Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V)

Podobne dokumenty
Logika Matematyczna. Jerzy Pogonowski. Własności relacji. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Wstęp do Matematyki (2)

Logika Matematyczna (1)

Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V)

Logika Matematyczna 16 17

Wstęp do Matematyki (3)

Rekurencyjna przeliczalność

Logika Matematyczna (1)

Metalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Zbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem.

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

Relacje. Relacje / strona 1 z 18

Wstęp do Matematyki (1)

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Logika I. Wykład 3. Relacje i funkcje

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

Wstęp do Matematyki (4)

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Zbiory, relacje i funkcje

Logika Matematyczna (10)

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14

1 Działania na zbiorach

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH

RELACJE I ODWZOROWANIA

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

DEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.

WYKŁAD 2: RACHUNEK RELACJI

Teoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji

Lista zadań - Relacje

Wykład ze Wstępu do Logiki i Teorii Mnogości

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz:

Elementy teorii mnogości. Część II. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

Drzewa Semantyczne w KRZ

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Logika Matematyczna (2,3)

Elementy teorii mnogości. Część I. Wojciech Buszkowski Zakład Teorii Obliczeń Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im.

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

020 Liczby rzeczywiste

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

Funkcje rekurencyjne

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

Pytania i polecenia podstawowe

Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Elementy logiki i teorii mnogości

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

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

(4) x (y z) = (x y) (x z), x (y z) = (x y) (x z), (3) x (x y) = x, x (x y) = x, (2) x 0 = x, x 1 = x

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

Semantyka rachunku predykatów

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

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

Logika i teoria mnogości Wykład 14

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

Semiotyka logiczna. Jerzy Pogonowski. Dodatek 4. Zakład Logiki Stosowanej UAM

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

Matematyka ETId Elementy logiki

1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.

IVa. Relacje - abstrakcyjne własności

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

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

Maszyny Turinga. Jerzy Pogonowski. Funkcje rekurencyjne. Zakład Logiki Stosowanej UAM

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

Rachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Dowody założeniowe w KRZ

Systemy algebraiczne. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Kierunek i poziom studiów: matematyka, studia I stopnia, rok I. Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (03-MO1S-12-WMat)

Twierdzenia Gödla. Jerzy Pogonowski. Funkcje rekurencyjne. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Zadania z forcingu. Marcin Kysiak. Semestr zimowy r. ak. 2002/2003

Logika matematyczna w informatyce

Zbiory liczbowe widziane oczami topologa

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

W pewnym mieście jeden z jej mieszkańców goli wszystkich tych i tylko tych jej mieszkańców, którzy nie golą się

1 Funktory i kwantyfikatory

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Elementy logiki Zbiory Systemy matematyczne i dowodzenie twierdzeń Relacje

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część X - Algorytmy samostabilizujące.

Notatki z Analizy Matematycznej 1. Jacek M. Jędrzejewski

METODY DOWODZENIA TWIERDZEŃ I AUTOMATYZACJA ROZUMOWAŃ

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ

Wybierz cztery z poniższych pięciu zadań. Poprawne rozwiazanie dwóch zadań oznacza zdany egzamin.

1. Funkcje monotoniczne, wahanie funkcji.

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Elementy logiki matematycznej

Podstawy logiki i teorii zbiorów Ćwiczenia

Drobinka semantyki KRP

1 Rachunek zdań. w(p) = 0 lub p 0 lub [p] = 0. a jeśli jest fałszywe to:

Metalogika (12) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM

Transkrypt:

Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl 25 listopada 2006 Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 1 / 48

Na dzień dobry Zanim zaczniemy trudy Przygody Edukacyjnej popatrzmy na spokojny Czarny Staw Gąsienicowy (jesienią 2005 roku): Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 2 / 48

0. Wprowadzenie Procedury Poznawcze I. Operacje na danych: (o tym będzie dzisiaj) algorytmy, klasyfikacje, podobieństwa, opozycje, hierarchizacja i szeregowanie, struktury relacyjne. II. A. Definicje (o tym będzie dzisiaj) II. B. Pytania i odpowiedzi (o tym będzie dzisiaj) III. Typy uzasadnień (o tym będzie 9 grudnia 2006) IV. Refleksja metateoretyczna (o tym będzie 9 grudnia 2006) V. Granice poznania (o tym będzie 6 stycznia 2007). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 3 / 48

