Logika [dla Psychologii UW]
|
|
|
- Bogusław Jaworski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Logika [dla Psychologii UW] Tadeusz Ciecierski Uniwersytet Warszawski 20 pa¹dziernika 2011 Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
2 Plan wykªadu 1 Wyra»enie (zdanie) i u»ycie wyra»enia (zdania) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
3 Plan wykªadu 1 Wyra»enie (zdanie) i u»ycie wyra»enia (zdania) 2 Najwa»niejsze bª dy w sªownym formuªowaniu my±li Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
4 Wyra»enie in specie, wyra»enie in concreto, u»ycie wyra»enia Przykªad Rozwa»my zdanie: Je±li Magdalena lubi Kasi, to Kasia lubi Magdalen ". Pytanie: Z ilu wyra»e«skªada si to zdanie (zaªó»my,»e abstrahujemy od eksji)? Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
5 Wyra»enie in specie, wyra»enie in concreto, u»ycie wyra»enia Przykªad Rozwa»my zdanie: Je±li Magdalena lubi Kasi, to Kasia lubi Magdalen ". Pytanie: Z ilu wyra»e«skªada si to zdanie (zaªó»my,»e abstrahujemy od eksji)? Odpowied¹ 1: Z pi ciu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to } Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
6 Wyra»enie in specie, wyra»enie in concreto, u»ycie wyra»enia Przykªad Rozwa»my zdanie: Je±li Magdalena lubi Kasi, to Kasia lubi Magdalen ". Pytanie: Z ilu wyra»e«skªada si to zdanie (zaªó»my,»e abstrahujemy od eksji)? Odpowied¹ 1: Z pi ciu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to } Odpowied¹ 2: Z o±miu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to, Kasia, lubi, Magdalena } Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
7 Wyra»enie in specie, wyra»enie in concreto, u»ycie wyra»enia Przykªad Rozwa»my zdanie: Je±li Magdalena lubi Kasi, to Kasia lubi Magdalen ". Pytanie: Z ilu wyra»e«skªada si to zdanie (zaªó»my,»e abstrahujemy od eksji)? Odpowied¹ 1: Z pi ciu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to } Odpowied¹ 2: Z o±miu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to, Kasia, lubi, Magdalena } Obie odpowiedzi s poprawne: ró»nie rozumie si jednak w ich wypadku zwrot wyra»enie. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
8 Wyra»enie in specie, wyra»enie in concreto, u»ycie wyra»enia Przykªad Rozwa»my zdanie: Je±li Magdalena lubi Kasi, to Kasia lubi Magdalen ". Pytanie: Z ilu wyra»e«skªada si to zdanie (zaªó»my,»e abstrahujemy od eksji)? Odpowied¹ 1: Z pi ciu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to } Odpowied¹ 2: Z o±miu. { je±li, Magdalena, lubi, Kasia, to, Kasia, lubi, Magdalena } Obie odpowiedzi s poprawne: ró»nie rozumie si jednak w ich wypadku zwrot wyra»enie. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
9 Typ, egzemplarz i u»ycie wyra»enia Wyra»enie in specie [wyra»enie typ] Abstrakcyjny przedmiot - zazwyczaj leksem jakiego± j zyka. Cytowane zdanie skªada si wªa±nie z 5 wyra»e«-typów lub wyra»e«in specie. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
10 Typ, egzemplarz i u»ycie wyra»enia Wyra»enie in specie [wyra»enie typ] Abstrakcyjny przedmiot - zazwyczaj leksem jakiego± j zyka. Cytowane zdanie skªada si wªa±nie z 5 wyra»e«-typów lub wyra»e«in specie. Wyra»enie in concreto [wyra»enie egzemplarz/konkret] Konkretny przedmiot - zazwyczaj napis lub ci g d¹wi ków, który jest klasykowany przez nas jako konkretna realizacja pewnego wyra»enia in specie. Cytowane zdanie skªada si wªa±nie z 8 wyra»e«-egzemplarzy lub wyra»e«in concreto. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
11 Typ, egzemplarz i u»ycie wyra»enia Wyra»enie in specie [wyra»enie typ] Abstrakcyjny przedmiot - zazwyczaj leksem jakiego± j zyka. Cytowane zdanie skªada si wªa±nie z 5 wyra»e«-typów lub wyra»e«in specie. Wyra»enie in concreto [wyra»enie egzemplarz/konkret] Konkretny przedmiot - zazwyczaj napis lub ci g d¹wi ków, który jest klasykowany przez nas jako konkretna realizacja pewnego wyra»enia in specie. Cytowane zdanie skªada si wªa±nie z 8 wyra»e«-egzemplarzy lub wyra»e«in concreto. U»ycie wyra»enia Jedno wyra»enie-egzemplarz (a zatem i jedno wyra»enie typ) mo»e wyst pi w ró»nych u»yciach - by wygªoszone przez ró»ne osoby, w ró»nym czasie, miejscu - ogólnie za± rzecz ujmuj c w ró»nych KONTEKSTACH lub SYTUACJACH. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
12 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
13 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
14 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
15 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
16 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, (iv) kiedy nadawca wypowiedzi wyjechaª, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
17 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, (iv) kiedy nadawca wypowiedzi wyjechaª, (v) o jakim Oceanie jest mowa. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
18 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, (iv) kiedy nadawca wypowiedzi wyjechaª, (v) o jakim Oceanie jest mowa. dopiero znaj c KONTEKST mo»emy powiedzie,»e znamy te» u»ycie (1). Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
19 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, (iv) kiedy nadawca wypowiedzi wyjechaª, (v) o jakim Oceanie jest mowa. dopiero znaj c KONTEKST mo»emy powiedzie,»e znamy te» u»ycie (1). Wyobra¹my sobie teraz,»e Kasia bierze kartk, któr znalazªa w ksi»ce, oddaje babci po»yczony obraz, wyje»d»a nad Ocean Indyjski, wkªada j do innej ksi»ki, któr przesyªa poczt swojemu byªemu narzeczonemu. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
20 U»ycie wyra»enia U»ycie wyra»enia - PRZYKŠAD Wyobra¹my sobie,»e w ksi»ce wypo»yczonej z BUW Kasia znajduje kartk z napisem: (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. nie znaj c SYTUACJI i KONTEKSTU nie wiemy tu: (i) kto nie mógª»y bez kogo, (ii) jaki obraz zostaª zwrócony, (iii) jaka relacja ª czy obraz, o którym mowa i nadawc wypowiedzi, (iv) kiedy nadawca wypowiedzi wyjechaª, (v) o jakim Oceanie jest mowa. dopiero znaj c KONTEKST mo»emy powiedzie,»e znamy te» u»ycie (1). Wyobra¹my sobie teraz,»e Kasia bierze kartk, któr znalazªa w ksi»ce, oddaje babci po»yczony obraz, wyje»d»a nad Ocean Indyjski, wkªada j do innej ksi»ki, któr przesyªa poczt swojemu byªemu narzeczonemu. W takiej sytuacji jeden i ten sam egzemplarz zdania (1) wyst piª w nowym u»yciu - innym od pierwotnego u»ycia, o którym tak niewiele wiemy. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
