UNIFIKACJA I REZOLUCJA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "UNIFIKACJA I REZOLUCJA"

Transkrypt

1 KLASYCZNY RACHUNEK LOGICZNY: UNIFIKACJA I REZOLUCJA (LOGIKA MATEMATYCZNA: WYKŁADY 10, 24, 25) JERZY POGONOWSKI ZAKŁAD LOGIKI STOSOWANEJ UAM

2 LOGIKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10: METODA REZOLUCJI W KRZ 10. Dowody rezolucyjne w KRZ Pokażemy teraz działanie pewnej metody dowodowej, mającej istotne zastosowania m.in. w automatycznym dowodzeniu twierdzeń Przypomnienia i kilka definicji Przypomnijmy, że: Literałami nazywamy zmienne zdaniowe oraz negacje zmiennych zdaniowych. Literałem komplementarnym do literału l nazywamy literał l, zdefiniowany następująco: jeśli l jest literałem pozytywnym l, to l jest literałem negatywnym l jeśli l jest literałem negatywnym l, to l jest literałem pozytywnym l. Koniunkcja elementarna nazwiemy dowolną koniunkcję literałów. Alternatywa elementarna nazwiemy dowolną alternatywę literałów. Alternatywna postacia normalna (apn) nazwiemy dowolną alternatywę koniunkcji elementarnych. Koniunkcyjna postacia normalna (kpn) nazwiemy dowolną koniunkcję alternatyw elementarnych. Apn (odpowiednio: kpn) α nazywamy istotna i oznaczamy iapn (odpowiednio: ikpn), jeśli każda zmienna zdaniowa formuły α występuje w każdej elementarnej koniunkcji (odpowiednio: alternatywie) dokładnie raz, zaprzeczona bądź niezaprzeczona. Każdą apn (odpowiednio: kpn, iapn, ikpn) semantycznie równoważną danej formule α nazywamy apn (odpowiednio: kpn, iapn, ikpn) formuły α. Pamiętamy, że każda formuła języka KRZ jest: semantycznie równoważna z pewną formułą w koniunkcyjnej postaci normalnej; semantycznie równoważna z pewną formułą w alternatywnej postaci normalnej; inferencyjnie równoważna z pewną formułą w koniunkcyjnej postaci normalnej; inferencyjnie równoważna z pewną formułą w alternatywnej postaci normalnej. Pokazanie, że zachodzą równoważności, o których mowa powyżej, ma charakter algorytmiczny. Zachodzą implikacje: Jeśli α jest tautologią KRZ oraz α β (α semantycznie równoważna z β), to także β jest tautologią KRZ. Jeśli α jest tezą KRZ oraz α β (α inferencyjnie równoważna z β), to także β jest tezą KRZ. 216

3 Jeśli α jest kpn, to jest postaci: α 1 α 2... α n, gdzie każda formuła α i jest alternatywą elementarną postaci: l i 1 l i 2... l i m i, gdzie z kolei każda formuła l i j jest literałem. Koniunkcja α 1 α 2... α n jest tautologią KRZ wtedy i tylko wtedy, gdy wszystkie formuły α i są tautologiami. Formuła α i (czyli formuła l i 1 l i 2... l i m i ) jest tautologią KRZ wtedy i tylko wtedy, gdy wśród l i 1, l i 2,..., l i m i występuje co najmniej jedna para literałów komplementarnych. Klauzula nazwiemy dowolny skończony zbiór literałów. Klauzule odpowiadają alternatywom elementarnym. Tak więc, jeśli l 1 l 2... l n jest alternatywą elementarną, to odpowiadająca jej klauzula jest zbiorem {l 1, l 2,..., l n }. Umawiamy się, że literały, które (ewentualnie) występują więcej niż raz w danej alternatywie elementarnej zapisujemy tylko raz w odpowiadającej jej klauzuli. Ponieważ (α α) α jest tezą KRZ, umowa ta niczego nie psuje. Zbiory klauzul są więc rodzinami zbiorów literałów. Każdej formule w kpn odpowiada pewien zbiór klauzul. Jeśli α jest kpn, to jest postaci: α 1 α 2... α n, gdzie każda formuła α i jest alternatywą elementarną postaci: l i 1 l i 2... l i m i, gdzie z kolei każda formuła l i j jest literałem. Formule α odpowiada wtedy zbiór klauzul: {{l 1 1, l 1 2,..., l 1 m 1 }, {l 2 1, l 2 2,..., l 2 m 2 },..., {l n 1, l n 2,..., l n m n }}. Umawiamy się, że alternatywy elementarne, które (ewentualnie) występują więcej niż raz w danej koniunkcyjnej postaci normalnej zapisujemy tylko raz w odpowiadającej jej rodzinie zbiorów. Również ta umowa jest poprawna. Dla przykładu, formule w koniunkcyjnej postaci normalnej: odpowiada następujący zbiór klauzul: (p 1 p 2 p 3 ) (p 3 p 4 ) p 1 ( p 2 p 4 ) {{p 1, p 2, p 3 }, {p 3, p 4 }, { p 1 }, { p 2, p 4 }}. Mówienie formule α w kpn odpowiada zbiór klauzul S oraz zbiór klauzul S reprezentuje formułę α w kpn jest nieco rozwlekłe. Można wprowadzić jakiś symbol relacyjny, powiedzmy, pozwalający na skrótowe zapisywanie takich wypowiedzi: α S czytamy: formule α w kpn odpowiada zbiór klauzul S lub, równoznacznie α S czytamy: zbiór klauzul S reprezentuje formułę α w kpn. Symbol należy oczywiście do metajęzyka. Klauzulę pusta (nie zawierającą żadnych elementów) oznaczamy przez. Klauzule zawierające najwyżej jeden literał pozytywny nazywamy klauzulami Hornowskimi. Są zatem trzy możliwości dla klauzuli Hornowskiej C: (a) C zawiera tylko literały negatywne; (b) C zawiera dokładnie jeden literał pozytywny i żadnych negatywnych; (c) C zawiera dokładnie jeden literał pozytywny oraz literały negatywne. Będziemy posługiwać się stałymi zdaniowymi: falsum, reprezentującą dowolną kontrtautologię; verum, reprezentującą dowolną tautologię. 217

4 Zauważmy, że klauzula Hornowska: (a) postaci { p 1, p 2,..., p n } jest inferencyjnie równoważna formule: (p 1 p 2... p n ) (b) postaci {p 1 } jest inferencyjnie równoważna formule: p 1 (c) postaci { p 1, p 2,..., p n, p n+1 } jest inferencyjnie równoważna formule: (p 1 p 2... p n ) p n+1. Fakt powyższy można wykorzystać do podania szybkiego algorytmu dla sprawdzania, czy klauzula Hornowska odpowiada spełnialnej formule języka KRZ. Przypomnijmy, że formuła α jest: tautologia, gdy ma wartość 1 przy każdym wzz; kontrtautologia, gdy ma wartość 0 przy każdym wzz; spełnialna, gdy ma wartość 1 przy co najmniej jednym wzz; odrzucalna, gdy ma wartość 0 przy co najmniej jednym wzz. Tak więc, formuła α: jest tautologią, gdy nie jest odrzucalna; jest kontrtautologią, gdy nie jest spełnialna. Ponadto, mamy oczywiście: α jest tautologią wtedy i tylko wtedy, gdy α nie jest spełnialna. α jest kontrtautologią wtedy i tylko wtedy, gdy α nie jest odrzucalna. Pamiętamy, że algorytm ustalania, czy dana formuła języka KRZ jest tautologią ma złożoność wykładniczą: aby sprawdzić, czy formuła o n zmiennych zdaniowych jest tautologią KRZ trzeba sprawdzić, jaka jest jej wartość dla 2 n wzz. Na mocy Twierdzenia o Pełności KRZ, jeśli formuła α nie jest spełnialna, to możemy to wykazać na drodze dedukcyjnej, pokazując, że: krz α lub pokazując, że: jas α. Nie możemy jednak, ani używając konsekwencji krz, ani używając konsekwencji jas pokazać, że jakaś formuła jest spełnialna. Podobnie, jeśli α wynika logicznie z X (czyli jeśli zachodzi X = KRZ α), to możemy to wykazać, pokazując, że: X krz α lub pokazując, że: X jas α. Jeśli jednak X α, (czyli gdy przy co najmniej jednym wartościowaniu h, h[x] {1} oraz h(α) = 0), to nie mamy możliwości przedstawienia dowodu (w terminach konsekwencji krz lub jas ), że istnieje wartościowanie h takie, że h[x] {1} oraz h(α) = 0. Reguła rezolucji, którą omówimy za chwilę, dostarcza możliwości wykazywania środkami czysto syntaktycznymi, że dana formuła nie jest spełnialna. 218

5 10.2. Reguła rezolucji DEFINICJA Niech C 1 i C 2 będą klauzulami i niech literał l występuje w C 1, a literał l występuje w C 2. Wtedy każdą klauzulę postaci: (C 1 {l}) (C 2 {l}) nazywamy rezolwenta klauzul C 1 i C 2. Zamiast rezolwenta używa się też terminu: rezolwent. Logice jest oczywiście obojętny rodzaj gramatyczny. Jeśli C 1 i C 2 są powyższej postaci, to mówimy też, że C 1 i C 2 koliduja ze względu na literały l oraz l. PRZYKŁAD Niech: C 1 = {p 1, p 2, p 3 } C 2 = {p 2, p 3, p 4 }. Widać, że C 1 i C 2 kolidują ze względu na następujące pary literałów komplementarnych: (a) ( p 2, p 2 ), (b) (p 3, p 3 ). Wtedy rezolwentami C 1 i C 2 są klauzule: (a) {p 1, p 3, p 3, p 4 } (b) {p 1, p 2, p 2, p 4 }. DEFINICJA (i) Dowodem rezolucyjnym klauzuli C ze zbioru klauzul S nazywamy każdy skończony ciąg klauzul C 1,..., C n taki, że: C jest identyczna z C n każda klauzula C i (1 i n) jest albo elementem zbioru S albo rezolwentą pewnych klauzul C j oraz C k dla j, k < i. (ii) Jeśli istnieje dowód rezolucyjny C z S, to mówimy, że C jest rezolucyjnie dowodliwa (lub: rezolucyjnie wyprowadzalna) z S i oznaczamy ten fakt przez S res C. (iii) Każdy dowód rezolucyjny klauzuli pustej ze zbioru S nazywamy rezolucyjna refutacja S. Jeżeli istnieje rezolucyjna refutacja S, to mówimy, że S jest rezolucyjnie odrzucalny i oznaczamy ten fakt przez S res. (iv) Dla dowolnego zbioru klauzul S niech res(s) będzie zbiorem wszystkich rezolwent wszystkich par elementów S. Zdefiniujmy: res 0 (S) = S res n = res n 1 (S) res(res n 1 (S)) dla n > 0 R(S) = {res n (S) : n N }. Zbiór R(S) nazywamy domknięciem rezolucyjnym zbioru S. (v) Rezolucyjnym drzewem dowodowym klauzuli C ze zbioru klauzul S nazywamy każde drzewo binarne T o następujących własnościach: 219