1. Operacje poznawcze Operacje na danych 1. O pojęciu procedury poznawczej 2. O pojęciu algorytmu 3. Klasyfikowanie 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 4 / 48

1. Operacje poznawcze Czym są operacje poznawcze? I. Masz jakieś DANE. Musisz je uporządkować, poddać kategoryzacji, klasyfikowaniu, szeregowaniu, itp. II. Masz OPIS danych. Formułujesz przeróżne definicje, stawiasz hipotezy (tj. zadajesz pytania), itd. III. PRZETWARZASZ informację: budujesz uzasadnienia, wyjaśnienia, przeprowadzasz wnioskowania, itp. IV. Masz jakąś WIEDZĘ. Kontemplujesz ją, badasz, czy jest ona np. niesprzeczna, trafna, zupełna, itd. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 5 / 48

1. Operacje poznawcze Operacje poznawcze Operacja poznawcza jest to działanie zmierzające do udzielenia odpowiedzi na pytania epistemologiczne. Przykłady pytań epistemologicznych: Dlaczego dane zjawisko zachodzi? Czy istnieje X? Jak X działa na Y? Po co istnieje X? Co jest przyczyną danego zdarzenia? Udzielanie odpowiedzi na takie pytania wymaga m.in. uporządkowania danych (założeń, hipotez, sprawozdań z obserwacji, itd.). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 6 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Słowo algorytm pochodzi od nazwiska arabskiego matematyka Al Chwarizmiego. Metoda obliczalna (efektywna): w skończonej liczbie prostych, mechanicznych kroków daje odpowiedź dla dowolnych danych ustalonej postaci. Wejście Obliczenie Wyjście Obliczenie za pomocą metody efektywnej nazywa się algorytmem. Podane wyżej pojęcie obliczalności ma charakter intuicyjny. Możliwe są jego różne matematyczne precyzacje (zob. niżej). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 7 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Przykład metody efektywnej: algorytm ustalania, czy dana formuła języka Klasycznego Rachunku Zdań jest prawem (tautologią) tego rachunku. Wejście: formuła języka KRZ (o n zmiennych zdaniowych) Obliczenie: znajdowanie wartości logicznej tej formuły dla każdego z 2 n podstawień wartości logicznych za zmienne Wyjście: odpowiedź TAK (gdy przy każdym takim podstawieniu formuła jest prawdziwa), NIE (w przeciwnym przypadku). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 8 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Przykład problemu, dla którego nie istnieje metoda obliczalna: ustalanie, czy dowolna formuła języka Klasycznego Rachunku Predykatów jest prawem (tautologią) tego rachunku. Dla ustalenia, czy dowolna formuła języka KRP jest tautologią KRP potrzeba sprawdzić nieskończoną liczbę interpretacji, a więc istnienie algorytmu jest w tym przypadku wykluczone. x y A(x, y) y x A(x, y) Ta formuła nie jest tautologią KRP. Uwaga: KRP jest półrozstrzygalny jeśli formuła A jest tautologią KRP, to można to w skończonej liczbie kroków sprawdzić. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 9 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu A jak to jest w tzw. życiu codziennym? Procedury algorytmiczne (lub bliskie algorytmicznym): gotowanie zupy, pędzenie bimbru musztra wojskowa, zasady savoir vivre funkcjonowanie prawa. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 10 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu A jak to jest w tzw. życiu codziennym? Procedury niealgorytmiczne (lub bliskie niealgorytmicznym): problemy wymagające rozważenia nieskończonej liczby możliwości zakochiwanie się, planowanie morderstwa doskonałego działalność o znamionach magii, przepowiednie złożone procesy społeczne (?). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 11 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Kilka pytań metafizycznych: Czy prawa nauki mają charakter algorytmiczny? Czy wszelkie prawidłowości przyrody mają charakter algorytmiczny? Czy pojęcie racjonalności można eksplikować w terminach wyłącznie algorytmicznych? Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 12 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Niektóre matematyczne precyzacje pojęcia obliczalności: Maszyny Turinga Algorytmy Markowa Funkcje rekurencyjne Numeracje Kleene go i Posta. Można udowodnić, że wymienione wyżej matematyczne typy obliczeń definiują dokładnie taką samą klasę procedur. Stanowi to mocną konfirmację Tezy Churcha: Funkcje obliczalne = Funkcje rekurencyjne. Uwaga: teza Churcha nie jest twierdzeniem, lecz jedynie hipotezą empiryczną (bo pojęcie obliczalności ma charakter intuicyjny). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 13 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 14 / 48

