Podstawy matematyki dla informatyków

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Podstawy matematyki dla informatyków"

Transkrypt

1 Podstawy matematyki dla informatyków Materia ly do wyk ladu dla I roku informatyki P. Urzyczyn urzy@mimuw.edu.pl 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 1 Rachunek zdań Zadaniem matematyki jest badanie rozmaitych abstrakcyjnych obiektów, odkrywanie ich w lasności i analizowanie zwiazków pomiedzy tymi w lasnościami. Formu lowanie myśli i stwierdzeń oraz wiazanie ich ze soba w sposób ścis ly i jednoznaczny, a jednocześnie zrozumia ly, ma tu pierwszorzedne znaczenie. Aby odpowiednie dać rzeczy s lowo pos lugujemy sie umownymi skrótami i konwencjami. Jedna z takich konwencji jest używanie ustalonych spójników logicznych i kwantyfikatorów do budowania osadów (stwierdzeń, zdań) z lożonych z prostszych wyrażeń. W ten sposób znaczenie z lożonego osadu (zdania) jest jednoznacznie określone przez interpretacje jego sk ladowych. Skróty stosowane przy tej okazji nazywamy notacja logiczna. Na przyk lad, jeśli A i B sa pewnymi stwierdzeniami, to wyrażenie A i B(zapisywane w skrócie jako A B) orzeka, że ma miejsce stan rzeczy opisany zarówno przez A jak i przez B. Wyrażenie to nazywamy koniunkcja osadów A i B. W jezyku polskim koniunkcji odpowiada s lowo i, ale także każde ze s lów oraz, a, ale, różniacych sie odcieniami znaczeniowymi. Te różnice znaczeniowe znikaja w jezyku matematyki, gdzie koniunkcja stanowi tylko suche stwierdzenie koincydencji dwóch faktów. Alternatywa osadów A i B to wyrażenie A lub B (w skrócie A B). Stwierdza ono zajście co najmniej jednej z możliwości, może A, może B (a być może obu). W jezyku polskim alternatywie odpowiadaja s lowa lub i albo 1 ale także na przyk lad zwrot A, chyba, że B. Sens koniunkcji i alternatywy jest dosyć oczywisty i na ogó l zgodny ze sposobem w jaki w jezyku polskim używamy s lów i oraz lub. Znacznie mniej jasne jest, jak należy ściśle interpretować stwierdzenie postaci jeśli A to B, czyli implikacje (w skrócie A B). Chcemy oczywiście powiedzieć, że A B wyraża wynikanie stwierdzenia B ze stwierdzenia A, ale co to naprawde znaczy wynikanie? 1 Czasami s lowo albo używane jest w znaczeniu tzw. alternatywy wykluczajacej, ale my nie bedziemy stosować tej zasady. 1

2 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 2 Wynikanie w matematyce to zwykle tzw. implikacja materialna, wyrażajaca jedynie obserwacyjna zależność pomiedzy przes lanka i konkluzja: implikacja A B zachodzi wtedy, gdy zajściu A z pewnościa towarzyszy B. Przy tym, jeśli A nie ma miejsca, to implikacje akceptujemy walkowerem. Ścis l a definicje implikacji materialnej można podać, odwo lujac sie do koncepcji wartości logicznej. Otóż przyjmujemy, że każde poprawnie zbudowane i jednoznacznie sformu lowane wyrażenie o charakterze orzekajacym (zdanie logiczne) jest albo prawdziwe albo fa lszywe. 2 Inaczej, każde zdanie logiczne ma wartość logiczna: jest nia prawda (oznaczana zwykle przez 1) lub fa lsz (oznaczany przez 0). W naszej dwuwartościowej logice (która nazywamy też logika klasyczna) znaczenie spójników logicznych można opisywać dobrze znanymi tabelkami. Dla koniunkcji i alternatywy tabelka wyglada tak: A B A B A B Natomiast idea implikacji materialnej może być wyrażona tak: A B A B Implikacja jest wiec fa lszywa tylko wtedy, gdy przes lanka jest prawdziwa a konkluzja fa lszywa. W pozosta lych przypadkach musimy uznać implikacje za prawdziwa. Jak już powiedzieliśmy, wartość logiczna, która przypisujemy implikacji A B zależy wy- l acznie od wartości logicznych przypisanych jej przes lance A i konkluzji B. Wartość ta nie zależy natomiast zupe lnie od treści tych wyrażeń, czy też jakichkolwiek innych zwiazków pomiedzy A i B. W szczególności, wypowiedzi A i B moga mówić o zajściu jakichś zdarzeń i wtedy wartość logiczna implikacji materialnej A B nie ma nic wspólnego z ich ewentualnym nastepstwem w czasie, lub też z tym, że jedno z tych zdarzeń spowodowa lo drugie. W jezyku polskim stwierdzenie jeśli A to B oczywiście sugeruje taki zwiazek, np. w zdaniu: Jeśli zasilanie jest w l aczone, to drukarka dzia la. Ale przecież implikacja materialna nie zachodzi, o czym dobrze wiedza użytkownicy drukarek. Co wiecej, w istocie materialna prawda jest stwierdzenie odwrotne: Natomiast zdanie Jeśli drukarka dzia la to zasilanie jest w l aczone. Drukarka dzia la, ponieważ zasilanie jest w l aczone, 2 Wyrażenie zawierajace zmienne, jak np. 3 + x = y, można zinterpretować jako prawdziwe lub fa lszywe, gdy określone sa wartości zmiennych.

3 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 3 stwierdza nie tylko zwiazek przyczynowo-skutkowy, ale też faktyczne zajście wymienionych zdarzeń, a to w ogóle nie daje sie wyrazić za pomoca zwyk lych spójników logicznych. Nastepny ważny spójnik logiczny to negacja. Mówimy nieprawda, że A i piszemy w skrócie A, gdy chcemy powiedzieć, że A jest niemożliwe, tj. że przypuszczenie A prowadzi do absurdu. Jeśli sam absurd (zdanie wzorcowo fa lszywe) oznaczymy przez, to negacja A jest tym samym co implikacja A. W logice dwuwartościowej negacje opisujemy tabelka: A A Pozostaje jeszcze równoważność A B, która czytamy A wtedy i tylko wtedy, gdy B. Równoważność wyraża te sama myśl co koniunkcja dwóch implikacji: (A B) (B A), a wiec uznamy ja za prawdziwa, gdy wartości logiczne A i B sa takie same. Przy okazji zwróćmy tu uwage na utarte w matematyce znaczenie pewnych zwrotów jezyka polskiego: Zdanie A, tylko (wtedy) gdy B odpowiada implikacji A B, natomiast zdaniem A wtedy, gdy B stwierdzamy implikacj e B A. Implikacja A B jest nazywana implikacja odwrotna do B A. Gdy zachodzi implikacja A B, to mówimy, że A jest warunkiem wystarczajacym na B, natomiast B nazywamy warunkiem koniecznym dla A. Jeśli zaś stwierdzamy, że A B, to możemy powiedzieć, że A jest warunkiem koniecznym i wystarczajacym na B. (Oczywiście wtedy B jest też warunkiem koniecznym i wystarczajacym na A.) Nawiasy: Zasady użycia nawiasów w wyrażeniach zawierajacych spójniki logiczne sa nastepu- jace. Najsilniej wiaże negacja, potem (równorzednie) koniunkcja i alternatywa, a najniższy priorytet maja implikacja i równoważność. Zatem na przyk lad wyrażenie A B C oznacza to samo co (( A) B) C, a napis A B C jest niepoprawny. Klasyczny rachunek zdań Rachunek zdań to formalny model jezyka, w którym wystepuj a spójniki zdaniowe. Wyrażenia tego jezyka nazywamy formu lami zdaniowymi. Definiujemy je przez indukcje: Definicja 1.1 Symbole zdaniowe (zwykle p, q, r,...), nazywane też zmiennymi zdaniowymi, oraz znaki i sa formu lami zdaniowymi. Jeśli napis α jest formu l a zdaniowa, to także napis α jest formu l a zdaniowa. Jeśli α i β sa formu lami zdaniowymi to napisy (α β), (α β), (α β) i (α β) też a formu lami zdaniowymi. s

4 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 4 Uwaga: Dla pe lnej jednoznaczności sk ladni nasze formu ly sa w pe lni nawiasowane. W praktyce wiele nawiasów pomijamy, stosujac wcześniej wymienione zasady. Znaczenie formu l Wartość logiczna formu ly zdaniowej to zawsze 0 (fa lsz) lub 1 (prawda). Aby ustalić t e wartość trzeba jednak najpierw znać wartości symboli zdaniowych. Definicja 1.2 Wartościowanie zdaniowe ϱ to przypisanie każdemu symbolowi zdaniowemu p wartości logicznej ϱ(p) równej 0 lub 1. Wartość formu ly zdaniowej α przy wartościowaniu ϱ oznaczamy przez [α] ϱ i określamy przez indukcj e: [ ] ϱ = 0 oraz [ ] ϱ = 1; [p] ϱ = ϱ(p), gdy p jest symbolem zdaniowym; [ α] ϱ = 1 [α] ϱ ; [α β ] ϱ = max{[α] ϱ, [β ] ϱ }; [α β ] ϱ = min{[α] ϱ, [β ] ϱ }; [α β ] ϱ = 0, gdy [α] ϱ = 1 i [β ] ϱ = 0; [α β ] ϱ = 1, w przeciwnym przypadku; [α β ] ϱ = 1 [α] ϱ [β ] ϱ. Latwo można zauważyć, że [[α β ] ϱ = max{[β ] ϱ, 1 [α] ϱ }, czyli [α β ] ϱ = [ α β ] ϱ, dla dowolnego ϱ. A zatem zamiast formu ly α β moglibyśmy z równym powodzeniem używać wyrażenia α β, lub też odwrotnie: zamiast alternatywy α β pisać α β. Podobnie α β znaczy to samo co (α β) (β α). Nasz wybór spójników nie jest wi ec oszcz edny, w istocie w logice klasycznej wystarczy używać np. alternatywy i negacji. Notacja i terminologia: Jeśli [ϕ] ϱ = 1 to piszemy też ϱ = ϕ lub = ϕ[ϱ] i mówimy, że ϕ jest spe lniona przez wartościowanie ϱ. Napis Γ = ϕ oznacza, że każde wartościowanie spe lniaj ace wszystkie formu ly z Γ spe lnia także formu l e ϕ. Mówimy wtedy, że ϕ jest semantyczna konsekwencja zbioru Γ. Jeśli Γ jest puste, to zamiast Γ = ϕ piszemy po prostu = ϕ. Oznacza to, że formu la ϕ jest spe lniona przez każde wartościowanie. Na koniec powiedzmy jeszcze, że formu lami równoważnymi nazywamy takie formu ly ϕ i ψ, których wartości przy każdym wartościowaniu sa takie same (tj. takie, że = ϕ ψ). Definicja 1.3 Formu la ϕ jest spe lnialna, gdy ϱ = ϕ zachodzi dla pewnego wartościowania ϱ. Jeśli zaś = ϕ to mówimy, że ϕ jest tautologia (klasycznego) rachunku zdań. Oczywiście ϕ jest spe lnialna wtedy i tylko wtedy, gdy ϕ nie jest tautologia.

