Wprowadzenie do logiki. Andrzej Sza las

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

Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań

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

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

LOGIKA ALGORYTMICZNA

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

Grupy i cia la, liczby zespolone

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

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

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

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

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

Rozdzia l 10. Najważniejsze normalne logiki modalne

Normy wektorów i macierzy

Wyk lad 5 Grupa ilorazowa, iloczyn prosty, homomorfizm

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

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

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

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Logika domniemań ang. Default logic (Reiter)

Wyk lad 3 Wyznaczniki

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

Wartości logiczne. Za zdanie b. Powiedzenie studenci miewaja

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Paradoks wszechwiedzy logicznej (logical omniscience paradox) i wybrane metody jego unikania

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

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

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

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

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

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

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

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

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),

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

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

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

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

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

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 15. Trójwartościowa logika zdań Łukasiewicza

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

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Ekstrema funkcji wielu zmiennych.

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

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

Wyk lad 4 Warstwy, dzielniki normalne

Elementy logiki i teorii mnogości

Semantyka rachunku predykatów

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

(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

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Paradygmaty programowania

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I

Zastosowanie Robotów. Ćwiczenie 6. Mariusz Janusz-Bielecki. laboratorium

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

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

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

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

Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice

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

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

Elementy logiki matematycznej

Wyk lad 1 Podstawowe struktury algebraiczne

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

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

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Zasada rozszerzania. A U A jest zbiorem rozmytym, B jest obrazem zbioru A Przeniesienie rozmytości A w odwzorowaniu f na zbiór B. sup.

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

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

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

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

Analiza zrekonstruowanych śladów w danych pp 13 TeV

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Podstawy Informatyki Gramatyki formalne

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

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

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Uproszczony dowod twierdzenia Fredricksona-Maiorany

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Indukcja matematyczna

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Mikro II: Popyt, Preferencje Ujawnione i Równanie S luckiego

Transkrypt:

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 najprostszych formalnych środków dla opisu modelu na danym poziomie uproszczenia. c A. Sza las - 2/44 -

Model samochodu: Przyk lad z punktu widzenia kierowania samochodem: kierownica, peda ly, drażek biegów, starter, przyciski w l aczania świate l, wycieraczek, migaczy itp. z punktu widzenia projektowania: np. model przep lywów aerodynamicznych, modele wytrzyma lości materia lów i cz eści z punktu widzenia prowadzenia pojazdu na drodze: modele sytuacji drogowych. c A. Sza las - 3/44 -

Środowiska systemów inteligentnych K 1 K 2... K n ÅÆ oorz Ec zywiσ C z Y wist O ZyWiStoś percepcja, j ezyk, logika RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ c A. Sza las - 4/44 -

Wnioskowanie ilościowe metody algorytmiczne metody analityczne/numeryczne metody probabilistyczne logika rozmyta c A. Sza las - 5/44 -

Wnioskowanie symboliczne logika klasyczna/programowanie w logice logiki trój- i wielowartościowe logiki modalne wnioskowanie aproksymacyjne wnioskowanie niemonotoniczne c A. Sza las - 6/44 -

Od sensorów do wnioskowania symbolicznego... Wnioskowanie symboliczne/jakościowe Niepe lne, sprzeczne dane... Symboliczne bazy danych Wnioskowanie ilościowe Zaszumione, niepe lne, sprzeczne dane...... Ilościowe bazy danych Sensory, kamery,... c A. Sza las - 7/44 -

Czym sa logiki? Logika (w przybliżeniu) to widzenie świata przez pryzmat stopnia prawdziwości w lasności (formu l) wyrażonych w danym j ezyku o dobrze zdefiniowanej sk ladni i precyzyjnej semantyce (znaczeniu). Logika j ezyk + semantyka/modele (semantycznie) j ezyk + metoda wnioskowania (syntaktycznie) c A. Sza las - 8/44 -