2. Pojęcie algorytmu 2. Pojęcie algorytmu Pojęcie rekurencyjnej przeliczalności. Problemy rozstrzygalne i nierozstrzygalne. Złożoność obliczeń dla problemów rozstrzygalnych: wykładnicza wielomianowa. Złożoność problemów nierozstrzygalnych: Hierarchia arytmetyczna Hierarchia analityczna. Problem P = NP. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 15 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Klasyfikujemy przedmioty biorąc pod uwagę ich nieodróżnialność względem (z góry ustalonych) cech. Tego typu nieodróżnialność jest relacją równoważności w danym uniwersum U, tj. relacją R spełniającą warunki: zwrotności x U xrx symetrii x, y U xry yrx przechodniości x, y, z U xry yrz xrz. Klasą równoważności przedmiotu x U nazywamy zbiór: [x] R = {y U : xry}. Rodzinę U/R = {[x R ] : x U} nazywamy podziałem U wyznaczonym przez R. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 16 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie W tej tabeli podane są trzy podziały pewnych mokrych obiektów. Jakie są relacje równoważności, które wyznaczają te podziały? Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 17 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Podziałem uniwersum U nazywamy każdą rodzinę niepustych, parami rozłącznych podzbiorów U, której suma równa jest U. Tak więc, A jest podziałem U, gdy: A A A U A A A A, B A (A B A B = ) A = U. Jest wzajemnie jednoznaczna odpowiedniość między podziałami U a relacjami równoważności określonymi na U: Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 18 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Jeśli R jest relacją równoważności na U, to U/R jest podziałem U. Jeśli A jest podziałem U, to równoważnością jest relacja R A U 2 zdefiniowana dla dowolnych x, y U warunkiem: xr A y A A x, y A. Uwaga terminologiczna: terminu klasyfikacja używamy często zamiennie z terminem podział. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 19 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Przykład podziału (klasyfikacji) pewnego zbioru Stworzeń. Czy widzisz, jaka relacja równoważności odpowiada temu podziałowi? Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 20 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Skrzyżowaniem podziałów A oraz B zbioru U nazywamy rodzinę: A B = {A B : A A B B}. Mówimy, że podziały A oraz B są niezależne, gdy / A B, czyli gdy ich skrzyżowanie nie ma jako elementu zbioru pustego. Operację krzyżowania podziałów można iterować, otrzymując w ten sposób klasyfikacje wielopoziomowe. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 21 / 48

3. Klasyfikowanie 3. Klasyfikowanie Sposoby przedstawiania klasyfikacji wielopoziomowych: tabele drzewa clusters Przykłady klasyfikacji wielopoziomowych: biologia językoznawstwo ideogramy. Niektóre pojęcia związane z klasyfikacjami: odległość taksonomiczna przybliżenia; rough sets pojęcia topologiczne: domknięcie, wnętrze, brzeg. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 22 / 48

Podobieństwo obiektów polega na posiadaniu co najmniej jednej wspólnej cechy (z ustalonej listy). Opozycja między obiektami polega na różnieniu się co najmniej jedną cechą (z ustalonej listy). Każdą zwrotną i symetryczną relację na zbiorze U nazywamy relacją podobieństwa (tolerancji) na U. Rodzinę A niepustych podzbiorów U nazywamy pokryciem U, gdy jej suma równa jest U: A = U. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 23 / 48

Szukaj podobieństw między obiektami w każdym z obu powyższych przypadków. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 24 / 48