6 korzeniem T jest C liśćmi T są pewne elementy zbioru S bezpośrednimi następnikami wierzchołka D niebędącego liściem są klauzule D 1 oraz D 2, których rezolwentą jest D. Uwaga. Rozważamy drzewa, których wierzchołki są znakowane zbiorami literałów. Uwaga. Dla dowolnego skończonego zbioru klauzul S istnieje liczba naturalna m taka, że res m+1 = res m, czyli wszystkie wyrazy ciągu res n (S) są od pewnego miejsca identyczne. Jest to prosta konsekwencja faktu, że każdy skończony zbiór klauzul S zawiera tylko skończenie wiele literałów. Uwaga. Nietrudno sprawdzić (korzystając z indukcji po długości dowodu rezolucyjnego), że zachodzi następująca równoważnośc: Istnieje rezolucyjne drzewo dowodowe dla C z S wtedy i tylko wtedy, gdy C jest rezolucyjnie dowodliwa z S, czyli gdy S res C. Uwaga. Często mówi się o dowodach rezolucyjnych formuł ze zbiorów formuł. Rozumiemy przez to, że wszystkie brane pod uwagę formuły: (1) zostały przekształcone do równoważnych im inferencyjnie kpn; (2) zostały zastąpione (przy uwzględnieniu (1)) odpowiadającymi im zbiorami klauzul. Wtedy oczywiście należy powiedzieć, co rozumiemy przez dowód rezolucyjny zbioru klauzul ze zbiorów zbiorów klauzul. Jeśli piszemy skrótowo S res α, gdzie S jest zbiorem formuł, a α jest formuła to rozumiemy przez to, że: α została zastąpiona przez swoją kpn, a ta z kolei przez odpowiedni zbiór klauzul, każda formuła β S została zastąpiona przez swoją kpn, a ta z kolei przez odpowiedni zbiór klauzul, S res α oznacza, że każda klauzula występująca w zbiorze klauzul odpowiadającym kpn formuły α ma dowód rezolucyjny ze zbioru klauzul odpowiadającemu koniunkcji pewnych formuł z S. Uwaga. Możemy rozważać dowolne zbiory klauzul jako poprzedniki relacji res. Z Twierdzenia o Zwartości (zobacz Dodatek 4) oraz z Twierdzeń o Trafności i Pełności metody rezolucyjnej (które udowodnimy za chwilę) wynika, że jeśli S res α, to istnieje skończony zbiór S S taki, że S res α. Koniec uwag. PRZYKŁAD Niech S = {p 1 p 2, p 2 p 3, p 1, p 3 } i niech S będzie koniunkcją wszystkich formuł ze zbioru S. Pokażemy, że S res. Formuła S ma następującą kpn: Odpowiada jej zatem zbiór klauzul: A oto zapowiadany dowód rezolucyjny: 1. { p 1, p 2 } przesłanka 2. { p 2, p 3 } przesłanka 3. {p 1 } przesłanka 4. { p 3 } przesłanka 5. { p 1, p 3 } rezolwenta (1) i (2) 6. {p 3 } rezolwenta (3) i (5) 7. rezolwenta (4) i (6). ( p 1 p 2 ) ( p 2 p 3 ) p 1 p 3. {{ p 1, p 2 }, { p 2, p 3 }, {p 1 }, { p 3 }}. 220

7 Zwykle takie dowody rezolucyjne zapisuje się w poniższej postaci: 1. p 1 p 2 przesłanka 2. p 2 p 3 przesłanka 3. p 1 przesłanka 4. p 3 przesłanka 5. p 1 p 3 rezolwenta (1) i (2) 6. p 3 rezolwenta (3) i (5) 7. rezolwenta (4) i (6). Informatycy stosują inne jeszcze skróty notacyjne, czym nie będziemy się tutaj przejmować. Zauważmy, że {p 1 p 2, p 2 p 3, p 1 } = KRZ p 3, co oznacza, że zbiór {p 1 p 2, p 2 p 3, p 1, p 3 } nie jest spełnialny (nie istnieje wartościowanie, przy którym wszystkie elementy tego zbioru mają wartość 1). Pokażemy za chwilę, że zbiór klauzul S jest rezolucyjnie odrzucalny dokładnie wtedy, gdy nie jest spełnialna formuła, której kpn odpowiada (skończonemu podzbiorowi) S. PRZYKŁAD Pokażemy, że zbiór formuł S = {p 1 ( p 2 (p 3 p 4 )), p 1, p 2, p 4 } jest rezolucyjnie odrzucalny. Tworzymy koniunkcję S wszystkich formuł z S: (p 1 ( p 2 (p 3 p 4 ))) p 1 p 2 p 4, a po przekształceniu tej formuły do kpn tworzymy odpowiadający jej zbiór klauzul: {{ p 1, p 2, p 3 }, { p 1, p 2, p 4 }, {p 1 }, {p 2 }, { p 4 }}. Dowód rezolucyjny zapiszemy korzystając z uproszczenia notacji zastosowanego w poprzednim przykładzie: 1. p 1 p 2 p 3 przesłanka 2. p 1 p 2 p 4 przesłanka 3. p 1 przesłanka 4. p 2 przesłanka 5. p 4 przesłanka 6. p 1 p 2 rezolwenta 2 i 5 7. p 1 rezolwenta 4 i 6 8. rezolwenta 3 i 7. PRZYKŁAD Niech S = {{p 1, p 3 }, {p 2, p 3 }, { p 2 }, { p 1, p 5 }, { p 4 }, {p 4, p 5 }} będzie zbiorem klauzul. Poniższe drzewo jest rezolucyjnym drzewem dowodowym klauzuli ze zbioru S: { p 1 } { p 1 } { p 1, p 2 } { p 2 } { p 1, p 4 } { p 4 } { p 1, p 3 } { p 2, p 3 } { p 1, p 5 } { p 4, p 5 } 221

8 Skoro S res, to zbiór S jest rezolucyjnie odrzucalny. Zauważmy, że: PRZYKŁAD Pokażemy, że ze zbioru: wyprowadzić można klauzulę pustą. 1. {p 1, p 2, p 3 } przesłanka 2. {p 2, p 3 } przesłanka 3. { p 1, p 3 } przesłanka 4. {p 2, p 3 } przesłanka 5. { p 2 } przesłanka 6. {p 1, p 3 } rezolwenta 1 i 2 7. {p 3 } rezolwenta 6 i 3 8. {p 2 } rezolwenta 7 i 4 9. rezolwenta 8 i 5. {p 1 p 3, p 5 p 4, p 3 p 2, p 2, p 4 } = KRZ (p 1 p 3 ). {{p 1, p 2, p 3 }, {p 2, p 3 }, { p 1, p 3 }, {p 2, p 3 }, { p 2 }} Powyższe wyprowadzenie reprezentowane jest przez następujące rezolucyjne drzewo dowodowe: { p 2 } { p 2 } { p 3 } { p 2, p 3 } { p 1, p 3 } { p 1, p 3 } { p 1, p 2, p 3 } { p 2, p 3 } Powyższe przykłady pokazują, że stosowanie reguły rezolucji jest banalnie proste. Mogą więc skłaniać do (pochopnej!) konkluzji, że reguła rezolucji może zastąpić wszelkie skomplikowane techniki dowodowe (metodę aksjomatyczną, dedukcję naturalną, itd.). Rzecz ma się następująco. Owszem, reguła rezolucji nie jest skomplikowana i jak pokażemy za chwilę jest trafna i pełna. Jednak owa prostota ma też swoją cenę: zbiory klauzul odpowiadają formułom w koniunkcyjnych postaciach normalnych, i choć istnieje algorytm znajdowania dla każdej formuły równoważnej jej inferencyjnie formuły w kpn, to postępowanie wedle jego zaleceń jest dla Człowieka wielce czasochłonne. Inaczej rzecz się ma z maszynami liczącymi, które stosunkowo szybko znajdują kpn, a potem przeprowadzają dowody rezolucyjne. Tak więc, nie ma ucieczki: choć bezmyślną pracę można powierzyć Maszynom, to praca twórcza (np. znajdowanie dowodów) stale należy do Człowieka Trafność metody rezolucji Trzeba pokazać, że metoda rezolucji jest trafna, tj. pokazać, że jeśli klauzula pusta należy do rezolucyjnego domknięcia zbioru S, to S nie jest spełnialny. Można to uczynić na dwa sposoby: (A) czysto syntaktyczny (odwołujący się do relacji konsekwencji krz lub jas ), a potem skorzystać z Twierdzenia o Pełności KRZ; 222

9 (B) semantyczny, tj. odwołując się bezpośrednio do relacji = KRZ wynikania logicznego w KRZ. Ponieważ czujemy, że Audytorium tego oczekuje, pokażemy oba sposoby. Sposób (A) Wykorzystamy relację konsekwencji założeniowej jas. W Dodatku 4 udowodniono, że relacja konsekwencji jas ma podobne własności, jak relacja krz, tj. pokazano, że: Wniosek 8.1. Dla dowolnych zbiorów formuł X, Y, Z oraz dowolnej formuły α zachodzą następujące warunki: (1) jas jest zwrotna: X jas X (2) jas jest przechodnia: jeśli X jas Y oraz Y jas Z, to X jas Z (3) jas jest monotoniczna względem pierwszego argumentu: jeśli X jas Y oraz X Z, to Z jas Y (4) jas jest antymonotoniczna względem drugiego argumentu: jeśli X jas Y oraz Z Y, to X jas Z. Tu potrzebne będą nam warunki zwrotności, przechodniości oraz monotoniczności relacji jas. Teraz możemy pokazać, że tworzenie dowodów rezolucyjnych można reprezentować w systemie dedukcji naturalnej (w systemie założeniowym) KRZ: TWIERDZENIE Jeśli R jest rezolwentą klauzul C 1 i C 2, oraz jas C 1 i jas C 2, to jas R. W konsekwencji, {C 1, C 2 } jas R. DOWÓD. Uwaga. Zapis {C 1, C 2 } jas R rozumiemy w ten sposób, że relacja jas zachodzi pomiędzy kpn reprezentowaną przez zbiór {C 1, C 2 }, a alternatywą elementarną reprezentowaną przez klauzulę R. Po tym wyjaśnieniu, możemy już przystąpić do dowodu. Jeśli R jest rezolwentą C 1 i C 2, to istnieje zmienna zdaniowa p taka, że p jest literałem w jednej z klauzul C 1 i C 2, a p literałem w pozostałej z klauzul C 1 i C 2. Niech np. p będzie literałem występującym w C 1, a p niech występuje w C 2. Zatem klauzula C 1 reprezentuje alternatywę elementarną α p, a klauzula C 2 reprezentuje alternatywę elementarną α p, dla pewnych alternatyw elementarnych α i β. Ponieważ R jest rezolwentą C 1 i C 2 (względem pary kolidujących literałów p i p), to R reprezentuje alternatywę elementarną α β. Pokażemy, że: jeśli jas p α i jas p β, to jas α β. 1. jas p α założenie 2. jas p β założenie 3. { p} jas p α 1, monotoniczność jas 4. { p} jas p zwrotność jas 5. { p} jas α OA: 4,3 6. { p} jas α β DA: 5 7. { p} jas p β 2, monotoniczność jas 8. { p} jas p zwrotność jas 9. { p} jas β OA: 7,8 10. { p} jas α β DA: jas p (α β) 6, twierdzenie o dedukcji 12. jas p (α β) 10, twierdzenie o dedukcji 13. jas α β 11,12, reguła wtórna: γ δ, γ δ δ TWIERDZENIE (Trafność rezolucji w KRZ) Q.E.D. 223