Modelowanie w logikach ustalamy j ezyk formalny (s lownik, sk ladnia) ustalamy mechanizmy poprawnego wnioskowania opisujemy rzeczywistość w wybranym j ezyku uzyskujemy model testujemy model wnioskujemy o w lasnościach opisanej rzeczywistości badamy rzeczywistość wy l acznie przez pryzmat stopnia prawdziwości wyrażonych w lasności c A. Sza las - 9/44 -

Ustalenie j ezyka J ezyk dostosowuje do si e danej dziedziny zastosowań. Na przyk lad 1. mówiac o polityce używamy poj eć takich, jak: partia polityczna, premier, parlament, program, itd. 2. mówiac o zjawiskach wyst epuj acych w informatyce używamy poj eć takich, jak system informatyczny, baza danych, program, itd. Używamy różnych s lowników poj eć, choć niektóre poj ecia moga si e nak ladać, czasem majac inne znaczenie. c A. Sza las - 10/44 -

J ezyk logiki J ezyk logiki definiuje si e zaczynajac od poj eć podstawowych, spójników i operatorów logicznych oraz formu l. Spójniki i operatory logiczne maja ustalone znaczenie. S lowniki odzwierciedlajace konkretne dziedziny zastosowań zmieniaja si e. c A. Sza las - 11/44 -

Elementy j ezyka logiki sta le indywiduowe (sta le), reprezentujace pewne obiekty przyk lady: 0, 1, Jan zmienne indywiduowe, reprezentujace obiekty przyk lady: x,y,m,n symbole funkcyjne, reprezentujace funkcje, przyk lady: +,, ojciec() c A. Sza las - 12/44 -

Elementy j ezyka logiki cd. sta le logiczne: Prawda,Fa lsz, czasem również inne, przyk lady: Nieznana, Sprzeczność zmienne logiczne (zdaniowe), reprezentujace wartości logiczne przyk lady: p, q symbole relacyjne, reprezentujace relacje, przyk lady: =,, c A. Sza las - 13/44 -

Elementy j ezyka logiki cd. spójniki zdaniowe i operatory, pozwalajace tworzyć bardziej skomplikowane formu ly na podstawie formu l prostszych, przyk lady spójników: i, lub, implikuje, przyk lady operatorów: dla każdego, istnieje, jest konieczne, zawsze symbole pomocnicze, uczytelniajace notacj e przyk lady: (, ), [, ]. c A. Sza las - 14/44 -

Dlaczego symbole funkcyjne/relacyjne zamiast funkcji/relacji? W j ezyku naturalnym nazwy nie sa nazywanymi nimi obiektami! W logice symbole odpowiadaja nazwom. Symbol relacyjny/funkcyjny nie jest funkcja/relacj a, ale nazwa funkcji/relacji. Porównujac z j ezykiem naturalnym w logice symbol oznacza jednoznacznie określony obiekt. c A. Sza las - 15/44 -

Przyk lady 1. Nazwa Jan nie jest osoba o imieniu Jan. 2. Dany obiekt może mieć wiele nazw, np. Jan oraz ojciec Jacka moga oznaczać t e sama osob e. 3. Obiekt może nie mieć nazwy np. nie dajemy odr ebnej nazwy każdemu atomowi we wszechświecie. 4. Wiele różnych obiektów może mieć t e sama nazw e, np. Jan oznacza wiele osób. 5. Pewne nazwy nie oznaczaja żadnych istniejacych obiektów, np. Pegaz. c A. Sza las - 16/44 -

Klasyczny rachunek zdań Bada prawdziwość zdań z lożonych na podstawie prawdziwości/ fa lszywości zdań sk ladowych. Wartości logiczne: Prawda, Fa lsz Zdania: zmienne zdaniowe p, q, r,..., zdania z lożone budowane za pomoca spójników (nie), (i), (lub), (implikuje = jeżeli... to...), itp. c A. Sza las - 17/44 -

Przyk lady peda l środkowy wciśni ety hamowanie silnik w l aczony bieg w l aczony prawy peda l wciśni ety jazda ( bieg w l aczony ) ( pojazd stoi pr edkość maleje )... c A. Sza las - 18/44 -