5 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 5 Tautologie rachunku zdań Przypuśćmy, że każdemu symbolowi zdaniowemu p wystepuj acemu w formule ϕ przyporzad- kowaliśmy pewna formu l e S(p). Przez S(ϕ) oznaczymy formu l e otrzymana z ϕ na skutek jednoczesnej zamiany wszystkich symboli zdaniowych p na odpowiadajace im formu ly S(p). Mówimy, że formu la S(ϕ) jest instancja schematu zdaniowego ϕ. Fakt 1.4 Jeżeli ϕ jest tautologia to S(ϕ) jest też tautologia. Dowód: Dla dowolnego wartościowania zdaniowego ϱ zdefiniujemy inne wartościowanie ϱ, przyjmujac ϱ(p) = [S(p)] ϱ, dla dowolnego symbolu zdaniowego p. Teraz, przez indukcje ze wzgledu na d lugość formu ly ξ możemy pokazać, że [ξ ] ϱ = [S(ξ)] ϱ. Zaczynamy od przypadku bazowego, kiedy ξ jest atomem (sta l a, sta l a, lub symbolem zdaniowym). Wtedy teza wynika wprost z definicji. Za lóżmy teraz, że ξ jest formu l a z lożona, na przyk lad ξ = α β. Formu ly α i β sa krótsze od ξ, spe lniaj a wiec za lożenie indukcyjne. Mamy wiec [ξ ] ϱ = [α β ] ϱ = max{[α] ϱ, [β ] ϱ } = max{[s(α)] ϱ, [S(β)] ϱ } = [S(α β)] ϱ = [S(ξ)] ϱ. Podobnie postepujemy, gdy ξ jest implikacja, koniunkcja czy też negacja. Jeśli teraz ϕ jest tautologia, to [S(ϕ)] ϱ = [ϕ] ϱ = 1, dla każdego ϱ. A zatem każda instancja tautologii jest także tautologia. Nietrudno uogólnić powyższa obserwacje na przypadek, w którym wyrażenia S(p) moga być dowolnymi stwierdzeniami o określonych (jakkolwiek) wartościach logicznych. A zatem tautologie rachunku zdań (i ogólniej zwiazki postaci Γ = ϕ) opisuja wzorce poprawnego wnioskowania, w których symbole zdaniowe reprezentuja dowolne zdania. Przyjrzymy sie teraz niektórym tautologiom. Przyk lad 1.5 Nastepuj ace formu ly (i wszystkie ich instancje) sa tautologiami: 1. p p; 2. (p q) ((q r) (p r)); 3. p (q p); 4. (p (q r)) ((p q) (p r)); 5. p i p oraz ; 6. p (p q), q (p q) oraz (p r) ((q r) (p q r)); 7. (p q) p, (p q) q oraz (r p) ((r q) (r p q)); 8. p p p oraz p p p; 9. p (q r) (p q) r oraz p (q r) (p q) r; 10. p q q p oraz p q q p; 11. p (q r) (p q) (p r) oraz p (q r) (p q) (p r); 12. p p oraz p p. 13. p p; 14. p p oraz p p; 15. (p q) ( q p) oraz ( q p) (p q);

6 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona ((p q) p) p; 17. ( p p) p; 18. (p q) ( p q) oraz (p q) ( p q); 19. (p q) ( p q); 20. ((p q) r) (p (q r)); 21. (p q) (q p) oraz p (p q). Nasza lista tautologii zaczyna sie od czterech formu l, w których wystepuje wy l acznie najważniejszy spójnik logiczny implikacja. Pierwsze dwie wyrażaja w lasności, które można nazwać zwrotnościa (1) i przechodniościa (2) implikacji. Formu la (3) mówi, że dodatkowe za lożenie można zawsze zignorować. Formu la (4) (prawo Frege) wyraża dystrybutywność implikacji wzgledem siebie samej i może być odczytywana tak: jeśli r wynika z q w kontekście p, to ten kontekst może być w l aczony do za lożenia i konkluzji. Chociaż mniej intuicyjny niż poprzednie trzy, schemat (4) okazuje sie czesto bardzo użyteczny. Implikacje A B można interpretować jako stwierdzenie, że warunek A jest silniejszy 3 niż B. Tautologie (5) stwierdzaja wiec, że najsilniejszym możliwym stwierdzeniem jest fa lsz, a najs labszym prawda, która sama jest (najprostsza) tautologia. Formu ly (6) mówia, że alternatywa p q jest najsilniejszym warunkiem, który wynika zarówno z p jak i z q. Te trzy formu ly sk ladaja sie wiec na pewna definicje alternatywy. Dualne formu ly (7) wyrażaja najważniejsza w lasność koniunkcji: jest to najs labszy warunek implikujacy oba argumenty. Inne w lasności koniunkcji i alternatywy, jak idempotentność (8), l aczność (9), przemienność (10) i wzajemna dystrybutywność (11) można w istocie wywnioskować ze schematów (3,4,6,7). Nastepne na liście sa dwie równoważności (12) wyrażajace taka myśl: fa lsz jest elementem neutralnym dla alternatywy (tak jak zero dla dodawania) a prawda dla koniunkcji (jak 1 dla mnożenia). Dlatego możemy uważać za pusta alternatywe a za pusta koniunkcje. Numerem 13 oznaczone jest prawo wy l aczonego środka stanowiace fundament logiki dwuwartościowej. Na tym fundamencie oparta jest symetria praw podwójnej negacji (14) i kontrapozycji (15), pozwalajacych na wnioskowanie przez zaprzeczenie. Formu la (16) (prawo Peirce a) wyraża podobna myśl przy pomocy samej implikacji. Sens prawa Peirce a widać najlepiej gdy q jest fa lszem, otrzymujemy wtedy prawo Claviusa (17). Formu la (19) wyraża implikacje z pomoca negacji i alternatywy i jest czesto bardzo przydatna, gdy np. chcemy przekszta lcić jakaś formu l e do prostszej postaci. Podobnie użyteczne sa prawa De Morgana (18). W lasnościa, która czesto uchodzi naszej uwagi, jest l aczność równoważności (20). W zwiazku z tym, wyrażenie A B C można z czystym sumieniem pisać bez nawiasów. Zwróćmy jednak uwage na to, że oznacza ono zupe lnie co innego niż stwierdzenie że A, B i C sa sobie nawzajem równoważne! Nieco paradoksalny charakter prawa (20) bierze sie z tego, że logika klasyczna jest dwuwartościowa. Jeszcze bardziej paradoksalne wydawać sie moga prawa (21), których uzasadnienie także wymaga odwo lania sie do rachunków zerojedynkowych. 3 Ściślej, silniejszy lub tak samo silny.

7 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 7 Postać normalna formu l Definicja 1.6 Każdy symbol zdaniowy i negacje symbolu zdaniowego nazwijmy litera lem. Mówimy, że formu la zdaniowa ϕ jest w koniunkcyjnej postaci normalnej, gdy ϕ jest koniunkcja alternatyw litera lów, tj. wyglada tak: (p 1 1 pk 1 1 ) (p1 r p kr r ), gdzie r 0, k i 0, dla i = 0,... r, a wszystkie p i j s a litera lami. Przy tym, w myśl przyk ladu 1.5(12), pusta koniunkcje (r = 0) utożsamiamy ze sta l a, a sta la to koniunkcja z jednym pustym sk ladnikiem. Fakt 1.7 Dla każdej formu ly zdaniowej istnieje równoważna jej formu la w koniunkcyjnej postaci normalnej. Dowód: Aby przekszta lcić dana formu l e do postaci normalnej najpierw eliminujemy z niej równoważności zastepuj ac każde podwyrażenie postaci α β przez (α β) (β α), a nastepnie usuwamy też implikacje stosujac schemat z przyk ladu 1.5(19). Teraz przesuwamy wszystkie negacje w dó l za pomoca praw De Morgana, oraz usuwamy zbedne negacje stosujac równoważności α α, i. Robimy to tak d lugo, aż otrzymamy formu l e, w której negacja stosowana jest tylko do symboli zdaniowych. Mamy wiec tylko koniunkcje, alternatywy, sta le logiczne i litera ly. Sta le logiczne eliminujemy korzystajac z równoważności α, α α, α, α α. Pozostaje uporz adkować wystapienia spójników i, zastepuj ac podwyrażenia postaci ϕ (ψ ϑ) przez (ϕ ψ) (ϕ ϑ). Aby sie przekonać, że ta procedura musi sie zakończyć, każdej formule (już bez i ) przypiszemy liczbowa wage: waga(p) = 2, gdy p jest symbolem zdaniowym, lub sta l a logiczna. waga(ϕ ψ) = waga(ϕ) + waga(ψ) + 2; waga(ϕ ψ) = 2 waga(ϕ) waga(ψ); waga( ϕ) = 2 waga(ϕ). Zauważmy teraz, że opisane wyżej przekszta lcenia zawsze zmniejszaja wage formu ly. Na przyk lad, jeśli waga(α) = a i waga(β) = b to podformu la postaci (α β) ma wage 2 2ab. Po przesunieciu negacji w g l ab otrzymujemy formu l e α β o wadze 2 a + 2 b + 2 < 2 2ab. Ponieważ przy każdej poprawce waga formu ly sie zmniejsza, nie możemy jej poprawiać w nieskończoność i wreszcie uzyskamy formu l e w postaci normalnej. 2 Kwantyfikatory, czyli logika predykatów S lowo predykat oznacza wyrażona w jakimś jezyku w lasność lub relacje odnoszac a sie do pewnych obiektów. Na przyk lad w zdaniu Liczba 5 jest parzysta role predykatu odgrywa s lowo parzysta, a w zdaniu 2 = 1 3 < 2 role te pe lni a relacje równości i mniejszości oznaczone znakami = i <. Predykat może być z lożony: formu la x = 2 3 < x określa pewien predykat odnoszacy sie do zmiennej x.