21 Okazjonalno± Zdania okazjonalne W±ród zda«typów wyró»ni mo»na takie, które cechuj si systematyczn (zazwyczaj zakodowan gramatycznie) podatno±ci na zmian KONTEKSTU, tzn. takie, które jako zdania in abstracto nie posiadaj okre±lonej interpretacji (nie wiemy, co stwierdzaj ) oraz (zazwyczaj) nie mo»na im przypisa okre±lonej warto±ci logicznej. Zdanie maj ce tak wªa±ciwo± to ZDANIA OKAZJONALNE. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
22 Okazjonalno± Zdania okazjonalne W±ród zda«typów wyró»ni mo»na takie, które cechuj si systematyczn (zazwyczaj zakodowan gramatycznie) podatno±ci na zmian KONTEKSTU, tzn. takie, które jako zdania in abstracto nie posiadaj okre±lonej interpretacji (nie wiemy, co stwierdzaj ) oraz (zazwyczaj) nie mo»na im przypisa okre±lonej warto±ci logicznej. Zdanie maj ce tak wªa±ciwo± to ZDANIA OKAZJONALNE. (1) Ja mam racj dzi±, ty miaªe± racj wczoraj. (2) Ona nigdy nie byªa na Hawajach. (3) Nienawidz tego przedmiotu, cho wykªadowca jest nawet miªy. (4) Jestem tutaj. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
23 U»ycie wyra»enia Jak reprezentowa u»ycie wyra»enia? B dziemy reprezentowa u»ycie zdania jako par uporz dkowan zªo»on ze zdania-typu z oraz kontekstu k: zdanie-typ, kontekst ( z, k ) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
24 U»ycie wyra»enia Jak reprezentowa u»ycie wyra»enia? B dziemy reprezentowa u»ycie zdania jako par uporz dkowan zªo»on ze zdania-typu z oraz kontekstu k: zdanie-typ, kontekst ( z, k ) Kontekst k b dziemy natomiast rozumie jako ci g czynników (parametrów) istotnych dla interpretacji zdania z: nadawca wypowiedzi: (...), odbiorca wypowiedzi: (...),czas nadania wypowiedzi: (...), miejsce nadania wypowiedzi: (...), relacje spoªeczne mi dzy nadawcami wypowiedzi: (...), temat rozmowy: (...) Nie sposób wyliczy wszystkich takich czynników - to, jakie czynniki s istotne w danym wypadku zale»y w du»ej mierze od tego, z jakim zdaniem-typem mamy do czynienia. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
25 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1), k Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
26 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1), k (1), nadawca: Kasia, odbiorca: Zbysio, wskazany obraz: Rafael babci, relacja do obrazu: posiadanie, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, wskazany ocean: Ocean Indyjski Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
27 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1) Poniewa» nie mogªam bez Ciebie»y, zwróciªam obraz i wyjechaªam wczoraj nad Ocean. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 1 (1), k (1), nadawca: Kasia, odbiorca: Zbysio, wskazany obraz: Rafael babci, relacja do obrazu: posiadanie, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, wskazany ocean: Ocean Indyjski Mo»na powiedzie,»e (1) jest tu skrótem zdania: (1)* Poniewa» Kasia nie mogªa»y bez Zdzisia, zwróciªa babci w pewnym dniu poprzedzaj cym 17 pa¹dziernika 2011 obraz Rafaela (który posiadaªa) i wyjechaªa 16 pa¹dziernika 2011 nad Ocean Indyjski. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
28 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2) Ja mam racj dzi±, ty miaªe± racj wczoraj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2), k Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
29 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2) Ja mam racj dzi±, ty miaªe± racj wczoraj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2), k (2), nadawca: Tymoteusz, odbiorca: Mateusz, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, sporna kwestia: zwyci zca mi dzynarodowego rajdu tchórzofretek Tour de Zªe Mi so Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
30 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2) Ja mam racj dzi±, ty miaªe± racj wczoraj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 2 (2), k (2), nadawca: Tymoteusz, odbiorca: Mateusz, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, sporna kwestia: zwyci zca mi dzynarodowego rajdu tchórzofretek Tour de Zªe Mi so Mo»na powiedzie,»e (2) jest tu skrótem zdania: (2)* W kwestii zwyci zcy rajdu tchórzofretek Tour de Zªe Mi so: Tymoteusz ma racj 17 pa¹dziernika 2011, a Mateusz ma racj 16 pa¹dziernika Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
31 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3) Ona nigdy nie byªa na Hawajach. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3), k Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
32 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3) Ona nigdy nie byªa na Hawajach. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3), k (3), osoba, o której mowa: Monica Bellucci, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011 Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
33 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3) Ona nigdy nie byªa na Hawajach. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 3 (3), k (3), osoba, o której mowa: Monica Bellucci, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011 Mo»na powiedzie,»e (3) jest tu skrótem zdania: (3)* Monica Bellucci nie byªa na Hawajach w»adnym dniu poprzedzaj cym 17 pa¹dziernika Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
34 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4) Nienawidz tego przedmiotu, cho wykªadowca jest nawet miªy. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4), k Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
35 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4) Nienawidz tego przedmiotu, cho wykªadowca jest nawet miªy. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4), k (4), nadawca: Katarzyna, przedmiot, o którym mowa: logika, wykªadowca, o którym mowa: dr TC Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
36 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4) Nienawidz tego przedmiotu, cho wykªadowca jest nawet miªy. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 4 (4), k (4), nadawca: Katarzyna, przedmiot, o którym mowa: logika, wykªadowca, o którym mowa: dr TC Mo»na powiedzie,»e (4) jest tu skrótem zdania: (4)* Katarzyna nienawidzi logiki, cho dr TC jest nawet miªy. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
37 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5) Jestem tutaj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5), k Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
