Rachunek zdań. 2.1 Podstawowe pojęcia

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rachunek zdań. 2.1 Podstawowe pojęcia"

Transkrypt

1 Rachunek zdań 2.1 Podstawowe pojęcia Rachunek zdań to teoria zajmująca się formami wnioskowania zbudowanymi wyłącznie ze zmiennych zdaniowych oraz funktorów prawdziwościowych, będących pewnego rodzaju spójnikami zdaniowymi. Teoria ta stanowi zakładaną przez inne teorie logiczne - część logiki formalnej Proces formalizacji ogólnie pojmowanej teorii rozpoczyna się od formalizacji języka teorii. W tym celu ustala się zbiór symboli nazywanych alfabetem języka formalnego lub znakami pierwotnymi teorii zbiór reguł konstrukcji, które pozwalają w ściśle określony sposób konstruować ze znaków pierwotnych tzw. formuły, czyli wyraŝenia, którymi wolno w danej teorii operować. Wśród znaków pierwotnych wyróŝnia się: (a) stałe indywiduowe (w skrócie: stałe), czyli symbole oznaczające wszystkie pojęcia pierwotne formalizowanej teorii (b) zmienne indywiduowe (w skrócie: zmienne), czyli symbole oznaczające obiekty, którymi zajmuje się dana teoria (c) symbole funktorów zdaniotwórczych (koniunkcji, alternatywy,...) (d) nawiasy i przecinki, czyli symbole graficzne stosowane dla celów przejrzystego zapisywania i jednoznacznego odczytywania formuł. Z wymienionych w punktach (a), (b) i (d) znaków pierwotnych tworzy się tzw. formuły atomowe, które odpowiadają najprostszym funkcjom zdaniowym danej teorii. Z formuł atomowych tworzy się stosując znaki wymienione w punkcie (c) oraz reguły konstrukcji wszystkie formuły języka formalnego Konstruując język formalny nie odwołujemy się do jakiejkolwiek interpretacji jego symboli ani formuł. A skoro nie wymaga on rozumienia, moŝe być w pełni przyswojony przez maszynę (o ile alfabet języka jest skończony). Ujmując rzecz inaczej, język formalny moŝna utoŝsamić ze zbiorem jego dobrze zbudowanych formuł (zwanych w skrócie formułami). JeŜeli zbiór wszystkich formuł języka formalnego L jest identyczny ze zbiorem formuł języka formalnego L, to L jest tym samym językiem formalnym, co L ; w przeciwnym wypadku są to róŝne języki Formuła jest przedmiotem abstrakcyjnym. Egzemplarzem formuły jest znak lub ciąg znaków. Zbiór wszystkich dobrze zbudowanych formuł pewnego języka formalnego ustalony zostaje na mocy decyzji twórcy tego języka, który po prostu informuje, jakie przedmioty są formułami tego języka. Czyni to zazwyczaj przez podanie zbioru symboli (a więc alfabetu tego języka) oraz zbioru reguł konstrukcji, ustalających, które ciągi symboli naleŝących do alfabetu są dobrze zbudowanymi formułami tego języka.

2 Obydwa te zbiory muszą być określone bez jakiegokolwiek odwoływania się do interpretacji. W przeciwnym wypadku język nie jest językiem formalnym. Symbole podobnie jak formuły są przedmiotami abstrakcyjnymi. Egzemplarzem symbolu jest znak lub ciąg znaków Przykład. Język J określony jest jak następuje: Alfabet: 5 7; Formuły: KaŜdy skończony ciąg symboli z alfabetu zaczynający się symbolem 5 jest formułą. Przykłady formuł: 5 5 7; Natomiast 777 nie jest formułą Przykład. Język X określony jest jak następuje: Alfabet: a b c d e f g; Formuły: KaŜdy skończony ciąg symboli z alfabetu będący słowem polskim jest formułą. Nie jest to język formalny, gdyŝ definicja formuły w X odwołuje się w istocie do znaczenia, skoro słowem polskim jest tylko to co ma znaczenie z języku polskim Mając dany język formalny (nazywany teŝ językiem przedmiotowym) moŝemy (a) podać aparat dedukcyjny dla tego języka, oraz/lub (b) zdefiniować pojęcie interpretacji (semantyki) języka. W pierwszym przypadku znajdujemy się na gruncie teorii dowodu, w drugim na gruncie teorii modeli Aparat dedukcyjny tworzony jest przez wyodrębnienie ze zbioru formuł języka przedmiotowego pewnego podzbioru nazywanego aksjomatami, oraz przez określenie reguł wnioskowania (nazywanymi teŝ regułami inferencji lub dowodzenia), które pozwalają wyprowadzać jedne formuły z innych. Reguły wnioskowania wyznaczają relację bezpośredniej konsekwencji. Aparat dedukcyjny określany jest bez odwoływania się do jakiejkolwiek interpretacji języka. MoŜe się on składać z aksjomatów i reguł wnioskowania lub tylko z aksjomatów, lub tylko z reguł dowodzenia. Język formalny wraz z aparatem dedukcyjnym tworzą system formalny (teorię). Podstawowymi pojęciami teorii dowodu są pojęcia: dowodu formalnego, twierdzenia formalnego, derywacji formalnej, oraz konsekwencji syntaktycznej. Przykład. Dla języka J określonego w określmy regułę inferencji w następujący sposób: KaŜda formuła w J, której ostatnimi dwoma symbolami są kolejno 5 i 7 jest bezpośrednią konsekwencją w J dowolnej formuły w J, której 2

3 pierwszymi symbolami są 5 i 7. Nic poza tym nie jest bezpośrednią konsekwencją w J Ŝadnej formuły. (a) jest bezpośrednia konsekwencją w J z formuły 5777 (b) 57 jest bezpośrednia konsekwencją w J z formuły 57 (c) 5775 nie jest bezpośrednią konsekwencją w J z formuły 5775 (kończy się 75, a nie 57) (d) nie jest bezpośrednią konsekwencją w J z formuły (nie jest bowiem formułą w J) b) Problemami interpretacji języków formalnych, a więc problemami przypisywania znaczeń symbolom i formułom tych języków zajmuje się teoria modeli, nazywana teŝ semantyką logiczną. Do podstawowych pojęć tej teorii naleŝą pojęcia: prawdziwości dla danej interpretacji, poprawności logicznej oraz konsekwencji semantycznej. Przykład. Jedną z moŝliwych interpretacji jest przypisanie znakowi 5 tego samego znaczenia, które ma dziesiętna cyfra 0, a znakowi 7 znaczenia, które ma cyfra 1. Wtedy formuła 575 znaczyłaby tyle, co 010 w systemie dziesiętnym. Zinterpretowana formuła nie musi być zdaniem w sensie logicznym. MoŜe ona być jak wyŝej nazwą czegoś Teorię, której przedmiotem zainteresowania są systemy formalne oraz ich interpretacje nazywamy metamatyką. UŜywany na jej gruncie język, słuŝący do opisu języka formalnego, nosi nazwę metajęzyka (w naszym przypadku jest to język polski wzbogacony o pewne sztuczne symbole). Do najwaŝniejszych zagadnień, którymi zajmuje się metamatyka są: niesprzeczność, zupełność i rozstrzygalność. 2.2 Język formalny dla logiki zdań Do formalizacji języka logiki zdań, L, konieczne są: zmienne indywiduowe (w tym wypadku: zdaniowe) i funktory zdaniotwórcze W logice zdań interesują nas stwierdzenia, które mogą być prawdziwe lub fałszywe. Przez zdanie rozumiemy więc stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo fałszywe. Np.: śnieg biały, cukier węglowodan. Zdania oznaczamy literami pisanymi kursywą: p, q, r,... i nazywanymi zmiennymi zdaniowymi. Innymi słowy: zmienna zdaniowa wskazuje wolne miejsce, które moŝe zostać wypełnione przez dowolne wyraŝenie naleŝące do kategorii zdań. Zmienne zdaniowe nazywane są teŝ formułami atomowymi, lub krócej: formułami Spójniki zdaniowe logiki zdań są podobne do pewnych spójników zdaniowych języka naturalnego, jeŝeli weźmie się pod uwagę jedynie ich rolę syntaktyczną. Rola ta polega na tworzeniu zdań złoŝonych z innych zdań (złoŝonych lub nie), tak jak jest to w przypadku spójników języka polskiego: i, lub, jeŝeli... to, itp a) Spójniki zdaniowe traktowane są w logice jako funktory 1 w funkcjach prawdziwościowych, tj. w takich funkcjach, których wartościami są prawda lub fałsz. Prawda 1 Symbol reprezentowany przez literę f w formule f(x) nazywamy funktorem. 3

