Logika Temporalna i Automaty Czasowe

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Logika Temporalna i Automaty Czasowe"

Transkrypt

1 Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (3) Logika CTL Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2

2 Treść wykładu Charakterystyka logiki CTL Czas w Computation Tree Logic (CTL) Do czego można zastosować CTL? 2

3 Treść wykładu Składnia i semantyka Struktura czasowa (struktura Kripkego) Operatory ścieżkowe Porównanie formuł z różnymi operatorami ścieżkowymi 3

4 Treść wykładu Przykładowe prawa Komplementarność operatorów ścieżkowych i dualność operatorów temporalnych 4

5 Treść wykładu Przykładowe formuły Przykłady Ćwiczenia 5

6 Charakterystyka logiki CTL Czas w Computation Tree Logic (CTL) Do czego można zastosować CTL? 6

7 Charakterystyka logiki CTL Computation Tree Logic (CTL) to rozszerzenie LTL o warianty przepływu czasu. Czas w CTL Czas jest: punktowy, rozgałęziony (lewostronnie liniowy), lewostronnie skończony (nieograniczony od teraźniejszego momentu do przyszłości). 7

8 Charakterystyka logiki CTL Do czego można zastosować CTL? do opisu i analizy deterministycznych i niedeterministycznych: algorytmów, właściwości algorytmów; gdzie mogą być różne warianty przepływu czasu. 8

9 Składnia i semantyka Struktura czasowa (struktura Kripkego) Operatory ścieżkowe Porównanie formuł z różnymi operatorami ścieżkowymi 9

10 Składnia i semantyka Struktura czasowa (struktura Kripkego) M = (S,R,L) S zbiór stanów (stany reprezentują momenty): s 0,s 1,s 2, S R binarna relacja między stanami: każdy stan ma przynajmniej jeden następny stan: ( x S)( y S)((x,y) R) L etykietowanie każdego stanu zbiorem wyrażeń atomowych WA które są prawdziwe w tym stanie: L:SxWA {prawda, fałsz} Struktura M jest drzewem, które składa się ze ścieżek. Ścieżka to sekwencja stanów (x = s 0, s 1, s 2,...): ( i)((s i,s i+1 ) R) 10

11 Składnia i semantyka Struktura czasowa (struktura Kripkego) Niech WA będzie zbiorem wyrażeń atomowych; niech i {0,1,...}. Formułę generuje się wg reguł S1, S2 i S3: S1: każde wyrażenie p WA jest formułą: s i p jeśli L(s i,p) = prawda S2: jeśli p i q są formułami, to p q i p też są formułami: s i p q jeśli s i p i s i q s i p jeśli nie s i p Reguła S3 jest inna, niż reguła S3 z LTL! 11

12 Składnia i semantyka Struktura czasowa (struktura Kripkego) S3: jeśli p i q są formułami, to A(pUq), E(pUq), AXp i EXp też są formułami: s i A(pUq) jeśli dla każdej ścieżki s i,s i+1, ( k i) ((s k q) ( j, i j < k) (s j p)) s i E(pUq) jeśli dla pewnej ścieżki s i,s i+1, ( k i) ((s k q) ( j, i j < k) (s j p)) s i AXp jeśli dla każdej ścieżki s i,s i+1, s i+1 p s i EXp jeśli dla pewnej ścieżki s i,s i+1, s i+1 p 12

13 Składnia i semantyka Operatory ścieżkowe Każdy operator temporalny (U,X,F,G) przypisany jest do jednego ścieżkowego operatora A lub E, np. AX, E(pUq), AGAF (AGF jest niepoprawne z powodu braku ścieżkowego operatora przy F). Operatory ścieżkowe pozwalają na użycie operatorów temporalnych dla: A każdej możliwej ścieżki (przyszłego upływu czasu), E pewnej możliwej ścieżki (przyszłego upływu czasu). Kolejność priorytetów operatorów i spójników logicznych jest taka sama jak dla logiki LTL, z tym że każdy operator temporalny stanowi nierozłączną parę z jednym operatorem ścieżkowym. 13