38 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5) Jestem tutaj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5), k (5), nadawca wypowiedzi: Magdalena, miejsce nadania wypowiedzi: Aula im. Witwickiego na ul. Stawki w Warszawie, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, godzina 14:01 Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
39 U»ycie wyra»enia Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5) Jestem tutaj. Modelowanie u»ycia wyra»enia - przykªad 5 (5), k (5), nadawca wypowiedzi: Magdalena, miejsce nadania wypowiedzi: Aula im. Witwickiego na ul. Stawki w Warszawie, czas nadania wypowiedzi: 17 pa¹dziernika 2011, godzina 14:01 Mo»na powiedzie,»e (5) jest tu skrótem zdania: (5)* Magdalena jest w Auli im. Witwickiego na ul. Stawki w Warszawie o godzinie 14:01 w dniu 17 pa¹dziernika. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
40 Moraªy Moraª 1 Wªa±ciwo±ci takie jak POSIADANIE WARTO CI LOGICZNEJ, POSIADANIE OKRE LONEJ CHRAKTERYSTYKI PERFORMATYWNEJ s w pierwszym rz dzie cechami u»ycia zda«. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
41 Moraªy Moraª 1 Wªa±ciwo±ci takie jak POSIADANIE WARTO CI LOGICZNEJ, POSIADANIE OKRE LONEJ CHRAKTERYSTYKI PERFORMATYWNEJ s w pierwszym rz dzie cechami u»ycia zda«. Moraª 2 Wªa±ciwo±ci te mog by w sensie pochodnym przypisane egzemplarzom i typom zda«- je±li egzemplarze/typy cechuj si niepodatno±ci (lub niewielk podatno±ci ) na zmian KONTEKSTU/SYTUACJI WYPOWIEDZI. Przykªad Zdanie: (5)* Magdalena jest w Auli im. Witwickiego na ul. Stawki w Warszawie o godzinie 14:01 w dniu 17 pa¹dziernika. cechuje si tak wªa±nie niepodatno±ci na zmian kontekstu. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
42 Cytat na otwarcie Tomasz Hobbes ( ) Bª dy popeªniaj ludzie nie tylko twierdz c i przecz c, lecz równie» doznaj c wra»e«i my±l c w milczeniu. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
43 Najwa»niejsze bª dy w sªownym formuªowaniu my±li Usterki zda«typów i zda«egzemplarzy Niektóre usterki logiczne (zda«) mog by stwierdzone ju» na poziomie zda«typów (oraz pochodnie - na poziomie zda«egzemplarzy). Usterki te mog, ALE NIE ZAWSZE MUSZ, sprawia,»e u»yciu zdania z zasadniczych powodów nie mo»na przypisa»adnej okre±lonej warto±ci logicznej. Je±li zdanie jest u»yte performatywnie, usterki te mog (ALE NIE MUSZ ) te» sprawia,»e u»yciu nie mo»na przypisa peªnej charakterystyki performatywnej (np. nie wiemy, co zostaªo komu± obiecane itp.). Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
44 Najwa»niejsze bª dy w sªownym formuªowaniu my±li Usterki zda«typów i zda«egzemplarzy Niektóre usterki logiczne (zda«) mog by stwierdzone ju» na poziomie zda«typów (oraz pochodnie - na poziomie zda«egzemplarzy). Usterki te mog, ALE NIE ZAWSZE MUSZ, sprawia,»e u»yciu zdania z zasadniczych powodów nie mo»na przypisa»adnej okre±lonej warto±ci logicznej. Je±li zdanie jest u»yte performatywnie, usterki te mog (ALE NIE MUSZ ) te» sprawia,»e u»yciu nie mo»na przypisa peªnej charakterystyki performatywnej (np. nie wiemy, co zostaªo komu± obiecane itp.). Usterki u»y zda«niektóre usterki logiczne mog by wyª cznie cech u»ycia zdania. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
45 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
46 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
47 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
48 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± (D) Niedopowiedzenie Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
49 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± (D) Niedopowiedzenie (E) M tno± (niejasno± ) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
50 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± (D) Niedopowiedzenie (E) M tno± (niejasno± ) (F) Niedopuszczalne zestawienie sªów Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
51 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± (D) Niedopowiedzenie (E) M tno± (niejasno± ) (F) Niedopuszczalne zestawienie sªów (G) Nonsensowno± Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
52 Usterki zda«rodzaje USTEREK LOGICZNYCH ZDA (A) Wieloznaczno± (B) Nieostro± (C) Pusto± (D) Niedopowiedzenie (E) M tno± (niejasno± ) (F) Niedopuszczalne zestawienie sªów (G) Nonsensowno± (H) Bª dy logiczne w deniowaniu (omówimy je pó¹niej) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
53 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
54 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
55 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje (C) Bª d niespeªnionych presupozycji Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
56 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje (C) Bª d niespeªnionych presupozycji (D) Bª dy pragmatyczne w deniowaniu (omówimy je pó¹niej) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
57 Wieloznaczno± WIELOZNACZNO LEKSYKALNA Mamy z ni do czynienia, gdy w zdaniu pojawia si wieloznaczne sªowo. (Uwaga: w wypadku u»ycia zdania szeroko rozumiany kontekst mo»e sprawi,»e wieloznaczno± staje si niegro¹na). Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
58 Wieloznaczno± WIELOZNACZNO LEKSYKALNA Mamy z ni do czynienia, gdy w zdaniu pojawia si wieloznaczne sªowo. (Uwaga: w wypadku u»ycia zdania szeroko rozumiany kontekst mo»e sprawi,»e wieloznaczno± staje si niegro¹na). (1) Jagieªªo nie mógª patrze na straszne krzy»ackie mordy. (2) Na balu byª»uraw, który wygl daª na wiekowego. (3) Jan ±miaªo naszkicowaª parabol. (4) Jan poprosiª o zdj cie butów. (5) A do kotletów byªa saªata, któr mamusia przyprawiªa potem. (6) Olej dynamicznych ludzi! (z reklamy) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
59 Wieloznaczno± WIELOZNACZNO SKŠADNIOWA - AMFIBOLIA Mamy z ni do czynienia, gdy skªadnia zdania dopuszcza kilka interpretacji (komentarz: j.w.). Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
60 Wieloznaczno± WIELOZNACZNO SKŠADNIOWA - AMFIBOLIA Mamy z ni do czynienia, gdy skªadnia zdania dopuszcza kilka interpretacji (komentarz: j.w.). (1) Byt okre±la ±wiadomo±. (2) Wraz z narzeczon zjadªem»urek. (3) Jan po»yczyª ksi»k Magdaleny Joannie. (4) Krytyka opozycji byªa mocno przesadzona. (5) W przychodni nie przyjmuje si dzieci z gor czk lub obrz kiem szyi i wysypk. WIELOZNACZNO ISTOTNA U»ycie zdania cechuje si ISTOTN WIELOZNACZNO CI, gdy kontekst (w tym nasza wiedza) nie pozwala nam ustali, co ma na my±li nadawca wypowiedzi. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
