Podmiot a system aksjomatyczny
|
|
- Gabriela Janicka
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Semina Nr 3 Scientiarum 2004 Podmiot a system aksjomatyczny Wstęp 0. Twierdzenie Gödla ukazuje ograniczenie systemów formalnych (aksjomatycznych), które można wyrazić słowami: nie możemy w sposób formalny ująć wszystkich prawd o liczbach naturalnych. Rozważania wokół twierdzenia Gödla prowadzą do pytań o naturę i ograniczenia systemów aksjomatycznych. Wydaje się, że dociekania te mogą iść dwiema drogami: albo poprzez analizę samego formalizmu (jak to uczynił Gödel), albo poprzez postawienie pytań o warunki możliwości istnienia systemów formalnych. W celu uzupełnienia prezentowanych w tym zbiorze artykułów pragnę zaproponować próbę refleksji nad systemami formalnymi, podążającą drugą z możliwych dróg. Należy poczynić zastrzeżenie, że niniejsze opracowanie ma jedynie charakter wprowadzenia do dyskusji nad wpływem podmiotu na naturę systemów formalnych Nową perspektywę rozumienia, czym są systemy aksjomatyczne otwiera postawienie pytania, jaki musi być podmiot, który jest w stanie je zdefiniować. Odpowiedzi na pytanie odkrywają ukryte założenia systemu aksjomatycznego. Zwykle analiza systemów formalnych polega na analizie ich struktury. Metoda ta nie jest jedyna. Można również pytać o warunki możliwości istnienia systemu aksjomatycznego. Nie jest to ani pytanie matematyczne (ani logiczne), ani metamatematyczne (ani metalogiczne). Jest to pytanie filozoficzne Aby rozważania uprościć, ograniczmy się do pewnego, bardzo prostego sytemu aksjomatycznego. Nadajmy mu nazwę F.
2 Oto F: obiekty: a b aksjomat: a reguła inferencyjna: X Xb 0.4. Objaśnienie do 0.3. System F składa się z obiektów a oraz b. Wyróżniony został obiekt a. Obiekt a jest wyrażeniem sensownym. Mówimy więc, że a jest aksjomatem systemu F. X jest nazwą metazmiennej. W systemie istnieje jedna reguła inferencyjna. Reguła ta opisuje dozwolone przekształcenia wyrażeń. Nowe wyrażenie otrzymujemy przez dołączenie obiektu b z prawej strony pewnego wyrażenia Użyteczne definicje Wyrażenie oznaczone jako A nazywamy twierdzeniem F, jeżeli jest tożsame z a lub da się wyprowadzić z aksjomatu przy pomocy stosowania reguły inferecyjnej. Zapisujemy to: F A. Oznaczmy przez Cn(F ) zbiór wszystkich konsekwencji systemu F, czyli wszystkich wyrażeń, które możemy wyprowadzić z systemu. W naszym przypadku Cn(F ) jest nieskończonym zbiorem napisów: a ab abb abbb abbbb itd. Implikacje pytania 1. Wobec takiego postawienia zagadnienia pierwotne pytanie przybiera postać: jakie są niezbywalne cechy podmiotu mogącego zdefiniować system aksjomatyczny F? Jest to próba podania założeń koniecznych do zdefiniowania F. Z pewnością nie będą to wszystkie założenia, proszę więc o krytyczne uwagi, pomysły i wnioski.
3 Podmiot a system aksjomatyczny Podmiot definiuje system aksjomatyczny. Zdanie to rozumiem w następujący sposób: system aksjomatyczny jest pewną konstrukcją podmiotu. Uściśleniem tego, co rozumiem pod pojęciem definiować, zajmę się w dalszej części. Teza: system aksjomatyczny jest sposobem poznawczego dostępu podmiotu do zewnętrznego świata. Uzasadnienie tej tezy, jest jednym z głównych problemów filozofii nauki i epistemologii Pytanie postawione w 1. zakłada pewne podstawowe cechy podmiotu i systemu aksjomatycznego. Założenie podstawowe: źródłem systemu jest podmiot, to on go definiuje Podmiotowi można przypisać pewne cechy Podmiot istnieje (przynajmniej w tym sensie, że może stworzyć system formalny). Jeżeli podmiot nie istniałby w żadnym sensie, to nie można by mówić o jakimś podmiocie definiującym. Wówczas system aksjomatyczny istniałby z nicości albo sam z siebie. Nie wymagałby więc definiowania (czyli jakiejś formy stwarzania). Można byłoby go co najwyżej zdefiniować w znaczeniu: dokonać opisu. Taki system aksjomatyczny byłby najbardziej pod- 1 Wykluczamy więc tutaj platońską interpretację matematyki przyjmującą, że struktury matematyczne istnieją obiektywnie, niezależnie od jakiegokolwiek poznającego podmiotu. Wydaje się, że w postawionym pytaniu chodzi bardziej o opisanie aktywnego podmiotu, którego dziełem jest system formalny. Owszem, można by się zastanawiać nad cechami podmiotu koniecznego do zdefiniowania (tj. opisania) systemu F przy założeniu koncepcji platońskiej, ale rozważania te musiałyby pójść zupełnie odmienną drogą, dlatego pomijam je w niniejszej pracy. Pozostaje jeszcze pytanie, jaka koncepcja ontologiczna wydaje się być najbliższa prezentowanemu podejściu. Na obecnym etapie rozważań wydaje się, że najbardziej interesująca jest popperowska koncepcja świata 3. Usiłuje ona wytłumaczyć, jak można połączyć aktywną rolę podmiotu przy tworzeniu systemu aksjomatycznego z poźniejszym samodzielnym istnieniem jego. Zob. K. R. Popper, Świat 3 albo trzeci świat [w:] Nieustanne poszukiwania. Autobiografia intelektualna, tłum. A. Chmielewski, Znak, Kraków 1997, ss ; K. R. Popper, Epistemologia bez podmiotu poznającego [w:] Wiedza obiektywna. Ewolucyjna teoria epistemologiczna, tłum. A. Chmielewski, PWN, Warszawa 1992 (zwłaszcza par. 6 Ocena i krytyka epistemologii Brouwera ).