8 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 8 Z logika predykatów mamy do czynienia wtedy gdy analizujemy sens logiczny zdań zawierajacych predykaty. Zdania takie moga być budowane z pomoca spójników logicznych,,, i, ale także przy użyciu kwantyfikatorów. Przypuśćmy, że A(x) wyraża pewna w lasność obiektów x należacych do dziedziny D. Jeśli chcemy stwierdzić, że wszystkie elementy x dziedziny D maja w lasność A(x), to możemy napisać x D A(x) lub x:d A(x). Czytamy to zwykle tak: Dla każdego x należacego do D zachodzi A(x) albo tak: Dla każdego x typu D zachodzi A(x). Znak nazywamy kwantyfikatorem ogólnym lub uniwersalnym. Natomiast kwantyfikator szczegó lowy, inaczej egzystencjalny,, s luży do wyrażania stwierdzeń postaci Dla pewnego x typu D zachodzi A(x), które zapisujemy tak: x D A(x) lub tak: x:d A(x). Dziedzine D, która przebiegaja wartości zmiennej x, czesto traktujemy jako domyślna 4 i po prostu piszemy x A(x). Podobnie postepujemy z kwantyfikatorem. Inne popularne uproszczenie polega na pisaniu np. xy:d... zamiast x:d y:d... Wartości logicznych wyrażeń kwantyfikatorowych nie da sie zdefiniować za pomoca tabelek. Na przyk lad dlatego, że dziedzina D może być nieskończona. Ale też dlatego, że znaczenie danego zdania zależy tutaj od znaczenia wszystkich wystepuj acych w nim symboli (predykatów, nazw obiektów i funkcji). Na przyk lad sens zdania x:d(f(x) < 0 x < 1) zależy od dziedziny D i od tego co oznaczaja symbole f, <, 0, 1. Możemy tylko powiedzieć, że: Stwierdzenie x:d ϕ(x) jest prawdziwe wtedy i tylko wtedy, gdy wszystkie stwierdzenia postaci ϕ(d) dla d D sa prawdziwe. Stwierdzenie x:d ϕ(x) jest prawdziwe wtedy i tylko wtedy, gdy prawdziwe jest przynajmniej jedno stwierdzenie postaci ϕ(d), gdzie d D. Nawiasy: Istnieja dwie tradycje nawiasowania wyrażeń z kwantyfikatorami. Pierwsza nadaje kwantyfikatorom najwyższy priorytet, tj. formu l e x P (x) R(y) należy rozumieć tak samo jak ( x P (x)) R(y). W zasiegu kwantyfikatora znajduje sie jedynie najbliższy cz lon formu ly. Druga tradycja rozciaga zasieg kwantyfikatora najdalej jak to możliwe, wtedy jednak po zmiennej pod kwantyfikatorem należy postawić kropke, która niejako zastepuje nawias. Można wiec napisać x. P (x) R(y) zamiast x(p (x) R(y)). Zmienne wolne i zwiazane: Jak już mówiliśmy, znaczenie zmiennych wystepuj acych w danym stwierdzeniu ma wp lyw na jego wartość logiczna. Na przyk lad warunek x > 4 jest spe lniony gdy wartościa x jest liczba 5. Ale ocena prawdziwości każdego ze zdań x:n. x > 4 i x:n. x > 4 nie wymaga już określenia wartości x. W tych zdaniach zmienna x zosta la zwiazana kwantyfikatorem. Zdanie x:n. x > 4 nie wyraża już żadnej w lasności liczby x, a raczej w lasność relacji wiekszości w zbiorze N. Równie dobrze zamiast x:n. x > 4 moglibyśmy przecież napisać z:n. z > 4. A zatem wartość logiczna formu ly zależy tylko od zmiennych, które nie sa zwiazane kwantyfikatorami. Nazywamy je zmiennymi wolnymi. Na przyk lad w formule x:n(x > 4 y x) zmienna x jest zwiazana a zmienna y jest wolna. Formu la ta wyraża wiec pewien predykat odnoszacy sie do y (ten sam co u:n.u > 4 y u). Zauważmy jednak, że wiazanie zmiennych przez kwantyfikator odnosi sie tylko do tego podwyrażenia, którego dotyczy ten kwantyfikator. Wystapienia zmiennej poza zasiegiem kwan- 4 Na ogó l przyjmuje si e wtedy za lożenie, że jest to dziedzina niepusta.

9 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 9 tyfikatora pozostaja wolne. A wiec ta sama zmienna może być zarówno wolna jak i zwiazana, jak np. zmienna x w formule ( x:n. x > 0 x y) x = 1. Tutaj wolne sa zarówno zmienne y jak i x (w swoim trzecim wystapieniu), a wiec wartość formu ly zależy od nich obu. Aby uniknać problemów z interpretacja wyrażeń zawierajacych zmienne wolne i zwiazane, pamietajmy o tym, że znaczenie takiego wyrażenia nie zależy od wyboru zmiennych zwiazanych. Można wiec dobrać zmienne zwiazane w ten sposób, aby sie nie myli ly ze zmiennymi wolnymi, np. nasza formu l e napiszemy tak: ( z:n. z > 0 z y) x = 1. Zjawisko wiazania zmiennych wystepuje nie tylko w wyrażeniach o charakterze logicznym. Na przyk lad ca lk e x+1 x x 2 dx powinniśmy rozumieć tak samo jak x+1 x y 2 dy, bo zmienna x w wyrażeniu x 2 (ale nie w granicach ca lkowania) jest zwiazana przez dx. Identyfikatory lokalne w programowaniu to także nic innego jak zmienne zwiazane (swoimi deklaracjami), a identyfikatory globalne odpowiadaja zmiennym wolnym. Tautologie logiki predykatów Formalny rachunek predykatów jest bardziej skomplikowany niż rachunek zdań (choćby z powodu omawianego wyżej zjawiska wiazania zmiennych) a jego ścis ly opis wymaga wielu technicznych definicji. Dlatego nie bedzie on przedmiotem naszego wyk ladu. Powiedzmy tylko, że formu la, która pozostaje prawdziwa w każdej dziedzinie i przy każdej interpretacji wystepu- jacych w niej symboli, jest nazywana tautologia. Tautologiami sa wiec na przyk lad formu ly postaci: x(a(x) B(x)) ( xa(x) xb(x)); 23. x(a(x) B(x)) ( xa(x) xb(x)); 24. xa(x) x A(x); 25. xa(x) x A(x); 26. x(a(x) B(x)) xa(x) xb(x); 27. x(a(x) B(x)) xa(x) xb(x); 28. x ya(x, y) y xa(x, y); 29. x ya(x, y) y xa(x, y); 30. x ya(x, y) y xa(x, y); 31. x A(x) x A(x). Jeśli zmienna x nie jest wolna w A, to tautologiami sa też formu ly: 32. A xa; 33. A xa; 34. x(a B(x)) A xb(x); 35. x(a B(x)) A xb(x). 5 Zak ladamy tu, że dziedzina przebiegana przez zmienne jest niepusta, por. przypis 4.

10 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 10 Schematy (24) i (25) nazywamy prawami De Morgana. Tautologie (26) i (27) wskazuja na bliski zwiazek kwantyfikatora ogólnego z koniunkcja i kwantyfikatora szczegó lowego z alternatywa. Analogiczna rozdzielność kwantyfikatora ogólnego wzgledem alternatywy (34) i kwantyfikatora szczegó lowego wzgledem koniunkcji (35) zachodzi pod warunkiem, że zmienna wiazana kwantyfikatorem nie wystepuje w jednym z cz lonów formu ly. Schematy (26 27) i (34 35) możemy nazywać prawami dystrybutywności przez analogie do schematu (11). Prawo (34) nazywane też bywa prawem Grzegorczyka. Prawa (28) (30) charakteryzuja możliwości permutowania kwantyfikatorów. Implikacja odwrotna do (30) nie jest tautologia, jako przyk lad weźmy zdanie x:n y:n. x < y Stosujac równoważności (24 27) i (34 35) możemy każda formu l e sprowadzić do postaci, w której wszystkie kwantyfikatory znajduja sie na poczatku. Mówimy, że formu la ϕ jest w preneksowej postaci normalnej, gdy ϕ = Q 1 y 1 Q 2 y 2... Q n y n ψ, gdzie każde z Q i to lub, a ψ nie zawiera kwantyfikatorów. (Oczywiście n może być zerem.) Dla każdej formu ly logiki predykatów można skonstruować równoważna jej formu l e w preneksowej postaci normalnej. Na przyk lad formu la yp(y) zq(z) jest równoważna każdej z nastepuj acych formu l: y p(y) z q(z); y p(y) z q(z); y( p(y) z q(z)); y z( p(y) q(z)); y z(p(y) q(z)). Stosujac prawa De Morgana i prawa dystrybutywności możemy sie czasem latwo przekonać o tym, że dana formu la jest tautologia. Na przyk lad z powyższego przyk ladu wynika od razu, że formu la ( yp(y) zq(z)) y(p(y) q(y)) jest równoważna formule która oczywiście jest tautologia. ( y z(p(y) q(z))) y(p(y) q(y)), Uwaga: (1) Jak powiedzieliśmy wyżej, jeżeli dziedzina, która przebiegaja wartości zmiennych nie jest określona, to zak lada sie domyślnie, że jest ona niepusta. Dlatego na przyk lad formu l e yp (y) yp (y) uznajemy za tautologie. (2) Czesto zak lada sie, że znak = zawsze oznacza równość. Przy tej konwencji formu la x y(x = y y = x) jest uważana za tautologie. Jeśli = może oznaczać jakakolwiek relacje, to oczywiście nie można tak powiedzieć. Konfuzje sk ladniowe Jezyk formu l matematycznych rzadzi sie nieco innymi prawami niż jezyk polski (i każdy inny jezyk naturalny). Ma swoje w lasne regu ly sk ladniowe, dopuszczajace znacznie mniejsza dowolność interpretacyjna. T lumaczac zdania jezyka polskiego na jezyk matematyki (i odwrotnie)

