Logiczna reprezentacja wiedzy i metoda logiczno-algebraiczna
|
|
- Henryka Mikołajczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Logiczna reprezentacja wiedzy i metoda logiczno-algebraiczna dr inż. Grzegorz ilcek & dr inż. Maciej Hojda Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji, Instytut Informatyki, Politechnika Wrocławska copyright Grzegorz ilcek & Maciej Hojda
2 Wybrane opisy obiektów wejściowo-wyjściowych u y=f (u) Obiekt opisany funkcyjną zależnością wyjścia od wejścia y u D u R(u,y) D y y Obiekt opisany relacyjną reprezentacją wiedzy u u (α u ) (α u,α w,α y ) y (α y ) y Obiekt opisany logiczną reprezentacją wiedzy
3 Podstawowe pojęcia ormuła logiczna opisująca obiekt składa się z formuł elementarnych α i operacji logicznych: alternatywy ( ᴠ ), koniunkcji ( ᴧ ), negacji ( ), Implikacji ( ). Np. (α 1, α 2, α 3, α 4 )= α 1 ᴠ α 2 ᴧ α 3 α 4.
4 Podstawowe pojęcia α(x) formuła elementarna ( własność zmiennych wejściowych, wyjściowych, bądź pomocniczych ogólnie oznaczonych przez x) pewne z założenia niepodzielne klocki (z założenia, tzn. zakładamy, że są niepodzielne, ale w rzeczywistości mogą składać się ze skomplikowanych formuł logicznych). Np. α(x)= Prędkość x>100 km/h lub α(x)= Dla każdego x spełniona jest relacja R(x,a)=x>a. α u,i (u)єa u i-ta (i=1,2,,n1) formuła elementarna wejściowa dotycząca tylko zmiennych u należąca do zbioru formuł wejściowych A u α y,i (y) ЄA y i-ta (i=1,2,,n2) formuła elementarna wyjściowa dotycząca tylko zmiennych y należąca do zbioru formuł wyjściowych A y α w,i (u,w,y) ЄA w i-ta (i=1,2,,n3) formuła elementarna pomocnicza (wewnętrzna systemu) dotycząca zmiennych u lub y lub w (nie tylko u i nie tylko y) należąca do zbioru formuł pomocniczych (wewnętrznych) A w (W ogólności α w,i może zależeć nie tylko od trójki (u,w, y), ale również od par (u,w), a także (w,y)).
5 Podstawowe pojęcia n=n1+n2+n3 liczba wszystkich formuł elementarnych (α u, α w, α y ) =α ciąg wszystkich formuł elementarnych a j =w(α j )Є{0,1} wartość logiczna j-ej formuły elementarnej (a u, a w, a y )=a zerojedynkowy ciąg wartości logicznych odpowiednich formuł elementarnych α u, α w, α y (takich ciągów jest 2 n dla każdego ciągu formuł elementarnych α) Np. dla ciągu formuł elementarnych α=(α u1, α u2, α w, α y ) przykładowe 4 (z 16) ciągi wartości (a i =(a u1, a u2, a w, a y ), i-numer ciągu wartości), są następujące: a 1 =(1,1,1,1), a 2 =(0,1,1,0), a 3 =(0,0,0,1), a 4 =(0,1,0,1).
6 Logiczna reprezentacja wiedzy jest zbiorem faktów (α)= 1 (α)ᴧ 2 (α)ᴧ ᴧ k (α) zbiór k faktów (definiuje relację R(u,y)) i (α) i-ty fakt, (i=1,2,,k) zapisany jako formuła logiczna składająca się z formuł elementarnych α i (a), (a) wyrażenia algebraiczne w algebrze logiki dwuwartościowej W bazie wiedzy zakłada się, że wszystkie występujące w niej formuły są faktami, czyli są prawdziwe, czyli dla każdego ciągu a, (a)=1. W literaturze fakty w formie implikacji często zwane są regułami, stąd możliwe są inne określenia jak : baza faktów, baza reguł, baza reguł i faktów.
7 akty a relacje Każdy fakt i (α) określa relację między zmiennymi wejściowymi, wyjściowymi i pomocniczymi (wewnętrznymi): R i (u,w,y)={(u,w,y) Є UΧWΧY: i [a u (u),a w (u,w,y),a y (y))]=1}, i=1,2,,k Zbiór tych relacji tworzy bazę wiedzy (k liczba reguł i faktów w bazie wiedzy). Zmienne w można wyeliminować i sprowadzić bazę wiedzy do jednej relacji: R(u,y)={(u,y) Є UΧY: V w ЄW [(u,w,y) Є R 1 (u,w,y) R k (u,w,y)]}, czyli R(u,y)={(u,y) Є UΧY: V w ЄW [(a)=1]}.
8 akty a relacje c.d. Oznacza to, że w obiekcie mogą wystąpić tylko takie wartości (u,y), dla których istnieje taka wartość w, że wszystkie fakty są prawdziwe. u (α u ) logiczna formuła wejściowa, w której występują tylko podciągi α złożone z α u,i (i=1,2,,n1) (definiuje zbiór D u ={uєu: u [a u (u)]=1}) y (α y ) logiczna formuła wyjściowa, w której występują tylko podciągi α złożone z α y,i (i=1,2,,n2) (definiuje zbiór D y ={yєy: y [a y (y)]=1})
9 Proste zadanie analizy Proste zadanie analizy, inaczej problem dowodzenia twierdzeń. Należy dla przyjętej bazy faktów i reguł podać postać formuły wejściowej u oraz y, przy czym zakłada się, że formuła u jest prawdziwa, a więc formuła ~ = u ᴧ uznana jest za prawdziwą. Należy odpowiedzieć na pytanie: Jaka jest wartość ~ logiczna podanej formuły y? (Inaczej, czy y jest logiczną konsekwencją?). Możliwe odpowiedzi to: TAK, NIE, NIE WIEM. (Ta ostatnia oznacza, że wartość logiczna y nie jest zdeterminowana zbiorem faktów i reguł i własnością u.) W rzeczywistości wyznaczenie algorytmu wnioskowania (z użyciem odpowiednich reguł wnioskowania) dla skomplikowanych struktur logicznych może być bardzo trudne, o ile w ogóle możliwe.
10 Zadanie analizy Zadanie analizy polega na wyznaczeniu najlepszej* postaci formuły wyjściowej y dla zadanej formuły wejściowej u, a więc odpowiedniego zdania logicznego zawierającego elementarne formuły wyjściowe połączone odpowiednimi spójnikami logicznymi, które spełnia implikację u ᴧ y. (#) *Najlepsza oznacza taką formułę, która implikuje wszystkie inne. Np. jeśli M formuł 1 y, 2 y, 3 y,, M y spełnia (#) oraz zachodzi ( 1 y 2 y) ᴧ ( 1 y 3 y) ᴧ ᴧ ( 1 y M y), to najlepszą formułą jest 1 y Zadanie można więc sformułować następująco: Dane: u, Wyznacz: najlepszą* y spełniającą (#).
11 Zadanie podejmowania decyzji (sterowania) Zadanie podejmowania decyzji (sterowania) polega na wyznaczeniu najlepszej** postaci formuły wejściowej u dla zadanej formuły wyjściowej y, a więc odpowiedniego zdania logicznego zawierającego elementarne formuły wejściowe połączone odpowiednimi spójnikami logicznymi, które spełnia implikację u ᴧ y. (#) **Najlepsza oznacza taką formułę, która jest implikowana przez wszystkie inne. Np. jeśli M formuł 1 u, 2 u, 3 u,, M u spełnia (#) oraz zachodzi ( 2 u 1 u) ᴧ ( 3 u 1 u) ᴧ ᴧ ( M u 1 u), to najlepszą formułą jest 1 u Zadanie można więc sformułować następująco: Dane: y, Wyznacz: najlepszą** u spełniającą (#).
12 Metoda logiczno-algebraiczna Metoda logiczno-algebraiczna, zwana też metodą Bubnickiego. Polega na rozwiązaniu zadania analizy bądź podejmowania decyzji poprzez przejście z reprezentacji zdania w formie zmiennych logicznych na ich reprezentację w algebrze dwuwartościowej, rozwiązaniu postawionego równoważnego zadania zastępczego, a następnie powrotu do reprezentacji w formie zmiennych logicznych.
13 Dodatkowe oznaczenia A zbiór wszystkich ciągów a=(a u,a w,a y ) S a ={a Є A: (a)=1} zbiór równoważny formule (α). S u ={a u Є A: u (a u )=1} zbiór równoważny formule u (α u ). S y ={a y Є A: y (a y )=1} zbiór równoważny formule y (α y )
14 Rozwiązanie zadania analizy Równoważny problem analizy polega na wyznaczeniu najmniejszego zbioru S y, dla którego spełniona jest implikacja a u ЄS u a y ЄS y Aby rozwiązać zadanie analizy należy znaleźć wszystkie ciągi wartości formuł elementarnych a y (czyli zbiór S y ), dla których spełnione jest (a u,a w,a y )=1 ᴧ u (a u )=1
15 Rozwiązanie zadania podejmowania decyzji (sterowania) Równoważny problem analizy polega na wyznaczeniu największego zbioru S u, dla którego spełniona jest implikacja a u ЄS u a y ЄS y Aby rozwiązać zadanie podejmowania decyzji należy znaleźć wszystkie ciągi wartości formuł elementarnych a u (czyli zbiór S u ), dla których spełnione jest (a u,a w,a y )=1 ᴧ y (a y )=1 ale niespełnione jest (a u,a w,a y )=1 ᴧ y (a y )=0
16 Rozwiązanie zadania podejmowania decyzji (sterowania) c.d. W praktyce należy wyznaczyć dwa zbiory S u1 i S u2. Dla S u1 spełnione jest (a u,a w,a y )=1 ᴧ y (a y )=1, Dla S u2, spełnione jest (a u,a w,a y )=1 ᴧ y (a y )=0. Ostatecznie S u = S u1 S u2
17 Powrót do reprezentacji w formie zmiennych logicznych Aby przejść z reprezentacji algebraicznej do logicznej, wystarczy utworzyć formułę stworzoną z alternatyw koniunkcji zmiennych logicznych (formuł elementarnych), których wartości występują w odpowiednim zbiorze S u lub S y, przy czym jeśli w danym ciągu wartości przy odpowiadającej zmiennej logicznej jest wartość 0, to w formule ta zmienna wystąpi z negacją. Jest to tzw. postać dysjunkcyjna. Przykład: Dla rozwiązania zadania analizy S y ={(0,1);(1,0);(1,1)}, formuła wyjściowa wygląda następująco: y = ( α y1 ᴧ α y2 ) ᴠ (α y1 ᴧ α y2 ) ᴠ (α y1 ᴧ α y2 ). Otrzymaną formułę często można uprościć stosując prawa i twierdzenia rachunku zdań logicznych, np. powyższą formułę można zapisać prościej jako y = α y1 ᴠ α y2.
18 Dodatkowe informacje W sformułowanych rozwiązaniach zastępczych, zadań analizy i podejmowania decyzji wykorzystujących algebrę dwuwartościową, można zauważyć, że do znalezienia rozwiązania należy przeglądnąć wszystkie możliwe ciągi wartościowań formuł elementarnych. Dla dużych i skomplikowanych problemów zadanie może być bardzo trudne, głównie ze względu na jego czasochłonność. Aby dla wielu przypadków uprościć procedurę rozwiązania zaproponowano metody dekompozycji. Metoda logicznoalgebraiczna jak i metody dekompozycji zarówno dla zadania analizy jak i podejmowania decyzji zostały opisane m.in. w następujących publikacjach:
19 Literatura Bubnicki, Z. (1990), Wstęp do systemów ekspertowych, PWN, W-wa. Bubnicki, Z. (1992), Decomposition of a system described by logical model. R. Trappl (red.) Cybernetics and System Research, t. 1, Singapore: World Scientific, Bubnicki, Z. (1997), Logic-algebraic method for a class of knowledge-based systems.. Pichler, R. Moreno-Diaz (red.) Computer Aided System Theory, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 1333, Berlin, Bubnicki, Z. (1997), Logic-algebraic method for a class of dynamical knowledge-based systems. A. Sydow (red.) Proc. of the 15th IMACS World Congress on Scientific Computation, Modelling and Applied Mathematics, t. 4, , Berlin Bubnicki, Z. (1998), Logic-algebraic method for knowledge-based relation systems. Sys. Anal. Model. Simul., 33, Bubnicki, Z. (1999), Learning processes and logic-algebraic method in knowledge-based control systems. S.G. Tzafestas, G. Schmidt (red.) Progress in System and Robot Analysis and Control Design. Lecture Notes in Control and Information Sciences, 243. Springer-Verlag, London, Bubnicki, Z. (2002), Teoria i algorytmy sterowania, PWN, W-wa
20 Przykłady Na kolejnych slajdach znajdują się przykłady ilustrujące przedstawioną teorię
21 System grzewczy - schemat u 2 u 4 u 1 y 1 u 3 Grzejnik wody Podsystem sterujący () y 2 u 5 y 3 copyright Maciej Hojda
22 Wejścia i wyjścia u [0, ) Doprowadzone napięcie zasilające do grzałki [V ] 1 u {0,1} 2 Włącznik grzejnika [wył., wł.] u (, ) Wprowadzona docelowa temperatura wody [ C 3 u (, ) Zmierzona aktualna temperatura wody [ C 4 u [0, ) Poziom wody w zbiorniku [ cm] 5 ] ] y { brak, zielony, czerwony } Sygnał kontrolki [nieaktywny, ogrzewanie włączone, ogrzewanie 1 niemożliwe] y {0,1} 2 Podanie napięcia na grzałkę [nie, tak] y (, ) Różnica między temperaturami: docelową, a aktualną[ C ] 3 copyright Maciej Hojda
23 ormuły elementarne i fakty u1 {0,1} " 24 u " u2 {0,1} " u 2 1" u3 {0,1} " u3 u4 " u4 {0,1} " u 10 " 5 y1 {0,1} " y ~ brak 1 " y2 {0,1} " y zielony y3 {0,1} " y 1" 1 " 2 y4 {0,1} " y 0 " 3 w1 {0,1} Czy system jest gotowy do ogrzewania wody [nie, tak] w2 {0,1} Czy woda powinna być ogrzana [nie, tak] 1 u1 u2 w1 2 u3 u4 w2 3 w1 w2 y2 y3 4 u3 y4 4 u3 y4 copyright Maciej Hojda
24 Przykładowe przekształcenia między wejściami, wyjściami, a formułami D u u 1 [210,240], 1 3 1, 1, 1, 0 u u1 u2 elementarnymi u 2, u 30, u 20, u 5 u3 u4 u ( u ) u1 u2 u3 u4 u ( u ) u1 u2 u3 u4 1, 0, 0, 1 u u1 u2 4 u3 u4 2 3 u u 5 D u u 1 [40,460], u 0, u 4, 10 5 D y y y1 brak, y2 tak, y 3 0 0, 0, 1, 1 y1 y2 y3 y4 1, 1, 0, 1 y D y y1 y2 y3 y1 zielony, y2 nie, y 3 0 y4 Przez formuły wejściowe u i wyjściowe y rozumiemy koniunkcje odpowiednich formuł elementarnych. copyright Maciej Hojda
25 Przykładowa reprezentacja wiedzy 1 u1 u2 w1 Zadanie analizy ~ 2 w1 u2 y1 ) 3 w1 y1 (~ y 2 u y ~ u1 u2? Zadanie syntezy y u ~ ( ~ ) y1 y2? copyright Maciej Hojda
26 Zadanie analizy - rozwiązanie a a u1 u2 a w1 a y1 a y u u S y {(1,0), (0,1), (1,1)} y ( y1 ~ y2) (~ y1 y2) ( y1 y2) y1 y2 copyright Maciej Hojda
27 a u1 Zadanie syntezy - rozwiązanie a u2 a w1 a y1 a y y y ~ y S u1 {(0,0),(0,1),(0,1),(1,1)} S u2 {(0,0),(1,0),(0,1)} S u {(1,1)} copyright Maciej Hojda u u1 u2
28 Uproszczony system grzewczy u 1 u 2 Grzejnik wody Podsystem sterujący () y 1 u 3 u {0,1} Włącznik grzejnika [wył., wł.] 1 u (, ) Wprowadzona docelowa temperatura wody [ C 2 u (, ) Zmierzona aktualna temperatura wody [ C 3 ] ] y {0,1} Podanie napięcia na grzałkę [nie, tak] 1 copyright Maciej Hojda
29 Uproszczony system grzewczy {0,1} " u 1 " u2 2 {0,1} " u u " u3 3 4 {0,1} " y zielony y2 1 " {0,1} " y 1 " y3 2 {0,1} Czy system jest gotowy do ogrzewania wody [nie, tak] w1 {0,1} Czy woda powinna być ogrzana [nie, tak] y2 copyright Maciej Hojda
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 szczegółowoMyślenie 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 szczegółowoAndrzej 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 szczegółowoLogika 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 szczegółowoAdam 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 szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoNp. 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 szczegółowoAndrzej 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 szczegółowoI. 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 szczegółowoZiemia 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 szczegółowoLogika 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 szczegółowo4 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 szczegółowoRachunek 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 szczegółowoElementy 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 szczegółowoLekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań
Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań S. Hoa Nguyen 1 Materiał a) Zdanie proste, złożone b) Spójniki logiczne (funktory zdaniotwórcze):,,,,, (alternatywa wykluczająca - XOR). c) Tautologia, zdanie
Bardziej szczegółowoLogika 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 szczegółowoIndukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka
Bardziej szczegółowoLogika 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 szczegółowoJak wnioskują maszyny?
Jak wnioskują maszyny? Andrzej Szałas informatyka + 1 Plan wykładu Plan wykładu Modelowanie wnioskowania Wyszukiwanie, a wnioskowanie Klasyczny rachunek zdań Diagramy Venna Wprowadzenie do automatycznego
Bardziej szczegółowoAlgebrę 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 szczegółowoSchematy 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 szczegółowoArchitektura komputerów ćwiczenia Bramki logiczne. Układy kombinacyjne. Kanoniczna postać dysjunkcyjna i koniunkcyjna.
Architektura komputerów ćwiczenia Zbiór zadań IV Bramki logiczne. Układy kombinacyjne. Kanoniczna postać dysjunkcyjna i koniunkcyjna. Wprowadzenie 1 1 fragmenty książki "Organizacja i architektura systemu
Bardziej szczegółowoSemantyka 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoPrzykłady 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 szczegółowoSTANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.
METODY HEURYSTYCZNE wykład 6 STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI 2 GAUSSOWSKA F. PRZYNALEŻNOŚCI F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY s środek; a określa szerokość krzywej 3 4 F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY π F. PRZYNALEŻNOŚCI
Bardziej szczegółowoLogika 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 szczegółowoProgramowanie liniowe
Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.
Bardziej szczegółowo1. 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 szczegółowoElementy 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 szczegółowoRACHUNEK 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 szczegółowoSemantyka 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 szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 10. WNIOSKOWANIE W LOGICE ROZMYTEJ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska WNIOSKOWANIE W LOGICE DWUWARTOŚCIOWEJ W logice
Bardziej szczegółowoDefinicja: 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoElementy logiki. Algebra Boole a. Analiza i synteza układów logicznych
Elementy logiki: Algebra Boole a i układy logiczne 1 Elementy logiki dla informatyków Wykład III Elementy logiki. Algebra Boole a. Analiza i synteza układów logicznych Elementy logiki: Algebra Boole a
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowoTautologia (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 szczegółowo5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH
5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH Temat, którym mamy się tu zająć, jest nudny i żmudny będziemy się uczyć techniki obliczania wartości logicznej zdań dowolnie złożonych. Po co? możecie zapytać.
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 13 - Układy bramkowe. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 13 - Układy bramkowe Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Układy z elementów logicznych Bramki logiczne Elementami logicznymi (bramkami logicznymi) są urządzenia o dwustanowym sygnale wyjściowym
Bardziej szczegółowo1. 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 szczegółowoAutomatyzacja Ćwicz. 2 Teoria mnogości i algebra logiki Akademia Morska w Szczecinie - Wydział Inżynieryjno-Ekonomiczny Transportu
Automatyzacja Ćwicz. 2 Teoria mnogości i algebra logiki Historia teorii mnogości Teoria mnogości to inaczej nauka o zbiorach i ich własnościach; Zapoczątkowana przez greckich matematyków i filozofów w
Bardziej szczegółowoMetoda 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 szczegółowoALGORYTM PROJEKTOWANIA ROZMYTYCH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO
Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe (2) Nr 2, 24 Mirosław ADAMSKI Norbert GRZESIK ALGORYTM PROJEKTOWANIA CH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO. WSTĘP
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 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 szczegółowo5. Rozwiązywanie układów równań liniowych
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny
ROZDZIAŁ 1 Rachunek funkcyjny Niech X 1,..., X n będą dowolnymi zbiorami. Wyrażenie (formułę) ϕ(x 1,..., x n ), w którym występuje n zmiennych x 1,..., x n i które zamienia się w zdanie logiczne, gdy zamiast
Bardziej szczegółowoInteligencja obliczeniowa
Ćwiczenie nr 3 Zbiory rozmyte logika rozmyta Sterowniki wielowejściowe i wielowyjściowe, relacje rozmyte, sposoby zapisu reguł, aproksymacja funkcji przy użyciu reguł rozmytych, charakterystyki przejściowe
Bardziej szczegółowoLOGIKA 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoLOGIKA 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 szczegółowovf(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 szczegółowoLOGIKA 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 szczegółowoMetoda 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 szczegółowoStatystyka i eksploracja danych
Wykład I: Formalizm statystyki matematycznej 17 lutego 2014 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura Zagadnienia omawiane na wykładach Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowo6. Zagadnienie parkowania ciężarówki.
6. Zagadnienie parkowania ciężarówki. Sterowniki rozmyte Aby móc sterować przebiegiem pewnych procesów lub też pracą urządzeń niezbędne jest stworzenie odpowiedniego modelu, na podstawie którego można
Bardziej szczegółowoDowody założeniowe w KRZ
Dowody założeniowe w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl w styczniu 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Dowody założeniowe w KRZ w styczniu 2007 1 / 10 Dowody
Bardziej szczegółowoAutomatyka Lab 1 Teoria mnogości i algebra logiki. Akademia Morska w Szczecinie - Wydział Inżynieryjno-Ekonomiczny Transportu
Automatyka Lab 1 Teoria mnogości i algebra logiki Harmonogram zajęć Układy przełączające: 1. Algebra logiki - Wprowadzenie 2. Funkcje logiczne - minimalizacja funkcji 3. Bramki logiczne - rysowanie układów
Bardziej szczegółowoParadygmaty 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 szczegółowoWprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 13 - Układy bramkowe. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 13 - Układy bramkowe Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Układy z elementów logicznych Bramki logiczne Elementami logicznymi (bramkami logicznymi) są urządzenia o dwustanowym sygnale wyjściowym
Bardziej szczegółowoMETODY 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 szczegółowoAutomatyka i sterowania
Automatyka i sterowania Układy regulacji Regulacja i sterowanie Przykłady regulacji i sterowania Funkcje realizowane przez automatykę: regulacja sterowanie zabezpieczenie optymalizacja Automatyka i sterowanie
Bardziej szczegółowoBramki 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 szczegółowo0.1. 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 szczegółowoKultura 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 szczegółowo7. Zagadnienie parkowania ciężarówki.
7. Zagadnienie parkowania ciężarówki. Sterowniki rozmyte Aby móc sterować przebiegiem pewnych procesów lub też pracą urządzeń niezbędne jest stworzenie odpowiedniego modelu, na podstawie którego można
Bardziej szczegółowoTrzy razy o indukcji
Trzy razy o indukcji Antoni Kościelski 18 października 01 1 Co to są liczby naturalne? Indukcja matematyczna wiąże się bardzo z pojęciem liczby naturalnej. W szkole zwykle najpierw uczymy się posługiwać
Bardziej szczegółowoElementy 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 szczegółowoĆWICZENIE 4 KRZ: A B A B A B A A METODA TABLIC ANALITYCZNYCH
ĆWICZENIE 4 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): metoda tablic analitycznych, system aksjomatyczny S (aksjomaty, reguła dowodzenia), dowód w systemie S z dodatkowym zbiorem założeń, tezy systemu S, wtórne reguły
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoMetody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1
Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech 1 X =[x x Y y =[y1 x n], oznaczają wektory przestrzeni R n, a yn] niech oznacza liczbę rzeczywistą. Wyrażenie x i p 5.3.1.a X p = p n i =1 nosi nazwę p-tej normy
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 2017/2018
Bardziej szczegółowoLogika 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 szczegółowoAlgebra Boole a i jej zastosowania
lgebra oole a i jej zastosowania Wprowadzenie Niech dany będzie zbiór dwuelementowy, którego elementy oznaczymy symbolami 0 oraz 1, tj. {0, 1}. W zbiorze tym określamy działania sumy :, iloczynu : _ oraz
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoLogika 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 szczegółowoRola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych
Rola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych Politechnika Warszawska Zakład Systemów Ciepłowniczych i Gazowniczych Prof. dr hab. inż. Andrzej J. Osiadacz Dr hab. inż. Maciej
Bardziej szczegółowoWybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.
Logika, II rok Etnolingwistyki UAM, 20 VI 2008. Imię i Nazwisko:.............................. GRUPA: I Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.
Bardziej szczegółowoStruktury 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 szczegółowoTechnika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych (I)
Sławomir Kulesza Technika cyfrowa Synteza układów kombinacyjnych (I) Wykład dla studentów III roku Informatyki Wersja 2.0, 05/10/2011 Podział układów logicznych Opis funkcjonalny układów logicznych x 1
Bardziej szczegółowoWnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan
Wnioskowanie rozmyte Krzysztof Patan Wprowadzenie Informacja precyzyjna jest to jedyna postać informacji akceptowanej przez konwencjonalne metody matematyczne, najczęściej dostarczana jest przez precyzyjne
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład I: Formalizm teorii prawdopodonieństwa 6 października 2014 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura Dostępność treści wykładów 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin dwuczęściowy:
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE LOGIKI SEKWENTÓW GENTZENA DO SYMBOLICZNEJ ANALIZY SIECI PETRIEGO
II Konferencja Naukowa KNWS'05 "Informatyka- sztuka czy rzemios o" 15-18 czerwca 2005, Z otniki Luba skie WYKORZYSTANIE LOGIKI SEKWENTÓW GENTZENA DO SYMBOLICZNEJ ANALIZY SIECI PETRIEGO Jacek Tkacz Instytut
Bardziej szczegółowoAndrzej 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 szczegółowoSterowniki Programowalne (SP) Wykład 11
Sterowniki Programowalne (SP) Wykład 11 Podstawy metody sekwencyjnych schematów funkcjonalnych (SFC) SP 2016 WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA INŻYNIERII SYSTEMÓW STEROWANIA Kierunek: Automatyka
Bardziej szczegółowoAsynchroniczne statyczne układy sekwencyjne
Asynchroniczne statyczne układy sekwencyjne Układem sekwencyjnym nazywany jest układ przełączający, posiadający przynajmniej jeden taki stan wejścia, któremu odpowiadają, zależnie od sygnałów wejściowych
Bardziej szczegółowoLogika intuicjonistyczna
Logika intuicjonistyczna Logika klasyczna oparta jest na pojęciu wartości logicznej zdania. Poprawnie zbudowane i jednoznaczne stwierdzenie jest w tej logice klasyfikowane jako prawdziwe lub fałszywe.
Bardziej szczegółowoImplementacja rozmytych systemów wnioskujących w zdaniach regulacji
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu Ćwiczenie 5 Implementacja rozmytych systemów wnioskujących w zdaniach regulacji Przygotował: mgr inż. Marcin Pelic Instytut Technologii Mechanicznej Politechnika
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 9 - Podstawy matematyczne automatyki procesów dyskretnych. dr inż. Jakub Możaryn. Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 9 - Podstawy matematyczne automatyki procesów dyskretnych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Kody liczb całkowitych nieujemnych Kody liczbowe dzielimy na analityczne nieanalityczne (symboliczne)
Bardziej szczegółowoO pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 12 - synteza i minimalizacja funkcji logicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 12 - synteza i minimalizacja funkcji logicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2017 Synteza funkcji logicznych Terminy - na bazie funkcji trójargumenowej y = (x 1, x 2, x 3 ) (1) Elementarny
Bardziej szczegółowoLista 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 szczegółowoJak wiernie odzwierciedlić świat i zachować występujące w nim zależności? Jak implementacja fizyczna zmienia model logiczny?
Plan wykładu Spis treści 1 Projektowanie baz danych 1 2 Zależności funkcyjne 1 3 Normalizacja 1NF, 2NF, 3NF, BCNF 4 4 Normalizacja 4NF, 5NF 6 5 Podsumowanie 9 6 Źródła 10 1 Projektowanie baz danych Projektowanie
Bardziej szczegółowoLogika 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 szczegółowoDrobinka semantyki KRP
Drobinka semantyki KRP Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Drobinka semantyki KRP Uniwersytet Opolski 1 / 48 Wstęp
Bardziej szczegółowo