Logika domniemań ang. Default logic (Reiter)

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

Rachunek zdań - semantyka. Wartościowanie. ezyków formalnych. Semantyka j. Logika obliczeniowa. 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

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 3 Wyznaczniki

Grupy i cia la, liczby zespolone

Wprowadzenie do logiki. Andrzej Sza las

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

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

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

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

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań

LOGIKA ALGORYTMICZNA

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

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

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

(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

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Ekstrema funkcji wielu zmiennych.

Normy wektorów i macierzy

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

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

1 Rozk ad normalny. Szczególnym przypadkiem jest standardowy rozk ad normalny N (0; 1), wartości

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Rozdzia l 10. Formy dwuliniowe i kwadratowe Formy dwuliniowe Definicja i przyk lady

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Dyskretne modele populacji

Algebra i jej zastosowania konspekt wyk ladu, czȩść druga

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Dyskretne modele populacji

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 2: PODSTAWOWE STRUKTURY ALGEBRAICZNE, PIERWIASTKI WIELOMIANÓW, ROZK LAD FUNKCJI WYMIERNEJ NA U LAMKI PROSTE

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk ad II. Stacjonarne szeregi czasowe.

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

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Uproszczony dowod twierdzenia Fredricksona-Maiorany

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

Wyk lad 5. Natalia Nehrebecka Stanis law Cichocki. 7 listopada 2015

Mikro II: Popyt, Preferencje Ujawnione i Równanie S luckiego

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 5 Kalkulacja sk ladki netto I

Adam Meissner.

Mikro II: Popyt, Preferencje Ujawnione i Równanie S luckiego

Funkcje dwóch zmiennych

Mikro II: Popyt, Preferencje Ujawnione i Równanie S luckiego

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

Rachunek lambda CBN i CBV

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

20PLN dla pierwszych 50 sztuk oraz 15PLN dla dalszych. Zysk ze sprzedaży biurka wynosi 40PLN dla pierwszych 20 sztuk oraz 50PLN dla dalszych.

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

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

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 2 Tablice trwania życia

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

Testowanie hipotez statystycznych

Wyk lad 3. Natalia Nehrebecka Dariusz Szymański. 13 kwietnia, 2010

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

Pierwiastki aproksymatywne. niecharakterystyczne. S. Brzostowski

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

Równania ró znicowe wg A. Ostoja - Ostaszewski "Matematyka w ekonomii. Modele i metody".

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

Szeregowanie w systemach czasu rzeczywistego

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ

Optymalizacja Rozpoczniemy od przedstawienia kilku charakterystycznych przyk ladów zadań optymalizacji liniowej.

Szymon G l ab. Struktury losowe II Graf losowy. Instytut Matematyki, Politechnika Lódzka

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyznaczniki, macierz odwrotna, równania macierzowe

1 Analiza wariancji H 1 : 1 6= 2 _ 1 6= 3 _ 1 6= 4 _ 2 6= 3 _ 2 6= 4 _ 3 6= 4

Procesy Stochastyczne - Zestaw 1

Programowanie generyczne w C++

Metoda Tablic Semantycznych

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala

w modelu równowagi Zaawansowana Makroekonomia: Pieniadz 1 Model z ograniczeniem CIA Krzysztof Makarski Wprowadzenie Wst ep Model z pieniadzem.

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

Mikro II: Technologia, Maksymalizacja zysku i Minimalizacja

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Plan wyk ladu. Kodowanie informacji. Systemy addytywne. Definicja i klasyfikacja. Systemy liczbowe. prof. dr hab. inż.