Zarówno podobieństwa, jak i opozycje można reprezentować przez systemy postaci O, F, φ, gdzie: O jest zbiorem obiektów; F jest zbiorem cech; relacja φ O F zachodzi między obiektem x O a cechą f F gdy x ma cechę f. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 25 / 48

Przykład przypisania obiektom cech. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 26 / 48

To graf relacji podobieństwa wyznaczonej przez przypisanie obiektom cech (z poprzedniego slajdu). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 27 / 48

Niech R będzie relacją podobieństwa na U. Mówimy, że: A U jest R-preklasą, gdy x, y A xry. A U jest R-klasą, gdy A jest maksymalną (względem inkluzji) preklasą. A U jest zbiorem R-rozproszonym, gdy x, y A (x y xry). A U jest zbiorem R-pochłaniającym, gdy x U y A yrx. Relację R + zdefiniowaną warunkiem: xr + y z U (xrz yrz) nazywamy relacją stowarzyszoną z R. Jest ona równoważnością na U. Jej klasy równoważności nazywamy R-jądrami. Przechodnie domknięcie relacji podobieństwa R oznaczamy przez R tr. To także jest relacja równoważności. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 28 / 48

Rodzina klas tolerancji (podobieństwa) określonej na pewnym zbiorze Stworzeń. Rodzinę klas U//R relacji podobieństwa R na U nazywa się czasami typologią obiektów z U. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 29 / 48

Niech U//R oznacza rodzinę wszystkich R-klas. Jest wzajemnie jednoznaczna odpowiedniość między pokryciami U a relacjami podobieństwa określonymi na U: Jeśli R jest relacją podobieństwa na U, to U//R jest pokryciem U. Jeśli A jest pokryciem U, to podobieństwem jest relacja R A U 2 zdefiniowana dla dowolnych x, y U warunkiem: xr A y A A x, y A. Każdą minimalną (względem inkluzji) rodzinę B U//R taką, że dla dowolnych x, y U zachodzi xry A B x, y A nazywamy R-bazą. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 30 / 48

Pokrycia a relacje podobieństwa. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 31 / 48

Kilka faktów o relacjach podobieństwa: Dla każdej relacji podobieństwa R istnieje R-baza. Dla każdej relacji podobieństwa R: R + R R tr. Zbiory, które są jednocześnie maksymalnymi zbiorami R-rozproszonymi i minimalnymi zbiorami R-pochłaniającymi są najbardziej ekonomicznymi opisami relacji R. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 32 / 48

Znajdź zbiory, które są jednocześnie minimalnymi zbiorami pochłaniającymi i maksymalnymi zbiorami rozproszonymi. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 33 / 48

Rodzaje opozycji: kontekstowe (np. oparte na dystrybycji); parametryczne (np. bazujące na wymiarach semicznych); opozycje typu nieporównywalności (np. hiponimiczne). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 34 / 48

O matematycznej teorii relacji podobieństwa oraz opozycji, a także jej zastosowaniach poczytać możesz np. w: Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 35 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Relacja R U 2 jest porządkiem częściowym na U, gdy jest: przechodnia x, y, z U (xry yrz xrz) oraz antysymetryczna x, y U (xry yrx x = y). Częściowy porządek R, który spełnia dodatkowo warunek asymetrii: x, y U (xry yrx) nazywamy ostrym porządkiem częściowym. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 36 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Przykłady: inkluzja jest porządkiem częściowym ostra inkluzja jest ostrym porządkiem częściowym. Hiponimiczne uporządkowanie leksykonu. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 37 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Niech R będzie częściowym porządkiem na U. Element x U nazywamy: R-minimalnym, gdy y U (x y yrx) R-maksymalnym, gdy y U (x y xry) R-najmniejszym, gdy y U (x y xry) R-największym, gdy y U (x y yrx). Uwaga: element R-najmniejszy (resp. R-największy), o ile istnieje, jest też elementem R-minimalnym (resp. R-maksymalnym), lecz niekoniecznie na odwrót. Gdy xry oraz nie istnieje z U taki, że x z, y z, xrz i zry, to mówimy, że x jest bezpośrednim R-poprzednikiem y (a y bezpośrednim R-następnikiem x). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 38 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Znajdź elementy: minimalne, maksymalne, największy oraz najmniejszy. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 39 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Porządek częściowy R nazywamy porządkiem liniowym, jeśli spełnia on warunek spójności: x, y U (x y xry yrx). Częściowy porządek R nazywamy dobrym porządkiem na U, jeśli każdy podzbiór U ma element R-najmniejszy. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 40 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Przykłady: Zbiór wszystkich liczb naturalnych jest uporządkowany w sposób dobry przez relację mniejszości. Relacja ta porządkuje ów zbiór także liniowo. Zbiór wszystkich liczb całkowitych jest liniowo uporządkowany przez relację mniejszości. Uporządkowanie to nie jest dobrym porządkiem. Uwaga: termin dobry nie ma tu charakteru ocennego. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 41 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Mówimy, że częściowy porządek R jest: dyskretny, gdy każdy element U ma bezpośredni R-poprzednik oraz R-następnik. gęsty, gdy x, y U (xry z U (x z z y xrz zry)). Uwaga: żaden porządek nie może być jednocześnie dyskretny i gęsty, ale są porządki, które nie są ani dyskretne, ani gęste. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 42 / 48

5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe 5. Porządkowanie: hierarchiczne i liniowe Przykłady: Zbiór liczb całkowitych wszystkich (i każdy jego podzbiór) jest uporządkowany w sposób dyskretny przez relację mniejszości. Zbiór wszystkich liczb wymiernych jest przez relację mniejszości uporządkowany w sposób gęsty. Zbiór wszystkich liczb rzeczywistych także jest uporządkowany w sposób gęsty przez relację mniejszości. Ale liczb rzeczywistych jest istotnie więcej niż liczb wymiernych. Relacja mniejszości porządkuje wszystkie liczby rzeczywiste w sposób ciągły. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 43 / 48

6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Systemy, którymi zajmuje się nauka mają postać układów złożonych z pewnych obiektów oraz wiążących te obiekty zależności. Matematycznymi odpowiednikami takich systemów są struktury relacyjne, czyli twory postaci: S = U, {R i } i I, {f j } j J, {a k } k K U jest zbiorem, zwanym uniwersum struktury S {R i } i I jest rodziną relacji na zbiorze U {f j } j J jest rodziną funkcji określonych na zbiorze U i o wartościach w tym zbiorze {a k } k K jest rodziną elementów wyróżnionych zbioru U. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 44 / 48

6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Kilka uwag (terminologicznych): Gdy J = K =, to mówimy o strukturach relacyjnych czystych. Gdy I = K =, to mówimy o algebrach. Często rozważamy struktury wielosortowe: zamiast zbioru U mamy wtedy rodzinę zbiorów {U σ } σ Σ ; wtedy odpowiednio określone są relacje oraz funkcje takiej wielosortowej struktury. Struktury relacyjne są interpretacjami języka Klasycznego Rachunku Predykatów (z identycznością). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 45 / 48

6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Przykłady: układ fizyczny społeczeństwo więzienie zbiór problemów graf algebra Boole a model standardowy Arytmetyki Peany. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 46 / 48

6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Pojęcie izomorfizmu struktur relacyjnych omówimy w grubym uproszczeniu, dla struktur z jedną relacją dwuargumentową oraz jedną funkcją jednoargumentową. Powiemy, że struktury S 1 = U 1, R 1, f 1 i S 2 = U 2, R 2, f 2 są izomorficzne, gdy istnieje wzajemnie jednoznaczna funkcja f z U 1 na U 2 taka, że dla dowolnych x, y U 1 : xr 1 y f (x)r 2 f (y) f (f 1 (x)) = f 2 (f (x)). Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 47 / 48

6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu 6. Struktury relacyjne i pojęcie izomorfizmu Matematyk bada świat z dokładnością do izomorfizmu. Jerzy Pogonowski (MEG) Naukoznawstwo (Etnolingwistyka V) 25 listopada 2006 48 / 48