Logiki trójwartościowe Za lóżmy, że prowadzony przez robota samochód zbliża si e do skrzyżowania z droga równorz edn a. Powinien zadać swojej bazie danych wiedzy pytanie czy nadjeżdża pojazd z prawej. Jeśli otrzyma odpowiedź Prawda, powinien si e zatrzymać, gdy Fa lsz - jechać dalej. Może si e okazać, że w danym momencie odpowiedź na to pytanie nie jest znana (np. droga z prawej nie jest jeszcze dostatecznie dobrze widoczna). Jaka powinna być wtedy odpowiedź? Tak Prawda, jak i Fa lsz sa odpowiedziami b l ednymi, mogacymi prowadzić do sytuacji niebezpiecznej. c A. Sza las - 19/44 -

Logiki trójwartościowe - cd. Logiki trójwartościowe zosta ly wprowadzone przez J. Lukasiewicza w 1920 roku. Wartości logiczne: Prawda, Fa lsz, Neutralna Zdania: zmienne zdaniowe p, q, r,..., zdania z lożone budowane za pomoca spójników (nie), (i), (lub), (implikuje = jeżeli... to...), itp. (tak jak poprzednio) c A. Sza las - 20/44 -

Inne interpretacje trzeciej wartości logicznej Niezdefiniowana (Nieznana: Kleene, 1952) Nonsens: Bočvar, 1939 Bez znaczenia: Hallden, 1949 i wiele innych c A. Sza las - 21/44 -

Przyk lady (dla logiki Kleeneego) Rozważmy formu l e: wolna prawa jedź Jeśli wartość logiczna zdania wolna prawa jest Nieznana, to nie można wywnioskować że wartościa jedź jest Prawda (w wi ekszości semantyk praktycznego wnioskowania przyjmuje si e zasad e minimalizacji wartości konkluzji i wtedy wartościa logiczna zdania jedź jest Nieznana). c A. Sza las - 22/44 -

Rozważmy formu l e: silnik w l aczony bieg w l aczony prawy peda l wciśni ety jazda Jeśli wartość logiczna zadań: silnik w l aczony, jazda jest Nieznana, zaś wartość zdań bieg w l aczony, prawy peda l wciśni ety jest Prawda, to wartość powyższej implikacji jest Nieznana. c A. Sza las - 23/44 -

Logiki czterowartościowe Za lóżmy, że mamy do czynienia z wieloma źród lami informacji. Wówczas fakt A może mieć wartość logiczna: Prawda, np. gdy pewne źród la twierdza A i żadne mu nie przeczy Fa lsz, np. gdy pewne źród la twierdza, ze A nie zachodzi i żadne temu nie przeczy Nieznana, np. gdy żadne źród lo nie ma wiedzy o A Sprzeczność, np. gdy pewne źród la twierdza A oraz pewne przecza A. c A. Sza las - 24/44 -

Przyk lad Dojeżdżajac do skrzyżowania widzimy czerwone świat lo i policjanta sygnalizujacego, że mamy przejechać, mamy do czynienia z dwoma sprzecznymi źród lami informacji: świat la sygnalizuja nie jedź, zaś policjant jedź. Sprzeczność cz esto potrafimy wyeliminować, np. poprzez g losowanie lub preferowanie pewnych źróde l wiedzy. Daje to możliwość sensownego wnioskowania ze sprzecznej informacji. c A. Sza las - 25/44 -

Jak ma si e do tej sytuacji logika klasyczna? W logice klasycznej sprzeczność jest modelowana wartościa Fa lsz, bowiem p p Fa lsz. Jednakże Fa lsz implikuje każda formu l e, tak wi ec teorie sprzeczne sa trywialne (ich konsekwencjami sa wszystkie formu ly), mamy bowiem tautologi e: Fa lsz q (dla dowolnej formu ly q) oraz regu l e: na podstawie p oraz p q wnioskuj q. Skoro mamy sprzeczność jedź jedź (czyli Fa lsz) oraz wiemy, że np. Fa lsz }{{} jestem }{{ UFO }, zatem wnioskujemy jestem }{{ UFO }. p q c A. Sza las - 26/44 - q