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2

Transkrypt:

Logika domniemań ang. Default logic (Reiter) Domniemanie: Bird(x) : Flies(x) Flies(x) Teoria domniemań: Aksjomaty + domniemania 1

Definicja Domniemaniem nazywamy wyrażenie postaci A(x) : B 1 (x),..., B k (x) C(x) gdzie A(x), B 1 (x),..., B k (x) i C(x) sa formu lami pierwszego rz edu, a x = (x 1,..., x n ) jest krotka wszystkich zmiennych wolnych w nich wyst epujacych. A(x) warunek wst epny; B 1 (x),..., B k (x) uzasadnienie; C(x) konsekwencja. Definicja Teoria domniemań jest to para T = A,D, gdzie A jest zbiorem zdań pierwszego rz edu, a D jest zbiorem domniemań. Zbiór twierdzeń wyprowadzalnych z teorii domniemań T nazywamy rozszerzeniem T. 2

Rozszerzenie powinno zawierać wszystko to, co można wywnioskować z aksjomatów stosujac klasyczna logik e lub domniemania. Jeśli E jest rozszerzeniem T = A,D, to: (1) E powinno być dedukcyjnie zamkni ete wzgl edem logiki klasycznej : E=Th(E); (2) E powinno zawierać aksjomaty: A E; (3) E powinno zawierać maksymalny zbiór konkluzji, które można otrzymać stosujac domniemania z D. Zauważmy: z (1)-(3) wynika, że rozszerzenie teorii A,D jest postaci Th(X A), gdzie X jest zbiorem konkluzji zastosowanych domniemań z D. 3

Przyk lad A={(1) Basket Player(Bill)}; D= { Basket Player(x) : Tall(x) Tall(x) Basket Player(x) : Nimble(x) Nimble(x), }. E=Th({(1), Tall(Bill), Nimble(Bill)}). Dodajmy do T (2) T all(bill) N imble(bill). E1=Th((1),(2),Tall(Bill)); E2=Th((1),(2),Nimble(Bill)). 4

Definicja Domniemanie A(x):B 1 (x),..., B k (x)/c(x) nazywamy otwartym wtedy i tylko wtedy, gdy conajmniej jedno z A(x), B 1 (x),..., B k (x), C(x) zawiera zmienna wolna; w przeciwnym przypadku nazywamy zamkni etym. Teoria domniemań jest otwarta wtt zawiera przynajmniej jedno domniemanie otwarte; w przeciwnym przypadku jest zamkni eta. Zamkni ete teorie domniemań Naturalne warunki, jakie należy na lożyć na rozszerzenie E teorii A,D sa nast epuj ace: (1) E=Th(E); (2) A E; (3) E powinno zawierać maksymalny zbiór konkluzji, które można otrzymać stosujac domniemania z D. 5

Uwaga: Konkluzja wyprowadzalna przez zastosowanie domniemania zamkni etego jest to jego konsekwencja. (3 ) E powinno zawierać konsekwencje domniemań stosowalnych z D. Pozostaje problem formalnej specyfikacji kryterium stosowalności domniemań. A : B 1,..., B k C (3 ) Jeśli (A : B 1,..., B k /C) D, A E i B 1 E,..., B k E, to C E. 6

Warunki domkni ecia: (1) E=Th(E); (2) A E; (3 ) Jeśli (A : B 1,..., B k /C) D, A E i B 1 E,..., B k E, to C E. Warunki domkni ecia mówia co powinno być w rozszerzeniu, ale nie mówia czego ma nie być. Definicja E jest rozszerzeniem zamkni etej teorii domniemań wtt E jest najmniejszym zbiorem spe lniaj acym warunki domkni ecia. 7

Definicja E jest rozszerzeniem zamkni etej teorii domniemań wtt E jest minimalnym zbiorem spe lniaj acym warunki domkni ecia. T = {P(a)}, {P(a) : Q(a)/Q(a)} Zarówno Th({P(a), Q(a)}) i Th({P(a), Q(a)}) spe lniaj a warunki domkni ecia. Problem: Za lóżmy, że E i Γ(E) oznaczaja to samo roszerzenie A,D. Jak zdefiniować Γ(E) za pomoca E? 8

