Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o. Kołmogorowa

Podobne dokumenty
Początki informatyki teoretycznej. Paweł Cieśla

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

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

Maszyna Turinga języki

Obliczenia inspirowane Naturą

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

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

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Matematyczne Podstawy Informatyki

Logika i teoria mnogości Wykład Sformalizowane teorie matematyczne

Teorioinformacyjne twierdzenie Gödla,

Złożoność informacyjna Kołmogorowa. Paweł Parys

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze.

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

1 Działania na zbiorach

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Teoria obliczeń czyli czego komputery zrobić nie mogą

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

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

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Elementy Teorii Obliczeń

Wstęp do Matematyki (4)

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

Aproksymacja diofantyczna

Rekurencyjna przeliczalność

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

Problemy Decyzyjne dla Systemów Nieskończonych

CO TO SĄ BAZY GRÖBNERA?

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

Równoliczność zbiorów

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

1 Funkcje uniwersalne

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

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana

Symbol, alfabet, łańcuch

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 9,

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

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

Paradygmaty dowodzenia

Matematyka dyskretna dla informatyków

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

1 Automaty niedeterministyczne

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Schematy Piramid Logicznych

Teoria miary i całki

Teoretyczne podstawy informatyki

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

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Algorytmy w teorii liczb

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

Metoda Tablic Semantycznych

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

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

Kombinowanie o nieskończoności. 3. Jak policzyć nieskończone materiały do ćwiczeń

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

Logika Matematyczna (10)

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część X - Algorytmy samostabilizujące.

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

Matematyka Dyskretna 2/2008 rozwiązania. x 2 = 5x 6 (1) s 1 = Aα 1 + Bβ 1. A + B = c 2 A + 3 B = d

Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

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

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

Logika Matematyczna (1)

Złożoność obliczeniowa. wykład 1

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

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

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana

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

Elementy logiki i teorii mnogości

Programowanie liniowe

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

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1

Topologia zbioru Cantora a obwody logiczne

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 3. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2017/2018

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wstęp do Informatyki

Zbiory, relacje i funkcje

Imię, nazwisko, nr indeksu

Twierdzenia Gödla dowody. Czy arytmetyka jest w stanie dowieść własną niesprzeczność?

IMIĘ NAZWISKO... grupa C... sala Egzamin ELiTM I

Co to są liczby naturalne i czemu ich nie ma?! Adam Kolany

6.4 Podstawowe metody statystyczne

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Zadania do Rozdziału X

Lista zadań - Relacje

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

Transkrypt:

Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o niezupełności arytmetyki oparty o złożoność Kołmogorowa Grzegorz Gutowski SMP II rok opiekun: dr inż. Jerzy Martyna II UJ 1

1 Wstęp Pierwsze twierdzenie o niezupełności arytmetyki zostało udowodnione przez Kurta Gödela w roku 1931[1]. Gödel pokazał, że pod pewnymi dodatkowymi warunkami (ω - niesprzeczności) dowolna niesprzeczna teoria formalna zawierająca arytmetykę musi być niezupełna. Późniejsze wyniki innych matematyków osłabiły założenia i uprościły dowód tego twierdzenia. W najmocniejszym wariancie można pokazać, że dowolna niesprzeczna teoria formalna zawierająca arytmetykę jest nierozstrzygalna, a dodatkowo jeśli jest aksjomatyzowalna, to jest niezupełna. Złożoność Kołmogorowa została wprowadzona przez rosyjskiego matematyka Andreia Kołmogorowa w 1965 roku. Służy ona do charakteryzacji skończonych obiektów matematycznych przedstawionych jako ciągi binarne. Można ją intuicyjnie opisać jako miarę komplikacji obiektu. Im bardziej obiekt jest skomplikowany, tym jego złożoność jest większa. Złożoność Kołmogorowa znalazła zastosowania w informatyce i rachunku prawdopodobieństwa. Korzystając ze złożoności Kołmogorowa można udowodnić pewną prostą wersję pierwszego twierdzenia Gödela. Można mianowicie pokazać pewną klasę zdań nad językiem arytmetyki, które są niezależne od każdej aksjomatyzowalnej teorii zawierającej arytmetykę. Pokazanie takich zdań dowodzi, że taka teoria jest teorią niezupełną. Ten ciekawy dowód zostanie przedstawiony po wprowadzeniu niezbędnych definicji i udowodnieniu podstawowoych twierdzeń dotyczących złożoności Kołmogorowa. 2 Złożoność Kołmogorowa 2.1 Definicje Definicja 1 Wprowadza się następujący porządek na zbiorze {0, 1} x y ( x < y ) ( x = y x leks y) gdzie x jest długością słowa x, a leks jest zwykłym porządkiem leksykograficznym. W dalszej części, jeżeli nie jest zaznaczone inaczej, to do porównywania ciągów binarnych jest wykorzystywany ten porządek. Definicja 2 Maszyną Turinga M nazywamy siódemkę uporządkowaną: Gdzie: M = (Q, Σ, Γ, σ, q 0,, F ) str. 1

Q - zbiór stanów Σ Γ - alfabet wejściowy Γ - alfabet taśmy q 0 - stan początkowy Γ Σ - znak spacji F Q - zbiór stanów końcowych σ: Q F Q Γ {L, R} - funkcja przejścia, która może być funkcją częściową Sposób obliczania na Maszynie Turinga nie zostanie szczegółowo opisany w tej pracy. Po więcej informacji na ten temat można sięgnąć do [2]. W dalszych rozważaniach zakłada się, że Σ = {0, 1}, a Γ = {0, 1, } Definicja 3 Wprowadza się następujące kodowanie maszyny Turinga do ciągu binarnego: Jeżeli Q = {q 1, q 2,..., q n }, q 0 = q s, F = {q i1, q i2,..., q it }, Γ = {γ 1, γ 2, γ 3 } (γ 1 to 0, γ 2 to 1, a γ 3 to ), a {L, R} = {d 1, d 2 }, to funkcję przejścia σ można opisać jako zbiór przejść: σ(q i, γ j ) = (q k, γ l, d m ) i zakodować każde takie przejście jako ciąg binarny: 110 i 10 j 10 k 10 l 10 m Natomiast ciąg binarny kodujący całą maszynę Turinga to: 0 n 10 s 10 i 1 10 i 2 1... 10 it skonkatenowany ze wszystkimi przejściami funkcji σ. Ponieważ w zależności od kolejności numeracji stanów i występowania przejść w konkatenacji może powstać wiele różnych ciągów binarnych opisujących tą samą maszynę Turinga jako jej opis wybiera się najmniejszy z tych ciągów. Definicja 4 Wprowadza się numerację maszyn Turinga, według kolejności ich kodów względem wcześniej wprowadzonego porządku na ciągach binarnych. W tej numeracji maszyną M 1 jest maszyna o najmniejszym kodzie binarnym. M 2 to maszyna, która ma drugi w kolejności najmniejszy kod binarny, itd. str. 2

Definicja 5 Mając daną maszynę Turinga M działającą nad alfabetem {0,1} i oznaczając M(x) funkcję częściową {0,1} {0,1} określoną przez maszynę M definiuje się złożonośc Kołmogorowa na maszynie M jako gdzie y jest długością ciągu y. K M (x) = min{ y : M(y) = x} M(y) może być nieokreślone dla konkretnego y, gdyż maszyna M może się nie zatrzymać dla wejścia y. Zbiór { y : M(y) = x} może być zbiorem pustym i należy przyjąc, że min( ) = +. Definicja 6 Maszyna Turinga M jest asymptotycznie niegorsza od maszyny Turinga N jeżeli istnieje stała c taka że K M (x) K N (x) + c dla wszystkich ciągów x. Definicja 7 Maszyna Turinga U jest asymptotycznie optymalna, jeżeli jest asymptotycznie niegorsza od każdej maszyny Turinga M. Definicja 8 Przez < a, b > oznacza się ciąg binarny reprezentujący parę uporządkowaną (a, b) powstający w następujący sposób: Każdy bit reprezentacji a jest podwajany, wynik jest konkatenowany z ciągiem 01 i z reprezentacją b. Łatwo zauważyć, że z tak zakodowanej pary można odczytać zarówno pierwszą, jak i drugą współrzędną, oraz że zachodzi równość: < a, b > = 2 a + 2 + b Twierdzenie 9 Istnieje asymptotycznie optymalna maszyna Turinga. Dowód: Oznaczmy przez U dowolną maszynę uniwersalną działającą na wprowadzonym kodowaniu pary uporządkowanej, czyli taką, że: i N : U(< i, x >) = M i (x) Dla dowolnej maszyny Turinga M zachodzi M = M i dla pewnego i. Dla każdego skończonego ciągu binarnego x zachodzi: K M (x) = K Mi (x) = min{ y : M i (y) = x} = = min{ < i, y > 2 i 2: M i (y) = x} = = min{ < i, y > 2 i 2: U(< i, y >) = x} K U (x) 2 i 2 Zatem jeżeli przyjmiemy jako c = 2 i + 2 to otrzymamy: K U (x) K M (x) + c Czyli maszyna U jest asymptotycznie niegorsza od dowolnej maszyny M, co oznacza że jest asymptotycznie optymalna. str. 3

Definicja 10 Złożoność Kołmogorowa ciągu x definiuje się jako K(x) = K U (x) przy ustalonej maszynie asymptotycznie optymalnej U. Wybór maszyny U jest dla definicji istotny tylko co do stałej, więc w dalszych rozważaniach przyjmuje się, że naszą maszyną U jest dowolna maszyna uniwersalna. 2.2 Podstawowe własności Lemat 11 Istnieje stała c, taka że dla każdego skończonego ciągu binarnego x zachodzi: K(x) x + c Dowód: Wystarczy skonstruować maszynę M o następującej własności: M(x) = x. Weźmy jako M pierwszą w ciągu maszyn maszynę o tej własności. M = M i dla pewnego i, a więc: x : U(< i, x >) = M i (x) = M(x) = x Wystarczy zatem przyjąć jako c = 2 log 2 i + 2, gdyż mamy wtedy: min{ y : U(y) = x} < i, x > = x + 2 log 2 i + 2 = x + c Lemat 12 Dla każdej liczby naturalnej n istnieje ciąg binarny x długości n, którego złożoność Kołmogorowa jest większa lub równa n. Dowód: Dla dowodu nie wprost przyjmijmy, że istnieje taka liczba naturalna n, że wszystkie ciągi binarne długości n mają złożoność Kołmogorowa mniejszą od n. Rozważmy dwa zbiory: Zachodzi: Zatem: Tak więc: X = {x: x = n} Y = {y: y < n} x X : K(x) < n K(x) = min{ y : U(y) = x} (K(x) < n) y Y : U(y) = x X U [Y ] A to jest niemożliwe, gdyż zbiór X jest 2 n elementowy, a zbiór Y jest 2 n 1. Zatem istnieje ciąg binarny x długości n, którego złożoność Kołmogorowa jest większa lub równa n. str. 4

W ten sam sposób można dowieść, że dla każdej liczby naturalnej n istnieje conajmniej 2 n 1 + 1 ciągów binarnych, których złożoność Kołmogorowa jest większa lub równa n 1. 3 Niezupełność arytmetyki Definicja 13 Teorią formalną nazywamy dowolny zbiór formuł elementarnych domknięty dedukcyjnie. Teorię nazywamy: aksjomatyzowalną, jeżeli zbiór formuł (numerów im odpowiadających) jest rekurencyjnie przeliczalny. rozstrzygalną, jeżeli zbiór formuł (numerów im odpowiadających) jest rekurencyjny. niesprzeczną, jeżeli dla każdej formuły α bez zmiennych wolnych najwyżej jedna z formuł α lub α należy do teorii. zupełną, jeżeli dla każdej formuły α bez zmiennych wolnych conajmniej jedna z formuł α lub α należy do teorii. Twierdzenie 14 Dowolna niesprzeczna, aksjomatyzowalna teoria formalna zawierająca arytmetykę jest niezupełna. Dowód: Dowód przebiega poprzez wskazanie nieskończonej rodziny zdań niezależnych od tak określonej teorii. Można mianowicie pokazać, że tylko dla skończenie wielu stałych c istnieje ciąg x taki że formuła K(x) > c jest twierdzeniem teorii. Będziemy korzystać z faktu, iż każda aksjomatyzowalna teoria ma swój enumerator, czyli taką maszynę M, która wypisuje na taśmie wszystkie twierdzenia teorii. Rozważmy teraz maszynę N, która realizuje następujący algorytm: 1. Wczytaj liczbę naturalną c zapisaną dwójkowo. 2. Przeglądaj taśmę wynikową maszyny M, aż do napotkania pierwszego twierdzenia postaci K(x) > d, gdzie x jest dowolnym ciągiem binarnym, a d jest liczbą naturalną większą lub równą c. 3. Wypisz ciąg binarny x. Zakładając dla dowodu nie wprost, że istnieje dla dowolnie dużych c formuła postaci K(x) > c będąca twierdzeniem teorii, pętla z kroku 2 musi się zakończyć. Zatem maszyna N dla dowolnej liczby naturalnej c zwraca ciąg x, str. 5

o którym jako o pierwszym wiadomo w wyniku przeglądania wyjścia maszyny M, że jego złożoność Kołmogorowa jest większa od c. Dla pewnej liczby naturalnej i zachodzi: N = M i. Zatem dla każdej liczby c mamy że złożoność Kołmogorowa ciągu x = N(c) jest mniejsza lub równa < i, c >. Podsumowując mamy dwa oszacowania na złożoność Kołmogorowa ciągu x = N(c): K(x) > c K(x) < i, c > = 2 i + 2 + c = loc 2 c + d, gdzie stała d nie zależy od liczby c. Stwierdzenie, że dla dowolnie dużych c maszyna N znajdzie ciąg x, który ma spełniać obie te nierówności prowadzi do sprzeczności, gdyż dla wystarczająco dużej liczby c musi zachodzić c > log 2 c + d bez względu na wielkość stałej d, która zależy tylko od numeru maszyny N. A w takim wypadku nie mogą zachodzić obie nierówności limitujące K(x), co dowodzi, że istnieje tylko skończenie wiele stałych c, dla których istnieje ciąg binarny x taki że formuła K(x) > c jest twierdzeniem teorii. Na mocy lematu 12 można stwierdzić, że dla dowolnie dużej stałej c istnieją ciągi binarne, które mają złożoność Kołmogorowa większą niż c, ale tylko dla skończenie wielu c, możemy udowodnić taki fakt o jakimkolwiek ciągu. Zatem istnieją formuły, które są niezależne od rozważanej teorii, co oznacza, że jest ona niezupełna. 4 Zakończenie Korzystając ze złożoności Kołmogorowa można otrzymać dość słabą wersję pierwszego twierdzenia Gödla, ale użyta metoda jest relatywnie łatwa. Wynik można osiągnąć po zdefiniowaniu tylko kilku pojęć i wykorzystaniu podstawowych wiadomości z teorii języków formalnych i teorii obliczalności. Ciekawym aspektem dowodu jest podanie konkretnych formuł o wyraźnej treści matematycznej, które są niezależne od systemu aksjomatycznego. Literatura [1] K. Gödel : Über formal unentscheidbare Sätze der Principia mathematica und verwandter Systeme I Monasch. Math. Phys. 38 (1931) 173-198. str. 6

[2] P.G. Odifreddi : Classical recursion theory Elsevier, Amsterdam 1999. [3] M. Li, P. Vitányi : An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications Springer-Verlag, New York 1993. str. 7