14 Składnia i semantyka Porównanie formuł z różnymi operatorami ścieżkowymi AGp p jest prawdziwe w każdym stanie (momencie) każdej możliwej ścieżki (przyszłości): AGp A(p U fałsz) EGp p jest prawdziwe w każdym stanie (momencie) pewnej możliwej ścieżki (przyszłości): EGp E(p U fałsz) s 0 s 0 niebieski punkt: s i p czarny punkt: s i prawda 14

15 Składnia i semantyka Porównanie formuł z różnymi operatorami ścieżkowymi AFp p jest prawdziwe w pewnym stanie (momencie) każdej możliwej ścieżki (przyszłości): AFp A(prawda U p) EFp p jest prawdziwe w pewnym stanie (momencie) pewnej możliwej ścieżki (przyszłości): EFp E(prawda U p) s 0 s 0 niebieski punkt: s i p czarny punkt: s i prawda 15

16 Składnia i semantyka Porównanie formuł z różnymi operatorami ścieżkowymi A(pUq) w każdej możliwej ścieżce: q jest prawdziwe w pewnym stanie i p jest prawdziwe we wszystkich wcześniejszych stanach. E(pUq) w pewnej możliwej ścieżce: q jest prawdziwe w pewnym stanie i p jest prawdziwe we wszystkich wcześniejszych stanach. s 0 s 0 niebieski punkt: s i p pomarańczowy punkt: s i q czarny punkt: s i prawda 16

17 Przykładowe prawa Komplementarność operatorów ścieżkowych i dualność operatorów temporalnych 17

18 Przykładowe prawa Komplementarność operatorów ścieżkowych i dualność operatorów temporalnych AGp EF p EGp AF p AFp EG p EFp AG p AX p EXp EX p AXp 18

19 Przykładowe formuły Przykłady Ćwiczenia 19

20 Przykładowe formuły Przykłady s0 EFAGp od pewnego momentu pewnej przyszłości: w każdym momencie każdej możliwej dalszej przyszłości p jest prawdziwe. s0 p (p AFq) p jest teraz prawdziwe i, jeśli p jest teraz prawdziwe, to q będzie prawdziwe w pewnym momencie każdej możliwej dalszej przyszłości. niebieski punkt: s i p, pomarańczowy punkt: s i q, czarny punkt: s i prawda 20

21 Przykładowe formuły Ćwiczenie 1. Które formuły są równoważne formule p EXE(pUq)? p A(pUq) p E(pUq) p EFq E(pUq) 21

22 Przykładowe formuły Ćwiczenie 1. Które formuły są równoważne formule p EXE(pUq)? p A(pUq) nie jest p E(pUq) p EFq E(pUq) 22

23 Przykładowe formuły Ćwiczenie 1. Które formuły są równoważne formule p EXE(pUq)? p A(pUq) nie jest p E(pUq) nie jest p EFq E(pUq) 23

24 Przykładowe formuły Ćwiczenie 1. Które formuły są równoważne formule p EXE(pUq)? p A(pUq) nie jest p E(pUq) nie jest p EFq E(pUq) (p EFq) E(pUq) p EFq E(pUq) 24

25 Przykładowe formuły Ćwiczenie 1. Które formuły są równoważne formule p EXE(pUq)? p A(pUq) nie jest p E(pUq) nie jest p EFq E(pUq) (p EFq) E(pUq) p EFq E(pUq) nie jest 25

26 Przykładowe formuły Ćwiczenie 2. Które formuły wynikają z formuły AFAGp? AGAFp AGEFp EGEFp 26

27 Przykładowe formuły Ćwiczenie 2. Które formuły wynikają z formuły AFAGp? AGAFp wynika AGEFp EGEFp 27

28 Przykładowe formuły Ćwiczenie 2. Które formuły wynikają z formuły AFAGp? AGAFp wynika AGEFp wynika EGEFp 28

29 Przykładowe formuły Ćwiczenie 2. Które formuły wynikają z formuły AFAGp? AGAFp wynika AGEFp wynika EGEFp wynika 29

30 Przykładowe formuły Ćwiczenie 3. Zapisz następującą własność jako formułę CTL: p jest prawdziwe teraz i w każdym momencie pewnego wariantu przyszłości, i p jest prawdziwe teraz i tylko w każdym nieparzystym momencie innego wariantu przyszłości: 30