4 114 stawowy w porządku ontologicznym jak już wspomnieliśmy, tę sytuację wykluczamy. Zagadnienia ontologiczne 2. Czy może istnieć system F bez RZECZYWISTOŚCI (= tego co istnieje)? Częściowa odpowiedź znajduje się już w 1.3., ale nie wyczerpuje to całkowicie problemu. Aby został zdefiniowany system F musi istnieć: a) podmiot, czyli to, co tworzy system, tj. ustala język, aksjomaty i reguły inferencji, b) podmiot, czyli to, co może rozpoznać to, co zostało zdefiniowane jako system, c) podmiot, czyli to, co może dokonywać przekształceń, d) język J, czyli pewna struktura, w której definiujemy F Podmiot został scharakteryzowany w czterech określeniach. Uważam, że nie jest konieczne, aby podmioty z punktu a) oraz b) były tożsame. Aby możliwe było zdefiniowanie systemu F przez dwa różne podmioty a) i b) musi istnieć między nimi pewna wymiana informacji. Jak inaczej zapewnić tożsamość definiowanego systemu F? Wymiana informacji zakłada zaś pewien język (pewną konwencję dotyczącą oznaczania). Wydaje się również, że każdy z podmiotów (lub jeden podmiot o dwóch własnościach a) b)) musi mieć możliwość dokonywania przekształceń (tj. posługiwania się językiem własność d)). Inaczej bowiem niemożliwe będzie zdefiniowanie systemu F Trzeba zanalizować system F, aby uściślić znaczenie określeń podmiotu (lub trzech podmiotów jednoatrybutowych). Podmiot musi być wyposażony w język, aby móc wykonać a) c). Operacje te są operacjami językowymi. Musi zatem istnieć również pewien język. Język jest konieczny do działania podmiotu. Podmiot, o który pytamy, musi być więc podmiotem językowym Definiowanie rozumiem jako ustalenie symboli pierwotnych, aksjomatów i reguł inferencji w pewnym języku tak, że moż-
5 Podmiot a system aksjomatyczny 115 liwe jest rozpoznanie go jako systemu formalnego. Przyjmujemy więc punkt widzenia podmiotu Jak już zostało powiedziane, aby dokonać definiowania trzeba móc dokonywać przekształceń w języku (używać języka) i móc rozpoznać to, co zostało zdefiniowane jako system aksjomatyczny (a nie bezsensowne napisy) Język jest uprzedni wobec wszelkich systemów aksjomatycznych. Taki język należy więc do świata zewnętrznego wobec definiowanego systemu aksjomatycznego. Każda próba opisu języka podmiotu przez system aksjomatyczny jest próbą taką samą, jak próba opisu systemem aksjomatycznym dowolnego fragmentu RZECZYWISTOŚCI należy do nauk empirycznych. O tej odpowiedniości powiemy jeszcze w punkcie Przykład: System F można zapisać w postaci programu komputerowego. Język zapisu składa się wówczas z dwu symboli: 0 i 1. Operacje (reguły inferencji) kodujemy przy pomocy tego samego alfabetu (zerojedynkowe kody operacji). Są one operacjami językowymi, bo operują na ciągach symboli 0 i 1. Ich zapis jest również językowy. Wyniki (zbiór konsekwencji Cn(F )) są zbiorem ciągów znaków 0 i 1. Nie można rozróżnić bez dodatkowej informacji co jest zapisem obiektów, co regułą działania, co wynikiem. Musi istnieć pozajęzykowa 2 reguła przypisania kodom operacji konkretnych operacji, zmieniających stan całego systemu (np. modyfikacja pojedynczego znaku z 0 na 1). Operacje mają kody językowe, operują na języku, ale mają przyczynę pozajęzykową. Przykład ten jest użytecznym modelem do wskazania pewnych koniecznych cech podmiotu konstruującego system formalny Podstawą konieczną do definiowania systemu formalnego są pojęcia obiektów. Podmiot musi posiadać możliwość wyodrębniania z RZECZYWISTOŚCI pewnych części obiektów. Inaczej, jeżeli świat jest dany dla przedmiotu jako niepodzielne, izotropowe Jedno, nie jest możliwe ani określanie ani wyróżnianie. Wówczas nie jest więc możliwe definiowanie. Świat rozpoznawa- 2 Oczywiście tylko w stosunku do omawianego języka służącego do zapisywania obiektów, operacji i ich wyników.
