4 Элементы математической логики
Математическая логика – разновидность формальной логики, т.е. науки, которая изучает умозаключения с точки зрения их формального строения.
Определение. Высказыванием называется предложение, к которому возможно применить понятия истинно или ложно.
В математической логике не рассматривается сам смысл высказываний, определяется только его истинность или ложность, что принято обозначать соответственно И или Л.
Понятно, что истинные и ложные высказывания образуют соответствующие множества. С помощью простых высказываний можно составлять более сложные, соединяя простые высказывания союзами “и”, “или”.
Таким образом, операции с высказываниями можно описывать с помощью некоторого математического аппарата.
Вводятся следующие логические операции (связки) над высказываниями
1) Отрицание. Отрицанием высказывания Р называется высказывание, которое истинно только тогда, когда высказывание Р ложно.
Обозначается ¬Р или .
Соответствие между высказываниями определяется таблицами истинности. В нашем случае эта таблица имеет вид:
P | ¬Р |
И | Л |
Л | И |
2) Конъюнкция. Конъюнкцией двух высказываний P и Q называется высказывание, истинное тогда и только тогда, когда истинны оба высказывания.
Обозначается P&Q или Р Q.
P | Q | P&Q |
И | И | И |
И | Л | Л |
Л | И | Л |
Л | Л | Л |
3) Дизъюнкция. Дизъюнкцией двух высказываний P и Q называется высказывание, ложное тогда и только тогда, когда оба высказывания ложны.
Обозначается P Q.
P | Q | P Q |
И | И | И |
И | Л | И |
Л | И | И |
Л | Л | Л |
4) Импликация. Импликацией двух высказываний P и Q называется высказывание, истинное тогда и только тогда, когда высказывание Р истинно, а Q – ложно.
Обозначается P Q (или Р Q). Высказывание Р называется посылкой импликации, а высказывание Q – следствием.
P | Q | P Q |
И | И | И |
И | Л | Л |
Л | И | И |
Л | Л | И |
5) Эквиваленция. Эквиваленцией двух высказываний P и Q называется высказывание, истинное тогда и только тогда, когда истинности высказываний совпадают.
Обозначается Р~Q или Р Q.
P | Q | P~Q |
И | И | И |
И | Л | Л |
Л | И | Л |
Л | Л | И |
С помощью этих основных таблиц истинности можно составлять таблицы истинности сложных формул.
Пример. С помощью таблиц истинности проверить, являются ли эквивалентными формулы φ и ψ.
_
φ = p (p r)
_ _ _
ψ = p (p r )
Составим таблицы истинности для каждой формулы:
p | r | _ p | p r | _ p (p r) |
И | И | Л | И | И |
И | Л | Л | Л | И |
Л | И | И | Л | Л |
Л | Л | И | Л | Л |
p | r | _ p | _ r | _ _ p r | _ _ _ p (p r) |
И | И | Л | Л | Л | И |
И | Л | Л | И | И | И |
Л | И | И | Л | И | И |
Л | Л | И | И | И | И |
Данные формулы не являются эквивалентными.
Пример. С помощью таблиц истинности проверить, являются ли эквивалентными формулы φ и ψ.
φ = (p q) r
ψ = (p q) (q p) r
Составим таблицы истинности для заданных формул.
p | r | r | p q | (p q) r |
| ||||||
И | И | И | И | И |
| ||||||
И | И | Л | И | И |
| ||||||
И | Л | И | Л | И |
| ||||||
И | Л | Л | Л | Л |
| ||||||
Л | И | И | Л | И |
| ||||||
Л | И | Л | Л | Л |
| ||||||
Л | Л | И | И | И |
| ||||||
Л | Л | Л | И | И |
| ||||||
p | r | r | p q | q p | (p q) (q p) | (p q) (q p) r | |||||
И | И | И | И | И | И | И | |||||
И | И | Л | И | И | И | И | |||||
И | Л | И | Л | И | И | И | |||||
И | Л | Л | Л | И | И | И | |||||
Л | И | И | И | Л | И | И | |||||
Л | И | Л | И | Л | И | И | |||||
Л | Л | И | И | И | И | И | |||||
Л | Л | Л | И | И | И | И |
Из составленных таблиц видно, что данные формулы не равносильны.
Основные равносильности
Для любых формул А, В и С справедливы следующие равносильности:
A & B ≡ B & A; A & A ≡ A; A & (B & C) ≡ (A & B) & C;
A B ≡ B A; A A ≡ A; A (B C) ≡ (A B) C;
A (B & C) ≡ (A B) & (A C); A & (B C) ≡ (A & B) (A & C);
A & (A B) ≡ A; A (A & B) ≡ A; ¬¬A ≡ A; ¬(A & B) ≡ ¬A ¬B;
A ≡ (A & B) (A & ¬B); A ≡ (A B) & (A ¬B);
Булевы функции
Определение. Булевой функцией f(X1, X2, …, Xn ) называется называется произвольная n – местная функция, аргументы и значения которой принадлежат множеству {0, 1}.
Вообще говоря между логическими высказываниями, логическими связками и булевыми функциями просматривается явная аналогия. Если логические функции могут принимать значения истинно или ложно, то для булевой функции аналогами этих значений будут значения 0 или 1.
Для булевых функций также можно составить таблицы значений, соответствующим основным логическим операциям.
X1 | X2 | ¬X1 | X1& X2 | X1 X2 | X1 X2 | X1 X2 |
1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 |
Исчисление предикатов
Определение. Предикатом P(x1, x2, …, xn) азывается функция, переменные которой принимают значения из некоторого множества М, а сама функция принимает два значения: И (истина) и Л (ложь), т.е.
P(x1, x2, …, xn) : Mn →{И ,Л}
Предикат от n аргументов называется n – местным предикатом. Высказывания считаются нуль – местными предикатами.
Над предикатами можно производить обычные логические операции, в результате которых получаются новые предикаты.
Кроме обычных логических операций к предикатам применяются также специальные операции, называемые кванторами.
Кванторы бывают двух видов:
1) Квантор общности. Обозначается ¬( х)P(х). Квантором общности называется высказывание истинное, когда Р(х) истинно для каждого элемента х из множества М, и ложное – в противном случае.
2) Квантор существования. Обозначается (х)Р(х). Квантором существования называется высказывание, истинное, когда существует элемент из множества М, для которого Р(х) истинно, и ложное в противном случае.
Операцию связывания квантором можно применять и к предикатам от большего числа переменных.
Для формул логики предикатов сохраняется справедливость всех правил равносильных преобразований логики высказываний. Кроме того, справедливы следующие свойства:
1) Перенос квантора через отрицание.
¬( х)P(х) ≡ (х ¬A(x); (x)A(x) ≡ ( x) ¬A(x);
2) Вынесение квантора за скобки.
(х)(А(х) & B) ≡ (x)A(x) & B; ( x)(A(x) & B) ≡ ( x)A(x) & B;
(х)(А(х) B) ≡ (x)A(x) B; ( x)(A(x) B) ≡ ( x)A(x) B;
3) Перестановка одноименных кванторов.
( y)( x)A(x,y) ≡ ( x)( y)A(x,y); (y)(x)A(x,y) ≡ (x)(y)A(x,y);
4) Переименование связанных переменных. Если заменить связанную переменную формулы А другой переменной, не входящей в эту формулу, в кванторе и всюду в области действия квантора получаем формулу, равносильную А.
Исчисление предикатов базируется на приведенных выше свойствах и правилах, называемых аксиомами.
Какими бы ни были формулы А и В для них справедливы следующие аксиомы:
1) A (B A);
2) (A (B C)) ((A B) (A C));
3) (¬B ¬A) ((¬B A) B);
4) ( xi)A(xi) A(xj), где формула А(хi) не содержит переменной xi.
5) A(xi) (xj)A(xj), где формула А(хi) не содержит переменной xi.
- Общие сведения Сведения об эумк
- Методические рекомендации по изучению дисциплины
- Рабочая учебная программа Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»
- Пояснительная записка
- Содержание дисциплины
- 1. Название тем лекционных занятий, их содержание, объем в часах Наименование тем, их содержание
- 2. Перечень тем ипр
- Перечень тем контрольных работ
- 4. Литература
- 4.1 Основная
- 4.2 Дополнительная
- 5. Перечень компьютерных программ, наглядных и других пособий, методических указаний и материалов и технических средств обучения
- 6. Учебно-методическая карта дисциплины содержание дисциплины
- Теоретический раздел Вступление
- Дискретная и вычислительная математика
- Часть 1. Вычислительная математика Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
- 1 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- 1.1 Точные методы
- 1.1.1 Метод Гаусса
- 1.1.2 Связь метода Гаусса с разложением матрицы на множители. Теорема об lu разложении
- Теорема об lu разложении
- 1.1.3 Метод Гаусса с выбором главного элемента
- 1.1.4 Метод Холецкого (метод квадратных корней)
- 1.2 Итерационные методы решений систем алгебраических уравнений
- 1.2.1 Метод Якоби (простых итераций)
- 1.2.2 Метод Зейделя
- 1.2.3 Матричная запись методов Якоби и Зейделя
- 1.2.4 Метод Ричардсона
- 1.2.5 Метод верхней релаксации (обобщённый метод Зейделя)
- 1.2.6 Сходимость итерационных методов
- 2 Плохо обусловленные системы линейных алгебраических уравнений
- 2.1 Метод регуляризации для решения плохо обусловленных систем
- 2.2 Метод вращения (Гивенса)
- 3 Решение нелинейных уравнений
- 3.1 Метод простых итераций
- 3.1.1 Условия сходимости метода
- 3.1.2 Оценка погрешности
- 3.2 Метод Ньютона
- 3.2.1 Сходимость метода
- 4 Решение проблемы собственных значений
- 4.1 Прямые методы
- 4.1.1 Метод Леверрье
- 4.1.2 Усовершенствованный метод Фадеева
- 4.1.3 Метод Данилевского
- 4.1.4 Метод итераций определения первого собственного числа матрицы
- 5 Задача приближения функции
- 5.1 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- 5.1.1 Оценка погрешности интерполяционного многочлена
- 5.2 Интерполяционные полиномы Ньютона
- 5.2.1 Интерполяционный многочлен Ньютона для равноотстоящих узлов
- 5.2.2 Вторая интерполяционная формула Ньютона
- 5.3 Интерполирование сплайнами
- 5.3.1 Построение кубического сплайна
- 5.3.2 Сходимость процесса интерполирования кубическими сплайнами
- 5.4 Аппроксимация функций методом наименьших квадратов
- 6 Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений и систем дифференциальных уравнений
- 6.1 Семейство одношаговых методов решения задачи Коши
- 6.1.1 Метод Эйлера (частный случай метода Рунге-Кутта)
- 6.1.2 Методы Рунге-Кутта
- 6.2 Многошаговые разностные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.2.1 Задача подбора числовых коэффициентов aк , bк
- 6.2.2 Устойчивость и сходимость многошаговых разностных методов
- 6.2.3 Примеры m-шаговых разностных методов Адамса для различных m
- 6.3 Численное интегрирование жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.3.1 Понятие жесткой системы оду
- 6.3.2 Некоторые сведения о других методах решения жестких систем
- 6.3.2.1 Методы Гира
- 6.3.2.2 Метод Ракитского(матричной экспоненты) решения систем оду
- 6.4 Краевые задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.5 Решение линейной краевой задачи
- 6.6 Решение двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка сведением к задаче Коши
- 6.7 Методы численного решения двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка
- 6.7.1 Метод конечных разностей
- 6.7.2 Метод прогонки (одна из модификаций метода Гаусса)
- 7 Приближенное решение дифференциальных уравнений в частных производных
- 7.1 Метод сеток для решения смешанной задачи для уравнения параболического типа (уравнения теплопроводности)
- 7.2 Решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток
- 7.3 Решение смешанной задачи для уравнения гиперболического типа методом сеток
- Часть 2. Дискретная математика
- 1. Основные Элементы теории множеств
- 1.1 Элементы и множества
- 1.2 Задание множеств. Парадокс Рассела
- 1.3 Операции над множествами
- 1.4 Булеан множества
- 1.5 Представление множеств в эвм
- Разбиения и покрытия
- 2 Отношения и функции
- 2.1 Прямое произведение множеств
- Элементы комбинаторики
- Теория конфигураций и теория перечисления
- Размещения
- Сочетания
- 3.1 Перестановки и подстановки
- 4 Элементы математической логики
- 5 Конечные графы и сети Основные определения
- 5.1 Матрицы графов
- Матрица смежности Списки инцидентности
- 5.2 Достижимость и связность
- 5.3 Эйлеровы и гамильтоновы графы
- 5.4 Деревья и циклы
- 5.5 Алгоритмы поиска пути
- Двунаправленный поиск
- Поиск по первому наилучшему совпадению
- Алгоритм Дейкстры
- АлгоритмА*
- Остовное дерево
- Матрица Кирхгофа
- 5.6 Конечные автоматы
- 5.6 Элементы топологии
- 5.7 Метрическое пространство
- Указания по выбору варианта
- Контрольная работа № 2 Общие сведения
- Квадратурная формула Гаусса
- Указания по выбору варианта
- Индивидуальные практические работы Индивидуальная практическая работа № 1 Общие сведения
- Интерполяционный полином Лагранжа
- Аппроксимация функций с помощью кубического сплайна
- Приближение формулами Ньютона
- Аппроксимация функций методом наименьших квадратов
- Индивидуальная практическая работа № 2