北京航空航天大学 离散数学 Chapter1p2-Predicate Logic

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离散数学讲义(第1章)

离散数学讲义(第1章)
16
1-2 联结词(续)
例:P:上海是一个大城市。 P:上海并不是一个大城市。 或 P:上海是一个不大的城市。
这两个命题具有相同的含义,因此用 同一个符号表示。
17
1-2 联结词(续)
P与 P的真值关系:
P
T F
PHale Waihona Puke F T否定是一个一元运算。
18
1-2 联结词(续)
(2)合取 设P,Q是两个命题,新命题“P并且Q”是 一个复合命题,称为命题P,Q的合取。记作: P∧Q 如:P:北京是中国的首都。 Q:北京是一个故都。 P∧Q:北京是中国的首都并且是一个 故都。
5

趣味逻辑数学题-巧猜围棋子

用数理逻辑学方法解题
P表示:“棋子为白色” Q表示:“甲说的是真话” 数理逻辑运算符: (非),(与),(或)
问题答案:S=(PQ)(PQ)
6
第一篇
数理逻辑
7
数理逻辑

数理逻辑是用数学方法来研究推理 过程的科学。主要是指引进一套符 号体系的方法,因此数理逻辑一般 又叫符号逻辑。 基本内容是:命题逻辑(演算)和 谓词逻辑(演算)。
22
1-2 联结词(续)
P∨Q的真值关系:
P T T F F Q T F T F P∨Q T T T F
析取是一个二元运算。
23
1-2 联结词(续)
注意:析取联结词∨与汉语中的“或”的意义不 完全相同。汉语中的“或”既可以表示“排斥 或”,也可以表示“可兼或”。
例如: P:今天晚上我在家看电视或去剧场看戏。 Q:他可能是100米或400米赛跑的冠军。
28
1-2 联结词(续)
在命题演算中,五个联结词的含义由真值表唯一确定。

离散数学(第四版)讲义1

离散数学(第四版)讲义1

引言Discrete Math.离散数学研究离散对象及其相互间关系的一门数学学科。

研究离散结构的数学分支。

(辞海)计算机科学、信息科学、数字化科学的数学基础离散数学的内容:数理逻辑(Mathematics Logic)集合论(Sets)代数结构(Algebra Structure)图论(Graph Theory)组合论(Combination)线性代数(Linear Algebra)概率论(Probability Theory)……与高等数学的区别教学内容:数理逻辑(Mathematics Logic)集合论(Sets)代数结构(Algebra Structure)图论(Graph Theory)离散数学的由来与发展:一、古老历史:计数:自然数发展:图论:Konigsberg七桥问题二、年青新生:计算机:二进制运算离散数学课程设置:计算机系核心课程信息类专业必修课程其它类专业的重要选修课程离散数学的后继课程:数据结构、编译技术、算法分析与设计、人工智能、数据库、……离散数学课程的学习方法:强调:逻辑性、抽象性;注重:概念、方法与应用参考教材:1、离散数学(耿素云,屈婉玲,北大版)2、离散数学(方世昌,西安电子科大版)3、离散数学结构(第三版、影印版)(Bernard Kolman、Robert C.Busby、Sharon Ross,清华版)4、离散数学提要与范例(阮传概、卢友清,北京广播学院版)第一章命题逻辑(Proposition Logic)1、命题符号化及联结词2、命题公式及分类3、等值演算4、联结词全功能集5、对偶与范式6、推理理论逻辑学:研究推理的一门学科数理逻辑:用数学方法研究推理的一门数学学科——一套符号体系+ 一组规则数理逻辑的内容:古典数理逻辑:命题逻辑、谓词逻辑现代数理逻辑:逻辑演算、公理化集合论、递归论、模型论、证明论1、命题符号化及联结词命题(Proposition):一个有确定真或假意义的语句。

北京航空航天大学《编译原理》第1章 概论

北京航空航天大学《编译原理》第1章 概论
编译技术
编译原理及编译程序构造
张 莉 教授 史晓华
2006. 9-2007.1
北京航空航天大学计算机学院
课程要求
课时:48学时(1-17周) 分为两部分:(分别计分)
– 理论基础(3学分):课堂教学,按时交作业。 • 作业10分; • 3-6次随堂考试,共计30分;(不补) • 期末闭卷考试,60分 • 主动回答问题,每次奖励0.5分,5分封顶(考前公布) – 实践部分(2学分):上机实践(50机时)(10周开始上机)
北京航空航天大学计算机学院
第一章 概论
(介绍名词术语、了解编译系统的结构和编译过程)
•• 编译的起源:程序设计语言的发展 编译的起源:程序设计语言的发展 •• 基本概念 基本概念 •• 编译过程和编译程序构造 编译过程和编译程序构造 编译技术的应用 •• 编译技术的应用
北京航空航天大学计算机学院
1.1 程序设计语言的发展
能运用所学技术解决实际问题能独立编写北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院课程定位课程定位课程定位课程定位计算机学院核心课程计算机学院核心课程计算机学院核心课程计算机学院核心课程分类分类课程名称课程名称课程定位课程定位备注备注计算机基础计算机基础计算机导论入门算法和数据结构高级语言程序设计12基础必备工具计算机理论离散数学离散数学123计算机理论数理逻辑计算机数学集合论和图论组合数学计算机硬件类课程计算机硬件类课程数子电路和数字逻辑硬件基础课程含实验计算机原理和汇编语言部件原理含实验计算机接口与通讯部件间通讯含实验计算机体系结构体系结构含实验计算机网络计算机软件类课程计算机软件类课程编译技术编译技术系统软件层系统软件层含课程设计含课程设计操作系统操作系统含课程设计数据库系统原理含课程设计软件工程信息系统分析与设计应用类计算机图形学多媒体技术应用类北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院数字逻辑计算机导论高等数学线性代数计算机原理和汇编语言高级程序设计语言1离散数学数据结构和算法c语言提高数据库系统编译技术编译技术操作系统计算机图形学网络计算机系统结构信息系统软件工程课程间的拓扑关系课程间的拓扑关系接口与通讯1学期学期23456电路分析北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院??教材和参考书教材和参考书教材和参考书教材和参考书高仲仪金茂忠编译原理及编译程序构造北航出版社

离散数学 第2章 谓词逻辑

离散数学   第2章 谓词逻辑
2014-5-11 计算机信息工程学院
常州工学院《离散数学》课程
2.1 个体、谓词与量词
例2.1.3 符号化下列命题。 (1)所有的人是要呼吸的。 解:符号化为(x)(M(x)H(x)) ,其中M(x):x是 人。H(x):x要呼吸的。 (2)每个自然数都是实数。 解:符号化为(x)(N(x)R(x)),其中N(x):x是自 然数。R(x):x是实数。 (3)有些人是聪明的。 解:符号化为(x)(M(x)I(x)),其中M(x):x是人。 I(x):x是聪明的。
常州工学院《离散数学》课程
计算机信息工程学院
2.1 个体、谓词与量词
该例的(1)为例分析命题的真值,若x的个体域 为某大学计算机系的全体学生,则S(a)为真; 若x的个体域为某中学的全体学生,则S(a)为假; 若x的个体域为某电影院中的观众,则S(a)真值 不确定。所以个体变元在哪些范围取特定的值, 对命题的真值极有影响。 个体变元的取值范围称为个体域或论域,把宇 宙间一切事物组成的个体域称为全总个体域。 对个体变元变化范围进行限定的谓词称为特性 谓词。如采用一个谓词如P(x)来限制个体变元x 的取值范围,该P(x)就是特性谓词
表示具体性质或关系的谓词称为谓词常元,表示抽象的或 泛指的性质或关系的谓词称为谓词变元
2014-5-11 计算机信息工程学院
常州工学院《离散数学》课程
2.1 个体、谓词与量词
一个原子命题用一个谓词(如P)和n个有次序的 个体常元(如a1,a2,…,an)表示成P(a1, a2,…,an),称它为该原子命题的谓词形式或 命题的谓词形式。 由一个谓词(如P)和n个个体变元(如x1,x2,…, xn)组成的P(x1,x2,…,xn),称它为n元原子 谓词或n元命题函数,简称n元谓词。 当n=1时,称一元谓词;当n=2时,称为二元谓 词,…。一元谓词表达了个体的性质,而n 元 谓词表达了 个个体之间的关系。

第1章-完整内容

第1章-完整内容
离散数学
(Discrete Mathematics )
使用教材
书 名:离散数学(第三版) “十一五”国家规划教
材 主 编:邓辉文 出版社:清华大学出版社 讲 授:第1章 _ 第6章
参考书目
•1、邵学才. 离散数学(第二版). 清华 大学出版社. (应用型规划教材)
•2、周忠荣. 离散数学及其应用. 清华大 学出版社.
101A ⑵ 互异性
互异性是指集合中的元素之间是彼此不同的,即集 合中不允许出现重复的元素。
如:集合 A={a,b,c,c,b,d} 应为 A={a,b,c,d}
集合的特性
⑶ 无序性 无序性是指集合中的元素之间没有次序关系。在不 特别说明情况下,我们所讨论的集合都不是多重集。
如: A = {a, {a, b}, b, c} 与 A={a, b, c , {a, b}} 相同
四、图论:广泛应用与解决现实问题。 1、Chapter 6 图论:主要研究数据结构中图的相关性质。 2、Chapter 7 几类特殊的图:介绍生活和研究中实际的图 论的问题。
第1章 集合、映射与运算
• 1.1集合的有关概念 • 1.2映射的有关概念 • 1.3运算的定义及性质 • 1.4集合的运算 • 1.5集合的划分与覆盖
B C= {(1, ), (2, )}
1.2 映射的有关概念
映射就是函数,研究的是任意两个集 合之间的一种对应关系。
映射是现代数学中的基本概念。函数 在信息科学中得到了充分的应用。
与集合一样,映射贯穿本书的所有内 容,深刻理解映射的有关内容,对于其他 内容的学习是至关重要的。
1.2.1 映射的定义
子集定理
1-1 对于任意的集合A,有 A。 1-2 设A、B、C是任意的集合,则有 ⑴自反性:A A.(任意集合是其子集) ⑵反对称性:A B,B A A = B. ⑶传递性:A B,B C A C. 1-3 A = B 的充要条件是A B 且 B A

北京航空航天大学计算机研究生考试必备(5)

北京航空航天大学计算机研究生考试必备(5)

p2 / 1, p3 / 0, p 4 / 0 ) 下的值:
p1 ∨ ( p 2 ∧ p3 ) ( p1 ∧ p2 ∧ p3 ) ∨ ¬(( p1 ∨ p2 ) ∧ ( p3 ∨ p4 )) ¬( p1 ∧ p2 ) ∨ ¬p3 ∨ (((¬p1 ∧ p 2 ) ∨ ¬p3 ) ∧ ¬p4 ) ( p 2 ↔ ¬p1 ) → ¬p3 ∨ p 4 ( p1 ↔ p3 ) ∧ (¬p2 → p4 ) p1 ∨ ( p 2 → p3 ∧ ¬p1 ) ↔ p2 ∨ ¬p4 ( p1 ↔ p3 ) ∧ (¬p 2 ⊕ p4 ) p2 / 1, p3 / 0, p 4 / 0 ) 为 v。
p →q。
p:小杨晚上做完了作业。q:小杨晚上没有其它事情。
r:小杨晚上看电视。s:小杨晚上听音乐。
“如果晚上做完了作业并且没有其它事情,小杨就看电视或听音乐”符号化为 ⑺ ⑻ ⑼ ⑽ ⑾
p∧q→r∨s。
p:林芳在家里。q:林芳做作业。r:林芳看电视。
“如果林芳在家里,那么他不是在做作业就是在看电视”符号化为
( p → r ) → ((q → r ) → ( p ∨ q → r )) ( p → ¬p ) → ¬p ( p → q ) → (( p → ¬q ) → p ) ( p → (q → r )) → (( p → q ) → ( p → r )) ( p ∧ q) ∧ ( p → r ) ∧ (q → r ) → r ¬p ∧ ¬( p → q ) ( p → q ) → (( p → ¬q ) → ¬p )
⒊ 列出除 ∧ , ∨ , ⊕ , → , ↔ 之外的所有二元联结词的真值表。 解 共有 16 个二元联结词,记除 ∧ , ∨ , ⊕ , → , ↔ 之外的二元联结词为 ∆1 , ∆ 2 ,K, ∆11 。

左孝凌离散数学课件2.3谓词公式与翻译

左孝凌离散数学课件2.3谓词公式与翻译

再对x和y加以限制
R(x):x是大红书柜 Q(y):y是古书
C(x):x是红的 E(y):y是图书
a :这只 b:那些 此时可把命题符号化为:
A(a) B(a) C(a) D(b) E(b) F (a, b)
a:这只 b:那些 此时可把命题符号化为:
R(a) Q(b) F (a, b)
11
练习2
• 2、在谓词逻辑中将下列命题符号化. (1) P63 (6)那位戴眼镜的用功的大学生在看这本大而厚 的巨著. (2)P63 (7) :f在a点连续,当且仅当对每个ε>0,存在一个
δ >0,使得对所有x,若︱x-a ︱<δ,则︱f(x)-f(a)︱<ε。
解: (1)设:S(x):x是大学生. A(x):x戴眼镜. B(x):x用功. E(y):y是大的. G(y):y是厚的. D(y):y是巨著. F(x,y):x看y.a:那位 b:这本 (1)符号化为: A(a)∧B(a)∧S(a)∧E(b)∧G(b)∧D(b)∧F(a,b)
例题1 并非每个实数都是有理数。
设 R(x):x是实数。 Q(x):X是有理数。
每个实数都是有理数表示为: (x)( R( x) Q( x))
(x)( R( x) Q( x)) 并非每个实数都是有理数表示为:
例题2 没有不犯错误的人
解 本语句即为“不存在不犯错误的人”。 设 M(x):x 是人。 F(x):x犯错误。 “存在不犯错误的人”表示为: “不存在不犯错误的人”表示为:(x(M ( x) F ( x)) 等价于“任何人都要犯错误”或“所有人都要犯错误”。 所以此命题也可符号化为: (x)(M ( x) F ( x))
对个体刻划深度 的不同就可翻译成 不同的谓词公式.

离散数学北京邮电大学

离散数学北京邮电大学
– Analysis using order-ofgrowth notation.
• §3.5: Primes and Greatest Common Divisors • §3.6: Integers & Algorithms
– Alternate bases, algorithms for basic arithmetic
Algorithm Characteristics
Some important general features of algorithms: • Input. Information or data that comes in. • Output. Information or data that goes out. • Definiteness. Algorithm is precisely defined. • Correctness. Outputs correctly relate to inputs. • Finiteness. Won‟t take forever to describe or run. • Effectiveness. Individual steps are all do-able. • Generality. Works for many possible inputs. • Efficiency. Takes little time & memory to run.
– Example assignment statement: v := 3x+7 (If x is 2, changes v to 13.)
• In pseudocode (but not real code), the expression might be informally stated:
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Chapter 1, Part II: Predicate Logic
Summary
Predicate Logic (First-Order Logic (FOL), Predicate
Calculus)
The Language of Quantifiers
Logical Equivalences
this fashion, but the loops will not terminate in some cases.
Properties of Quantifiers
The truth value of x P(x) and x P(x) depend on both
the propositional function P(x) and on the domain U. Examples:
P(-3) is false. P(3) is true.
Often the domain is denoted by U. So in this example U is the
integers.
Examples of Propositional Functions
Let “x + y = z” be denoted by R(x, y, z) and U (for all three variables) be
Existential Quantifier
x P(x) is read as “For some x, P(x)”, or as “There is an
x such that P(x),” or “For at least one x, P(x).”
Examples:
1.
2.
3.
If P(x) denotes “x > 0” and U is the integers, then x P(x) is true. It is also true if U is the positive integers. If P(x) denotes “x < 0” and U is the positive integers, then x P(x) is false. If P(x) denotes “x is even” and U is the integers, then x P(x) is true.
1. 2.
3.
If U is the positive integers and P(x) is the statement “x < 2”, then x P(x) is true, but x P(x) is false. If U is the negative integers and P(x) is the statement “x < 2”, then both x P(x) and x P(x) are true. If U consists of 3, 4, and 5, and P(x) is the statement “x > 2”, then both x P(x) and x P(x) are true. But if P(x) is the statement “x < 2”, then both x P(x) and x P(x) are false.
have truth values. For example, P(3) ∧ P(y) P(x) → P(y) When used with quantifiers (to be introduced next), these expressions (propositional functions) become propositions.
Quantifiers
words including all and some:
“All men are Mortal.” “Some cats do not have fur.”
Charles Peirce (1839-1914)
We need quantifiers to express the meaning of English
Thinking about Quantifiers
When the domain of discourse is finite, we can think of quantification
as looping through the elements of the domain. To evaluate x P(x) loop through all x in the domain.
Find these truth values:
Q(2,-1,3)
Solution: T
Q(3,4,Biblioteka )Solution: FQ(x, 3, z)
Solution: Not a Proposition
Compound Expressions
Connectives from propositional logic carry over to predicate logic. If P(x) denotes “x > 0,” find these truth values: P(3) ∨ P(-1) Solution: T P(3) ∧ P(-1) Solution: F P(3) → P(-1) Solution: F Expressions with variables are not propositions and therefore do not
the integers. Find these truth values:
R(2,-1,5)
Solution: F
R(3,4,7)
Solution: T
R(x, 3, z)
Solution: Not a Proposition
Now let “x - y = z” be denoted by Q(x, y, z), with U as the integers.
The two most important quantifiers are: Universal Quantifier, “For all,” symbol: Existential Quantifier, “There exists,” symbol: We write as in x P(x) and x P(x). x P(x) asserts P(x) is true for every x in the domain. x P(x) asserts P(x) is true for some x in the domain. The quantifiers are said to bind the variable x in these
Nested Quantifiers Translation from Predicate Logic to English
Translation from English to Predicate Logic
Section 1.4
Section Summary
Predicates Variables Quantifiers Universal Quantifier Existential Quantifier Negating Quantifiers De Morgan’s Laws for Quantifiers Translating English to Logic Logic Programming (optional)
Propositional functions become propositions (and have truth
values) when their variables are each replaced by a value from the domain (or bound by a quantifier, as we will see later). The statement P(x) is said to be the value of the propositional function P at x. For example, let P(x) denote “x > 0” and the domain be the integers. Then:
generalization of propositions.
They contain variables and a predicate, e.g., P(x)
Variables can be replaced by elements from their
domain.
Propositional Functions
To evaluate x P(x) loop through all x in the domain. If at some step, P(x) is true, then x P(x) is true and the loop terminates. If the loop ends without finding an x for which P(x) is true, then x P(x) is false. x P(x) ≡ P(x1) ∨ P(x2) ∨ … ∨ P(xn) Even if the domains are infinite, we can still think of the quantifiers
language that talks about objects, their properties, and their relations. Later we’ll see how to draw inferences.
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