4 i fałsz nazywane są wartościami (stałymi) logicznymi i zwykle oznaczane są, odpowiednio, symbolami 1 i 0; uŝywa się teŝ do tego celu symboli P i F lub V (verum) i F (falsum). Przykłady funkcji prawdziwościowych: T1 p p T2 p q p q Podane wyŝej tablice nazywane są tabelami prawdziwościowymi. MoŜna określić cztery funkcje prawdziwościowe 1-argumentowe i szesnaście 2- argumentowych. Tylko niektóre z nich są uŝywane w systemach logicznych. W logice zdań stosujemy pięć spójników:,,,, Definicja (reguły formowania). Zbiór formuł języka L 0 logiki zdań określamy następująco: (i) (ii) (iii) (iv) Atom jest formułą. JeŜeli p jest formułą to ( p) jest formułą. JeŜeli p i q są formułami, to formułami są takŝe (p q), (p q), (p q), (p q). Innych formuł nie ma Uwagi: Korzystając z tautologii logiki zdań (por. 2.4) warunek (iii) przyjmuje prostszą postać. Tworząc formuły logiczne moŝna obejść się bez nadmiarowych nawiasów porządkujemy malejąco waŝność operatorów,,,, i wymagamy, aby spójnik o większej randze miał większy zakres. Tak więc p q r oznacza (p (q r)) a p q r s oznacza (p (q (( r) s))). Niech p i q będą formułami i niech [p] i [q] oznaczają wartości logiczne tych formuł. Wówczas: (a) [ p] = 1 [p], (b) [p q] = min([p],[q]), (c) [p q] = max([p],[q]), (d) [p q] = [ p q], (e) [p q] = [(p q) (q p)] 2.3. Interpretacja formuł logiki zdań Niech formuła p składa się z n zmiennych q 1,..., q n. Interpretacją formuły p nazywamy dowolne przyporządkowanie wartości logicznych występującym w niej zmiennym, I = {[q 1 ],..., [q n ]} gdzie [q i ] {0, 1}, i = 1,...,n. Oznacza to, Ŝe p ma 2 n interpretacji. 4

5 Np. formuła p (q r) (s ( t)) składa się z czterech formuł atomowych q, r, s i t, co oznacza, Ŝe p ma 16 interpretacji Formuła p jest prawdziwa w interpretacji I wtw, gdy [p] = 1 w tej interpretacji, co oznaczamy [p] = I 1. JeŜeli [p] = I 0 to p jest fałszywa w interpretacji I. Inaczej: interpretacja I spełnia p, gdy p jest prawdziwa w I; równowaŝnie mówimy, Ŝe p jest spełnialna w I. Na odwrót, interpretacja I falsyfikuje p, gdy p jest fałszywa w I; równowaŝnie mówimy, Ŝe p jest falsyfikowalna w I. Np. formuła (p ( q)) jest spełnialna w I 1 = {p, q} i falsyfikowalna w I 2 = {p, q} Zbiór interpretacji spełniających formułę p nazywamy modelem formuły p. 2.4 Tautologie Formuła logiki zdań jest tautologią, jeŝeli ma wartość prawdy przy wszystkich interpretacjach, lub inaczej: to te formuły, które są prawdziwe we wszystkich moŝliwych światach (Leibniz). Dlatego moŝna powiedzieć, Ŝe tautologia nie przynosi Ŝadnej informacji o rzeczywistym świecie, gdyŝ daje się pogodzić z kaŝdym moŝliwym stanem rzeczy. Uwaga: JeŜeli formuła p ma wartość prawdy przy wszystkich interpretacjach języka L, nazywamy ją logicznie poprawną formułą w L i oznaczamy symbolem = L p. Np. = (p p), ale ( (p p)); podobnie, gdy p jest zmienną zdaniową to p. Przykład. RozwaŜmy formułę g ((p q) p) q. Matryca dla tej formuły ma postać p q (p q) ((p q) p) ((p q) p) q Formuła logiki zdań jest kontrtautologią, jeŝeli ma wartość fałszu przy wszystkich interpretacjach. Przykładem jest tu sprzeczność p p (Klasyfikacja formuł) Formuła p logiki zdań jest: spełniona, jeŝeli istnieje taka interpretacja I, Ŝe p jest prawdziwa w I falsyfikowalna, jeŝeli istnieje taka interpretacja I, Ŝe p jest fałszywa w I Przykłady tautologii modus ponendo ponens ((p q) p) q modus tolendo tolens ((p q) q) p prawa de Morgana (p q) = p q 5

6 (p q) = p q prawa kompozycji ((p q) r) (p r) ((p q) r) (q r) prawa pochłaniania p (p q) p p (p q) p prawa przemienności p q q p p q q p (p q) (q p) prawa rozdzielności p (q r) (p q) (p r) p (q r) (p q) (p r) prawa symplifikacji (p q) p q (p q) q (p q) 2.5 Postacie normalne W świetle praw przemienności nawiasy w wyraŝeniach (p q) r lub (p q) r mogą być opuszczone. Ogólnie, moŝna bez obawy popełnienie błędu pisać p 1 p 2... p n, gdzie p i, i = 1,...,n są formułami. Formułę q p 1 p 2... p n nazywamy formułą dyzjunkcyjną (w skrócie: dyzjunkcją), a formułę q p 1 p 2... p n nazywamy formułą koniunkcyjną (w skrócie: koniunkcją). ZauwaŜmy, Ŝe porządek składników (czynników) formuły dyzjunkcyjnej (koniunkcyjnej) nie wpływa na jej wartość logiczną Literą (literałem) nazywamy atom lub negację atomu Formuła q stanowi koniunkcyjną postać normalną (KPN), gdy jest koniunkcją p 1 p 2... p n, gdzie kaŝdy czynnik p i ma kształt dyzjunkcji literałów Formułę będącą pojedynczą literą traktuje się jako alternatywę z jednym członem, jako Ŝe jest ona równowaŝna dyzjunkcji p p. Formuła będąca pojedynczą dyzjunkcją, np. p q uwaŝana jest za jednoczłonową koniunkcję, gdyŝ jest równowaŝna z (p q) (p q) Sprowadzenie formuły q do KPN pozwala rozstrzygnąć czy q jest, czy nie jest tautologią dzięki następującemu twierdzeniu. JeŜeli q jest w KPN, to q jest tautologią wtedy i tylko wtedy, gdy kaŝdy jej czynnik zawiera jednocześnie jakąś zmienną i jej negację. Istotnie, koniunkcja p 1 p 2... p n jest tautologią wtw, gdy wszystkie jej czynniki są tautologiami. Gdy czynnik p i zawiera zmienną i jej negację, to stanowi prawdziwą alternatywę; jeŝeli natomiast Ŝadna taka para nie występuje w p i, alternatywa ta będzie przy pewnych interpretacjach fałszywa Aby sprowadzić dowolna formułę do KPN korzystamy z reguł zastępowania i reguł transformacji. Reguły zastępowania pozwalają wyeliminować symbole implikacji i równowaŝności: (Imp) p q wolno zastąpić przez p q, 6