10 Niech S będzie zbiorem klauzul (reprezentującym pewną formułę w kpn). Jeśli R(S), to formuła reprezentowana przez S nie jest spełnialna. DOWÓD. Niech R(S). Wtedy res n (S) dla pewnego n (zob. uwagę po definicji ). Ponieważ / res 0 (S) (bo nie jest klauzulą występującą w zbiorze S), więc istnieje liczba m > 0 taka, że: (a) / res m (S) (b) res m+1 (S). Na mocy (b), jest rezolwentą dwóch klauzul z res m (S). Jednak może być rezolwentą jedynie pary literałów komplementarnych, czyli literałów postaci p i p, gdzie p jest zmienną zdaniową. Nadto, zarówno p, jak i p są elementami res m (S). Na mocy: tego, że m > 0, definicji zbiorów res i (S), przechodniości relacji jas, twierdzenia , zarówno p, jak i p są konsekwencjami (w sensie relacji jas ) formuły w kpn języka KRZ, której reprezentacją jest S. Stąd p p jest konsekwencją tej formuły. Ponieważ p p nie jest spełnialna, więc (na mocy Twierdzenia o Pełności KRZ) i owa formuła, reprezentowana przez S, nie jest spełnialna. Q.E.D. Pokazaliśmy zatem (korzystając z własności syntaktycznej relacji jas oraz z Twierdzenia o Pełności KRZ), że rezolucyjna odrzucalność zbioru klauzul reprezentującego formułę języka KRZ w koniunkcyjnej postaci normalnej implikuje niespełnialność tej formuły. Sposób (B) Twierdzenia o trafności metody rezolucyjnej możemy też dowieść na drodze semantycznej, odwołując się bezpośrednio do wartościowań. Zauważmy najpierw, że (na mocy stosownych definicji) zachodzi następująca równoważność: Klauzula C jest rezolucyjnie wyprowadzalna ze zbioru klauzul S wtedy i tylko wtedy, gdy C R(S). W szczególności, istnieje rezolucyjna refutacja S wtedy i tylko wtedy, gdy R(S). Zamiast twierdzenia posłużymy się teraz jego semantycznym odpowiednikiem: TWIERDZENIE Jeśli S = {C 1, C 2 } jest spełnialny oraz C jest rezolwentą C 1 i C 2, to C jest spełnialna w KRZ. Co więcej, każde wartościowanie zmiennych zdaniowych, które spełnia S, spełnia też C. DOWÓD. Uwaga. Mówiąc o spełnialności zbioru klauzul S mamy na myśli, że jeśli α S, to formuła α jest spełnialna. Podobnie dla (spełnialności) pojedynczych klauzul. Jeśli C jest rezolwentą C 1 i C 2, to istnieje literał l oraz klauzule D 1, D 2, takie, że : C 1 = D 1 {l} C 2 = D 2 {l} C = D 1 D

11 Załóżmy, że istnieje wartościowanie h takie, że h(c 1 ) = 1 oraz h(c 2 ) = 1. Z definicji wartościowania, wykluczone są przypadki: h(l) = 1 i h(l) = 1 h(l) = 0 i h(l) = 0. Pozostają zatem możliwości: (a) h(l) = 1 i h(l) = 0 (b) h(l) = 0 i h(l) = 1. Załóżmy, że zachodzi przypadek (a). Wtedy, ponieważ h(c 2 ) = 1 i h(l) = 0, więc musi być h(d 2 ) = 1. Wtedy oczywiście także h(c) = h(d 1 D 2 ) = 1. Załóżmy, że zachodzi przypadek (b). Wtedy, ponieważ h(c 1 ) = 1 i h(l) = 0, więc musi być h(d 1 ) = 1. Wtedy oczywiście także h(c) = h(d 1 D 2 ) = 1. Q.E.D. Uwaga. Zauważmy, że w istocie mamy silniejszą wersję twierdzenia : każde wartościowanie, które spełnia (tj. przypisuje wartość 1) zbiór S = {C 1, C 2 }, spełnia także każda rezolwentę klauzul C 1 i C 2. TWIERDZENIE (Trafność rezolucji w KRZ). Jeżeli istnieje rezolucyjna refutacja S, to S nie jest spełnialny w KRZ. DOWÓD. Niech C 1, C 2,..., C n będzie rezolucyjną refutacją S. Wtedy oczywiście C n jest identyczna z klauzulą. Z twierdzenia wynika natychmiast, przez indukcję po długości rezolucyjnej refutacji zbioru S, że każde wartościowanie, które spełnia S, spełnia też każdą klauzulę C i dla 1 i n. Ponieważ żadne wartościowanie nie spełnia klauzuli pustej, więc nie istnieje wartościowanie spełniające S. Q.E.D Pełność metody rezolucji Trzeba pokazać, że metoda rezolucji jest pełna, tj. udowodnić, że jeśli zbiór S jest niespełnialny, to można z niego rezolucyjnie wyprowadzić klauzulę pustą. Podobnie jak w przypadku Twierdzenia o Trafności Rezolucji, można tego dokonać na dwa sposoby. Sposób (A) TWIERDZENIE (Pełność rezolucji w KRZ). Jeżeli S jest niespełnialny, to R(S). DOWÓD. Niech S = {C 1,..., C k }. Możemy oczywiście założyć, że żadna C i nie jest tautologią. W przeciwnym przypadku możemy usunąć wszystkie tautologie z S i wyprowadzić z klauzul pozostałych w S. Przeprowadzimy dowód przez indukcję po n: liczbie zmiennych zdaniowych występujących w S. POCZATKOWY KROK INDUKCJI. Niech n = 1. Niech p będzie jedyną zmienną zdaniową występującą w S. Są wtedy trzy możliwości: każda C i jest postaci {p} każda C i jest postaci { p} każda C i jest postaci {p, p}. 225

12 Trzecią z tych możliwości wykluczyliśmy. Tak więc, jedynymi klauzulami w S są {p} oraz { p}. Są trzy możliwości: S = {{p}} S = {{ p}} S = {{p}, { p}}. W pierwszych dwóch S byłby spełnialny (a nie jest, z założenia). Tak więc, S = {{p}, { p}}. Oczywiście R(S). NASTEPNIKOWY KROK INDUKCJI. Załóżmy teraz, że jedynymi zmiennymi zdaniowymi występującymi w S są p 1, p 2,..., p n, p n+1. Załóżmy też, że R(T ) dla każdego niespełnialnego zbioru T, w którym występują jedynie zmienne zdaniowe p 1, p 2,..., p n. Zdefiniujmy następujące formuły: S 0 jest koniunkcją tych wszystkich C i z S, które nie zawierają literału p n+1 S 1 jest koniunkcją tych wszystkich C i z S, które nie zawierają literału p n+1. S 0 i S 1 są formułami w kpn. Zauważmy, że S = S 0 S 1, gdy S 0 i S 1 traktujemy jako zbiory klauzul. Gdyby było inaczej, to istniałaby klauzula C i z S, która nie byłaby elementem S 0 S 1. Wtedy C i zawierałaby zarówno p n+1, jaki p n+1, a więc (jako alternatywa elementarna) byłaby tautologią, co już wcześniej wykluczyliśmy. Dowodzi to inkluzji S 0 S 1 S. Ponieważ oczywiście S S 0 S 1, więc zachodzi równość S = S 0 S 1. Niech teraz: S 0 = {C i {p n+1 } : C i S 0 } S 1 = {C i { p n+1 } : C i S 1 }. Zauważmy, że: jeśli zastąpimy p n+1 w S przez, to otrzymana formuła jest (semantycznie) równoważna z S 0 jeśli zastąpimy p n+1 w S przez, to otrzymana formuła jest (semantycznie) równoważna z S 1. Wynika stąd, że S jest (semantycznie) równoważny z S 0 S 1. Ponieważ S jest niespełnialny, więc S 0 i S 1 są niespełnialne. W klauzulach z S 0 i z S 1 występują jedynie zmienne zdaniowe p 1, p 2,..., p n. Z założenia indukcyjnego, zachodzi zarówno R(S 0 ), jak i R(S 1 ). S 0 utworzono z S 0 poprzez wyrzucenie literału p n+1 z każdej klauzuli w S 0. Ponieważ możemy wyprowadzić z S 0, więc z S 0 możemy wyprowadzić lub {p n+1 }. Podobnie, S 1 utworzono z S 0 poprzez wyrzucenie literału p n+1 z każdej klauzuli w S 1. Ponieważ możemy wyprowadzić z S 1, więc z S 1 możemy wyprowadzić lub { p n+1 }. Jeśli możemy wyprowadzić {p n+1 } z S 0, a { p n+1 } z S 1, to możemy wyprowadzić z S 0 S 1. Ponieważ S = S 0 S 1, więc ostatecznie R(S). Q.E.D. TWIERDZENIE Niech α i β będą formułami języka KRZ i niech γ będzie koniunkcyjną postacią normalną formuły α β. Wtedy następujące warunki są równoważne: (1) α = KRZ β (2) {α} krz β (3) {α} jas β (4) R({γ}). 226

13 DOWÓD. Równoważność (2) i (3) pokazano w Dodatku 4. Implikacja (2) (1) to Twierdzenie o Trafności w KRZ (udowodnione w Dodatku 3). Implikacja (1) (4) jest konsekwencją udowodnionego przed chwilą twierdzenia o pełności metody rezolucyjnej. Pokażemy, że (4) implikuje (3). Na mocy równości krz = jas oraz twierdzenia 5.5. (zob. Dodatek 2), mamy: {α β} jas γ. Reguła DK dołączania koniunkcji daje: {α, β} jas α β. Z przechodniości jas (wniosek 8.1.(2)) mamy: {α, β} jas γ. Ponieważ R({γ}), więc dla pewnej zmiennej zdaniowej p mamy: p, p R({γ}). Stąd, na mocy twierdzenia : {γ} jas p oraz {γ} jas p. Z przechodniości relacji jas otrzymujemy zatem: {α, β} jas p oraz {α, β} jas p. To oznacza, że: {α} jas β p oraz {α} jas β p. Na mocy tezy (α β) ((α β) α) otrzymujemy stąd: {α} jas β. Na mocy prawa opuszczania negacji mamy ostatecznie {α} jas β. Q.E.D. Sposób (B) TWIERDZENIE Dla dowolnego zbioru klauzul T oraz dowolnego literału l: jeśli T jest niespełnialny, to niespełnialny jest także zbiór T (l) = {C R(T ) : l, l / C}. DOWÓD. Uwaga. Zapis l / C oznacza, że literał l nie występuje w klauzuli C. Niech T będzie niespełnialny. W terminologii używanej w wykładach 3 4 powiedzielibyśmy, że T jest semantycznie sprzeczny. Przypuśćmy, dla dowodu nie wprost, że h jest wartościowaniem takim, że h spełnia (tj. przyjmuje wartość 1) wszystkie elementy zbioru T (l). Określmy wartościowania h 1 oraz h 2 tak, aby: h 1 (l) = 1 oraz h 2 (l) = 1 h 1 i h 2 przyjmowały takie same wartości jak h dla wszystkich pozostałych (tj. różnych od l i l) literałach występujących w T. Ponieważ T jest niespełnialny, więc istnieją klauzule C 1 oraz C 2 w T takie, że: h 1 (C 1 ) = 0 h 2 (C 2 ) =