11 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 11 należy o tym pamietać. Na przyk lad te dwa zdania maja bardzo podobna budowe: Można je przet lumaczyć na j ezyk logiki tak: Każdy kot ma wasy. Pewien kot ma wasy. x:kot. MaWasy(x); x:kot. MaWasy(x), ale czasem robi si e to inaczej, i wtedy podobieństwo znika: x(kot(x) MaWasy(x)); x(kot(x) MaWasy(x)). Dość czestym b l edem jest w laśnie mylenie koniunkcji z implikacja w zasiegu dzia lania kwantyfikatora. A oto inny przyk lad. Zdania Liczba n jest parzysta; Liczba n jest dwukrotnościa pewnej liczby oznaczaja to samo. Zaprzeczeniem pierwszego z nich jest oczywiście zdanie ale zaprzeczeniem drugiego nie jest zdanie Liczba n nie jest parzysta, Liczba n nie jest dwukrotnościa pewnej liczby, otrzymane przecież przez analogiczna operacje podstawienia. Użycie s lowa pewnejpowoduje bowiem, że to zdanie rozumiemy jako x( n = 2x), a nie jako x(n = 2x). Innym popularnym b l edem jest mylenie koniunkcji z alternatywa w przes lance implikacji, zw laszcza gdy wystepuje tam negacja. Mamy bowiem sk lonność do powtarzania s lowa nie w obu cz lonach za lożenia i nie razi nas zdanie Kto nie ma biletu lub nie jest pracownikiem teatru, ten nie wejdzie na przedstawienie. Ale od tekstu matematycznego oczekujemy wi ecej ścis lości i w takim tekście zdanie: Jeśli x nie jest równe 2 lub nie jest równe 3, to x 2 5x + 6 nie jest zerem. może wprowadzić czytelnika w b l ad. predykatów, to przecież formu la a nie formu la Dos lowne t lumaczenie tego zdania na j ezyk logiki (x = 2) (x = 3) (x 2 5x + 6 = 0), (x = 2 x = 3) (x 2 5x + 6 = 0). Wielu takich dwuznaczności unikniemy, gdy przypomnimy sobie, że w jezyku polskim istnieja takie s lowa jak ani i żaden. Cena jak a p lacimy za ścis lość j ezyka matematyki, to cz esto pewne ograniczenia i utrudnienia. Zastanówmy si e jak w logice predykatów wyrazić stwierdzenie:

12 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 12 Jeśli Joe ma os la, to go bije. Chcia loby sie napisać tak: ( x:osio l. Ma(Joe, x)) Bije(Joe, x). Ale ta formu la jest niedobra, bo zasieg kwantyfikatora obejmuje tylko przes lanke implikacji i zmienna x jest wolna w konkluzji. Zdanie x:osio l (Ma(Joe, x) Bije(Joe, x)) jest tym bardziej nie na temat. Jest ono walkowerem prawdziwe, bo na pewno istnieja os ly, których Joe nie ma. Aby rozwiazać problem bitego os la musimy (wbrew intuicji) uzyć kwantyfikatora... ogólnego: x:osio l (Ma(Joe, x) Bije(Joe, x)). 3 Dowodzenie twierdzeń Sprawdzenie, czy dana formu la rachunku zdań jest tautologia, wymaga obliczenia jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczba zmiennych zdaniowych tej formu ly. Dla logiki predykatów nie istnieje w ogóle żaden algorytm sprawdzania czy dana formu la jest tautologia. W obu przypadkach sa jednak metody dowodzenia pozwalajace na uzasadnienie prawdziwości formu ly z pomoca pewnego ustalonego systemu regu l wnioskowania. Opiszemy tu nieformalnie jeden z takich systemów, zwany naturalna dedukcja i pochodzacy od Gerharda Gentzena i Stanis lawa Jaśkowskiego. Regu ly naturalnej dedukcji w dużym stopniu przypominaja rzeczywiste sposoby wnioskowania stosowane w matematyce. Dla każdego operatora logicznego (spójnika lub kwantyfikatora) w systemie naturalnej dedukcji mamy metode (regu l e) wprowadzania tego operatora i metode jego eliminacji. Pierwsza pozwala na udowodnienie zdania, w którym dany operator wystepuje jako g lówny, druga pokazuje jak można użyć takiego zdania do dowodzenia innych. Koniunkcja: Koniunkcj e można wywnioskować z obu jej sk ladowych. Oto schemat wprowadzania koniunkcji (zak ladamy, że tezy A i B już uznaliśmy za prawdziwe): Ponieważ A oraz B, wi ec A B. Schemat eliminacji koniunkcji mówi, że każda sk ladowa jest konsekwencja koniunkcji. Jeśli wiemy, że A B, to możemy napisać: Ponieważ A B, wi ec A. Ponieważ A B, wi ec B. Implikacja: Użycie implikacji w dowodzie jest możliwe wtedy, gdy potrafimy też wyprowadzić jej przes lank e. Ten sposób wnioskowania nazywa si e odrywaniem (modus ponens). Ponieważ A oraz A B, wi ec B. Dowód implikacji A B polega na uzasadnieniu B przy za lożeniu A. Zapiszemy to tak: 6 Za lóżmy A. (Cel: B). Zatem B. Udowodniono A B. 6 Uczyniona kursywa adnotacja o celu nie jest cześci a dowodu, ale komentarzem.

13 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 13 Wyprowadzenie B z za lożenia A zamkneliśmy w pude lku, aby odseparować je od reszty wnioskowania. Za lożenie A jest bowiem wprowadzone lokalnie, a w globalnym dowodzie (czyli na zewnatrz pude lka) możemy korzystać tylko z konkluzji A B. Powo lanie sie na A poza pude lkiem by loby b l edem i jest niedozwolone. Jako pierwszy przyk lad udowodnimy tautologie zdaniowa (3). Za lóżmy p (Cel: q p) Za lóżmy q (Cel: p) Z za lożenia mamy p Zatem q p Udowodniono p (q p) W nastepnym przyk ladzie udowodnimy tautologie zdaniowa (4). Zrobimy tu pewne uproszczenie: zamiast trzech zagnieżdżonych pude lek narysujemy tylko jedno, wypisujac wszystkie potrzebne za lożenia od razu. Za lóżmy p (q r), p q, p. (Cel: r) Ponieważ p (q r) oraz p wi ec q r. Ponieważ p q oraz p wi ec q. Ponieważ q r oraz q wi ec r. Udowodniono (p (q r)) ((p q) (p r)) Negacja: Kto pami eta, że negacja to w laściwie szczególny rodzaj implikacji, ten nie b edzie zaskoczony takim schematem wprowadzania negacji: Za lóżmy A (Cel: ). Zatem (sprzeczność). Udowodniono A. Oczywiście eliminacja negacji wyglada tak: Jako przyk lad udowodnimy formu l e p p: Ponieważ A oraz A wi ec (sprzeczność). Za lóżmy p (Cel: p) Za lóżmy p. (Cel: ) Ponieważ p oraz p, wi ec sprzeczność. Zatem p Udowodniono p p Regu ly wprowadzania i eliminacji negacji nie zawsze jednak sa wystarczajace. Potrzebny jest nam jeszcze schemat wnioskowania przez zaprzeczenie, np. taki:

14 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 14 Za lóżmy A. (Cel: ). Zatem (sprzeczność). Udowodniono A. Wnioskowanie przez zaprzeczenie jest niezb edne na przyk lad w dowodzie formu ly p p: Za lóżmy p (Cel: p) Za lóżmy p. (Cel: ) Ponieważ p oraz p, wi ec sprzeczność. Zatem p Udowodniono p p Alternatywa: Alternatywa wynika z każdego ze swoich sk ladników: Ponieważ A, wi ec A B. Ponieważ B, wi ec A B. Sposób użycia alternatywy w dowodzie, to wnioskowanie w rozbiciu na przypadki. Mamy tu dwa lokalne za lożenia obowiazuj ace tylko wewnatrz swoich pude lek. Oczywiście wcześniej należa lo udowodnić sama alternatywe. Za lóżmy A. (Cel: C). Zatem C. Za lóżmy B. (Cel: C). Zatem C. Ponieważ A B, wi ec udowodniono C. Teraz nietrywialne zadanie: jak udowodnić p p (zasad e tertium non datur)? Nie wprost. Za lóżmy (p p) (Cel: ) (Cel: p p) (Cel: p) Za lóżmy p. (Cel: ) Skoro p, to p p. Ponieważ (p p) oraz p p, wi ec sprzeczność. Zatem p. Skoro p, to p p. Ponieważ (p p) oraz p p, wi ec sprzeczność. Udowodniono p p.

15 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 15 Adnotacje o celu pokazuja taktyke użyta w naszym dowodzie. Aby udowodnić absurdalność za lożenia (p p) należa lo wykazać, że z tego za lożenia wynika p p, a w tym celu postanowiliśmy wyprowadzić p. Równoważność: Równoważność to dwie implikacje. Wnioskowanie z użyciem równoważności powinno wi ec być zgodne z schematami: Ponieważ A oraz A B, wi ec B. Ponieważ B oraz A B, wi ec A. Natomiast wprowadzenie równoważności polega na dowodzie w obie strony: Za lóżmy A. (Cel: B). Zatem B. Za lóżmy B. (Cel: A). Zatem A. Udowodniono A B. Fa lsz: Dla sta lej nie ma regu ly wprowadzania (ostatecznie nikt nie chce udowodnić fa lszu). 7 Mamy jednak regu l e eliminacji. Pozwala ona na wyprowadzenie z dowolnego wniosku (ex falso quod libet). Ponieważ, wi ec A. Zastosujemy t e regu l e w dowodzie formu ly p ( p q): Za lóżmy p oraz p. (Cel: q) Skoro p oraz p, wi ec. Ponieważ, wi ec q. Udowodniono p ( p q) Nast epny przyk lad to nasze ulubione prawo Peirce a. Zastosujemy tu zasad e ex falso quod libet i znowu użyjemy metody dowodu przez zaprzeczenie. Uwaga: nie należy jej nadużywać, gdy możliwy jest dowód wprost. 7 Fa lsz (sprzeczność) można udowodnić przez eliminacj e negacji. Nie jest to jednak wprowadzenie sta lej, a raczej ods loni ecie ukrytego w negacji.

