Wprowadzenie Logiki temporalne Przykłady użycia Bibliografia. Logiki temporalne. Andrzej Oszer. Seminarium Protokoły Komunikacyjne

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wprowadzenie Logiki temporalne Przykłady użycia Bibliografia. Logiki temporalne. Andrzej Oszer. Seminarium Protokoły Komunikacyjne"

Transkrypt

1 Seminarium Protokoły Komunikacyjne

2 Spis treści 1 2 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie 3 4

3 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace upływ czasu. Własność modelu wyrażamy za pomoca: atomowych zdarzeń n > 0, sekcja_krytyczna 1, itd. operatorów logicznych,,,,, prawda, fasz operatorów temporalnych X, F, G, U, W, A, G, G, F

4 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace upływ czasu. Własność modelu wyrażamy za pomoca: atomowych zdarzeń n > 0, sekcja_krytyczna 1, itd. operatorów logicznych,,,,, prawda, fasz operatorów temporalnych X, F, G, U, W, A, G, G, F

5 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace upływ czasu. Własność modelu wyrażamy za pomoca: atomowych zdarzeń n > 0, sekcja_krytyczna 1, itd. operatorów logicznych,,,,, prawda, fasz operatorów temporalnych X, F, G, U, W, A, G, G, F

6 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace upływ czasu. Własność modelu wyrażamy za pomoca: atomowych zdarzeń n > 0, sekcja_krytyczna 1, itd. operatorów logicznych,,,,, prawda, fasz operatorów temporalnych X, F, G, U, W, A, G, G, F

7 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Propositional Linear Temporal Logic Logika PLTL - bez rozgałęzień P,Q P,Q P P P Q Q Nierozróżnialne automaty w PLTL

8 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne X następny stan (np. X x > y) F przyszły stan (np. F sekcja_krytyczna) G wszystkie przyszłe stany (np. G (n < 5))

9 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne X następny stan (np. X x > y) F przyszły stan (np. F sekcja_krytyczna) G wszystkie przyszłe stany (np. G (n < 5))

10 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne X następny stan (np. X x > y) F przyszły stan (np. F sekcja_krytyczna) G wszystkie przyszłe stany (np. G (n < 5))

11 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne c.d. U until (np. (n > 0)U (g > 3)) W while not (np. (n > 0)W (g > 3)) (φ 1 Wφ 2 = (φ 1 Uφ 2 ) Gφ 1 ) F nieskończenie wiele przyszłych stanów (np. F (x > 0 y > 0)) ( F = GF) G cały czas od pewnego stanu (np. G koniec) ( G = FG)

12 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne c.d. U until (np. (n > 0)U (g > 3)) W while not (np. (n > 0)W (g > 3)) (φ 1 Wφ 2 = (φ 1 Uφ 2 ) Gφ 1 ) F nieskończenie wiele przyszłych stanów (np. F (x > 0 y > 0)) ( F = GF) G cały czas od pewnego stanu (np. G koniec) ( G = FG)

13 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne c.d. U until (np. (n > 0)U (g > 3)) W while not (np. (n > 0)W (g > 3)) (φ 1 Wφ 2 = (φ 1 Uφ 2 ) Gφ 1 ) F nieskończenie wiele przyszłych stanów (np. F (x > 0 y > 0)) ( F = GF) G cały czas od pewnego stanu (np. G koniec) ( G = FG)

14 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Operatory temporalne c.d. U until (np. (n > 0)U (g > 3)) W while not (np. (n > 0)W (g > 3)) (φ 1 Wφ 2 = (φ 1 Uφ 2 ) Gφ 1 ) F nieskończenie wiele przyszłych stanów (np. F (x > 0 y > 0)) ( F = GF) G cały czas od pewnego stanu (np. G koniec) ( G = FG)

15 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie CTL - Computation Tree Logic Computation Tree Logic - rozróżnianie ścieżek W CTL każdy operator temporalny jest poprzedzony kwantyfikatorem temporalnym. F i G nie można używać w CTL

16 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Kwantyfikatory temporalne A we wszystkich ścieżkach (np. AF koniec) E istnieje ścieżka (np. EG x > 0 y > 0)

17 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie Kwantyfikatory temporalne A we wszystkich ścieżkach (np. AF koniec) E istnieje ścieżka (np. EG x > 0 y > 0)

18 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie CTL* - Computation Tree Logic CTL* to abstrakcyjny nadzbiór logik temporalnych. Możemy używać wszystkich operatorów temporalnych w dowolnej kolejności Implementacje sa ograniczone do konkretnych podzbiorów.