6 116 ny przez podmiot musi więc być dyskretyzowalny tj. możliwe jest wyodrębnianie w nim części Teza: RZECZYWISTOŚĆ poznawalna przez podmiot za pomocą systemów aksjomatycznych musi być dyskretyzowalna. Ponieważ na drodze formalnej coś poznajemy, można uznać, że jest to cecha naszej RZECZYWISTOŚCI. Z konieczności zajmujemy się więc tylko taką RZECZYWISTOŚCIĄ. Uwaga ta należy do filozofii przyrody i epistemologii, bo mówi zarówno o poznawalnym świecie dyskretyzowalnym, jak i o podmiocie Modelem czegoś istniejącego jest pojęcie elementu. Modelem rzeczywistości jest więc pojęcie zbioru wszystkich elementów. Rzeczywistość bez ani jednego czegoś istniejącego jest zbiorem pustym. To wszystko jest modelem RZECZYWISTOŚCI z której wyodrębniamy poznawczo części (zob ). Pojęcia elementu, zbioru i należenia do zbioru są dalej nieuzasadnialne. Są one jedynie modelami (nazwami) czegoś, co pochodzi spoza języka, w którym je teraz opisuję Spieranie się o to, czy zbiory istnieją tak samo jak elementy, czy inaczej jest tutaj bezsensowne. Zagadnienie, jaka naprawdę jest rzeczywistość (dyskretyzowalne Jedno czy wielość istniejących) jest domeną metafizyki i pomijam je tutaj. Konieczne natomiast jest założenie, że podmiot poznawczo wyróżnia części i przypisuje im tożsamość Doszliśmy więc do zasady tożsamości. Podmiot musi umieć rozpoznawać tożsamość: a = a oraz brak tożsamości: a b Jest to bardzo złożone zagadnienie, jak bowiem podmiot rozpoznaje tożsamość symbolu a w języku mentalnym, «a» zapisanego w tym tekście, «a» lub «a» zapisanego inną czcionką, «a» zapisanego pismem odręcznym? Zresztą różnią się one położeniem 3 Pojęcie dyskretyzowalności nie jest najtrafniejsze, ale brak lepszej nazwy w języku polskim.
7 Podmiot a system aksjomatyczny 117 przestrzennym, dokładnym kształtem, itp. Uznanie tej tożsamości jest konieczne dla podmiotu scharakteryzowanego w punkcie 2. a) c) Podmiot musi abstrahować od pewnych aspektów znaku, a pewnym przypisywać doniosłość znaczeniową. Nie jest to zagadnienie jednoznaczne, weźmy dla przykładu napisy: kot i KOT. Jeżeli uznamy, że oznaczają to samo czworonożne zwierzę domowe określane jako kot, to okazuje się wówczas, że zachodzą tożsamości typu: «k» = «K». W innej sytuacji rozróżnienie «k» i «K» może mieć doniosłe znaczenie, np. w systemie Unix nazwy kot i KOT będą wskazywać w przypadku ogólnym dwa zupełnie różne pliki, wówczas «k» «K» Podmiot musi więc przyjąć, które aspekty są istotne, a które nie. Określenie tych kryteriów jest konieczne, aby posługiwać się symbolami. Podmiot musi zatem posiadać lub określać samemu reguły interpretacji tożsamości. Reguły te mogą być określone tylko przez podmiot. Czy jest to tylko czysta konwencja interpretacji? Problem ten jest bardzo głęboki. Podmiot musi również zinterpretować tożsamość systemu F, zapisanego w różnych językach. Wydaje się, że w tym przypadku podmiot może uczynić to albo przez zastosowanie reguł przekładu, albo (ogólniej) przez zbadanie konsekwencji. Jeżeli zbiory konsekwencji dwóch systemów aksjomatycznych okażą się według pewnego kryterium izomorficzne, to podmiot może uznać ich tożsamość, w przeciwnym wypadku brak tożsamości 5. 4 Wiąże się z tym bardzo interesujące zagadnienie rozpoznawania obrazów. Rzuca ono dużo światła na mechanizmy działania i konieczne cechy podmiotu. 5 Ta metoda jest jednak nieefektywna w przypadku systemów aksjomatycznych posiadających nieskończoną liczbę konsekwencji, np. dla arytmetyki liczb naturalnych lub dla podanego przykładu systemu formalnego F. Podmiot nie może bowiem porównać nieskończenie wielu konsekwencji. Intrygujący jest fakt, że podmiot mimo, iż nie może operować nieskończonymi (w dowolnym sensie) zbiorami konsekwencji, to może dzięki użyciu metod formalnych wyciągać wnioski dotyczące ich.