16 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 16 Za lóżmy (p q) p (Cel: p) Za lóżmy p. (Cel: ) (Cel: p) (Cel: p q) Za lóżmy p. (Cel: q) (Cel: ) Ponieważ p oraz p, wi ec sprzeczność ( ). Ponieważ, wi ec wszystko jedno, niech b edzie q. Zatem p q Ponieważ p q oraz (p q) p, wi ec p. Ponieważ p i p, wi ec sprzeczność. Udowodniono p. Udowodniono ((p q) p) p. Prawda: Prawda jest jeszcze mniej ciekawa niż fa lsz. Oto schemat wprowadzania prawdy: Wiadomo, że. (I co z tego?) Oczywiście, uzasadnianie każdego twierdzenia od samego poczatku by loby nieracjonalnie pracoch lonne, dlatego w dowodach czesto powo lujemy sie na fakty już wcześniej udowodnione. Na przyk lad w poniższym dowodzie formu ly (p q) (( p q) q) skorzystamy z zasady wy l aczonego środka (czyli rozważymy dwa przypadki). Za lóżmy p q oraz p q (Cel: q) Za lóżmy p. (Cel: q) Ponieważ p q oraz p, wi ec q. Za lóżmy p. (Cel: q) Ponieważ p q oraz p, wi ec q. Wiadomo, że p p, a wi ec q Udowodniono (p q) (( p q) q) Kwantyfikator ogólny: Aby udowodnić teze uniwersalna x:d. A(x) należy wywnioskować w lasność A(x), nie zak ladajac na temat x niczego poza tym, że należy do D. Dlatego schemat wprowadzania jest taki, jak niżej. (Nazwa x jest lokalna i obowiazuje wewnatrz pude lka, w którym zosta la zadeklarowana. Nie może być tam użyta w innym znaczeniu.) Weźmy dowolne x : D.. Zatem A(x). (Cel: A(x)) Udowodniono x:d. A(x). Eliminacja polega na zastosowaniu w lasności ogólnej w szczególnym przypadku:

17 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 17 Ponieważ x:d. A(x) oraz d : D, wi ec A(d). Jako przyk lad rozpatrzmy formu l e x:dp (x) x:d(p (x) Q) Q, zak ladajac, że d D, i że zmienna x nie wystepuje w Q. Za lóżmy x:dp (x) oraz x:d(p (x) Q) (Cel: Q) Ponieważ x:dp (x), wi ec P (d) Ponieważ x:d(p (x) Q), wi ec P (d) Q Skoro P (d) Q oraz P (d), to Q. Udowodniono x:dp (x) x:d(p (x) Q) Q. Jeśli wiadomo, że dziedzina D jest niepusta (co zwykle domyślnie zak ladamy), to d nie musi być nazwa konkretnego przedmiotu, ale może też być zmienna. W ten sposób nasza regu la odzwierciedla za lożenie o niepustości dziedziny. Za lóżmy xp (x) oraz x(p (x) Q) (Cel: Q) Ponieważ xp (x), wi ec P (x) Ponieważ x(p (x) Q), wi ec P (x) Q Skoro P (x) Q oraz P (x), to Q. Udowodniono xp (x) x(p (x) Q) Q. Kwantyfikator szczegó lowy: Wprowadzenie jest możliwe, o ile mamy świadka: Ponieważ A(d) oraz d : D, wi ec x:d. A(x) A oto zasada eliminacji dla kwantyfikatora szczegó lowego, pokazujaca jak fakt egzystencjalny może byc wykorzystany w dowodzie. Aby wywnioskować teze B z za lożenia x:d. A(x) należy udowodnić B zak ladajac, że x jest typu D i że zachodzi A(x) ale nie zak ladajac nic wiecej na temat x. Inaczej mówiac, nieważne jakie jest x, ważne, że istnieje. Oczywiście zdanie B nie może zależeć od x (zawierać wolnych wystapień zmiennej x). Za lóżmy x : D oraz A(x) (Cel: B). Zatem B. Ponieważ x:d. A(x), wi ec udowodniono B. Jako nast epny przyk lad udowodnijmy zdanie x:d y:e P (x, y) y:e x:d P (x, y)

18 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 18 Za lóżmy x:d y:e P (x, y) Za lóżmy y : E. Za lóżmy x:d oraz y:e P (x, y). Ponieważ y:e P (x, y), wiec P (x, y). Ponieważ P (x, y), wiec x:d P (x, y)). (Cel: y:e x:d P (x, y)) (Cel: x:d P (x, y)) (Cel: x:d P (x, y)) Ponieważ x:d y:e P (x, y), wi ec udowodniono x:d P (x, y)). Udowodniono y:e x:d P (x, y). Udowodniono x:d y:e P (x, y) y:e x:d P (x, y). W najmniejszym pude lku mamy dowód tezy x:d P (x, y)), otrzymany przy dodatkowym za lożeniu y:e P (x, y). Wprawdzie nie mamy konkretnego x spe lniaj acego to za lożenie, ale wiemy, że x:d y:e P (x, y) i dlatego możemy uznać teze za udowodniona bezwarunkowo. Zasady budowy dowodu: Dowód w naturalnej dedukcji polega na wyprowadzaniu kolejnych wniosków z przyjetych na poczatku za lożeń. Pojecie dowodu można ściśle sformalizować, (mówimy wtedy o dowodach formalnych). Oszczedzaj ac sobie szczegó lów powiedzmy tylko, że dowód jest ciagiem, w którym wystepować moga: wolne za lożenia (zwykle na poczatku); wnioski; pude lka zawierajace mniejsze dowody. Dowód jest poprawny, jeśli stosuje sie do nastepuj acych zasad: Każdy wniosek jest otrzymany poprzez zastosowanie którejś z regu l wnioskowania. Moga być przy tym wykorzystane tylko stwierdzenia i pude lka widoczne z danego miejsca. Zawartość pude lka jest niewidoczna na zewnatrz pude lka. Za lożenia i wnioski poprzedzajace jakieś pude lko sa widoczne wewnatrz tego pude lka. Ćwiczenie 3.1 Metoda naturalnej dedukcji udowodnić tautologie (1 21). Jeśli formu la α ma dowód, wykorzystujacy wolne za lożenia β 1,..., β n to piszemy β 1,..., β n α. Jeśli α można udowodnić bez wolnych za lożeń, to piszemy α (zauważmy różnice pomiedzy znakami i =). Taka formu l e nazywamy twierdzeniem naturalnej dedukcji. Mamy nastepu- acy odpowiednik faktu 1.4: j Fakt 3.2 Jeśli formu la zdaniowa α jest twierdzeniem naturalnej dedukcji to każda jej instancja S(α) też jest twierdzeniem naturalnej dedukcji.

19 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 19 Dowód: W dowodzie formu ly α zastepujemy każdy symbol zdaniowy p przez S(p) i dowód pozostaje poprawny. Pozostawiamy czytelnikowi takie uogólnienie faktu 3.2 aby obejmowa l wnioskowania postaci β 1,..., β n α. Poprawność i pe lność Oczywiście to co udowodnimy, powinno być prawda. Mówimy, że system wnioskowania jest poprawny (lub adekwatny) jeśli każde jego twierdzenie jest tautologia logiczna. Twierdzenie 3.3 (o poprawności) System naturalnej dedukcji jest poprawny: dla dowolnej formu ly α jeśli α to = α. Ponieważ nasz wyk lad naturalnej dedukcji by l dość nieformalny, nie możemy przeprowadzić ścis lego dowodu poprawności. Intuicyjne uzasadnienie jest nastepuj ace. Regu ly wnioskowania pozwalaja z prawdziwych stwierdzeń wyprowadzić tylko prawdziwe wnioski. Ściślej: jeśli wszystkie za lożenia użyte w jakimś dowodzie sa spe lnione przy jakimś wartościowaniu, to także wszystkie wyprowadzone w nim wnioski sa spe lnione przy tym wartościowaniu. Jako przyk lad rozpatrzmy regu ly zwiazane z implikacja. Dla uproszczenia, za lóżmy, że mówimy o formu lach zdaniowych. Regu la eliminacji (regu la odrywania) Ponieważ A oraz A B, wi ec B, jest poprawna, bo jeśli [A] ϱ = [A B ] ϱ = 1 to także [[B ] ϱ = 1. Rozpatrzmy wi ec dowód Za lóżmy A. (Cel: B). Zatem B. Udowodniono A B. w którym wszystkie użyte globalne za lożenia sa spe lnione przy pewnym wartościowaniu ϱ. Jeśli teraz [[A] ϱ = 0 to [[A B ] ϱ = 1. Jeśli zaś [A] ϱ = 1 to (zak ladajac, że już wcześniej sprawdziliśmy poprawność pude lka 8 ) mamy [B ] ϱ = 1, skad znowu [A B ] ϱ = 1. Ciekawsza (ale trudniejsza) w lasnościa systemu wnioskowania jest pe lność. System jest pe lny, gdy każda tautologia jest jego twierdzeniem. 9 Pe lność naturalnej dedukcji dla rachunku zdań uzasadnimy nieformalnie poniżej. W przypadku logiki predykatów problem pe lności jest bardziej z lożony i wymaga przede wszystkim uściślenia o jaka dok ladnie logike predykatów chodzi. W przypadku rachunku logicznego zwanego logika pierwszego rzedu (gdzie kwantyfikatory wiaż a tylko zmienne indywiduowe) twierdzenie o pe lności zachodzi, chociaż jego dowód wymaga innych metod niż użyte poniżej. Jeśli kwantyfikatory moga wiazać zmienne oznaczajace zbiory, funkcje lub relacje, to mamy do czynienia z logika wyższego rzedu. Dla klasycznej logiki wyższego rzedu naturalna dedukcja nie jest pe lnym systemem wnioskowania. Co gorsza, żaden skończony system regu l nie jest w tym przypadku pe lny. 8 Ściśle rzecz bior ac, post epujemy przez indukcj e ze wzgl edu na rozmiary dowodu. 9 Zwykle o pe lności mówi si e tylko w odniesieniu do systemów poprawnych.

