95622

ПРОПОЗИЦИОНАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ И ИСЧИСЛЕНИЕ ПРЕДИКАТОВ

Лекция

Экономическая теория и математическое моделирование

Программирование в значительной мере связано с доказуемостью и с выводимостью. Мы должны иметь возможность понимать поведение программы во время ее выполнения. Для этого существует такая наука выводимости, как логика.

Русский

2015-09-25

30.83 KB

0 чел.

5

Лекция 4.   ПРОПОЗИЦИОНАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ И

ИСЧИСЛЕНИЕ ПРЕДИКАТОВ

Программирование в значительной мере связано с доказуемостью и  с выводимостью. Мы должны иметь возможность понимать поведение программы во время ее выполнения. Для этого существует такая наука выводимости, как  логика.

Опр.: ЛОГИКА – это механизм, стоящий за способностью человека делать выводы, доказывать утверждения в соответствии с правилами логики. Логика – основа разработки программного обеспечения. Разработка ПО  требует доказуемости, а точные выводы требуют законов логики. (При изучении контрактов используются условия в форме булевских выражений).

Законы логики

Логика нужна  для понимания той части выводимости, которая базируется на условиях.

Рассмотрим булеву алгебру в форме пропозиционального исчисления (propositions - высказывания), которое имеет дело с базисными высказываниями, включающими специфические переменные. Далее расширим обсуждение до логики предикатов, которая позволяет выражать свойства произвольного множества значений.

Булевские значения, переменные, операции, выражения.

Булевские константы или истинностные значения – это 1,0 (true,false). Булевские переменные используем для того, чтобы выразить свойство, которое может иметь в качестве своего значения истину или ложь (1,0). Булевские операции  and,or,not, implies, = , которые задают правила вычисления значения результирующего выражения по заданным значениям ее операндов. Отдельно следует иметь ввиду операцию xor – «исключающее или».

Математические символы – аналоги булевским операциям:

not   –       ┐  или  ~

or     –       v  или  |

and   –      ^  или  &

 =     -       или  =

implies -      =>

xor   – исключающее или

                    Задание: Для всех операций составить Таблицу истинности.

Опр.: Истинностным присваиванием (assigment) для множества переменных  называется индивидуальный выбор значений 1 или 0 для каждой из переменных (например в каждой строке таблицы истинности).

Для выражения из n переменных существует 2n  истинностных присваиваний, а значит, 2n  строк в таблице истинности.

Опр.: ТАВТОЛОГИЯ – булевское выражение, принимающее значение 1 для всех возможных истинностных присваиваний переменным этого выражения.

Например, выражения:

              A or (not A),     not (A and (not A)),     (A and B) or ((not A) or (not B))

Опр.: ПРОТИВОРЕЧИЕ -  булевское выражение, принимающее значение 0 для каждого  истинностного присваивания его переменным.

Например,  A and (not A)

Опр.: Выражение, имеющее значение 1 хотя бы для одного истинностного присваивания, называется ВЫПОЛНИМЫМ.

Отсюда сделаем вывод, любая тавтология выполнима и никакое противоречие не является выполнимым.

Эквивалентность  ( = )

Равенство подразумевает эквивалентность.   Эквивалентность определяет общие правила для доказательства или опровержения тавтологий, противоречивости и выполнимости.

Выражение A = B имеет значение 1, если и только если переменные А и В имеют  одинаковые значения.

Теорема: «Подстановка»

 Для любых булевских выражений V1,V2 и V3, если V1 =  V2  является тавтологией и  V~  -  выражение, которое получено из V3 путем замены каждого вхождения V1 на V2 , то

                    V3  = V~    - это тавтология.                                                 (c.118).

Например,    (A and (not (not B))) = (A and B) – выражение есть тавтология.      (*)

Для доказательства сперва докажем, что для любого выражения  V следующие общие свойства являются тавтологиями:

 T1     not (not V)  = V

 T2     V = V   – эта тавтология  следует из рефлексивности тавтологии операции =.

Доказательство: Доказать утверждение Т1 просто через таблицу истинности. Далее, применим Т1 к выражению В в (*) используя теорему о подстановке, путем замены    not(not B)  на В,  в левой части выражения (*). После этого применим Т2 к  A and B и получим желаемый результат.

Можно использовать два символа  /= , означающий «не равно», «не эквивалентно», что эквивалентно выражению  not (A = B).

 Ассоциации между операциями  or  и  and

А1: Отрицание одной из операций эквивалентно применению другой операции над отрицаниями операндов.

А2:  Каждая из этих операций дистрибутивна (distribute - распределять) по отношению к другой операции.

                Теорема: « Дистрибутивность булевских операций »

Следующие два свойства являются тавтологиями:

                         (A and ( B or C)) = ((A and B) or (A and C))

      (A or (B and C)) = ((A or B) and (A or C))

Доказательство через таблицу истинности. В математике – дистрибутивность умножения по отношению к операции сложения – есть:

                         A * (B+C)  эквивалентно  (A * B) + (A * C).

 Приоритеты операций (слева - направо) – not, =, and, or, implies

Ассоциативность операций – это свойство, которое  упрощает нотацию написания булевских выражений.

Операции and и or – ассоциативны, что выражается следующими тавтологиями:

                      (A and (B and C)) = (( A and B) and C)

                      (A or ( B or C))  =  ((A or B) or C),

что позволяет писать выражения в форме:

A and B and C   или   A or B or C.

ИМПЛИКАЦИЯ

Импликация (implies - влечет) – базисная операция.

Опр.:  Значение выражения  А  implies  В   для любых булевских значений переменных А и В  является значением   (not A) or B.

A       B      A implies B

1        1            1

1        0            0

0        1            1

0        0            1

где А – это посылка (antecedent),  В –  следствие, заключение (consequent).

Импликация  имеет  истину  когда: посылка имеет 0, либо когда заключение имеет 1.

Теорема: «Импликация и вывод»

  1.  Если истинностное присваивание удовлетворяет как А, так и A implies B, то оно удовлетворяет и В.
  2.  Если оба А и A implies B являются тавтологиями, В – также тавтология.

В логике операция  implies  не  ассоциируется  с  причинностью!!!,  эта операция просто устанавливает, что когда одно свойство является истинным, таковым должно быть и другое свойство. Другими словами, если посылка верна, то это же верно и для заключения. Когда А ложно, то А implies В  истинно, НЕЗАВИСИМО от значения  В.

В логике импликация не ассоциируется с причинностью, а в практике - да.

Таким образом, базисными элементами исчисления высказываний (пропозициональным исчислением) являются высказывания (propositions), каждое устанавливающее единственное свойство Р, которое может принимать только два значения – 1 и 0. Например, «Число n - положительно», «Я - аким Алматы», «Сегодня ночью будет полная луна».

Единственность свойства Р в приведенных примерах означает, что Р характеризует ЕДИНСТВЕННЫЙ объект – это число, я, текущая ночь или конечное множество явно перечисленных объектов, как например в высказывании «Я – не аким, и сегодня ночью нет полной луны».

ИСЧИСЛЕНИЕ ПРЕДИКАТОВ

Другая теория, полезная в программах и при их обсуждениях – исчисление предикатов, которая рассматривает свойства, характеризующие не отдельные объекты, а множества объектов.  

В исчислении предикатов для этого вводятся выражения с кванторами объектов, позволяя ссылаться только на само множество.

Квантор существования -  exists  или  , в математической нотации    устанавливает что, по крайней мере, хотя бы один член множества обладает свойством Р. Квантор всеобщности – for_all или в математической нотации  , чтобы установить, что все без исключения члены множества обладают свойством Р.

Когда требуются булевские операции для произвольного числа операндов, exists обобщает операцию or, а  for_all  - обобщает операцию and.

Пусть  Х = {3,7,9,11,13,15}.   Пусть для любого целого n  свойство n.is_odd означает, что n - нечетно; свойство   n.is_even  - n - четно и   n.is_primen - простое число. Тогда

 n : X | n.is_odd   означает, что по крайней мере ОДИН из членов Х является нечетным. Для нашего множества значение выражения – есть истинна (true).

 n : X | n.is_evenозначает, что по крайней мере хотя бы один из Х является четным. Для нашего множества  выражение  имеет значение – ложь (false).  

Мы привели примеры того, как можно доказать или опровергнуть выражение с квантором существования     s: some_set | s.some_property (property - свойство).

Недостаточно найти один элемент, который не удовлетворяет заданному свойству, проверке должны подлежать  все члены множества.

Квантор всеобщности - , его значение равно 1, если каждый элемент множества, если он существует, удовлетворяет свойству Р.  Если хотя бы один элемент не удовлетворяет свойству Р, то  нет необходимости в анализе всех элементов множества.

Следующие два свойства обобщают закон Де Моргана:

  1.      not ( s: E | P)  =  s : E| not P- это следует из определения
  2.      not ( s: E| P)  =  s: E not P    -  следует из применения (1) к not P и отрицания обеих сторон.

Рассмотрим случай пустых множеств

 s : set | s.P – истинно, если и только  если некоторый член множества set удовлетворяет свойству Р. Если множество set пусто, и тем самым нет члена удовлетворяющего свойству Р, то значение выражения, независимо от Р, всегда ложь (0).

Другой способ выражения квантора существования для пустого множества, когда n = 0:

A1 or A2 or A3 …. or An дизьюнкция ложна, что следует из определения операции or: A or B истинно,  если и только  если  по меньшей мере один из элементов А или В истинен. Но в пустом множестве нет члена удовлетворяющего свойству Р, поэтому значение выражения независимо от свойства Р всегда есть ложь.

set | s.P ложно, если и только если некоторые члены множества set не удовлетворяют свойству Р. Если множество set пусто, то и нет члена, который бы играл роль «контрпримера», поэтому значение выражения всегда истинно.

Другой способ выражения квантора всеобщности – A1  and A2  … and An  - истинно, так как  А and B ложно, если и только если по крайней мере один из элементов А или В ложен.

Рассмотрим способ выражения квантора всеобщности через импликацию. Можно понимать   set | s.P    как следующую импликацию:

«s is a member of set»  implies s.P,  

так как посылка ложна, для каждого возможного s, что дает истинность импликации. Так как множество set пусто, то посылка ложна для каждого возможного s, поэтому импликация истинна.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

35832. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ТЕЛ. ПЕРВЫЙ ЗАКОН НЬЮТОНА 961 KB
  ИНЕРЦИАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОТСЧЕТА Первый закон Ньютона: существуют такие системы отсчета относительно которых поступательно движущееся тело сохраняет свою скорость постоянной если на него не действуют другие тела или действие других тел компенсируется. Прямолинейное равномерное движение тела в инерциальной системе отсчета называют движением по инерции. Сила векторная физическая величина являющаяся мерой воздействия одного тела на другое в результате которого возникает ускорение тела или отдельных его частей . Если на два тела разных...
35833. Структурная схема подключения ЦАП к микропроцессорной системе с использованием ША, ШУ, ШД. Программа на ассемблере для вывода данных 931.4 KB
  MOV Аl FFh загрузка в 8битный акк. При адресации испся регистры общ значения Dx и l MOV Аl 378h в регр Dx попадает число 378 адрес внешнего устройства OUT Dx l содержимое аккра попадает во внешн порт адрес котго хранится в Dx это косвенная адресация. формируется сигнал чтения MOV Dx 379h в регр Dx попадает число 379 IN l Dx инфия из порта адрес котго хранится в регре Dx попадает в аккр 3. Программа выполняет: Выставляет данные на 378 порт; выдает сигн...
35834. Информация, данные, кодирование. Автоматизированные информационные системы (АИС): информационно-поисковые системы (ИПС), банки данных (БнД), базы знаний (БЗ) 448.5 KB
  Автоматизированные информационные системы АИС: информационнопоисковые системы ИПС банки данных БнД базы знаний БЗ. Информация это комплекс логически связанных мыслей возникших в сознании на основании полученных данных. Запрос это вопрос к базе данных БД. АИС длятся на: ИПС информационнопоисковые системы; БнД банки данных; БЗ базы знаний.
35835. Математические методы анализа экономики 435 KB
  Для разрешимости транспортной задачи необходимо чтобы суммарные запасы продукции у поставщиков равнялись суммарной потребности потребителей. В нашем случае потребность всех потребителей 65 единиц продукции равна запасам всех поставщиков. из незадействованных маршрутов маршрут доставки продукции от поставщика 1 к потребителю B4 наиболее рентабельный. Запасы поставщика 1 составляют 20 единиц продукции.
35837. Реализация переключательных функций на логических элементах 794.5 KB
  В нашем примере нужен элемент ИЛИ с двумя входами 2 элемента И с двумя входами каждый рисунок 1. Рисунок 1. 3 Конъюнкции образованные одной переменной отсутствуют поэтому данное выражение является исходным для реализации схемы рисунок 2. Рисунок 2 Реализация ПФ 3.
35838. Эконометрика 771.13 KB
  Модель парной регрессии. Условия нормальной линейной регрессии ГауссаМаркова. Задачу определения парной регрессии можно сформулировать так: по наблюденным значениям одной переменной X нужно оценить или предсказать ожидаемое значение другой переменнойY. В модели линейной регрессии теоретически предполагается существование между переменными X и Y связи след вида: Простейшая регрессионная модель: y = βx U 1 y зависимая объясняемая переменная результирующий признак; х независимая объясняющая переменная...
35839. Менеджмент 783 KB
  Классическая школа организации управления Школа научного менеджмента самая первая по времени возникновения школа в теории организации. Теоретики этой школы впервые постулировали что объект управления в организации человек и только им можно управлять. Рассматривая организацию как единый организм Файоль определил что для любой деловой организации характерно наличие шести видов деятельности или шести функций: техническая деятельность производство: техника технология инженеры коммерческая деятельность закупка сбыт и обмен...