Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik"

Transkript

1 Mengen und Mengenoperationen (Teil III) Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014

2 Table of Contents Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 1 Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 2 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 3 4 5

3 Vereinigung über Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Definition Vereinigung A sei eine Mengenfamilie. Die Menge A := {x B A : x B} heißt Vereinigung von A.

4 Durchschnitt über Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Definition Durchschnitt Sei A eine Mengenfamilie. Die Menge A := {x B A : x B} heißt Durchschnitt von A.

5 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie I Lemma Für beliebige Mengen gelten stets die folgenden Identitäten: A i I B i = i I (A B i ) (1) A i I B i = i I (A B i ) (2) ( i I A i ) ( j JB j ) = i I ( j J(A i B j )) (3) i I ( j J(A i B j )) = j J( i I (A i B j )) (4) ( i I A i ) ( j JB j ) = i I ( j J(A i B j )) (5) i I ( j J(A i B j )) = j J( i I (A i B j )) (6)

6 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie II Die Beweisführung für diese Identitäten sind allesamt ähnlich und sollen hier für 9 vorgestellt werden. Zum Beweisen der Äquivalenz zweier Mengen, reicht es aus zu zeigen dass ein Element genau dann Element der linken Seite ist, wenn es auch Element der rechten Regelseite ist. x (A i I B i ) x ( i I (A B i ))

7 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie III x (A i I B i ) x A ( i I : x B i ) i I : (x A x B i ) i I : x A B i (7) x i I (A B i )

8 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie IV Lemma Für beliebige Mengen gelten stets die folgenden Identitäten: ( i I A i ) ( j JB j ) = i I ( j J(A i B j )) (8) ( i I A i ) ( j JB j ) = i I ( j J(A i B j )) = j J( i I (A i B j )) (9)

9 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie V Beweis von Formel (9). Setze A = i I A i, B = j JB j. Aus der Formel () folgt: A B = ( i I A i ) B = i I (A i B ) (10) = i I ( j J(A i B j )) A B = A ( j JB j ) = j J(A B j ) (11) = j J( i I (A i B j ))

10 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie VI Lemma (De Morgansche Regeln, allgemeine Form) Es sei A i B für alle i I. Es bezeichne die Komplementbildung in B. Dann gilt: ( i I A i ) = i I A i (12) ( i I A i ) = i I A i (13)

11 Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilie VII Der Beweis für Formel (12): x ( i I A i ) x B x i I A i x B ( j I : x A j ) j I : (x B x A j ) (14) j I : x A j j i I A i

12 Table of Contents Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 1 Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 2 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 3 4 5

13 I Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Bei einfachen Mengen kann man nur fragen ob ein bestimmtes Element Teil der Menge ist oder nicht. Eine naheliegende Verallgemeinerung stellt jene dar, wo jedes Element endlich oft auftreten kann und Mengen anhand der Vielfachheit des Auftretens eines gegebenen Elements unterschieden werden können. Diese Mengen sind unter dem Begriff bekannt. Zur Darstellung von werden häufig eckige Klammern [] verwendet. Z.B. ist [a, a, b, e, e, g, m, m, O, r, r, u] die Multimenge der der Buchstaben des Wortes Oberammergau, und [2, 2, 3, 3, 5, 11] ist die Multimenge der Primfaktoren der Zahl Was ist die Menge der Buchstaben von Oberammergau?

14 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Äquivalenz und Teilmengen von Definition Äquivalenz von Zwei sind gleich genau dann, wenn sie die selben Elemente in der selben Vielfachheit enthalten. Definition Teilmultimenge Eine Multimenge A ist Teilmultimenge einer Multimenge B, A m B, wenn jedes Element von A auch in B mit mindestens gleicher Häufigkeit vorkommt.

15 Beispiele Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Es gelten somit folgende Beziehungen: [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5] [1, 2, 5] [1, 2, 3] m [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5] [1, 1, 2, 5] m [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5] [1, 1, 2, 5, 5] m [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5] [1, 1, 2, 5, 5, 5] m [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5] [1, 1, 2, 3, 5, 5, ] m [1, 1, 2, 2, 2, 5, 5]

16 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Durchschnitt und Vereinigung von Definition Vereinigung von Die Vereinigung von zwei A und B ist diejenige Multimenge A m B, die genau die Elemente enthält, die in einer der beiden Mengen vorkommen und wo ein Element x mit der Vielfachheit max(n, m) in A m B auftaucht, wobei m und n die Anzahl des Vorkommens des Elements X in A bzw. B ist. Definition Durchschnitt von Der Durchschnitt von zwei A und B ist diejenige Multimenge A m B, die genau die Elemente enthält, die in beiden vorkommen und wo ein Element x mit der Vielfachheit min(n, m) vorkommt.

17 Beispiele Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Es gilt somit: [1, 1, 2, 2, 2, 5] m [1, 3, 3, 3, 5, 5] = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 5, 5] [1, 1, 2, 2, 2, 5] m [1, 3, 3, 3, 5, 5] = [1, 5]

18 Summe und Differenz von Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Definition Summe von Die Summe von zwei A und B ist diejenige Multimenge A + B, die genau die Elemente enthält, die in einer der beiden Mengen vorkommen und wo ein Element x mit der Vielfachheit m + n in A + B auftaucht. Definition Differenz von Die Differenz von zwei A und B ist diejenige Multimenge A \ m B, die genau die Elemente enthält, die in beiden vorkommen und wo ein Element x mit der Vielfachheit m n vorkommt.

19 Beispiele Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von Es gilt somit: [1, 1, 2, 2, 2, 5] + [1, 3, 3, 3, 5, 5] = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 5, 5, 5] [1, 1, 2, 2, 2, 5] \ m [1, 3, 3, 3, 5, 5] = [1, 2, 2, 2]

20 Table of Contents 1 Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 2 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 3 4 5

21 Wohlfundiertheit Zur genaueren Formalisierung des Mengenkonzepts wird in aller Regel das Konzept der Wohlfundiertheit gefordert. Definition Wohlfundiertheit Eine nichtleere Menge M ist wohlfundiert genau dann wenn, M ein Element A M enthält für das gilt: M A =. Wenn gilt A M und A M =, wird A auch ɛ-minimales Element genannt. Das Prinzip der Wohlfundiertheit fordert also, dass jede nichtleere Menge eine ɛ-minimales Element enthält. Dies hat zur Folge, dass es keine unendlich absteigende Ketten von Mengen git, die in einer Elemtschaftsbeziehung stehen. M i+1 M i M 2 M 1 M 0

22 Nichtfundierte Mengen In jüngerer Zeit wurde von verschiedener Stelle bemerkt, dass es zur Modellierung von gewissen Problemen der Informatik und der Linguistik angebrachter ist, auf die Wohlfundiertheit von Mengen zu verzichten und auch nichtfundierte Mengen zuzulassen. Solche nichtfundierte Mengen sind hilfreich bei der Formalisierung zyklischer Datenstrukturen, oder auch in der Linguistik, etwa für logische Modellierung von Selbstreflexionen. Die Konzepte von Mengen bleiben aber von der Frage der unbetroffen und wir werden nicht näher auf nichtfundierte Mengen eingehen.

23 Table of Contents 1 Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 2 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 3 4 5

24 Aussagenlogische Tautologien und Mengen I Viele mengentheoretischen Identitäten können durch Verwendung von aussagenlogischen Tautologien bewiesen werden. Dieser Zusammenhang ist nicht verwunderlich, da die mengentheoretischen Operationen,, über die aussagenlogischen Junktoren,, definiert werden. Was ist die Definition der Vereinigung von zwei Mengen A, B? Was ist die Definition des Durchschnitts von zwei Mengen A, B?

25 Aussagenlogische Tautologien und Mengen II Es seien A, B und C beliebige Teilmengen von M. Dann sind alle mengentheoretischen Aussagen wahr, die wir aus den Tautologien 1-11 dadurch erhalten, dass wir jedes Vorkommen von ersetzen α, β und γ durch A, B bzw. C ersetzen. mit mit mit (Komplementbildung in M) mit =

26 Aussagenlogische Tautologien und Mengen II Es seien wiederum A, B und C beliebige Teilmengen von M. Tautologie (1): α α α A A = A Tautologie (7): (α (β γ)) ((α β) (α γ)) (A (B C)) = ((A B) (A C)) Tautologie (9): ( α) = α ( A) = A Tautologie (11): (α β) ( α β) (A B) = ( A B)

27 Aussagenlogische Tautologien und Mengen III Ganz allgemein lassen sich sogar alle aussagenlogischen Tautologien der Form α β immer in mengentheoretische Identitäten übersetzen, wenn sie nur die Junktoren, und enthalten. Auch andere aussagenlogische Tautologien lassen sich in allgemeingültige Aussagen über Menge übersetzen.

28 Aussagenlogische Tautologien und Mengen IV Aus den Tautologien 12 und 13 erhält man zum Beispiel folgende Gesetzmäßigkeiten: (A B) (A B = B) (A B) (A B = A) Wie lauten die entsprechenden aussagenlogischen Tautologien? (Hinweis: Wie ist die Teilmengenbeziehung A B definiert?)

29 Russellsche Antinomie Das sog. Russelsche Antinomie zeigt die Grenze der naiven Mengentheorie auf. Wenn man annimmt, dass man wirklich in beliebiger Weise wohlunterschiedene Objekte zu einer Menge zusammenfassen kann könnte man folgende Menge definieren: M := {A A ist Menge, A A} M soll die Menge aller Mengen sein, die sich nicht selbst enthalten. Da M sich nicht selbst enthält, sollte M in M enthalten sein: M M M M M M M M

30 Das Barbier-Paradoxon Es gibt zahlreiche populäre Formulierungen der Russelsche Antinomie. Eines davon ist das sog. Barbier-Paradoxon: Barbier-Paradoxon Der Barbier von Sevilla rasiert alle Männer von Sevilla, nur nicht die, die sich selbst rasieren. Wenn das so ist, rasiert der Barbier von Sevilla sich dann selbst? Wenn er sich also nicht selbst rasiert, dann rasiert er sich selbst. Wenn er sich selbst rasiert, dann rasiert er sich nicht selbst.