61 Nieostro± NAZWY Nieostro± jest pierwotnie wad NAZW, a dokªadnie wad ZAKRESU (DENOTACJI) NAZW. adeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
62 Nieostro± NAZWY Nieostro± jest pierwotnie wad NAZW, a dokªadnie wad ZAKRESU (DENOTACJI) NAZW. Co to jest NAZWA? Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
63 Nieostro± NAZWY Nieostro± jest pierwotnie wad NAZW, a dokªadnie wad ZAKRESU (DENOTACJI) NAZW. Co to jest NAZWA? Ka»de wyra»enie, które mo»na podstawi w miejsce A lub B w formule o postaci A jest B Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
64 Nieostro± NAZWY Nieostro± jest pierwotnie wad NAZW, a dokªadnie wad ZAKRESU (DENOTACJI) NAZW. Co to jest NAZWA? Ka»de wyra»enie, które mo»na podstawi w miejsce A lub B w formule o postaci A jest B Co to jest ZAKRES NAZWY? Jest to ogóª (zbiór wszystkich) przedmiotów, o których mo»na dan nazw prawdziwie orzec. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
65 Nieostro± NAZWY Nieostro± jest pierwotnie wad NAZW, a dokªadnie wad ZAKRESU (DENOTACJI) NAZW. Co to jest NAZWA? Ka»de wyra»enie, które mo»na podstawi w miejsce A lub B w formule o postaci A jest B Co to jest ZAKRES NAZWY? Jest to ogóª (zbiór wszystkich) przedmiotów, o których mo»na dan nazw prawdziwie orzec. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
66 Nazwy i ich denotacje PRZYKŠADY NAZWY: Warszawa, nietymczasowy prezydent III RP, planeta Ukªadu Sªonecznego, kuropatwa itp. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
67 Nazwy i ich denotacje PRZYKŠADY NAZWY: Warszawa, nietymczasowy prezydent III RP, planeta Ukªadu Sªonecznego, kuropatwa itp. ZAKRESY NAZW: Warszawa {miasto Warszawa}, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
68 Nazwy i ich denotacje PRZYKŠADY NAZWY: Warszawa, nietymczasowy prezydent III RP, planeta Ukªadu Sªonecznego, kuropatwa itp. ZAKRESY NAZW: Warszawa {miasto Warszawa}, nietymczasowy prezydent III RP {Jaruzelski, Waª sa, Kwa±niewski, Kaczy«ski, Komorowski}, Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
69 Nazwy i ich denotacje PRZYKŠADY NAZWY: Warszawa, nietymczasowy prezydent III RP, planeta Ukªadu Sªonecznego, kuropatwa itp. ZAKRESY NAZW: Warszawa {miasto Warszawa}, nietymczasowy prezydent III RP {Jaruzelski, Waª sa, Kwa±niewski, Kaczy«ski, Komorowski}, planeta Ukªadu Sªonecznego {Merkury, Wenus, Ziemia, Mars, Jowisz, Saturn, Uran, Neptun, [a mo»e i Pluton]} Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
70 Nazwy i ich denotacje PRZYKŠADY NAZWY: Warszawa, nietymczasowy prezydent III RP, planeta Ukªadu Sªonecznego, kuropatwa itp. ZAKRESY NAZW: Warszawa {miasto Warszawa}, nietymczasowy prezydent III RP {Jaruzelski, Waª sa, Kwa±niewski, Kaczy«ski, Komorowski}, planeta Ukªadu Sªonecznego {Merkury, Wenus, Ziemia, Mars, Jowisz, Saturn, Uran, Neptun, [a mo»e i Pluton]} kuropatwa {tu wyliczamy wszystkie kuropatwy na ±wiecie} Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
71 Nieostro± Nieostro± Je±li istniej takie przedmioty, o których nie wiadomo, czy nale» do zakresu nazwy czy te» do niego nie nale», wówczas powiemy,»e nazwa jest nieostra. Na przykªad: Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
72 Nieostro± Nieostro± Je±li istniej takie przedmioty, o których nie wiadomo, czy nale» do zakresu nazwy czy te» do niego nie nale», wówczas powiemy,»e nazwa jest nieostra. Na przykªad: (N1) ªysy czªowiek (N2) inteligentny student (N3) szybki samochód (N4) wybitny bokser (N5) wysoki budynek Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
73 Nieostro± Nieostro± Je±li istniej takie przedmioty, o których nie wiadomo, czy nale» do zakresu nazwy czy te» do niego nie nale», wówczas powiemy,»e nazwa jest nieostra. Na przykªad: (N1) ªysy czªowiek (N2) inteligentny student (N3) szybki samochód (N4) wybitny bokser (N5) wysoki budynek Zdanie nieostre Je±li (i) w zdaniu wyst puje nazwa nieostra, (ii) w zdaniu tym orzeka si t nazw o przedmiocie nale» cym do zakresu jej nieostro±ci, wówczas mo»emy powiedzie,»e ZDANIE TO JEST NIEOSTRE. Zdaniom nieostrym bardzo cz sto nie potramy przypisa»adnej okre±lonej warto±ci logicznej [wyj tek: prawdy i faªsze logiczne]. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
74 Nieostro± ZDANIA OSTRE ZAWIERAJ CE NAZWY NIEOSTRE (1) Telly Savalas byª ªysy. (2) Einstein byª inteligentnym studentem. (3) Ferrari 288 GTO to szybki samochód (4) Woody Allen to wybitny bokser. (5) Rotunda to wysoki budynek ZDANIA NIEOSTRE (1) Andrzej Grabowski jest ªysy. (2) Ja± Kowalski (o ±redniej 4.0) jest inteligentnym studentem. (3) Ford Focus jest szybkim samochodem. (4) Adamek to wybitny bokser. (5) Gmach Psychologii UW to wysoki budynek. Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
75 Pusto± PUSTO Pusto± jest tak»e cech nazw. Nazwa jest pusta, gdy»aden przedmiot nie nale»y do jej zakresu. Na przykªad: Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
76 Pusto± PUSTO Pusto± jest tak»e cech nazw. Nazwa jest pusta, gdy»aden przedmiot nie nale»y do jej zakresu. Na przykªad: (N1) Zeus (N2) czªowiek o wzro±cie 100 metrów (N3) kwadratowe koªo (N4) prezydent Mordoru (N5) kura, która zjada planety Zdania puste Je±li (i) w zdaniu wyst puje nazwa pusta, (ii) fakt ten wpªywa na to,»e zdaniu temu (zinterpretowanemu jako wypowied¹ o ±wiecie, nie jako wypowied¹ kcyjna) nie potramy nada warto±ci logicznej, powiemy,»e ZDANIE TO JEST PUSTE [wyj tek: prawdy i faªsze logiczne]. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
77 Pusto± PRZYKŠADY (1) Zeus kochaª Aten. (2) Eldorado le»y daleko st d. (3) Sªuchacz tego wykªadu, który wypiª dzi± 47 kaw to prawdziwy bohater. (4) Kwadratowe koªo jest gur. (5) Kura, która zjada planety kocha prezydenta Mordoru. Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
78 Niedopowiedzenia Niedopowiedzenie Jest to wyra»enie, w którym pomini to jaki± skªadnik b d¹ skªadniki, na skutek czego zmienia si jego zawarto± informacyjna, staje si ono wieloznaczne lub niemo»liwe do zrozumienia. Cz sto u»ywane w reklamach. Na przykªad: Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
79 Niedopowiedzenia Niedopowiedzenie Jest to wyra»enie, w którym pomini to jaki± skªadnik b d¹ skªadniki, na skutek czego zmienia si jego zawarto± informacyjna, staje si ono wieloznaczne lub niemo»liwe do zrozumienia. Cz sto u»ywane w reklamach. Na przykªad: (1) Osoba ±pi ca w samolocie jest w ruchu. (2) Wyniki studentów poprawiªy si na drugim roku ±rednio o 10 procent, na trzecim roku za± o 20. (3) Szkoci s sk pi, Anglicy za± egmatyczni. (4) Pasta do z bów Pirania - uznana za najlepsz. (5) Media donosz,»e Polacy s tolerancyjni. Bª d niedopowiedzenia Bª d niedopowiedzenia powstaje jedynie wtedy, gdy z kontekstu, w którym u»yto danego wyra»enia, nie da si odczyta koniecznych do jego wªa±ciwego zrozumienia brakuj cych elementów (Krzysztof Szymanek) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
