Schematy i reguªy wnioskowania w logice rozmytej

Podobne dokumenty
Słabe spójniki logiczne

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

Metody dowodzenia twierdze«

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Implikacje rozmyte. Zbigniew Suraj. Instytut Informatyki Uniwersytet Rzeszowski. Seminarium naukowe Grupy badawczej RSPN, 8 kwietnia 2013, Rzeszów

Zbiory i odwzorowania

I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji. iloraz ró»nicowy x y x

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Wanda Niemyska. O równaniach funkcyjnych związanych z rozdzielnością implikacji rozmytych

Funkcje wielu zmiennych

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Estymacja parametru gªadko±ci przy u»yciu falek splajnowych

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

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Macierze i Wyznaczniki

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Funkcje wielu zmiennych

Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu)

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Zbiory ograniczone i kresy zbiorów

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Podstawy logiki i teorii zbiorów wiczenia

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Podstawy matematyki dla informatyków

Macierze i Wyznaczniki

Strategia czy intuicja?

Dalszy ciąg rachunku zdań

f(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Indeksowane rodziny zbiorów

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Funkcje wielu zmiennych

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

Informacje pomocnicze

ZADANIA. Maciej Zakarczemny

x y x y x y x + y x y

Ekstremalnie maªe zbiory

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Preliminaria logiczne

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

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Podstawy matematyki dla informatyków. Funkcje. Funkcje caªkowite i cz ±ciowe. Deniowanie funkcji. Wykªad pa¹dziernika 2012

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

Wyra»enia logicznie równowa»ne

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

Logika matematyczna (16) (JiNoI I)

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Geometria Algebraiczna

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Interpolacja funkcjami sklejanymi

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

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

punkcie. Jej granica lewostronna i prawostronna w punkcie x = 2 wynosz odpowiednio:

Matematyka. Justyna Winnicka. rok akademicki 2016/2017. Szkoªa Gªówna Handlowa

Prawdopodobie«stwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, niezale»no± zdarze«.

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Letnia Szkoła Instytutu Matematyki Uniwersytetu Śląskiego w Katowicach września 2010 Wisła, Polska. Przekroje różnych klas implikacji rozmytych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Teoria grafów i sieci 1 / 58

LOGIKA Dedukcja Naturalna

Zadania. 4 grudnia k=1

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1

Ukªady równa«liniowych

Freyd, Abelian Categories

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne

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

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych

Informacje pomocnicze:

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

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki

Wielomiany. El»bieta Sadowska-Owczorz. 19 listopada 2018

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

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

Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych

O pewnej regule alokacji jako sposobie inwestowania na gieªdzie papierów warto±ciowych

Metodydowodzenia twierdzeń

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Grupy, pierścienie i ciała

Ciągłość funkcji. Seminarium dyplomowe powtórzenie wiadomości. Jan Kowalski. 22 maja Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Transkrypt:

Wybrane schematy i reguªy wnioskowania w logice rozmytej Uniwersytet l ski Letnia Szkoªa Instytutu Matematyki, Brenna, 24-28 wrze±nia 2018

w logice klasycznej Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C

w logice klasycznej Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C Modus Ponendo Ponens (A B) A B

w logice klasycznej Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C Modus Ponendo Ponens Modus Tollendo Tollens (A B) A B (A B) B A

w logice klasycznej Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C Modus Ponendo Ponens Modus Tollendo Tollens (A B) A B (A B) B A Redukcja do absurdu ( A B) B A

Algebra Boole'a Niech L =< L,,, 0, 1, > b dzie algebr Boole'a (z porz dkiem x y x y = y, x, y L). Implikacj x y denujemy jako x y = x y (1) x y = max{t L: x t y}, (2) Wzory (1) oraz (2) s w algebrze Boole'a równowa»ne.

Prawo redukcji do absurdu ( A B) B A W L, korzystaj c z rozdzielno±ci, mamy ( x y) y = ( x y) y = (x y) y = (x y) (y y) = x y 0 = x y x

Prawo redukcji do absurdu ( A B) B A W L, korzystaj c z rozdzielno±ci, mamy ( x y) y = ( x y) y = (x y) y = (x y) (y y) = x y 0 = x y x ( x y) y x

w logice rozmytej t-norma negacja rozmyta implikacja rozmyta

Denicja 1 Funkcj I : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy implikacj rozmyt, je±li dla x, x 1, x 2, y, y 1, y 2 [0, 1] speªnione s nast puj ce warunki. (I1) x 1 x 2 I (x 1, y) I (x 2, y), (I2) y 1 y 2 I (x, y 1 ) I (x, y 2 ), (I3) I (1, 1) = 1, I (0, 0) = 1, I (1, 0) = 0.