20 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 20 Pe lność rachunku zdań. Zaczniemy od kilku prostych obserwacji. Ich dowody pozostawiamy jako ćwiczenia. Lemat 3.4 Dla dowolnych formu l β i γ zachodzi: 1. β β; 2. β β; 3. β, γ (β γ); 4. β, γ β γ; 5. β (β γ) oraz γ (β γ); 6. β, γ (β γ); 7. β β γ oraz γ β γ. Lemat 3.5 Jeśli β 1,..., β n α to także β 1,..., β n, γ α. Lemat 3.6 Jeśli β 1,..., β n, γ α oraz β 1,..., β n, γ α to β 1,..., β n α. Dla dowolnego wartościowania zdaniowego ϱ i dowolnej formu ly α przyjmijmy, że { α, jeśli α ϱ [α]ϱ = 1; = α, w przeciwnym przypadku. Lemat 3.7 (Kalmár) Niech p 1,..., p n bed a wszystkimi symbolami zdaniowymi wystepuj a- cymi w formule α. Wówczas p ϱ 1,..., pϱ n α ϱ. Dowód: Dowód przebiega przez indukcje ze wzgledu na d lugość formu ly α. Jeśli α jest zmienna lub sta l a logiczna to teza jest oczywista (patrz lematy 3.4(1) i 3.5)). Przypuśćmy, że α = β γ. Jeśli [α] ϱ = 0 to [β ] ϱ = 1 i [γ ] ϱ = 0. Formu ly β i γ sa krótsze od α, mamy wiec p ϱ 1,..., pϱ n β oraz p ϱ 1,..., pϱ n γ z za lożenia indukcyjnego. Jeśli zaś można udowodnić β i γ to można też udowodnić (β γ) (lemat 3.4(6)). Niech wiec [α] ϱ = 1. Sa tu możliwe dwa przypadki: albo [β ] ϱ = 0 albo [γ ] ϱ = 1. W pierwszym przypadku z za lożenia indukcyjnego wiemy, że p ϱ 1,..., pϱ n β, a w drugim, że p ϱ 1,..., pϱ n γ. W obu przypadkach potrafimy udowodnić β γ (lemat 3.4(7)). Za lóżmy teraz, że α = β γ i niech [α] ϱ = 1. Wtedy jedna z formu l β, γ ma dowód przy za lożeniach p ϱ 1,..., pϱ n i stosujac zasade wprowadzania alternatywy od razu dostajemy p ϱ 1,..., pϱ n β γ. Jeśli natomiast [α] ϱ = 0 to z za lożenia indukcyjnego wynika, że mamy dowody formu l γ i β. Teraz latwo jest udowodnić negacje alternatywy (lemat 3.4(3)). Nastepny przypadek, to α = β γ. Tu rozumowanie jest podobne, korzystamy teraz z ćwiczeń 4 i 5. Pozostaje jeszcze przypadek negacji, α = β. Jeśli teraz [α] ϱ = 1 to teza wynika natychmiast z za lożenia indukcyjnego o β, w przeciwnym razie należy z β wyprowadzić podwójna negacje β (lemat 3.4(2)).

21 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 21 Twierdzenie 3.8 (o pe lności rachunku zdań) w systemie naturalnej dedukcji. Każda tautologia zdaniowa ma dowód Dowód: Niech α bedzie tautologia zdaniowa. Wtedy α ϱ = α dla dowolnego wartościowania ϱ. Niech p 1,..., p n bed a wszystkimi symbolami zdaniowymi wystepuj acymi w formule α. Udowodnimy, że dla dowolnego m n i dowolnego ϱ zachodzi p ϱ 1,..., pϱ m α. Przyjmujac m = 0 otrzymamy α. Dowód przebiega przez indukcje ze wzgledu na n m. Dla m = n teza wynika z lematu Kalmára. Przypuśćmy wiec, że m < n. Z za lożenia indukcyjnego mamy p ϱ 1,..., pϱ m, p m+1 α oraz p ϱ 1,..., pϱ m, p m+1 α. Ponieważ jednak p m+1 p m+1 jest twierdzeniem, wiec nietrudno jest pokazać, że p ϱ 1,..., pϱ m α (lemat 3.6). 4 Typy i zbiory K lopoty ze zbiorami Matematycy chetnie pos luguja sie jezykiem teorii zbiorów. Trudno sobie wyobrazić wspó lczesny tekst matematyczny, w którym zbiory nie pojawiaja sie w taki lub inny sposób. Dlatego w naszym wyk ladzie też poświecimy im dużo miejsca. Oczywiście nie sposób jest podać ścis lej definicji tak pierwotnego pojecia jakim jest zbiór. Georg Cantor, twórca teorii zbiorów (zwanej też teoria mnogości) próbowa l zrobić to tak: Zbiorem nazywamy zgromadzenie w jedna ca lość wyraźnie wyróżnionych przedmiotów naszej intuicji lub naszej myśli. Sens definicji Cantora jest taki: Jeśli potrafimy wyodrebnić pewne przedmioty za pomoca jakiegoś kryterium (predykatu), to te przedmioty tworza dobrze określony zbiór. A wiec zbiór to w istocie upostaciowienie, albo materializacja pewnego predykatu. Jest to wygodny skrót myślowy: zamiast mówić o wszystkich przedmiotach x, spe lniaj acych kryterium K(x) wygodniej rozważać tylko jeden przedmiot zbiór z nich z lożony. Na oznaczenie tego zbioru można użyć notacji {x K(x)}. Zauważmy, że x jest tu zwiazane, tj. {x K(x)} to to samo co {y K(y)}. Na co dzień pojecie zbioru s luży nam w laśnie jako wygodny skrót myślowy. Ale jeśli raz zgodziliśmy sie traktować zbiory tak jak wszystkie inne przedmioty, musimy sie też zgodzić na konsekwencje, na przyk lad na zbiory zbiorów. W naiwnej teorii mnogości można na przyk lad rozważać zbiór wszystkich zbiorów: Z = {x x jest zbiorem}. Oczywiście taki zbiór musia lby być swoim w lasnym elementem (co zapiszemy tak: Z Z). To jeszcze nic z lego, ale co poczać z takim zbiorem: R = {x x jest zbiorem i x x}? Niebezpieczne pytanie: czy R R? Jeśli R R, to R musi spe lniać warunek R R. A jeśli R R, to warunek definiujacy zbiór nie jest spe lniony i mamy R R. Tak czy owak, jest źle!

22 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 22 Powyższe rozumowanie, zwane antynomia Russella, wskazuje na to, że naiwne pojmowanie zbiorów prowadzi do sprzeczności. Ale nie wynika stad, że ca la teoria zbiorów jest bezużyteczna. Przeciwnie, pojecie zbioru jest wygodne i potrzebne, k lopoty pojawiaja sie wtedy, gdy go nadużywamy. Gdy mówimy o kryterium odróżniajacym jakieś obiekty od innych, musimy bowiem pamietać, że nie każde kryterium K(x) ma sens dla dowolnego x. Wartości zmiennej x w sposób jawny lub domyślny przebiegaja zawsze jakaś konkretna dziedzine D (powiemy, że x jest typu D). Zamiast {x K(x)} powinniśmy wiec raczej napisać {x:d K(x)}. Przy tej okazji zauważmy, że ca la dziedzina D też jest zbiorem (wyróżnionym z siebie samej przez trywialne, zawsze spe lnione, kryterium). Przestrzeń, z której wyodrebnia sie zbiory, jest jednak na ogó l tworem bardziej pierwotnym niż jakikolwiek predykat odnoszacy sie do elementów tej przestrzeni. Dlatego takie dziedziny bedziemy czesto nazywać typami. Można na przyk lad mówić o typie N liczb naturalnych, typie R liczb rzeczywistych, czy też o typie Bool wartości logicznych, którego elementami sa prawda i fa lsz. Uwaga: Każdemu obiektowi powinniśmy w zasadzie jednoznacznie przypisać jego typ. Czasem jednak naturalne jest to, że obiekt danego typu D w pewnych sytuacjach może być uważany za obiekt innego typu E. Tak jest na przyk lad z liczbami naturalnymi, które moga być też uważane za liczby rzeczywiste. Wówczas mówimy o tym, że typ D jest podtypem typu E, i o (domyślnej lub jawnej) koercji elementów typu D w elementy typu E. Podzbiory i pot egi Jak powiedziano wyżej, zbiór z lożony dok ladnie z tych elementów typu D, które spe lniaj a warunek K(x) oznaczamy przez {x : D K(x)}. Napis y A czytamy y jest elementem zbioru A. A wiec dla y:d mamy równoważność: K(y) y {x:d K(x)}. Innym sposobem zdefiniowania zbioru (ale tylko skończonego) jest bezpośrednie wyliczenie: zbiór, którego elementami sa x 1,..., x n oznaczymy przez {x 1,..., x n }. W szczególności {x} oznacza singleton x, tj. zbiór, którego jedynym elementem jest x. Mówimy, że zbiór A jest zawarty w zbiorze B (lub, że jest jego podzbiorem) wtedy i tylko wtedy, gdy zachodzi warunek z(z A z B). Piszemy wówczas A B. W szczególności, każdy zbiór z lożony z elementów typu D jest podzbiorem typu D. Zbiór P(D) z lożony ze wszystkich podzbiorów D uważamy za typ i nazywamy go typem pot egowym typu D. Używamy nastepuj acych skrótów: A B oznacza A B; A B oznacza A B A B. Jeśli A : P(D) to zbiór P(A) = {X : P(D) X A} nazywamy zbiorem pot egowym zbioru A. Oczywiście zachodzi równoważność: A P(B) A B. Uwaga: Należy odróżniać zawieranie ( ) od należenia ( ).