80 M tno± [niejasno± ] M tno± [niejasno± ] Bª d m tno±ci popeªniany jest wtedy, gdy zdanie nie ma jasnego sensu. M tno± mo»e by wynikiem innych usterek logicznych. Mo»e by te» wynikiem u»ycia niejasnej metafory. Przykªady: Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
81 M tno± [niejasno± ] M tno± [niejasno± ] Bª d m tno±ci popeªniany jest wtedy, gdy zdanie nie ma jasnego sensu. M tno± mo»e by wynikiem innych usterek logicznych. Mo»e by te» wynikiem u»ycia niejasnej metafory. Przykªady: (1) Substancja jako identyczno± skierowania si ku sobie jest totalno±ci caªo±ci i zawiera w sobie akcydentalno±, akcydentalno± za± jest caª substancj sam. (Hegel) (2)Teoria katastrof, z jej dialektycznym naciskiem na gªadko± /nieci gªo± i metamorfoz /rozwini cie, bez w tpienia zajmie wa»ne miejsce w przyszªej matematyce, ale potrzeba jeszcze wielu teoretycznych bada«, nim to podej±cie stanie si konkretnym instrumentem post powej politycznej praxis (Sokal) Proponuj przejrze te» teksty Derridy, Lacana, Baudrillarda... Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
82 Niedopuszczalne zestawienie sªów Niedopuszczalne zestawienie sªów Bª d ten polega na tym,»e w wypowiedzi/zdaniu pojawiaj si wykluczaj ce si lub sprzeczne elementy. Oczywi±cie wypowiedzi takiej mo»emy przypisa warto± logiczn faªszu (nie sposób jej jednak zinterpretowa»yczliwie dla osoby mówi cej). Przykªady: (1) Alkoholu nadu»ywaª umiarkowanie (2) Zaborcy podzielili Polsk na trzy nierówne poªowy. (3) Tatarzy je¹dzili konno i pieszo. (4) Bandyci wpadli do sklepu i wymordowali samoobsªug. (5) Boryna byª te±ciem»ony syna Antka Hanki. (6) W kartotece znalazªy si odciski palców i inne cechy poszukiwanych osób. (bª d egzemplikacji) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
83 Nonsensowno± Nonsensowno± Cecha wyra»enia polegaj ca na tym,»e jest ono pozbawione sensu i niemo»liwe do zrozumienia. Granica oddzielaj ca m tno± od nonsensowno±ci jest niekiedy pªynna (lub przynajmniej: sporna). Przykªady: (1) Humanizm jest procesem post puj cym implikacji ±cisªej obejmuj cym brontozaury. (2) Poczwórno± pije zwªok. (3) Absolut jest identyczny. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
84 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
85 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
86 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje (C) Bª d niespeªnionych presupozycji Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
87 Usterki u»y RODZAJE USTEREK U Y ZDA - BŠ DY PRAGMATYCZNE (A) Niewypaªy (B) Aliowokacje (C) Bª d niespeªnionych presupozycji (D) Bª dy pragmatyczne w deniowaniu (omówimy je pó¹niej) Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
88 Aliowokacja Aliowokacja Wypowied¹, która gªosi, co innego ni» chciaª powiedzie jej autor - bª d ten cz sto wynika z nieznajomo±ci znaczenia konkretnych sªów. Przykªady: (1) Status stowarzyszenia gªosi,»e zarz d jest wybierany raz na trzy lata. (2) Przed stadionem na wiele godzin przed meczem zbieraªy si grupy sensatów. (3) Jan to bardzo spolegliwa osoba - zawsze ust puje innym. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
89 Bª d niespeªnionych presupozycji Presupozycja Presupozycja wypowiedzi - zaªo»enie (i warunek konieczny), które musi by speªnione, aby dana wypowied¹ zostaªa uznana przez uczestników konwersacji za fortunn. Bardzo cz sto presupozycje s wspólne danej wypowiedzi i jej negacji. (w literaturze funkcjonuje tak»e poj cie presupozycji zdania - my go tu na razie nie omawiamy). Przykªady: (1) Obecny król Francji jest ªysy Francja ma króla. (2) Monika»aªuje,»e utopiªa Tymoteusza i dzieci. Monika utopiªa Tymoteusza i dzieci. (3) Monika nie»aªuje,»e utopiªa Tymoteusza i dzieci. Monika utopiªa Tymoteusza i dzieci. (4) Magda zdoªaªa zda egzamin. Magda próbowaªa zda egzamin. (5) Jan przestaª bi»on. Jan biª»on. Bª d niespeªnionych presupozycji Polega na tym,»e presupozycja nie jest w danych okoliczno±ciach speªniona - lub przynajmniej na tym,»e uczestnicy rozmowy s przekonani,»e nie jest speªniona. Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
90 Literatura [bardzo plecana] Krzysztof Szymanek (ró»ne wydania) Sztuka argumentacji. Sªownik terminologiczny, PWN Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
91 KONIEC Tadeusz Ciecierski (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 20 pa¹dziernika / 34
Logika [dla Psychologii UW]
![Logika [dla Psychologii UW]](/thumbs/52/30278579.jpg "Logika [dla Psychologii UW]")
Logika [dla Psychologii UW] Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl Uniwersytet Warszawski 24 pa¹dziernika 2011 Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 24 pa¹dziernika
KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu
➏ Filozoa z elementami logiki Na podstawie wykªadów dra Mariusza Urba«skiego Sylogistyka Przypomnij sobie: stosunki mi dzy zakresami nazw KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE Trzy znaczenia sªowa jest trzy rodzaje
Logika [dla Psychologii UW]
![Logika [dla Psychologii UW]](/thumbs/60/44600090.jpg "Logika [dla Psychologii UW]")
Logika [dla Psychologii UW] Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl Uniwersytet Warszawski 12 pa¹dziernika 2011 Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 12 pa¹dziernika
Metody dowodzenia twierdze«
Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku
i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017
i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski Uniwersytet Šódzki, Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/festiwalnauki2017/festiwal_wmii_2017_
Wst p do informatyki. Systemy liczbowe. Piotr Fulma«ski. 21 pa¹dziernika 2010. Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
Wst p do informatyki Systemy liczbowe Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 21 pa¹dziernika 2010 Spis tre±ci 1 Liczby i ich systemy 2 Rodzaje systemów liczbowych
Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.
Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy
Metodydowodzenia twierdzeń
1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................