Denicja 1 Funkcj I : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy implikacj rozmyt, je±li dla x, x 1, x 2, y, y 1, y 2 [0, 1] speªnione s nast puj ce warunki. (I1) x 1 x 2 I (x 1, y) I (x 2, y), (I2) y 1 y 2 I (x, y 1 ) I (x, y 2 ), (I3) I (1, 1) = 1, I (0, 0) = 1, I (1, 0) = 0. Denicja 2 Mówimy,»e implikacja rozmyta I speªnia wªasno± lewostronnego elementu neutralnego, je»eli I (1, y) = y, y [0, 1]. (NP)

Przykªad 1 Implikacja Šukasiewicza I LK (x, y) = min{1, 1 x + y}, x, y [0, 1] Implikacja Gödla { I GD (x, y) = 1, x y, y, x > y x, y [0, 1] Implikacja Reichenbacha I RC (x, y) = 1 x + xy, x, y [0, 1] Implikacja Fodora { 1, x y I FD (x, y) =, x, y [0, 1]. max{1 x, y}, x > y

Denicja 3 Funkcj malej c N : [0, 1] [0, 1] nazywamy negacj rozmyt, je±li N(0) = 1, N(1) = 0. Ponadto, wyró»niamy m.in. (i) ±cisª, je±li jest ±ci±le malej ca i ci gªa, (ii) siln, je±li jest inwolucj, tzn. N(N(x)) = x dla x [0, 1]. Denicja 4 Niech I b dzie implikacj rozmyt. Funkcj N I : [0, 1] [0, 1] zdeniow nast puj co N I (x) = I (x, 0), x [0, 1] (3) nazywamy negacj naturaln I lub negacj indukowan przez I.

Denicja 5 Funkcj T : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy norm trójk tn (t-norm ), je»eli, dla x, y, z [0, 1], speªnione s nast puj ce warunki. T (x, y) = T (y, x), T (x, T (y, z)) = T (T (x, y), z), T (x, y) T (x, z) dla y z, tzn. T (x, ) jest rosn ca, T (x, 1) = x. (T1) (T2) (T3) (T4)

Przykªad 2 t-norma drastyczna { 0, x, y [0, 1) T D (x, y) = min{x, y}, w przeciwnym przypadku t-norma nilpotentne minimum { 0, x + y 1 T nm (x, y) = min{x, y}, w przeciwnym przypadku t-norma Šukasiewicza T LK (x, y) = max{0, x + y 1}, x.y [0, 1].

Denicja 6 Funkcj S : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy konorm trójk tn (t-konorm ), je»eli, dla x, y, z [0, 1], speªnione s nast puj ce warunki. S(x, y) = S(y, x), S(x, S(y, z)) = S(S(x, y), z), S(x, y) S(x, z) dla y z, tzn. S(x, ) jest rosn ca, S(x, 0) = x. (S1) (S2) (S3) (S4) Klement E. P., Mesiar R., Pap E.: Triangular norms. Kluwer, Dordrecht (2000)

Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C T (I (x, z), I (z, y)) I (x, y), x, y, z [0, 1]

Sylogizm hipotetyczny (A B) (B C) A C T (I (x, z), I (z, y)) I (x, y), x, y, z [0, 1] Redukcja do absurdu ( A B) B A T (I (N(x), y), N(y)) x, x, y [0, 1]

Modus Ponendo Ponens (A B) A B T (I (x, y), x) y, x, y [0, 1]

Modus Ponendo Ponens (A B) A B T (I (x, y), x) y, x, y [0, 1] Modus Tollendo Tollens (A B) B A T (I (x, y), N(y)) N(x), x, y [0, 1]

Wnioskowanie przybli»one Je»eli x jest A, to y jest B x jest A y jest B

Wnioskowanie przybli»one Je»eli x jest A, to y jest B x jest A y jest B Je»eli x jest A 1, to y jest B 1 Je»eli x jest A 2, to y jest B 2... Je»eli x jest A n, to y jest B n x jest A y jest B

B = A @R

B = A @R @ = Zªo»eniowa reguªa wnioskowania (The Compositional Rule of Inference Zadeh 1973) B = A R (CRI)

B = A @R @ = Zªo»eniowa reguªa wnioskowania (The Compositional Rule of Inference Zadeh 1973) B = A R (CRI) T - t-norma B (y) = sup T (A (x), R(x, y)), x X, y Y, x X

@ = Iloczyn Bandlera-Kohouta B = A R (BK)

@ = Iloczyn Bandlera-Kohouta B = A R (BK) B (y) = inf x X J(A (x), R(x, y)), x X, y Y, J - implikacja rozmyta

