第三章谓词演算基础教学讲义

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离散数学第三章 谓词演算基础-唯一性量词与摹状词

离散数学第三章 谓词演算基础-唯一性量词与摹状词
函数与量词 3.3 自由变元和约束变元 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词 3.5.1 唯一性量词 3.5.2 摹状词
唯一性量词 !
!X 表示“只有一个X”、“恰好有一个X” 。 !x(x)表示恰好有一个x使得(x)为真。 等价公式: !x(x)=x((x)y(xy(y)))
谓词P(x)是指个体x所具有的性质, 摹状词是指具有性质P的那个个体x。
摹状词 (指导变元、作用域)
x(x)——使得(x)成立的那个惟一的个体, 其中称为摹状词, x称为摹状词的指导变元, (x)称为摹状词的作用域。 注意 摹状词的作用域与唯一性量词的作用域 均为谓词演算公式,但摹状词的值为个 体,而唯一性量词的值为真或假,且要 使用摹状词必须满足存在唯一性。
这里, 是一个谓词.
例(p37) 并非读书最多的人最有知识
解:设 A(e)表示“e为人”; B(e1,e2)表示e1比e2读书多; C(e1,e2)表示e1比e2有知识。 则“读书最多的人”译为: xy(A(x)y((A(y)yx)B(x,y))) 把它记为u,故原句译为: t((A(t)tu)C(u,t))
第三章 谓词演算基础
3.1 谓词与个体 3.2 函数与量词 3.3 自由变元和约束变元 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词 3.5.1 唯一性量词 3.5.2 摹状词 第四章 谓词演算的推理理论
第三章 谓词演算基础
3.1 谓词与个体 3.2 函数与量词 3.3 自由变元和约束变元 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词 3.5.1 唯一性量词 3.5.2 摹状词
摹状词
摹状词——描述特定个体的短语(利用个体的 特征性质来描述特定的个体), 比如: ◇ “纸的发明者”, ◇ “上帝的创造者”等。

《离散数学》谓词逻辑

《离散数学》谓词逻辑

§3.5 前束范式
§3.6 谓词逻辑的推理
4
谓词与量词
个体词(individual)是一个命题里表示思维
对象的词,表示独立存在的具体或抽象的客体
具体的、确定的个体词称为个体常项,一般用
a, b, c 表示
抽象的、不确定的个体词称为个体变项,一般
用 x, y, z 表示
个体变项的取值范围称作个体域或论域
那么在解释2下该命题是真命题。

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谓词公式及分类
类似于命题逻辑,也可以对谓词逻辑
公式进行分类:
设 A 为一个谓词公式,若 A 在任何解
释下真值均为真,则称 A 为普遍有效
的公式或逻辑有效式(logically valid
formula)

(x)
(P(x)∨P(x))
(x) P(x) P(y)
第三章 谓词逻辑
《离散数学及应用》
第三章 谓词逻辑
苏格拉底三段论:
凡是人都是要死的。
苏格拉底是人。
所以苏格拉底是要死的。
p∧q r
重言式?正确的推理?
2
第三章 谓词逻辑
为了克服命题逻辑的局限性,引入了
3
谓词和量词对原子命题和命题间的相
互关系做进一步的剖析,从而产生了
为谓词。这是一元(目)谓词,以
P(x), Q(x), …表示。

Human
(Socrates)
Mortal (Socrates)
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谓词与量词
如果在命题里的个体词多于一个,那
么表示这几个个体词间的关系的词称
作谓词。这是多元(目)谓词,有 n
个个体的谓词 P(x1, …, xn) 称 n 元(目)

第三章 谓词逻辑与归结原理

第三章 谓词逻辑与归结原理

以正向推理所得结果作为假设进 行反向推理
退出
是 还需要正向推理吗?

2014-4-9
18
华北电力大学
概述-推理的控制策略
搜索策略
推理时,要反复用到知识库中的规则,而知识库中 的规则又很多,这样就存在着如何在知识库中寻找 可用规则的问题 为有效控制规则的选取,可以采用各种搜索策略 常用搜索策略:
归结推理方法在人工智能推理方法中有着很重 要的历史地位,是机器定理证明的主要方法
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华北电力大学
归结法的特点
归结法是一阶逻辑中,至今为止的最有效的半可 判定的算法。也是最适合计算机进行推理的逻辑 演算方法 半可判定 一阶逻辑中任意恒真公式,使用归结原理,总 可以在有限步内给以判定(证明其为永真式) 当不知道该公式是否为恒真时,使用归结原理 不能得到任何结论
(5) 上下文限制
上下文限制就是把产生式规则按它们所描述的上下文分组,在某种 上下文条件下,只能从与其相对应的那组规则中选择可应用的规则
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华北电力大学
概述-推理的控制策略
推理的控制策略
3.冲突解决策略
(6) 按匹配度排序
在不精确匹配中,为了确定两个知识模式是否可以进行匹配,需要 计算这两个模式的相似程度,当其相似度达到某个预先规定的值时,就 认为它们是可匹配的。若有几条规则均可匹配成功,则可根据它们的匹 配度来决定哪一个产生式规则可优先被应用
如专家系统、智能机器人、模式识别、自然语言理解等
推理
按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。 推理是由程序实现的,
称为推理机
医疗诊断专家系统
• 知识库中存储经验及医学常识 • 数据库中存放病人的症状、化验结果等初始事实 • 利用知识库中的知识及一定的控制策略,为病人诊治疾病、开出医疗处方就 是推理过程

离散数学第三章 谓词演算基础-唯一性量词与摹状词

离散数学第三章 谓词演算基础-唯一性量词与摹状词

谓词P(x)是指个体x所具有的性质, 摹状词是指具有性质P的那个个体x。摹状词 (指导 Nhomakorabea元、作用域)
x(x)——使得(x)成立的那个惟一的个体, 其中称为摹状词, x称为摹状词的指导变元, (x)称为摹状词的作用域。 注意 摹状词的作用域与唯一性量词的作用域 均为谓词演算公式,但摹状词的值为个 体,而唯一性量词的值为真或假,且要 使用摹状词必须满足存在唯一性。
摹状词 xy(x)
对于不满足存在性和唯一性的语句,如“地球的创造”其不 满足存在性、“计算机的发明者”其不满足唯一性等,我们 引入下面的表示方法: x 当!x(x)成立时是指使得(x) 成立的那个惟一的个体x y 否则
xy(x)=
由摹状词的定义可知,下列等式成立。
(xy(x)) =(!x(x)t((t)(t)))(!x(x)(y))
例1 (p57) 他是唯一没有去过北京的人。
解:设 A(e)表示“e为人”;
B(e1,e2)表示e1去过e2;
a表示“他”;
b表示“北京”。
则语句可译为:
!x(A(x) B(x,b) x=a)
例2 (p57) 地球是唯一有人的星球
解: 设 A(e)表示“e为星球”; B(e)表示“e为人”; C(e1,e2)表示e1上有e2; a表示“地球”; 则原句译为: !xy(A(x) B(y) C(x,y)x=a)
第三章 谓词演算基础
3.1 谓词与个体 3.2 函数与量词 3.3 自由变元和约束变元 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词 3.5.1 唯一性量词 3.5.2 摹状词
唯一性量词 !
!X 表示“只有一个X”、“恰好有一个X” 。 !x(x)表示恰好有一个x使得(x)为真。 等价公式: !x(x)=x((x)y(xy(y)))

离散数学讲义第三章谓词逻辑.ppt

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题函数。 例如 H(x),L(x,y,z)均是简单命题函数。
(P(x,y)∨L(x,y,z)) P(y, x)是一复合命题函数
在命题函数中,个体变元的取值范围称为个体域。
例4 P(x,y)表示“2 x+y=1”,若x,y的个体域为正整数集,
则总是假;
若x,y的个体域为有理数集,则y=1―2x,对任意的有理数k , 在x= k,y =1―2k时,P( k,1―2k)为真。
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三、量词和全总个体域
1.量词
使用前面介绍的概念,还不足以表达日常生活中 的各种命题。
例如:对于命题 “ 所有的正整数都是素数 ”
和 “ 有些正整数是素数 ” 仅用个体词和谓词是很难表达的。 量词 在命题里表示数量的词。
(1) 全称量词
“ x” x D(x),
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如“所有人都是要死的。”可表示为 x的个体域为全体人的集合。
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3.4 变元的约束
例1 令 P(x, y):“ x<y ”,Q(x):x是有理数;F(x):
x可以表示为分数。判断下列式子那些是命题函数,那些 是命题? P(x, y) P(x, y)∧ Q(x) Q(x) → F(x)
x(Q( x) F ( x))
例2 令H(x):x是人;M(y):y是药;S(x,y):x对y过敏。判断:
3.1、 3.2 谓词的概念与表示; 命题函数和量词 3.3 ~ 3.5 谓词演算的合适公式; 变元的约束 ; 谓词公式的解释 3.6 谓词演算的永真式 3.7 谓词演算的推理理论
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3.1、3.2 谓词、命题函数和量词 例 判断下述论断的正确性
“苏格拉底三段论” : 凡人都是要死的, 苏格拉底是人, 所以苏格拉底是要死的。 类似的例子 还有许多。 例如:

《谓词演算推理理论》课件

《谓词演算推理理论》课件

3
前向链归结和向前式归结
研究前向链归结和向前式归结的思想和实践。
归结推理的优化策略
1 归结定理和完备性定理
深入了解归结定理和完备性定理,以及其在 优化策略中的应用。
Hale Waihona Puke 2 应用领域探索归结推理在人工智能等领域中的实际应 用,如自动定理证明。
谓词演算推理的拓展研究
谓词演算与基因组学的应用
探索谓词演算在基因组学研究中的应用,如基因表达分析。
谓词演算与知识表示的联系
研究谓词演算与知识表示技术的联系和互动。
谓词演算在数据分析和挖掘中的应用
了解谓词演算在数据分析和挖掘领域中的实际应用。
1
一阶谓词演算的语法和语义
学习一阶谓词演算的基本语法和语义,掌握谓词符号和项的使用。
2
一阶谓词演算的规则
了解一阶谓词演算的推理规则,包括合一、替换和归结等。
归结推理的基本思想和步骤
1
特征集归结和集合论归结
探索特征集归结和集合论归结的基本思想和步骤。
2
树剖归结和深度优先归结
了解树剖归结和深度优先归结的原理和应用。
《谓词演算推理理论》 PPT课件
本PPT课件将介绍谓词演算推理理论的基本概念和方法,以及其在人工智能、 基因组学、计算机科学等领域中的重要性和应用。
什么是谓词演算推理理论
1 基本概念
了解谓词演算推理理论的起源、定义和基本 原理。
2 形式和语义
探讨谓词逻辑公式的形式和语义,以及其在 推理中的作用。
谓词演算推理的基本方法

离散数学第三章 谓词演算基础-自由变元和约束变元

离散数学第三章 谓词演算基础-自由变元和约束变元

第三章 谓词演算基础
3.1 谓词与个体 3.2 函数与量词 3.3 自由变元和约束变元 3.3.1 自由出现和约束出现 3.3.2 改名和代入 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词
改名的规则
(1) 改名是对约束变元而言,自由变元不能改名 ,改名时应对量词的指导变元及其作用域中 所出现的约束变元处处进行; (2) 改名前后不能改变变元的约束关系; (3) 改名用的新名应是该作用域中没有使用过的 变元名称。
例: x(A(x,y)y(B(x,y))) 解: 可把公式改名为: x(A(x,y)z(B(x,z)))
(AB),(AB),(AB),(AB)为公式;
(5) 若A是合式公式,x是A中出现的任何个体变元,则 xA(x),xA(x)为合式公式。 (6)只有有限次使用(1)、(2)、(3)、(4)、(5)所得到的式 子才是合式公式。
自由出现和约束出现
定义2:设为任何一个谓词演算公式,并设
xA(x),xA(x)为公式的子公式,
例 xF(x)G(x,y)
指出公式的指导变元,辖域、约束变元和自由变元。
解:x的辖域仅F(x),x是指导变元,变元x第 一次出现是约束出现,第二次出现是自由 出现,y的出现是自由出现。 所以第一个x是约束变元,第二个x是自由 变元,本质上这两个x的含义是不同的;而 y仅是自由变元。
例 x(x=yx2+x<5x<z)x=5y2
代入规则
(1) 代入必须处处进行,即代入时必须对公 式中出现的所有同名的自由变元进行。 (2) 代入后不能改变原式和代入式的约束关 系。 (3) 代入也可以对谓词填式而言,但也要遵 循上面两条规则; (4) 命题变元也可以实施代入。
例 x(A(x,y)y(B(x,y)C(z)))

谓词演算与消解归结原理

谓词演算与消解归结原理

合一 算法
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Department of Computer Science & Technology, Nanjing University Artificial Intelligence Spring
3.3.2 合一
是判断两个谓词表达式匹配所需的一种代入算法
在谓词演算中,变元有两种约束使用的方法:
在特定解释下,命题对变元的变域中的所有常元指派
为真,则称该变元是全称性变元。代表全称量词的符号 是 ,括号常常用于表示量词的约束范围
存在性变元。至少存在变元的变域中的一个值使包含
变元的表达式为真时,表达式才为真。代表存在量词 的符号是彐
Department of Computer Science & Technology, Nanjing University Artificial Intelligence Spring
Department of Computer Science & Technology, Nanjing University Artificial Intelligence Spring
2
3.1 命题演算
3.1.2
命题演算的语义
—如两个命题表达式 在任何真值指派下都有相同的值, 则称为是等价的
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3.2.2 谓词演算的语义
一个论域D上的解释: 假设论域D是一个非空集合,在D上的一个解释把论域D的 实体指派给一个谓词演算表达式的每一个常元、变元、谓词 及函词符号,于是有: 1)每一个常元指派了D的一个元素。 2)对每一个变元,指派D的一个非空集合,这是该变元的 变域。 3)每个n元谓词P定义在论域D中的n个参数上,并定义了从 Dn到{T,F}的一个映射。 4) 每个m元函词f定义在论域D的m个参数上,并定义了从 Dm到{T,F}的一个映射。 在一种解释下,一个表达式的意义是在该解释下的一个真值 指派。
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变量 符号
WRITE(son(Shakespeare),Hamlet)
莎士比亚的儿子写了哈姆雷特 函数!
函数项
——以个体为定义域、以个体为值域的函数 约定用f,g,h等表示抽象的函数项。
项 ——包括实体、变量符号和函数符号
例 John’s mother is married to his father
第三章 谓词演算基础
3.1 谓词与个体 3.2 函数与量词
3.2.1 函数项 3.2.2 量词 3.3 自由变元和约束变元 3.4 永真性和可满足性 3.5 唯一性量词与摹状词
项的概念
例 考察谓词 WRITE(x,y)表示x 写了y
WRITE(Shakespeare,Hamlet)
实体
WRITE(Shakespeare,y)
全称量词x ——“所有的x”、“一切x”等概念 存在量词x ——“存在一些x”、“有一些x”等概念 (4) 规定一般情况下 紧跟在全称量词x之后的主联结词为“”, 紧跟在存在量词x之后的主联结词为“”。
例 计算机学院的有些老师是青年教师
解: 设 C(e)表示e为计算机学院的人; T(e)表示e为教师; Y(e)表示e为青年.
则原句译为:
xy( (P(x)T(y)W(x,y)) z(P(z)S(x,y,z)) )
例 所有的正数均可开方。
解:
(i) 若个体域为全体正实数R+,S(X):X可以开方, 则命题符号化为: xS(x)
(ii) 若个体域为全体实数集R,G(x,y):x>y, 则命题符号化为: x((G(x,0) S(x))
则原句译为:
x( (P(x)A(x,x))(B(a,x) C(b,x)) )
例5 任何人均会犯错误。
解:设 P(e)表示e为人; M(e)表示e为错误; D(e1,e2)表示e1犯e2。
则原句译为:
x( P(x) y(M(y)D(x,y)) )
例6 己所不欲勿施于人。
解:设 P(e)表示e为人; T(e)表示e为东西; W(e1,e2)表示e1要e2; S(e1,e2,e3)表示e1施e2给e3。
则原句译为:
x(G(x) S(x)) x(S(x) G(x))
或 x(G(x) S(x)) x(S(x) G(x))
例4 并非“人不为己,天诛地灭”。
解:设 P(e)表示e为人; A(e1,e2)表示e1为e2; B(e1,e2)表示e1诛e2; C(e1,e2)表示e1灭e2; a表示天; b表示地;
集合名词 • 谓词中含有联结词 • 引入谓词来限定常个体. 例如,“我”是常个
例 试把下列语句翻译为谓词演算公式 (3)凡是对顶角一定相等。 (05级期末,2分)
解(3): 设
A(e1,e2)表示e1与e2为对顶角;
E(e1,e2)表示e1=e2。
则原句可以译为:
xy(A(x,y) E(x,y))

xy(A(x,y) (x=y))
例2 金子闪光,但闪光的并非全是金子。
解:设 G(e)表示e为金子; S(e)表示e闪光。
例 个体域I为全总个体域,将下列命题符号化:
(1) 凡人都呼吸。
(2) 有的人用左手写字。
解 (1)
令F(x):x呼吸;
x(P(x) F(x))
P(x): x为人. 则可以翻译为 x(P(x)F(x))
?
解 (2) 令G(x):x用左手写字;
P(x): x为人.
则可以翻译为 x(P(x) G(x))
? x (P(x) G(x))
例1 某些人对某些食物过敏。
解:设 A(e)表示e为人; B(e)表示e为食物; C(e1,e2)表示e1对e2过敏。
则原句译为: x(A(x) y(B(y) C(x,y)) )
例 试把下列语句翻译为谓词演算公式 (1)所有蜜蜂均喜欢所有的花粉; (10级期末,3分)
则原句译为:
x((P(x) A(x,x))(B(a,x)C(b,x)))
例 试把下列语句翻译为谓词演算公式 (2)有些学生喜欢所有的老师 。 (06级期末,3分)
解(2): 设 S(e)表示e为学生; T(e)表示e为老师; L(e1,e2)表示e1喜欢e2。
则原句可以译为: ∃x(S(x)∧∀y(T(y) →L(x,y)))
(iii) 若D为全总个体域, R(x):x是实数,则符号化为: x((R(x)∧G(x,0)) S(x))
例 没有最大的自然数 。
解:这句话可以理解为“对所有x,若x是自然 数,则存在y,y也是自然数,且y>x”。 引入N(x):x是自然数,G(x,y):x>y, 则符号化为:
x(N(x)y(N(y) ∧G(y,x))
解: 记
M(e1,e2) 表示e1 is married to e2;
f(e)
表示e的r;
m(e)
表示e的mother。
则原话可以翻译为:
M(m(John),f(John))
全总个体域、量词
(1) 约定变量符号即个体变元x取值于全总个体域U; (2) 用谓词来限定x的取值范围; (3) 引进
解 记 B(e)表示e为蜂蜜; P(e)表示e为花粉; L(e1,e2)表示e1喜欢e2。
原话可以翻译为: x (B(x) y(P(y) L(x,y)))
例 试把下列语句翻译为谓词演算公式 (1)并非“人不为己,天诛地灭”; (06级期末,3分)
解(1): 设 P(e)表示e为人; A(e1,e2)表示e1为e2; B(e1,e2)表示e1诛e2; C(e1,e2)表示e1灭e2; a表示天; b表示地。
也可以理解为“下句话是不对的‘存在一 个x,x是自然数且对一切自然数y,x均大 于y’”,符号化为
x(N(x) ∧y(N(y)G(x,y))
例 没有最大的自然数 。
解2:
设B(x):x是最大的, N(x):x是自然数。
则命题可以表示为:
x(B(x)∧N(x))
典型错误
• 量词后的主联结词错误 • 将集合名词简单化为常个体. 例如,“人”是
则原句译为:
x(C(x)T(x) Y(x))
此例中:x就取值于全总个体域U, 谓词C(x)限定x取值范围。
例 个体域I为人类集合,将下列命题符号化:
(1) 凡人都呼吸。 (2) 有的人用左手写字。
解 (1) 令F(x):x呼吸. 则可以翻译为 xF(x)
解 (2) 令G(x):x用左手写字. 则可以翻译为 xG(x)
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