4.4-归结演绎推理-1
经典逻辑推理

(3)找出Fk 的差异集D k 。 (4)若Fk 中存在元素 x k和 t k ,其中 x k是变元,t k 是项, 且 x k 不在 t k 中出现,则置: k 1 k t k / x k
Fk 1 Fk t k / x k
第四章 经典逻辑推理
4.1 4.2 4.3 4.4
基本概念 自然演绎推理 归结演绎推理 与/或形演绎推理
4.1 基本概念
为使计算机具有智能,仅仅使它拥有知识还不够,更重要地, 还必须使它具有思维能力,即能运用知识进行推理、求解问题 的能力 知识表示(知识库)→求解过程(推理) 经典推理是根据经典逻辑(命题逻辑和一阶谓词逻辑)的逻 辑规则进行的一种推理,又称机械-自动定理证明。 主要推理方法有:自然演绎推理、归结演绎推理、与/或形演 绎推理。
F2 P ( a , f ( a ), f ( g ( y ))), P ( a , f ( a ), f (u )
k k 1 2
( 3)
3 2 g ( y ) / u a / z , f ( a ) / x , g ( y ) / u
k k 1 3
基本概念
推理
推理是按某种策略由已知判断推出另一种判断的过程。在AI 系统中,推理是由程序来实现的,称为推理机。
不同的控制策略
推理方式及分类:
(1) 演绎推理 从新判断推出的途径 归纳推理 默认推理
演绎推理
由一般(全称判断)到个别(特称判断)的推理方法。 核心是三段论,通常由一个大前提、一个小前提和一个结 论三部分组成的。
离散数学第四章 谓词演算的推理理论-归结推理系统

(8) P(a) D(a)
(9) P(a) (10) 口
{ a/y} (5)(6)归结
(8)(7)归结 (9)(3)归结
例 用归结方法证明下列公式
x(P(f(x))(P(f(a))P(x)))
证: 目标的否定为 x(P(f(x))(P(f(a)) ∧ P(x))) = x (P(f(x))(P(f(a)) ∧ P(x))) = x (P(f(x)) ∧ ( P(f(a)) ∨ P(x))) 子句集为 (1) P(f(x1)) (2) P(f(a)) ∨ P(x2) (3) P(x2) {a/x1} (1)(2)归结 (4)口 {f(x1)/x2}(1)(3)归结
(5)消去存在量词(按Skolem标准形)
(6)消去全称量词(直接去掉) (7)化为合取范式 (8)消去合取词得子句集, (9)改变变量的名称 (变量符号不重复使用)
例(p46-47) xP(x)x(A(x)y(B(y)W(x,y)))
解: (1)消去蕴含词 xP(x)x(A(x)y(B(y)W(x,y))) (2)约束变元改名: 利用改名方法对上式施行改名,以保证每一个量词 约束的变元不同名。 xP(x)z(A(z)y(B(y)W(z,y))) (3)化为前束范式 xzy(P(x)(A(z)(B(y)W(z,y)))) (4)消去存在量词(按Skolem标准形) 原式z(P(a)(A(z)(B(f(z))W(z,f(z)))))
演绎推理知识点-概述说明以及解释

演绎推理知识点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述演绎推理作为一种思维方式和逻辑推理方法,在社会科学、自然科学、数学等领域具有广泛的应用。
它是一种基于逻辑和前提推理的思考方式,通过对已知事实和前提条件的分析,得出必然的结论。
演绎推理的基本原理是从一般到特殊,从普遍规则到个别情况的推理过程。
本文将从演绎推理的定义和基本原理入手,探讨演绎推理在日常生活中的应用,并对其局限性和发展方向进行分析和讨论。
通过对这些内容的论述,旨在帮助读者更好地理解演绎推理的概念和运用,进一步提升逻辑思维和推理能力。
在接下来的章节中,我们将首先介绍演绎推理的定义,详细解释其内涵和应用范围。
随后,我们将探究演绎推理的基本原理,包括通过逻辑规则和前提条件进行推理的过程和方法。
在第三章中,我们将分析演绎推理在日常生活中的实际应用,从科学研究、法律论证、思维训练等方面,阐述演绎推理对于人们的重要性。
最后,我们将讨论演绎推理的局限性和发展方向,探讨其在理论和实践中的潜力和挑战。
通过对演绎推理的概述和详细的分析,读者将能够更好地了解和应用该思维方法,提升自己的逻辑思维和推理能力,从而在各个领域更好地应对复杂问题和挑战。
让我们开始这一精彩的演绎推理之旅吧!文章结构部分的内容应当简要介绍整篇文章的组织结构和内容安排,为读者提供一个整体的概览。
以下为1.2 文章结构部分的内容参考:1.2 文章结构本文主要通过以下几个部分来讨论演绎推理的知识点:引言:在本部分中,首先对演绎推理进行概述,介绍其基本概念和定义。
然后简要介绍本文的结构和目的,为读者提供一个整体的了解。
正文:本文的核心部分,主要包括演绎推理的定义和基本原理的详细阐述。
在2.1节中,将详细解释演绎推理的含义,包括其在逻辑学和哲学中的概念和作用。
2.2节将重点探讨演绎推理的基本原理,包括前提和结论的关系、逻辑规则和推理规则等方面的内容。
结论:在本部分中,将探讨演绎推理在日常生活中的应用,例如在科学研究、法律领域和日常推理中的运用。
自然演绎推理与归结演绎推理的比较

自然演绎推理与归结演绎推理的比较自然演绎推理与归结演绎推理的比较导语:演绎推理是逻辑学中的一个重要概念,它通过逻辑规则和先验知识,从已知真实陈述中得出新的结论。
在演绎推理中,自然演绎推理和归结演绎推理是两种常见的方法。
本文将比较自然演绎推理和归结演绎推理,探讨它们的特点和应用领域。
一、自然演绎推理1. 简介:自然演绎推理是一种基于逻辑规则的推理方法,顺着逻辑规则一步步推导,从已知的真实陈述出发,通过一系列的推理步骤得出结论。
2. 特点:a) 有效性:自然演绎推理是一种严格的推理形式,通过正确的应用逻辑规则,可以产生准确的推理结果。
b) 逆向思维:自然演绎推理常常是从期望的结论出发,逆向思考,从而推导出支持该结论的前提条件。
c) 基于规则:自然演绎推理过程中使用的是确定的逻辑规则,例如前提、充分必要条件、三段论等。
3. 应用领域:a) 数学推理:在数学证明中,自然演绎推理是一种常见的推理方法,通过逻辑推理规则,得出数学定理的证明过程。
b) 法律推理:在法律领域,自然演绎推理也具有重要应用,用于推导出法律条文的含义和解释。
二、归结演绎推理1. 简介:归结演绎推理是一种基于谓词逻辑和归结规则的推理方法,通过判断两个子句是否可归结,从而得出结论。
2. 特点:a) 可证明性:归结演绎推理可以通过构造归结树或应用归结规则来证明逻辑表达式的真假。
b) 前向思维:与自然演绎推理不同,归结演绎推理从已知前提出发,通过归结规则前进,最终得出结论。
c) 归结规则:归结演绎推理过程中使用的是一系列归结规则,包括归结消解规则、归结因式分解规则等。
3. 应用领域:a) 人工智能:在人工智能领域,归结演绎推理被广泛应用于专家系统和自动定理证明等领域。
b) 计算机科学:归结演绎推理也是计算机科学中重要的逻辑推理方法,用于语言处理和知识表示。
三、自然演绎推理与归结演绎推理的比较1. 方法差异:a) 自然演绎推理是顺着逻辑规则进行推导,而归结演绎推理是通过归结规则前进。
归结演绎推理

第三章归结演绎推理摘要:本文对归结对归结演绎推理进行了较为详细的介绍,描述了归结演绎推理的基本思路、使用步骤、并指明了其过程是完备的,还给出了运用归结原理进行归归结的具体例子,最后简单总结了其优缺点。
关键词:归结,演绎,推理1 知识背景人工智能是一门新兴的学科,推理技术是实现人工智能的基本技术之一,其中自然演绎推理是基于常用逻辑等价式以及常用逻辑蕴含式(统称推理规则)的推理技术,即从已知事实出发,利用推理规则进行推出结论的过程。
这种推理过程与人类的思维过程极其相似,但其缺点是极易产生知识爆炸,推理过程中得到的中间结论按指数规律递增,对于复杂问题的推理不利,在计算机上实现起来存在诸多困难。
而归结演绎推理是基于归结原理的在计算机上得到了较好实现的一种推理技术,是一种有效的机器推理方法。
归结原理的出现, 使得自动定理证明成为了可能,同时也使得人工智能技术向前迈进了一大步。
2 基本思路归结演绎方法是一种基于鲁滨逊(Robinson )归结原理的机器推理技术【1】。
鲁滨逊归结原理也称作消解原理,是鲁滨逊于1965年在海伯伦(Herbrand )理论的基础上提出的一种基于逻辑的“反证法”。
在人工智能中基本上几乎所有的问题都可以转化为一个定理证明问题。
而定理证明的实质就是要从公式集12n P={P P P },,出发推出结论G ,即需要证明12n P P P G ∧∧∧→()永真。
要证明P G →永真,若按定义来,需要证明P G →在任何一个非空的个体域上都是永真的。
这将是非常困难的,甚至是不可实现的。
为此人们进行了大量的探索,后来发现可以采用反证法的思想,把关于永真性的证明转化为关于不可满足性的证明。
即要证明P G →永真,只要能够证明P G ∧⌝是不可满足的就可以了。
在这一方面最有成效的的工作就是海伯伦理论和鲁滨逊归结原理。
鲁滨逊归结原理使定理证明的机械化成为了现实。
他们这些研究成果,在人工智能的发展史上都占有很重要的历史地位。
比较自然演绎推理和归结演绎推理

比较自然演绎推理和归结演绎推理自然演绎推理和归结演绎推理的概述在逻辑学和人工智能领域,自然演绎推理和归结演绎推理是两种常见的推理方法。
它们在推理过程中采用不同的策略和规则,以达到推理和判断的目的。
下面将对自然演绎推理和归结演绎推理进行比较和分析,并对它们的优点和缺点进行总结。
自然演绎推理自然演绎推理的基本原理自然演绎推理是一种基于逻辑学的推理方法,它主要基于前提和规则,通过逻辑推理来得出结论。
在自然演绎推理中,我们根据已知的事实和逻辑规则,通过逐步推导逻辑关系,来得出结论。
这种推理方法是一种类似于数学证明的方式,在逻辑学中被广泛应用。
自然演绎推理的步骤1.确定前提:我们首先要明确已知的前提条件,这些前提条件可以是事实、假设或已知的规则。
2.使用逻辑规则进行推导:根据已知的前提条件,我们可以使用逻辑规则进行推导。
逻辑规则包括命题逻辑的规则和谓词逻辑的规则,通过应用这些规则,我们可以逐步推导出更多的逻辑关系。
3.形成结论:通过逻辑推理,我们最终可以形成结论。
这个结论是基于已知的前提条件和逻辑规则得出的,它是推理过程的结果。
自然演绎推理的优点•严密性:自然演绎推理是一种严密的推理方法,它基于逻辑学的原理和规则,通过逻辑推理来得出结论。
在推理过程中,每一步都是基于已知的前提条件和逻辑规则的推导,从而保证了推理的准确性和严密性。
•可靠性:由于自然演绎推理是基于逻辑规则的,它的推理过程是可靠的。
只要前提条件和逻辑规则是正确的,那么得出的结论也是正确的。
自然演绎推理的局限性•时间复杂度高:自然演绎推理在处理复杂问题时,往往需要进行大量的逻辑推导。
这导致了推理过程的时间复杂度较高,需要耗费较多的时间和计算资源。
•对知识表示的依赖:自然演绎推理的效果受到知识表示的限制。
如果我们的知识无法准确地表示为逻辑规则,那么自然演绎推理可能无法有效地进行。
归结演绎推理归结演绎推理的基本原理归结演绎推理是一种基于逻辑推理的推理方法,它主要基于归结原理和归结规则,通过将问题转化为逻辑蕴涵式的归结形式,来推导出结论。
4.3-2-归结演绎推理(1)

分别是C 的基例。 其中 P( f (a)) 和~ P( f (a)) 分别是C1和C2的基例。从上述 例子可以看到,用适当的项置换C 例子可以看到,用适当的项置换C1和C2的变量可以 产生新子句。 产生新子句。
1、置换 、
定义4.7 置换 置换(substitution)是形为 定义 是形为
{ t 1 / v 1, t 2 / v 2 , ..., t n / v n}
第4章 自动推理 章
第4章 自动推理 章
4.1 4.2 4.3 4.3 引言 自然演绎推理 归结演绎推理-1 归结演绎推理-2
4.3 归结演绎推理 归结演绎推理-2
4.3.3 置换和合一
对命题逻辑应用归结原理的重要步骤是在一个子句 对命题逻辑应用归结原理的重要步骤是在一个子句 中找出与另一子句中的某个文字互补的文字。 补的文字 中找出与另一子句中的某个文字互补的文字。对于 不含变量的子句是容易做到的。 不含变量的子句是容易做到的。当子句中含有变量 问题要复杂很多。 时,问题要复杂很多。如研究子句
由于 zλ = y ,所以要删除zλ/ y 。上述集合中的 第三、四元素中的变量x, 都出现在 都出现在{x,y} 第三、四元素中的变量 ,y都出现在 中,所以还应删除 a / x, b / y。最后得出 θ o λ = { f (b) / x, y / z}
2、置换的性质 、
(1) 空置换 ε 是左么元和右么元,即对任意的置换θ , 恒有 是左么元和右么元, ε oθ = θ o ε = θ (2) 对任意表达式E,恒有E( θ o λ )=(E θ ) λ 。 对任意表达式E,恒有E( )= (3) 若对任意表达式 恒有 θ =E λ ,则 θ = λ 。 若对任意表达式E恒有 恒有E (4) 对任意置换θ , , 恒有 (θ o λ ) o µ = θ o ( λ o µ ) λ µ 即置换的合成满足结合律。 即置换的合成满足结合律。 (5) 设A和B为表达式集合,则 为表达式集合, 和 为表达式集合 ( A ∪ B )θ = Aθ ∪ Bθ 注意: 置换的合成不满足交换律。 注意 置换的合成不满足交换律。
简述归结演绎推理的基本原理

简述归结演绎推理的基本原理
归结演绎推理是一种基于逻辑的推理方法,其基本原理是通过寻找两个假设的矛盾,从而得出一个结论。
具体步骤如下:
1. 归结:首先,将问题的前提和待求解的目标转化为逻辑表达式,且将其转换为逻辑语句的否定形式。
2. 归结规则:根据归结演算的规则,对逻辑语句应用归结规则,将其转化为一个新的逻辑语句。
3. 归结过程:通过不断应用归结规则,将逻辑语句归结为矛盾语句,即找到一个逻辑语句和其否定形式互为矛盾。
4. 得出结论:如果找到了矛盾语句,则说明原始问题是无解的,否则,根据矛盾语句的表达形式,可以得出结论。
归结演绎推理的基本原理是基于逻辑的矛盾,通过不断的应用归结规则,将问题化简为一个矛盾语句,从而得出结论。
这个推理过程类似于数学中的反证法,通过假设的否定形式来推导出矛盾的结果从而证明原假设的不成立。
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(6)把母式化为合取范式:
x y[~P(x) ~P(y)P(f(x,y))][~P(x) Q(x,g(x))] [~P(x) ~P(g(x))]
(7)消去全称量词和合取连接词:
例题分析
例4.7 将合式公式化为子句形。
x[P(x) [ y[P(y) P( f (x, y))]~ yQ [ (x, y) P(y)]]]
解:(1)消去蕴涵符号: 这可以利用等价式: PQ ~ PQ 得到:
x[(~P(x)[y[~P(y) P(f(x,y))]~y[~Q(x,y) P(y)]]]
4.4 归结演绎推理
4.4.1 子句集及其化简
4.4.2 鲁滨逊归结原理
4.4.3 归结反演推理的归结策略
4.4.4 用归结反演求取问题的答案
4.4.1 子句型
1. 子句与子句集
定义4.11 原子谓词公式及其否定统称为文字。 例如,P(x)、Q(x)、﹁ P(x)、 ﹁ Q(x)等都是文字。 定义4.12 任何文字的析取式称为子句。 例如,P(x)∨Q(x),P(x,f(x))∨Q(x,g(x))都是子句。 定义4.13 不含任何文字的子句称为空子句。 由于空子句不含有任何文字,也就不能被任何解释所满足, 因此空子句是永假的,不可满足的。 空子句一般被记为□或NIL。 定义4.14 由子句或空子句所构成的集合称为子句集。
(2)减少否定符号的辖域,把“ 靠谓词的位置上: 这可以利用下述等价式:
~ ”移到紧
~(~ P) P ~(PQ ) ~ P~Q ~(PQ ) ~ P~Q ~( x)P(x)~ P ~(x)P( x)~ P
得到:
x[(~P(x)[y[~P(y) P(f(x,y))]y[Q(x,y) ~P(y)]]]
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(3/6)
(3) 对变元标准化 在一个量词的辖域内,把谓词公式中受该量词约束的变元全部用 另外一个没有出现过的任意变元代替,使不同量词约束的变元有不 同的名字。 例如,上式经变换后为 (∀x)((∃y)﹁P(x, y)∨(∃z)( Q(x,z) ∧﹁R(x, z))) (4) 化为前束范式 化为前束范式的方法:把所有量词都移到公式的左边,并且在移动 时不能改变其相对顺序。由于第(3)步已对变元进行了标准化,每个 量词都有自己的变元,这就消除了任何由变元引起冲突的可能,因 此这种移动是可行的。 例如,上式化为前束范式后为 (∀x)(∃y) (∃z)(﹁P(x, y)∨( Q(x, z) ∧﹁R(x, z)))
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(6/8) 消去合取词 在母式中消去所有合取词,把母式用子句集的形式表示出来。其中, 子句集中的每一个元素都是一个子句。 例如,上式的子句集中包含以下两个子句 ﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x)) ﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x)) (9) 更换变量名称 对子句集中的某些变量重新命名,使任意两个子句中不出现相同的变 量名。由于每一个子句都对应着母式中的一个合取元,并且所有变元都 是由全称量词量化的,因此任意两个不同子句的变量之间实际上不存在 任何关系。这样,更换变量名是不会影响公式的真值的。 例如,对前面的公式,可把第二个子句集中的变元名x更换为y,得到 如下子句集 ﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x)) ﹁P(y,f(y))∨﹁R(y,g(y))
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(4/6)
(5) 消去存在量词 消去存在量词时,需要区分以下两种情况: 若存在量词不出现在全称量词的辖域内(即它的左边没有全称量 词),只要用一个新的个体常量替换受该存在量词约束的变元,就可 消去该存在量词。 若存在量词位于一个或多个全称量词的辖域内,例如 (∀x1)…(∀xn) (∃y)P(x1,x2 ,…, xn ,y) 则需要用Skolem函数f(x1,x2 ,…, xn)替换受该存在量词约束的变元y, 然后再消去该存在量词。 例如,上步所得公式中存在量词(∃y)和(∃z)都位于(∀x)的辖域内,因 此都需要用Skolem函数来替换。设替换y和z的Skolem函数分别是f(x) 和g(x),则替换后的式子为 (∀x)(﹁P(x,f(x))∨(Q(x,g(x))∧﹁R(x,g(x))))
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(5/6)
(6) 化为Skolem标准形 Skolem标准形的一般形式为 (∀x1)…(∀xn) M(x1,x2,……,xn) 其中, M(x1,x2,……,xn)是Skolem标准形的母式,它由子句的合取所构成。 把谓词公式化为Skolem标准形需要使用以下等价关系 P∨(Q∧R) ⇔ (P∨Q)∧(P∨R) 例如,前面的公式化为Skolem标准形后为 (∀x)((﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x))∧(﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x)))) (7) 消去全称量词 由于母式中的全部变元均受全称量词的约束,并且全称量词的次序已 无关紧要,因此可以省掉全称量词。但剩下的母式,仍假设其变元是被 全称量词量化的。 例如,上式消去全称量词后为 (﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x)) ∧(﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x)))
( 3 )变量标准化:重新命名变元名,使不同量词 约束的变元有不同的名字:
x[~P(x)[y[~P(y)P(f(x,y))]w[Q(x,w) ~P(w)]]]
(4)消去存在量词:
x[~P(x)[y[~P(y)P(f(x,y))][Q(x,g(x)) ~P(g(x))]]]
(5)化为前束形:
定理4.1 设有谓词公式F,其标准子句集为S,则 F为不可满足的充要条件是S为不可满足的。
作业:
习题:4.3,4.4
[~P(x) ~P(y)P(f(x,y))]
[~P(x) Q(x,g(x))]
[~P(x) ~P(g(x))]
(8)更改变量名,有时称为变量分离标准化。 于是有:
~ P(x2)Q(x2, g(x2))
~ P(x3)~ P(g(x3))
~ P(x1)~ P(y)P( f (x1, y))
必须指出: 一个子句内的文字可以含有变量,但 这些变量总是被理解为全称量词量化了的变量。
4.4.1 子句型
3. 子句集的应用
在上述化简过程中,由于在消去存在量词时所用的Skolem函数 可以不同,因此化简后的标准子句集是不唯一的。 这样,当原谓词公式为非永假时,它与其标准子句集并不等价。 但当原谓词公式为永假(或不可满足)时,其标准子句集则一定是 永假的,即Skolem化并不影响原谓词公式的永假性。 这个结论很重要,是归结原理的主要依据,可用定理的形式来 描述。
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(1/6)
在谓词逻辑中,任何一个谓词公式都可以通过应用等价关系及推理 规则化成相应的子句集。其化简步骤如下: (1) 消去连接词“→”和“↔” 反复使用如下等价公式: P→Q ⇔﹁ P∨Q P↔Q ⇔ (P∧Q)∨(﹁P∧﹁Q) 即可消去谓词公式中的连接词“→”和“↔”。 例如公式 (∀x)((∀y)P(x,y)→﹁ (∀y)(Q(x,y)→R(x,y))) 经等价变化后为 (∀x)(﹁(∀y)P(x,y)∨﹁ (∀y)(﹁Q(x,y)∨R(x,y)))
第4章 确定性推理
4.1 推理的基本概念
4.2 推理的逻辑基础
4.3 自然演绎推理
4.4 归结演绎推理(1)
4.4 归结演绎推理
归结演绎推理是一种基于鲁宾逊(Robinson)归结原理的机器推理技 术。鲁宾逊归结原理亦称为消解原理,是鲁宾逊于1965年在海伯伦 (Herbrand)理论的基础上提出的一种基于逻辑的“反证法”。 在人工智能中,几乎所有的问题都可以转化为一个定理证明问题。定 理证明的实质,就是要对前提P和结论Q,证明P→Q永真。 由4.2节可知,要证明P→Q永真,就是要证明P→Q在任何一个非空的 个体域上都是永真的。这将是非常困难的,甚至是不可实现的。 为此,人们进行了大量的探索,后来发现可以采用反证法的思想,把 关于永真性的证明转化为关于不可满足性的证明。 即要证明P→Q永真,只要能够证明P∧﹁Q是不可满足的就可以了(原 因是﹁ (P→Q) ⇔ ﹁(﹁ P∨Q) ⇔ P∧﹁ Q 。 这方面最有成效的工作就是鲁宾逊归结原理。它使定理证明的机械化 成为现实。
4.4.1 子句型
2. 子句集的化简(2/6)
(2) 减少否定符号的辖域 反复使用双重否定率 ﹁(﹁P) ⇔ P 摩根定律 ﹁(P∧Q) ⇔﹁P∨﹁Q ﹁(P∨Q) ⇔﹁P∧﹁Q 量词转换率 ﹁ (∀x)P(x) ⇔ (∃x) ﹁P(x) ﹁ (∃x)P(x) ⇔ (∀x)¬P(x) 将每个否定符号“﹁”移到仅靠谓词的位置,使得每个否定符号最 多只作用于一个谓词上。 例如,上式经等价变换后为 (∀x)((∃y)﹁P(x,y)∨(∃y)( Q(x,y) ∧﹁R(x,y)))