Relacja R Ř(x, y) = - t-norma n (A i (x) B i (y)), x X, y Y i=1

Relacja R n Ř(x, y) = (A i (x) B i (y)), x X, y Y i=1 - t-norma n ˆR(x, y) = (A i (x) B i (y)), x X, y Y i=1 - implikacja rozmyta

(CRI) y = sup T (x, I (x, y)), y [0, 1] (GMP) x [0,1]

(CRI) N(x) = y = sup T (x, I (x, y)), y [0, 1] (GMP) x [0,1] sup T (N(y), I (x, y)), x [0, 1] (GMT) y [0,1]

(CRI) N(x) = x = y = sup T (x, I (x, y)), y [0, 1] (GMP) x [0,1] sup T (N(y), I (x, y)), x [0, 1] (GMT) y [0,1] sup T (N(y), I (N(x), y)), x [0, 1] (GRA) y [0,1]

(CRI) N(x) = x = I (x, y) = y = sup T (x, I (x, y)), y [0, 1] (GMP) x [0,1] sup T (N(y), I (x, y)), x [0, 1] (GMT) y [0,1] sup T (N(y), I (N(x), y)), x [0, 1] (GRA) y [0,1] sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] (GHS) z [0,1]

(GHS) I (x, y) = sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1]

(GHS) I (x, y) = x = 1 sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1]

(GHS) I (x, y) = x = 1 y = sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] sup T (z, I (z, y)) z [0,1]

(GHS) I (x, y) = x = 1 y = y = 0 sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] sup T (z, I (z, y)) z [0,1]

(GHS) I (x, y) = x = 1 y = y = 0 sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] sup T (z, I (z, y)) z [0,1] N I (x) = sup T (I (x, z), N I (z)) z [0,1]

(GHS) I (x, y) = x = 1 y = y = 0 sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] sup T (z, I (z, y)) z [0,1] N I (x) = sup T (I (x, z), N I (z)) z [0,1] y = 0, x N(x), N = N I

(GHS) I (x, y) = x = 1 y = y = 0 sup T (I (x, z), I (z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] sup T (z, I (z, y)) z [0,1] N I (x) = sup T (I (x, z), N I (z)) z [0,1] y = 0, x N(x), N = N I x = sup z [0,1] T (I (N(x), z), N(z))

Denicja 7 Funkcj I : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy R-implikacj, je±li istnieje taka t-norma T,»e I (x, y) = sup{t [0, 1] : T (x, t) y}, x, y [0, 1]. Implikacj I indukowan z t-normy T oznaczamy I T. Denicja 8 Funkcj I : [0, 1] 2 [0, 1] nazywamy (S, N)-implikacj, je»eli istnieje taka t-konorma S oraz taka negacja N,»e I (x, y) = S(N(x), y), x, y [0, 1]. Je»eli N jest negacj siln, to I nazywamy siln implikacj lub S-implikacj.

Twierdzenie 1 Niech T b dzie t-norm. T jest lewostronnie ci gªa (T, I T ) speªnia (GHS).

Twierdzenie 1 Niech T b dzie t-norm. T jest lewostronnie ci gªa (T, I T ) speªnia (GHS). Stwierdzenie 1 Niech T b dzie t-norm lewostronnie ci gª, a T dowoln t-norm. Wtedy para (T, I T ) speªnia (GHS) T T.

inf I 1(C(x, z), C(z, y)) = I 2 (x, y) z [0,1] (BK-GHS)

inf I 1(C(x, z), C(z, y)) = I 2 (x, y) z [0,1] (BK-GHS) Twierdzenie 2 Niech F, G : [0, 1] 2 [0, 1], G niech b dzie semikopuª oraz niech (F, G) speªnia nierówno± F (x, y) F (G(x, z), G(z, y)). Wówczas (F, G, F ) speªnia (BK-GHS).

Wniosek 1 Je»eli T jest t-norm, to (I T, T, I T ) speªnia (BK-GHS). Wniosek 2 Niech T b dzie t-norm, a I 2 implikacj rozmyt. Wówczas (I 2, T, I T ) speªnia (BK-GHS) I T I 2.

V (x, y) = inf I 1(I 2 (x, z), C(z, y)), x, y [0, 1] z [0,1]

V (x, y) = inf I 1(I 2 (x, z), C(z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] rozwi zanie innych równa«powstaªych z (BK)

V (x, y) = inf I 1(I 2 (x, z), C(z, y)), x, y [0, 1] z [0,1] rozwi zanie innych równa«powstaªych z (BK) przypadek wielu reguª

Dzi kuj za uwag!