7 (Rw) p q wolno zastąpić przez ( p q) ( q p) Reguły transformacji to: prawa de Morgana, prawa podwójnej negacji, łączności, przemienności, rozdzielności, itp Przykład. Sprowadzić do KPN formułę ((p q) p) q. KaŜdy wiersz w poniŝszym ciągu powstaje z poprzedniego przez zastosowanie reguły wymienionej w prawej kolumnie. ((p q) p) q (( p q) p) q (Imp) zastosowana dwa razy ( ( p q) p) q prawo de Morgana ((p q) p) q prawo de Morgana i podwójne przeczenie q ( p (p q)) przemienność q (( p p) ( p q)) rozdzielność (q ( p p)) (q ( p q)) rozdzielność (q ( p p)) ((q q) p) przemienność, łączność Formuła q stanowi alternatywną postać normalną (APN), gdy jest dyzjunkcją p 1 p 2... p n, gdzie kaŝdy składnik p i ma kształt koniunkcji literałów Formuła w APN jest logicznie fałszywa (jest kontrtautologią) wtw, gdy kaŝdy składnik zawiera jednocześnie jakąś zmienną i jej negację. Zatem procedura sprowadzania formuły do APN nadaje sie do wykazania fałszywości tej formuły. Tej samej metody moŝna uŝyć do wykazania, Ŝe formuła jest tautologią; wystarczy bowiem udowodnić fałszywość jej zaprzeczenia Przykład. RozwaŜmy formułę (p p). Jej zaprzeczenie ( (p p)), a więc p p, jest równowaŝne następującym formułom (p p) ( p p) (Rw), przemienność ((p p) p) ((p p) p) rozdzielność (p p) (p p) (p p) (p p) rozdzielność Ostatnie z tych formuł jest oczywiście sprzeczna, a zatem formuła (p p) jest tautologią Konsekwencja logiczna Przykład. ZałóŜmy, Ŝe kurs akcji spada, jeŝeli rosną stopy procentowe. JeŜeli kurs akcji spada to większość ludzi jest niezadowolona. Ze stwierdzeń tych moŝna wywnioskować, Ŝe jeŝeli rosną stopy procentowe to większość ludzi jest niezadowolona. Aby wykazać to stwierdzenie wprowadźmy zmienne p stawki procentowe rosną, q kurs akcji spada, r większość ludzi jest niezadowolona. Wypowiedziane wyŝej zdania mają postać: 7

8 1. p q 2. q r 3. p 4. r PokaŜmy, Ŝe (4) jest prawdziwe tylko wtedy, gdy (1) (2) (3) prawdziwe. W tym celu przekształćmy (p q) (q r) (p) do KPN: (p q) (q r) (p) ( p q) ( q r) (p) (Imp) (p ( p q) ( q r)) przemienność (((p p) (p q)) ( q r)) rozdzielność (((p p) (p q q)) (p q r)) rozdzielność 0 0 (p q r) (p q r) Oznacza to, Ŝe jeŝeli formuła (p q) (q r) p jest prawdziwa, to prawdziwa jest formuła (p q r). Ta ostatnia formuła jest prawdziwa tylko wtedy gdy wszystkie jej czynniki są jednocześnie prawdziwe. A zatem r jest prawdziwe, jeŝeli tylko prawdziwa jest formuła (p q) (q r) p Definicja. Niech dane będą formuły p 1 p 2,..., p n, oraz formuła q. Mówimy, Ŝe q jest semantyczną konsekwencją formuł p 1 p 2,..., p n (lub, Ŝe q wynika logicznie z p 1 p 2,..., p n ) wtw, gdy dla kaŝdej interpretacji I, w której koniunkcja p 1 p 2... p n jest prawdziwa, prawdziwa jest formuła q. p 1 p 2,..., p n nazywamy aksjomatami (postulatami, lub przesłankami) q. JeŜeli przez A oznaczymy zbiór przesłanek, a przez q konkluzję, to q jest semantyczną konsekwencją A, co oznaczamy A = q, wtw, gdy nie ma takiej interpretacji, dla której kaŝda formuła z A jest prawdziwa, a q jest fałszywa Twierdzenie. Niech dane będą formuły p 1 p 2,..., p n, oraz formuła q. Formuła q jest logiczną konsekwencją formuł p 1 p 2,..., p n wtw, gdy formuła (p 1 p 2... p n ) q jest tautologią. UWAGA: JeŜeli q jest logiczną konsekwencją formuł p 1 p 2,..., p n, to ((p 1 p 2... p n ) q) nazywamy twierdzeniem, a q konkluzja twierdzenia Twierdzenie. Niech dane będą formuły p 1 p 2,..., p n, oraz formuła q. Formuła q jest logiczną konsekwencją formuł p 1 p 2,..., p n wtw, gdy formuła (p 1 p 2... p n q) jest kontrtautologią Przykład. Dane są formuły f 1 (p q), f 2 q, f 3 p. Pokazać, Ŝe f 3 jest konsekwencją logiczną f 1 i f 2. 2 GdyŜ negacją formuły (p 1 p 2... p n ) q jest (p 1 p 2... p n q). 8

9 Metoda zero-jedynkowa. Konstruujemy matryce logiczna i sprawdzamy, czy f 3 jest prawdziwa w kaŝdym modelu formuły (p q) q. Z podanej niŝej tabeli wynika, Ŝe posiada tylko jeden model: { p, q}. Formuła p jest prawdziwa w tym modelu, a zatem f 3 jest konsekwencją logiczną f 1 i f 2. p q p q q (p q) q p Druga metoda polega na wykorzystaniu twierdzenia 2.6.3, czyli na wykazaniu, ze (p q) q p jest tautologią. MoŜna tu wykorzystać metodę zerojedynkową, albo przekształcić tę ostatnią formułę do KPN. Skorzystajmy z tej drugiej metody. (p q) q p ((p q) q) p (Imp) (( p q) q) p (Imp) (( p q) (q q)) p rozdzielność (( p q) 0) p ( p q) p (p q) p podwójna negacja q (p p) przemienność i łączność q Trzecia metoda polega na wykorzystaniu twierdzenia 2.6.4, czyli na wykazaniu, ze formuła ((p q) q p) jest kontrtautologią. MoŜna tu wykorzystać metodę zero-jedynkową, albo przekształcić tę ostatnią formułę do APN Aparat dedukcyjny dla logiki zdań Uwaga: Punkt ten traktujemy tak, jakby następował bezpośrednio po 2.2, tzn. załóŝmy, Ŝe nie wiemy niczego o jakiejkolwiek interpretacji języka L logiki zdań Aksjomaty logiki zdań JeŜeli A,B i C są dowolnymi formułami w L to aksjomatami są (A1) A (B A) (A2) (A (B C)) ((A B) (A C)) (A3) ( A B) (B A) Nic poza tym nie jest aksjomatem. Uwagi: 9

