Teoretyczne podstawy informatyki

Podobne dokumenty
Obliczanie. dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP 1

Teoretyczne podstawy informatyki

Matematyka II - Organizacja zajęć. Egzamin w sesji letniej

Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki

O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu

Logika i teoria mnogości Wykład 14

Elementy Teorii Obliczeń

Dialog z przyroda musi byc prowadzony w jezyku matematyki, w przeciwnym razie przyroda nie odpowiada na nasze pytania.

Początki informatyki teoretycznej. Paweł Cieśla

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa

Matematyczne podstawy informatyki Mathematical Foundations of Computational Sciences. Matematyka Poziom kwalifikacji: II stopnia

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Zasady krytycznego myślenia (1)

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Na początek: teoria dowodu, Hilbert, Gödel

Dydaktyka matematyki III-IV etap edukacyjny (wykłady)

Logika i teoria mnogości Wykład Sformalizowane teorie matematyczne

O LICZBACH NIEOBLICZALNYCH I ICH ZWIĄZKACH Z INFORMATYKĄ

6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.).

O ROLI TEZY CHURCHA W DOWODZIE PEWNEGO TWIERDZENIA

O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze.

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

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

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA - MATEMATYKA

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Rekurencyjna przeliczalność

Przedmiotowe Zasady Oceniania matematyka, geometria w ćwiczeniach, funkcje w zastosowaniach Sposoby sprawdzania osiągnięć edukacyjnych

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Struktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Czy komputer może myśleć? Sprawy bieżące. Sprawy bieżące. Wydział Fizyki UW. a. Tw. Gödla kontra Matrix b.

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą

WYKAZ KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA KIERUNEK: MATEMATYKA, SPS WIEDZA

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

Języki, automaty i obliczenia

Złożoność obliczeniowa. wykład 1

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizacja w roku akademickim 2016/17

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

Przedmiotowy System Oceniania z matematyki. Sporządzony przez Komisję przedmiotów matematycznych

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

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

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

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

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010

Równoliczność zbiorów

Załącznik 2. Symbol efektu obszarowego. Kierunkowe efekty uczenia się (wiedza, umiejętności, kompetencje) dla całego programu kształcenia

KONKURS MATEMATYCZNY KOMA 2018

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 7

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Analiza zespolona. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: II/4

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o. Kołmogorowa

Aproksymacja diofantyczna

Równowano modeli oblicze

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują):

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

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

Uwaga 1. Zbiory skończone są równoliczne wtedy i tylko wtedy, gdy mają tyle samo elementów.

OBLICZALNOŚĆ I NIEOBLICZALNOŚĆ

W planie dydaktycznym założono 172 godziny w ciągu roku. Treści podstawy programowej. Propozycje środków dydaktycznych. Temat (rozumiany jako lekcja)

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Algebra liniowa (ALL010) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/1

iks plus trzy dzielone na dwa iks razy iks plus pięć

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

KARTA KURSU. Wstęp do logiki i teorii mnogości Introduction to Logic and Set Theory

Indukcja matematyczna

Załącznik 2. Symbol efektu obszarowego. Kierunkowe efekty uczenia się (wiedza, umiejętności, kompetencje) dla całego programu kształcenia

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?

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

UCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r.

INFORMATYKA a FILOZOFIA

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia)

Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Dział I FUNKCJE I ICH WŁASNOŚCI

Logika Matematyczna (1)

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

PROBLEMY NIEROZSTRZYGALNE

Wykład z równań różnicowych

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

Matematyka zajęcia fakultatywne (Wyspa inżynierów) Dodatkowe w ramach projektu UE

Poprawność semantyczna

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Matematyka finansowa (MFI222) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

Algorytm. Słowo algorytm pochodzi od perskiego matematyka Mohammed ibn Musa al-kowarizimi (Algorismus - łacina) z IX w. ne.

Transkrypt:

n r fi i= 1 n r fi i= 1 r n ( x) = f ( x) + K+ f ( x) Def r 1 r n ( x) = f ( x) K f ( x) Def r 1 1 Wykład cz. 2 dyżur: poniedziałek 9.30-10.30 p. 436 środa 13.30-14.30 p. 436 e-mail: joanna.jozefowska@cs.put poznan.pl materiały do wykładów: http://www.cs.put.poznan.pl/jjozefowska/ hasło: mat2003 Ćwiczenia cz. 2 dr inż. Grzegorz Waligóra 2 Literatura Batóg T., Podstawy logiki, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 1999. Błażewicz J., Złożoność obliczeniowa problemów kombinatorycznych, WNT, Warszawa 1988. Davis M.,, w: Matematyka współczesna - dwanaście esejów pod redakcją Lynna Arthura Steena, WNT, Warszawa 1983. Epstein R. L., Carnielli W. A., Computability, Wadsworth, Belmont 2000. Harel D., Rzecz o istocie informatyki, wyd. 2, WNT Warszawa 2000. Penrose R., Nowy umysł cesarza. O komputerach, umyśle i prawach fizyki, PWN, Warszawa 1996. 3 1

Teoria informatyki i metainformatyka 4 Czy teoria jest potrzebna? Co to jest teoria? 5 Czy teoria jest potrzebna? Co to jest teoria? Teoria wszelka wiedza tłumacząca daną dziedzinę rzeczywistości w odróżnieniu od praktyki jako określonego zespołu działań przekształcających tę dziedzinę rzeczywistości. 6 2

Przepaść między teorią a praktyką. Dlaczego? 7 Zadania teorii: usystematyzowanie wiedzy o dziedzinie, pogłębianie znajomości danej dziedziny, wyjaśnianie zjawisk występujących w rzeczywistości, przewidywanie zjawisk, osiągnięcie postępu w praktyce. 8 Między duchem a materią pośredniczy... matematyka Hugo Steinhaus (1887-1972) 9 3

Teoria informatyki badanie matematycznych modeli zjawisk obliczeniowych. Obejmuje: Rozwiązywanie problemów Języki programowania Struktury danych Poprawność programów Zatrzymywanie programów Efektywność rozwiązań formułowanych w postaci programów Architektura komputerów 10 Sztuczna inteligencja Czy można symulować inteligentne zachowanie za pomocą metod obliczeniowych? 11 Sztuczna inteligencja Rozpoznawanie języka naturalnego Rozpoznawanie obrazów Uczenie się Planowanie działań i robotyka Gry Dowodzenie twierdzeń 12 4

Dowody Co to jest dowód? Jak rozpoznać, że twierdzenie matematyczne zostało udowodnione? Jakie są kryteria? Czym różni się dowód w matematyce od dowodu np. sądowego? 13 Dowody Indukcja Dowód nie wprost Dowód konstrukcyjny Dowód przez kontrprzykład Dowody na istnienie 14 Obliczanie 15 5

Obliczanie Profesor Nawrocki powiedział, że nie! Czy wszystko można obliczyć? 16 Obliczanie Czy wszystko można obliczyć? Co to jest obliczanie? Czy to, co intuicyjnie uznajemy za obliczalne można obliczyć za pomocą mechanicznej procedury? 17 18 6

Wszystko zaczęło się od paradoksów... W pewnej wsi mieszka fryzjer, który goli wszystkich i tylko tych mieszkańców wsi, którzy nie golą się sami. Czy ten fryzjer się goli? 19 Dawid Hilbert (1862-1943) 1900 - ogłasza program składający się z 23 problemów, którego celem jest zbudowanie matematyki na niepodważalnych zasadach; dziesiąty problem Hilberta (Entscheidungsproblem): Czy można napisać program pozwalający dla dowolnego wielomianu wielu zmiennych o współczynnikach całkowitych stwierdzić w skończonej liczbie kroków czy ma on pierwiastki całkowite, czy też ich nie ma. 20 Kurt Gödel (1906-1978) This sentence is not provable. 1931 - publikuje twierdzenie, którym rozwiewa nadzieje Hilberta: Dowolny precyzyjny (formalny) system aksjomatów i reguł wnioskowania, na tyle ogólny, aby obejmował proste zdania arytmetyczne, oraz wolny od sprzeczności, musi zawierać pewne zdania, których prawdziwości nie można ani dowieść, ani obalić posługując się środkami dozwolonymi w ramach tego systemu. 21 7

Alonzo Church (1903-1995) twórca rachunku λ i jego zastosowania do analizy obliczalności 1936 - udowadnia, że arytmetyka pierwszego rzędu jest nierozstrzygalna teza Churcha: wszystko, co jest efektywnie obliczalne daje się wyrazić za pomocą funkcji λ-definiowalnych, funkcji rekurencyjnych lub innych formalizmów im równoważnych 22 Stephen C. Kleene (1909-1994) 1936 - udowadnia równoważność zdefiniowanej przez Churcha klasy funkcji λ-definiowalnych z podaną przez siebie klasą funkcji rekurencyjnych 23 Alan Turing (1912-1954) możliwe jest skonstruowanie maszyny zdolnej wykonać dowolne obliczenia istnieją zagadnienia matematyczne, których nie można rozwiązać za pomocą obliczeń 24 8