31 Przykładowe formuły Ćwiczenie 3. Zapisz następującą własność jako formułę CTL: p jest prawdziwe teraz i w każdym momencie pewnego wariantu przyszłości, i p jest prawdziwe teraz i tylko w każdym nieparzystym momencie innego wariantu przyszłości: p EXEGp EX( p EG( p EX(p EG(p EX p)))) 31

32 Przykładowe formuły Ćwiczenie 4. Zapisz następującą własność jako formułę CTL: Jeśli p jest prawdziwe, to: q jest prawdziwe w pewnych trzech momentach każdego wariantu dalszej przyszłości; albo q jest fałszywe w każdym momencie pewnego wariantu dalszej przyszłości z wyjątkiem momentu, w którym p jest prawdziwe: 32

33 Przykładowe formuły Ćwiczenie 4. Zapisz następującą własność jako formułę CTL: Jeśli p jest prawdziwe, to: q jest prawdziwe w pewnych trzech momentach każdego wariantu dalszej przyszłości; albo q jest fałszywe w każdym momencie pewnego wariantu dalszej przyszłości z wyjątkiem momentu, w którym p jest prawdziwe: p AF(q AXAF(q AXAFq)) (q EXEG q) 33

34 Koniec Literatura: E.A. Emerson Temporal and modal logic, 1995 R. Klimek Zastosowanie logiki temporalnej w specyfikacji i weryfikacji oprogramowania w stronę czasu rzeczywistego, w: Wykłady zaproszone. Systemy Czasu Rzeczywistego 2000, 2001

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

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

Wprowadzenie Logiki temporalne Przykłady użycia Bibliografia. Logiki temporalne. Andrzej Oszer. Seminarium Protokoły Komunikacyjne Seminarium Protokoły Komunikacyjne Spis treści 1 2 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie 3 4 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace

Bardziej szczegółowo

Logika Temporalna i Automaty Czasowe

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

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja modelowa. Protokoły komunikacyjne 2006/2007. Paweł Kaczan

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

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Programy współbieżne

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych

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

Bardziej szczegółowo

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0 ĆWICZENIE 1 Klasyczny Rachunek Zdań (KRZ): zdania w sensie logicznym, wartości logiczne, spójniki logiczne, zmienne zdaniowe, tabele prawdziwościowe dla spójników logicznych, formuły, wartościowanie zbioru

Bardziej szczegółowo

Schematy Piramid Logicznych

Schematy Piramid Logicznych Schematy Piramid Logicznych geometryczna interpretacja niektórych formuł Paweł Jasionowski Politechnika Śląska w Gliwicach Wydział Matematyczno-Fizyczny Streszczenie Referat zajmuje się następującym zagadnieniem:

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE I WERYFIKACJA PROTOKOŁU SCTP Z WYKORZYSTANIEM AUTOMATÓW CZASOWYCH ZE ZMIENNYMI

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty Rachunek predykatów Wykład 4 Plan wykładu Relacje i predykaty Formuły rachunku predykatów Interpretacje Logiczna równoważność Metoda tabel Modele skończone i nieskończone Rozstrzygalność Relacje i predykaty

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń Elementy logiki Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń 1 Klasyczny Rachunek Zdań 1.1 Spójniki logiczne Zdaniem w sensie logicznym nazywamy wyrażenie, które jest

Bardziej szczegółowo

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 1/2

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 1/2 Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań /2 Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Kraków 22 III 2 Plan wykładu: Zdanie w sensie logicznym Klasyczny rachunek zdań reguły słownikowe reguły składniowe