23 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 23 Równość Napis x = y oznacza, że x i y sa nazwami tego samego przedmiotu. Napis taki ma sens wtedy, gdy obiekty oznaczone przez x i y sa tego samego typu. Sposób ustalenia czy x i y sa równe zależy oczywiście od tego jaki to jest typ. Zawsze można jednak przytoczyć nastepuj ac a ogólna zasade Leibniza: obiekty równe to te, które spe lniaj a dok ladnie te same kryteria: x:d y:d(x = y A:P(D)(x A y A)). Czesto spotykane sformu lowanie istnieje dok ladnie jeden element x : D o w lasności W (x) możemy wyrazić z pomoca równości, piszac x : D(W (x) y : D(W (y) y = x)). Zapisujemy to w skrócie jako!x : D. W (x). Równość zbiorów. Jak powiedzieliśmy, zbiór to pewien skrót myślowy. W istocie chodzi o elementy spe lniaj ace pewne kryterium wyboru. Inaczej mówiac, zbiór jest jednoznacznie określony przez swoje elementy. Sposób w jaki określamy elementy zbioru (np. ich kolejność) nie ma znaczenia, ważne jest jedynie to, czy dany przedmiot należy do naszego zbioru, czy nie. Wyrażamy te w lasność za pomoca nastepuj acej zasady jednoznaczności: A, B:P(D)(A = B z:d(z A z B)) Aby udowodnić, że dwa zbiory A i B sa równe, postepujemy wiec zwykle tak: pokazujemy, że każdy element zbioru A należy też do B, a każdy element zbioru B należy też do A. A zatem równość zbiorów to ich wzajemne zawieranie. Fakt 4.1 A, B:P(D)(A = B A B B A). Przyk lad: Zgodnie z zasada jednoznaczności napisy {a, b}, {b, a}, {b, a, b} i {a, b, b, a} (a jeśli a = b, to także napisy {a} i {b}) oznaczaja ten sam zbiór. Mówimy, że zbiór jest pusty, gdy nie ma żadnego elementu. Fakt 4.2 Dowód: Każdy typ D ma dok ladnie jeden pusty podzbiór. Przypuśćmy, że A 1, A 2 : P(D) oraz x:d(x A 1 ) oraz x:d(x A 2 ). Wtedy x:d(x A 1 x A 2 ) co oznacza (z jednoznaczności), że A 1 = A 2. Zbiór pusty oznaczamy symbolem. Dzia lania na zbiorach Niech A, B : P(D). Wówczas: Suma zbiorów A i B nazywamy zbiór A B = {x : D x A x B}. Iloczyn lub przeciecie zbiorów A i B to zbiór A B = {x : D x A x B}. Różnica zbiorów A i B nazywamy zbiór A B = {x : D x A x B}.

24 8 stycznia 2009, godzina 18: 26 strona 24 Dope lnienie zbioru A (do typu D) to zbiór A = {x : D x A} (czyli różnica D A). Dla odróżnienia od sumy prostej (zob. niżej) zwyk l a sume nazywamy czasem suma mnogościowa lub teoriomnogościowa. Także o przecieciu zbiorów mówimy iloczyn mnogościowy. Uwaga: Definicja dope lnienia zbioru A zależy od typu D. Jeśli typ nie jest ustalony, poj ecie dope lnienia nie ma sensu. Ale typ zazwyczaj wynika z kontekstu. Ćwiczenie 4.3 Przypuśćmy, że zbiór A ma n elementów, a zbiór B ma m elementów. Ile elementów maja zbiory A B, A B, A B, A? Dzia lania nieskończone: Pojecie sumy i iloczynu można uogólnić. Przypuśćmy, że mamy rodzine 10 zbiorów R : P(P(D)), inaczej mówiac R P(D). Wtedy suma (lub suma uogólniona) rodziny R nazywamy zbiór R = {x:d A:P(D)(x A A R)}. Oczywiście suma rodziny R : P(P(D)) sama jest typu P(D). Zapamietajmy taka zasade: x R A(x A A R). Jeśli R : P(P(D)) jest rodzina niepusta (R = ) to określamy uogólniony iloczyn rodziny R: R = {x:d A:P(D)(A R x A)}. Iloczyn pustej rodziny uważamy za nieokreślony. Wi ecej by loby z nim zamieszania niż pożytku. Dla R = mamy równoważność: x R A(A R x A). 5 Produkty, sumy proste, relacje Jak już powiedzieliśmy wcześniej, każdy zbiór sk lada sie z elementów tego samego rodzaju, czy też tego samego typu. Przez typ rozumiemy tu wiec pewna naturalnie określona dziedzine matematyczna. Oczywiście wszystkie obiekty danego typu także tworza zbiór, a wiec każdy typ jest zbiorem. Na odwrót niekoniecznie aby mówić o typie musimy mieć po temu dostatecznie dobre powody, zwykle zależne od kontekstu matematycznego. Istnieja pewne naturalne sposoby tworzenia nowych typów z typów już znanych, na przyk lad operacje iloczynu kartezjańskiego, sumy prostej i tworzenie przestrzeni funkcyjnych. Iloczyn kartezjański typów D i E to typ oznaczany przez D E, który sk lada sie z par uporzadkowanych postaci d, e, gdzie d : D oraz e : E. Para uporzadkowana d, e to abstrakcyjny obiekt zadany przez wybór pierwszej wspó lrz ednej d i drugiej wspó lrz ednej e. Inaczej mówiac, dwie pary uważamy za równe, jeśli ich pierwsze i drugie wspó lrz edne sa takie same. a, b = x, y wtedy i tylko wtedy, gdy a = x oraz b = y. Powyższa równoważność wyraża zasadnicza w lasność par uporzadkowanych. Można uważać ja za pośrednia (aksjomatyczna) definicje pojecia pary uporzadkowanej. Rzeczywiście, dalsze 10 Rodzina zbiorów to zbiór, którego elementami sa zbiory.

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Micha l Ziembowski m.ziembowski@mini.pw.edu.pl www.mini.pw.edu.pl/ ziembowskim/ October 2, 2016 M. Ziembowski (WUoT) Elementy logiki i teorii

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1. P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Logika Hoare a

25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1. P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Logika Hoare a 25 lutego 2013, godzina 23: 57 strona 1 P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki Logika Hoare a Rozważamy najprostszy model imperatywnego jezyka programowania z jednym typem danych. Wartości tego

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie 1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z

Bardziej szczegółowo

Rachunek zdań - semantyka. Wartościowanie. ezyków formalnych. Semantyka j. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Rachunek zdań - semantyka. Wartościowanie. ezyków formalnych. Semantyka j. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 formu l rachunku zdań Wartościowanie i sta le logiczne Logiczna równoważność 2 Model formu ly Formu la spe lniona Formu la spe

Bardziej szczegółowo

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:

Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach: Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x

Bardziej szczegółowo

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF

P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki. Uproszczony 1 j. ezyk PCF 29 kwietnia 2013, godzina 23: 56 strona 1 P. Urzyczyn: Materia ly do wyk ladu z semantyki Uproszczony 1 j ezyk PCF Sk ladnia: Poniżej Γ oznacza otoczenie typowe, czyli zbiór deklaracji postaci (x : τ).

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

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

Logika matematyczna i teoria mnogości (I) J. de Lucas

Logika matematyczna i teoria mnogości (I) J. de Lucas Logika matematyczna i teoria mnogości (I) J. de Lucas Ćwiczenie 1. (Zad. L. Newelskiego) Niech p oznacza zdanie Ala je, zaś q zdanie As wyje. Zapisz jako formu ly rachunku zdań nastȩpuj ace zdania: 1.1.

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki i teorii mnogości

Elementy logiki i teorii mnogości Elementy logiki i teorii mnogości Zdanie logiczne Zdanie logiczne jest to zdanie oznajmujące, któremu można przypisać określoną wartość logiczną. W logice klasycznej zdania dzielimy na: prawdziwe (przypisujemy

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

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

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne 1. Logiki modalne normalne Definicja. Inwariantny zbiór formu l X jȩzyka modalnego L = (L,,,,, ) nazywamy logik a modaln a zbazowan a na logice klasycznej

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności Wyk lad 4 Cia la i ich w lasności Charakterystyka cia la Określenie cia la i w lasności dzia lań w ciele y ly omówione na algerze liniowej. Stosujac terminologie z teorii pierścieni możemy powiedzieć,

Bardziej szczegółowo

Elementy logiki matematycznej

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm 1 Grupa ilorazowa Niech H b edzie dzielnikiem normalnym grupy G. Oznaczmy przez G/H zbiór wszystkich warstw lewostronnych grupy G wzgl edem podgrupy

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków. Logika formalna. Skªadnia rachunku zda« Skróty i priorytety. Wykªad 10 (Klasyczny rachunek zda«) 15 grudnia 2011

Podstawy matematyki dla informatyków. Logika formalna. Skªadnia rachunku zda« Skróty i priorytety. Wykªad 10 (Klasyczny rachunek zda«) 15 grudnia 2011 Podstawy matematyki dla informatyków Logika formalna Wykªad 10 (Klasyczny rachunek zda«) 15 grudnia 2011 Skªadnia rachunku zda«symbole (zmienne) zdaniowe (p, q, r,...), oraz znaki i s formuªami zdaniowymi.