19 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie CTL* - Computation Tree Logic CTL* to abstrakcyjny nadzbiór logik temporalnych. Możemy używać wszystkich operatorów temporalnych w dowolnej kolejności Implementacje sa ograniczone do konkretnych podzbiorów.

20 Osiagalność Osiagalność oznacza, że pewna sytuacja może zajść w modelu. Osiagalność prosta: może zajść, że n < 0, możemy wejść do sekcji krytycznej Osiagalność warunkowa: możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

21 Osiagalność Osiagalność oznacza, że pewna sytuacja może zajść w modelu. Osiagalność prosta: może zajść, że n < 0, możemy wejść do sekcji krytycznej Osiagalność warunkowa: możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

22 Osiagalność Osiagalność oznacza, że pewna sytuacja może zajść w modelu. Osiagalność prosta: może zajść, że n < 0, możemy wejść do sekcji krytycznej Osiagalność warunkowa: możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

23 Osiagalność w CTL W CTL osiagalność prosta formuły φ to EFφ, czyli istnieje taka ścieżka, że przechodzimy przez stan w którym φ. EF n < 0 może zajść, że n < 0 EF sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej Możemy też napisać: AG(EF n > 0) zawsze możemy przejść do stanu z n > 0 Osiagalność warunkowa może być zapisana przy użyciu U: E (n 0) U sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

24 Osiagalność w CTL W CTL osiagalność prosta formuły φ to EFφ, czyli istnieje taka ścieżka, że przechodzimy przez stan w którym φ. EF n < 0 może zajść, że n < 0 EF sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej Możemy też napisać: AG(EF n > 0) zawsze możemy przejść do stanu z n > 0 Osiagalność warunkowa może być zapisana przy użyciu U: E (n 0) U sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

25 Osiagalność w CTL W CTL osiagalność prosta formuły φ to EFφ, czyli istnieje taka ścieżka, że przechodzimy przez stan w którym φ. EF n < 0 może zajść, że n < 0 EF sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej Możemy też napisać: AG(EF n > 0) zawsze możemy przejść do stanu z n > 0 Osiagalność warunkowa może być zapisana przy użyciu U: E (n 0) U sekcja_krytyczna możemy wejść do sekcji krytycznej bez przechodzenia przez n = 0

26 Osiagalność w PLTL W PLTL nie da się wyrazić większości własności osiagalności. Możemy tylko wyrazić jej negację.

27 Własność bezpieczeństwa oznacza, że pewna sytuacja nigdy nie zajdzie.

28 w CTL AG (sekcja_krytyczna 1 sekcja_krytyczna 2 ) dwa procesy nie będa naraz w sekcji krytycznej AG memory_overflow nie będzie przepełnienia

29 z warunkami Przykład Samochód nie ruszy bez kierowcy A samochod_rusza W kierowca_w_srodku CTL samochod_ruszaw kierowca_w_srodku PLTL

30 z warunkami Przykład Samochód nie ruszy bez kierowcy A samochod_rusza W kierowca_w_srodku CTL samochod_ruszaw kierowca_w_srodku PLTL

31 Własność żywotności oznacza, że pewna sytuacja kiedyś zajdzie

32 w CTL* Przykład Każde żadanie będzie w końcu spełnione : W CLT: AG(request AF satisfy) W PLTL: G(request F satisfy) Przykład zawsze możemy wrócić do inicjalizacji W CTL: AGEF init

33 w CTL* Przykład Każde żadanie będzie w końcu spełnione : W CLT: AG(request AF satisfy) W PLTL: G(request F satisfy) Przykład zawsze możemy wrócić do inicjalizacji W CTL: AGEF init

34 w CTL* Przykład Każde żadanie będzie w końcu spełnione : W CLT: AG(request AF satisfy) W PLTL: G(request F satisfy) Przykład zawsze możemy wrócić do inicjalizacji W CTL: AGEF init

35 w CTL* Przykład Każde żadanie będzie w końcu spełnione : W CLT: AG(request AF satisfy) W PLTL: G(request F satisfy) Przykład zawsze możemy wrócić do inicjalizacji W CTL: AGEF init

36 w CTL* Przykład Każde żadanie będzie w końcu spełnione : W CLT: AG(request AF satisfy) W PLTL: G(request F satisfy) Przykład zawsze możemy wrócić do inicjalizacji W CTL: AGEF init

37 AGEX true zawsze można wykonać kolejny krok

38 oznacza, że pewna sytuacja zdarza się nieskończenie często Przykład jeżeli żadanie dostępu będzie zgłaszane nieskończenie wiele razy, to dostęp zostanie udzielony nieskończenie wiele razy

39 oznacza, że pewna sytuacja zdarza się nieskończenie często Przykład jeżeli żadanie dostępu będzie zgłaszane nieskończenie wiele razy, to dostęp zostanie udzielony nieskończenie wiele razy

40 w CTL* A( F access_requested F access_granted), albo: A( F access_granted G access_requested) Rozszerzenie CTL o F i G - ECTL + i FCTL.

41 w CTL* A( F access_requested F access_granted), albo: A( F access_granted G access_requested) Rozszerzenie CTL o F i G - ECTL + i FCTL.

42 w CTL* A( F access_requested F access_granted), albo: A( F access_granted G access_requested) Rozszerzenie CTL o F i G - ECTL + i FCTL.

43 1. B.Berard, M.Bidoit, A.Finkel, F.Larousssinie, A.Petit, L.Petrucci, Ph. Schnoebelen i P.McKenzie Systems and Software Verification

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (3) Logika CTL Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2 Treść wykładu Charakterystyka logiki CTL Czas w Computation

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (4) Modelowa weryfikacja systemu Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.1 Treść wykładu Własności współbieżnych

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja modelowa. Protokoły komunikacyjne 2006/2007. Paweł Kaczan

Weryfikacja modelowa. Protokoły komunikacyjne 2006/2007. Paweł Kaczan Weryfikacja modelowa Protokoły komunikacyjne 2006/2007 Paweł Kaczan pk209469@students.mimuw.edu.pl Plan Wstęp Trzy kroki do weryfikacji modelowej Problemy Podsumowanie Dziedziny zastosowań Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (2) Logika LTL Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.1 Treść wykładu Charakterystyka logiki LTL Czas w Linear

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (1) Wprowadzenie do logiki temporalnej Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2 Program wykładów 1. Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Programy współbieżne

Programy współbieżne Specyfikownie i weryfikownie Progrmy współieżne Mrek A. Bednrczyk, www.ipipn.gd.pl Litertur wiele prc dostępnych w Sieci np.: http://www.wikipedi.org/ Specyfikownie i weryfikcj progrmy współieżne PJP Prosty

Bardziej szczegółowo

Logika 2 Logiki temporalne

Logika 2 Logiki temporalne Logika 2 Logiki temporalne Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl Dzisiejsze zajęcia wiele zawdzięczają wykładom A. Indrzejczaka z logik nieklasycznych Czym jest czas? św. Augustyn

Bardziej szczegółowo

procesów Współbieżność i synchronizacja procesów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak

procesów Współbieżność i synchronizacja procesów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Abstrakcja programowania współbieżnego Instrukcje atomowe i ich przeplot Istota synchronizacji Kryteria poprawności programów współbieżnych

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (10) Logika temporalna i temporalne bazy danych Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.3 Treść wykładu Temporalna

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych

Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Paweł Głuchowski Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna w Analizie Systemu (wersja poprawiona, 2013) Materiały są tłumaczeniem instrukcji laboratoryjnych p.t. Paweł Głuchowski

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE I WERYFIKACJA PROTOKOŁU SCTP Z WYKORZYSTANIEM AUTOMATÓW CZASOWYCH ZE ZMIENNYMI

MODELOWANIE I WERYFIKACJA PROTOKOŁU SCTP Z WYKORZYSTANIEM AUTOMATÓW CZASOWYCH ZE ZMIENNYMI Zeszyty Naukowe WSInf Vol 7, Nr 1, 2008 Artur Męski 1, Agata Półrola 2 1 Wyższa Szkoła Informatyki w Łodzi 2 Uniwersytet Łódzki, Wydział Matematyki i Fizyki MODELOWANIE I WERYFIKACJA PROTOKOŁU SCTP Z WYKORZYSTANIEM

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (7) Automaty czasowe NuSMV Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.3 Treść wykładu NuSMV NuSMV symboliczny

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki. Katedra Automatyki. Rozprawa doktorska

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki. Katedra Automatyki. Rozprawa doktorska AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Automatyki Rozprawa doktorska Modelowanie i systematyczna analiza poprawności behawioralnych

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (10) Logika temporalna i temporalne bazy danych Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2 Treść wykładu Temporalna

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

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW Logika Stosowana Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Logika Temporalna i Automaty Czasowe Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (7) Automaty czasowe NuSMV Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.4 Treść wykładu NuSMV NuSMV symboliczny

Bardziej szczegółowo

Monte Carlo w model checkingu

Monte Carlo w model checkingu Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych 28 kwietnia 2010 1 2 3 4 5 Cel Cel Weryfikacja systemów komputerowych sprawdzenie, czy formuła LTL zachodzi dla danego systemu Problemy: Problem weryfikacji

Bardziej szczegółowo

Zasady krytycznego myślenia (1)

Zasady krytycznego myślenia (1) Zasady krytycznego myślenia (1) Andrzej Kisielewicz Wydział Matematyki i Informatyki 2017 Przedmiot wykładu krytyczne myślenie vs logika praktyczna (vs logika formalna) myślenie jasne, bezstronne, oparte

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

Praca dyplomowa magisterska

Praca dyplomowa magisterska AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI I INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ KATEDRA INFORMATYKI STOSOWANEJ Praca dyplomowa magisterska Zastosowanie

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

Rozstrzygalność logiki modalnej

Rozstrzygalność logiki modalnej , a FO, a Guarded fragment Rozstrzygalność logiki modalnej, a logika pierwszego rzędu 13.05.2009 / , a FO, a Guarded fragment Spis treści 1 Definicja Model Checking Spełnialność 2, a FO Zamiana na FO Złożoność

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

O RODZAJACH LOGIK TEMPORALNYCH

O RODZAJACH LOGIK TEMPORALNYCH ROCZNIKI FILOZOFICZNE Tom LV, numer 1 2007 ANNA KOZANECKA * O RODZAJACH LOGIK TEMPORALNYCH Problematyka formalnego ujęcia czasu interesowała filozofów już od starożytności. Zagadnienie to było jednak dość

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

Internet Semantyczny i Logika I

Internet Semantyczny i Logika I Internet Semantyczny i Logika I Warstwy Internetu Semantycznego Dowód Zaufanie Logika OWL, Ontologie Podpis cyfrowy RDF, schematy RDF XML, schematy XML przestrzenie nazw URI Po co nam logika? Potrzebujemy

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41 Wykład 2 Informatyka Stosowana 8 października 2018, M. A-B Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41 Elementy logiki matematycznej Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października

Bardziej szczegółowo

Pętla for. Matematyka dla ciekawych świata -19- Scilab. for i=1:10... end. for k=4:-1:1... end. k=3 k=4. k=1. k=2

Pętla for. Matematyka dla ciekawych świata -19- Scilab. for i=1:10... end. for k=4:-1:1... end. k=3 k=4. k=1. k=2 Pętle wielokrotne wykonywanie ciągu instrukcji. Bardzo często w programowaniu wykorzystuje się wielokrotne powtarzanie określonego ciągu czynności (instrukcji). Rozróżniamy sytuacje, gdy liczba powtórzeń

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

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych. Elementy logiki i teorii zbiorów. 1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych. Pojęcia pierwotne to najprostsze

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

Kultura logicznego myślenia

Kultura logicznego myślenia Kultura logicznego myślenia rok akademicki 2015/2016 semestr zimowy Temat 6: Rachunek predykatów jako logika pierwszego rzędu logika elementarna = logika pierwszego rzędu KRZ logika zerowego rzędu Język

Bardziej szczegółowo

Systemy zdarzeniowe - opis przedmiotu

Systemy zdarzeniowe - opis przedmiotu Systemy zdarzeniowe - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Systemy zdarzeniowe Kod przedmiotu 11.9-WE-AiRD-SD Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki Automatyka

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

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 1. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 1. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 1 Marcin Szczuka Instytut Matematyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 28 Plan wykładu 1

Bardziej szczegółowo

Automatyczne planowanie oparte na sprawdzaniu spełnialności

Automatyczne planowanie oparte na sprawdzaniu spełnialności Automatyczne planowanie oparte na sprawdzaniu spełnialności Linh Anh Nguyen Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski Linh Anh Nguyen Algorytm planowania SatPlan 1 Problem planowania sufit nie malowany?

Bardziej szczegółowo

Testowanie i walidacja oprogramowania

Testowanie i walidacja oprogramowania Testowanie i walidacja oprogramowania Inżynieria oprogramowania, sem.5 cz. 5 Rok akademicki 2010/2011 Dr inż. Wojciech Koziński Przykład Obliczmy sumę: 0+1+2+...+i, i є [0,100] read(i); if((i < 0)(i >

Bardziej szczegółowo

Praktyczne metody weryfikacji

Praktyczne metody weryfikacji Praktyczne metody weryfikacji Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski semestr zimowy 06/07. p.1/?? I. Motywacja czyli po co?. p.2/?? czerwiec 1996. p.3/?? nieobsłużony wyjatek szacunkowy koszt: 600 mln

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne

Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne Agnieszka Ławrynowicz 24 listopada 2016 Plan wykładu 1 Powtórka: sieci semantyczne, RDF 2 Definicja ontologii 3 Logiki deskrypcyjne Semantyczny Internet

Bardziej szczegółowo

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych. I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych. 1. Elementy logiki matematycznej. 1.1. Rachunek zdań. Definicja 1.1. Zdaniem logicznym nazywamy zdanie gramatyczne

Bardziej szczegółowo

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa. Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Interpretacja i wartościowanie Dziedzina interpretacji Interpretacja Wartościowanie 2 Wartość formuły Wartość termu Wartość logiczna formuły Własności 3 Logiczna

Bardziej szczegółowo

Praktyczne metody weryfikacji. Wykład 9: Weryfikacja ograniczona.. p.1/40

Praktyczne metody weryfikacji. Wykład 9: Weryfikacja ograniczona.. p.1/40 Praktyczne metody weryfikacji Wykład 9: Weryfikacja ograniczona. p.1/40 Symboliczna weryfikacja modelowa (SMC) model kodowanie boolowskie QBF implementacja OBDD weryfikacja modelowa = operacje na OBDDs.

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

SID Wykład 7 Zbiory rozmyte

SID Wykład 7 Zbiory rozmyte SID Wykład 7 Zbiory rozmyte Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW slezak@mimuw.edu.pl Wstęp Language Ontological Commitment Epistemological Commitment (What exists in the world) (What an agent

Bardziej szczegółowo

Prof. dr hab. inż. Jan Magott Wrocław, Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej

Prof. dr hab. inż. Jan Magott Wrocław, Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej Prof. dr hab. inż. Jan Magott Wrocław, 09.09.2017 Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej RECENZJA ROZPRAWY DOKTORSKIEJ DLA INSTYTUTU PODSTAW INFORMATYKI POLSKIEJ

Bardziej szczegółowo

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce. POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie

Bardziej szczegółowo

4. Funkcje. Przykłady

4. Funkcje. Przykłady 4. Funkcje Przykłady 4.1. Napisz funkcję kwadrat, która przyjmuje jeden argument: długość boku kwadratu i zwraca pole jego powierzchni. Używając tej funkcji napisz program, który obliczy pole powierzchni

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

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

dr ANNA NIEWULIS CENTRUM NAUCZANIA MATEMATYKI i KSZTAŁCENIA na ODLEGŁOŚĆ pokój 310

dr ANNA NIEWULIS CENTRUM NAUCZANIA MATEMATYKI i KSZTAŁCENIA na ODLEGŁOŚĆ pokój 310 dr ANNA NIEWULIS CENTRUM NAUCZANIA MATEMATYKI i KSZTAŁCENIA na ODLEGŁOŚĆ pokój 310 LITERATURA Praca zbiorowa pod. red. B. Wikieł Matematyka, Podstawy z elementami matematyki wyższej W.Krysicki, L.Włodarski

Bardziej szczegółowo

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi. Logika Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi. Często słowu "logika" nadaje się szersze znaczenie niż temu o czym będzie poniżej: np. mówi się "logiczne myślenie"

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania współbieżnego

Wprowadzenie do programowania współbieżnego Wprowadzenie do programowania współbieżnego Marcin Engel Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski Zamiast wstępu... Zamiast wstępu... Możliwość wykonywania wielu akcji jednocześnie może ułatwić tworzenie

Bardziej szczegółowo

1 Wprowadzenie do algorytmiki

1 Wprowadzenie do algorytmiki Teoretyczne podstawy informatyki - ćwiczenia: Prowadzący: dr inż. Dariusz W Brzeziński 1 Wprowadzenie do algorytmiki 1.1 Algorytm 1. Skończony, uporządkowany ciąg precyzyjnie i zrozumiale opisanych czynności

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

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Początek Gramatyka Kwantyfikatory Poprawność Plan wykładu 1 Na (dobry) początek Zrozumieć słowa Oswoić znaki 2 Gramatyka

Bardziej szczegółowo

Testowanie elementów programowalnych w systemie informatycznym

Testowanie elementów programowalnych w systemie informatycznym Testowanie elementów programowalnych w systemie informatycznym Marek Żukowicz 10 października 2017 Streszczenie W literaturze istnieje wiele modeli wytwarzania oprogramowania oraz wiele strategii testowania

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

Ł Ł Ś Ó ć ć ć Ą Ć ć ć Ł Ś Ą Ó Ń Ą ź ź ź Ń ć ć Ł ć Ł Ł Ł Ś Ó Ń ć ć Ł ć Ł ć ć Ś Ł ć Ą Ą ź ź ź ć ć ć Ńć ć Ś Ś Ś Ń Ą ć ć ć ć ć Ń Ą Ł ź ź Ą ź ź ć ć ź ć Ą ć ć ć ź ź ź Ą ź ź ź ź ź ź ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć ź ć ć

Bardziej szczegółowo

Bramki logiczne V MAX V MIN

Bramki logiczne V MAX V MIN Bramki logiczne W układach fizycznych napięcie elektryczne może reprezentować stany logiczne. Bramką nazywamy prosty obwód elektroniczny realizujący funkcję logiczną. Pewien zakres napięcia odpowiada stanowi

Bardziej szczegółowo

Rozkłady dwóch zmiennych losowych

Rozkłady dwóch zmiennych losowych Rozkłady dwóch zmiennych losowych Uogólnienie pojęć na rozkład dwóch zmiennych Dystrybuanta i gęstość prawdopodobieństwa Rozkład brzegowy Prawdopodobieństwo warunkowe Wartości średnie i odchylenia standardowe

Bardziej szczegółowo

Notacja. - operator implikacji, - operator koniunkcji v operator alternatywy - operator równoważności ~ operator negacji Duża litera (np.

Notacja. - operator implikacji, - operator koniunkcji v operator alternatywy - operator równoważności ~ operator negacji Duża litera (np. Systemy ekspertowe Notacja - operator implikacji, - operator koniunkcji v operator alternatywy - operator równoważności ~ operator negacji Duża litera (np. A) - fakt Klauzula Horna Klauzula Horna mówi,

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

Najkrótsza droga Maksymalny przepływ Najtańszy przepływ Analiza czynności (zdarzeń)

Najkrótsza droga Maksymalny przepływ Najtańszy przepływ Analiza czynności (zdarzeń) Carl Adam Petri (1926-2010) Najkrótsza droga Maksymalny przepływ Najtańszy przepływ Analiza czynności (zdarzeń) Problemy statyczne Kommunikation mit Automaten praca doktorska (1962) opis procesów współbieżnych

Bardziej szczegółowo

Informatyka I. Wykład 3. Sterowanie wykonaniem programu. Instrukcje warunkowe Instrukcje pętli. Dr inż. Andrzej Czerepicki

Informatyka I. Wykład 3. Sterowanie wykonaniem programu. Instrukcje warunkowe Instrukcje pętli. Dr inż. Andrzej Czerepicki Informatyka I Wykład 3. Sterowanie wykonaniem programu. Instrukcje warunkowe Instrukcje pętli Dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2018 Operacje relacji (porównania) A

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 8. Modalności i intensjonalność

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 8. Modalności i intensjonalność Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 8. Modalności i intensjonalność 1 Coś na kształt ostrzeżenia Ta prezentacja jest nieco odmienna od poprzednich. To,

Bardziej szczegółowo

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + informacje na stronie www. Zaliczenie: Egzamin Literatura Problemy

Bardziej szczegółowo

Protokół teleportacji kwantowej

Protokół teleportacji kwantowej Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Sekcja Informatyki Kwantowej, 9 stycznia 008 Teleportacja kwantowa 1993 Propozycja teoretyczna protokołu teleportacji

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania w języku C

Wprowadzenie do programowania w języku C Wprowadzenie do programowania w języku C Część druga Instrukcje sterujące przebiegiem programu Autor Roman Simiński Kontakt siminski@us.edu.pl www.us.edu.pl/~siminski Niniejsze opracowanie zawiera skrót

Bardziej szczegółowo

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi: 1 Elementy logiki W logice zdaniem nazywamy wypowiedź oznajmującą, która (w ramach danej nauki) jest albo prawdziwa, albo fałszywa. Tak więc zdanie może mieć jedną z dwóch wartości logicznych. Prawdziwość

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

Wstęp do Programowania potok funkcyjny Wstęp do Programowania potok funkcyjny Marcin Kubica 2010/2011 Outline 1 Kilka podstawowych pojęć Definition Programy imperatywne zmieniają stan, czyli wartości zmiennych. Asercja = warunek logiczny, który

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 cyfrowe i układy logiczne

Elementy cyfrowe i układy logiczne Elementy cyfrowe i układy logiczne Wykład Legenda Optymalizacja wielopoziomowa Inne typy bramek logicznych System funkcjonalnie pełny Optymalizacja układów wielopoziomowych Układy wielopoziomowe układy

Bardziej szczegółowo

3. Instrukcje warunkowe

3. Instrukcje warunkowe . Instrukcje warunkowe Przykłady.1. Napisz program, który pobierze od użytkownika liczbę i wypisze na ekran słowo ujemna lub nieujemna, w zależności od tego czy dana liczba jest ujemna czy nie. 1 #include

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

Roger Bacon Def. Def. Def Funktory zdaniotwórcze

Roger Bacon Def. Def. Def Funktory zdaniotwórcze Kto lekceważy osiągnięcia matematyki przynosi szkodę całej nauce, ponieważ ten, kto nie zna matematyki, nie może poznad innych nauk ścisłych i nie może poznad świata." Roger Bacon Def. Zdaniem logicznym

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

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów Alfabety i litery Układ logiczny opisywany jest przez wektory, których wartości reprezentowane są przez ciągi kombinacji zerojedynkowych. Zwiększenie stopnia

Bardziej szczegółowo

Automaty czasowe. Sposoby weryfikacji UPPAAL. Narzędzie do weryfikacji automatów czasowych. Aleksander Zabłocki. 6 maja 2009

Automaty czasowe. Sposoby weryfikacji UPPAAL. Narzędzie do weryfikacji automatów czasowych. Aleksander Zabłocki. 6 maja 2009 Narzędzie do weryfikacji automatów czasowych 6 maja 2009 Plan 1 2 3 Modeluje układy (komunikujacych się) automatów czasowych Weryfikuje podane własności wyrażane w uproszczonym CTL Powstaje na uniwersytetach

Bardziej szczegółowo

Język rachunku predykatów Formuły rachunku predykatów Formuły spełnialne i prawdziwe Dowody założeniowe. 1 Zmienne x, y, z...

Język rachunku predykatów Formuły rachunku predykatów Formuły spełnialne i prawdziwe Dowody założeniowe. 1 Zmienne x, y, z... Język rachunku predykatów 1 Zmienne x, y, z... 2 Predykaty n-argumentowe P(x, y,...), Q(x, y...),... 3 Funktory zdaniowe,,,, 4 Kwantyfikatory: istnieje, dla każdego Język rachunku predykatów Ustalenie

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia podstawowe dotyczące metod formalnych w informatyce

Zagadnienia podstawowe dotyczące metod formalnych w informatyce Zagadnienia podstawowe dotyczące metod formalnych w informatyce! Logika Analiza języka i czynności badawczych (np. rozumowanie, definiowanie, klasyfikowanie) w celu poznania takich reguł posługiwania się

Bardziej szczegółowo

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się 1 Logika Zdanie w sensie logicznym, to zdanie oznajmujące, o którym da się jednoznacznie powiedzieć, czy jest fałszywe, czy prawdziwe. Zmienna zdaniowa- to symbol, którym zastępujemy dowolne zdanie. Zdania

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

Algorytmy i struktury danych. wykład 2

Algorytmy i struktury danych. wykład 2 Plan wykładu: Pojęcie algorytmu. Projektowanie wstępujące i zstępujące. Rekurencja. Pojęcie algorytmu Pojęcie algorytmu Algorytm skończony zbiór operacji, koniecznych do wykonania zadania z pewnej klasy

Bardziej szczegółowo

Skrypty i funkcje Zapisywane są w m-plikach Wywoływane są przez nazwę m-pliku, w którym są zapisane (bez rozszerzenia) M-pliki mogą zawierać

Skrypty i funkcje Zapisywane są w m-plikach Wywoływane są przez nazwę m-pliku, w którym są zapisane (bez rozszerzenia) M-pliki mogą zawierać MatLab część III 1 Skrypty i funkcje Zapisywane są w m-plikach Wywoływane są przez nazwę m-pliku, w którym są zapisane (bez rozszerzenia) M-pliki mogą zawierać komentarze poprzedzone znakiem % Skrypty

Bardziej szczegółowo

020 Liczby rzeczywiste

020 Liczby rzeczywiste 020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3

Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3 Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 3 dr Mariusz Grzadziel Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu semestr zimowy 2016/2017 Potęgowanie Dla dowolnej liczby dodatniej

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

4 Klasyczny rachunek zdań

4 Klasyczny rachunek zdań 4 Klasyczny rachunek zdań Elementy Logiki i Teorii Mnogości 2015/2016 Spis najważniejszych tautologii: (a) p p prawo wyłączonego środka (b) ( p) p prawo podwójnej negacji (c) p q q p (d) p q q p prawo

Bardziej szczegółowo

Technika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych

Technika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych Sławomir Kulesza Technika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych Wykład dla studentów III roku Informatyki Wersja 2.0, 05/10/2011 Podział układów logicznych Opis funkcjonalny układów logicznych x 1 y 1

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI. Wprowadzenie do środowiska Matlab

LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI. Wprowadzenie do środowiska Matlab LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI Wprowadzenie do środowiska Matlab 1. Podstawowe informacje Przedstawione poniżej informacje maja wprowadzić i zapoznać ze środowiskiem

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

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

Programowanie Zespołowe

Programowanie Zespołowe Programowanie Zespołowe Dobre Praktyki dr Rafał Skinderowicz mgr inż. Michał Maliszewski Parafrazując klasyka: Jeśli piszesz w Javie pisz w Javie - Rafał Ciepiela Principal Software Developer Cadence Design

Bardziej szczegółowo

Lista 1 (elementy logiki)

Lista 1 (elementy logiki) Podstawy nauczania matematyki 1. Zdanie Lista 1 (elementy logiki) EE I rok W logice zdaniem logicznym nazywamy wyrażenie oznajmujące o którym można powiedzieć że jest prawdziwe lub fałszywe. Zdania z reguły

Bardziej szczegółowo

Automatyka Treść wykładów: Literatura. Wstęp. Sygnał analogowy a cyfrowy. Bieżące wiadomości:

Automatyka Treść wykładów: Literatura. Wstęp. Sygnał analogowy a cyfrowy. Bieżące wiadomości: Treść wykładów: Automatyka dr inż. Szymon Surma szymon.surma@polsl.pl pok. 202, tel. +48 32 603 4136 1. Podstawy automatyki 1. Wstęp, 2. Różnice między sygnałem analogowym a cyfrowym, 3. Podstawowe elementy

Bardziej szczegółowo