。これにより、出力は入力に直接反応するのではなく、現在の状態によってのみ決定されるため、ある意味で「安定」しています。

code:hs

data Moore state output = Moore {

output :: state -> output,

transition :: state -> input -> state,

initialState :: state

}

ミーリマシンでは、出力は現在の状態と入力の両方に依存します。つまり、同じ状態にいても、異なる入力が与えられると異なる出力が生成されることがあります。これにより、ミーリマシンはより動的な出力挙動を示すことができ、特定の状況下でのみ特定の反応を示すような挙動をモデル化するのに適しています。

code:hs

data Mealy state input output = Mealy {

transitionOutput :: state -> input -> (state, output),

initialState :: state

}

ムーアマシンとミーリマシンの主な違いは、出力がどのように決定されるかにあります。ムーアマシンでは出力が現在の状態にのみ依存し、ミーリマシンでは出力が現在の状態と入力の組み合わせに依存します。これにより、ミーリマシンはより細かい制御を可能にしますが、ムーアマシンはより予測しやすい出力を提供します。

これら二つのモデルは互いに変換可能ですが、ミーリマシンからムーアマシンへの変換は、一般に、追加の状態が必要になることがあります。これは、ミーリマシンが提供する細かい制御を、ムーアマシンの状態に基づく出力モデルに合わせるためです。

両方のモデルは、入力に応じてシステムがどのように振る舞うかを記述する強力な方法を提供しますが、使用するシナリオに応じて、一方が他方よりも適している場合があります。設計の選択は、必要な挙動の種類、予測可能性の要件、およびモデルの複雑さに依存します。