8 118 Język 3. Język jest tworzywem i uniwersum systemu F. System formalny jest tworem językowym. Musimy posiadać język z którego stworzymy (zdefiniujemy) F (oznaczmy go J1). W języku tym wyrażamy aksjomaty i reguły inferencyjne 6. W tym sensie język J1 jest tworzywem dla systemu F. Z drugiej strony, zbiór konsekwencji operuje na języku J2, który nie musi być tożsamy z J1. Można zatem powiedzieć, że język J2 stanowi uniwersum dla F Język musi składać się ze symboli. Symbole te nazywaliśmy już wcześniej znakami. Rozumiemy je jako elementarne cząstki składowe języka 7. Można je wyróżnić w języku pisanym (litery), mówionym (głoski). Czynię założenie, że każdy język musi charakteryzować się tą właściwością. Zbiór wszystkich symboli elementarnych to alfabet. Taki język nazywamy sformalizowanym. Dodatkowo, jeśli przyjmiemy założenie, że obiekty tego języka pozbawione są znaczeń (odniesień pozajęzykowych), to będzie on językiem formalnym Twierdzenie Gödla wymaga m.in. tego, aby system aksjomatyczny był normalny (rozsądny, ang. reasonable), czyli taki, którego alfabet składa się ze skończonej liczby symboli. System F jest normalny (reasonable). Ograniczamy nasze rozważania do języków normalnych Język musi składać się z napisów, 6 To właśnie obecność reguł inferencyjnych w systemie formalnym nie pozwala utożsamić go z językiem. Reguły inferencyjne są to strukturalne reguły wnioskowania dedukcyjnego pozwalające uznawać zdania o określonej strukturze na podstawie już uznanych zdań (por. M. Poletyło, Reguły dedukcyjne w: Mała encyklopedia logiki, Zakład Narodowy im. Ossolińskich Wydawnictwo, Wrocław 1998). Nie są one elementem języka. 7 Hiblert uważał, że istnieje nauka bardziej podstawowa od matematyki. Podał nawet aksjomat inteligencji tej nauki: umysł człowieka potrafi tworzyć znaki a następnie je identyfikować. 8 Zob. W. Marciszewski, Język oraz Język sformalizowany [w:] Mała encyklopedia logiki, dz. cyt. 9 Interesujący argument na rzecz tego stanowiska podał Alan Turing. Można go przedstawić następująco: ze względu na ograniczoność ludzkiej natury,
9 Podmiot a system aksjomatyczny 119 jeśli ma być bogatszy od alfabetu. Alfabet można rozumieć jako zbiór różnych napisów nierozkładalnych na mocy konwencji). Napis traktujemy jako złożenie symboli. Można przyjmować albo symbole albo napisy 10 jako podstawowe dla istnienia języka. Jest to nieistotne z naszego punktu widzenia. Przyjmujemy, że symbole są podstawowe, bo ta konwencja jest prostsza w użyciu Podmiot musi dokonywać operacji na znakach, w szczególności konieczne jest dokonywanie konkatenacji (łączenia). W przypadku języka systemu F możliwa jest konkatenacja Xb, gdzie w miejsce X możemy wstawić a lub b lub inny dowolny napis języka 11. Zauważmy, że reguła inferencyjna systemu F jest w tym przypadku po prostu regułą konkatenacji Podmiot musi operować metajęzykiem języka pierwszego rzędu J1. Jest on potrzebny, aby opisać znaczenia obiektów, aby uczynić je przenoszalnymi (przekładalnymi) między różnymi reprezentacjami językowymi. W punkcie 0.3., który jest definicją systemu F, do metajęzyka należą napisy: Oto F:, obiekty, aksjomat, reguła inferencyjna. Punkt 0.4. (objaśnienie) zawiera zdania metajęzyka. W metajęzyku podaje się znaczenia elementów definicji systemu formalnego Teza: Metajęzyk jest konieczny, aby podmiot mógł rozpoznać napisy z punktu 0.3. jako system aksjomatyczny F. ilość symboli powinna być skończona, ponieważ w przeciwnym wypadku mielibyśmy problemy z rozróżnieniem symboli, których zapis musiałby się różnić nieskonczenie mało. Nie wchodząc w szczegóły zilustrujmy to następującym przykładem: łatwo rozróżnimy 17 od , natomiast będziemy mieć już kłopoty z odróżnieniem liczb i Por. A. Turing, On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem [w:] M. Davis, The Undecidable, Raven Press, New York 1965, ss Wówczas symbole są sztucznie wydzielonymi powtarzającymi się częściami napisów. 11 Regułę konkatenacji można zdefiniować również inaczej, np. XY, gdzie X i Y są dowolnymi napisami języka.
10 Podmiot musi określić, jakie operacje na języku są niedozwolone, tzn. które operacje dają zawsze wyniki bezsensowne Podmiot rozpoznaje własności systemu aksjomatycznego. Jest to dziedzina matematyki 13. Relacje 5. Podmiot musi rozpoznawać (określać) relacje. Inaczej nie jest możliwy żaden język. Nie jest możliwe nawet zrozumienie tego zdania Podmiot musi posiadać możliwość określania relacji pomiędzy elementami RZECZYWISTOŚCI (przynajmniej potencjalnie). Inaczej RZECZYWISTOŚĆ będzie stanowiła dla niego Jedno tożsame z nim samym (czego jednak nie będzie mógł żadną miarą ustalić) Relacje są konieczne do określenia struktury. Relacje językowe odpowiadają relacjom strukturalnym systemu F. Relacje systemu F są językowe. Zasada podstawienia 6. Podmiot musi posiadać regułę podstawiania. Inaczej nie będzie można rozwinąć systemu F (podać zbiór konsekwencji Cn(F )). Bez reguły podstawiania system będzie mógł składać się tylko z aksjomatów wymienionych explicite. Takie systemy są trywialne i nie będziemy się nimi zajmować Aby możliwe było podstawianie musi istnieć pewna zmienna (w przypadku systemu F jest to metazmienna X) 14. Dzięki 12 Analiza tych ograniczeń to obszerne zagadnienie, dlatego tylko wspominam o tym. 13 Matematykę rozumiem tutaj jako naukę o przekształceniach struktur. 14 Warto zauważyć, że paradoksy biorą się właśnie z użycia zmiennych, a dokładnie z pewnych podstawień, gdy za zmienną podstawiamy ją samą (w pewnej formie). Unikanie paradoksów polega na wyeliminowaniu takich podstawień przez przyjęcie odpowiedniej struktury języka i metajęzyka. Takiego zabiegu dokonał Tarski podając swoją definicję prawdziwości zdań, która po-
11 Podmiot a system aksjomatyczny 121 zmiennym jest możliwy skrótowy zapis systemów aksjomatycznych, w przeciwnym razie zbiór konsekwencji Cn(F ) byłby zawsze tożsamy ze zbiorem aksjomatów Zwróćmy uwagę na przykład 2.5. W przypadku programu komputerowego musi również istnieć przynajmniej jedna zmienna. Dla najprostszych procesorów reprezentowana jest ona akumulatorem (bardziej skomplikowane procesory mają więcej rejestrów). Bez tego niemożliwe jest działanie jakiegokolwiek komputera System formalny F jest zapisany w skończonej liczbie znaków 16 (w przykładzie z punktu 0.3. jest to 40 znaków bez znaków oddzielających, które można pominąć). Dzięki regule podstawiania ze skończonego ciągu znaków (systemu F) otrzymujemy nieskończoną, przeliczalną liczbę napisów (patrz 0.5.) Podmiot musi mieć możliwość dokonywania podstawień. Zakłada to pewne działanie. Musi on również umieć zinterpretować napisy ze zmiennymi po dokonaniu podstawienia. Podmiot musi też umieć porównywać ciągi. Tylko wtedy będzie mógł rozpoznać system F jako system aksjomatyczny, co jest konieczne do pełnego zdefiniowania (patrz 2.3.) Dokonywanie podstawień zakłada algorytmiczność działania 6.4. Podmiot musi posiadać możliwość opisania relacji między zbiorami wyrażeń możliwość zdefiniowania reguł inferencyjnych. zwoliła uniknąć paradoksu kłamcy (A. Tarski, Pojęcie prawdy w językach nauk dedukcyjnych, 1933, por. Definicja prawdy [w:] S. Blackburn, Oksfordzki słownik filozoficzny, Książka i Wiedza, Warszawa 1997, s. 78). 15 Maszyna Turinga, będąca matematycznym modelem każdego komputera, posiada pamięć aktualnego stanu, która pełni rolę zmiennej. 16 Można jednakże zająć się systemami zapisanymi w nieskończonej, przeliczalnej liczbie znaków branych ze skończonego, przeliczalnego alfabetu, jednak wydaje się, że nie mogą być one definiowane przez podmiot. Por. przypis nr 6.
12 Interesują nas reguły strukturalne, czyli takie, które mają wspólny schemat. Dzięki temu możliwa jest skompresowana postać sytemu F Reguły inferencyjne muszą być efektywne, tzn. mając zadane przesłanki, można powiedzieć jaki jest wniosek. Dzięki temu reguła inferencyjna jest stosowalna. Zakończenie 7. W tym punkcie kończę charakteryzowanie podmiotu, który jest w stanie podać definicję systemu aksjomatycznego F. Zapraszam do dyskusji nad poczynionymi tu propozycjami podkreślając jednocześnie programowy charakter niniejszego artykułu Składam serdeczne podziękowania Pani Marii Piesko. Dzięki jej cennym uwagom i dyskusji udało się usunąć pewne nieścisłości oraz wzbogacić treść niniejszego artykułu.
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
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
Wstęp do logiki. Semiotyka cd.
Wstęp do logiki Semiotyka cd. Semiotyka: język Ujęcia języka proponowane przez językoznawców i logików różnią się istotnie w wielu punktach. Z punktu widzenia logiki każdy język można scharakteryzować
Logika Matematyczna (1)
Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 4 X 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) 4 X 2007 1 / 18 Plan konwersatorium Dzisiaj:
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:
Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)
Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne) Definicja 1: Tautologia jest to takie wyrażenie, którego wartość logiczna jest prawdą przy wszystkich możliwych wartościowaniach zmiennych
Logika Matematyczna (1)
Logika Matematyczna (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Wprowadzenie Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (1) Wprowadzenie 1 / 20 Plan konwersatorium
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
Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 15. Trójwartościowa logika zdań Łukasiewicza
Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 15. Trójwartościowa logika zdań Łukasiewicza 1 Wprowadzenie W logice trójwartościowej, obok tradycyjnych wartości logicznych,
INFORMATYKA a FILOZOFIA
INFORMATYKA a FILOZOFIA (Pytania i odpowiedzi) Pytanie 1: Czy potrafisz wymienić pięciu filozofów, którzy zajmowali się także matematyką, logiką lub informatyką? Ewentualnie na odwrót: Matematyków, logików
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja
Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli
Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli Szymon Wróbel, notatki z wykładu dra Szymona Żeberskiego semestr zimowy 2016/17 1 Język 1.1 Sygnatura językowa Sygnatura językowa: L = ({f i } i I, {P j
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO DLA UCZNIÓW KLASY VI ZGODNE Z PROGRAMEM NAUCZANIA JĘZYKA POLSKIEGO SŁOWA NA START W KLASIE VI
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO DLA UCZNIÓW KLASY VI ZGODNE Z PROGRAMEM NAUCZANIA JĘZYKA POLSKIEGO SŁOWA NA START W KLASIE VI Uczniowie z obniżoną sprawnością intelektualną OCENA NIEDOSTATECZNA
Logika intuicjonistyczna
Logika intuicjonistyczna Logika klasyczna oparta jest na pojęciu wartości logicznej zdania. Poprawnie zbudowane i jednoznaczne stwierdzenie jest w tej logice klasyfikowane jako prawdziwe lub fałszywe.