14 Ponieważ h 1 (l) = 1, a h 1 (C 1 ) = 0, więc l nie występuje w C 1. Gdyby także l nie występował w C 1, to, na mocy definicji, mielibyśmy C 1 T (l). Ponieważ przeczyłoby to założeniu, że h spełnia wszystkie elementy zbioru T (l), więc l występuje w C 1. Analogicznie rozumując, pokazujemy, że l występuje w C 2. Pokazaliśmy, że klauzule C 1 i C 2 zawierają parę literałów komplementarnych. Możemy zatem otrzymać ich rezolwentę D R(T ), która nie zawiera literału l (oraz, oczywiście, nie zawiera też literału l). Z definicji wartościowania h mamy h(d) = 1. Z kolei, z definicji wartościowań h 1 i h 2 oraz z faktu, że h 1 (l) = 1 i h 2 (l) = 1 wynika, że niemożliwe jest, aby h(c 1 ) = 0 oraz h(c 2 ) = 0. Zachodzi zatem alternatywa: h(c 1 ) = 1 lub h(c 2 ) = 1 Otrzymujemy sprzeczność z założeniem, że T jest niespełnialny. TWIERDZENIE (Pełność rezolucji w KRZ). Jeżeli S jest niespełnialny w KRZ, to istnieje rezolucyjna refutacja S. DOWÓD. Q.E.D. Na mocy Twierdzenia o Zwartości (zobacz Dodatek 4, twierdzenie 8.5.), jeśli S jest niespełnialny, to istnieje skończony zbiór S S, który jest niespełnialny. Ponieważ każda rezolucyjna refutacja z S jest też refutacją z S, możemy założyć, że S jest skończony. Skoro istnieje tylko skończenie wiele klauzul w S i każda klauzula jest zbiorem skończonym, więc istnieje tylko skończona liczba literałów, występujących w klauzulach z S. Niech będą to literały l 1, l 2,..., l n. Niech S będzie niespełnialny. Pokażemy, że istnieje rezolucyjna refutacja S. Niech S n = S(l) = {C R(S) : l, l / C}. Z definicji, S n jest zbiorem tych wszystkich konsekwencji rezolucyjnych S, które nie zawierają literałów l n oraz l n. Ponieważ S jest niespełnialny, więc na mocy twierdzenia , S n również jest niespełnialny. Niech z kolei S n 1 = S(l n 1 ). Wtedy S n 1 jest zbiorem tych wszystkich konsekwencji rezolucyjnych S n (a więc także S), które nie zawierają literałów l n, l n 1, l n i l n 1. Powtarzamy tę procedurę aż do otrzymania zbioru S 0, który jest niespełnialny i nie zawiera żadnych literałów. Jedynym takim zbiorem jest { }. Pokazaliśmy zatem, że jest rezolucyjną konsekwencją S. Q.E.D Dalsze przykłady Skoro metoda rezolucji jest trafna i pełna, to można jej używać np. dla ustalania, czy: formuła języka KRZ jest tautologią KRZ formuła języka KRZ jest spełnialna formuła języka KRZ nie jest spełnialna formuła α wynika logicznie ze zbioru formuł X zbiór formuł X jest spełnialny zbiór formuł X nie jest spełnialny, itd. PRZYKŁAD Rozważmy zbiór klauzul: S = {{p 1, p 2, p 3 }, {p 3 }, {p 1, p 2, p 3 }, { p 3 }}. 228

15 Zauważmy, że w zależności od kolejności doboru klauzul, do których stosujemy regułę rezolucji, możemy otrzymać różne wyniki końcowe: (a) 1. {p 1, p 2, p 3 } przesłanka 2. {p 3 } przesłanka 3. {p 1, p 2, p 3 } przesłanka 4. { p 3 } przesłanka 5. rezolwenta 2 i 4. (b) 1. {p 1, p 2, p 3 } przesłanka 2. {p 3 } przesłanka 3. {p 1, p 2, p 3 } przesłanka 4. { p 3 } przesłanka 5. {p 1, p 2 } rezolwenta 1 i {p 1, p 2 } rezolwenta 3 i 4 7. {p 1 } rezolwenta 5 i 6. Tak więc, zbiór S nie jest spełnialny, ponieważ istnieje co najmniej jedno wyprowadzenie ze zbioru S. PRZYKŁAD Pokażemy, że jest tautologią KRZ. Jest tak dokładnie wtedy, gdy zbiór ((α β) (β γ) (γ α) (α β γ)) (α β γ) {α β, β γ, γ α, α β γ, (α β γ)} jest semantycznie sprzeczny (nie jest spełnialny). To z kolei jest równoważne temu, że zbiór { α β, β γ, γ α, α β γ, α β γ} nie jest spełnialny. Każda z formuł tego zbioru jest podstawieniem jakiejś alternatywy elementarnej: otrzymujemy je, gdy dokonamy np. podstawień p 1 /α, p 2 /β, p 3 /γ. W takich przypadkach usprawiedliwione jest pisanie dowodów rezolucyjnych z użyciem metazmiennych reprezentujących dowolne formuły języka KRZ i traktowanie pojedynczych metazmiennych jak literałów. Na mocy pełności metody rezolucji wystarczy pokazać, że ze zbioru można wyprowadzić klauzulę : 1. α β przesłanka 2. β γ przesłanka 3. γ α przesłanka 4. α β γ przesłanka 5. α β γ przesłanka 6. α β rezolwenta 4 i 3 7. β rezolwenta 6 i 1 8. γ rezolwenta 7 i 2 9. α rezolwenta 8 i β γ rezolwenta 9 i γ rezolwenta 7 i rezolwenta 8 i 11. { α β, β γ, γ α, α β γ, α β γ} Stosujemy tu jeszcze jedno świństewko notacyjne, pisząc poszczególne alternatywy elementarne, a nie odpowiadające im klauzule. Inne z tego typu świństewek to milczące korzystanie z praw pochłaniania dla alternatywy: w wierszu 6 piszemy α β zamiast α βα α, a w wierszu 7 piszemy β zamiast β β. 229

16 Takie (i dalsze jeszcze świństewka notacyjne) często spotykamy w niektórych podręcznikach. Czujemy się więc trochę usprawiedliwieni, także z nich korzystając. Jak pisał St.I. Witkiewicz: PRZYKŁAD Pokażemy, że formuła: Ciężko jest żyć w plugawej naszej atmosferze, Czasami, ach, wprost nawet kogoś z boku litość bierze Pociecha w tym, że gorzej być plugawcem, ach, samemu, Bo nic już nie pomoże, ach, takiemu. ( ) nie jest spełnialna. Oznacza to, że formuła: ((α β) ((α γ) (β γ))) ( ) (α β) ((α γ) (β γ)) jest tautologią KRZ. W tym celu wystarczy pokazać, że ze zbioru klauzul otrzymanego z kpn formuły ( ) można wyprowadzić. Koniunkcyjną postacią normalną formuły ( ) jest: Przeprowadzamy dowód rezolucyjny: 1. α β przesłanka 2. α γ przesłanka 3. β przesłanka 4. γ przesłanka 5. α rezolwenta 2 i 4 6. β rezolwenta 1 i 5 9. rezolwenta 3 i 6. PRZYKŁAD ( α β) (α γ) ( β) ( γ). Pokażemy, że formuła γ wynika logicznie ze zbioru formuł: W tym celu wystarczy pokazać, że zbiór nie jest spełnialny. S = {α, (α β) γ, τ β, τ}. {α, (α β) γ, τ β, τ, γ} Każda formuła ze zbioru S jest równoważna alternatywie elementarnej: 1. α 2. α β γ 3. τ β 4. τ. Pokazujemy, że z powyższych klauzul można wyprowadzić : 1. α przesłanka 2. α β γ przesłanka 3. τ β przesłanka 4. τ przesłanka 5. γ przesłanka 6. α β rezolwenta 2 i 5 7. β rezolwenta 6 i 1 8. τ rezolwenta 3 i 7 9. rezolwenta 4 i

17 PRZYKŁAD Pokażemy, że formuła β wynika logicznie z następującego zbioru formuł: S = {α β, (γ δ) α, (τ γ) δ, (θ α) γ, (θ τ) γ, θ, τ}. Każda formuła ze zbioru S jest równoważna alternatywie elementarnej: 1. α β 2. γ δ α 3. τ γ δ 4. θ α γ 5. θ τ γ 6. θ 7. τ. Budujemy rezolucyjne wyprowadzenie β z powyższych klauzul: 1. α β przesłanka 2. γ δ α przesłanka 3. τ γ δ przesłanka 4. θ α γ przesłanka 5. θ τ γ przesłanka 6. θ przesłanka 7. τ przesłanka 8. τ γ rezolwenta 5 i 6 9. γ rezolwenta 7 i δ α rezolwenta 2 i γ δ rezolwenta 3 i γ α rezolwenta 2 i α rezolwenta 9 i β rezolwenta 1 i 13. Ponieważ uzyskaliśmy rezolucyjne wyprowadzenie β z S, więc na mocy twierdzenia o pełności metody rezolucyjnej otrzymujemy, że S = KRZ β. Dla porównania, przytoczmy jeszcze dowód założeniowy, że S jas β: 1. α β założenie 2. (γ δ) α założenie 3. (τ γ) δ założenie 4. (θ α) γ założenie 5. (θ τ) γ założenie 6. θ założenie 7. τ założenie 8. θ τ DK: 6,7 9. γ RO: 5,8 10. τ γ DK: 7,9 11. δ RO: 3, γ δ DK: 9, α RO: 2, β RO: 1,13. Zauważmy, że dowód ten jest porównywalny pod względem skomplikowania z podanym wyżej dowodem rezolucyjnym. Powyższe przykłady mogą osobie nieufnej nasunąć pytanie, po co właściwie zajmować się metodą rezolucji, skoro mamy inne, dobre metody dowodzenia tez. Podkreślamy, że metoda rezolucji znajduje zastosowanie przede wszystkim w automatycznym dowodzeniu twierdzeń. Przekształcenie nawet bardzo skomplikowanych formuł na równoważne im inferencyjnie kpn nie jest problemem dla szybkich maszyn liczących. Drugi krok w metodzie rezolucyjnej dowodzenia twierdzeń, czyli stosowanie samej reguły rezolucji, jest oczywiście także bardzo prostym zadaniem dla maszyn 231