1 Klasy. 1.1 Denicja klasy. 1.2 Skªadniki klasy.
1 Klasy. Klasa to inaczej mówi c typ który podobnie jak struktura skªada si z ró»nych typów danych. Tworz c klas programista tworzy nowy typ danych, który mo»e by modelem rzeczywistego obiektu. 1.1 Denicja
x y x y x y x + y x y
Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Wzorce projektowe kreacyjne
Wzorce projektowe kreacyjne Krzysztof Ciebiera 14 pa¹dziernika 2005 1 1 Wst p 1.1 Podstawy Opis Ogólny Podstawowe informacje Wzorce kreacyjne sªu» do uabstrakcyjniania procesu tworzenia obiektów. Znaczenie
Podstawy statystycznego modelowania danych - Wykªad 7
Podstawy statystycznego modelowania danych - Wykªad 7 Tomasz Suchocki ANOVA Plan wykªadu Analiza wariancji 1. Rys historyczny 2. Podstawy teoretyczne i przykªady zastosowania 3. ANOVA w pakiecie R Tomasz
Wyra»enia logicznie równowa»ne
Wyra»enia logicznie równowa»ne Denicja. Wyra»enia rachunku zda«nazywamy logicznie równowa»nymi, gdy maj równe warto±ci logiczne dla dowolnych warto±ci logicznych zmiennych zdaniowych. 1 Przykªady: Wyra»enia
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Pakiety statystyczne - Wykªad 8
Pakiety statystyczne - Wykªad 8 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu Analiza wariancji 1. Rys historyczny 2. Podstawy teoretyczne
Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1
Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu Analiza wariancji
Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów
Rzut oka na zagadnienia zwi zane z projektowaniem list rozkazów 1 Wst p Przypomnijmy,»e komputer skªada si z procesora, pami ci, systemu wej±cia-wyj±cia oraz po- ª cze«mi dzy nimi. W procesorze mo»emy
Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9
Metody numeryczne Wst p do metod numerycznych Dawid Rasaªa January 9, 2012 Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Czym s metody numeryczne? Istota metod numerycznych Metody numeryczne s
Podpi cia 2014/15 na Wydziale MIM
Podpi cia 2014/15 na Wydziale MIM Marcin Engel 13 listopada 2014 1 Wprowadzenie Na Wydziale MIM ju» od wielu lat dziaªa mechanizm podpi. Ka»dy student, który rozlicza etap studiów i chce uzyska wpis na
Algorytmiczna teoria grafów
18 maja 2013 Twierdzenie Halla o maª»e«stwach Problem Wyobra¹my sobie,»e mamy m dziewczyn i pewn liczb chªopców. Ka»da dziewczyna chce wyj± za m», przy czym ka»da z nich godzi si po±lubi tylko pewnych
Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010
WFTiMS 23 marca 2010 Spis tre±ci 1 Denicja 1 (równanie ró»niczkowe pierwszego rz du) Równanie y = f (t, y) (1) nazywamy równaniem ró»niczkowym zwyczajnym pierwszego rz du w postaci normalnej. Uwaga 1 Ogólna
Logika [dla Psychologii UW]
![Logika [dla Psychologii UW]](/thumbs/94/118488875.jpg "Logika [dla Psychologii UW]")
Logika [dla Psychologii UW] Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl Uniwersytet Warszawski 19 grudnia 2011 Tadeusz Ciecierski taci@uw.edu.pl (UniwersytetLogika[dla Warszawski) Psychologii UW] 19 grudnia 2011
Podstawy matematyki dla informatyków. Logika formalna. Skªadnia rachunku zda« Skróty i priorytety. Wykªad 10 (Klasyczny rachunek zda«) 15 grudnia 2011
Podstawy matematyki dla informatyków Logika formalna Wykªad 10 (Klasyczny rachunek zda«) 15 grudnia 2011 Skªadnia rachunku zda«symbole (zmienne) zdaniowe (p, q, r,...), oraz znaki i s formuªami zdaniowymi.
Programowanie wspóªbie»ne
1 Zadanie 1: Bar Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 6 monitory cz. 2 Napisz monitor Bar synchronizuj cy prac barmana obsªuguj cego klientów przy kolistym barze z N stoªkami. Ka»dy klient realizuje nast
Zintegrowane Systemy Zarządzania Biblioteką SOWA1 i SOWA2 SKONTRUM
Zintegrowane Systemy Zarządzania Biblioteką SOWA1 i SOWA2 SKONTRUM PROGRAM INWENTARYZACJI Poznań 2011 Spis treści 1. WSTĘP...4 2. SPIS INWENTARZA (EWIDENCJA)...5 3. STAŁE UBYTKI...7 4. INTERPRETACJA ZAŁĄCZNIKÓW
ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku
Wst p do informatyki. Systemy liczbowe. Piotr Fulma«ski. November 9, Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
Wst p do informatyki Systemy liczbowe Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska November 9, 2015 Spis tre±ci 1 Liczby i ich systemy 2 Rodzaje systemów liczbowych Liczba
Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów
Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Teoria Interpolacja polega na znajdowaniu krzywej przechodz cej przez wszystkie w zªy. Zdarzaj si jednak sytuacje, w których dane te mog by obarczone
Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1
Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1 Stanisªaw Goldstein Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ 16 lutego 2016 Wszech±wiat matematyczny skªada si wyª cznie ze zbiorów. Liczby naturalne s zdeniowane
A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.
Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta
Wprowadzenie do logiki. Elementy pragmatyki. Maria Golka Maria.Golka@gmail.com
Wprowadzenie do logiki Elementy pragmatyki Maria Golka Maria.Golka@gmail.com Teoria znaczenia ma dwa poziomy: - semantyka - pragmatyka Wnioskowanie pragmatyczne - Skosisz trawnik? Jutro będzie chyba ładna
Lab. 02: Algorytm Schrage
Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my
Ukªady równa«liniowych
dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast
Podstawy modelowania w j zyku UML
Podstawy modelowania w j zyku UML dr hab. Bo»ena Wo¹na-Szcze±niak Akademia im. Jan Dªugosza bwozna@gmail.com Wykªad 2 Zwi zki mi dzy klasami Asocjacja (ang. Associations) Uogólnienie, dziedziczenie (ang.
Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz
Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia
MiASI. Modelowanie systemów informatycznych. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
MiASI Modelowanie systemów informatycznych Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 18 stycznia 2010 Spis tre±ci 1 Analiza systemu informatycznego Poziomy analizy 2
Lekcja 12 - POMOCNICY
Lekcja 12 - POMOCNICY 1 Pomocnicy Pomocnicy, jak sama nazwa wskazuje, pomagaj Baltiemu w programach wykonuj c cz ± czynno±ci. S oni szczególnie pomocni, gdy chcemy ci g polece«wykona kilka razy w programie.
PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:
Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow
O pewnym zadaniu olimpijskim
O pewnym zadaniu olimpijskim Michaª Seweryn, V LO w Krakowie opiekun pracy: dr Jacek Dymel Problem pocz tkowy Na drugim etapie LXII Olimpiady Matematycznej pojawiª si nast puj cy problem: Dla ka»dej liczby
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1
J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)
Przekroje Dedekinda 1
Przekroje Dedekinda 1 O liczbach wymiernych (tj. zbiorze Q) wiemy,»e: 1. zbiór Q jest uporz dkowany relacj mniejszo±ci < ; 2. zbiór liczb wymiernych jest g sty, tzn.: p, q Q : p < q w : p < w < q 3. 2
Informatyka, matematyka i sztuczki magiczne
Informatyka, matematyka i sztuczki magiczne Daniel Nowak Piotr Fulma«ski instagram.com/vorkof piotr@fulmanski.pl 18 kwietnia 2018 Table of contents 1 O czym b dziemy mówi 2 Dawno, dawno temu... 3 System
Listy i operacje pytania
Listy i operacje pytania Iwona Polak iwona.polak@us.edu.pl Uniwersytet l ski Instytut Informatyki pa¹dziernika 07 Który atrybut NIE wyst puje jako atrybut elementów listy? klucz elementu (key) wska¹nik
JĘZYK ROSYJSKI POZIOM ROZSZERZONY
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2013/2014 JĘZYK ROSYJSKI POZIOM ROZSZERZONY ROZWIĄZANIA ZAAŃ I SCHEMAT PUNKTOWANIA MAJ 2014 ZAANIA OTWARTE Zadanie 1. Przetwarzanie tekstu (0,5 pkt) 1.1. туристов 1.2.
Kolegium Międzywydziałowych Indywidualnych Studiów Humanistycznych
Kolegium Międzywydziałowych Indywidualnych Studiów Humanistycznych Kierunek studiów: studia międzykierunkowe Rodzaj studiów: jednolite pięcioletnie studia magisterskie lub studia I stopnia (w zależności
Kwantowa teoria wzgl dno±ci
Instytut Fizyki Teoretycznej Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 16 wrze±nia 2006 Plan wykªadu Grawitacja i geometria 1 Grawitacja i geometria 2 3 Grawitacja Grawitacja i geometria wedªug Newtona:
http://www-users.mat.umk.pl/~pjedrzej/wstep.html 1 Opis przedmiotu Celem przedmiotu jest wyksztaªcenie u studentów podstaw j zyka matematycznego, wypracowanie podstawowych umiej tno- ±ci przeprowadzania
Makroekonomia Zaawansowana
Makroekonomia Zaawansowana wiczenia 3 Racjonalne oczekiwania i krytyka Lucasa MZ 1 / 15 Plan wicze«1 Racjonalne oczekiwania 2 Krytyka Lucasa 3 Zadanie MZ 2 / 15 Plan prezentacji 1 Racjonalne oczekiwania
Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY
Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Wiemy ju» co to s banki przedmiotów i potramy z nich korzysta. Dowiedzieli±my si te»,»e mo»emy tworzy nowe przedmioty, a nawet caªe banki przedmiotów. Na tej lekcji zajmiemy
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru
Opis matematyczny ukªadów liniowych
Rozdziaª 1 Opis matematyczny ukªadów liniowych Autorzy: Alicja Golnik 1.1 Formy opisu ukªadów dynamicznych 1.1.1 Liniowe równanie ró»niczkowe Podstawow metod przedstawienia procesu dynamicznego jest zbiór
Oba zbiory s uporz dkowane liniowo. Badamy funkcj w pobli»u kresów dziedziny. Pewne punkty szczególne (np. zmiana denicji funkcji).
Plan Spis tre±ci 1 Granica 1 1.1 Po co?................................. 1 1.2 Denicje i twierdzenia........................ 4 1.3 Asymptotyka, granice niewªa±ciwe................. 7 2 Asymptoty 8 2.1
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zadanko 1 (12p.) Na imprezie w Noc Kupaªy s 44 dziewczyny. Nosz one 11 ró»nych imion, a dla ka»dego imienia s dokªadnie 4 dziewczyny o tym imieniu przy czym ka»da
Podstawy statystycznego modelowania danych Analiza prze»ycia
Podstawy statystycznego modelowania danych Analiza prze»ycia Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1. Wprowadzenie 2. Hazard rate
Ekstremalnie fajne równania
Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów
Lekcja 5 Programowanie - Nowicjusz
Lekcja 5 Programowanie - Nowicjusz Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Programowanie i program wedªug Baltiego Programowanie Programowanie jest najwy»szym trybem Baltiego. Z pomoc Baltiego mo»esz
Planeta Ziemia. XX Piknik Naukowy Polskiego Radia
Planeta Ziemia XX Piknik Naukowy Polskiego Radia Czym jest Ziemia? Ziemia jest trzeci planet Ukªadu Sªonecznego Ma budow warstwow Jej wiek okre±la si na okoªo 4.5 mld lat Jest jedn z miliardów planet w
Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia 2011. Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej
Matematyka wykªad 1 Macierze (1) Andrzej Torój Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej 17 wrze±nia 2011 Plan wykªadu 1 2 3 4 5 Plan prezentacji 1 2 3 4 5 Kontakt moja strona internetowa:
Modele wielorównaniowe. Problem identykacji
Modele wielorównaniowe. Problem identykacji Ekonometria Szeregów Czasowych SGH Identykacja 1 / 43 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Trzy przykªady 3 Przykªady: interpretacja 4 Warunki identykowalno±ci 5 Restrykcje
SEMINARIUM DYPLOMOWE. Budownictwo semestr VIII
WYŻSZA SZKOŁA EKOLOGII I ZARZĄDZANIA Wydział Architektury 02-061 Warszawa, ul. Wawelska 14 SEMINARIUM DYPLOMOWE Budownictwo semestr VIII CZĘŚĆ II Warszawa 2010 r. Uwagi ogólne Pracadyplomowajest widocznymi
Programowanie wspóªbie»ne
1 Programowanie wspóªbie»ne wiczenia 5 monitory cz. 1 Zadanie 1: Stolik dwuosobowy raz jeszcze W systemie dziaªa N par procesów. Procesy z pary s nierozró»nialne. Ka»dy proces cyklicznie wykonuje wªasnesprawy,
MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH
MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH Urszula Fory± Zakªad Biomatematyki i Teorii Gier, Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki, Wydziaª
Międzyszkolny Konkurs Matematyczny. dla klasy trzeciej
Międzyszkolny Konkurs Matematyczny dla klasy trzeciej Cele konkursu : - rozwijanie zainteresowań matematycznych u dzieci w młodszym wieku szkolnym; - wdrażanie do logicznego myślenia; - zwiększanie efektywności
Wykªad 6: Model logitowy
Wykªad 6: Model logitowy Ekonometria Stosowana SGH Model logitowy 1 / 18 Plan wicze«1 Modele zmiennej jako±ciowej idea 2 Model logitowy Specykacja i interpretacja parametrów Dopasowanie i restrykcje 3
Model obiektu w JavaScript
16 marca 2009 E4X Paradygmat klasowy Klasa Deniuje wszystkie wªa±ciwo±ci charakterystyczne dla wybranego zbioru obiektów. Klasa jest poj ciem abstrakcyjnym odnosz cym si do zbioru, a nie do pojedynczego
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2013/14 Spis tre±ci 1 Kodowanie i dekodowanie 4 1.1 Kodowanie a szyfrowanie..................... 4 1.2 Podstawowe poj cia........................