Zajęcia nr. 3 notatki
Zajęcia nr. 3 notatki 22 kwietnia 2005 1 Funkcje liczbowe wprowadzenie Istnieje nieskończenie wiele funkcji w matematyce. W dodaktu nie wszystkie są liczbowe. Rozpatruje się funkcje które pobierają argumenty
Technologie i systemy oparte na logice rozmytej
Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie
MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI
MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI Program wykładów: dr inż. Barbara GŁUT Wstęp do logiki klasycznej: rachunek zdań, rachunek predykatów. Elementy semantyki. Podstawy teorii mnogości
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...
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
Języki programowania zasady ich tworzenia
Strona 1 z 18 Języki programowania zasady ich tworzenia Definicja 5 Językami formalnymi nazywamy każdy system, w którym stosując dobrze określone reguły należące do ustalonego zbioru, możemy uzyskać wszystkie
Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);
Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy
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
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
domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Zasady krytycznego myślenia (1)
Zasady krytycznego myślenia (1) Andrzej Kisielewicz Wydział Matematyki i Informatyki 2017 Przedmiot wykładu krytyczne myślenie vs logika praktyczna (vs logika formalna) myślenie jasne, bezstronne, oparte
Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów
Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej
Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki
Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Działy logiki 2 Własności semantyczne i syntaktyczne 3 Błędy logiczne
Kultura logiczna Wnioskowania dedukcyjne
Kultura logiczna Wnioskowania dedukcyjne Bartosz Gostkowski bgostkowski@gmail.com Kraków 25 IV 2010 Plan wykładu: Intuicje dotyczące poprawności wnioskowania Wnioskowanie dedukcyjne Reguły niezawodne a
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
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
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1
Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Wykład 1. Wprowadzenie. Filozofia, metodologia, informatyka Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się
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
Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych
Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych 2011-10-01 Plan wykładu 1 Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych 2 Podział dyscyplin filozoficznych Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych:
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP 1 Pojęcie dowodu w KRP Pojęcia: formuły zdaniowej języka Klasycznego Rachunku
LOGIKA Dedukcja Naturalna
LOGIKA Dedukcja Naturalna Robert Trypuz Katedra Logiki KUL 7 stycznia 2014 Robert Trypuz (Katedra Logiki) Założeniowy system klasycznego rachunku zdań 7 stycznia 2014 1 / 42 PLAN WYKŁADU 1 Przykład dowodów
Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność?
Semina Nr 3 Scientiarum 2004 Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność? W tym krótkim opracowaniu chciałbym przedstawić dowody obu twierdzeń Gödla wykorzystujące
Programowanie celowe #1
Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem
Filozofia przyrody - Filozofia Eleatów i Demokryta
5 lutego 2012 Plan wykładu 1 Filozofia Parmenidesa z Elei Ontologia Parmenidesa Epistemologiczny aspekt Parmenidejskiej filozofii 2 3 4 Materializm Ontologia Parmenidesa Epistemologiczny aspekt Parmenidejskiej
Algorytm. Krótka historia algorytmów
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Logika I. Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 1. Wprowadzenie do rachunku zbiorów 1 Podstawowe pojęcia rachunku zbiorów Uwaga 1.1. W teorii mnogości mówimy o zbiorach
Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne Istnieje wiele systemów aksjomatycznych
Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka
ZAŁOŻENIA FILOZOFICZNE
ZAŁOŻENIA FILOZOFICZNE Koło Wiedeńskie Karl Popper Thomas Kuhn FILOZOFIA A NAUKA ZAŁOŻENIA W TEORIACH NAUKOWYCH ZAŁOŻENIA ONTOLOGICZNE Jaki jest charakter rzeczywistości językowej? ZAŁOŻENIA EPISTEMOLOGICZNE
Elementy Teorii Obliczeń
Wykład 2 Instytut Matematyki i Informatyki Akademia Jana Długosza w Częstochowie 10 stycznia 2009 Maszyna Turinga uwagi wstępne Maszyna Turinga (1936 r.) to jedno z najpiękniejszych i najbardziej intrygujacych
iks plus trzy dzielone na dwa iks razy iks plus pięć
ELIMINACJE SZKOLNE RACHUNEK LAMBDA NOTATKI Z WYKŁADU - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Analiza współzależności dwóch cech I
Analiza współzależności dwóch cech I Współzależność dwóch cech W tym rozdziale pokażemy metody stosowane dla potrzeb wykrywania zależności lub współzależności między dwiema cechami. W celu wykrycia tych
Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki
Andrzej Wiśniewski Logika II Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 5. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.5. Wynikanie logiczne 1 Na poprzednim wykładzie udowodniliśmy m.in.:
Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty. Literatura
Wprowadzenie: języki, symbole, alfabety, łańcuchy Języki formalne i automaty Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques
EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA
Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA POZIOM ROZSZERZONY Klucz punktowania odpowiedzi MAJ 2010 2 Zadanie 1. (0 2) problemów i tez z zakresu ontologii, epistemologii,
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.
Filozofia, ISE, Wykład V - Filozofia Eleatów.
2011-10-01 Plan wykładu 1 Filozofia Parmenidesa z Elei Ontologia Parmenidesa Epistemologiczny aspekt Parmenidejskiej filozofii 2 3 Ontologia Parmenidesa Epistemologiczny aspekt Parmenidejskiej filozofii
Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu
Witold Marciszewski: Wykład Logiki, 17 luty 2005, Collegium Civitas, Warszawa Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu 1. Poniższe wyjaśnienie (akapit
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się Ogół rozmyślań, nie zawsze naukowych, nad naturą człowieka,
Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant
Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant 2011-10-01 Plan wykładu 1 Immanuel Kant - uwagi biograficzne 2 3 4 5 6 7 Immanuel Kant (1724-1804) Rysunek: Immanuel Kant - niemiecki filozof, całe życie
Rodzaje argumentów za istnieniem Boga
Rodzaje argumentów za istnieniem Boga Podział argumentów argument ontologiczny - w tym argumencie twierdzi się, że z samego pojęcia bytu doskonałego możemy wywnioskować to, że Bóg musi istnieć. argumenty
Ćwiczenia do rozdziału 2, zestaw A: z książki Alfreda Tarskiego Wprowadzenie do logiki
0 1 Ćwiczenia do rozdziału 2, zestaw A: z książki Alfreda Tarskiego Wprowadzenie do logiki 2. W następujących dwóch prawach wyróżnić wyrażenia specyficznie matematyczne i wyrażenia z zakresu logiki (do
FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1
FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru
Wymagania do przedmiotu Etyka w gimnazjum, zgodne z nową podstawą programową.
Wymagania do przedmiotu Etyka w gimnazjum, zgodne z nową podstawą programową. STANDARDY OSIĄGNIĘĆ: Rozwój osobowy i intelektualny uczniów wynikający z ich uczestnictwa w zajęciach etyki podążając za przyjętymi
12. Wprowadzenie Sygnały techniki cyfrowej Systemy liczbowe. Matematyka: Elektronika:
PRZYPOMNIJ SOBIE! Matematyka: Dodawanie i odejmowanie "pod kreską". Elektronika: Sygnały cyfrowe. Zasadę pracy tranzystorów bipolarnych i unipolarnych. 12. Wprowadzenie 12.1. Sygnały techniki cyfrowej
Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.
3. Wykłady 3 i 4: Języki i systemy dedukcyjne. Klasyczny rachunek zdań. 3.1. Monoidy wolne. Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy
Logika Matematyczna (10)
Logika Matematyczna (10) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Rezolucja w KRZ Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna (10) Rezolucja w KRZ 1 / 39 Plan
M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM
O ALGORYTMACH I METODZIE ALGORYTMICZNEJ Czym jest algorytm? Czym jest algorytm? przepis schemat zestaw reguł [ ] program ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające
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
Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki
Alan M. TURING n=0 1 n! Matematyk u progu współczesnej informatyki Wykład 5. Alan Turing u progu współczesnej informatyki O co pytał Alan TURING? Czym jest algorytm? Czy wszystkie problemy da się rozwiązać
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST
JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów
RACHUNEK PREDYKATÓW 7
PODSTAWOWE WŁASNOŚCI METAMATEMATYCZNE KRP Oczywiście systemy dedukcyjne dla KRP budowane są w taki sposób, żeby wszystkie ich twierdzenia były tautologiami; można więc pokazać, że dla KRP zachodzi: A A
Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.
Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J. Szmański: Matematyka dyskretna dla informatyków, UAM, 2008 Uzupełniająca:
znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.
Przedstawiamy algorytmy porządkowania dowolnej liczby elementów, którymi mogą być liczby, jak również elementy o bardziej złożonej postaci (takie jak słowa i daty). Porządkowanie, nazywane również często
Logika i teoria mnogości Wykład 14 1. Sformalizowane teorie matematyczne
Logika i teoria mnogości Wykład 14 1 Sformalizowane teorie matematyczne W początkowym okresie rozwoju teoria mnogości budowana była w oparciu na intuicyjnym pojęciu zbioru. Operowano swobodnie pojęciem
Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia
Informacja w perspektywie obliczeniowej Informacje, liczby i obliczenia Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki
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
Obliczenia inspirowane Naturą
Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 01 Modele obliczeń Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 05/10/2016 1 / 33 1 2 3 4 5 6 2 / 33 Co to znaczy obliczać? Co to znaczy obliczać? Deterministyczna maszyna Turinga
Wstęp do logiki. Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża,
Prof. UAM, dr hab. Zbigniew Tworak Zakład Logiki i Metodologii Nauk Instytut Filozofii Wstęp do logiki Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża, kto poprawnie wnioskuje i uzasadnia
Równoliczność zbiorów
Logika i Teoria Mnogości Wykład 11 12 Teoria mocy 1 Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y nazywamy równolicznymi, jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy,że ustala równoliczność
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.