Logiki wielowartościowe Wspó lczesne logiki wielowartościowe zosta ly zainicjowane także pracami Lukasiewicza w 1920r. Po nim: 1. Logiki Posta (1921) 2. Logiki Gödla (1932) 3. Logiki Kleenego (1938) 4. Logika rozmyta Zadeha (1965) (tak naprawd e pewna nieskończenie wartościowa logika Lukasiewicza i Tarskiego) 5. Logika Belnapa (1977) czterowarościowa (modelujaca wielość źróde l informacji). c A. Sza las - 27/44 -

Co to jest wnioskowanie? Poprawne wnioskowanie, to wnioskowanie oparte o poprawne regu ly. Poprawna regu la to taka, w której każdy kto akceptuje jej przes lanki powinien akceptować też jej wnioski. c A. Sza las - 28/44 -

Aby przekonać si e czy dany argument jest poprawny, sprawdzamy jaki jest zwiazek mi edzy przes lankami i wnioskiem. Nie oceniamy, czy sa powody do akceptowania przes lanek ale czy akceptacja przes lanek, bez wzgl edu na powody, powinna prowadzić do akceptacji wniosków. c A. Sza las - 29/44 -

1. Poprawne regu ly: Przyk lady jeśli x jest ojcem y oraz y jest rodzicem z, to x jest dziadkiem z jeśli p i q jest prawda, to p jest prawda. 2. Niepoprawne regu ly: jeśli p implikuje q to q implikuje p jeśli p lub q jest prawda, to p jest prawda. 3. czy nast epuj ace regu ly sa poprawne: jeśli p implikuje q to nie q implikuje nie p jeśli p jest prawda, to p lub q jest prawda? c A. Sza las - 30/44 -

Jak definiujemy logiki? W logice każda formu la musi mieć określone znaczenie (nazywane też interpretacja). Znaczenie to definiuje si e: syntaktycznie, poprzez poj ecie systemu wnioskowania i dowodu semantycznie, poprzez poj ecia modelu, spe lnialności i prawdziwości c A. Sza las - 31/44 -

Podejście semantyczne W podejściu semantycznym przypisujemy znaczenie ( rzeczywiste obiekty ) do symboli: elementy z dziedziny do sta lych zakres elementów z dziedziny do zmiennych funkcje do symboli funkcyjnych relacje do symboli relacyjnych. Znaczenie spójników, operatorów i symboli pomocniczych jest ustalone przez dana logik e. c A. Sza las - 32/44 -

Przyk lad Rozważmy zdanie Jan jest podobny do ojca Jacka. W postaci logicznej powyższe zdania zapisalibyśmy z grubsza jako: pod(jan,ojc(jacek)), gdzie pod i ojc sa odpowiednimi skrótami dla jest podobny do oraz ojciec. Aby stwierdzić prawdziwość/fa lszywość tego zdania musimy znać znaczenie: sta lych Jan, Jacek funkcji oznaczonej symbolem ojc relacji oznaczonej symbolem pod. c A. Sza las - 33/44 -

Podejście syntaktyczne W podejściu syntaktycznym przypisujemy znaczenie symbolom j ezyka poprzez podanie aksjomatów i regu l wnioskowania (regu l). Aksjomaty to fakty w sposób oczywisty prawdziwe w danej rzeczywistości. Regu ly pozwalaja na wnioskowanie nowych faktów na podstawie faktów już znanych. Aksjomaty wraz z regu lami nazywamy systemami wnioskowania. c A. Sza las - 34/44 -

Przyk lad Rozważmy regu l e (nazywana modus ponens): jeśli prawdziwe jest p oraz z prawdziwości p wynika prawdziwość q (tzn. p implikuje q) to wnioskuj, że prawdziwe jest q. c A. Sza las - 35/44 -