18 liczących. Warto zatem wyobrazić sobie np. zbiór liczący tysiące skomplikowanych przesłanek i odetchnąć z ulgą, że możemy w takiej sytuacji powierzyć robotę dedukcyjną Maszynom Konsekwencja rezolucyjna Jest jasne, jak zdefiniować operację C res konsekwencji wyznaczoną przez metodę rezolucji: C res (X) = {α F KRZ X res α}. Tak zdefiniowana operacja konsekwencji ma własności (C1) (C4) podane na wykładach Uwagi końcowe Uwaga. Jest wiele różnych, bardziej subtelnych od powyższego całkowicie ogólnego rodzajów rezolucji. Problematyka ta jest intensywnie badana, przede wszystkim w związku z zastosowaniami metody rezolucji w automatycznym dowodzeniu twierdzeń. Dlaczego ważne są klauzule Hornowskie? Klauzulę Hornowską, w której występuje dokładnie jeden literał pozytywny i dowolna (skończona) liczba literałów negatywnych nazywamy klauzula programowa. Ów literał pozytywny nazywamy nagłówkiem klauzuli, a pozostałe literały negatywne treścia klauzuli. Zbiór klauzul o tym samym nagłowku jest procedura, a zbiór procedur jest programem. Klauzulę Hornowską o jednym literale pozytywnym i bez literałów negatywnych nazywamy faktem, a klauzulę bez literału pozytywnego nazywamy klauzula negatywna. Przez regułę obliczeniowa rozumiemy regułę wybierania literału z klauzuli. Język programowania PROLOG wykorzystuje właśnie takie konstrukcje syntaktyczne. Przypomnijmy, że jest to język deklaratywny. Wykorzystujemy w nim tzw. SLD-rezolucję (Selection-rule driven Linear resolution for Definite clauses), określoną dla programów w wyżej rozumianym sensie, a więc rodzin zbiorów klauzul Hornowskich. Uwaga. Przypomnijmy następujące porównanie reguły rezolucji z regułą modus ponens w KRZ: REGUŁA REZOLUCJI: z formuł α γ oraz α β wywnioskuj γ β REGUŁA MODUS PONENS: z formuł α β oraz α wywnioskuj β (lub, w postaci równoważnej: z formuł α β oraz α wywnioskuj β). Reguła rezolucji jest zatem szczególnym przypadkiem ogólniejszej reguły, tzw. reguły cięcia. W ramach niniejszego kursu nie przewiduje się omówienia tej problematyki. Uwaga. Zainteresowanych zachęcamy do zajrzenia do rozdziału 3 książki Fitting 1990 (zwłaszcza do podrozdziału 3.3.), gdzie znajdujemy opis metody rezolucji w połączeniu z pewną (prostą i wielce naturalną!) techniką przekształcania formuł do równoważnych im inferencyjnie kpn oraz apn. Uwaga historyczna. Church i Turing udowodnili podstawowe twierdzenia implikujące nierozstrzygalność klasycznego rachunku logicznego (logiki pierwszego rzędu). Z kolei, z wyników uzyskanych przez Herbranda i Skolema wynika, że rachunek ten jest półrozstrzygalny: jeśli jakaś formuła jest tautologią logiki pierwszego rzędu, to można tego dowieść (w skończonej liczbie kroków). Fakt ten, łącznie z powstaniem i rozwojem elektronicznych maszyn liczących inspirował do poszukiwania systemów automatycznego dowodzenia twierdzeń. Algorytm zaproponowany przez Davisa i Putnama nawiązywał do twierdzenia Herbranda (redukującego, w ściśle określonym sensie, problem ustalania czy dana formuła jest tautologią logiki pierwszego rzędu do problemu tautologiczności pewnych formuł KRZ). Mówi się, że reguła rezolucji została po raz pierwszy wykorzystana przez J.A. Robinsona ( ). Wiadomo też jednak, że już w XIX wieku używał jej konsekwentnie Lewis Carroll, w swoim algebraicznym ujęciu sylogistyki. Więcej na ten temat np. w rozdziale siódmym monografii Marciszewski, Murawski Uwaga. Należy być świadomym różnic pomiędzy: 232

19 Wynikaniem logicznym a uzasadnianiem oraz uznawaniem zdań. Pierwsze z tych pojęć ma, w dzisiejszym rozumieniu, charakter obiektywny; drugie i trzecie mogą odwoływać się do różnych czynników, także natury pragmatycznej. Uzasadnianie może mieć postać precyzyjnego dowodu, ale może też odwoływać się do zabawnych reguł LOGIKI UZNANIOWEJ. Dowodzeniem a procedurami czysto algorytmicznymi. Pierwsza z tych aktywności ma charakter twórczy, drugie są działaniami wedle określonego przepisu. Student, który zna jedynie KRZ i ma dopiero przed sobą wykład na temat KRP (Klasycznego Rachunku Predykatów) może odnieść (złudne i pochopne!) wrażenie, że dowodzenie ma w dowolnym systemie logicznym charakter czysto algorytmiczny i że w takim systemie zawsze istnieje efektywna metoda rozstrzygania, czy dana formuła jest tautologia tego systemu. Zwróćmy uwagę, że jest zasadnicza różnica pomiędzy: sprawdzeniem, że dany ciąg formuł jest dowodem jakiejś formuły α, a znalezieniem dowodu formuły α. 233

20 LOGIKA MATEMATYCZNA (24 25) KLASYCZNY RACHUNEK PREDYKATÓW: UNIFIKACJA I REZOLUCJA Omówimy teraz konsekwencję rezolucyjna w KRP. Wykład 24: Unifikacja Pojęcia i metody wprowadzone w tym podrozdziale będą wykorzystane w podrozdziale następnym, w którym pokażemy działanie pewnej ważnej metody dowodowej (metody rezolucji), w pewnym sensie związanej z metodą tablic analitycznych. Nadto, pojęcie unifikacji jest samo w sobie interesujące. W ostatnich kilkudziesięciu latach nabrało istotnego znaczenia, np. w automatycznym dowodzeniu twierdzeń Definicje Pracujemy teraz w KRP z identycznością oraz symbolami funkcyjnymi. Literałami nazwiemy formuły atomowe oraz ich negacje. Formuły atomowe to literały pozytywne, negacje formuł atomowych to literały negatywne. Terminu wyrażenie będziemy tu używać dla dowolnego termu lub literału. Podstawieniem nazywamy każdą funkcję σ ze zbioru wszystkich zmiennych w zbiór wszystkich termów, która jest funkcją identycznościową prawie wszędzie, tj. dla wszystkich, oprócz skończonej liczby, zmiennych. Ponieważ w zastosowaniach istotna będzie tylko skończona liczba wartości każdego podstawienia, więc czasem wygodnie będzie uważać za podstawienie dowolny skończony zbiór par uporządkowanych, których jednym elementem jest zmienna, a drugim term. W takim przypadku podstawienia zapisywać możemy jako zbiory postaci {t 1 /x 1,..., t n /x n }, gdzie x i są zmiennymi, a t i termami. Inną często używaną notacją jest zapis: {x 1 t 1,..., x n t n }. Ten zapis stosujemy poniżej. Jeśli σ jest podstawieniem, a E wyrażeniem, to przez Eσ oznaczać będziemy wyrażenie powstające z E poprzez zastąpienie zmiennych występujących w E termami przyporządkowanymi im przez podstawienie σ. Indukcyjna definicja wyrażenia Eσ jest następująca: Eσ = xσ, gdy E jest zmienną x, Eσ = f(t 1 σ,..., t n σ), gdy E jest termem złożonym f(t 1,..., t n ), Eσ = R(t 1 σ,..., t m σ), gdy E jest literałem pozytywnym R(t 1,..., t m ), Eσ = R(t 1 σ,..., t m σ), gdy E jest literałem negatywnym R(t 1,..., t m ). Dopuszczamy przy tym przypadek, gdy n = 0; wtedy E jest stałą indywiduową i przyjmujemy Eσ = E. Dziedzina podstawienia σ jest zbiór: dm(σ) = {x : xσ x}, a przeciwdziedzina (zbiorem wartości) podstawienia σ jest zbiór: rg(σ) = {xσ}. x dm(σ) 234

21 Wreszcie, niech var(σ) będzie zbiorem wszystkich zmiennych występujących w rg(σ). Ograniczeniem podstawienia σ do zbioru zmiennych X nazywamy podstawienie, które jest równe funkcji identycznościowej wszędzie poza zbiorem X dm(σ). Jeśli S jest zbiorem wyrażeń, a σ podstawieniem, to przez Sσ oznaczać będziemy zbiór {Eσ : E S}. Ponieważ podstawienia są funkcjami, więc można na nich wykonywać operację złożenia. Zapis Eσθ, gdzie E jest dowolnym wyrażeniem, należy odczytywać: wynik podstawienia złożonego σθ na wyrażeniu E. Przy tym, wartość tę należy rozumieć jako wynik operacji (Eσ)θ. Algorytm obliczania złożenia podstawień podamy dla przypadku, gdy rozważamy je jako skończone zbiory par (zmienna, term). Niech σ = {x 1 t 1,..., x n t n } oraz θ = {y 1 s 1,..., y m s m }. Wtedy σθ jest podstawieniem: {x 1 t 1 θ,..., x n t n θ, y 1 s 1,..., y m s m } przy czym usuwamy te elementy x i t i θ dla których x i = t i θ oraz te elementy y j s j dla których y j {x 1,... x n }. Podstawienie puste ɛ jest elementem neutralnym tej operacji, tj. θɛ = ɛθ = θ. Przy tej definicji operacji złożenia można udowodnić, że operacja ta jest łączna, tj. że dla dowolnych podstawień θ, ψ oraz σ i dowolnego wyrażenia E: (ψθ)σ = ψ(θσ). Uwaga. Operacja złożenia nie jest przemienna, tj. nie zachodzi σθ = θσ dla dowolnych θ oraz σ. Powiemy, że podstawienie σ jest idempotentne, gdy σσ = σ. Mozna dowieść, że σ jest idempotentne wtedy i tylko wtedy, gdy dm(σ) rg(σ) =. Niech S = {E 1,..., E n } będzie zbiorem wyrażeń. Powiemy, że podstawienie σ jest unifikatorem dla S, gdy: Zbiór S jest uzgadnialny, jeśli istnieje unifikator dla S. E 1 σ = E 2 σ =... = E n σ. Unifikator θ dla S jest najbardziej ogólnym unifikatorem (most general unifier, w skrócie: mgu), gdy dla każdego unifikatora σ dla S istnieje podstawienie λ takie, że θλ = σ. Powiemy, że podstawienie λ przemianowuje zmienne, jeśli dm(λ) = rg(λ). Dla przykładu: podstawienie {x y, y z, z x} przemianowuje zmienne, podstawienia: {x y} oraz {x z, y z} nie przemianowują zmiennych. Jeśli λ = {x 1 y 1,... x n y n } jest podstawieniem przemianowującym zmienne, to podstawieniem do niego odwrotnym jest podstawienie λ 1 = {y 1 x 1,... y n x n }. Oczywiście, jeśli λ przemianowuje zmienne, to λ 1 też. Można dowieść, że jeśli θ oraz ψ są najbardziej ogólnymi unifikatorami dla S, to istnieją podstawienia przemianowujące zmienne σ oraz λ takie, że: Sθσ = Sψ oraz Sθ = Sψλ. Dwa podstawienia są równe, symbolicznie σ = θ, jeśli xσ = xθ dla każdej zmiennej x. Mówimy, że σ jest bardziej ogólne niż θ, symbolicznie σ θ, jeżeli istnieje λ takie, że θ = σλ. Relacja jest częściowym porządkiem. Relacja. = = 1 jest oczywiście równoważnością. Można udowodnić, że σ. = θ wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje podstawienie λ przemianowujące zmienne takie, że σ = θλ. Dla przykładu, niech σ 1 = {x f(g(a, h(z))), y g(h(x), b), z h(x)} oraz σ 2 = {x f(g(x, y)), y g(z, b)}. Wtedy σ 2 jest bardziej ogólne niż σ 1, ponieważ σ 1 = σ 2 τ, gdzie τ = {x a, y h(z), z h(x)}. Jeśli unifikator σ dla zbioru S ma tę własność, że dla dowolnego unifikatora τ dla S dziedzina dm(σ) nie ma więcej elementów niż dziedzina τ, to σ nazywamy unifikatorem minimalnym dla S. Dla przykładu, jeżeli S = {x, f(y)}, to podstawienia σ = {y x, x f(x)} oraz τ = {x f(y)} są oba najbardziej ogólnymi unifikatorami dla S, ale tylko τ jest unifikatorem minimalnym dla S. 235