Logika i teoria mnogości Wykład 11 i 12 1 Moce zbiorów Równoliczność zbiorów Def. 1. Zbiory X i Y są równoliczne (X ~ Y), jeśli istnieje bijekcja f : X Y. O funkcji f mówimy wtedy, że ustala równoliczność
INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE
Studia podyplomowe dla nauczycieli INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE Przedmiot JĘZYKI PROGRAMOWANIA DEFINICJE I PODSTAWOWE POJĘCIA Autor mgr Sławomir Ciernicki 1/7 Aby
Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut
Predykat Weźmy pod uwagę następujące wypowiedzi: (1) Afryka jest kontynentem. (2) 7 jest liczbą naturalną. (3) Europa jest mniejsza niż Afryka. (4) 153 jest podzielne przez 3. Są to zdania jednostkowe,
Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna.
Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna. 2011-10-01 Plan wykładu 1 Filozofia średniowieczna a starożytna 2 3 Ogólna charakterystyka filozofii średniowiecznej Ogólna charakterystyka filozofii
1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
O ROLI TEZY CHURCHA W DOWODZIE PEWNEGO TWIERDZENIA
ARTYKUŁY ZAGADNIENIA FILOZOFICZNE W NAUCE XXV / 1999, s. 76 81 Adam OLSZEWSKI O ROLI TEZY CHURCHA W DOWODZIE PEWNEGO TWIERDZENIA Zadaniem niniejszego artykułu jest zdanie sprawy z matematycznej roli Tezy
1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.
Elementy logiki i teorii zbiorów. 1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych. Pojęcia pierwotne to najprostsze
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
zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.
Rachunek prawdopodobieństwa Podstawowym celem rachunku prawdopodobieństwa jest określanie szans zajścia pewnych zdarzeń. Pojęcie podstawowe rachunku prawdopodobieństwa to: zdarzenie losowe - zdarzenie
Wymagania edukacyjne niezbędne do otrzymania przez ucznia śródrocznych i rocznych ocen klasyfikacyjnych. z przedmiotu etyka
Wymagania edukacyjne niezbędne do otrzymania przez ucznia śródrocznych i rocznych ocen klasyfikacyjnych z przedmiotu etyka Klasa 5, rok szkolny 2017/2018 dr Grzegorz Rostkowski Odniesienia do podstawy
Dla człowieka naturalnym sposobem liczenia jest korzystanie z systemu dziesiętnego, dla komputera natomiast korzystanie z zapisu dwójkowego
Arytmetyka cyfrowa Dla człowieka naturalnym sposobem liczenia jest korzystanie z systemu dziesiętnego, dla komputera natomiast korzystanie z zapisu dwójkowego (binarnego). Zapis binarny - to system liczenia
2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego
2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną G = gdzie: N zbiór symboli nieterminalnych, T zbiór symboli terminalnych, P zbiór
Czy i/lub w jakim sensie można uważać, że świat jest matematyczny? Wprowadzenie do dyskusji J. Lubacz, luty 2018
Czy i/lub w jakim sensie można uważać, że świat jest matematyczny? Wprowadzenie do dyskusji J. Lubacz, luty 2018 Do czego odnoszą się poniższe stwierdzenia? Do tego, czym jest matematyka dla świata, w
Symbol, alfabet, łańcuch
Łańcuchy i zbiory łańcuchów Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Symbol, alfabet, łańcuch Symbol Symbol jest to pojęcie niedefiniowane (synonimy: znak, litera)
Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice. Dr inż. Piotr Urbanek
Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice Dr inż. Piotr Urbanek Do czego służy ProLog? Używany w wielu systemach informatycznych związanych z: logiką matematyczną (automatyczne dowodzenie twierdzeń); przetwarzaniem
Dlaczego matematyka jest wszędzie?
Festiwal Nauki. Wydział MiNI PW. 27 września 2014 Dlaczego matematyka jest wszędzie? Dlaczego świat jest matematyczny? Autor: Paweł Stacewicz (PW) Czy matematyka jest WSZĘDZIE? w życiu praktycznym nie
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki
Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Na początek: teoria dowodu, Hilbert, Gödel
Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Na początek: teoria dowodu, Hilbert, Gödel Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@.edu.pl OSTRZEŻENIE Niniejszy plik nie zawiera
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
Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych
1 Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych 1. Podstawowe operacje logiczne dla cyfr binarnych Jeśli cyfry 0 i 1 potraktujemy tak, jak wartości logiczne fałsz i prawda, to działanie
KONKURS MATEMATYCZNY KOMA 2018
ELIMINACJE SZKOLNE RACHUNEK LAMBDA NOTATKI Z WYKŁADU - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
LOGIKA Wprowadzenie. Robert Trypuz. Katedra Logiki KUL GG października 2013
LOGIKA Wprowadzenie Robert Trypuz Katedra Logiki KUL GG 43 e-mail: trypuz@kul.pl 2 października 2013 Robert Trypuz (Katedra Logiki) Wprowadzenie 2 października 2013 1 / 14 Plan wykładu 1 Informacje ogólne
Zbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację