人工智能原理教案02章 归结推理方法2.2 命题逻辑的归结
人工智能谓词逻辑与归结原理课件

一阶谓词逻辑知识表示方法
3.问题描述
At (robot,c) At (robot,a) At (robot,a)
Holds(robot,box)
Empty(robot)
On(box,a) Table(a) Table(b)
Empty(robot)
On(box,a) Table(a) Table(b) Goto(x,y)
命题逻辑的推理
自然演绎推理
自然演绎推理:从一组已知为真的事实出发,直接运 用经典逻辑推理的推理规则推出结论的过程。 基本规则 P规则:在推理的任何步骤上都可以引入前提。 T规则:在推理时,如果前面步骤有一个或多个公式永 真蕴含公式S,则可以把S引入推理中。 假言推理:若P, PQ 为真, 则Q 为真。 拒取式:若 PQ ,Q 为真,则P为假。 析取三段论:若 P, P ∨ Q 为真, 则Q 为真。
3.问题描述
……
一阶谓词逻辑知识表示方法
“猴子吃香蕉”问题的描述 3.问题描述 ……
A1 A2 A3 A4 A5 (x) (y) (z) (s) (P(x,y,z,s) P(z,y,z,Walk(x,z,s))) (x) (y) (s) (P(x,y,x,s) P(y,y,y,Carry(x,y,s))) (s) (P(b,b,b,s) R(Climb(s))) P(a,b,c,s) R(s) ∨ ANS(s)
一阶谓词逻辑知识表示方法
谓词逻辑表示法在实际人工智能系统上得到应用。 机器人行动(如图示)
1.引入谓词
Table(x): x是桌子 Empty(y): y手中为空 At(y,z): y在z附近 Holds(y,w): y拿着w On(w,x): w在x的上面
归结推理方法

A2 : (u)(x)(y)(z)(s)(P(u,x, y,z, s) P(u y, x, y,z, add(b, s))) SA2 :~ P(u,x, y,z, s) P(u y, x, y,z, add(b, s))
21
c.
((A)C)
A3 : (u)(x)(y)(z)(s)(P(u,x, y,z, s) P(u,x, y,u, st ore(c, s))) SA3 :~ P(u,x, y,z, s) P(u,x, y,u, st ore(c, s))
子句集 S={SA1,SA2,SA3,SA4,S~B}
22
3.6 Herbrand定理
虽然公式G与其子句集S并不等值,但它们 在不可满足的意义下又是一致的。亦即,G是 不可满足的当且仅当S是不可满足的。(证明从略, 石纯一《AI原理》P17~20). 由于个体变量论域D的任意性,以及解释 的个数的无限性,对一个谓词公式来说,不可 满足性的证明是困难的。 如果对一个具体的谓词公式能找到一个较 简单的特殊的论域,使得只要在该论域上该公 式是不可满足的,便能保证在任何论域上也是 不可满足的,Herbrand域(简称H域)具有这 样的性质。
17
解:
1) 引入谓词
P(x,y,z,s): 表示猴子位于x处,香蕉位于y处,梯子位于z处,状态 为s R(s): 表示s状态下猴子吃到香蕉 ANS(s): 表示形式谓词,只是为求得回答的动作序列而虚设的。
2) 引入状态转移函数
Walk(y, z, s): 表示原状态s下,在walk作用下,猴子从y走到z处 所建立的新状态。 Carry(y,z,s): 表示原状态s下,在Carry作用下,猴子从y搬梯子到 z处所建立的新状态。 Climb(s): 表示原状态s下,在Climb作用下,猴子爬上梯子所建 立的新状态。
人工智能第2章74

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人工智能第2章74
•论域:由个体组成的集合。
•(个体)变量:定义在某一个论域上的变量。
用x, y, z 来表示。
•函数(或函词):以个体为变量,以个体为值
的函数。一般用小写字母来表示,例如 f(x), f(x,a)。
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•如果谓词有 n 个变量,称之为 n 元谓词,并约定 0 元谓词就是命题(谓词的特例)。
✓ 常量
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✓ 园括号、方括号、花括号和逗号