Rozwiazanie: Niech Γ(E) b edzie najmniejszym zbiorem spe lniajacym: (1) Γ(E)=Th(Γ(E)); (2) A Γ(E); (3) Jeśli (A : B 1,..., B k /C) D, A Γ(E) i B 1 E,..., B k E, to C Γ(E). 9

Definicja Niech T = A,D bedzie zamkni et a teoria domniemań nad L T. Dla dowolnego zbioru zdań S L T, niech Γ(S) b edzie najmniejszym zbiorem zdań z L T spe lniaj acym: (1) Γ(S)=Th(Γ(S)); (2) A Γ(S); (3) Jeśli (A : B 1,..., B k /C) D, A Γ(S) i B 1 S,..., B k S, to C Γ(S). Zbiór zdań E L T jest rozszerzeniem dla T wtt E=Γ(E). 10

Przyk lad Rozważmy ponownie: T = {P(a)}, {P(a) : Q(a)/Q(a)}. T generuje dwa minimalne zbiory spe lniaj ace warunki domkni ecia: E1=Th({P(a), Q(a)}) i E2=Th({P(a), Q(a)}). Ponieważ Γ(E1)=Th({P(a), Q(a)})=E1 Γ(E2)=Th({P(a)}) = E2 wi ec tylko E1 jest rozszerzeniem T. 11

Przyk lad Niech T b edzie teoria z pustym zbiorem aksjomatów i jednym domniemaniem p p. T nie ma rozszerzenia. Zauważmy bowiem, że jedynymi kandydatami sa E1=Th({ p}) i E2=Th({}). Ponieważ Γ(E1)=Th({}) =E1 Γ(E2)=Th({ p}) =E2 to ani E1 ani E2 nie jest rozszerzeniem T. 12

Twierdzenie Jeśli T = A,D jest zamkni et a teoria domniemań, to zbiór zdań E jest rozszerzeniem T wtt E= i=0 E i, gdzie E 0 =A, i dla i 0 E i+1 =Th(E i ) {C : (A : B 1,..., B k /C) D, gdzie E i A i B 1,..., B k E}. Wniosek Zamkni eta teoria domniemań A,D ma sprzeczne rozszerzenie wtt A jest sprzeczny. Twierdzenie Jeśli E i F sa rozszerzeniami zamkni etej teorii domniemań i E F, to E=F. 13

Domniemania otwarte i ich instancje Instancja domniemania otwartego jest to wynik jednoczesnego zastapienia wszystkich wolnych wystapień zmiennych poprzez termy sta le. Bird(cousin(Bob)) : F lies(cousin(bob)) F lies(cousin(bob)) Bird(x) : Flies(x) Flies(x) 14

T CLOSED(T) Przyk lad Niech T sk lada si e z: Bird(Tweety) Fish(Nelly) Bird(x) : Has Wings(x) Has Wings(x). CLOSED(T): Bird(Tweety) Fish(Nelly) Bird(Tweety) : Has Wings(Tweety) Has W ings(t weety) Bird(Nelly) : Has Wings(Nelly) Has W ings(n elly). 15

Przyk lad Niech T sk lada si e z: Fish(Bob) x.f ish(x) F ish(f ather(x)) Fish(x) : Swims(x) Swims(x). CLOSED(T): Fish(Bob) x.f ish(x) F ish(f ather(x)) Fish(Bob) : Swims(Bob) Swims(Bob) F ish(f ather(bob)) : Swims(f ather(bob)) Swims(f ather(bob)) etc. 16

Przyk lad Niech T sk lada si e z: x.butterf ly(x) Butterf ly(x) : Brightly Coloured(x) Brightly Coloured(x). Chcielibyśmy wywnioskować x.butterf ly(x) Brightly Coloured(x). CLOSED(T): Butterf ly(a) Butterf ly(a) : Brightly Coloured(a) Brightly Coloured(a). 17

Przyk lad Niech T sk lada si e z: Birthday(Bill) : x.f riend(x, Bill) x.f riend(x, Bill) Birthday(y) Friend(x, y) : Gives Gift(x, y) Gives Gift(x, y) Pierwsze domniemanie zosta lo zastapione przez : x.f riend(x, Bill) F riend(b, Bill) a nast epnie post epujemy jak poprzednio. 18

