
【计】 total recursive function
complete; entirely; full; whole
【医】 pan-; pant-; panto-
【计】 recursive function
全递归函数(Total Recursive Function)是数理逻辑与可计算性理论中的核心概念,指在所有自然数输入上均有定义的递归函数。其定义为:若存在一种算法(如图灵机),能够针对任意自然数输入在有限步骤内停机并输出结果,则该函数称为全递归函数。与之相对的“部分递归函数”可能在某些输入上无法停机。
从数学形式化角度,全递归函数满足以下特征:
在计算复杂性分类中,全递归函数构成一般递归函数的真子集。根据Church-Turing论题,所有人类直觉可计算的数论函数均与全递归函数等价,这一结论被广泛引用于可判定性问题的研究中。
权威文献如《可计算性与逻辑》(Computability and Logic)和《斯坦福哲学百科全书》均指出,全递归函数与原始递归函数的关键差异在于前者允许无界μ算子(即搜索运算),但需保证搜索过程必然终止。这种性质使其能表达更复杂的计算问题,例如素数判定函数:
$$ text{Prime}(n) = begin{cases} 1 & text{若}ntext{为素数} 0 & text{否则} end{cases} $$
该函数可通过验证$2$到$sqrt{n}$范围内是否存在因数来实现全递归性。
“全递归函数”是递归论(可计算性理论)中的一个核心概念,指在所有输入上都有定义的递归函数。以下是详细解释:
全递归函数是处处定义的递归函数,即对于每一个可能的输入值,该函数都能在有限步骤内终止并给出计算结果。它与“部分递归函数”形成对比——后者可能在部分输入上无法终止(即计算结果未定义)。
数学上,全递归函数属于可计算函数的范畴,符合Church-Turing论题:任何全递归函数都可以被图灵机计算,且图灵机在所有输入上停机。
全递归函数通过以下基本运算构建:
例如,加法函数可通过原始递归定义为全递归函数: $$ begin{aligned} text{add}(x, 0) &= x, text{add}(x, y+1) &= text{succ}(text{add}(x, y)) end{aligned} $$
著名的停机问题揭示了全递归函数的局限性:判断“某个部分递归函数是否为全递归函数”是不可判定的,即不存在一个全递归函数能对此做出判定。
由于术语在不同文献中可能有细微差异,若您遇到具体定义矛盾,建议结合上下文或提供更多背景信息以便更精准解释。
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