10 WyraŜenia A (B A) itp. naleŝą do metajęzyka ( A i B nie są symbolami L). Tak więc (A1) (A3) naleŝy traktować jako schematy aksjomatów: aksjomatem będzie kaŝda formuła równokształtna z (A1), (A2) lub (A3). Np. na mocy (A1) otrzymujemy następujące aksjomaty: p (q p) p (p p) p (p p) O aksjomatach tych nie zakłada się, Ŝe są prawdami oczywistymi. Zostały one zdefiniowane bez odwoływania się bez jakiejkolwiek interpretacji Reguła inferencji Gdy A i B są dowolnymi formułami w L, to B jest bezpośrednią konsekwencją pary formuł A i (A B). Jest to reguła MP (modus ponens). Oznaczamy ją teŝ A, A B B Definicja. Dowodem jest skończony (lecz nie pusty) ciąg formuł języka L, z których kaŝda jest albo aksjomatem, albo bezpośrednią konsekwencją pewnych dwóch formuł poprzedzających ja w tym ciągu. Przykład: p ((p p) p) (A1) (p ((p p) p)) ((p (p p)) (p p)) (A2) (p (p p)) (p p) MP formuł (1) i (2) p (p p) (A1) p p MP formuł (3) i (4) Definicja. Formuła p jest twierdzeniem, co oznaczamy p, jeŝeli istnieje dowód, którego ostatnią formułą jest p. Uwaga: w ciągu, który jest dowodem, kaŝda formuła jest twierdzeniem Definicja. Ciąg formuł jest derywacją formuły p ze zbioru A wtw, gdy (a) Jest on skończonym (lecz nie pustym) ciągiem formuł języka L, przy czym (b) Ostatnią formułą w tym ciągu jest p, oraz (c) KaŜda formuła w tym ciągu jest albo aksjomatem, albo bezpośrednią konsekwencją pewnych dwu formuł poprzedzających ja w tym ciągu, albo elementem zbioru A. Z powyŝszego określenia wynika, Ŝe kaŝdy dowód jest derywacją ze zbioru pustego Definicja. Formuła p jest syntaktyczną konsekwencją zbioru formuł A, co oznaczamy A p, wtw, gdy istnieje derywacją p z A. 10

11 2.7.7 Definicja. Zbiór A jest teoriodowodowo niesprzecznym zbiorem formuł wtw gdy dla Ŝadnej formuły p nie ma tak, Ŝe A p, i zarazem A p Twierdzenie o dedukcji (Alfred Tarski, 1921): A, p q to A (p q) JeŜeli q jest syntaktyczną konsekwencją zbioru formuł {A, p} to p q jest syntaktyczną konsekwencją zbioru A} 2.8 Konsekwencja semantyczna a konsekwencja syntaktyczna. KaŜde twierdzenie jest logicznie poprawne, tzn. jeŝeli q to = q. JeŜeli q jest syntaktyczną konsekwencją zbioru formuł A to jest semantyczną konsekwencją tego zbioru, A q to A = q. 3. Logika predykatów 3.1 Wprowadzenie Logika predykatów wraz z logika zdań stanowi całość logiki formalnej. O ile logika zdań dostarcza praw wnioskowania odwołujących się do struktury zdań złoŝonych (nie wnikając w budowę zdań będących składnikami owych złoŝeń), to logika predykatów dostarcza praw wnioskowania odwołujących się do wewnętrznej budowy zdań, w której wyróŝnia się predykaty (odpowiednik orzeczenia w tradycyjnej gramatyce), argumenty predykatów (odpowiednik podmiotu), oraz kwantyfikatory wskazujące, do których (wszystkich lub wybranych) przedmiotów odnoszą się predykaty 3.2 Język formalny dla logiki predykatów Symbole języka nieskończenie wiele zmiennych zdaniowych: p, q, r,... nieskończenie wiele stałych indywiduowych (słuŝą do nazywania obiektów): a, b, c,... nieskończenie wiele zmiennych indywiduowych: x, y, z,... nieskończenie wiele symboli predykatowych: P, Q,... nieskończenie wiele symboli funkcyjnych: f, g, h,... stałe logiczne, tzn. spójniki logiki zdań oraz symbole specyficzne (kwantyfikatory) znaki graficzne: nawiasy, myślnik, przecinek 3.2.1a) Dopuszcza się stosowanie ciągów liter na oznaczanie stałych indywiduowych, symboli funkcyjnych oraz symboli predykatowych, ew. indeksowanie symboli. 11

12 3.2.1b) Symbole funkcyjne i predykatowe mają określoną liczbę argumentów, n. Dla symboli predykatowych n > 0, a dla symboli funkcyjnych n 0 (symbol funkcyjny, dla którego n = 0 utoŝsamiamy ze stałą indywiduową) c) Symbole funkcyjne słuŝą do nazywania funkcji, tzn. odwzorowań uporządkowanych n-tek stałych w określone stałe. Symbole predykatowe słuŝą do nazywania predykatów, tzn. wyraŝeń zawierających pewne zmienne i opisujących pewną własność lub pewną relację. Predykaty to odwzorowania przypisujące n-tkom stałych wartość logiczną 1 (prawda) lub 0 (fałsz) Termy. Stała jest termem. Zmienna jest termem. JeŜeli f jest n-argumentowym symbolem funkcyjnym i t 1,...t n są termami to f(t 1,...t n ) jest termem. Innych termów nie ma. Przykłady. (a) Niech plus będzie dwuargumentowym symbolem funkcyjnym. plus(x, 1) jest termem bo stała 1 i zmienna x są termami. Podobnie plus (plus (x,1),1) jest termem. (b) ojciec(jan), ojciec (ojciec(jan)) są termami Atomy. JeŜeli P jest n-argumentowym symbolem predykatowym i t 1,...t n są termami, to P(t 1,...t n ) jest formułą atomową, w skrócie: atomem. Przykład: Niech EQ będzie 2-argumentowym symbolem predykatowym. EQ(x,y), EQ(plus(x, 1), plus(y, 1)) są atomami Niech Q będzie dowolnym, tzn. ogólnym ( ) lub egzystencjalnym ( ), kwantyfikatorem. RozwaŜmy wyraŝenie postaci (Qx)A. A nazywamy zasiegiem kwantyfikatora Q, natomiast x zmienną objętą kwantyfikatorem. Zmiennymi związanymi kwantyfikatorem Q są wszystkie symbole zmiennych równokształtne ze zmienną objęta kwantyfikatorem i zawarte w jego zasięgu. Pewna litera jest zmienną wolną w A gdy nie jest zmienną związaną w A. Przykłady: (a) ( x) P(x,y) (b) ( x) P(x) ( y)q(x,y) x jest zmienną związaną, y - swobodną x jest zmienną swobodną i związaną, y - związaną Formuły (a) Atom jest formułą (b) JeŜeli F i G są formułami, to: F, F G, F G, F G, F G są formułami (c) JeŜeli F jest formułą, a x jest zmienną wolną w F to ( x)f i ( x)f są formułami (d) Innych formuł nie ma. 12