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

Podstawy matematyki dla informatyków Podstawy matematyki dla informatyków Materia ly do wyk ladu dla I roku informatyki P. Urzyczyn urzy@mimuw.edu.pl 3 października 2011, godzina 13: 08 1 J ezyk logiki matematycznej Zadaniem matematyki jest

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

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

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi: 1 Elementy logiki W logice zdaniem nazywamy wypowiedź oznajmującą, która (w ramach danej nauki) jest albo prawdziwa, albo fałszywa. Tak więc zdanie może mieć jedną z dwóch wartości logicznych. Prawdziwość

Bardziej szczegółowo

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne 1 Warstwy grupy wzgl edem podgrupy Niech H bedzie podgrupa grupy (G,, e). W zbiorze G wprowadzamy relacje l oraz r przyjmujac, że dla dowolnych a, b G: a l b a 1 b

Bardziej szczegółowo

Matematyka ETId Elementy logiki

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1 Dzia lanie w zbiorze Majac dane dowolne dwa przedmioty a b możemy z nich utworzyć pare uporzadkowan a (a b) o poprzedniku a i nastepniku b. Warunek na równość

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

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym. Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH PODSTAWOWE W LASNOŚCI DZIA LAŃ I NIERÓWNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH W dalszym cia gu be dziemy zajmować sie g lównie w lasnościami liczb rzeczywistych, funkcjami określonymi na zbiorach z lożonych

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste 1 Konstrukcja pierścienia wielomianów Niech P bedzie dowolnym pierścieniem, w którym 0 1. Oznaczmy przez P [x] zbiór wszystkich nieskończonych ciagów o wszystkich

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa Wzory Cramera Metoda eliminacji Gaussa Metoda eliminacji Gaussa polega na znalezieniu dla danego uk ladu a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n =

Bardziej szczegółowo

SYSTEM DIAGNOSTYCZNY OPARTY NA LOGICE DOMNIEMAŃ. Ewa Madalińska. na podstawie prac:

SYSTEM DIAGNOSTYCZNY OPARTY NA LOGICE DOMNIEMAŃ. Ewa Madalińska. na podstawie prac: SYSTEM DIAGNOSTYCZNY OPARTY NA LOGICE DOMNIEMAŃ Ewa Madalińska na podstawie prac: [1] Lukaszewicz,W. (1988) Considerations on Default Logic: An Alternative Approach. Computational Intelligence, 44[1],

Bardziej szczegółowo

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej

Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n

Bardziej szczegółowo

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi. Logika Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi. Często słowu "logika" nadaje się szersze znaczenie niż temu o czym będzie poniżej: np. mówi się "logiczne myślenie"

Bardziej szczegółowo

Logika pragmatyczna dla inżynierów

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wielomian n-zmiennych x 1,, x n postaci n a ij x i x j, (1) gdzie a ij R oraz a ij = a ji dla wszystkich i, j = 1,, n nazywamy forma kwadratowa n-zmiennych Forme (1) można

Bardziej szczegółowo

Normy wektorów i macierzy

Normy wektorów i macierzy Rozdzia l 3 Normy wektorów i macierzy W tym rozdziale zak ladamy, że K C. 3.1 Ogólna definicja normy Niech ψ : K m,n [0, + ) b edzie przekszta lceniem spe lniaj acym warunki: (i) A K m,n ψ(a) = 0 A = 0,

Bardziej szczegółowo

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr

Bardziej szczegółowo

Wartości logiczne. Za zdanie b. Powiedzenie studenci miewaja

Wartości logiczne. Za zdanie b. Powiedzenie studenci miewaja Wartości logiczne Za zdanie b edziemy uważać dowolne stwierdzenie, o którym można powiedzieć, że jest albo prawdziwe, albo fa lszywe, i które nie może być jednocześnie i prawdziwe, i fa lszywe. Powiedzenie

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 2 Podgrupa grupy

Wyk lad 2 Podgrupa grupy Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.

Bardziej szczegółowo

Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Adam i orzeszki. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010

Uzgadnianie wyrażeń rachunku predykatów. Adam i orzeszki. Joanna Józefowska. Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 Instytut Informatyki Poznań, rok akademicki 2009/2010 1 Podstawienia Motywacja Podstawienie 2 Sk ladanie podstawień Motywacja Z lożenie podstawień

Bardziej szczegółowo

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań Egzamin z logiki i teorii mnogości, 08.02.2016 - rozwiązania zadań 1. Niech φ oraz ψ będą formami zdaniowymi. Czy formuła [( x : φ(x)) ( x : ψ(x))] [ x : (φ(x) ψ(x))] jest prawem rachunku kwantyfikatorów?

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki dla informatyków

Podstawy matematyki dla informatyków Podstawy matematyki dla informatyków Materiały do wykładu dla I roku informatyki P. Urzyczyn urzy@mimuw.edu.pl 28 września 2015, godzina 12: 05 1 Język logiki matematycznej Zadaniem matematyki jest badanie

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

1 Działania na zbiorach

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna Wyk lad 5 W lasności wyznaczników Macierz odwrotna 1 Operacje elementarne na macierzach Bardzo ważne znaczenie w algebrze liniowej odgrywaja tzw operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy

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

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie:

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

Bardziej szczegółowo

Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa. proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem.

Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa. proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem. Prostota grup A n. Pokażemy, że grupy A n sa proste dla n 5. Dowód jest indukcyjny i poprzedzimy go lematem. 1 2 0. Twierdzenie Schura Zassenhausa W tym rozdziale zajmiemy sie bardzo użytecznym twierdzeniem,

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny

ROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny ROZDZIAŁ 1 Rachunek funkcyjny Niech X 1,..., X n będą dowolnymi zbiorami. Wyrażenie (formułę) ϕ(x 1,..., x n ), w którym występuje n zmiennych x 1,..., x n i które zamienia się w zdanie logiczne, gdy zamiast

Bardziej szczegółowo

Logika intuicjonistyczna

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.

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia Algebra i jej zastosowania ćwiczenia 14 stycznia 2013 1 Kraty 1. Pokazać, że każda klasa kongruencji kraty (K, +, ) jest podkrata kraty (K, +, ). 2. Znaleźć wszystkie kongruencje kraty 2 3, gdzie 2 jest

Bardziej szczegółowo

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach Rozdzia l 4 Przestrzenie liniowe 4.1 Przestrzenie i podprzestrzenie 4.1.1 Definicja i podstawowe w lasności Niech X z dzia laniem dodawania + b edzie grupa przemienna (abelowa). Oznaczmy przez 0 element

Bardziej szczegółowo

LOGIKA ALGORYTMICZNA

LOGIKA ALGORYTMICZNA LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

FUNKCJE LICZBOWE. x 1 FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy

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

Dalszy ciąg rachunku zdań

Dalszy ciąg rachunku zdań Dalszy ciąg rachunku zdań Wszystkie możliwe funktory jednoargumentowe p f 1 f 2 f 3 f 4 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 Wszystkie możliwe funktory dwuargumentowe p q f 1 f 2 f 3 f 4 f 5 f 6 f 7 f 8 f 9 f 10 f 11 f

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

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

Bardziej szczegółowo

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH 5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH Temat, którym mamy się tu zająć, jest nudny i żmudny będziemy się uczyć techniki obliczania wartości logicznej zdań dowolnie złożonych. Po co? możecie zapytać.

Bardziej szczegółowo

Grupy i cia la, liczby zespolone

Grupy i cia la, liczby zespolone Rozdzia l 1 Grupy i cia la, liczby zespolone Dla ustalenia uwagi, b edziemy używać nast epuj acych oznaczeń: N = { 1, 2, 3,... } - liczby naturalne, Z = { 0, ±1, ±2,... } - liczby ca lkowite, W = { m n

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie.

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie. Logika formalna wprowadzenie Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie. 1. Zdanie logicznie prawdziwe (Prawda logiczna) Zdanie, którego analityczność

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ Dana jest populacja generalna, w której dwuwymiarowa cecha (zmienna losowa) (X, Y ) ma pewien dwuwymiarowy rozk lad. Miara korelacji liniowej dla zmiennych (X, Y

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

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

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

Bardziej szczegółowo

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej

Bardziej szczegółowo

Dziedziny Euklidesowe

Dziedziny Euklidesowe Dziedziny Euklidesowe 1.1. Definicja. Dziedzina Euklidesowa nazywamy pare (R, v), gdzie R jest dziedzina ca lkowitości a v : R \ {0} N {0} funkcja zwana waluacja, która spe lnia naste ce warunki: 1. dla

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 Definicja 1 Przestrzenia R 3 nazywamy zbiór uporzadkowanych trójek (x, y, z), czyli R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} Przestrzeń

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 dla informatyków

Logika dla informatyków Logika dla informatyków Jerzy Tiuryn Jerzy Tyszkiewicz Pawe l Urzyczyn Październik 2006 Wnioskowanie o prawdziwości rozmaitych stwierdzeń jest powszednim zajeciem matematyków i nie tylko matematyków. Dlatego

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

Elementy logiki. Zdania proste i złożone

Elementy logiki. Zdania proste i złożone Elementy logiki Zdania proste i złożone. Jaka jest wartość logiczna następujących zdań: (a) jest dzielnikiem 7 lub suma kątów wewnętrznych w trójkącie jest równa 80. (b) Jeśli sin 0 =, to 5 < 5. (c) Równanie

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

Wprowadzenie do logiki. Andrzej Sza las

Wprowadzenie do logiki. Andrzej Sza las Andrzej Sza las 1 Modelowanie Dobry model to mniej lub bardziej uproszczony opis rzeczywistości, prowadzacy do wniosków dobrze t e rzeczywistość oddajacych (przybliżajacych). Daży si e do doboru możliwie

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,

Bardziej szczegółowo

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja 19. O ca lkach pierwszych W paragrafie 6 przy badaniu rozwia zań równania P (x, y) + Q(x, y)y = 0 wprowadzono poje cie ca lki równania, podano pewne kryteria na wyznaczanie ca lek równania. Znajomość ca

Bardziej szczegółowo

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Cia la i wielomiany Javier de Lucas

Cia la i wielomiany Javier de Lucas Cia la i wielomiany Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Za lóż, że (F, +,, 1, 0) jest cia lem i α, β F. w laściwości s a prawd a? Które z nastȩpuj acych 1. 0 α = 0. 2. ( 1) α = α. 3. Każdy element zbioru F ma

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

Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań

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

Bardziej szczegółowo

Uproszczony dowod twierdzenia Fredricksona-Maiorany

Uproszczony dowod twierdzenia Fredricksona-Maiorany Uproszczony dowod twierdzenia Fredricksona-Maiorany W. Rytter Dla uproszczenia rozważamy tylko teksty binarne. S lowa Lyndona sa zwartymi reprezentacjami liniowymi s lów cyklicznych. Dla s lowa x niech

Bardziej szczegółowo

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo