IW - Kolokwium 1. 8z Cudze chwalicie, swego nie znacie, sami nie wiecie, co posiadacie

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "IW - Kolokwium 1. 8z Cudze chwalicie, swego nie znacie, sami nie wiecie, co posiadacie"

Transkrypt

1 IW - Kolokwium 1 8z Cudze chwalicie, swego nie znacie, sami nie wiecie, co posiadacie x Człowiek(x) [ y ~Posiada(x, y) => Chwali(x, y) ] [ z Posiada(x, z) => ~Zna(x, z) ] [ u Posiada(x, u) ~Świadom_posiadania(x, u)] 9L Obywatel dostanie kredyt jeśli ma więcej niż 18 lat i mniej niż 60 oraz zna język japoński x Otrzyma(x, KREDYT) Obywatel(x) Większy(Wiek(x), 18) Mniejszy(Wiek(x), 60) Zna(x, JAPOŃSKI) 10Z przykładowe Jak wygląda formuła predykatowa odpowiadająca zdaniu: Jeśli inflacja wzrośnie o 3% to niezbędna będzie podwyżka pensji. Przekroczy(INFLACJA, 3%) => [ x Pensja(x) => ( y Podwyzka(y) Zwiekszona_o(x, y)) ] 10L Niektórzy studenci są zdolni, więc nie zabraknie piątek. x Student(x) Zdolny(x) => y Ocena(y) Wynosi(y, 5) 10L 2. Kto jest zakochany ten jest zazdrosny. Kto jest głodny ten zły. Jan jest głodny lub ktoś jest zakochany. Ktoś jest zazdrosny lub ktoś nie jest zły 1. ~Zak(x) v Zazdr(x) 2. ~Głod(y) v Zły(y) 3. Głod(JAN) v Zak(A) 4. Zazdr(B) v ~Zły(B) 5. ~Zazdr(JAN) <zanegowana hipoteza> Zgodnie z regułą rezolucji jeśli mamy dwie klauzule p v q i ~p v r, to można z tego utworzyć nową klauzulę q v r. Dodatkowo czasem trzeba uzgodnić symbole (chyba fachowo to się nazywa zunifikować). Zatem: 1+3: (podstawienie: x A) ~Zak(A) v Zazdr(A) oraz Głod(JAN) v Zak(A) -> 6. Głod(JAN) v Zazdr(A) 2+4: (y B) ~Głod(B) v Zły(B) oraz Zazdr(B) v ~Zły(B) -> 7. Zazdr(B) v ~Głod(B)

2 5+7: (B JAN) ~Zazdr(JAN) oraz Zazdr(JAN) v ~Głod(JAN) -> 8. ~Głod(JAN) 6+8: (A JAN) Głod(JAN) v Zazdr(JAN) oraz ~Głod(JAN) -> 9. Zazdr(JAN) 5+9: ~Zazdr(JAN) oraz Zazdr(JAN) -> (klauzula pusta, czyli sprzeczność) Dowiedliśmy, że przy zaprzeczonej hipotezie wychodzi sprzeczność, a zatem zgodnie bodajże z zasadą falsyfikacji hipoteza jest prawdziwa. 4. Zapisać w prologu relację "wnuczka" korzystając z reguł: brat, syn, córka, dziecko, wnuczek... dodał, że można też użyć reguły: wujek jakby to komuś pomogło... (2pkt) Wnuczek(x,z) :- Dziecko(x,y), Dziecko(y,z). Kolos 09Z (3p) Zapisz w formie predykatowej i agregatowej: "ubezpieczenia odmawia się komuś, kto miał więcej niż 3 wypadki i słaby wzrok". <x, Gatunek, CZŁOWIEK> <'x, Ilość_wypadków' > 3> <x, Wzrok, SŁABY> => ~<x, Ubezpieczenie, PRZYZNANE> (1p) Jak zapisać bez kwantyfikatorów predykatową postać zdania: "wszyscy studenci uprawiają jakiś sport". Student(x) => Uprawia(x,f(x)) Sport(f(x)) (2p) Zapisać zrozumiałe i jasne reguły produkcji dla (A-C) B = (A B) - C X = Y <= x X <=> x Y x X - Y <= x X ~( x Y) (2p) Jaki będzie wynik rezolucji dwóch klauzul [P(f(x),A,y),-Q(x)] oraz [-P(u,x,u), R(B,y)] u f(a), x A, y f(a) (pomijając fakt, że z tego co kojarzę nie powinniśmy zaczynać szukania unifikatora w momencie gdy po obu stronach mamy użytą tą samą nazwę zmiennej. czyli powinno się najpierw nazwać lewego x'a jako x1 oraz y'ka jako y1 i dopiero wtedy unifikować) ~Q(A), R(B, f(a)) (2p) Napisz w prologu regułę zmieniającą gamma1 - wyrażony iloczynem wynik agregacji dwóch wsp. pewności o zakresach [0..1] na gamma100 - odpowiednio dla [0..100] gamma100(a,b,wynik) :- gamma1(a,b,w), wynik is w*100. gamma1(a,b,w) :- w is a*b. (2p) Do tabelki ze slajdów dodano wiersz 6: 7 58 beta A. Jak teraz wyglądają reguły produkcji?