22 Można podać definicję mgu także w terminach porządku. Mianowicie σ jest najbardziej ogólnym unifikatorem (mgu) dla zbioru wyrażeń S, gdy σ θ dla każdego unifikatora θ dla S. Obie podane definicje są równoważne: σ θ dla każdego unifikatora θ dla S wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego unifikatora θ dla S istnieje podstawienie λ takie, że θ = σλ Przykłady Rozważmy termy f(a, x) oraz f(y, b), gdzie a i b są stałymi indywiduowymi. Czy zbiór złożony z tych dwóch termów jest uzgadnialny? Inaczej mówiąc, czy można dokonać takiego podstawienia zmiennych, aby otrzymać z tych obu termów jeden i ten sam term? Odpowiedź jest prosta i twierdząca. Wystarczy dokonać podstawienia σ: x b y a. Wtedy f(a, x)σ = f(a, b) oraz f(y, b)σ = f(a, b). Podstawienie {x b, y a} nie jest w tym przypadku mgu dla rozważanego zbioru termów. Najbardziej ogólnym unifikatorem dla tego zbioru jest podstawienie θ = {x y}, jak łatwo widzieć, ponieważ dla dowolnego podstawienia σ = {x t, y t} mamy: σ = θ{y t}. Natomiast w przypadku termów f(a, x) oraz f(x, b) odpowiedź jest przecząca: nie istnieje podstawienie zmiennych, po dokonaniu którego otrzymalibyśmy jeden i ten sam term Ani zbiór {P (x, a), P (b, c)} ani zbiór {P (f(x), z), P (a, w)} nie jest uzgadnialny. Niech S 1 = {P (x, c), P (b, c)} oraz S 2 = {P (f(x), y), P (f(a), w)}. Wtedy zarówno S 1 jak i S 2 są uzgadnialne. Unifikatorem dla S 1 jest podstawienie x b. Nadto, jest to jedyny unifikator dla S 1. Zbiór S 2 ma natomiast wiele różnych unifikatorów, np.: θ = {x a, y w}, σ = {x a, y a, w ba}, ψ = {x a, y b, w b}. W tym przypadku θ jest mgu dla S Niech S 1 = {f(x, g(x)), f(h(y), g(h(z)))} oraz S 2 = {f(h(x), g(x)), f(g(x), h(x))}. Pokażemy, że S 1 jest uzgadnialny, natomiast S 2 nie jest. W każdym z obu powyższych przypadków wszystkie literały rozpoczynają się od symbolu funkcyjnego f. Gdyby poszczególne literały (w S 1 lub w S 2 ) rozpoczynały się od różnych symboli funkcyjnych, to stosowne zbiory nie byłyby uzgadnialne, ponieważ podstawienia dotyczą jedynie zmiennych. W każdym z rozważanych przypadków f jest dwuargumentowym symbolem funkcyjnym. Trzeba zatem przyjrzeć się pierwszemu i drugiemu argumentowi f. Jeśli uda się znaleźć podstawienie, które będzie uzgadniać oba te argumenty, to tym samym znajdziemy unifikator dla rozważanego zbioru literałów. W przypadku S 1 : pierwszymi argumentami f są: x i h(y), drugimi argumentami f są: g(x) i g(h(z)). Aby uzgodnić pierwsze argumenty (w najbardziej ogólny sposób) powinniśmy dokonać podstawienia x h(y). Wtedy drugie argumenty literałów w S 1 przybiorą postać: g(h(y)) oraz g(h(z)), odpowiednio. Pierwszym miejscem, w którym różnią się te drugie argumenty jest wystąpienie y. Możemy uzgodnić drugie argumenty poprzez podstawienie y z. Otrzymujemy wtedy jeden i ten sam literał dla drugich argumentów: g(h(z)). To podstawienie zastosować trzeba także do pierwszych argumentów, dla których otrzymujemy wtedy: h(z). Ostatecznie mamy następujące wyrażenie, takie samo dla pierwszego i drugiego literału występującego w S 1 : f(h(z), g(h(z))). Unifikatorem poszukiwanym dla uzgodnienia zbioru S 1 jest więc złożenie podstawień: {x h(y)} oraz {y z}. W przypadku zbioru S 2 mamy następujące wartości dla pierwszych oraz drugich argumentów f: 236

23 pierwszymi argumentami f są: h(x) i g(x), drugimi argumentami f są: g(x) i h(x). Dla pierwszych argumentów f pierwszym symbolem, którym się one różnią, jest symbol funkcyjny, a nie zmienna. Tak więc, próba ich uzgodnienia kończy się niepowodzeniem. (Podobnie dla drugich argumentów, ale to już bez znaczenia, ponieważ pierwsze argumenty nie mogą zostać uzgodnione.) Widzimy zatem, że S 2 nie jest uzgadnialny Niech S = {R(f(g(x)), a, x), R(f(g(a)), a, b), R(f(y), a, z)}. Pokażemy, że S nie jest uzgadnialny. Każdy z literałów w S rozpoczyna się od ciągu symboli R(f(. W drugim z literałów następuje potem g(a), a w trzecim zmienna y. Term g(a) nie zawiera zmiennej y. Dokonujemy podstawienia y g(a) i otrzymujemy: {R(f(g(x)), a, x), R(f(g(a)), a, b), R(f(a), a, z)}. Mamy więcej niż jeden literał. Teraz wszystkie literały rozpoczynają się od ciągu symboli R(f(g(. W pierwszym z literałów jest dalej zmienna x, a w drugim term a, który nie zawiera tej zmiennej. Dokonujemy podstawienia x a i otrzymujemy: {R(f(g(a)), a, a), R(f(g(a)), a, b), R(f(a), a, z)}. W dalszym ciągu mamy więcej niż jeden literał. Każdy literał rozpoczyna się teraz od ciągu symboli R(f(g(a), a,. W pierwszym literale mamy dalej term a, natomiast w drugim term b. Żaden z tych termów nie jest zmienną, a więc nie ma podstawienia, które uzgadniałoby te termy. W konsekwencji, wyjściowy zbiór S nie jest uzgadnialny Zbiór {P (x, y), P (x, f(y))} nie jest uzgadnialny. Niezależnie od tego, co podstawimy za zmienne x oraz y, w drugim literale jest jedno więcej wystąpienie symbolu f niż w pierwszym. Powyższe przykłady (zaczerpnięte z: Baader, Snyder 2001, Hedman 2004 oraz Nerode, Shore 1997) dobrane są tak, aby zilustrować algorytmiczny sposób odnajdywania mgu dla zbioru literałów (lub pokazania, że zbiór literałów nie jest uzgadnialny). W tym celu potrzebne będą jeszcze następujące definicje. Niech S będzie skończonym niepustym zbiorem wyrażeń. Zbiorem niezgodności (niektórzy używają terminu: para niezgodności) dla S nazywamy każdy dwuelementowy zbiór wyrażeń {E 1, E 2 } taki, że symbole (funktory) główne w E 1 i E 2 są różne oraz E 1 i E 2 występują na tych samych pozycjach jako podwyrażenia dwóch wyrażeń w S. Dla przykładu, gdy S = {x, g(a, y, u), g(z, b, v)}, to zbiorami niezgodności dla S są: {a, z}, {y, b}, {u, v}, {x, g(a, y, u)}, {x, g(z, b, v)}. Zbiory niezgodności łatwo sobie wyobrazić, gdy uwzględnimy syntaktyczną budowę termów. Termy możemy traktować jako drzewa znakowane. Przy tym, znakowanie wierzchołków takiego drzewa może uwzględniać, oprócz poszczególnych symboli występujących w termie, także pozycje tych symboli w termie (np. numer argumentu funktora). Dla przykładu, term f(g(x, h(a, b))) ma następujące reprezentacje: f g x h a b f, 0 g, 1 x, 1 h, 2 a, 1 b, 2 Lewe drzewo to po prostu drzewo syntaktyczne termu f(g(x, h(a, b))). W drzewie prawym zaznaczono pozycje poszczególnych argumentów. Poniższe rysunki pokazują zbiory niezgodności dla termów reprezentowanych przez drzewa: f, 0 g, 1 x, 1 h, 2 a, 1 c, 2 f, 0 g, 1 x, 1 h, 2 a, 1 b, 2 237

24 Zbiór niezgodności: {c, b}. Zwróćmy uwagę, że do c prowadzi w powyższych drzewach taka sama droga, jak do b, a mianowicie droga: (f, 0), (g, 1), (h, 2). f, 0 g, 1 x, 1 h 1, 2 a, 1 b, 2 f, 0 g, 1 x, 1 h 2, 2 a, 1 b, 2 Zbiór niezgodności: {h 1 (a, b), h 2 (a, b)}. Zwróćmy uwagę, że do h 1 (a, b) prowadzi w powyższych drzewach taka sama droga, jak do h 2 (a, b), a mianowicie droga: (f, 0), (g, 1). Jeśli S jest skończonym zbiorem wyrażeń takim, że jednym z jego zbiorów niezgodności jest {x, t} (gdzie x jest zmienną, a t termem nie zawierającym zmiennej x), to mówimy, że S{x t} jest otrzymany z S przez eliminację zmiennej względem {x t}. Można udowodnić, że (Letz 1999, strony ): Jeśli σ jest unifikatorem dla S, a D jest jednym ze zbiorów niezgodności dla S, to: σ jest unifikatorem dla D, każdy element D jest termem, jednym z elementów D jest zmienna, która nie występuje w drugim elemencie D. Niech σ będzie unifikatorem dla zbioru S zawierającego co najmniej dwa elementy i niech {x, t} będzie zbiorem niezgodności takim, że x xσ. Jeśli τ = σ {x xσ}, to σ = {x t}τ. Niech S będzie dowolnym zbiorem wyrażeń (termów lub formuł) bez kwantyfikatorów i niech V S będzie zbiorem wszystkich zmiennych występujących w S. Wtedy: Jeśli S jest uzgadnialny, to uzgadnialny jest też każdy zbiór otrzymany z S przez eliminację zmiennych. Przez eliminację zmiennych można z S otrzymać jedynie skończenie wiele zbiorów. Jeśli S otrzymano z S przez eliminację zmiennych względem {x t}, to moc zbioru S jest mniejsza niż moc S oraz V S = V S {x}. Przechodnie domknięcie relacji zachodzącej między zbiorami S i S wtedy i tylko wtedy, gdy S jest otrzymany (w jednym kroku) z S przez eliminację zmiennej, jest dobrze ufundowane, tj. nie istnieją nieskończone ciągi zbiorów otrzymywanych przez kolejne eliminacje zmiennych. Definicja obliczonego unifikatora ma postać indukcyjną (względem mocy dziedziny unifikatora): jest (jedynym) obliczonym unifikatorem dla dowolnego jednoelementowego zbioru wyrażeń bez kwantyfikatorów. Jeśli podstawienie σ takie, że moc dm(σ) równa jest n jest obliczonym unifikatorem dla skończonego zbioru S oraz S można otrzymać z S przez eliminacje zmiennej względem {x t}, to podstawienie σ {x tσ} = {x t}σ o mocy dziedziny równej n + 1 jest obliczonym unifikatorem dla S. Pojęcie obliczonego unifikatora zostanie użyte w omówieniu pewnego uogólnienia oryginalnego algorytmu unifikacji Robinsona. Można udowodnić (zob. np. Letz 1999, strona 162), że: 238

Logika Matematyczna (10)

Logika Matematyczna (10) Logika Matematyczna (10) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Rezolucja w KRZ Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (10) Rezolucja w KRZ 1 / 39 Plan

Bardziej szczegółowo

LOGIKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10: METODA REZOLUCJI W KRZ (20XII2007) II. 10. Dowody rezolucyjne w KRZ Przypomnienia i kilka definicji

LOGIKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10: METODA REZOLUCJI W KRZ (20XII2007) II. 10. Dowody rezolucyjne w KRZ Przypomnienia i kilka definicji LOGIKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10: METODA REZOLUCJI W KRZ (20XII2007) II. 10. Dowody rezolucyjne w KRZ Pokażemy teraz działanie pewnej metody dowodowej, mającej istotne zastosowania m.in. w automatycznym dowodzeniu

Bardziej szczegółowo

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ KONWERSATORIUM 6: REZOLUCJA V rok kognitywistyki UAM 1 Kilka uwag terminologicznych Słuchacze zapewne pamiętają z zajęć dotyczących PROLOGu poniższą

Bardziej szczegółowo

III rok kognitywistyki UAM,

III rok kognitywistyki UAM, METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 6A: REZOLUCJA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 1 Rezolucja w KRZ Dowody rezolucyjne w KRZ są równie proste, jak dowody tablicowe Metoda

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ 1 Inferencyjna równoważność formuł Definicja 9.1. Formuła A jest

Bardziej szczegółowo

III rok kognitywistyki UAM,

III rok kognitywistyki UAM, METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 14: POWTÓRKA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 Dzisiejszy wykład w całości poświęcony będzie omówieniu przykładowych zadań, podobnych do

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń Elementy logiki Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń 1 Klasyczny Rachunek Zdań 1.1 Spójniki logiczne Zdaniem w sensie logicznym nazywamy wyrażenie, które jest

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią. Semantyczne twierdzenie o podstawianiu Jeżeli dana formuła rachunku zdań jest tautologią i wszystkie wystąpienia pewnej zmiennej zdaniowej w tej tautologii zastąpimy pewną ustaloną formułą, to otrzymana

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne) Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne) Definicja 1: Tautologia jest to takie wyrażenie, którego wartość logiczna jest prawdą przy wszystkich możliwych wartościowaniach zmiennych

Bardziej szczegółowo

Dowody założeniowe w KRZ

Dowody założeniowe w KRZ Dowody założeniowe w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl w styczniu 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Dowody założeniowe w KRZ w styczniu 2007 1 / 10 Dowody

Bardziej szczegółowo

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. 1 Logika Klasyczna obejmuje dwie teorie:

Bardziej szczegółowo

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca 2013 Imię i Nazwisko:.................................................................................. I Wybierz

Bardziej szczegółowo

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ Logika Matematyczna: Podstawowe Pojęcia Semantyczne KRZ I rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM 2006-2007 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM http://www.logic.amu.edu.pl Dodatek: ściąga

Bardziej szczegółowo

Metalogika (11) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Metalogika (11) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM Metalogika (11) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (11) Uniwersytet Opolski 1 / 80 Wstęp Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca Imię i Nazwisko:... FIGLARNE POZNANIANKI

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca Imię i Nazwisko:... FIGLARNE POZNANIANKI JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca 2012 Imię i Nazwisko:........................................................... FIGLARNE POZNANIANKI Wybierz

Bardziej szczegółowo

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior Rachunek predykatów Wykład 5 Plan wykładu Funkcje i termy Postać klauzulowa formuł Modele Herbranda Twierdzenie Herbranda Rezolucja dla klauzul ustalonych Podstawienia Uzgadnianie Rezolucja Funkcje i termy

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty dowodzenia

Paradygmaty dowodzenia Paradygmaty dowodzenia Sprawdzenie, czy dana formuła rachunku zdań jest tautologią polega zwykle na obliczeniu jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczbą zmiennych zdaniowych tej formuły.

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ 1 Tezy KRZ Pewien system aksjomatyczny KRZ został przedstawiony

Bardziej szczegółowo

LOGIKA Dedukcja Naturalna

LOGIKA Dedukcja Naturalna LOGIKA Dedukcja Naturalna Robert Trypuz Katedra Logiki KUL 7 stycznia 2014 Robert Trypuz (Katedra Logiki) Założeniowy system klasycznego rachunku zdań 7 stycznia 2014 1 / 42 PLAN WYKŁADU 1 Przykład dowodów

Bardziej szczegółowo

Logika. Michał Lipnicki. 15 stycznia Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia / 37

Logika. Michał Lipnicki. 15 stycznia Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia / 37 Logika Michał Lipnicki Zakład Logiki Stosowanej UAM 15 stycznia 2011 Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia 2011 1 / 37 Wstęp Materiały na dzisiejsze zajęcia zostały opracowane na podstawie pomocy naukowych

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (2,3)

Logika Matematyczna (2,3) Logika Matematyczna (2,3) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 11, 18 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (2,3) 11, 18 X 2007 1 / 34 Język KRZ

Bardziej szczegółowo

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie 3. Wykłady 5 i 6: Semantyka klasycznego rachunku zdań. Dotychczas rozwinęliśmy klasyczny rachunek na gruncie czysto syntaktycznym, a więc badaliśmy metodę sprawdzania, czy dana formuła B jest dowodliwa

Bardziej szczegółowo

DODATEK 1: Wtedy h(α) = 1 oraz h(β) = 0. Jak pamiętamy ze szkoły, obraz sumy zbiorów jest sumą obrazów tych zbiorów. Mamy zatem:

DODATEK 1: Wtedy h(α) = 1 oraz h(β) = 0. Jak pamiętamy ze szkoły, obraz sumy zbiorów jest sumą obrazów tych zbiorów. Mamy zatem: DODATEK 1: DOWODY NIEKTÓRYCH TWIERDZEŃ DOTYCZACYCH SEMANTYKI KLASYCZNEGO RACHUNKU ZDAŃ 2.2. TWIERDZENIE O DEDUKCJI WPROST (wersja semantyczna). Dla dowolnych X F KRZ, α F KRZ, β F KRZ zachodzą następujące

Bardziej szczegółowo

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA 1. Składnia 1.1. Teoria 1. Składnia oznacza reguły tworzenia... z.... 2. Rachunek predykatów pierwszego rzędu (w skrócie: rachunek predykatów) wyróżnia cztery zbiory

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań System aksjomatyczny logiki Budując logikę

Bardziej szczegółowo

Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne

Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne Istnieje wiele systemów aksjomatycznych

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 5. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.5. Wynikanie logiczne 1 Na poprzednim wykładzie udowodniliśmy m.in.:

Bardziej szczegółowo

Metoda Tablic Semantycznych

Metoda Tablic Semantycznych Procedura Plan Reguły Algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan Procedura Reguły 1 Procedura decyzyjna Logiczna równoważność formuł Logiczna konsekwencja Procedura decyzyjna 2 Reguły α, β,

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP 1 Pojęcie dowodu w KRP Pojęcia: formuły zdaniowej języka Klasycznego Rachunku

Bardziej szczegółowo

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca Imię i Nazwisko:...

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca Imię i Nazwisko:... JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca 2015 Imię i Nazwisko:............................................................... DZIARSKIE SKRZATY Wybierz

Bardziej szczegółowo

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ). 6. Wykład 6: Rachunek predykatów. Język pierwszego rzędu składa się z: symboli relacyjnych P i, i I, gdzie (P i ) oznaczać będzie ilość argumentów symbolu P i, symboli funkcyjnych f j, j J, gdzie (f j

Bardziej szczegółowo

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0 ĆWICZENIE 1 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): zdania w sensie logicznym, wartości logiczne, spójniki logiczne, zmienne zdaniowe, tabele prawdziwościowe dla spójników logicznych, formuły, wartościowanie zbioru

Bardziej szczegółowo

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu Witold Marciszewski: Wykład Logiki, 17 luty 2005, Collegium Civitas, Warszawa Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu 1. Poniższe wyjaśnienie (akapit

Bardziej szczegółowo

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa. Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna

Bardziej szczegółowo

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1. 3. Wykłady 3 i 4: Języki i systemy dedukcyjne. Klasyczny rachunek zdań. 3.1. Monoidy wolne. Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań 1 Istnieje wiele systemów aksjomatycznych Klasycznego Rachunku

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów 1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner.

Adam Meissner. Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Podstawy logiki pierwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa Definicja: Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy nazywać słowem a liczbę elementów tego ciągu nazywamy długością słowa. Na

Bardziej szczegółowo

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań Robert Trypuz trypuz@kul.pl 5 listopada 2013 Robert Trypuz (trypuz@kul.pl) Klasyczny Rachunek Zdań 5 listopada 2013 1 / 24 PLAN WYKŁADU 1 Alfabet i formuła KRZ 2 Zrozumieć

Bardziej szczegółowo

Drzewa Semantyczne w KRZ

Drzewa Semantyczne w KRZ Drzewa Semantyczne w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 7 XII 2006, 13:30 15:00 Jerzy Pogonowski (MEG) Drzewa Semantyczne w KRZ 7 XII 2006, 13:30 15:00

Bardziej szczegółowo

Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.

Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin. Logika, II rok Etnolingwistyki UAM, 20 VI 2008. Imię i Nazwisko:.............................. GRUPA: I Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.

Bardziej szczegółowo

Imię i nazwisko:... OBROŃCY PRAWDY

Imię i nazwisko:... OBROŃCY PRAWDY Egzamin: Logika Matematyczna, I rok JiNoI, 30 czerwca 2014 Imię i nazwisko:........................................... OBROŃCY PRAWDY Wybierz dokładnie cztery z poniższych pięciu zadań i spróbuj je rozwiazać.

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl OSTRZEŻENIE Niniejszy plik nie zawiera wykładu z Metod dowodzenia...

Bardziej szczegółowo

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Szymon Wróbel, notatki z wykładu dra Szymona Żeberskiego semestr zimowy 2016/17 1 Język 1.1 Sygnatura językowa Sygnatura językowa: L = ({f i } i I, {P j

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 7: DEDUKCJA NATURALNA

WYKŁAD 7: DEDUKCJA NATURALNA METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 7: DEDUKCJA NATURALNA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 Systemy dedukcji naturalnej pochodzą od Gerharda Gentzena (1909 1945) oraz Stanisława

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3: METODA AKSJOMATYCZNA

WYKŁAD 3: METODA AKSJOMATYCZNA METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 3: METODA AKSJOMATYCZNA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 Plan na dziś: 1. Przypomnimy, na czym polega aksjomatyczna metoda dowodzenia twierdzeń.

Bardziej szczegółowo

Konsekwencja logiczna

Konsekwencja logiczna Konsekwencja logiczna Niech Φ 1, Φ 2,..., Φ n będa formułami logicznymi. Formuła Ψ wynika logicznie z Φ 1, Φ 2,..., Φ n jeżeli (Φ 1 Φ 2 Φ n ) Ψ jest tautologia. Formuły Φ 1, Φ 2,..., Φ n nazywamy założeniami

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl Metoda tabel syntetycznych (MTS) MTS

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (1)

Logika Matematyczna (1) Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) Wprowadzenie 1 / 20 Plan konwersatorium

Bardziej szczegółowo

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty Rachunek predykatów Wykład 4 Plan wykładu Relacje i predykaty Formuły rachunku predykatów Interpretacje Logiczna równoważność Metoda tabel Modele skończone i nieskończone Rozstrzygalność Relacje i predykaty

Bardziej szczegółowo

Semantyka rachunku predykatów

Semantyka rachunku predykatów Relacje Interpretacja Wartość Spełnialność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Relacje Interpretacja Wartość Plan Plan Relacje O co chodzi? Znaczenie w logice Relacje 3 Interpretacja i wartościowanie

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki matematycznej

Elementy logiki matematycznej Elementy logiki matematycznej Przedmiotem logiki matematycznej jest badanie tzw. wyrażeń logicznych oraz metod rozumowania i sposobów dowodzenia używanych w matematyce, a także w innych dziedzinach, w

Bardziej szczegółowo

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego. Rachunek logiczny. Podstawową własnością rozumowania poprawnego jest zachowanie prawdy: rozumowanie poprawne musi się kończyć prawdziwą konkluzją, o ile wszystkie przesłanki leżące u jego podstaw były

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (1)

Logika Matematyczna (1) Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 4 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) 4 X 2007 1 / 18 Plan konwersatorium Dzisiaj:

Bardziej szczegółowo

Logika. Michał Lipnicki. 18 listopada Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki Logika 18 listopada / 1

Logika. Michał Lipnicki. 18 listopada Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki Logika 18 listopada / 1 Logika Michał Lipnicki Zakład Logiki Stosowanej UAM 18 listopada 2012 Michał Lipnicki Logika 18 listopada 2012 1 / 1 Wstęp Materiały na dzisiejsze zajęcia zostały opracowane na podstawie pomocy naukowych

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej 1 Przedstawione na poprzednich wykładach logiki modalne możemy uznać

Bardziej szczegółowo

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie), Elementy logiki 1 Przykłady zdań w matematyce Zdania prawdziwe: 1 3 + 1 6 = 1 2, 3 6, 2 Q, Jeśli x = 1, to x 2 = 1 (x oznacza daną liczbę rzeczywistą), Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna 11 12

Logika Matematyczna 11 12 Logika Matematyczna 11 12 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 3, 10 stycznia 2008 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna 11 12 3, 10 stycznia 2008 1

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 4 KRZ: A B A B A B A A METODA TABLIC ANALITYCZNYCH

ĆWICZENIE 4 KRZ: A B A B A B A A METODA TABLIC ANALITYCZNYCH ĆWICZENIE 4 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): metoda tablic analitycznych, system aksjomatyczny S (aksjomaty, reguła dowodzenia), dowód w systemie S z dodatkowym zbiorem założeń, tezy systemu S, wtórne reguły

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 2 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 27 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki i teorii mnogości

Elementy logiki i teorii mnogości Elementy logiki i teorii mnogości Zdanie logiczne Zdanie logiczne jest to zdanie oznajmujące, któremu można przypisać określoną wartość logiczną. W logice klasycznej zdania dzielimy na: prawdziwe (przypisujemy

Bardziej szczegółowo

Schematy Piramid Logicznych

Schematy Piramid Logicznych Schematy Piramid Logicznych geometryczna interpretacja niektórych formuł Paweł Jasionowski Politechnika Śląska w Gliwicach Wydział Matematyczno-Fizyczny Streszczenie Referat zajmuje się następującym zagadnieniem:

Bardziej szczegółowo

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań. Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej Wykład ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna 11 12

Logika Matematyczna 11 12 Logika Matematyczna 11 12 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl TA w KRZ Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna 11 12 TA w KRZ 1 / 102 Wprowadzenie Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

NOWE ODKRYCIA W KLASYCZNEJ LOGICE?

NOWE ODKRYCIA W KLASYCZNEJ LOGICE? S ł u p s k i e S t u d i a F i l o z o f i c z n e n r 5 * 2 0 0 5 Jan Przybyłowski, Logika z ogólną metodologią nauk. Podręcznik dla humanistów, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2003 NOWE

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność 1 Modele Jak zwykle zakładam, że pojęcia wprowadzone

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (I JiIN UAM)

Logika Matematyczna (I JiIN UAM) Logika Matematyczna (I JiIN UAM) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 31V-1VI 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (I JiIN UAM) 31V-1VI 2007 1

Bardziej szczegółowo

Metalogika (10) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Metalogika (10) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM Metalogika (10) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (10) Uniwersytet Opolski 1 / 291 Plan wykładu Plan

Bardziej szczegółowo

Rekurencyjna przeliczalność

Rekurencyjna przeliczalność Rekurencyjna przeliczalność Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski (MEG) Rekurencyjna przeliczalność Funkcje rekurencyjne

Bardziej szczegółowo

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych: Definicja: Alfabet języka logiki zdań składa się z nieskończonego (najczęściej zakładamy: przeliczalnego) zbioru P, o którym myślimy jak o zbiorze zmiennych zdaniowych i skończonego zbioru symboli, o których

Bardziej szczegółowo

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2 Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2 Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Kraków 29 III 2 Plan wykładu: Wartościowanie w KRZ Tautologie KRZ Wartościowanie v, to funkcja, która posyła zbiór

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań 1 Struktury modelowe Przedstawimy teraz pewien

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007

Logika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007 Logika Matematyczna Zadania Egzaminacyjne, 2007 I Rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl Podajemy rozwiązania zadań egzaminacyjnych.

Bardziej szczegółowo

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie.

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie. Logika formalna wprowadzenie Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie. 1. Zdanie logicznie prawdziwe (Prawda logiczna) Zdanie, którego analityczność

Bardziej szczegółowo

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych: Definicja: Alfabet języka logiki zdań składa się z nieskończonego (najczęściej zakładamy: przeliczalnego) zbioru P, o którym myślimy jak o zbiorze zmiennych zdaniowych i skończonego zbioru symboli, o których

Bardziej szczegółowo

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI Program wykładów: dr inż. Barbara GŁUT Wstęp do logiki klasycznej: rachunek zdań, rachunek predykatów. Elementy semantyki. Podstawy teorii mnogości

Bardziej szczegółowo

Automatyczne dowodzenie twierdzeń metodą rezolucji

Automatyczne dowodzenie twierdzeń metodą rezolucji Automatyczne dowodzenie twierdzeń metodą rezolucji 16 kwietnia 2010 Rezolucja zdaniowa Formuły rachunku zdań: zbudowane ze zmiennych zdaniowych za pomocą spójników logicznych,,,, i nawiasów Wartości logiczne:

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan na pytanie o odniesienie przedmiotowe zdań odpowiedź

Bardziej szczegółowo

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Wnioskowanie logiczne i systemy eksperckie Systemy posługujące się logiką predykatów: część 3/3 Dzisiaj Uogólnienie Poprawność i pełność wnioskowania

Bardziej szczegółowo

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie:

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie: Logika pragmatyczna Logika pragmatyczna Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + literatura + informacje na stronie www. Zaliczenie: Kolokwium pisemne na

Bardziej szczegółowo

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 KOGNITYWISTYKA UAM, 2018 2019 Imię i nazwisko:.......... POGROMCY PTAKÓW STYMFALIJSKICH 1. [2 punkty] Podaj definicję warunku łączności

Bardziej szczegółowo

Logika intuicjonistyczna

Logika intuicjonistyczna Logika intuicjonistyczna Logika klasyczna oparta jest na pojęciu wartości logicznej zdania. Poprawnie zbudowane i jednoznaczne stwierdzenie jest w tej logice klasyfikowane jako prawdziwe lub fałszywe.

Bardziej szczegółowo

Matematyka ETId Elementy logiki

Matematyka ETId Elementy logiki Matematyka ETId Izolda Gorgol pokój 131A e-mail: I.Gorgol@pollub.pl tel. 081 5384 563 http://antenor.pol.lublin.pl/users/gorgol Zdania w sensie logicznym DEFINICJA Zdanie w sensie logicznym - zdanie oznajmujace,

Bardziej szczegółowo

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne Literatura: podstawowa: C. Radhakrishna Rao, Statystyka i prawda, 1994. G. Wieczorkowska-Wierzbińska, J. Wierzbiński, Statystyka. Od teorii do praktyki, 2013. A. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, 2002.

Bardziej szczegółowo

Logiczne podstawy informatyki 1. Wojciech Buszkowski. Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki UAM

Logiczne podstawy informatyki 1. Wojciech Buszkowski. Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki UAM Logiczne podstawy informatyki 1 LOGICZNE PODSTAWY INFORMATYKI Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki UAM Logiczne podstawy informatyki 2 1. Rezolucja zdaniowa Formuły

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Zdań II DEF. 1 (Słownik). Następujące znaki tworzą słownik języka KRZ: p 1, p 2, p 3, (zmienne zdaniowe) ~,,,, (spójniki) ), ( (nawiasy). DEF. 2 (Wyrażenie). Wyrażeniem

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner STUCZNA INTELIGENCJA

Adam Meissner STUCZNA INTELIGENCJA Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis STUCZNA INTELIGENCJA Elementy programowania w logice Literatura

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (5-7)

Logika Matematyczna (5-7) Logika Matematyczna (5-7) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Aksjomatyka KRZ Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (5-7) Aksjomatyka KRZ 1 / 114 Plan

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność?

Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? Semina Nr 3 Scientiarum 2004 Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? W tym krótkim opracowaniu chciałbym przedstawić dowody obu twierdzeń Gödla wykorzystujące

Bardziej szczegółowo

Klasyczny rachunek predykatów

Klasyczny rachunek predykatów Kultura logiczna Klasyczny rachunek predykatów Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Alfabet klasycznego rachunku zdań reguły konsytutywne języka Alfabet klasycznego rachunku predykatów (KRP Do alfabetu

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki Klasyczny rachunek zdań. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Elementy logiki Klasyczny rachunek zdań. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Elementy logiki. Klasyczny rachunek zdań. 1 Elementy logiki Klasyczny rachunek zdań Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Elementy

Bardziej szczegółowo

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań 1 Skróty: Język Klasycznego Rachunku Zdań zamiast Klasyczny Rachunek Zdań piszę

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Wykład 2 Informatyka Studia Inżynierskie Automatyczne dowodzenie twierdzeń O teoriach formalnie na przykładzie rachunku zdań Zastosowanie dedukcji: system Logic Theorist

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz

Bardziej szczegółowo