Teoria mnogości, o której mówimy i teoria mnogości, w której mówimy
|
|
- Radosław Makowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Teoria mnogości, o której mówimy i teoria mnogości, w której mówimy Streszczenie W 1922 roku norweski logik Thoralf Skolem zwrócił uwagę na fakt, iż teoria mnogości Zermelo-Fraenkla jako teoria pierwszego rzędu posiada przeliczalny model (o ile tylko jest niesprzeczna). Fakt ten wydaje się kontrastować z możliwością wykazania w ZF istnienia zbiorów nieprzeliczalnych; zjawisko to nosi nazwę paradoksu Skolema. Aby spróbować zrozumieć taki stan rzeczy, zajmiemy się skonstruowaniem przykładu formuły pierwszego rzędu, która miałaby orzekać o istnieniu zbioru nieprzeliczalnego. Wstęp Paradoks Skolema jest dobrze opisany i omówiony w literaturze, dlatego też w niniejszej pracy zajmiemy się jedynie konstrukcją zdania języka teorii mnogości Zermelo-Fraenkla pierwszego rzędu, spełnialnego w modelach tej teorii i orzekającego o istnieniu zbioru nieprzeliczalnego. Następnie dokonamy krótkiej analizy tak otrzymanego zdania, celem zlokalizowania błędu myślowego, odpowiedzialnego za wrażenie paradoksu. Czytelnika zainteresowanego szerszą dyskusją tego zagadnienia odsyłamy zaś do [8] i [4]. Autor poczuwa się w miłym obowiązku podziękowania (anonimowym) recenzentom pierwszej wersji referatu, za trafne i rzeczowe uwagi, które umożliwiły usunięcie najbardziej rażących usterek. Definicje Językiem L nazwiemy zbiór symboli, którymi oznaczać będziemy funkcje, stałe i relacje, wraz z tzw. sygnaturą σ, czyli funkcją przyporządkowującą symbolowi jego arność (np. dla symbolu stałej c mamy σ(c) = 0, a dla symbolu relacji dwuczłonowej r σ(r) = 2). 1
2 L-strukturą nazwiemy układ M = (M, {f M } f L, {c M } c L, {r M } r L ), gdzie M ø to tzw.uniwersum struktury; każdemu symbolowi funkcyjnemu f L przyporządkowujemy funkcję f M : M σ(f) M zwaną intepretacją symbolu funkcyjnego f w M. Analogicznie określamy interpretacje symboli relacyjnych r L: r M M σ(r) i symboli stałych c L: c M M. Mocą struktury M nazywamy moc jej uniwersum M, natomiast mocą języka L - większą z liczb ℵ 0, L (przyjmujemy tu, że zbiór symboli zmiennych zawsze jest przeliczalny). Termem nazwiemy symbol dowolnej stałej c, zmiennej x i (i N), bądź dla symbolu f dowolnej funkcji n-arnej wyrażenie f(t 1,..., t n ), w którym t 1,...,t n są termami. W określonej strukturze M, przy określonym wartościowaniu (czyli ustaleniu znaczenia wszystkich użytych zmiennych) elementami (a 1,..., a k ) M k każdy term t posiada interpretację (ozn. t M a 1,..., a k ), będącą również przedmiotem z M: interpretacją symbolu stałej c, jest przedmiot c M, interpretacją symbolu zmiennej x i jest przedmiot a i, zaś interpretacją termu f(t 1,..., t n ) jest wartość funkcji f M dla argumentów będących interpretacjami termów t 1,...,t n (przy tym samym wartościowaniu). Formułą nazywamy wyrażenie postaci t 1 = t 2 gdzie t 1, t 2 są termami, bądź też dla dowolnego symbolu relacji n-arnej r wyrażenie r(t 1,..., t n ), w którym t 1,...,t n są termami, bądź też dla dowolnych formuł ϕ i ψ wyrażenia postaci ϕ, ϕ ψ oraz v ϕ(v) (to ostatnie jest poprawną formułą, o ile zmienna x i jest wolna 1 w ϕ, co często oznaczamy ϕ(x i )). Zbiór formuł języka L oznaczać będziemy F orm L. Zdaniem nazywamy formułę o wszystkich zmiennych związanych. Zbiór zdań języka L oznaczać będziemy Sent L. Powiemy, że formuła ϕ jest spełniona w L-strukturze M przez układ (a 1,..., a n ) M n (ozn. M = ϕ a 1,..., a n ) wtedy, gdy: ϕ jest postaci (t 1 = t 2 ), t 1, t 2 są termami, oraz t M 1 a 1,..., a n = t M 2 a 1,..., a n, ϕ jest postaci r(t 1,..., t m ), t 1,..., t m są termami, oraz (t M 1 a 1,..., a n,..., t M m a 1,..., a n ) r M, ϕ jest postaci ψ, oraz nie jest M = ψ a 1,..., a n, ϕ jest postaci ψ 1 ψ 2, oraz M = ψ 1 a 1,..., a n lub M = ψ 2 a 1,..., a n, ϕ jest postaci x i ψ(x i ), oraz dla pewnego x M jest M = ψ a 1,..., a i 1, x, a i+1,..., a n. Jest jasne, że spełnienie zdania nie zależy od wartościowania. Zdanie ϕ, które jest spełnione w strukturze M nazywamy prawdziwym w M, ozn. M = ϕ. 1 Zmienną uważamy za wolną, jeśli nie występuje pod żadnym z kwantyfikatorów. W przeciwnym razie nazywamy ją zmienną związaną. 2
3 Teorią będziemy nazywać dowolny zbiór zdań Σ Sent L. Modelem M teorii Σ nazywamy każdą L-strukturę w której dla każdego zdania ϕ Σ jest M = ϕ, co zapisujemy M = Σ. Jeśli teoria posiada model, to mówimy, że jest niesprzeczna. Twierdzenie Löwenheima-Skolema (dolne) Jeśli Σ Sent L jest niesprzeczną teorią języka pierwszego rzędu L, to istnieje model M = Σ, mocy M nie większej, niż moc języka L. 2 (W szczególności więc, każda teoria Σ Sent L gdzie L ℵ 0 posiadającą model nieskończony, posiada model przeliczalny). Skróty Dla wygody w zapisie formuł języków pierwszego rzędu 3 umawiamy się oznaczać zmienne wszystkimi literami alfabetu łacińskiego a, b,..., y, z; relacje dwuczłonowe będziemy często pisać w formie xry zamiast R(x, y). Dla poprawy czytelności będziemy też pomijać lub dostawiać nawiasy. Dalej wprowadzamy następujące skróty: (ϕ ψ) zamiast ( ϕ ψ), (ϕ ψ) zamiast ( ϕ ψ), (ϕ ψ) zamiast (ϕ ψ) (ψ ϕ), x ϕ(x) zamiast x ϕ(x), oraz (x y) zamiast (x = y). Teoria mnogości ZF pierwszego rzędu Przedstawimy teraz teorię mnogości Zermelo-Fraenkla pierwszego rzędu, zbudowaną nad językiem L ZF = {ε} (gdzie ε to symbol relacji dwuczłonowej). Termem może być jedynie symbol zmiennej x i (i N). Formułą może być wyrażenie postaci x i = x j, lub x i εx j (i, j N), lub dla ustalonych formuł ϕ i ψ wyrażenia ϕ, ϕ ψ, oraz x i ϕ(x i ). Powiemy, że formuła ϕ jest spełniona w L ZF -strukturze V przez układ (a 1,..., a n ) V n (ozn. V = ϕ a 1,..., a n ) wtedy, gdy: 2 Szkic dowodu tego twierdzenia znajdzie czytelnik w [3] i [6]. 3 Zdania dotyczące interpretacji tych formuł będziemy się starali zapisywać w języku polskim, o ile to możliwe unikając symboli używanych w językach o których mówimy. 3
4 ϕ jest postaci (x i = x j ), oraz a i = x M i a 1,..., a n = x M j a 1,..., a n = a j, ϕ jest postaci x i εx j, oraz (x M i a 1,..., a n, x M j a 1,..., a n ) ε M, ϕ jest postaci ψ, oraz nie jest M = ψ a 1,..., a n, ϕ jest postaci ψ 1 ψ 2, oraz M = ψ 1 a 1,..., a n lub M = ψ 2 a 1,..., a n, ϕ jest postaci x i ψ(x i ), oraz dla pewnego x M jest M = ψ a 1,..., a i 1, x, a i+1,..., a n. Zdefiniujemy teraz formuły pomocnicze, podpisując każdą z nich oznaczeniem jej interpretacji w standardowym modelu teorii mnogości. Będziemy pisać: Pusty(x), gdy y (yεx) (x = ø) Podzbiór(x, y), gdy z (zεx zεy) (x y) Potęgowy(x, y), gdy z (zεx Podzbiór(z, y)) (x = 2 y ) Para(p, a, b), gdy x [xεp (x = a x = b)] (p = a, b) Suma(s, x), gdy y [yεs z (zεx yεz)] (s = x) UPara(x, a, b), gdy y [yεx (y = a P ara(y, a, b))] (x = a, b = {a, {a, b}}) 4 Relacja(r), gdy x [xεr ( a b UPara(x, a, b))] (dla pewnych a i b jest r a b) Funkcja(f), gdy Relacja(f) x y z [( a b (aεf bεf UPara(a, x, y) Upara(b, x, z))) y = z] (f jest relacją jednoznaczną) wdz(x, f) gdy p y (pεf UPara(p, x, y)) (x Dom f ) 5 wzw(y, f) gdy p x (pεf UPara(p, x, y)) (y Rg f ) Wartość(f, x, y) gdy p (pεf UPara(p, x, y)) (f(x) = y) 4 Chodzi tu o parę uporządkowaną, tj. spełniającą warunek a, b = c, d wtw, gdy a = c i b = d. 5 Ze względu na sposób w jaki zdefiniowaliśmy funkcję nie jesteśmy w stanie określić jej dziedziny i przeciwdziedziny (w sensie teoriokategoryjnym). Będziemy więc traktować funkcje jak funkcje totalne i na, beztrosko oznaczając zbiór argumentów Dom oraz zbiór wartości Rg. Nie prowadzi to do nieporozumień, a jedyną funkcją o jakiej będziemy dalej mówić jest właśnie totalna surjekcja ze zbioru przeliczalnego na jego zbiór potęgowy). 4
5 Następnik(y, x) 6 gdy z [zεy (zεx z = x)] (y = x {x}) Nieskończony(x) 7 gdy y (yεx Pusty(y)) y (yεx z (zεx Następnik(z, y))) (ø x oraz dla dowolnego y x jest też (y {y}) x) Z pomocą tak zdefiniowanych formuł możemy wyrazić aksjomaty teorii mnogości Zermelo-Fraenka jako zdania języka L ZF : x Pusty(x) (aksjomat zbioru pustego), x y (Podzbiór(x, y) Podzbiór(y, x) x = y) (aksjomat ekstensjonalności), x y p Para(p, x, y) (aksjomat pary), x s Suma(s, x) (aksjomat sumy), x p Potęgowy(p, x) (aksjomat zbioru potęgowego), x Nieskończony(x) (aksjomat nieskończoności), x [( y yεx) y (yεx z( (zεy) (zεx)))] (aksjomat ufundowania), oraz schematy aksjomatów: x y[ϕ(x, y) a b y (yεb x (xεa ϕ(x, y)))] (aksjomaty podstawienia dla dowolnej funkcji zdaniowej ϕ(x, y)) x y z [zεy (zεx ϕ(z))] (aksjomat podzbiorów dla dowolnej funkcji zdaniowej ϕ(z)) Twierdzenie Cantora O dwóch zbiorach powiemy, że są równoliczne, wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje między nimi bijekcja, czyli odwzorowanie wzajemnie jednoznaczne. Twierdzenie Cantora orzeka, iż żaden zbiór nie jest równoliczny ze swoim zbiorem potęgowym. Twierdzenie. (dla żadnego zbioru x nie jest prawdą, że istnieje surjekcja z x na 2 x ). x f [Funkcja(f) y (yεx wdz(y, f)) y (Podzbiór(y, x wzw(y, f)))]. Dowód. Załóżmy że tak nie jest, tj. x f [Funkcja(f) y (yεx wdz(y, f)) y (Podzbiór(y, x) wzw(y, f))] oraz niech ϕ(z, f) będzie formułą postaci a [Wartość(f, z, a) (zεa)]. 6 Nazwa jest mało adekwatna, jednak będziemy dalej używać tej konstrukcji do wyrażenia arytmetycznego następnika 7 Nie jest to oczywiście własność przysługująca każdemu zbiorowi nieskończonemu. 5
6 Na mocy aksjomatu podzbiorów dla funkcji zdaniowej ϕ istnieje więc zbiór y 0 = {z x : φ(z, f)} (gdzie φ(z, f) to interpretacja formuły ϕ, tj z / f(z) ), tzn. y 0 z [zεy 0 (zεx ϕ(z, f))] (nie wykluczamy wypadku gdy y 0 jest zbiorem pustym). W kilku krokach możemy stąd okazać z(zεy 0 zεx), czyli Podzbiór(y 0, x). W tezie przyjmujemy jako jeden z warunków formułę y (Podzbiór(y, x) wzw(y, f))), skąd w szczególności czyli Podzbiór(y 0, x) wzw(y 0, f)) p x 0 (pεf UPara(p, x 0, y 0 )), Podzbiór(y 0, x) x 0 Wartość(f, x 0, y 0 ). Zastanówmy się, czy zachodzi x 0 εy 0. Mamy x 0 εy 0 gdy x 0 εx a [Wartość(f, x 0, a) (x 0 εa)]. W tezie przyjęliśmy zachodzenie warunku Funkcja(f), skąd w szczególności x y z [( a b (aεf bεf UPara(a, x, y) Upara(b, x, z))) y = z] Znajdujemy stąd, że jedyną wartością a spełniającą formułę Wartość(f, x 0, a) jest y 0 ; mamy więc x 0 εy 0 gdy x 0 εx [Wartość(f, x 0, y 0 ) (x 0 εy 0 )] Zatem, wobec Wartość(f, x 0, y 0 ) otrzymujemy x 0 εy 0 gdy (x 0 εy 0 ) Sprzeczność ta kończy dowód. 6
7 Wskażemy teraz zbiór przeliczalny: na mocy aksjomatu nieskończoności istnieje taki zbiór X, że ø X oraz dla każdego y X jest też (y {y}) X. Niech Y oznacza rodzinę wszystkich takich zbiorów X. Przez ω oznaczmy najmniejszy z nich, tj. ω = Y. Każdemu elementowi zbioru ω możemy przyporządkować liczbę naturalną, w ten sposób, że zbiorowi pustemu ø przyporządkowujemy 0, zbiorowi {ø} - 1, {ø, {ø}} - 2,... i w ogólności interpretując zbiór pusty jako pierwszą liczbę naturalną, oraz funkcję x (x {x}) jako funkcję następnika przyporządkowujemy każdemu z elementów jego interpretację. Jest więc ω zbiorem przeliczalnym. Teraz, z twierdzenia Cantora otrzymujemy w szczególności: o [( n (Nieskończony(n) Podzbiór(o, n))) f (Funkcja(f) x (xεo wdz(x, f)) y (Podzbiór(y, o) wzw(y, f)))], skąd natychmiastowym wnioskiem jest (wobec aksjomatu zbioru potęgowego) żądana formuła: a o [( n (Nieskończony(n) Podzbiór(o, n))) f (Funkcja(f) x (xεo wdz(x, f)) y (yεa wzw(y, f)))]. Paradoks obnażony Niech V będzie przeliczalnym modelem teorii ZF. Możemy ten model rozpatrywać jako parę uporządkowaną V, R, gdzie R V V, dającą się skonstruować w standardowym (nieprzeliczalnym) modelu teorii mnogości 8. Przyjmując zatem taką interpretację, otrzymana przed chwilą formuła, po rozwinięciu definicji formuł pomocniczych orzeka (kładziemy nacisk na interpretację symbolu relacyjnego ε podmieniając go symbolem R): a[ o (( n ( y (R(y, n) x R(x, y)) y (R(y, n) z (R(z, n) x (R(x, z) (R(x, y) x = y)))) x (R(x, o) R(x, n)))) f ( x (R(x, f) ( a b y (R(y, x) (y = a x (R(x, y) (x = a x = b)))))) x y z (( a b (R(a, f) R(b, f) k (R(k, a) (k = x l(r(l, k) (l = x l = y)))) k (R(k, b) (k = x l(r(l, k) (l = x l = z)))))) y = z) y (R(y, o) p x (R(p, f) k (R(k, p) (k = y l(r(l, k) (l = y l = x)))))) y (R(y, a) p x (R(p, f) k (R(k, p) (k = x l(r(l, k) (l = y l = x))))))))] a więc o pewnej (dość zawiłej) własności relacji dwuczłonowej R, a nie, jak się z początku mogło wydawać, o kardynalności pewnego podzbioru zbioru V. Oczywiście ponieważ V jest przeliczalny, każdy jego podzbiór jest co najwyżej przeliczalny. 8 O ile takowy istnieje, tj. teoria ZF jest niesprzeczna. 7
8 Literatura [1] Wykłady ze wstępu do matematyki Wojciech Guzicki, Piotr Zakrzewski PWN Warszawa 2005 [2] Podstawy teorii mnogości Wojciech Guzicki, Paweł Zbierski PWN Warszawa 1978 [3] Teoria modeli Artur Piękosz, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej 2008 [4] Jak żyć z paradoksem Skolema? Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej Instytut Językoznawstwa UAM, ( images/f/f0/parskol.pdf) [5] O teorii modeli Alfred Tarski (m.in. Pisma logiczno-filozoficzne t.2: metalogika, PWN 2001) [6] Fundamentals of Model Theory William Weiss, Cherie D Mello, University of Toronto ( [7] First-order Model Theory, Stanford Encyclopedia of Philosophy (http: //plato.stanford.edu/entries/modeltheory-fo/) [8] Stanford Encyclopedia of Philosophy Skolem s Paradox, ( stanford.edu/entries/paradox-skolem/) 8
Twierdzenie Łosia o ultraprodukcie
Twierdzenie Łosia o ultraprodukcie Stanisław Dercz 2010.03.22 Streszczenie Prezentujemy ciekawe twierdzenie teorii modeli, umożliwiające budowanie modeli teorii pierwszego rzędu. Wprowadzamy jedynie konieczny
Bardziej szczegółowoAndrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność
Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność 1 Modele Jak zwykle zakładam, że pojęcia wprowadzone
Bardziej szczegółowoWstęp do Matematyki (4)
Wstęp do Matematyki (4) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Liczby kardynalne Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (4) Liczby kardynalne 1 / 33 Wprowadzenie
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 szczegółowoRównoliczność zbiorów
Logika i Teoria Mnogości Wykład 11 12 Teoria mocy 1 Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y nazywamy równolicznymi, jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy,że ustala równoliczność
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 szczegółowo1 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 szczegółowoW 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 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 szczegółowoUwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.
Logika i teoria mnogości Wykład 11 i 12 1 Moce zbiorów Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y są równoliczne (X ~ Y), jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy, że ustala równoliczność
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 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 szczegółowoEgzamin 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 szczegółowoWstęp do Matematyki (1)
Wstęp do Matematyki (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (1) Wprowadzenie 1 / 41 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoLogika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów 1 Podstawowe pojęcia rachunku zbiorów Uwaga 1.1. W teorii mnogości mówimy o zbiorach
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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoCo to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany
Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany Załóżmy, że wiemy co to są liczby naturalne... Język (I-go rzędu): V, { F n : n IN
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 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 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 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 szczegółowoMonoidy 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 szczegółowoElementy 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 szczegółowoMatematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.
Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J. Szmański: Matematyka dyskretna dla informatyków, UAM, 2008 Uzupełniająca:
Bardziej szczegółowoTwierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność?
Semina Nr 3 Scientiarum 2004 Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? W tym krótkim opracowaniu chciałbym przedstawić dowody obu twierdzeń Gödla wykorzystujące
Bardziej 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 szczegółowoPodstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik
Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik 8 Funkcje 8.1 Pojęcie relacji 8.1 Definicja (Relacja). Relacją (binarną) nazywamy dowolny podzbiór produktu kartezjańskiego
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 szczegółowoII Matematyka 2 stopnia( 3W). Logika i podstawy matematyki. Janusz Czelakowski. Wykład 8. Arytmetyka
II Matematyka 2 stopnia( 3W). Logika i podstawy matematyki Janusz Czelakowski Wykład 8. Arytmetyka Jak dobrze wiadomo, jednym z kluczowych praw zachodzących w dziedzinie liczb naturalnych jest Zasada Indukcji.
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 szczegółowoRekurencyjna przeliczalność
Rekurencyjna przeliczalność Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski (MEG) Rekurencyjna przeliczalność Funkcje rekurencyjne
Bardziej szczegółowoDefinicja: 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 szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoLogika Matematyczna (I JiIN UAM)
Logika Matematyczna (I JiIN UAM) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 31V-1VI 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (I JiIN UAM) 31V-1VI 2007 1
Bardziej szczegółowoIMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I
IMIĘ NAZWISKO............................ grupa C... sala 10... Egzamin ELiTM I 02.02.15 1. 2. 3. 4.. 1. (8 pkt.) Niech X a,b = {(x, y) R 2 : (x b) 2 + (y 1 b )2 a 2 } dla a, b R, a > 0, b 0. Wyznaczyć:
Bardziej szczegółowoNotatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 1 Jacek M. Jędrzejewski Wstęp W naszym konspekcie będziemy stosowali następujące oznaczenia: N zbiór liczb naturalnych dodatnich, N 0 zbiór liczb naturalnych (z zerem),
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 7 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny: Dr hab. prof.
Bardziej szczegółowoZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019
MATEMATYCZNE PODSTAWY KOGNITYWISTYKI ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019 KOGNITYWISTYKA UAM, 2018 2019 Imię i nazwisko:.......... POGROMCY PTAKÓW STYMFALIJSKICH 1. [2 punkty] Podaj definicję warunku łączności
Bardziej szczegółowoZbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację
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 szczegółowoKARTA KURSU. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory Kod Punktacja ECTS* 6 Koordynator Dr hab. prof. UP Piotr Błaszczyk Zespół dydaktyczny dr Antoni
Bardziej szczegółowoAlgebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i
Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i A (symbol F i oznacza ilość argumentów funkcji F i ). W rozważanych przez nas algebrach
Bardziej szczegółowoMetalogika (12) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Metalogika (12) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (12) Uniwersytet Opolski 1 / 204 Plan wykładu Plan
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 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 szczegółowoAndrzej 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 szczegółowoLogika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji
Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Zbiory 2 Pary uporządkowane 3 Relacje Zbiory dystrybutywne
Bardziej szczegółowoMetalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Metalogika (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (1) Uniwersytet Opolski 1 / 21 Wstęp Cel: wprowadzenie
Bardziej szczegółowoWykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości
Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości rok ak. 2016/2017, semestr zimowy Wykład 1 1 Wstęp do Logiki 1.1 Rachunek zdań, podstawowe funktory logiczne 1.1.1 Formuła atomowa; zdanie logiczne definicje
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 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 szczegółowoAndrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań
Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań 1 Struktury modelowe Przedstawimy teraz pewien
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowo2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
Bardziej szczegółowoZbiory, funkcje i ich własności. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16
Zbiory, funkcje i ich własności XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #1 1 / 16 Zbiory Zbiory ograniczone, kresy Zbiory ograniczone, min, max, sup, inf Zbiory ograniczone 1 Zbiór X R jest
Bardziej szczegółowo020 Liczby rzeczywiste
020 Liczby rzeczywiste N = {1,2,3,...} Z = { 0,1, 1,2, 2,...} m Q = { : m, n Z, n 0} n Operacje liczbowe Zbiór Dodawanie Odejmowanie Mnożenie Dzielenie N Z Q Pytanie Dlaczego zbiór liczb wymiernych nie
Bardziej szczegółowoKierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat)
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia, rok 1 Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (Kod modułu: 03-MO1N-12-WMat) 1. Informacje ogólne koordynator
Bardziej szczegółowo5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.
5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań
Bardziej szczegółowoA i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Bardziej szczegółowoPredykat. 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 szczegółowoRodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.
1 σ-ciała Definicja 1.1 (σ - ciało) σ - ciałem (σ - algebrą) w danym zbiorze X (zwanym przestrzenią) nazywamy rodzinę M pewnych podzbiorów zbioru X, spełniającą trzy warunki: 1 o M; 2 o jeśli A M, to X
Bardziej szczegółowo1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
Bardziej szczegółowoRACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA
Wydział: WiLiŚ, Transport, sem.2 dr Jolanta Dymkowska RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA Przestrzeń probabilistyczna Modelem matematycznym (tj. teoretycznym, wyidealizowanym,
Bardziej szczegółowoLogika matematyczna wersja 0.94 (1 września 2005)
Witold Bołt Taduesz Andrzej Kadłubowski Logika matematyczna wersja 0.94 (1 września 2005) Spis treści Wstęp 2 1 Systemy relacyjne 2 2 Język, termy i formuły 3 2.1 Język........................................
Bardziej szczegółowoTwierdzenia Gödla. Jerzy Pogonowski. Funkcje rekurencyjne. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Twierdzenia Gödla Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski (MEG) Twierdzenia Gödla Funkcje rekurencyjne 1 / 21 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowo- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.
1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,
Bardziej szczegółowoLogika dla informatyków
Logika dla informatyków Notatki do wykładów 21 kwietnia 2002 Niniejszy dokument zawiera listę najważniejszych definicji i twierdzeń omawianych na wykładzie z Logiki dla Informatyków i określa zakres materiału,
Bardziej szczegółowoLogika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 3. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2017/2018
Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 3 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2017/2018 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2018 1 / 36 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoElementy rachunku lambda. dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP 1
Elementy rachunku lambda λ 1 Notacja λ x 3x + 7 3x + 7 jest różniczkowalna 3x + 7 jest mniejsze od 2 (2,3) 5 f(2, 3) = 2 + 3 g(2) = 2 + 3 λx(3x + 7) 3x + 7 λx λy(x + y) = λxy(x + y) λx(x + 3) 2 Rachunek
Bardziej szczegółowoLogika Matematyczna (1)
Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) Wprowadzenie 1 / 20 Plan konwersatorium
Bardziej 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 szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowoMetalogika (14) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Metalogika (14) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (14) Uniwersytet Opolski 1 / 92 Plan wykładu Plan
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 szczegółowoPodstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik
Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik 9 Relacje 9.1 Podstawowe pojęcia 9.1 Definicja (Relacja). Relacją (binarną) nazywamy dowolny podzbiór produktu
Bardziej szczegółowoZasada indukcji matematycznej
Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.
Bardziej szczegółowoZadania z forcingu. Marcin Kysiak. Semestr zimowy r. ak. 2002/2003
Zadania z forcingu Marcin Kysiak Semestr zimowy r. ak. 2002/2003 Dokument ten zawiera zadania omówione przeze mnie na ćwiczeniach do wykładu monograficznego dr. A. Krawczyka "Zdania nierozstrzygalne w
Bardziej szczegółowoZasady krytycznego myślenia (1)
Zasady krytycznego myślenia (1) Andrzej Kisielewicz Wydział Matematyki i Informatyki 2017 Przedmiot wykładu krytyczne myślenie vs logika praktyczna (vs logika formalna) myślenie jasne, bezstronne, oparte
Bardziej szczegółowoLogika Matematyczna 16 17
Logika Matematyczna 16 17 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Semantyka KRP (3) Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna 16 17 Semantyka KRP (3) 1 / 24
Bardziej szczegółowoB jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.
8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą
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 szczegółowoLogika i teoria mnogości Wykład 14 1. Sformalizowane teorie matematyczne
Logika i teoria mnogości Wykład 14 1 Sformalizowane teorie matematyczne W początkowym okresie rozwoju teoria mnogości budowana była w oparciu na intuicyjnym pojęciu zbioru. Operowano swobodnie pojęciem
Bardziej szczegółowoWykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.
Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej
Bardziej szczegółowoA i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy
3. Wyład 7: Inducja i reursja struturalna. Termy i podstawianie termów. Dla uninięcia nieporozumień notacyjnych wprowadzimy rozróżnienie między funcjami i operatorami. Operatorem γ w zbiorze X jest funcja
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 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 szczegółowoDefinicja: 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 szczegółowoDefinicje nieskończoności
Definicje nieskończoności Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Funkcje rekurencyjne Jerzy Pogonowski (MEG) Definicje nieskończoności Funkcje rekurencyjne
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 szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2020 realizacja w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu
Bardziej szczegółowoLogika Matematyczna (1)
Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 4 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) 4 X 2007 1 / 18 Plan konwersatorium Dzisiaj:
Bardziej 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 szczegółowoKultura 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 szczegółowoPoczątki informatyki teoretycznej. Paweł Cieśla
Początki informatyki teoretycznej Paweł Cieśla Wstęp Przykładowe zastosowanie dzisiejszych komputerów: edytowanie tekstów, dźwięku, grafiki odbiór telewizji gromadzenie informacji komunikacja Komputery
Bardziej szczegółowoG. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
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 szczegółowo1 Funktory i kwantyfikatory
Logika, relacje v07 egzamin mgr inf niestacj 1 1 Funktory i kwantyfikatory x X x X Φ(x) dla każdego x X (= dla wszystkich x) zachodzi formuła Φ(x) Φ(x) istnieje x X takie, że (= dla pewnego x) zachodzi
Bardziej szczegółowoInterpretacja 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