自动机（Automata）是数学和计算机科学中的一个重要概念。它是指能够根据一组规则或状态进行操作的抽象计算模型。在不同的上下文中，“自动机”这个词可以有不同的含义，但一般来说，它可以指代以下几种不同类型的系统：
有限状态机 (Finite State Machine, FSM) – 一种最简单的自动机类型，它包含有限数量的状态，并根据输入序列在这些状态之间转换。FSM通常用于描述简单的事件响应系统和模式识别任务。
确定型自动机 (Deterministic Automaton) – 这是一种特殊的有限状态机，其中每个状态和输入字符的组合都对应着唯一的状态转移。非确定的自动机则可能存在多个可能的下一状态。
NFA (Non-deterministic Finite Automaton) – 与DFA相对，NFA允许一个状态对同一个输入字符有多个后续状态。这种不确定性使得NFA更灵活，适用于某些特定的匹配问题。
PDA (Pushdown automaton) – 这是一类使用栈作为额外记忆结构的自动机。它们可以用来识别上下文无关语言。
Turing machine (图灵机) – 图灵机是一种通用计算模型，理论上能模拟任何其他形式的可计算机器的行为。它是基于一条无限长的磁带和一个读写头来实现的。
Mealy机和Moore机 – 这两种有限状态机是在通信网络中使用的特殊类型，它们通过输出函数的不同来区分。Mealy机的输出取决于当前状态和当前的输入信号，而Moore机的输出仅依赖于当前状态。
自动机理论在许多领域都有应用，包括编译器设计、模式匹配、生物信息学、神经网络和游戏人工智能等。例如，编译器的词法分析阶段可以使用有限状态机来识别编程语言中的单词（token）。此外，自动机还可以用来理解和生成正规式，这是一种用来表示各种字符串集合的形式化方法。
在研究自动机时，通常会考虑它们的接受能力（recognizability）和可表达性（expressiveness）。接受能力指的是自动机是否能够正确地识别特定类别的语言；而可表达性则是关于是否存在一种自动机类型可以有效地处理某种语言。对于给定的语言，找到其最小状态自动机是一个NP完全的问题。
总之，自动机是一组强大且通用的计算模型，它们为理解和构造算法提供了深刻的见解，并且在现代计算机科学的各个分支中有广泛的应用。