3 Rozwiązanie jest podobne jak w zadaniu z 09ZA1 Najpierw sprawdzamy, czy nowe dane nie odnajdą się dobrze w istniejącym rozwiązaniu: c1_ = 0, c2_ = 0 -> wynik taki sam jak dla danych dających decyzję B => musimy coś zmienić Nowe podziały: c1: 2 x1a 7 x1b 12 x2 16 x3 20 c2: 45 y1 52 y2a 58 y2b 66 y3 74 Rozpisujemy Epsilony odróżniające nowo dodane dane od istniejących w tabelce B i C: E(3,6) = x1a y1 y2a E(4,6) = x1b x2 y2a E(5,6) = x1b x2 x3 y2b y3 E(5,6) jest już realizowane przez istniejące selektory (chyba tak to się nazywa ale głowy nie dam :p), konkretnie przez x3 Zamieńmy selektor y2 na y2a - wspólny dla E(3,6) i E(4,6) To rozwiązanie ma tę dodatkową korzyść, że jeśli y2 separowało dwa zestawy danych to y2a też będzie -> większość tabelki pozostaje bez zmian. y2a = 55 (wartość średnia) c2_ = 0 gdy c2 < 55 tabelka..(bez zmian) ostatni wiersz: A Czyli dostaliśmy taki sam zestaw (0,1) jak dla innych A w tabelce. Nasze nowe reguły produkcji: (c1 <= 18) (c2 > 55) => (d = A) (c1 <= 18) (c2 <= 55) => (d = B) (c1 > 18) (c2 > 55) => (d = C) Kolos 07L 1.) Zapisad za pomocą formuły predykatowej zdanie: "Kto się pilnie, chętnie uczy, temu bieda nie dokuczy" x Osoba(x) Uczy(x, PILNIE) Uczy(x, CHETNIE) => ~Biedny(x) albo x Osoba(x) Uczy(x, PILNIE) Uczy(x, CHETNIE) => ~ t Czas(t) Biedny(x, t) 2.) Czy agregaty (IIgrupa - predykaty) można agregowad??

4 Czy chodzi o agregację, taką jak na slajdzie 2-20? Jeśli tak, to agregowad można tylko oceny. Ktoś ma inny pomysł? 4.) Wypisad podstawowe prawa logiczne do udowodnienia TW o zbiorach: A-(B-C) = (A-B) u (A n C) X = Y <= x X <=> x Y x X - Y <= x X ~( x Y) 7.) Zgodnie ze slajdem 18 IW-2.ppt (wnioskowanie rezolucyjne) zapisad pytanie dokąd leci samolot startujący o 14:15?-połączenie(-,Cel,14:15,-,-) Kolos ) Adam ( A ) ożenił się z wdową ( W ), która miała córkę ( C ) Ojciec (O) Adama zakochał się w córce W i się z nią ożenił. Opisz tę sytuację predykatami i pokaż, że Adam został własnym dziadkiem. predykaty: z jest córką x : Córka(z,x) x jest mężem y : Mąż(x,y) z jest Ojcem x : Ojciec(z,x) x jest dziadkiem z : Dziadek(x,z) reguły produkcji: Córka(z,x) <= Mąż(x,y) Córka(z,y) Ojciec(z,x) <= Mąż(x,y) Córka(y,z) Dziadek(x,z) <= Ojciec(x,y) Ojciec(y,z) fakty: Mąż(A,W), Córka(C,W), Mąż(O,C), Ojciec(O,A) dowód (wnioskowanie na podstawie celu): (dodałem jawne unifikatory żeby łatwiej się czytało) Dziadek(A,A)?, Dziadek(x,z) <= Ojciec(x,y) Ojciec(y,z), Ojciec(O,A) {x A, z A} Ojciec(A,O) Ojciec(A,O)?, Ojciec(z,x) <= Mąż(x,y) Córka(y,z), Mąż(O,C) {z A, x O, y C} Córka(C,A) Córka(C,A)?, Córka(z,x) <= Mąż(x,y) Córka(z,y), Mąż(A,W) {z C, x A, y W} Córka(C,W)

5 Córka(C,W)?, Córka(C,W) true Dowód zakończony. (Nie wiem, czy ostatni krok jest potrzebny) Kolos 09Z-1A 1) Zapisz tekst "nie uzyska kredytu ktoś, kto ma słabe zdrowie i ponad 70 lat" w postaci formuł: a) agregatowej b) predykatowej a) <x, Zdrowie, SŁABE> <'x, Wiek' > 70> => <x, Decyzja_kredytowa, ODRZUCONO> b) x Człowiek(x) Zdrowie(x, SŁABE) Większy(Wiek(x), 70) => ~Uzyska_kredyt(x) 2) Jak zapisać bez kwantyfikatorów predykatową postać zdania: "niektórych studentów nudzą wszystkie wykłady"? Student(A) Wykład(y) => Nudzi(y, A) 3) Podać kilka początkowych prostych i oczywistych reguł produkcji potrzebnych do udowodnienia, że: A - (B - C) = (A - B) (A C) X = Y <= (x X) <=> (x Y) x (X - Y) <= x X ~(x Y) x (X Y) <= x X x Y 4) Jaki jest wynik rezolucji dwóch klauzul: [P(A,x,f(y)), ~Q(x)] oraz [~P(y,z,z), R(B,f(y))]? Podstawiamy: y A, x z oraz z f(a) Otrzymujemy takie klauzule: P(A, f(a), f(a)) v ~Q(f(A)) oraz ~P(A, f(a), f(a)) v R(B,f(A)) Korzystając z reguły rezolucji mam zatem: ~Q(f(A)) v R(B,f(A)) 5) Jak wygląda zapisana w Prologu reguła, zmieniająca 1 - wyrażony iloczynem wynik agregacji dwóch współczynników pewności o zakresach 0..1, na 10 - odpowiednik dla zakresów 0..10? 10(a,b,wynik) :- 1(a,b,w), wynik is w*10.

6 6) W tabeli treningowej ze slajdu 2-36 dodano 6ty wiersz o postaci (4 60 B). Jak teraz wyglądają odpowiednie reguły produkcji? Orginalna tabela: A A B B C B Na początek sprawdzamy, czy po dodaniu nowych danych nie da się użyć istniejącej już tabelki u, c1_, c2_ d: u c1_ c2_ d A A B B C B Niestety, dla 6 wyszła nam ta sama kombinacja (0,1) co dla wierszy dających decyzję A, więc musimy coś pozmieniać. Nowe podziały na podstawie istniejących: c1: 2 x1a 4 x1b 12 x2 16 x3 20 c2: 45 y1 52 y2a 60 y2b 66 y3 74 Nowe warunki rozróżnialności: E(1,6) = x1b y2b y3 E(2,6) = x1b x2 y2b E(5,6) = x1b x2 x3 y2b y3 spełnione, bo w orginalnym rozwiązaniu użyto x3 Dla E(1,6) i E(2,6) wspólne są x1b oraz y2b. Z kolei dla starych danych wybrano separatory y2 i x3. => wybieramy parę separatorów dla całego zbioru danych : y2b i x3 Wszystkie zestawy danych, które można było rozróżnić separatorem y2 można też rozróżnić separatorem y2b, więc jest to dobre rozwiązanie (separuje orginalne dane), ponadto cała orginalna tabelka pozostaje dzięki temu taka sama. y2b = 63, x3 = 18 (środki przedziałów) c1_ = 0 gdy c1 <= 18 -> bez zmian w stosunku do orginalnej tabelki c2_ = 0 gdy c2 <= 63

7 u c1_ c2_ d A A B B C B Mamy szczęście, układ (c1,c2) jest taki sam dla wiersza 6 co dla wierszy 3 i 4, dzięki temu będą tylko trzy reguły produkcji, tak jak w orginalnym zadaniu: (c1 <= 18) (c2 > 63) => (d = A) (c1 <= 18) (c2 <= 63) => (d = B) (c1 > 18) (c2 > 63) => (d = C)

Bazy dedukcyjne. 1. Filozofia nowego sposobu projektowania baz danych. 2. Wady klasycznych systemów bazodanowych

Bazy dedukcyjne. 1. Filozofia nowego sposobu projektowania baz danych. 2. Wady klasycznych systemów bazodanowych Bazy dedukcyjne 1. Filozofia nowego sposobu projektowania baz danych Bazy dedukcyjne to nowe podejście do projektowania baz danych, oparte na logice matematycznej. W porównaniu do poprzednich modeli baz

Bardziej szczegółowo

Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi możliwościami języka Prolog w zakresie definiowania faktów i reguł oraz wykonywania zapytań.

Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi możliwościami języka Prolog w zakresie definiowania faktów i reguł oraz wykonywania zapytań. Paradygmaty Programowania Język Prolog Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi możliwościami języka Prolog w zakresie definiowania faktów i reguł oraz wykonywania zapytań. Wstęp Prolog (od francuskiego

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

Rachunek zdań I rzędu Aksjomaty rachunku zdań, tautologie Schematy rachunku zdań Dowodzenie poprawności Metoda zerojedynkowa Skrócona metoda

Rachunek zdań I rzędu Aksjomaty rachunku zdań, tautologie Schematy rachunku zdań Dowodzenie poprawności Metoda zerojedynkowa Skrócona metoda Rachunek zdań I rzędu Aksjomaty rachunku zdań, tautologie Schematy rachunku zdań Dowodzenie poprawności Metoda zerojedynkowa Skrócona metoda zerojedynkowa Metoda założeniowa Rachunek zdań II rzędu Rachunek

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 2/3 Dzisiaj Literały i klauzule w logice predykatów Sprowadzania

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

Adam Meissner STUCZNA INTELIGENCJA

Adam Meissner STUCZNA INTELIGENCJA Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis STUCZNA INTELIGENCJA Elementy programowania w logice Literatura

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Katedra Informatyki Stosowanej Politechnika Łódzka PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium PROGRAMOWANIE SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH Opracowanie: Dr hab. inŝ. Jacek Kucharski Dr inŝ. Piotr Urbanek Cel ćwiczenia

Bardziej 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

Dowody założeniowe w KRZ

Dowody założeniowe w KRZ Dowody założeniowe w KRZ Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl w styczniu 2007 Jerzy Pogonowski (MEG) Dowody założeniowe w KRZ w styczniu 2007 1 / 10 Dowody

Bardziej szczegółowo

Rachunek zdań i predykatów

Rachunek zdań i predykatów Rachunek zdań i predykatów Agnieszka Nowak 14 czerwca 2008 1 Rachunek zdań Do nauczenia :! 1. ((p q) p) q - reguła odrywania RO 2. reguła modus tollens MT: ((p q) q) p ((p q) q) p (( p q) q) p (( p q)

Bardziej szczegółowo

Laboratorium przedmiotu Paradygmaty Programowania

Laboratorium przedmiotu Paradygmaty Programowania Laboratorium przedmiotu Paradygmaty Programowania Laboratorium 9 Prolog podstawy 1. Podstawy Prologu Programowanie w Prologu polega na deklarowaniu: Faktów dotyczących pewnych obiektów z analizowanego

Bardziej szczegółowo

Logika predykatów pierwszego rzędu PROLOG. Zarządzanie wiedzą. Wykład Reprezentacja wiedzy logika predykatów. Joanna Kołodziejczyk.

Logika predykatów pierwszego rzędu PROLOG. Zarządzanie wiedzą. Wykład Reprezentacja wiedzy logika predykatów. Joanna Kołodziejczyk. Wykład Reprezentacja wiedzy logika predykatów maj 2010 Logika predykatów pierwszego rzędu Plan wykładu Logika predykatów pierwszego rzędu Porównanie z rachunkiem zdań Rachunek zdań ograniczona ekspresja

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

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

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Laboratorium lista 0.2 Elementy języka Prolog: reguły i rekurencja. Przemysław Kobylański

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Laboratorium lista 0.2 Elementy języka Prolog: reguły i rekurencja. Przemysław Kobylański Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Laboratorium lista 0.2 Elementy języka Prolog: reguły i rekurencja Przemysław Kobylański Część I Wprowadzenie 1 Reguły Przypomnijmy z poprzedniej listy zadań fakty

Bardziej szczegółowo

III rok kognitywistyki UAM,

III rok kognitywistyki UAM, METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 14: POWTÓRKA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 Dzisiejszy wykład w całości poświęcony będzie omówieniu przykładowych zadań, podobnych do

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

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

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 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

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

Lista 1 (elementy logiki)

Lista 1 (elementy logiki) Podstawy nauczania matematyki 1. Zdanie Lista 1 (elementy logiki) EE I rok W logice zdaniem logicznym nazywamy wyrażenie oznajmujące o którym można powiedzieć że jest prawdziwe lub fałszywe. Zdania z reguły

Bardziej 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

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

Logika stosowana. Ćwiczenia Programowanie w logice i PROLOG. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski

Logika stosowana. Ćwiczenia Programowanie w logice i PROLOG. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski Logika stosowana Ćwiczenia Programowanie w logice i PROLOG Marcin Szczuka Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski Wykład monograficzny w semestrze letnim 2018/2019 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika stosowana

Bardziej szczegółowo

Reguły i fakty zapisz za pomocą perceptów. Metodą wnioskowania w tył, sprawdzić czy mój komputer jest wyposażony w procesor PII.

Reguły i fakty zapisz za pomocą perceptów. Metodą wnioskowania w tył, sprawdzić czy mój komputer jest wyposażony w procesor PII. Reguły i fakty zapisz za pomocą perceptów. Metodą wnioskowania w tył, sprawdzić czy mój komputer jest wyposażony w procesor PII. 1. (cena:komputer:x1,drogi) (cecha:komputer:x1,uniwersalny) ) (obudowa:komputer:x1,duża)

Bardziej szczegółowo

III rok kognitywistyki UAM,

III rok kognitywistyki UAM, METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ WYKŁAD 6A: REZOLUCJA III rok kognitywistyki UAM, 2016 2017 1 Rezolucja w KRZ Dowody rezolucyjne w KRZ są równie proste, jak dowody tablicowe Metoda

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

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

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

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

Programowanie w Logice

Programowanie w Logice Programowanie w Logice Działanie Prologu Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] Składnia Programy Prologu składają się z termów. Term to stała, zmienna lub struktura (term złożony). Term zapisuje

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

Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne

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

Bardziej szczegółowo

Jak logik przewozi kozę przez rzekę?

Jak logik przewozi kozę przez rzekę? Jak logik przewozi kozę przez rzekę? 1. Koza i kapusta 1.1. Problem Na lewym brzegu rzeki, na przystani promowej, znajdują się: chłop, koza i kapusta. Prom jest samoobsługowy (może obsługiwać go tylko

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

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

Dedukcyjne bazy danych i rekursja

Dedukcyjne bazy danych i rekursja Dedukcyjne bazy danych i rekursja Wykład z baz danych dla studentów matematyki 27 maja 2017 Bazy danych z perspektywy logiki Spojrzenie na bazy danych oczami logika pozwala jednolicie opisać szereg pojęć.

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna Spójniki logiczne Tautologie Dowodzenie Kwantyfikatory Zagadki. Logika Matematyczna. Marcelina Borcz.

Logika Matematyczna Spójniki logiczne Tautologie Dowodzenie Kwantyfikatory Zagadki. Logika Matematyczna. Marcelina Borcz. 5 marca 2009 Spis treści 1 2 3 4 5 6 Logika (z gr. logos - rozum) zajmuje się badaniem ogólnych praw, według których przebiegają wszelkie poprawne rozumowania, w szczególności wnioskowania. Logika matematyczna,

Bardziej szczegółowo

Rachunki relacji. Rachunki relacji. RRK Relacyjny Rachunek Krotek

Rachunki relacji. Rachunki relacji. RRK Relacyjny Rachunek Krotek Rachunki relacji Rachunki relacji 1. RRK Relacyjny Rachunek Krotek 2. RRD Relacyjny Rachunek Dziedzin 3. Datalog Database Prolog Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski T. Pankowski, Rachunki

Bardziej szczegółowo

Uzgadnianie formuł rachunku predykatów

Uzgadnianie formuł rachunku predykatów Składanie podstawień Plan wykładu Uzgadnianie Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan wykładu Składanie podstawień 1 Składanie podstawień Podstawienie Motywacja Złożenie podstawień 2 Uzgadnianie

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

Programowanie w logice

Programowanie w logice Programowanie w logice PROLOG cz.1 PROLOG język wysokiego poziomu Powstał w 1972 na Uniwersytecie w Marsylii (Francja) w zespole A.Colmerauer a i F.Roussel a PROgrammation en LOGique, PROgramming in LOGic,

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

Podział sieci na podsieci wytłumaczenie

Podział sieci na podsieci wytłumaczenie Podział sieci na podsieci wytłumaczenie Witam wszystkich z mojej grupy pozdrawiam wszystkich z drugiej grupy. Tematem tego postu jest podział sieci na daną ilość podsieci oraz wyznaczenie zakresów IP tychże

Bardziej szczegółowo

Percepcja bodźców istnienia Perceptami (PER) nazywamy reakcję na istnienia, co jest wynikiem percepcji

Percepcja bodźców istnienia Perceptami (PER) nazywamy reakcję na istnienia, co jest wynikiem percepcji Wstęp Percepcja jest przez nas rozumiana intuicyjnie: odzwierciedlenie przez człowieka przedmiotów, zjawisk, bodźców przez jego narządy zmysłowe Bodźce to inaczej istnienia (byty) oznaczamy je przez ENT

Bardziej szczegółowo

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań. Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej Wykład ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek

Bardziej szczegółowo

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca Imię i Nazwisko:... I JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 18 czerwca 2013 Imię i Nazwisko:.................................................................................. I Wybierz

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

praca zbiorowa pod kierunkiem EXCEL nowych punktów widzenia

praca zbiorowa pod kierunkiem EXCEL nowych punktów widzenia praca zbiorowa pod kierunkiem EXCEL 20 nowych punktów widzenia Mateusza Grabowskiego 1 EXCEL 20 nowych punktów widzenia praca zbiorowa pod kierunkiem Mateusza Grabowskiego 3 Cześć! To ja, Mateusz, pomysłodawca

Bardziej szczegółowo

1 Podstawowe oznaczenia

1 Podstawowe oznaczenia Poniżej mogą Państwo znaleźć skondensowane wiadomości z wykładu. Należy je traktować jako przegląd pojęć, które pojawiły się na wykładzie. Materiały te nie są w pełni tożsame z tym co pojawia się na wykładzie.

Bardziej szczegółowo

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości rok ak. 2016/2017, semestr zimowy Wykład 1 1 Wstęp do Logiki 1.1 Rachunek zdań, podstawowe funktory logiczne 1.1.1 Formuła atomowa; zdanie logiczne definicje

Bardziej szczegółowo

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Rezolucja w rachunku predykatów. Przedrostkowa koniunkcyjna postać normalna. Formu ly ustalone. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 Postać klauzulowa formu l 2 Regu la rezolucji Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych Regu la rezolucji dla klauzul ustalonych a spe lnialność Ogólna

Bardziej szczegółowo

Programowanie w logice Prolog 2

Programowanie w logice Prolog 2 Programowanie w logice Prolog 2 Listy Lista to uporządkowany ciąg elementów. Elementami listy mogą być dowolne terminy: stałe, zmienne i struktury W Prologu listę zapisujemy następująco: Przykłady [element1,element2,,elementn]

Bardziej szczegółowo

Modele Herbranda. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Szukamy modelu. Przykład Problemy. Model Herbranda

Modele Herbranda. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Szukamy modelu. Przykład Problemy. Model Herbranda Plan wykładu Szukamy modelu Model Herbranda Twierdzenia Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan wykładu Szukamy modelu 1 Szukamy modelu Problemy 2 Model Herbranda Uniwersum Herbranda Interpretacja

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

Problem. Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Instancja wyrażenia. Podstawienie termu za zmienną. Joanna Józefowska

Problem. Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Instancja wyrażenia. Podstawienie termu za zmienną. Joanna Józefowska Problem Instytut Informatyki jedzenie(x 1 ) lubi(adam, x 1 ) jedzenie(jabłko) jedzenie(kurczak) je(x 1, x 2 ) żyje(x 1 ) jedzenie(x 2 ) je(bogdan, orzeszki) żyje(bogdan) je(bogdan, x 2 ) je(zuzia, x 2

Bardziej szczegółowo

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A Zad. 1. Korzystając z podanych poniżej mini-tablic, oblicz pierwszy, drugi i trzeci kwartyl rozkładu N(10, 2 ). Rozwiązanie. Najpierw ogólny komentarz

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

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Logice Przykłady programów. Przemysław Kobylański

Programowanie w Logice Przykłady programów. Przemysław Kobylański Programowanie w Logice Przykłady programów Przemysław Kobylański Język Imperator 1 jest prostym językiem imperatywnym. Jego składnię opisuje poniższa gramatyka BNF: PROGRAM ::= PROGRAM ::= INSTRUKCJA ;

Bardziej szczegółowo

PROLOG. Prolog. Programowanie, W.F. Clocksin, C.S. Mellish, HELION Prolog, język sztucznej inteligencji, Eugeniusz Gatnar, Katarzyna Stąpor, Wyd.

PROLOG. Prolog. Programowanie, W.F. Clocksin, C.S. Mellish, HELION Prolog, język sztucznej inteligencji, Eugeniusz Gatnar, Katarzyna Stąpor, Wyd. PROLOG 1. Informacje wstępne Podczas zajęć korzystamy z darmowej wersji interpretera Prologu SWI-Prolog dostępnego ze strony: www.swi-prolog.org 2. Literatura i materiały Prolog. Programowanie, W.F. Clocksin,

Bardziej szczegółowo

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

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

Bardziej szczegółowo

Programowanie deklaratywne

Programowanie deklaratywne Programowanie deklaratywne Artur Michalski Informatyka II rok Plan wykładu Wprowadzenie do języka Prolog Budowa składniowa i interpretacja programów prologowych Listy, operatory i operacje arytmetyczne

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41 Wykład 2 Informatyka Stosowana 8 października 2018, M. A-B Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41 Elementy logiki matematycznej Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października

Bardziej szczegółowo

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca Imię i Nazwisko:...

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca Imię i Nazwisko:... JEZYKOZNAWSTWO I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 29 czerwca 2015 Imię i Nazwisko:............................................................... DZIARSKIE SKRZATY Wybierz

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

Rozwiązanie zadania 1. Krok Tym razem naszym celem jest, nie tak, jak w przypadku typowego zadania transportowego

Rozwiązanie zadania 1. Krok Tym razem naszym celem jest, nie tak, jak w przypadku typowego zadania transportowego Zadanie 1 Pośrednik kupuje towar u dwóch dostawców (podaż: 2 i, jednostkowe koszty zakupu 1 i 12), przewozi go i sprzedaje trzem odbiorcom (popyt: 1, 28 i 27, ceny sprzedaży:, 25 i ). Jednostkowe koszty

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

Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów

Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów Elementy logiki. Klasyczny rachunek predykatów. 1 Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c, Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \

Bardziej szczegółowo

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

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

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykłady 7 i 8. Aksjomatyczne ujęcie Klasycznego Rachunku Zdań 1 Istnieje wiele systemów aksjomatycznych Klasycznego Rachunku

Bardziej szczegółowo

Logika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007

Logika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007 Logika Matematyczna Zadania Egzaminacyjne, 2007 I Rok Językoznawstwa i Informacji Naukowej UAM Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl Podajemy rozwiązania zadań egzaminacyjnych.

Bardziej szczegółowo

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

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.:

Bardziej szczegółowo

Geomatyka02 Wczytanie danych, obliczenie długości, azymutu i kąta ze współrzędnych. Przygotowanie do pracy

Geomatyka02 Wczytanie danych, obliczenie długości, azymutu i kąta ze współrzędnych. Przygotowanie do pracy Przygotowanie do pracy 1. Utwórz nowy dokument Excela. 2. Plik zapisz pod nazwą N-C1-Geom02-NazwiskoImię.xls (zmieniając N na S w przypadku studiów stacjonarnych, C1 na odpowiedni numer grupy, NazwiskoImię

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki matematycznej

Elementy logiki matematycznej Elementy logiki matematycznej Przez p, q będziemy oznaczać zdania. Każdemu zdaniu możemy przyporządkować wartość logiczną 1, gdy jest prawdziwe oraz wartość logiczną 0, gdy jest fałszywe. Oznaczmy wartość

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

Zarządzanie wiedzą. Reprezentacja wiedzy: logika predykatów pierwszego rzędu

Zarządzanie wiedzą. Reprezentacja wiedzy: logika predykatów pierwszego rzędu Zarządzanie wiedzą Reprezentacja wiedzy: logika predykatów pierwszego rzędu 1 Plan wykładu Logika predykatów pierwszego rzędu Metoda rezolucji Unifikacja Przejście od logiki predykatów do Prologu PROgramm

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

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE Wyrażeniem algebraicznym nazywamy wyrażenie zbudowane z liczb, liter, nawiasów oraz znaków działań, na przykład: Symbole literowe występujące w wyrażeniu algebraicznym nazywamy zmiennymi.

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

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior Rachunek predykatów Wykład 5 Plan wykładu Funkcje i termy Postać klauzulowa formuł Modele Herbranda Twierdzenie Herbranda Rezolucja dla klauzul ustalonych Podstawienia Uzgadnianie Rezolucja Funkcje i termy

Bardziej szczegółowo

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

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

Bardziej szczegółowo

RBD Relacyjne Bazy Danych

RBD Relacyjne Bazy Danych Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Logice

Programowanie w Logice Programowanie w Logice Przeszukiwanie rozwiązań Przemysław Kobylański Generowanie wszystkich rozwiązań Prolog nie tylko potrafi sprawdzić czy dana spełnia warunek ale również potrafi wygenerować wszystkie

Bardziej szczegółowo

Drobinka semantyki KRP

Drobinka semantyki KRP Drobinka semantyki KRP Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Drobinka semantyki KRP Uniwersytet Opolski 1 / 48 Wstęp

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Predykatów I KRZ jest teorią stanowiącą wstępną część logiki formalnej, część zakładaną przez inne teorie. Przypomnijmy, jest on teorią związków logicznych między zdaniami

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 4: Podzielność liczb całkowitych Gniewomir Sarbicki Dzielenie całkowitoliczbowe Twierdzenie: Dla każdej pary liczb całkowitych (a, b) istnieje dokładnie jedna para liczb całkowitych

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

Wprowadzenie do Prologa

Wprowadzenie do Prologa Wprowadzenie do Prologa Rozdział 1 Tutorial Introduction Maciej Gapiński Dominika Wałęga Spis treści 1. Podstawowe informacje 2. Obiekty i relacje 3. Reguły 4. Fakty 5. Zapytania 6. Zmienne i stałe Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Dana jest baza: kobieta(katarzyna). kobieta(anna). kobieta(maria). kobieta(marianna). kobieta(marta). Zdefiniujemy predykat kobiety/0 następująco:

Dana jest baza: kobieta(katarzyna). kobieta(anna). kobieta(maria). kobieta(marianna). kobieta(marta). Zdefiniujemy predykat kobiety/0 następująco: STEROWANIE PROCESEM WNIOSKOWANIA. Predykat true/0 fail/0 cut/0 lub! not( W) lub \+W repeat/0 Objaśnienie zawsze spełniony, deterministyczny zawsze zawodzi, deterministyczny odcięcie; zawsze spełniony spełniony,

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy dla wszystkich specjalności Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Logika matematyczna Mathematical Logic Poziom przedmiotu: II

Bardziej szczegółowo

Otrzymali Państwo od Pani dr Cichockiej przykładowe zadania na egzamin. Na ostatnich zajęciach możemy je porozwiązywać, ale ze względu na

Otrzymali Państwo od Pani dr Cichockiej przykładowe zadania na egzamin. Na ostatnich zajęciach możemy je porozwiązywać, ale ze względu na Otrzymali Państwo od Pani dr Cichockiej przykładowe zadania na egzamin. Na ostatnich zajęciach możemy je porozwiązywać, ale ze względu na ograniczenie czasowe chciałam już dziś dać pewne wskazówki i porady,

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

Metoda Karnaugh. B A BC A

Metoda Karnaugh. B A BC A Metoda Karnaugh. Powszechnie uważa się, iż układ o mniejszej liczbie elementów jest tańszy i bardziej niezawodny, a spośród dwóch układów o takiej samej liczbie elementów logicznych lepszy jest ten, który

Bardziej szczegółowo

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych Wykład trzeci 1 Wybrane metody przybliżonego wyznaczania rozwiązań pierwiastków równań nieliniowych 2 Metody rozwiązywania równań nieliniowych = 0 jest unkcją rzeczywistą zmiennej rzeczywistej Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Z definicji wyprowadź wzory na pochodne funkcji. Przypominam definicję pochodnej f (x)

Zadanie 1. Z definicji wyprowadź wzory na pochodne funkcji. Przypominam definicję pochodnej f (x) Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Z definicji wyprowadź wzory na pocodne funkcji. Przypominam definicję pocodnej f (x) f (x) lim f(x + ) f(x) przy czym, aby pocodna istniała,

Bardziej szczegółowo

CIĄGI wiadomości podstawowe

CIĄGI wiadomości podstawowe 1 CIĄGI wiadomości podstawowe Jak głosi definicja ciąg liczbowy to funkcja, której dziedziną są liczby naturalne dodatnie (w zadaniach oznacza się to najczęściej n 1) a wartościami tej funkcji są wszystkie

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania

Bardziej szczegółowo