13 Formułę, w której nie występują zmienne wolne nazywamy formułą domkniętą (zdaniem). Formułę, która nie jest domknięta nazywamy otwartą. JeŜeli w F występują symbole zmiennych wolnych, x 1,...,x n, to formułę ( x 1 )...( x n )F nazywamy uniwersalnym domknięciem formuły F i oznaczamy symbolem F c. 3.3 Przykłady Aksjomaty liczb naturalnych: A 1 : Dla kaŝdej liczby istnieje jedna i tylko jedna liczba występująca bezpośrednio za nią A 2 : Nie istnieje liczba, za którą bezpośrednio występuje 0 A 3 : Dla kaŝdej liczby róŝnej od zera istnieje dokładnie jedna liczba występująca przed nią. Niech f(x) oznacza liczbę występującą bezpośrednio za x, a g(x) liczbę występującą bezpośrednio przed x. Niech E(x,y) oznacza x = y. PowyŜsze aksjomaty reprezentują formuły: S 1 : ( x)( y)(e(y, f(x)) ( z)(e(z, f(x)) E(y,z))), S 2 : (( x) E(0,f(x)) S 3 : ( x)( E(0,x) (( y) E(y,g(x)) ( z)(e(z, g(x)) E(y,z)) E(y,z))) (analiza scen) RozwaŜmy sytuację z rys. 1 przedstawiającą układ trzech klocków. Określając predykaty NA(x,y), NA-STOLE(x), LUZEM(x), z których pierwszy wskazuje, Ŝe na klocku x leŝy klocek y, drugi Ŝe klocek x leŝy na stole, a trzeci, ze klocek x jest luzem, powyŝszą sytuację opisuje formuła S = S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 gdzie: S 1 : NA(A,C), S 2 : NA-STOLE(A), S 3 : NA-STOLE(B), S 4 : LUZEM(B), S 5 : LUZEM(C), S 6 : ( x)(luzem(z) ( x)na(z,x)) Ten sposób opisu scen wykorzystano w systemie STRIPS. C A B Rys. 1 Prosta scena 13

14 3.3.3 Niech PRACUJE-W(x,z) oznacza, Ŝe pracownik x zatrudniony jest w wydziale produkcyjnym z i niech MAŁśEŃSTWO(x,y) oznacza, Ŝe x i y są małŝeństwem. Formuła ( x)( y)( z) (MAŁśEŃSTWO(x,y) (PRACUJE-W(x,z) PRACUJE-W(y,z))) reprezentuje przepis, Ŝe małŝonkowie nie mogą być zatrudnieni w tym samym miejscu pracy. 3.4 Interpretacja formuł logiki predykatów Niech L 1 oznacza język logiki predykatów Interpretację dla L 1 wyznacza uporządkowana para (D, F), gdzie D jest niepustym zbiorem zwanym dziedziną interpretacji, natomiast F jest odwzorowaniem takim, Ŝe (a) KaŜdej stałej indywiduowej przyporządkowany jest pewien element ze zbioru D, (b) KaŜdemu n-argumentowemu symbolowi funkcyjnemu f przyporządkowana jest pewna funkcja f I : D n D, (c) KaŜdemu n-argumentowemu symbolowi predykatowemu P przyporządkowana jest pewna funkcja P I : D n {0,1} będąca funkcją charakterystyczną pewnej n- argumentowej relacji w D; stałe 0 i 1 odpowiadają stałym logicznym Dla kaŝdej interpretacji w dziedzinie D formuła przyjmuje wartość 1 lub 0 zgodnie z następującymi regułami: (a) JeŜeli znane są wartości formuł G i H to znaczenia formuł G, H G, H G, H G, H G wyznaczane są przy uŝyciu tabel prawdziwościowych. (b) ( x) G otrzymuje wartość 1 tylko wtedy, gdy G ma wartość 1 dla kaŝdego elementu x z D; w przeciwnym razie ( x) G otrzymuje wartość 0 (c) ( x) G otrzymuje wartość 1 tylko wtedy, gdy G ma wartość 1 dla przynajmniej jednego elementu x z D; w przeciwnym razie ( x) G otrzymuje wartość Przykłady interpretacji RozwaŜmy formuły ( x) P(x), ( x) P(x). Przyjmujemy następującą interpretację: D = {1,2}, P I (1) = 1, P I (2) = 0. Oczywiście ( x) P(x) otrzymuje wartość 0, natomiast ( x) P(x) wartość Dana jest formuła ( x) ( y) P(x,y). Niech D = {1,2}, a P I zadane jest następująco: P I (1,1) P I (1,2) P I (2,1) P I (2,2) Dla x = 1 istnieje takie y (y=1) Ŝe P I (1,y) = 1, podobnie dla x = 2. Zatem formuła jest prawdziwa w tej interpretacji Dana jest formuła ( x) (P(x) Q(f(x),a)). Określamy interpretację I: D = {1,2}, 14

15 a 1 f I (1) =2, f I (2) = 1. P I (1) P I (2) Q I (1,1) Q I (1,2) Q I (2,1) Q I (2,2) Gdy x = 1 to P(x) Q(f(x),a) = P(1) Q(f(1),1) = P(1) Q(2,1) = 0 0 = 1. Gdy x = 2 to P(x) Q(f(x),a) = P(2) Q(f(2),1) = P(2) Q(1,1) = 1 1 = 1. Zatem formuła jest prawdziwa w interpretacji I (ćwiczenie) Przyjmijmy interpretację jak w i sprawdźmy formuły (a) ( x) (P(f(x)) Q(x, f(a))), (b) ( x) (P(x) Q(x, a)), (c) ( x)( y) (P(x) Q(x, y)), Klasyfikacja formuł Formuła A jest: formułą prawdziwą logicznie (prawda logiczną) jeŝeli jest prawdziwa przy kaŝdej interpretacji logicznie sprzeczna jeŝeli jest fałszywa przy kaŝdej interpretacji spełnialna tylko wtedy gdy dla przynajmniej jednej interpretacji istnieje co najmniej jeden ciąg indywiduów, który spełnia A (np. x < y jest formułą spełnialną gdyŝ istnieje interpretacja <np. dziedzina liczb naturalnych> i wartościowanie <np. ciąg (3,4)>, które spełnia tę formułę) konsekwencją logiczną zbioru formuł X wtw przy kaŝdej interpretacji, kaŝdy ciąg, który spełnia wszystkie formuły zbioru X, spełnia równieŝ A. Mówimy, Ŝe A wynika logicznie z X, lub X implikuje logicznie A. Jako przykład rozwaŝmy następujące Twierdzenie: Niech A P będzie formułą opisującą program P (por ). A P jest formułą spełnialną. Dowód: Dla kaŝdej krawędzi a istnieje klauzula zawierająca pozytywna literę, mianowicie Q j (x, f a (x, y)). Zatem w A P dowolna klauzula zawiera pozytywna literę. Niech v 1,..., v m oznaczają wszystkie węzły grafu z wyjątkiem węzła startowego. Niech I będzie interpretacją, w której pewnej literze Q i (x, y), 1 i m, przypisano wartość logiczną 1. Oczywiście odpowiednia klauzula przyjmuje wartość 1, a w konsekwencji A P jest spełnione w tej interpretacji. // 3.5 Skolemowska postać normalna Omówimy teraz metodę przekształcania formuł logiki predykatów pierwszego rzędu do modelowo równowaŝnej postaci nazywanej skolemowską postacią normalną (SPN). Formuły 15

16 F 1, F 2 nazywamy modelowo równowaŝnymi jeŝeli jednocześnie kaŝda formuła posiada model lub tez obie formuły nie maja modelu Preneksyjna (kwantyfikatorowa) postać normalna (PPN) Formuła jest w PPN gdy ma postać (Q 1 x 1 )...(Q n x n )M gdzie Q i, 1 i n, jest albo kwantyfikatorem uniwersalnym albo egzystencjalnym, natomiast M tzw. matryca jest formułą nie zawierającą kwantyfikatorów. Część formuły poprzedzającą matrycę, tzn. (Q 1 x 1 )...(Q n x n ), nazywamy prefiksem. Istotne jest, Ŝe Ŝaden kwantyfikator nie jest poprzedzony znakiem negacji. Sposób sprowadzania formuły do PPN podano w Tablicy Przykład (ilustracja kroku 3 rozdzielanie zmiennych). Formuła ( x)[p(x) ( x)q(x)] jest równowaŝna formule ( x)[p(x) ( y)q(y)], a ta z kolei formule por. Krok 1 - ( x)[ P(x) ( y)q(y)]. Stosując (4) dostajemy ( x)( y) [ P(x) Q(y)] Przykład. RozwaŜmy formułę ( x) (P(x) K(x) ( y)(s(x,y) C(y))). Krok1: ( x) ( P(x) K(x) ( y)(s(x,y) C(y))). Krok4: ( x)( y) ( P(x) K(x) (S(x,y) C(y))). 1 Z formuły F eliminujemy spójniki oraz posługując się skończoną ilość razy prawami: F G = F G F G = (F G ) (G F ) 2 Wprowadzamy negacje bezpośrednio przed symbole atomiczne: ( F) = F (F G) = F G (F G) = F G [( x) G(x)] = ( x)( G(x)) [( x) G(x)] = ( x)( G(x)) 3 Przemianowanie zmiennych związanych tak, aby w zasięgu kaŝdego kwantyfikatora występowały zmienne o róŝnych symbolach. 4 Tworzymy prefiks korzystając skończoną ilość razy z praw: (Qx) F(x) G (Qx) (F(x) G) (Qx) F(x) G (Qx) (F(x) G) ( x) F(x) ( x) G(x) ( x) (F(x) G(x)) ( x) F(x) ( x) G(x) ( x) (F(x) G(x)) (Q 1 x) F(x) (Q 2 x) G(x) (Q 1 x) (Q 2 y) [F(x) G(y)] (Q 1 x) F(x) (Q 2 x) G(x) (Q 1 x) (Q 2 y) [F(x) G(y)] Tablica 3.1 Sprowadzanie formuły do PPN 16

17 3.5.2 Skolemowska postać normalna stosowana jest w większości procedur automatycznego dowodzenia twierdzeń. Powiemy, Ŝe formuła otwarta F jest w SPN jeŝeli przedstawia się jako (P P m1 1 )... (P 1 k... P mk k ) gdzie wszystkie P i j są atomami lub negacjami atomów. Czynnik (P P m1 1 ) nazywamy klauzulą. Sposób sprowadzania formuły do SPN przedstawia tablica JeŜeli formuła zawiera zmienne wolne, tworzymy jej domkniecie uniwersalne (pkt ) 2 Sprowadzamy formułę do PPN (Tablica 3.1) 3 Korzystając z prawa rozdzielczości P Q R = (P R) (Q R) doprowadzamy uzyskaną w p. 2 matrycę do koniunkcji alternatyw atomów bądź negacji atomów 4 Likwidujemy symbole kwantyfikatorów egzystencjalnych zastępując związane przez nie symbole zmiennych funkcjami skolemowskimi (por. pkt ) Tablica 3.2 Sprowadzanie formuły do SPN Realizacja kroku 4. RozwaŜmy prefiks (Q 1 x 1 )...(Q n x n ) formuły w PPN i przypuśćmy, Ŝe (Q r x r ), 1 r n, jest kwantyfikatorem egzystencjalnym i nie poprzedzają go kwantyfikatory uniwersalne. Wybieramy stałą c, róŝną od stałych występujących w M, i w miejsce zmiennej x r wstawiamy c wykreślając jednocześnie (Q r x r ) z prefiksu. JeŜeli na lewo od (Q r x r ) występują kwantyfikatory uniwersalne (Q s1 x s1 ),... (Q s_m x s_m ), to wybieramy nowy róŝny od występujących w M m-argumentowy symbol funkcyjny f, zamieniamy x r na f(x s1,... x s_m ) i usuwamy (Q r x r ) z prefiksu Przykład. W formule ( x)( y)( z)( u)( v)( w) P(x,y,z,u,v,w) na lewo od ( x) nie ma Ŝadnych kwantyfikatorów, na lewo od ( u) występują kwantyfikatory ( y)( z), a na lewo od ( w) kwantyfikatory ( y), ( z) i ( v). Zastępując x przez stałą a, u przez funkcję skolemowską f(y, z), a zmienną w przez funkcję g(y, z, v) otrzymujemy formułę ( y)( z)( v) P(a, y, z, f(y, z), v, g(y, z, v)) Przykład. Dana jest formuła ( x)( y) ( P(x) K(x) (S(x,y) C(y))) Korzystając z tautologii A (B C) = (A B) (A C) sprowadzamy te formułę do postaci, w której matryca ma koniunkcyjną postać normalną: ( x)( y) {[ P(x) K(x) S(x,y)] [ P(x) K(x) C(y)]} a następnie do postaci standardowej: ( x) {[ P(x) K(x) S(x, f(x))] [ P(x) K(x) C( f(x))]} Przykład. Dana jest formuła 17

18 ( x) { P(x) [( y) (P(y) P(f(x, y))) ( x)(q(x, y) P(y))]} Sprowadzamy powyŝszą formułę do PPN: Krok 1 (T3.1): ( x) { P(x) [( y) ( P(y) P(f(x, y))) ( x)( Q(x, y) P(y))]} Krok 2 (T3.1): ( x) { P(x) [( y) ( P(y) P(f(x, y))) ( x)(q(x, y) P(y))]} Krok 3 (T3.1): ( x) ( y) ( z) { P(x) [( P(y) P(f(x, y))) (Q(x, z) P(z))]} Uzyskano formułę PPN. Sprowadzamy matrycę do koniunkcyjnej postaci normalnej ( x)( y)( z) {[ P(x) P(y) P(f(x, y))] [ P(x) Q(x, z)] [ P(x) P(z)]} Redukujemy kwantyfikator egzystencjalny: ( x)( y) {[ P(x) P(y) P(f(x, y))] [ P(x) Q(x, h(x,y))] [ P(x) P(h(x,y))]} Klauzule Dyzjunkcję symboli atomicznych lub ich negacji (tzn. literałów) nazywamy klauzulą Koniunkcję klauzul K 1... K n zapisujemy w postaci { K 1,..., K n }. Formuła z p zawiera trzy klauzule: { P(x) P(y) P(f(x, y)), P(x) Q(x, z), P(x) P(z)} JeŜeli L 1, L 2 są literami, przy czym L 1 = L 2 to mówimy, Ŝe (L 1, L 2 ) jest para kontrarną. 3.6 Procedura unifikacji Przy dowodzeniu twierdzeń zachodzi konieczność sprowadzania róŝnych formuł do jednolitej postaci. Np. chcąc wyprowadzić twierdzenie Q(a) z aksjomatów {( x) (P(x) Q(x)), P(a)} naleŝy zunifikować atomy P(x) i P(a) wprowadzając podstawienie a w miejsce x. Proces zastępowania zmiennych termami nazywamy unifikacją Definicja. Podstawieniem nazywamy skończony zbiór postaci θ = {t 1 /x 1,..., t n /x n } gdzie x i oznacza zmienną, t i oznacza term, przy czym x i x j oraz t i t j. JeŜeli wszystkie termy są podstawowe (nie zawierają zmiennych) to θ nazywamy podstawieniem podstawowym Nomenklatura. a) Przez wyraŝenie rozumiemy term, zbiór termów, zbiór atomów, literę, klauzulę lub zbiór klauzul. b) Przez wyraŝenie podstawowe rozumiemy wyraŝenie, w którym nie występują zmienne. c) PodwyraŜeniem wyraŝenia E nazywamy wyraŝenie występujące w E Niech θ będzie podstawieniem, θ = {t 1 /x 1,..., t n /x n }, a E wyraŝeniem. WyraŜenie Eθ otrzymane z E przez jednoczesne zastąpienie wszystkich zmiennych wskazanych w θ odpowiadającymi im termami nazywamy przykładem (egzemplarzem) E. 18

19 Przykład. Niech E = {P(x, f(y), a}, θ = {g(z)/x, b/y}. Wówczas Eθ = {P(g(z), f(b), a} Niech θ będzie podstawieniem, θ = {t 1 /x 1,..., t n /x n }, a Σ = = {u 1 /y 1,..., u m /y m }. ZłoŜeniem θ i Σ nazywamy podstawienie θ Σ = {t 1 Σ/x 1,..., t n Σ/x n, u 1 /y 1,..., u m /y m } otrzymane przez zastąpienie termów z θ termami z Σ i dołączenie par z Σ zawierających zmienne nie występujące w θ. Tzn. z uzyskanego zbioru θ Σ wykreślamy te elementy, w których t i Σ = x i, oraz elementy u j /y j takie, Ŝe y j {x 1,...,x n } Przykład. Niech θ = {f(y)/x, z/y}, Σ = {a/x, b/y, y/z}. θ Σ = {f(b)/x, y/y, a/x, b/y, y/z}. Zgodnie z konwencją z θ Σ wykreślamy elementy postaci x i /x i oraz te zmienne z Σ, w których występują zmienne identyczne ze zmiennymi w θ. Ostatecznie θ Σ = {f(b)/x, y/z} Przykład. Niech θ = {g(x,y)/z}, Σ = {a/x, b/y, c/w, d/z}. Tutaj θ Σ ={g(a,b)/z, a/x, b/y, c/w}, natomiast Σ θ = Σ θ Σ Składanie podstawień jest łączne, co m.in. oznacza, Ŝe (Eθ 1 )θ 2 = E(θ 1 θ 2 ). Ponadto podstawienie puste, ε (nie zawierające Ŝadnego elementu) ma własność εθ = θε Podstawienie θ nazywamy unifikatorem zbioru wyraŝeń E = {E 1,...,E n } jeŝeli E 1 θ =... = E n θ. Zbiór E nazywamy wówczas unifikowalnym Unifikator σ zbioru wyraŝeń E nazywamy unifikatorem głównym wtw dla kaŝdego unifikatora θ zbioru E istnieje takie podstawienie Σ, Ŝe θ = σ Σ Przykład. Niech E = {P(x, f(y), a), P(x, f(a), a)}. Podstawienie θ = {b/x, a/y} unifikuje wyraŝenia z E do postaci P(b, f(a), a). θ nie jest unifikatorem głównym. MoŜna sprawdzić, ze σ = {a/y} jest unifikatorem głównym. Wówczas θ = σ {b/x} Zbiór rozbieŝności (disagreement set) R niepustego zbioru wyraŝeń E otrzymujemy wyszukując pierwszą od lewej pozycję, począwszy od której nie we wszystkich wyraŝeniach z E występują te same symbole i wypisując z kaŝdego wyraŝenia z E podwyraŝenie zaczynające się od symbolu zajmującego te pozycję Przykład. Niech E = {P(x), P(a)}. R = {x,a} Algorytm unifikacji podano w Tablicy 3.3. Posiada on następującą własność. JeŜeli E jest skończonym, niepustym i unifikowalnym podzbiorem wyraŝeń, to algorytm kończy się zawsze po realizacji kroku 2, a znaleziony unifikator s k jest unifikatorem głównym. 1 k = 0; E k = E; s k = ε 2 JeŜeli E k jest klauzulą jednostkową to STOP; s k jest unifikatorem głównym dla E. W 19

20 przeciwnym razie dla E k określamy zbiór rozbieŝności R k. 3 JeŜeli w R k istnieją elementy x k, t k takie, Ŝe x k jest zmienną nie występującą w t k to przechodzimy do kroku 4. W przeciwnym razie STOP E nie jest unifikowalny. 4 s k+1 = s k {t k /x k } E k+1 = E k {t k /x k }= E s k+1 k = k+1 i powrót do (2) Tabela 3.3 Algorytm unifikacji Przykład. Niech E = {Q(f(a), g(x)), Q(y,y)}. Mamy kolejno: 1. k = 0; E k = E; s k = ε 2. R 0 = { f(a), y} 3. R 0 zawiera zmienną y i term f(a), w którym ta zmienna nie występuje. Zatem: 4a) s 1 = s 0 {f(a)/x} = {f(a)/x} 4b) E 1 = {Q(f(a), g(x)), Q(f(a), f(a))}.. 2. R 1 = { g(x), f(a)} 3. R 1 nie zawiera explicite zmiennej, co oznacza, Ŝe E nie jest unifikowalny. STOP. 4. Zasada rezolucji 4.1 Wprowadzenie Zaproponowana w 1965 r. przez J. A. Robinsona zasada rezolucji stanowi z algorytmicznego punktu widzenia jedną z najbardziej atrakcyjnych metod dowodzenia twierdzeń. Pod pojęciem zasady rezolucji rozumiemy następującą regułę wnioskowania α β, α γ β γ Wniosek β γ nazywamy rezolwentą przesłanek α β oraz α γ JeŜeli dla dowolnych dwóch klauzul C 1, C 2 istnieje kontrarna para literałów L 1, L 2, to usuwając tę parę otrzymujemy klauzulę złoŝoną z pozostałych liter w C 1 i C 2. Wynikowa klauzula nazywana jest rezolwentą. Przykład: Rezolwentą klauzul C 1 = {P,R}, C 2 = { P, Q} jest Res(C 1, C 2 ) = {R, Q} Twierdzenie. Niech C 1, C 2 będą dwiema klauzulami. Ich rezolwenta, Res(C 1, C 2 ), jest logiczną konsekwencją formuły (C 1 C 2 ) Uwzględniając twierdzenie oraz twierdzenie celem udowodnienia C naleŝy do S dodać klauzulę C. Wówczas sprawdzenie, Ŝe C 1 C 2... C n C jest kontrtautologią jest równowaŝne uzyskaniu rezolwenty równowaŝnej klauzuli pustej,. Niedeterministyczny (gdyŝ nie określa strategii wybierania klauzul ze zbioru S) algorytm automatycznego dowodzenia twierdzeń przedstawiono w Tablicy

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

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

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

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

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

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

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 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

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 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

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

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

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

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 Postać klauzulowa formu l 2 Regu la rezolucji Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych a spe lnialność Ogólna

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

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

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut Predykat Weźmy pod uwagę następujące wypowiedzi: (1) Afryka jest kontynentem. (2) 7 jest liczbą naturalną. (3) Europa jest mniejsza niż Afryka. (4) 153 jest podzielne przez 3. Są to zdania jednostkowe,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Rachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Rachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Rachunek zdań Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak RACHUNEK ZDAŃ Zdania Definicja Zdanie jest to stwierdzenie w języku naturalnym, któremu można przypisać wartość prawdy lub

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

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

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych Zapoznaj z poniŝszym tekstem reprezentującym wiedzę logiczną o wartościach logicznych będących interpretacjami formuł złoŝonych

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia / 20

Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia / 20 Logika Michał Lipnicki Zakład Logiki Stosowanej UAM 11 stycznia 2013 Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia 2013 1 / 20 KRP wstęp Wstęp Rozważmy wnioskowanie: Każdy człowiek jest śmiertelny. Sokrates

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

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

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

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 pragmatyczna dla inżynierów

Logika pragmatyczna dla inżynierów Logika pragmatyczna Logika pragmatyczna dla inżynierów Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl materiały + literatura + informacje na stronie www. Zaliczenie: Test pisemny

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

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

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

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

Rachunek zdań i predykatów

Rachunek zdań i predykatów Rachunek zdań i predykatów Agnieszka Nowak 14 czerwca 2008 1 Rachunek zdań Do nauczenia :! 1. ((p q) p) q - reguła odrywania RO 2. reguła modus tollens MT: ((p q) q) p ((p q) q) p (( p q) q) p (( p q)

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

Rachunek zdań. Zdanie w sensie logicznym jest to wyraŝenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie reguł danego języka, iŝ tak a

Rachunek zdań. Zdanie w sensie logicznym jest to wyraŝenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie reguł danego języka, iŝ tak a Zdanie w sensie logicznym jest to wyraŝenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie reguł danego języka, iŝ tak a tak jest alboŝe tak a tak nie jest. Wartość logiczna zdania jest czymś obiektywnym, to

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

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

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

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

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

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

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

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Predykatów I KRZ jest teorią stanowiącą wstępną część logiki formalnej, część zakładaną przez inne teorie. Przypomnijmy, jest on teorią związków logicznych między zdaniami

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

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

Uzgadnianie formuł rachunku predykatów

Uzgadnianie formuł rachunku predykatów Składanie podstawień Plan wykładu Uzgadnianie Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan wykładu Składanie podstawień 1 Składanie podstawień Podstawienie Motywacja Złożenie podstawień 2 Uzgadnianie

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

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Katedra Informatyki Stosowanej Politechnika Łódzka PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium PROGRAMOWANIE SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH Opracowanie: Dr hab. inŝ. Jacek Kucharski Dr inŝ. Piotr Urbanek Cel ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Algebra Boole a

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Algebra Boole a Wstęp do Techniki Cyfrowej... Algebra Boole a Po co AB? Świetne narzędzie do analitycznego opisu układów logicznych. 1854r. George Boole opisuje swój system dedukcyjny. Ukoronowanie zapoczątkowanych w

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

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

1. Elementy logiki matematycznej, rachunek zdań, funkcje zdaniowe, metody dowodzenia, rachunek predykatów

1. Elementy logiki matematycznej, rachunek zdań, funkcje zdaniowe, metody dowodzenia, rachunek predykatów 1. Elementy logiki matematycznej, rachunek zdań, funkcje zdaniowe, metody dowodzenia, rachunek predykatów Logika matematyczna, dział matematyki zajmujący się badaniem własności wnioskowania (dowodzenia)

Bardziej szczegółowo

1.2.3 Funkcjonalna pełność

1.2.3 Funkcjonalna pełność 1.2.3 Funkcjonalna pełność Przedstawione przykłady sprawdzania tautologiczności formuł zamknietych metodą niewprost dobrze ilustrują, Ŝe załoŝenie niewrost o przypisaniu formule wartości fałszu, a następnie

Bardziej szczegółowo

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14 Wstęp do matematyki Matematyka, I rok. Tomasz Połacik Spis treści 1 Logika................................. 1 2 Zbiory................................. 7 3 Pewnik wyboru............................ 10

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

Logika binarna. Prawo łączności mówimy, że operator binarny * na zbiorze S jest łączny gdy (x * y) * z = x * (y * z) dla każdego x, y, z S.

Logika binarna. Prawo łączności mówimy, że operator binarny * na zbiorze S jest łączny gdy (x * y) * z = x * (y * z) dla każdego x, y, z S. Logika binarna Logika binarna zajmuje się zmiennymi mogącymi przyjmować dwie wartości dyskretne oraz operacjami mającymi znaczenie logiczne. Dwie wartości jakie mogą te zmienne przyjmować noszą przy tym

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów

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

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

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

Problem. Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Instancja wyrażenia. Podstawienie termu za zmienną. Joanna Józefowska

Problem. Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Instancja wyrażenia. Podstawienie termu za zmienną. Joanna Józefowska Problem Instytut Informatyki jedzenie(x 1 ) lubi(adam, x 1 ) jedzenie(jabłko) jedzenie(kurczak) je(x 1, x 2 ) żyje(x 1 ) jedzenie(x 2 ) je(bogdan, orzeszki) żyje(bogdan) je(bogdan, x 2 ) je(zuzia, x 2

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

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

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

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

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Wykład 2 Informatyka Studia InŜynierskie Rachunek predykatów syntaktyka Do symboli (nazw) rachunku predykatów zaliczamy: 1. Predefiniowane symbole true i false. 2.

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

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

Adam Meissner SZTUCZNA INTELIGENCJA

Adam Meissner SZTUCZNA INTELIGENCJA Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Elementy wnioskowania automatycznego

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Zdań III Przypomnijmy: Logika: = Teoria form (schematów, reguł) poprawnych wnioskowań. Wnioskowaniem nazywamy jakąkolwiek skończoną co najmniej dwuwyrazową sekwencję

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

Programowanie deklaratywne

Programowanie deklaratywne Programowanie deklaratywne Artur Michalski Informatyka II rok Plan wykładu Wprowadzenie do języka Prolog Budowa składniowa i interpretacja programów prologowych Listy, operatory i operacje arytmetyczne

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

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. 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 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

Wprowadzenie do Sztucznej

Wprowadzenie do Sztucznej Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Wykład 2 Informatyka Studia InŜynierskie Konsekwencje logiczne Formuła A jest konsekwencją logiczną zbioru formuł U, co zapisujemy U A, jeŝeli kaŝda interpretacja,

Bardziej szczegółowo

Jako symbole niedeklaratywne wprowadzamy: <argument>, <argumenty>, <atom>, <form>. Regułami produkcji języka są:

Jako symbole niedeklaratywne wprowadzamy: <argument>, <argumenty>, <atom>, <form>. Regułami produkcji języka są: 1.2 Logika pierwszego rzędu 1.2.1 Język rachunku kwantyfikatorów Dokonując formalizacji języka dowolnej dziedziny wiedzy, jak zostało to pokazane w stosownym podrozdziale, dla wszystkich wyraŝeń równokształtnych,

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

ĆWICZENIE 2. DEF. Mówimy, że formuła A wynika logicznie z formuł wartościowanie w, takie że w A. A,, A w KRZ, jeżeli nie istnieje

ĆWICZENIE 2. DEF. Mówimy, że formuła A wynika logicznie z formuł wartościowanie w, takie że w A. A,, A w KRZ, jeżeli nie istnieje ĆWICZENIE 2 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): wynikanie logiczne, wnioskowanie, niezawodny schemat wnioskowania, wnioskowanie dedukcyjne, równoważność logiczna, iniowalność spójników za mocą formuły. DEF.

Bardziej szczegółowo