Definicja Postacia Skolema zdania A nazywamy dowolne zdanie kwantyfikowane uniwersalnie, otrzymane z koniunkcyjnej postaci normalnej A droga skolemizacji. Definicja Postać Skolema domniemania A(x) : B 1 (x),..., B k (x) C(x) otrzymuje si e przez zastapienie C(x) przez dowolna postać Skolema formu ly x.c(x) i usuni ecie kwantyfikatora x z konsekwencji otrzymanego domniemania. Definicja Postacia Skolema teorii domniemań T jest dowolna teoria otrzymana w wyniku zastapienia domniemań i aksjomatów T przez ich postacie Skolema. 19

Definicja Niech T = A,D b edzie teoria domniemań, TERMS(T) oznacza zbiór wszystkich termów sta lych j ezyka teorii T. Definicja Niech T b edzie teoria domniemań. Zamkni eciem T, oznaczanym CLOSED(T), nazywamy dowolna teori e otrzymana w wyniku nast epuj acej konstrukcji: 1. Jeśli T jest zamkni eta, to CLOSED(T)=T. W przeciwnym przypadku: 2. Zastap T jej postacia Skolema, T1. 3. Niech T2 b edzie teoria otrzymana z T1 przez zastapienie jej domniemań otwartych ich instancjami nad zbiorem TERMS(T 1). T 2 jest zamkni eciem T. 20

Definicja Niech T b edzie teoria domniemań nad L T. E jest rozszerzeniem dla T wtt E=E L T i E jest rozszerzeniem dla CLOSED(T). 21

Normalne teorie domniemań Definicja Domniemanie postaci A(x) : B(x) B(x) nazywamy normalnym. Teori e A,D nazywamy normalna wtt każde domniemanie z D jest normalne. Twierdzenie Każda zamkni eta normalna teoria domniemań ma rozszerzenie. Twierdzenie Jeśli zamkni eta normalna teoria domniemań ma różne rozszerzenia E i F, to E F jest sprzeczne. 22

Przyk lad Rozważmy: { : p A={} D= r, : r p }. T ma dwa rozszerzenia. E=Th({ r}) i F=Th({ p}). Chociaż E F jest niesprzeczne, to p i r nie powinny być traktowane jako jednoczesne przekonania. Twierdzenie (Semi-Monotoniczność) Niech D i D b ed a zbiorami zamkni etych domniemań normalnych takich, że D D. Niech E b edzie rozszerzeniem T = A,D i za lóżmy, że T = A,D. To T ma rozszerzenie E takie, że E E. Twierdzenie mówi, że żadne przekonanie wyprowadzalne z zamkni etej normalnej teorii T nie może być unieważnione przez dodanie do T nowych domniemań zamkni etych normalnych. 23

Problem reprezentacji W jakim zakresie domniemania normalne sa wystarczajace w praktycznych zastosowaniach? 1. Bill jest usuni ety ze szko ly średniej (dropout). 2. Na ogó l, usuni eci ze szko ly średniej sa dorośli. 3. Na ogó l, dorośli sa pracujacy. A={Dropout(Bill)} D= { Dropout(x) : Adult(x) Adult(x), Adult(x) : Employed(x) Employed(x) }. Z teorii tej wynika, że Bill jest osoba pracujac a. 24

Adult(x) : Employed(x) Dropout(x) Employed(x) 1. Bill jest 21-latkiem. 2. Każdy 21-latek jest doros ly. 3. Na ogó l, dorośli sa żonaci. 21 Y ear Old(Bill) x.21 Y ear Old(x) Adult(x) Adult(x) : Married(x) Married(x). Z teorii tej wynika, że Bill jest żonaty. 25