Emil Post (1897-1954) niezależna analiza procesu obliczeniowego pierwsze badania nad stopniami nierozwiązalności (klasyfikacja problemów nierozwiązalnych) 1943 - wprowadza koncepcję systemów kanonicznych 25 Julia B. Robinson (1919-1985) prace nad nierozwiązalnością dziesiątego problemu Hilberta 1949 - udowadnia, że arytmetyka liczb rzeczywistych jest nierozstrzygalna zasada rezolucji 26 Martin Davis (1928) prace nad nierozwiązalnością dziesiątego problemu Hilberta (Davis, Putnam, Robinson, ok. 1950) gdyby istniało chociaż jedno równanie diofantyczne, którego rozwiązania spełniałyby specjalny warunek, to dziesiąty problem Hilberta byłby nierozwiązalny Jurij Matjasewicz (1948) 1970 - dowód istnienia takiego równania 27 9

Antoni A. Markow (1903-1979) 1954 - wprowadza pojęcie algorytmów normalnych wykazuje, że problem słowa dla półgrup jest nierozstrzygalny 28 Problem słowa Dla danego alfabetu składającego się z trzech znaków a, b i c i dla danych trzech równań: ba = abc bc = cba ac = ca Można otrzymać inne równania przez podstawienie: bac = bca = cbaa = cabca = acbca... cabca = cabac... cabca = cacbaa... Czy z podanych wyżej trzech równań można wnosić, że bacabca = acbca? 29 1963 - J. C. Stepherdson, H. E. Sturgis maszyny z nieograniczonymi rejestrami 1964 - C. C. Elgot, A. Robinson - maszyny RAM i RASP 30 10

Każdej teorii odpowiada metateoria Zadaniem metateorii jest analizowanie samej teorii i odkrywanie jej ograniczeń. Do głównych celów metainformatyki należą: - podanie precyzyjnego określenia tego, co oznacza termin obliczalny, - ustalenie zasadniczych metawyników, np. nierozstrzygalność problemu stopu dla maszyn Turinga. 31 Teoria obliczeń Teoria obliczeń czyli zastosowanie matematyki do teoretycznego rozumienia obliczeń. Jest to dział matematyki zajmujący się definiowaniem i formalnym badaniem terminu obliczalność. Teoria obliczeń formułuje podstawy teoretyczne algorytmów, programów, procesów obliczeniowych. 32 Klasy zagadnień rozważanych w teorii obliczeń wyznaczenie klasy problemów obliczalnych oraz wskazanie granic obliczalności klasyfikacje problemów obliczalnych złożoność obliczeniowa algorytmów weryfikacja poprawności algorytmów 33 11

Podejścia do problemu obliczalności Reprezentacja w postaci formalnego systemu (Church 1933, Gödel i Herbrand 1934) definiuje się formalny system (aksjomaty i reguły dowodzenia); funkcja jest obliczalna, jeżeli dla każdego m i n, takich, że f(m) = n można udowodnić w ramach tego systemu, że f(m) = n. Rachunek λ (Church 1936) definiuje się prosty, formalny alfabet i język oraz reguły redukcji (prostsze niż reguły dowodzenia w systemach formalnych). Modele arytmetyczne (Kleene 1936) wykorzystuje uogólnienie definicji indukcyjnej. Modele maszyn abstrakcyjnych (Turing 1936, Markov 1954, maszyny z nieograniczonym rejestrem (Shepherdson i Sturings 1963) wykorzystuje matematyczny abstrakcyjny model maszyny. 34 Obliczalność W 1937 roku Turing i Church (niezależnie) wykazali, że każdą obliczalną operację (w sensie Turinga) można zapisać w postaci odpowiedniego wyrażenia Churcha (i odwrotnie). Inne sposoby definiowania pojęcia obliczalności, jednak są one równoważne pod względem podziału problemów na obliczalne i nieobliczalne. 35 Konkurs Wszystkie konie są tego samego koloru. Możemy to udowodnić przez indukcję ze względu na liczbę koni w rozważanym podzbiorze. Oto w jaki sposób: Jeśli mamy do czynienia z jednym koniem, to ma on ten sam kolor, co on sam. Baza więc zachodzi trywialnie. W celu pokazania kroku indukcyjnego załóżmy, że w n- elementowym zbiorze koni są one ponumerowane od 1 do n. Na mocy założenia indukcyjnego konie od 1 do n 1 mają ten sam kolor, podobnie konie o numerach od 2 do n. Ale środkowe konie o numerach 2 do n 1 nie są kameleonami, więc nie mogą zmieniać koloru, kiedy przyznają się do różnych grup. Zatem konie od 1 do n muszą mieć ten sam kolor, czyli wszystkie n koni jest tego samego koloru; cbdo. Co, jeśli cokolwiek, jest błędne w tym rozumowaniu? 36 12