Za lóżmy, że mamy aksjomaty: Czytam dobra ksiażk e. Jeśli czytam dobra ksiażk e, ucz e si e czegoś nowego. Przyjmujac p jako czytam dobra ksiażk e, q jako ucz e si e czegoś nowego, mamy p i p implikuje q, stosujac modus ponens uzyskujemy q, tzn. ucz e si e czegoś nowego. c A. Sza las - 36/44 -

Dyskusja W semantycznym wnioskowaniu też stosujemy regu ly, może w sposób bardziej ukryty. Jaka jest wi ec różnica? W podejściu syntaktycznym nie interesuje nas znaczenie formu l. Transformujemy formu ly czysto syntaktycznie na podstawie ich kszta ltu. Znaczenie jest dane przez prawdziwość/fa lszywość formu l. c A. Sza las - 37/44 -

Rozważmy regu l e: Przyk lad jeśli osoba x jest rodzicem osoby y to x ma wi ecej lat niż y. Za lóżmy, że mamy aksjomaty: Jan jest osoba. Ewa jest osoba. Jan jest rodzicem Ewy. Stosujac rozważana regu l e uzyskujemy: Jan ma wi ecej lat niż Ewa. c A. Sza las - 38/44 -

Co to jest logika? konkluzja Przez logik e rozumiemy trójk e T, L, I, gdzie T jest zbiorem wartości logicznych, np. T = {Prawda, Fa lsz} L jest zbiorem formu l I jest wyrocznia przypisujac a znaczenie formu lom, I : L T, tzn. dla każdej formu ly A L, wartość I(A) jest wartościa logiczna. c A. Sza las - 39/44 -

Przyk lad Ustalmy arytmetyk e liczb rzeczywistych i zdefiniujmy wyroczni e, m.in. mówiac a, że formu ly postaci dla każdej liczby rzeczywistej x jest prawdziwa formu la A(x) maja wartość Prawda wttw dla każdej liczby rzeczywistej zast epuj acej x w A(x), jest prawdziwa formu la A(x). Ta definicja jest wysoce niekonstruktywna! c A. Sza las - 40/44 -

W praktyce używa si e innych technik. Na przyk lad, aby wykazać, że dla każdej liczny rzeczywistej x mamy x < x + 1, nie sprawdzamy tej w lasności dla wszystkich liczb rzeczywistych, w tym np: 2.5 < 2.5 + 1 5 < 5 + 1 1238 < 1238 + 1... Raczej obserwujemy, że 1. 0 < 1 2. dodawanie x do obu stron nierówności zachowuje t e nierówność i uzyskujemy, że x + 0 < x + 1, tzn. x < x + 1. c A. Sza las - 41/44 -

Meta-w lasności Meta-w lasność jest w lasności a logiki, a nie rzeczywistości modelowanej przez t e logik e. Istnieja dwie istotne meta-w lasności wiaż ace podejście semantyczne i syntaktyczne, a mianowicie poprawność i pe lność systemu wnioskowania wzgl edem danej semantyki. c A. Sza las - 42/44 -

Poprawność i pe lność Za lóżmy, że logika jest zdefiniowana przez semantyk e S oraz przez system wnioskowania P. Wówczas mówimy, że: system wnioskowania P jest poprawny wzgl edem semantyki S wttw każda formu la która można wykazać w P ma wartość Prawda w semantyce S, system wnioskowania P jest pe lny wzgl edem semantyki S wttw każda formu la majaca wartość Prawda w semantyce S może być wykazana w systemie P. c A. Sza las - 43/44 -

Podsumowanie W czasie wyk ladu odpowiadaliśmy na pytania: co to jest modelowanie i modelowanie logiczne? co to jest wnioskowanie ilościowe i symboliczne? czym sa logiki? czym jest j ezyk logiki? ile jest wartości logicznych? co to jest podejście semantyczne i syntaktyczne? czym jest poprawność i pe lność? c A. Sza las - 44/44 -