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Tabele syntetyczne: definicje i twierdzenia Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl Metoda tabel syntetycznych (MTS) MTS

Bardziej szczegółowo

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2 Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2 Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Kraków 29 III 2 Plan wykładu: Wartościowanie w KRZ Tautologie KRZ Wartościowanie v, to funkcja, która posyła zbiór

Bardziej szczegółowo

Klasyczny rachunek zdań 1/2

Klasyczny rachunek zdań 1/2 Klasyczny rachunek zdań /2 Elementy logiki i metodologii nauk spotkanie VI Bartosz Gostkowski Poznań, 7 XI 9 Plan wykładu: Zdanie w sensie logicznym Klasyczny rachunek zdań reguły słownikowe reguły składniowe

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner.

Adam Meissner. Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Podstawy logiki pierwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie:

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie: Logika pragmatyczna Logika pragmatyczna Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + literatura + informacje na stronie www. Zaliczenie: Kolokwium pisemne na

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan na pytanie o odniesienie przedmiotowe zdań odpowiedź

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ 1 Inferencyjna równoważność formuł Definicja 9.1. Formuła A jest

Bardziej szczegółowo

Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki. Podstawy Informatyki i algorytmizacji

Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki. Podstawy Informatyki i algorytmizacji Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Podstawy Informatyki i algorytmizacji wykład 3 dr inż. Maria Lachowicz Wykład 3 1. Programowanie

Bardziej szczegółowo

Logika pragmatyczna dla inżynierów

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

Bardziej szczegółowo

Metoda Tablic Semantycznych

Metoda Tablic Semantycznych Procedura Plan Reguły Algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan Procedura Reguły 1 Procedura decyzyjna Logiczna równoważność formuł Logiczna konsekwencja Procedura decyzyjna 2 Reguły α, β,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Jak wnioskują maszyny?

Jak wnioskują maszyny? Jak wnioskują maszyny? Andrzej Szałas informatyka + 1 Plan wykładu Plan wykładu Modelowanie wnioskowania Wyszukiwanie, a wnioskowanie Klasyczny rachunek zdań Diagramy Venna Wprowadzenie do automatycznego

Bardziej szczegółowo

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ Logika Matematyczna: Podstawowe Pojęcia Semantyczne KRZ I rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM 2006-2007 Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM http://www.logic.amu.edu.pl Dodatek: ściąga

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań Robert Trypuz trypuz@kul.pl 5 listopada 2013 Robert Trypuz (trypuz@kul.pl) Klasyczny Rachunek Zdań 5 listopada 2013 1 / 24 PLAN WYKŁADU 1 Alfabet i formuła KRZ 2 Zrozumieć

Bardziej szczegółowo

Rozstrzygalność logiki modalnej

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Wnioskowanie logiczne i systemy eksperckie Systemy posługujące się logiką predykatów: część 3/3 Dzisiaj Uogólnienie Poprawność i pełność wnioskowania

Bardziej szczegółowo

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa. Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna

Bardziej szczegółowo

Internet Semantyczny i Logika I

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki i algorytmizacji

Podstawy Informatyki i algorytmizacji Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Podstawy Informatyki i algorytmizacji dr inż. Maria Lachowicz Zagadnienia poruszane w ramach wykładu

Bardziej szczegółowo

Logika 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 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka ETId Elementy logiki

Matematyka ETId Elementy logiki Matematyka ETId Izolda Gorgol pokój 131A e-mail: I.Gorgol@pollub.pl tel. 081 5384 563 http://antenor.pol.lublin.pl/users/gorgol Zdania w sensie logicznym DEFINICJA Zdanie w sensie logicznym - zdanie oznajmujace,

Bardziej szczegółowo

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

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

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej 1 Przedstawione na poprzednich wykładach logiki modalne możemy uznać

Bardziej szczegółowo

4 Klasyczny rachunek zdań

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

Bardziej szczegółowo

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ KONWERSATORIUM 6: REZOLUCJA V rok kognitywistyki UAM 1 Kilka uwag terminologicznych Słuchacze zapewne pamiętają z zajęć dotyczących PROLOGu poniższą

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl OSTRZEŻENIE Niniejszy plik nie zawiera wykładu z Metod dowodzenia...

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

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

Bardziej szczegółowo

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do testu z filozofii jest zaliczenie testu z logiki i zaliczenie

Bardziej szczegółowo

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie), Elementy logiki 1 Przykłady zdań w matematyce Zdania prawdziwe: 1 3 + 1 6 = 1 2, 3 6, 2 Q, Jeśli x = 1, to x 2 = 1 (x oznacza daną liczbę rzeczywistą), Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości

Bardziej szczegółowo

Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia / 20

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

Bardziej szczegółowo

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

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 2 - Logika modalna Część 2 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 27 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Semantyka rachunku predykatów

Semantyka rachunku predykatów Relacje Interpretacja Wartość Spełnialność Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Relacje Interpretacja Wartość Plan Plan Relacje O co chodzi? Znaczenie w logice Relacje 3 Interpretacja i wartościowanie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Logika 2 Logiki temporalne

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

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ 1 Tezy KRZ Pewien system aksjomatyczny KRZ został przedstawiony

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do logiki epistemicznej. Przekonania i wiedza

Wprowadzenie do logiki epistemicznej. Przekonania i wiedza Logika w zastosowaniach kognitywistycznych Wprowadzenie do logiki epistemicznej. Przekonania i wiedza (notatki do wykładów) Andrzej Wiśniewski Andrzej.Wisniewski@amu.edu.pl wersja beta 1.1 (na podstawie:

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty dowodzenia

Paradygmaty dowodzenia Paradygmaty dowodzenia Sprawdzenie, czy dana formuła rachunku zdań jest tautologią polega zwykle na obliczeniu jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczbą zmiennych zdaniowych tej formuły.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ). 6. Wykład 6: Rachunek predykatów. Język pierwszego rzędu składa się z: symboli relacyjnych P i, i I, gdzie (P i ) oznaczać będzie ilość argumentów symbolu P i, symboli funkcyjnych f j, j J, gdzie (f j

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią. Semantyczne twierdzenie o podstawianiu Jeżeli dana formuła rachunku zdań jest tautologią i wszystkie wystąpienia pewnej zmiennej zdaniowej w tej tautologii zastąpimy pewną ustaloną formułą, to otrzymana

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki i algorytmizacji

Podstawy Informatyki i algorytmizacji Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Podstawy Informatyki i algorytmizacji dr inż. Maria Lachowicz Zagadnienia poruszane w ramach wykładu

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie 3. Wykłady 5 i 6: Semantyka klasycznego rachunku zdań. Dotychczas rozwinęliśmy klasyczny rachunek na gruncie czysto syntaktycznym, a więc badaliśmy metodę sprawdzania, czy dana formuła B jest dowodliwa

Bardziej szczegółowo

Techniki informacyjne dla wnioskowania oraz generowania, reprezentacji i zarządzania wiedzą

Techniki informacyjne dla wnioskowania oraz generowania, reprezentacji i zarządzania wiedzą Zakład Zaawansowanych Technik Informacyjnych (Z-6) Techniki informacyjne dla wnioskowania oraz generowania, reprezentacji i zarządzania wiedzą Zadanie nr 2 Relacyjne systemy dedukcyjne: teoria i zastosowania

Bardziej szczegółowo

Drzewa Semantyczne w KRZ

Drzewa Semantyczne w KRZ Drzewa Semantyczne w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 7 XII 2006, 13:30 15:00 Jerzy Pogonowski (MEG) Drzewa Semantyczne w KRZ 7 XII 2006, 13:30 15:00

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań System aksjomatyczny logiki Budując logikę

Bardziej szczegółowo

DataGuide w półstrukturalnych bazach danych

DataGuide w półstrukturalnych bazach danych DataGuide p. 1/1 DataGuide w półstrukturalnych bazach danych Marcin Jakubek DataGuide p. 2/1 Plan prezentacji Schemat a dane Kilka słów o Lore DataGuide Silny" DataGuide DataGuide a interakcja z użytkownikiem

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki matematycznej

Elementy logiki matematycznej Elementy logiki matematycznej Przedmiotem logiki matematycznej jest badanie tzw. wyrażeń logicznych oraz metod rozumowania i sposobów dowodzenia używanych w matematyce, a także w innych dziedzinach, w

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Zdań II DEF. 1 (Słownik). Następujące znaki tworzą słownik języka KRZ: p 1, p 2, p 3, (zmienne zdaniowe) ~,,,, (spójniki) ), ( (nawiasy). DEF. 2 (Wyrażenie). Wyrażeniem

Bardziej szczegółowo

Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań

Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań S. Hoa Nguyen 1 Materiał a) Zdanie proste, złożone b) Spójniki logiczne (funktory zdaniotwórcze):,,,,, (alternatywa wykluczająca - XOR). c) Tautologia, zdanie

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 12 i 13. Metoda tabel analitycznych dla normalnych modalnych rachunków zdań

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 12 i 13. Metoda tabel analitycznych dla normalnych modalnych rachunków zdań Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 12 i 13. Metoda tabel analitycznych dla normalnych modalnych rachunków zdań 1 Wprowadzenie Podobnie jak w przypadku

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna (2,3)

Logika Matematyczna (2,3) Logika Matematyczna (2,3) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 11, 18 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (2,3) 11, 18 X 2007 1 / 34 Język KRZ

Bardziej szczegółowo

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Wykład logika 12 godzin Dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP dyżur: poniedziałek 9.30-11.00 p. 10,

Bardziej szczegółowo

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu. 1 Logika Klasyczna obejmuje dwie teorie:

Bardziej szczegółowo

Praktyczne metody weryfikacji

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

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Andrzej 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 szczegółowo

Excel formuły i funkcje

Excel formuły i funkcje Excel formuły i funkcje Tworzenie prostych formuł w Excelu Aby przeprowadzić obliczenia w Excelu, tworzymy formuły. Każda formuła rozpoczyna się znakiem równości =, a w formułach zwykle używamy odwołania

Bardziej szczegółowo

Klasyczny rachunek predykatów

Klasyczny rachunek predykatów Kultura logiczna Klasyczny rachunek predykatów Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Alfabet klasycznego rachunku zdań reguły konsytutywne języka Alfabet klasycznego rachunku predykatów (KRP Do alfabetu

Bardziej szczegółowo

Praca dyplomowa magisterska

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

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. MIN 2015 WPISUJE ZDAJĄCY KOD PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I PRZYKŁADOWY

Bardziej szczegółowo

Kognitywistyka: tworzenie pojęć i rozumowanie Inferencyjna Logika Pytań: pytania i rozumowania erotetyczne*

Kognitywistyka: tworzenie pojęć i rozumowanie Inferencyjna Logika Pytań: pytania i rozumowania erotetyczne* Kognitywistyka: tworzenie pojęć i rozumowanie Inferencyjna Logika Pytań: pytania i rozumowania erotetyczne* Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl * er tema (gr.) pytanie Historia

Bardziej szczegółowo

Internet Semantyczny i Logika II

Internet Semantyczny i Logika II Internet Semantyczny i Logika II Ontologie Definicja Grubera: Ontologia to formalna specyfikacja konceptualizacji pewnego obszaru wiedzy czy opisu elementów rzeczywistości. W Internecie Semantycznym językiem

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Systemy zdarzeniowe - opis przedmiotu

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

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do logiki Klasyczny Rachunek Zdań część 3

Wprowadzenie do logiki Klasyczny Rachunek Zdań część 3 Wprowadzenie do logiki Klasyczny Rachunek Zdań część 3 Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan gry: 1 Czym są zdania? 2 Język Klasycznego Rachunku Zdań syntaktyka 3 Język

Bardziej szczegółowo

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa Definicja: Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy nazywać słowem a liczbę elementów tego ciągu nazywamy długością słowa. Na

Bardziej szczegółowo

(g) (p q) [(p q) p]; (h) p [( p q) ( p q)]; (i) [p ( p q)]; (j) p [( q q) r]; (k) [(p q) (q p)] (p q); (l) [(p q) (r s)] [(p s) (q r)];

(g) (p q) [(p q) p]; (h) p [( p q) ( p q)]; (i) [p ( p q)]; (j) p [( q q) r]; (k) [(p q) (q p)] (p q); (l) [(p q) (r s)] [(p s) (q r)]; Logika 1. Czy następujące sformułowania są zdaniami: (a) Wszystkie koty w Polsce są czarne. (b) Jak to udowodnić? (c) x + y = 7. (d) Jeśli x 2 = y 2, to x = y. (e) Jeśli x = y, to x 2 = y 2. (f) 2 n +

Bardziej szczegółowo

Logiczna reprezentacja wiedzy i metoda logiczno-algebraiczna

Logiczna reprezentacja wiedzy i metoda logiczno-algebraiczna Logiczna reprezentacja wiedzy i metoda logiczno-algebraiczna dr inż. Grzegorz ilcek & dr inż. Maciej Hojda Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji, Instytut Informatyki, Politechnika Wrocławska

Bardziej szczegółowo

Konsekwencja logiczna

Konsekwencja logiczna Konsekwencja logiczna Niech Φ 1, Φ 2,..., Φ n będa formułami logicznymi. Formuła Ψ wynika logicznie z Φ 1, Φ 2,..., Φ n jeżeli (Φ 1 Φ 2 Φ n ) Ψ jest tautologia. Formuły Φ 1, Φ 2,..., Φ n nazywamy założeniami

Bardziej szczegółowo

Języki i metody programowania

Języki i metody programowania Języki i metody programowania Wykład 3 dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Instytut Matematyki i Informatyki Akademia Jana Długosza w Częstochowie hab. Andrzeja Zbrzezngo Wartości boolowskie

Bardziej szczegółowo

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne Literatura: podstawowa: C. Radhakrishna Rao, Statystyka i prawda, 1994. G. Wieczorkowska-Wierzbińska, J. Wierzbiński, Statystyka. Od teorii do praktyki, 2013. A. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, 2002.

Bardziej szczegółowo

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego. Rachunek logiczny. Podstawową własnością rozumowania poprawnego jest zachowanie prawdy: rozumowanie poprawne musi się kończyć prawdziwą konkluzją, o ile wszystkie przesłanki leżące u jego podstaw były

Bardziej szczegółowo

Technologie informacyjne - wykład 12 -

Technologie informacyjne - wykład 12 - Zakład Fizyki Budowli i Komputerowych Metod Projektowania Instytut Budownictwa Wydział Budownictwa Lądowego i Wodnego Politechnika Wrocławska Technologie informacyjne - wykład 12 - Prowadzący: Dmochowski

Bardziej szczegółowo

xx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy

xx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy Testowanie układów kombinacyjnych Przykładowy układ Wykrywanie błędów: 1. Sklejenie z 0 2. Sklejenie z 1 Testem danego uszkodzenia nazywa się takie wzbudzenie funkcji (wektor wejściowy), które daje błędną

Bardziej szczegółowo

Internet Semantyczny. Logika opisowa

Internet Semantyczny. Logika opisowa Internet Semantyczny Logika opisowa Ontologie Definicja Grubera: Ontologia to formalna specyfikacja konceptualizacji pewnego obszaru wiedzy czy opisu elementów rzeczywistości. W Internecie Semantycznym

Bardziej szczegółowo

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA 1. Składnia 1.1. Teoria 1. Składnia oznacza reguły tworzenia... z.... 2. Rachunek predykatów pierwszego rzędu (w skrócie: rachunek predykatów) wyróżnia cztery zbiory

Bardziej szczegółowo