Diagnoza psychologiczna: podstawowe kompetencje (II część - decyzje diagnostyczne) Rola intuicji w diagnozie
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Instytut Psychologii Anna Słysz Diagnoza psychologiczna: podstawowe kompetencje (II część - decyzje diagnostyczne) konwersatorium/wykład Poznań 2008 1 Rola
Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1
Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Język POZIOM PODSTAWOWY
rosyjski Zadanie 1. Język rosyjski. Poziom podstawowy KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Język POZIOM PODSTAWOWY Za każde poprawne rozwiązanie przyznajemy 1 punkt. Maksimum 5. 1.1. Ванесса Мэй очаровала зрителей
Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.
1 Kodowanie i dekodowanie
1 Kodowanie i dekodowanie Teoria informacji zajmuje si sposobami gromadzenia, przechowywania oraz przesyªania informacji. W tym celu, a tak»e dla ochrony danych informacje kodujemy. Rozmowa telefoniczna,
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
TOM II ISTOTNE DLA STRON POSTANOWIENIA UMOWY. Opis przedmiotu zamówienia opis techniczny + schematy przedmiar robót
TOM II ISTOTNE DLA STRON POSTANOWIENIA UMOWY Rozdział 1 Rozdział 2 Wzór umowy Opis przedmiotu zamówienia opis techniczny + schematy przedmiar robót R O Z D Z I A Ł 1 Wzór umowy WZÓR UMOWY U M O W A NR.
WFiIS Imi i nazwisko: Rok: Zespóª: Nr wiczenia: Fizyka Dominik Przyborowski IV 5 22 J drowa Katarzyna Wolska
WFiIS Imi i nazwisko: Rok: Zespóª: Nr wiczenia: Fizyka Dominik Przyborowski IV 5 22 J drowa Katarzyna Wolska Temat wiczenia: Wyznaczanie stosunku przekrojów czynnych na aktywacj neutronami termicznymi
MiASI. Modelowanie analityczne. Piotr Fulma«ski. 18 stycznia Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska
MiASI Modelowanie analityczne Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska 18 stycznia 2010 Spis tre±ci 1 Czym jest modelowanie analityczne? 2 Podstawowe kategorie poj ciowe
Matematyka dyskretna dla informatyków
Matematyka dyskretna dla informatyków Cz ± I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szyma«ski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Pozna«2007 2 Podstawowe zasady i prawa przeliczania
Pan/Pani Dyrektor Zespołu Szkół
KOMENDA POWIATOWA POLICJI Nowy Tomyśl, dnia 12.03.2013 r. W NOWYM TOMYŚLU WYDZIAŁ PREWENCJI L.dz E-DK-0151-4/10 Pan/Pani Dyrektor Zespołu Szkół Podejmując inicjatywę w ramach ogólnopolskiej kampanii Bezpieczna
Metody statystyczne w biologii - Wykªad 8. Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t
Metody statystyczne w biologii - Wykªad 8 Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu Regresja logistyczna 1. Podstawy teoretyczne i przykªady zastosowania
Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:
Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt: zdzedzej@mif.pg.gda.pl www.mif.pg.gda.pl/homepages/zdzedzej () 5 pa¹dziernika 2016 1 / 1 Literatura podstawowa R. Rudnicki, Wykªady z analizy
1 Ró»niczka drugiego rz du i ekstrema
Plan Spis tre±ci 1 Pochodna cz stkowa 1 1.1 Denicja................................ 1 1.2 Przykªady............................... 2 1.3 Wªasno±ci............................... 2 1.4 Pochodne wy»szych
Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski
Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Pochodna funkcji Niech a, b R, a < b. Niech f : (a, b) R b dzie funkcj oraz x, x 0 (a, b) b d ró»nymi punktami przedziaªu (a, b). Wyra»enie
Matematyczne podstawy kognitywistyki
Matematyczne podstawy kognitywistyki Jerzy Pogonowski Zakªad Logiki i Kognitywistyki UAM pogon@amu.edu.pl Rachunek zbiorów Jerzy Pogonowski (MEG) Matematyczne podstawy kognitywistyki Rachunek zbiorów 1
EGZAMIN MATURALNY 2011 J ZYK ANGIELSKI
Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2011 J ZYK ANGIELSKI POZIOM ROZSZERZONY MAJ 2011 2 ZAANIA OTWARTE Zadanie 1. (0,5 pkt) Przetwarzanie tekstu 1.1. foreigners 1.2. Zdaj cy stosuje
Ekonometria. wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej
Ekonometria wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej (8) Ekonometria 1 / 25 Plan wicze«1 Modele zmiennej jako±ciowej 2 Model logitowy Specykacja i interpretacja parametrów Dopasowanie i restrykcje 3 Predykcja
Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego przeprowadzonego w roku szkolnym 2011/2012 w części z języka francuskiego
Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego przeprowadzonego w roku szkolnym 2011/2012 w części z języka francuskiego Egzamin gimnazjalny z języka francuskiego miał formę pisemną i został przeprowadzony 26
Dokªadny jak komputer
Dokªadny jak komputer Czy aby na pewno? Piotr Fulma«ski Pa«stwowa Wy»sza Szkoªa Zawodowa w Pªocku Wydziaª Nauk Ekonomicznych i Informatyki piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/pwsz_dzien_otwarty_2017/dzien_otwarty_
FORMULARZ OFERTY. Tel. -...; fax -...; NIP -...; REGON -...;
SPW -3431/ 14/11 Załącznik nr 1 FORMULARZ OFERTY ZAMAWIAJĄCY Powiat Wołomiński, ul. Prądzyńskiego 3, 05 200 Wołomin; Jednostka prowadząca sprawę Wydział Gospodarki Nieruchomościami Starostwa Powiatowego
Imi i nazwisko... Egzamin - Programowanie Obiektowe II rok informatyki, studia pierwszego stopnia, niestacjonarne Termin zerowy
Imi i nazwisko....................................................... Egzamin - Programowanie Obiektowe II rok informatyki, studia pierwszego stopnia, niestacjonarne Termin zerowy 21.01.2017 Instrukcja:
W zadaniach na procenty wyró»niamy trzy typy czynno±ci: obliczanie, jakim procentem jednej liczby jest druga liczba,
2 Procenty W tej lekcji przypomnimy sobie poj cie procentu i zwi zane z nim podstawowe typy zada«. Prosimy o zapoznanie si z regulaminem na ostatniej stronie. 2.1 Poj cie procentu Procent jest to jedna
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych
Jesteś tu: Bossa.pl Kurs giełdowy - Część 10 Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Kontrakt terminowy jest umową pomiędzy dwiema stronami, z których jedna zobowiązuje się do nabycia a druga do
Przedmiotowe Zasady Oceniania
Przedmiotowe Zasady Oceniania z języka polskiego dla klas IV-VI Szkoły Podstawowej im. Marii Konopnickiej w Zaczarniu Zaczarnie, rok szkolny 2015/2016 Przedmiotowe zasady oceniania z języka polskiego w
Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego
Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie
Zbiory i odwzorowania
Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):