人工智能第2章74
•例
•“ 机 器 人 ( Robot ) 在 第 一 个 房 间 ( Room1 ) 内”,可以表示为:
•
INROOM(ROBOT,r1)
•其中
• INROOM是谓词
• ROBOT和r1是常量
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•②若P是合适公式,则~P也是一个合适公式。
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•③若P和Q是合适公式,则P∧Q、 P∨Q 、PQ 、 PQ都是合适公式。
•④经过有限次使用规则1、2、3,得到的由原子公 式、联结词和园括号所组成的符号串,也是合适 公式。
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•对于合适公式,规定下列运算优先级:
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2020/11/9
人工智能第2章74
•第2章 知识表示方法
•2.1 状态空间法 •2.2 问题归约法 •2.3 谓词逻辑法
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•2.3 谓词逻辑法 •数理逻辑(符号逻辑)是用数学方法研究形式逻
辑的一个分支。它通过符号系统来表达客观对象 以及相关的逻辑推理。常用的是命题逻辑和谓 词逻辑
人工智能归结原理的推理系统

实验4 基于归结原理的推理系统一、实验目的1. 掌握归结原理的基本原理。
2. 练习基于归结原理的推理。
二、实验方法1.运行给定程序,理解归结原理。
(1) 把欲证明问题的结论否定,并加入子句集S,得到一个扩充的子句集S’。
(2) 设法检验子句集S’是否含有空子句,若含有空子句,则表明S’是不可满足的;(3) 若不含有空子句,则继续使用归结法,在子句集中选择合适的子句进行归结,直至导出空子句,说明子句集S’是不可满足的;或不能继续归结为止。
2.演示基于归结原理的推理系统:10.txt$已知:$ 1. John喜欢所有的食物;$ 2. 橘子是食物;$ 3. 如果某人喜欢某种食物,则他吃该食物; $求证: John吃橘子. ~fruit(x)∨like(John , x) fruit(Orange)~like(x, y)∨eat(x, y) #eat(John , Orange)(1) 否定结论~fruit(x)∨like(John , x) fruit(Orange)~like(x, y)∨eat(x, y)~eat(John , Orange) (2) 改为合取式fruit(x)∧like(John , x) fruit(Orange)like(x, y)∧eat(x, y)~eat(John , Orange) $ 拆分为子句集fruit(x)like(John , x)fruit(Orange)like(x, y)eat(x, y)~eat(John , Orange)三、实验任务1. 运行给定程序,理解归结原理。
2. 运行给定程序,求得归结结果。
附:实验报告。
AAI_0

教学方式
课堂讲授 讨论 练习与应用 课程设计
考核
课程设计 50% 平时成绩 50%
�
高级人工智能
Advanced Artificial Intelligence
赵林亮
东北大学信息学院 计算机应用技术研究所 zhaolinliang@ AdvancedAI.NEU@/Intelligence
高级人工智能
Advanced Artificial Intelligence
Agent 的发展 Agent 结构 Agent 分类 Agent 应用 多Agent 系统
参考书目
史忠植,高级人工智能 第二版 科学出版社, 第二版), 史忠植,高级人工智能(第二版 ,科学出版社,2006 N.J.Nilsson,《Artificial Intelligence, A New Synthesis》.机械 . . , 》 工业出版社, 工业出版社,1998 Swarm Intelligence. James Kennedy等著 人民邮电出版社,2009. 等著. 等著 人民邮电出版社, 人工智能-复杂问题求解的结构和策略. 人工智能-复杂问题求解的结构和策略.George E Luger著,史忠 著 植等译,机械工业出版社, 植等译,机械工业出版社,2004. 蚁群算法原理及其应用.段海滨著.科学出版社. 蚁群算法原理及其应用.段海滨著.科学出版社.2005. 遗传算法与工程优化.玄光南著.清华大学出版社. 遗传算法与工程优化.玄光南著.清华大学出版社.2006. 石纯一等译,《多Agent系统引论》.原著[英] Michael Wooldridge, 石纯一等译, 系统引论》 原著 英 , 系统引论 An Introduction to MultiAgent Systems. 电子工业出版社,2003 电子工业出版社, 石纯一,黄昌宁,王家原, 人工智能原理》 清华大学出版社, 石纯一,黄昌宁,王家原,《人工智能原理》.清华大学出版社, 1996
人工智能-第2章-s

自由变量 匹配合一:两个谓词的名相同,参量项的个数相同, 匹配合一:两个谓词的名相同,参量项的个数相同,参 量类型对应相同。 量类型对应相同。 回溯: 回溯: 在程序运行期间,当某一个子目标不能满足(即谓词 在程序运行期间,当某一个子目标不能满足( 匹配失败) 匹配失败)时,控制就返回到前一个已经满足的子目 如果存在的话) 并撤消其有关变量的约束值, 标(如果存在的话),并撤消其有关变量的约束值, 然后再使其重新满足。 然后再使其重新满足。
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第2章 人工智能程序设计语言 章
path(a,e). 系统回答:yes 系统回答
path(e,a). 系统回答:no 系统回答:
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第2章 人工智能程序设计语言 章
在程序中增加子句 run:-path(a,X),write("X=",X),nl,fail. run. Goal run. 输出: 输出 X=b X=c X=d X=e X=e X=d X=e 即从a出发到其他节点的全部路径 出发到其他节点的全部路径。 即从 出发到其他节点的全部路径。
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第2章 人工智能程序设计语言 章
例如: 例如: write("name"), nl ,write("age") 与 write("name","\n","age") 的效果一样。 的效果一样。
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第2章 人工智能程序设计语言 章
学生成绩数据库查询程序。 学生成绩数据库查询程序。 PREDICATES student(integer,string,real) grade GOAL grade. CLAUSES student(1,"张三 张三",90.2). 张三 student(2,"李四 李四",95.5). 李四 student(3,"王五 王五",96.4). 王五 grade:-write("请输入姓名 请输入姓名:"),readln(Name), 请输入姓名 student(-,Name,Score), nl,write(Name,"的成绩是 的成绩是",Score). 的成绩是 grade:-write(“对不起,找不到这个学生 对不起, 对不起 找不到这个学生!”).
人工智能技术导论——基于谓词逻辑的机器推理
⼈⼯智能技术导论——基于谓词逻辑的机器推理⼀、⼀阶谓词逻辑1、谓词、函数、量词设a1, a2, …, an表⽰个体对象, A表⽰它们的属性、状态或关系, 则表达式A(a1, a2, …, an)在谓词逻辑中就表⽰⼀个(原⼦)命题。
例如,(1) 素数(2), 就表⽰命题“2是个素数”。
(2) 好朋友(张三, 李四), 就表⽰命题“张三和李四是好朋友”。
⼀般地, 表达式P(x1,x2,…,xn)在谓词逻辑中称为n元谓词。
其中P是谓词符号,也称谓词,代表⼀个确定的特征或关系(名)。
x1,x2,…,xn称为谓词的参量或者项,⼀般表⽰个体。
个体变元的变化范围称为个体域(或论述域),包揽⼀切事物的集合称为全总个体域。
为了表达个体之间的对应关系,我们引⼊通常数学中函数的概念和记法。
例如我们⽤father(x)表⽰x的⽗亲,⽤sum(x,y)表⽰数x和y之和,⼀般地,我们⽤如下形式:f(x1,x2,…,xn)表⽰个体变元x1,x2,…,xn所对应的个体y,并称之为n元个体函数,简称函数(或函词、函词命名式)。
其中f是函数符号,有了函数的概念和记法,谓词的表达能⼒就更强了。
例如,我们⽤Doctor(father(Li))表⽰“⼩李的⽗亲是医⽣”,⽤E(sq(x),y))表⽰“x的平⽅等于y”。
以后我们约定⽤⼤写英⽂字母作为谓词符号,⽤⼩写字母f,g, h等表⽰函数符号,⽤⼩写字母x, y, z等作为个体变元符号, ⽤⼩写字母a, b, c等作为个体常元符号。
我们把“所有”、“⼀切”、“任⼀”、“全体”、“凡是”等词统称为全称量词, 记为∀x; 把“存在”、“有些”、“⾄少有⼀个”、 “有的”等词统称为存在量词,记为∃ x。
其中M(x)表⽰“x是⼈”, N(x)表⽰“x有名字”, 该式可读作“对于任意的x, 如果x是⼈, 则x有名字”。
这⾥的个体域取为全总个体域。
如果把个体域取为⼈类集合, 则该命题就可以表⽰为同理, 我们可以把命题“存在不是偶数的整数”表⽰为其中G(x)表⽰“x是整数”, E(x)表⽰“x是偶数”。
人工智能第三章归结推理方法
• 概述 • 命题逻辑的归结法 • 谓词归结子句形 • 归结原理 • 归结过程的策略控制 • Herbrand定理
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
归结 推理
命题 逻辑
谓词逻 辑
Herbrand 定理
数理 逻辑
命题逻辑 归结
基本 概念
谓词逻辑 归结原理
Skolem标准形、 子句集
C1ΛC2 → C12 ,注意:反之不一定成立。
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
命题逻辑的归结法
• 归结过程 p87
– 将命题写成合取范式 – 求出子句集 – 对子句集使用归结推理规则 – 归结式作为新子句参加归结 – 归结式为空子句□ ,S是不可满足的(矛盾),原
命题成立。
•(证明完毕) • 谓词的归结:除了有量词和函数以外,其余和
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
3.1.1 命题
• 命题:能判断真假(不是既真又假)的陈述句。
简单陈述句描述事实、事物的状态、关系等性质。
例如:1. 1+1=2 • 2. 雪是黑色的。 • 3. 北京是中国的首都。 • 4. 到冥王星去渡假。
判断一个句子是否是命题,有先要看它是否是陈述句,而后看它的 真值是否唯一。以上的例子都是陈述句,第4句的真值现在是假, 随着人类科学的发展,有可能变成真,但不管怎样,真值是唯一 的。因此,以上4个例子都是命题。
前提引入 假言推理 引入否定结论 拒取式 前提引入 简化⑤ ⑥ ⑦合取
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
命题逻辑的归结法
• 建立子句集(例如P86/3.5 3.6)
✓ 合取范式:命题、命题和的与, 如: PΛ( P∨Q)Λ( ~P∨Q)
人工智能第三章归结推理方法
归结推理是人工智能中实现自动化推理的重要方法之一。 它能够将复杂的逻辑问题转化为计算机可处理的简单形式, 并通过计算机程序实现自动化推理。
知识表示与推理
在人工智能中,知识表示和推理是两个核心问题。归结推 理作为一种逻辑推理方法,为知识的表示和推理提供了有 效的工具。
专家系统与智能决策
专家系统和智能决策是人工智能的重要应用领域。归结推 理在这些领域中发挥着重要作用,能够帮助专家系统和智 能决策系统实现更加准确、高效的决策。
推理步骤不同
演绎推理通常包括大前提、小前提和结论三个步骤,而归结推理则 通过逐步缩小问题范围来逼近结论。
与归纳推理方法的比较
推理基础不同
归纳推理是基于对个别事物的观察和总结,得出一般性结论的推理方法;而归结推理则是基于已知事实和规 则,通过逻辑推导得出结论的推理方法。
结论的确定性不同
归纳推理得出的结论通常具有一定的或然性,因为个别事物的观察可能无法完全代表整体;而归结推理得出 的结论则具有必然性,只要前提真实且推理过程正确,结论就一定成立。
线性归结与锁归结
线性归结
通过消除冗余子句和简化归结过程,提 高归结效率。线性归结方法将子句按照 一定顺序排列,每次只考虑两个子句进 行归结,从而降低了归结的复杂性。
锁归结
在归结过程中引入锁机制,避免对已经归 结过的子句进行重复归结。锁归结方法通 过标记已归结的子句,确保每个子句只被 归结一次,从而提高了归结效率。
并行化处理
利用并行计算技术,同时处理多个子句的归结。并行化处 理方法能够充分利用计算资源,加速整个归结过程。
05 归结推理方法与其他推理 方法的比较与演推理方法的比较推理方向不同
演绎推理是从一般到特殊的推理过程,而归结推理则是从特殊到 一般的推理过程。
人工智能归结原理的推理系统
人工智能归结原理的推理系统
人工智能归结原理的推理系统是一类实现计算机智能而设计出来的推
理技术。
归结原理是一种逻辑推理的方法,即基于预先定义的一些规则,
从给定的前提得出结论。
它能够帮助计算机在复杂情况下进行数据处理、
规则推理和解决问题。
归结技术,是一种非形式的推理技术,它不是基于形式推理技术(如
谓词演算)的逻辑实现,而是一种在一定关系(如同义关系)下的实际应用。
如果一个推理需要从已知的一些事实中推断出未知的事实,则必须建
立一种关系。
归结技术建立这种关系,以推理出所需要的结果。
归结技术的应用环境可以是单一领域,也可以是泛化的领域,包括人
工智能系统的特定领域和基于知识表示的非形式专项知识库系统。
归结技术的构建需要定义和收集大量的数据,同时确定推理步骤和规则,以及如何使用这些数据和规则进行推理。
此外,需要定义推理等级和
推理阶段,以确定哪些推理步骤应出现在哪个等级和阶段的哪个位置中。
归结原理的推理系统运用了计算机、知识表示技术、数学模型和算法,为计算机提供强大的推理能力。
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2.2 命题逻辑的归结
2.2.1 命题逻辑基础
逻辑可分为经典逻辑和非经典逻辑,其中经典逻辑包括命题逻辑和谓词逻辑。
归结原理是一种主要基于谓词(逻辑)知识表示的推理方法,而命题逻辑是谓词逻辑的基础。
因此,在讨论谓词逻辑之前,先讨论命题逻辑的归结,便于内容上的理解。
本节中,将主要介绍命题逻辑的归结方法,以及有关的一些基础知识和重要概念,如数理逻辑基本公式变形、前束范式、子句集等。
描述事实、事物的状态、关系等性质的文字串,取值为真或假(表示是否成立)的句子称作命题。
命题:非真即假的简单陈述句
在命题逻辑里,单元命题是基本的单元或作为不可再分的原子。
下面所列出的是一些基本的数理逻辑公理公式和一些有用的基本定义,如合取范式、子句集,这些公式和定义在归结法的推理过程中是必不可少的,也是归结法的基础,应该熟练掌握。
-数理逻辑的基本定义
下面所列的是一些数理逻辑中重要的定义,在后面的分
析中要用到:
·合取式:p与q,记做p ∧q
·析取式:p或q,记做p ∨q
·蕴含式:如果p则q,记做p → q
·等价式:p当且仅当q,记做p q
·若A无成假赋值,则称A为重言式或永真式;
·若A无成真赋值,则称A为矛盾式或永假式;
·若A至少有一个成真赋值,则称A为可满足的;
·析取范式:仅由有限个简单合取式组成的析取式
·合取范式:仅由有限个简单析取式组成的合取式
-数理逻辑的基本等值式
下面这些基本的等式在归结原理实施之前的公式转化过程中是非常重要的。
只有将逻辑公式正确转换成为归结原理要求的范式,才能够保证归结的正常进行。
·交换律:p∨q q ∨p ;
p ∧q q ∧p
·结合律:(p∨q) ∨r p∨(q ∨r);
(p ∧q) ∧r p ∧(q ∧r)
·分配律:p∨(q ∧r) (p∨q)∧(p ∨r) ;
p ∧(q ∨r) (p ∧q) ∨(p ∧r)·双重否定律:p ~~p
·等幂律:p p∨p;p p∧p
·摩根律: ~(p∨q) ~p ∧~q ;
~(p ∧q) ~p ∨~q
·吸收律: p∨(p∧q ) p ;
p ∧(p∨q ) p
·同一律: p∨0 p ;
p∧1 p
·零律:p∨1 1
p∧0 0
·排中律:p∨~p 1
·矛盾律:p∧~p 0
·蕴含等值式:p → q ~p∨q
·等价等值式:p q (p → q)∧(q → p)
·假言易位式: p → q ~p → ~q
·等价否定等值式:p q ~p~q
·归谬论:(p → q)∧(p → ~q) ~p
-合取范式
范式:范式是公式的标准形式,公式往往需要变换为同它等价的范式,以便对它们作一般性的处理。
合取范式:单元子句、单元子句的或(∨)的与(∧)。
如:P∧(P∨Q)∧(~P∨Q)
例:求取P ∧(Q → R) → S的合取范式
解:P ∧(Q → R) → S
= ~(P∧(~Q∨R) )∨S
= ~P∨~(~Q∨R) ∨S
= ~P∨(~~Q∧~R) ∨S
= ~P∨(Q∧~R) ∨S
= ~P∨S∨(Q∧~R)
= (~P∨S∨Q) ∧( ~P∨S∨~R)
注意:首先一定要将原有的命题公式整理、转换成为各个"或"语句的"与",不然后续推导没有意义。
转换是基于数理逻辑的基本等值公式进行的,"或"转换到"与"中。
思路与代数学的提取公因式方法相似。
-子句集
命题公式的子句集S是合取范式形式下的子命题(元素)的集合。
子句集是合取范式中各个合取分量的集合,生成子句集的过程可以简单地理解为将命题公式的合取范式中的与符号"∧",置换为逗号","。
上例转换的合取范式:(~P∨S∨Q) ∧( ~P∨S∨~R) 其子句集为
S = {~P∨S∨Q, ~P∨S∨~R}
又如,有命题公式:P∧(P∨Q)∧(~P∨Q)
其子句集S:S = {P, P∨Q, ~P∨Q}
2.2.2 命题逻辑的归结
归结法推理的核心是求两个子句的归结式,因此需要先讨论归结式的定义和性质。
归结式的定义
设C1和C2是子句集中的任意两个子句,如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补,那么可从C1和C2中分别消去L1和L2,并将C1和C2中余下的部分按析取关系构成一个新子句C12,则称这一个过程为归结,称C12为C1和C2的归结式,称C1和C2为C12的亲本子句。
例如:有子句:C1=P∨C1',
C2=~P∨C2'
存在互补对P和~P,
则可得归结式:C12 = C1'∨C2'
注意:C1ΛC2→ C12,反之不一定成立。
下面证明归结式是原两子句的逻辑推论,或者说任一使C1、C2为真的解释I下必有归结式C12也为真。
证明:
设I是使C1,C2为真的任一解释,若I下的P为真,从而~P为假,必有I下C2'为真,故C12为真。
若不然,在I 下P为假,从而I下C1'为真,故I下C12为真。
于是C1∧C2为真。
于是C1∧C2→R(C1,C2)成立。
反之不一定成立,因为存在一个使C1'∨C2'为真的解释I,不妨设C1'为真,C2'为假。
若P为真,则~P∨C2'就为假了。
因此反之不一定成立。
由此可得归结式的性质。
归结式的性质:归结式C12是亲本子句C12和C12的逻辑结论。
命题逻辑的归结法证明过程
命题逻辑的归结过程也就是推理过程。
推理是根据一定的准则由称为前提条件的一些判断导出称为结论的另一些判断的思维过程。
命题逻辑的归结方法推理过程可以分为如下几个步骤:
1. 建立待归结命题公式
首先根据反证法将所求证的问题转化成为命题公式,求证其是矛盾式(永假式)。
2 求取合取范式
3 建立子句集
4 归结
归结法是在子句集S的基础上通过归结推理规则得到的,归结过程的最基本单元是得到归结式的过程。
从子句集S出发,对S的子句间使用归结推理规则,并将所得归结式仍放入到S中(注意:此过程使得子句集不断扩大,是造成计算爆炸的根本原因),进而再对新子句集使用归结推理规
则。
重复使用这些规则直到得到空子句•。
这便说明S是不可满足的,从而与S所对应的定理是成立的。
归结步骤:
1)对子句集中的子句使用归结规则
2) 归结式作为新子句加入子句集参加归结
3) 归结式为空子句□ 为止。
(证明完毕)
得到空子句□,表示S是不可满足的(矛盾),故原命题成立。
例题2-1
证明公式:
(P → Q) → (~Q → ~P)
证明:根据归结原理
将待证明公式转化成待归结命题公式:
(P → Q) ∧~(~Q → ~P)
分别将公式前项化为合取范式:
P → Q =~P ∨Q
结论求~后的后项化为合取范式:
~(~Q → ~P)=~(Q∨~P) =~Q ∧P
两项合并后化为合取范式:
(~P ∨Q)∧~Q ∧P
则子句集为:
{ ~P∨Q,~Q,P}
对子句集中的子句进行归结可得:
1. ~P∨Q
2. ~Q
3. P
4. Q,(1,3归结)
5. e,(2,4归结)
由上可得原公式成立。
谓词的归结:除了有量词和函数以外,其余和命题归结过程一样。
教师提示:命题逻辑基础是学习归结法的必要基础,应该在前序的课程中学习过。
这里列出的只是一些简单的性质。
如果大家对这些知识有什么疑惑的话,请参考数理逻辑的有关书籍。
命题逻辑的归结法的逻辑基础是假言易位式和摩根律。