31 Table of Contents 1 Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Vereinigung und Durchschnitt über Mengenfamilien Gesetze 2 Äquivalenz und Teilmengen von Durchschnitt und Vereinigung von Summe und Differenz von 3 4 5

32 tl;dr Gesetze für Operationen zwischen Mengenfamilien Wie für die Vereinigung und den Durchschnitt von Mengen, gibt es eine Reihe von Regelmäßigkeiten für die Vereinigung und den Durchschnitt über Mengenfamilien. Die allgemeinen De Morganschen Regeln sind die Verallgemeinerung der Komplementbildung von Mengenfamilien. sind Mengen die anhand der Vielfachheit ihrer Elemente unterschieden werden. Der Durchschnitt und die Vereinigung von sind analog zu den normalen Mengen definiert. Alle aussagenlogischen Tautologien lassen sich in eine mengetheoretische Identität überführen. Die Russelsche Antinomie ( Barbier von Sevilla ) zeigt die Grenzen der naiven Mengentheorie auf.

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Mengen und Mengenoperationen (Teil 2)

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Mengen und Mengenoperationen (Teil 2) Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I Mengen und Mengenoperationen (Teil 2) Exzerpt aus dem Skript von Prof. Dr. Klaus U. Schulz Michaela Geierhos M.A. Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Mengen und Mengenoperationen (Teil I) Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents Mengen und ihre Darstellung Darstellung endlicher Mengen Darstellung unendlicher

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Mengen und Mengenoperationen (Teil II) Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents 1 2 3 Definition Mengenfamilie Eine Menge, deren sämtliche Elemente selbst wiederum

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Mengen und Mengenoperationen (Teil 1)

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Mengen und Mengenoperationen (Teil 1) Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I Mengen und Mengenoperationen (Teil 1) Exzerpt aus dem Skript von Prof. Dr. Klaus U. Schulz Michaela Geierhos M.A. Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung

Mehr

Für unseren Gebrauch ist eine Menge bestimmt durch die in ihr enthaltenen Elemente. Ist M eine Menge, so ist ein beliebiges Objekt m wieder so ein

Für unseren Gebrauch ist eine Menge bestimmt durch die in ihr enthaltenen Elemente. Ist M eine Menge, so ist ein beliebiges Objekt m wieder so ein Mengen 1.2 9 1.2 Mengen 7 Der Begriff der Menge wurde am Ende des 19. Jahrhunderts von Georg Cantor wie folgt eingeführt. Definition (Cantor 1895) Eine Menge ist eine Zusammenfassung M von bestimmten,

Mehr

Logische Äquivalenz. Definition Beispiel 2.23

Logische Äquivalenz. Definition Beispiel 2.23 Logische Äquivalenz Definition 2.22 Zwei aussagenlogische Formeln α, β A heißen logisch äquivalent, falls für jede Belegung I von α und β gilt: Schreibweise: α β. Beispiel 2.23 Aus Folgerung 2.6 ergibt

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik überblick Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Allgemeines Termine Übung und Skript Plan Table of Contents 1 Allgemeines Termine Übung und Skript Plan 2 Allgemeines Termine

Mehr

Mengenlehre. Begriff der Mengenzugehörigkeit x M, x Ê M >x : x { a 1. e e x = a n. } 2 x = a 1. >x : x { y P(y) } 2 P(x) Begriff der leeren Menge

Mengenlehre. Begriff der Mengenzugehörigkeit x M, x Ê M >x : x { a 1. e e x = a n. } 2 x = a 1. >x : x { y P(y) } 2 P(x) Begriff der leeren Menge Mengenlehre Grundbegriff ist die Menge Definition (Naive Mengenlehre). Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor) Notation 1. Aufzählung

Mehr

Vorsemesterkurs Informatik

Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Ronja Düffel WS2018/19 01. Oktober 2018 Theoretische Informatik Wieso, weshalb, warum??!? 1 Modellieren und Formalisieren von Problemen und Lösungen 2 Verifikation (Beweis der

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen Mengen

Kapitel 1. Grundlagen Mengen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

Mengen und Relationen

Mengen und Relationen KAPITEL 1 Mengen und Relationen 1.1. Mengenlehre Georg Cantor (3.3.1845 6.1.1918: Cantor ist der Vater der modernen Mengenlehre, er definierte 1895: DEFINITION 1.1.1. Unter einer Menge verstehen wir jede

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

3 Mengen und Abbildungen

3 Mengen und Abbildungen $Id: mengen.tex,v 1.2 2008/11/07 08:11:14 hk Exp hk $ 3 Mengen und Abbildungen 3.1 Mengen Eine Menge fasst eine Gesamtheit mathematischer Objekte zu einem neuen Objekt zusammen. Die klassische informelle

Mehr

Einführung in die Logik

Einführung in die Logik Einführung in die Logik Klaus Madlener und Roland Meyer 24. April 2013 Inhaltsverzeichnis 1 Aussagenlogik 1 1.1 Syntax................................. 1 1.2 Semantik............................... 3 1.3

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 10. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Äquivalenz Der Begriff der Äquivalenz verallgemeinert den Begriff der Gleichheit. Er beinhaltet in einem zu präzisierenden

Mehr

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 19. Oktober 2017 1/27 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage

Mehr

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

WS 2009/10. Diskrete Strukturen WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910

Mehr

Vorsemesterkurs Informatik

Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Sommersemester 2018 Ronja Düffel 14. März 2018 Theoretische Informatik Wieso, weshalb, warum??!? 1 Modellieren und Formalisieren von Problemen und Lösungen 2 Verifikation (Beweis

Mehr

WS 20013/14. Diskrete Strukturen

WS 20013/14. Diskrete Strukturen WS 20013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Einführung in die mathematische Logik Arbeitsblatt 3 Übungsaufgaben Aufgabe 3.1. Beweise mittels Wahrheitstabellen, dass die folgenden Aussagen Tautologien sind.

Mehr

Logik für Informatiker Logic for computer scientists

Logik für Informatiker Logic for computer scientists Logik für Informatiker Logic for computer scientists Till Mossakowski Wintersemester 2014/15 Till Mossakowski Logik 1/ 24 Die Booleschen Junktoren Till Mossakowski Logik 2/ 24 Die Negation Wahrheitstafel

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Relationen und Funktionen (Teil II) Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Ebenso wie bei Mengen, gibt es einige besondere Operationen auf Relationen.

Mehr

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16 Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16 15. Oktober 2015 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage veröffentlicht

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

Vorkurs Mathematik. Prof. Udo Hebisch WS 2017/18

Vorkurs Mathematik. Prof. Udo Hebisch WS 2017/18 Vorkurs Mathematik Prof. Udo Hebisch WS 2017/18 1 1 Logik 2 1 Logik Unter einer Aussage versteht man in der Mathematik einen in einer natürlichen oder formalen Sprache formulierten Satz, für den eindeutig

Mehr

2.1 Beschreibung von Mengen 2.2 Formale Logik 2.3 Beziehungen zwischen Mengen 2.4 Mengenoperationen

2.1 Beschreibung von Mengen 2.2 Formale Logik 2.3 Beziehungen zwischen Mengen 2.4 Mengenoperationen 2. Mengen 2.1 Beschreibung von Mengen 2.2 Formale Logik 2.3 Beziehungen zischen Mengen 2.4 Mengenoperationen 2. Mengen GM 2-1 Wozu Mengen? In der Mathematik Au dem Mengenbegri kann man die gesamte Mathematik

Mehr

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16 Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16 12. November 2015 Satz 3.16 (Binomischer Lehrsatz) Seien a, b R. Dann gilt für alle

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 23. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Ordnung Ähnlich wie Äquivalenzrelationen den Begriff der Gleichheit generalisieren, generalisieren den Begriff

Mehr

Logik. Logik. Vorkurs Informatik Theoretischer Teil WS 2013/ September Vorkurs Informatik - Theorie - WS2013/14

Logik. Logik. Vorkurs Informatik Theoretischer Teil WS 2013/ September Vorkurs Informatik - Theorie - WS2013/14 Logik Logik Vorkurs Informatik Theoretischer Teil WS 2013/14 30. September 2013 Logik > Logik > logische Aussagen Logik Logik > Logik > logische Aussagen Motivation Logik spielt in der Informatik eine

Mehr

Zusatzmaterial zur Mathematik I für E-Techniker Übung 1

Zusatzmaterial zur Mathematik I für E-Techniker Übung 1 Mathematik I für E-Techniker C. Erdmann WS 011/1, Universität Rostock, 1. Vorlesungswoche Zusatzmaterial zur Mathematik I für E-Techniker Übung 1 Wiederholung - Theorie: Mengen Der grundlegende Begriff

Mehr

Diskrete Strukturen. Sebastian Thomas RWTH Aachen https://www2.math.rwth-aachen.de/ds17/ Mathematische Logik

Diskrete Strukturen. Sebastian Thomas RWTH Aachen https://www2.math.rwth-aachen.de/ds17/ Mathematische Logik Diskrete Strukturen Sebastian Thomas RWTH Aachen https://www2.math.rwth-aachen.de/ds17/ Mathematische Logik Aussagen Begriff Aussage: Ausdruck, welcher entweder wahr oder falsch ist e Die RWTH Aachen hat

Mehr

4 Mengentheorie. 4.1 Mengen

4 Mengentheorie. 4.1 Mengen 4 Mengentheorie 4.1 Mengen Die Mengentheorie ist entwickelt worden, um eine elementare Basis für den Aufbau der gesamten Mathematik zu haben. Ihr Begründer ist Georg Cantor (1845-1918). Die Standard-Semantik

Mehr

Kapitel 1. Grundlegendes

Kapitel 1. Grundlegendes Kapitel 1 Grundlegendes Abschnitt 1.4 Vollständige Induktion Charakterisierung der natürlichen Zahlen Die Menge N 0 = {0, 1, 2, 3,...} der natürlichen Zahlen läßt sich wie folgt charakterisieren: 1. 0

Mehr

Grundlagen der Mengenlehre

Grundlagen der Mengenlehre mathe plus Grundlagen der Mengenlehre Seite 1 1 Grundbegriffe Grundlagen der Mengenlehre Def 1 Mengenbegriff nach Georg Cantor (1845-1918) Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener

Mehr

Vorsemesterkurs Informatik

Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Mario Holldack WS2015/16 30. September 2015 Vorsemesterkurs Informatik 1 Einleitung 2 Aussagenlogik 3 Mengen Vorsemesterkurs Informatik > Einleitung

Mehr

Indexmengen. Definition. n n n. i=1 A i := A 1... A n

Indexmengen. Definition. n n n. i=1 A i := A 1... A n Indexmengen Definition Es sei n N. Für Zahlen a 1,..., a n, Mengen M 1,..., M n und Aussagen A 1,..., A n definieren wir: n i=1 a i := a 1 +... + a n n i=1 a i := a 1... a n n i=1 M i := M 1... M n n i=1

Mehr

Mengenlehre: Mengen und Zahlen

Mengenlehre: Mengen und Zahlen TH Mittelhessen, Sommersemester 2016 Lösungen zu Übungsblatt 3 Fachbereich MNI, Diskrete Mathematik 2./9./12. Mai 2016 Prof. Dr. Hans-Rudolf Metz Mengenlehre: Mengen und Zahlen Aufgabe 1. Gegeben seien

Mehr

Grundlegendes der Mathematik

Grundlegendes der Mathematik Kapitel 2 Grundlegendes der Mathematik (Prof. Udo Hebisch) 2.1 Logik Unter einer Aussage versteht man in der Mathematik einen in einer natürlichen oder formalen Sprache formulierten Satz, für den eindeutig

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Es gibt eine Vielzahl von unterschiedlichen Funktionen. Um sie weiter zu unterteilen unterscheidet man 3 wichtige

Mehr

1.2 Klassen und Mengen

1.2 Klassen und Mengen 14 1.2 Klassen und Mengen Als undefinierten Grundbegriff verwenden wir den Begriff der Klasse. Dieser ist allgemeiner als der Mengenbegriff und wird in der Algebra zur Definition sogenannter Kategorien

Mehr

Grundbegriffe für dreiwertige Logik

Grundbegriffe für dreiwertige Logik Grundbegriffe für dreiwertige Logik Hans Kleine Büning Universität Paderborn 1.11.2011 1 Syntax und Semantik Die klassische Aussagenlogik mit den Wahrheitswerten falsch und wahr bezeichnen wir im weiteren

Mehr

Warum Mathe? IG/StV-Mathematik der KFU-Graz. 1 Mengen Mengenoperationen Rechenregeln Mengen 4. Funktionen 7

Warum Mathe? IG/StV-Mathematik der KFU-Graz. 1 Mengen Mengenoperationen Rechenregeln Mengen 4. Funktionen 7 Warum Mathe? IG/StV-Mathematik der KFU-Graz März 2011 Inhalt 1 Mengen 1 1.1 Mengenoperationen.............................. 2 1.2 Rechenregeln.................................. 3 2 Übungsbeispiele zum

Mehr

Auswahlaxiom, Zornsches Lemma und Wohlordnungssatz. 14.Oktober 97

Auswahlaxiom, Zornsches Lemma und Wohlordnungssatz. 14.Oktober 97 Auswahlaxiom, Zornsches Lemma und Wohlordnungssatz Uwe Liebe Sven Hermann 14.Oktober 97 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 3 2 Auswahlaxiom 4 3 Ordnung 5 4 Zornsches Lemma 9 5 Wohlordnungssatz 11 6 Zurück

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik kartesische Produkte und und Funktionen (Teil I) Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents kartesische Produkte und 1 kartesische Produkte und 2 Darstellung

Mehr

Donnerstag, 11. Dezember 03 Satz 2.2 Der Name Unterraum ist gerechtfertigt, denn jeder Unterraum U von V ist bzgl.

Donnerstag, 11. Dezember 03 Satz 2.2 Der Name Unterraum ist gerechtfertigt, denn jeder Unterraum U von V ist bzgl. Unterräume und Lineare Hülle 59 3. Unterräume und Lineare Hülle Definition.1 Eine Teilmenge U eines R-Vektorraums V heißt von V, wenn gilt: Unterraum (U 1) 0 U. (U ) U + U U, d.h. x, y U x + y U. (U )

Mehr

Alphabet der Prädikatenlogik

Alphabet der Prädikatenlogik Relationen und Alphabet der Das Alphabet der besteht aus Individuenvariablen Dafür verwenden wir kleine Buchstaben vom Ende des deutschen Alphabets, auch indiziert, z. B. x, y, z, x 1, y 2,.... Individuenkonstanten

Mehr

Lineare Algebra I. - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß. Monday 12 September 16

Lineare Algebra I. - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß. Monday 12 September 16 Lineare Algebra I - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß 1. Mengen und Abbildungen: Mengen gehören zu den Grundlegendsten Objekten in der Mathematik Kurze Einführung in die (naive) Mengelehre

Mehr

Aussagenlogik. Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik. 2 Teil 2: Modellierung und Beweise. Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/25

Aussagenlogik. Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik. 2 Teil 2: Modellierung und Beweise. Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/25 Aussagenlogik Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik 2 Teil 2: Modellierung und Beweise Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/25 Einführendes Beispiel Falls Lisa Peter trifft, dann trifft Lisa auch Gregor.

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2014 Einführung in die mathematische Logik Vorlesung 3 Tautologien In der letzten Vorlesung haben wir erklärt, wie man ausgehend von einer Wahrheitsbelegung λ der Aussagevariablen

Mehr

Weitere Beweistechniken und aussagenlogische Modellierung

Weitere Beweistechniken und aussagenlogische Modellierung Weitere Beweistechniken und aussagenlogische Modellierung Vorlesung Logik in der Informatik, HU Berlin 2. Übungsstunde Aussagenlogische Modellierung Die Mensa versucht ständig, ihr Angebot an die Wünsche

Mehr

Analyis I -Metrische Räume - eine Einführung in die Topologie

Analyis I -Metrische Räume - eine Einführung in die Topologie Analyis I -Metrische Räume - eine Einführung in die Topologie E = E isolierter Punkte x 1 x 2 x 3 E ist abgeschlossen U ɛ (x) x innerer Punkt Ω Häufungspunkte Ω Metrik Metrische Räume Definition Sei X

Mehr

Analyis I - Grundlagen

Analyis I - Grundlagen Elementare Aussagenlogik October 23, 2008 Elementare Aussagenlogik Definition Eine Aussage im Sinne der Aussagenlogik ist eine sprachliche Aussage, bei der klar entschieden werden kann, ob sie wahr oder

Mehr

Grundlagen. Kapitel Mengen

Grundlagen. Kapitel Mengen Kapitel 1 Grundlagen 1.1 Mengen Grundobjekte mathematischer Theorien sind Mengen. Zwar stellt man sich darunter Gesamtheiten von gewissen Dingen (den Elementen der Menge) vor, doch führt die uneingeschränkte

Mehr

Grundkurs Semantik. Sitzung 3: Mengenlehre. Andrew Murphy

Grundkurs Semantik. Sitzung 3: Mengenlehre. Andrew Murphy Grundkurs Semantik Sitzung 3: Mengenlehre Andrew Murphy andrew.murphy@uni-leizpig.de Grundkurs Semantik HU Berlin, Sommersemester 2015 http://www.uni-leipzig.de/ murphy/semantik15 15. Mai 2015 Basiert

Mehr

Was bisher geschah. Klassische Prädikatenlogik (der ersten Stufe): Syntax Modellierungsbeispiele

Was bisher geschah. Klassische Prädikatenlogik (der ersten Stufe): Syntax Modellierungsbeispiele Was bisher geschah Klassische Aussagenlogik zur Modellierung von Aussagen Syntax: induktive Definition der Menge AL(P) (Baumstruktur) strukturelle Induktion (Funktionen, Nachweise) Semantik: Belegungen

Mehr

De Morgan sche Regeln

De Morgan sche Regeln De Morgan sche Regeln Durch Auswerten der Wahrheitswertetabelle stellen wir fest, dass allgemeingültig ist; ebenso (p q) p q (p q) p q. Diese beiden Tautologien werden als die De Morgan schen Regeln bezeichnet,

Mehr

Die Prädikatenlogik erster Stufe: Syntax und Semantik

Die Prädikatenlogik erster Stufe: Syntax und Semantik Die Prädikatenlogik erster Stufe: Syntax und Semantik 1 Mathematische Strukturen und deren Typen Definition 1.1 Eine Struktur A ist ein 4-Tupel A = (A; (R A i i I); (f A j j J); (c A k k K)) wobei I, J,

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Mengen 1

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Mengen 1 Christian Eisentraut & Julia Krämer www.vorkurs-mathematik-informatik.de Mathematik-Vorkurs für Informatiker Mengen 1 Aufgabe 1. (Wiederholung wichtiger Begriffe) Kategorie 1 Notieren Sie die Definitionen

Mehr

Analysis I (HS 2016): DAS LEMMA VON ZORN UND DER BEGRIFF DER MÄCHTIGKEIT.

Analysis I (HS 2016): DAS LEMMA VON ZORN UND DER BEGRIFF DER MÄCHTIGKEIT. Analysis I (HS 2016): DAS LEMMA VON ZORN UND DER BEGRIFF DER MÄCHTIGKEIT. Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 29. September 2016 Zusammenfassung Dieses Manuskript dient einer Einführung für Studierende des ersten

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 2. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Ähnlich wie Funktionen besitzen Relationen charakteristische Eigenschaften. Diese Eigenschaften definieren wie

Mehr

In der Mathematik. In der Informatik. 2. Mengen. Wozu Mengen?

In der Mathematik. In der Informatik. 2. Mengen. Wozu Mengen? 2. Mengen Wozu Mengen? 2.3 Beziehungen zischen Mengen In der Mathematik u dem Mengenbegri kann man die gesamte Mathematik aubauen: Mengen, Relationen, bbildungen, In der Inormatik Deinition: Ein lphabet

Mehr

Logische Grundlagen des Mathematikunterrichts

Logische Grundlagen des Mathematikunterrichts Logische Grundlagen des Mathematikunterrichts Referat zum Hauptseminar Mathematik und Unterricht 10.11.2010 Robert Blenk Holger Götzky Einleitende Fragen Was muss man beweisen? Woraus besteht ein Beweis?

Mehr

Grundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren

Grundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren Zusammenfassung Grundlagen Logik, Mengen, Relationen, Folgen & Mengenfamilien, Kardinalitäten Techniken Mathematisches Beweisen, Induktion, Kombinatorische Beweise Strukturen Graphen 1 Grundlagen: 1. Logik

Mehr

Formale Logik. PD Dr. Markus Junker Abteilung für Mathematische Logik Universität Freiburg. Wintersemester 16/17 Sitzung vom 14.

Formale Logik. PD Dr. Markus Junker Abteilung für Mathematische Logik Universität Freiburg. Wintersemester 16/17 Sitzung vom 14. Formale Logik PD Dr. Markus Junker Abteilung für Mathematische Logik Universität Freiburg Wintersemester 16/17 Sitzung vom 14. Dezember 2016 Die formale Sprache der Prädikatenlogik: Zeichen Benutzt werden

Mehr

TU7 Aussagenlogik II und Prädikatenlogik

TU7 Aussagenlogik II und Prädikatenlogik TU7 Aussagenlogik II und Prädikatenlogik Daniela Andrade daniela.andrade@tum.de 5.12.2016 1 / 32 Kleine Anmerkung Meine Folien basieren auf den DS Trainer von Carlos Camino, den ihr auf www.carlos-camino.de/ds

Mehr

Logische Aussagen können durch die in der folgenden Tabelle angegebenen Operationen verknüpft werden.

Logische Aussagen können durch die in der folgenden Tabelle angegebenen Operationen verknüpft werden. Logische Operationen Logische ussagen können durch die in der folgenden Tabelle angegebenen Operationen verknüpft werden. ezeichnung Schreibweise (Sprechweise) wahr, genau dann wenn Negation (nicht ) falsch

Mehr

1. Mengentheoretische Grundbegriffe. naiver Mengenbegriff : Eine Menge ist eine Zusammenfassung M von bestimmten, wohlunterschiedenen

1. Mengentheoretische Grundbegriffe. naiver Mengenbegriff : Eine Menge ist eine Zusammenfassung M von bestimmten, wohlunterschiedenen 1. Mengentheoretische Grundbegriffe Cantors (1845 1918) naiver Mengenbegriff : Slide 1 Eine Menge ist eine Zusammenfassung M von bestimmten, wohlunterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres

Mehr

Vorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre

Vorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre Vorlesung Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre Allgemeines RUD26 Erwin-Schrödinger-Zentrum (ESZ) RUD25 Johann-von-Neumann-Haus Fachschaft Menge aller Studenten eines Institutes

Mehr

Kapitel 1.5. Ein adäquater Kalkül der Aussagenlogik. Teil 1: Kalküle und Beweisbarkeit und die Korrektheit des Shoenfield-Kalküls

Kapitel 1.5. Ein adäquater Kalkül der Aussagenlogik. Teil 1: Kalküle und Beweisbarkeit und die Korrektheit des Shoenfield-Kalküls Kapitel 1.5 Ein adäquater Kalkül der Aussagenlogik Teil 1: Kalküle und Beweisbarkeit und die Korrektheit des Shoenfield-Kalküls Mathematische Logik (WS 2012/13) Kapitel 1.5: Kalküle 1/30 Syntaktischer

Mehr

Kapitel 1.1. Aussagenlogik: Syntax. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 1/ 1

Kapitel 1.1. Aussagenlogik: Syntax. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 1/ 1 Kapitel 1.1 Aussagenlogik: Syntax Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 1/ 1 Übersicht 1.1.1 Die Sprache der Aussagenlogik 1.1.2 Explizite vs. implizite Definitionen 1.1.3

Mehr

Mengen und Abbildungen

Mengen und Abbildungen 1 Mengen und bbildungen sind Hilfsmittel ( Sprache ) zur Formulierung von Sachverhalten; naive Vorstellung gemäß Georg Cantor (1845-1918) (Begründer der Mengenlehre). Definition 1.1 Eine Menge M ist eine

Mehr

Was bisher geschah Klassische Aussagenlogik zur Modellierung von Aussagen Syntax: Formeln

Was bisher geschah Klassische Aussagenlogik zur Modellierung von Aussagen Syntax: Formeln Was bisher geschah Klassische Aussagenlogik zur Modellierung von Aussagen Syntax: Formeln induktive Definition der Menge AL(P) (Baumstruktur) strukturelle Induktion (Funktionen, Nachweise) syntaktische

Mehr

Mengenlehre und vollständige Induktion

Mengenlehre und vollständige Induktion Fachschaft MathPhys Heidelberg Mengenlehre und vollständige Induktion Vladislav Olkhovskiy Vorkurs 018 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation 1 Mengen.1 Grundbegriffe.................................. Kostruktionen

Mehr

Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion

Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion Saskia Klaus 07.10.016 1 Motivation In den ersten beiden Vorträgen des Vorkurses haben wir gesehen, wie man aus schon bekannten Wahrheiten

Mehr

Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um Uhr.

Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um Uhr. M a t h e m a t i s c h e s P r o p ä d e u t i k u m Zur Vorbereitung auf die Vorlesung Grundlagen der theoretischen Informatik Mo 4., Mi 6. und Fr. 8. Oktober in H/C 3310 um14 00-16 00 Uhr. Erfahrungsgemäß

Mehr

Übersichtsblatt Hertrampf/Bahrdt. 1 Mathematische Aussagen. Theoretische Informatik I WS2018/19

Übersichtsblatt Hertrampf/Bahrdt. 1 Mathematische Aussagen. Theoretische Informatik I WS2018/19 Theoretische Informatik I WS2018/19 Übersichtsblatt Hertrampf/Bahrdt Institut für Formale Methoden der Informatik Theoretische Informatik Universität Stuttgart 1 Mathematische Aussagen Um mathematische

Mehr

4 Elementare Mengentheorie

4 Elementare Mengentheorie 4 Elementare Mengentheorie 4 Elementare Mengentheorie 4.1 Mengen [ Partee 3-11, McCawley 135-140, Chierchia 529-531 ] Die Mengentheorie ist entwickelt worden, um eine asis für den ufbau der gesamten Mathematik

Mehr

Signatur einer prädikatenlogische Sprache

Signatur einer prädikatenlogische Sprache Signatur einer prädikatenlogische Sprache Das Alphabet einer prädikatenlogische Sprache (erster Stufe) besteht aus den logischen Funktoren,,,,, and den Klammersymbolen ( und ) und dem Komma, einer (abzählbar

Mehr

Formale Systeme, WS 2010/2011 Lösungen zu Übungsblatt 6

Formale Systeme, WS 2010/2011 Lösungen zu Übungsblatt 6 Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. B. Beckert Thorsten Bormer Formale Systeme, WS 2010/2011 Lösungen zu Übungsblatt 6 Dieses Blatt wurde in der Übung am

Mehr

Universität Innsbruck WS 2013/2014. Brückenkurs. Formale Konzepte. 3. Auflage. Harald Zankl. 15. Januar 2014

Universität Innsbruck WS 2013/2014. Brückenkurs. Formale Konzepte. 3. Auflage. Harald Zankl. 15. Januar 2014 Universität Innsbruck WS 013/014 Brückenkurs Formale Konzepte 3. Auflage Harald Zankl 15. Januar 014 Institut für Informatik Innsbruck, Österreich Inhaltsverzeichnis 1 Definition, Satz, Beweis 1.1 Aufgaben................................

Mehr

Blatt 0: Mathematik I für Ingenieure (B) Abbildungen und Kompositionen. apl. Prof. Dr. Matthias Kunik/ Dr. Uwe Risch

Blatt 0: Mathematik I für Ingenieure (B) Abbildungen und Kompositionen. apl. Prof. Dr. Matthias Kunik/ Dr. Uwe Risch Blatt 0: Mathematik I für Ingenieure (B) apl. Prof. Dr. Matthias Kunik/ Dr. Uwe Risch 10.10.016 Abbildungen und Kompositionen Allgemeine Erklärungen: Siehe Seite 1 zu Anmerkungen zu Mengen und Abbildungen!

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Die Sprache der modernen Mathematik

Vorlesung Diskrete Strukturen Die Sprache der modernen Mathematik Vorlesung Diskrete Strukturen Die Sprache der modernen Mathematik Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de WS 2009/10 1 Bernhard Ganter, TU Dresden

Mehr

Tableaukalkül für Aussagenlogik

Tableaukalkül für Aussagenlogik Tableaukalkül für Aussagenlogik Tableau: Test einer Formel auf Widersprüchlichkeit Fallunterscheidung baumförmig organisiert Keine Normalisierung, d.h. alle Formeln sind erlaubt Struktur der Formel wird

Mehr

Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 24. Oktober Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/22

Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 24. Oktober Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/22 1/22 Formale Methoden 1 Gerhard Jäger Gerhard.Jaeger@uni-bielefeld.de Uni Bielefeld, WS 2007/2008 24. Oktober 2007 2/22 Mengen Georg Cantor (1845-1918) Eine Menge ist eine Zusammenfassung von wohlunterschiedenen

Mehr

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) Zufallsexperimente (Zufallsvorgänge) Ergebnisse

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) Zufallsexperimente (Zufallsvorgänge) Ergebnisse 5 Zufallsexperimente Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung 5 Zufallsexperimente Ergebnisse Ereignisse Wahrscheinlichkeiten Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mehr

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2014) Folie 129 5 Zufallsexperimente Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) 5 Zufallsexperimente Ergebnisse Ereignisse

Mehr

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2015) Folie 129

Teil II. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2015) Folie 129 Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (SS 2015) Folie 129 5 Zufallsexperimente Inhaltsverzeichnis (Ausschnitt) 5 Zufallsexperimente Ergebnisse Ereignisse

Mehr

Vollständige Induktion

Vollständige Induktion Angenommen, wir wollen zeigen, dass eine Aussage P(n) für alle n N wahr ist. Anders ausgedrückt: Es gilt n N : P(n) Hierzu können wir die Technik der vollständigen Induktion verwenden. Wir zeigen, dass

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 2 Mengen, Relationen, Funktionen 2.1 Mengen Definition 2.1 [Georg Cantor 1895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Dinge unserer

Mehr

1 Mathematische Grundbegriffe

1 Mathematische Grundbegriffe 1 1 Mathematische Grundbegriffe 1.1 Relationen und Funktionen Seien A 1,..., A n Mengen. Ein n-tupel über A 1,..., A n ist eine Folge (a 1,..., a n ) von Objekten a i A i, für i = 1,..., n. Zwei n-tupel

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung (CIS) 13. Juni 2014 Table of Contents 1 2 Hüllen Wie bereits beim Übergang von Quasi-Ordnungen zu partiellen Ordnungen gesehen ist es oftmals sinnvoll von

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker Grundlagen der Mathematik für Informatiker Mengen, Relationen, Funktionen. Mengen Definition. [Georg Cantor 895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter,

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2014 Einführung in die mathematische Logik Vorlesung 4 Die Ableitungsbeziehung Definition 4.1. Es sei Γ L V eine Ausdrucksmenge in der Sprache der Aussagenlogik zu einer

Mehr