Adult(x): M arried(x) 21 Y ear Old(x) Married(x) Sytuacja ogólna: Dana jest regu la, która w izolacji jest reprezentowana w sposób naturalny jako domniemanie normalne A(x) : B(x) B(x). Jeśli taka regu l e umieścimy w kontekście, to moga wystapić pewne wyjatkowe okoliczności, np. E(x), które czynia ja niestosowalna. Najprostszym rozwiazaniem jest zastapienie domniemania normalnego przez A(x) : B(x) E(x) B(x). 26

Definicja Domniemanie postaci A(x) : B(x) C(x) B(x) nazywamy semi-normalnym. Teoria domniemań jest semi-normalna wtt wszystkie jej domniemania sa semi-normalne. Zauważmy, że domniemanie normalne A : B/B może być reprezentowane jako semi-normalne A : B True/B. Semi-normalne teorie domniemań moga nie posiadać rozszerzenia: Niech T = {},D, gdzie D sk lada si e z d1= : p q q d3= : r p p, d2= : q r r. 27

W ogólności, teorie semi-normalne nie maja w lasności semi-monotoniczności: Niech T = {},: p q/q. T ma jedno rozszerzenie: E=Th({q}). Dodajac : p/ p do T, otrzymujemy teori e z jednym rozszerzeniem F=Th({ p}). (1) Czy teorie semi-normalne sa wystarczajace do pokrycia wszystkich naturalnie wyst epuj a- cych praktycznych zastosowań? (2) W jakim zakresie efekty otrzymane przy użyciu domniemań semi-normalnych moga być osiagni ete w ramach normalnej reprezentacji? 28

Schemat translacji (1) Zastap domniemanie postaci d= A(x) : B(x) C(x) przez domniemanie semi-normalne d1= A(x) : B(x) C(x) C(x). Ten krok wydaje si e być intuicyjnie zgodny, co prowadzi do nast epuj acej obserwacji: Wyrażenia potoczne, które moga być poprawnie wymodelowane poprzez domniemania z jednym uzasadnieniem, moga być wyrażone przez domniemania semi-normalne. 29

Ważne: Domniemanie i jego t lumaczenie nie musza być równoważne. Rozważmy d=: p/ p i jego t lumaczenie d1=: p p/ p. Teoria {}, {d} nie ma rozszerzenia, natomiast teoria {}, {d1} ma rozszerzenie Th({}). (2) Zastap domniemanie semi-normalne d1= A(x) : B(x) C(x) C(x) przez domniemanie normalne d1= A(x) : B(x) C(x) B(x) C(x). To dzia la, jeśli zaakceptujemy: Na ogó l, jeśli A(x) i C(x), to B(x). 30

Adult(x): M arried(x) 21 Y ear Old(x) Married(x) Adult(x): M arried(x) 21 Y ear Old(x) M arried(x) 21 Y ear Old(x) Oto przyk lad, gdzie schemat nie dzia la. Has Motive(x) : Guilty(x) Suspect(x) Has Motive(x) : Guilty(x) Suspect(x) Suspect(x) Has Motive(x) : Guilty(x) Suspect(x) Guilty(x) Suspect(x) 31

Prace dotyczace logiki domniemań Semantyczna charakteryzacja rozszerzeń ( Lukaszewicz 1985, Etherington 1987). Teoria dowodzenia dla DL (Reiter 1980). Zwiazki pomi edzy DL i AEL (Konolige 1988, Marek & Truszczynski 1989). Alternatywne sformu lowania logiki domniemań: Lukaszewicz 1984. Brewka 1991. 32

Konkluzje Zalety DL: Przejrzystość koncepcji. Wady DL: (1) Brak naturalnej semantyki. (2) Brak rozszerzenia dla pewnych teorii. (3) DL nie radzi sobie z wnioskowaniem przez przypadki. Na przyk lad, majac A={bird rocket} { bird : flies D=, flies rocket : flies flies } czujemy intuicyjnie, że f lies powinno być dowodliwe. Niestety, nie jest. 33