Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016
|
|
- Ingeborg Beutel
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016
2 Teil 2: Logik
3 1 Prädikatenlogik (Einleitung) 2 Aussagenlogik Motivation Grundlagen Eigenschaften Eigenschaften Normalformen Exkurs: Operatoren Folgerung 3 Prädikatenlogik (Fortsetzung)
4 Motivation (1/2) Praktische und theoretische Ziele: Formeln auswerten (auf einer Datenbank D) Eigenschaften von Formeln bestimmen: Beispiel 2.1 Nützlichkeit der Formel: 1 Gibt es eine Datenbank, für welche die Formel wahr ist? 2 Gilt für jede Datenbank, dass die Formel wahr ist? Zusammenhänge zwischen Formeln: 3 Gilt für jede Datenbank, dass ' und denselben Wert annehmen? 4 Gilt für jede Datenbank, unter der ' wahr ist, dass wahr ist? Für jede Datenbank und jede dazu passende Belegung 1 [[ R(x) ^ R(x) ]] = 0; 2 [[ R(x) _ R(x) ]] = 1; 3 [[ R(x, y) ^ S(y, z) ]] = [[ S(y, z) ^ R(x, y) ]] ; 4 [[ R(x, y) ^ S(y, z) ]] apple [[R(x, y)]]. gilt: Vorteil: Mit diesem Wissen kann der Aufwand für die Auswertung einer Formel reduziert werden. FM2 (WS 2014/15, Geck) 16
5 FM2 (WS 2014/15, Geck) 17 Motivation (2/2) Ein genauerer Blick auf die Formeln aus Beispiel 2.1: Beispiel R(x) ^ R(x) hat die Form (A ^ A); 2 R(x) _ R(x) hat die Form (A _ A); 3 R(x, y) ^ S(y, z) und S(y, z) ^ R(x, y) haben die Form (A ^ B) bzw. (B ^ A); 4 R(x, y) ^ S(y, z) und R(x, y) haben die Formen A ^ B und A. Nun: Beschränkung auf Datenbanken D = (U, A 1,...,A n ) mit leerem Universum (U = ;) nullstelligen Relationen A 1,...,A n (über ;), genannt Aussagenvariablen. Es gilt dann entweder A i = {} oder A i = {()}, für jedes i 2 {1,...,n}. Intuitiv: A i repräsentiert den Wahrheitswert einer Aussage: falsch: A i = {} wahr: A i = {()} Anschaulicher fassen wir eine solche Datenbank auf als Definition 2.3 Eine Interpretation für Aussagenvariablen A 1,...,A n ist eine Abbildung : {A,...,A n }! {0, 1}.
6 FM2 (WS 2014/15, Geck) 18 Grundlagen: Syntax und Semantik Beobachtung: Quantoren nutzlos, da nullstelligen Relationsatome keine Variablen enthalten. Vorausgesetzt: Menge AV = {A, B, C,...,A 1, A 2, A 3,...} von Aussagenvariablen. Hinweis: Aussagenvariablen entsprechen Relationen auf U, während prädikatenlogische Variablen Elementens aus U entsprechen! Definition 2.4 Die Menge AL aussagenlogischer Formeln ist die kleinste Menge mit für jede Variable X 2 AV ist X 2 AL; für jede Formel ' 2 AL ist ' 2 AL; für alle Formeln ', 2 AL ist (' ^ ) 2 AL; für alle Formeln ', 2 AL ist (' _ ) 2 AL. Definition 2.5 Sei eine Interpretation, die für alle Variablen in ' und definiert ist. Dann ist der Wahrheitswert [[']] = (X), falls ' = X 2 AV; [[ ']] = 1 genau dann, wenn nicht [[']] = 1 ist. [[ ' ^ ]] = 1 genau dann, wenn [[']] = 1 und [[ ]] = 1 ist. [[ ' _ ]] = 1 genau dann, wenn [[']] = 1 oder [[ ]] = 1 ist. Bezeichnung: Eine Interpretation ist passend zu einer Formel ', falls sie für alle Variablen in ' definiert ist.
7 FM2 (WS 2014/15, Geck) 19 Grundlagen: Semantik (Wahrheitstabellen, 1/2) Die Semantik der aussagenlogischen Operatoren, ^, _ kann durch Wahrheitstabellen dargestellt werden. Beispiel 2.6 Sei eine zu ' und passende Interpretation, dann gilt: [[']] [[ ']] [[']] [[ ]] [[' ^ ]] [[']] [[ ]] [[' _ ]]
8 FM2 (WS 2014/15, Geck) 20 Grundlagen: Semantik (Wahrheitstabellen, 2/2) Wir definieren als Abkürzung die Operatoren (Syntaktische) Implikation: '! für ( ' _ ) (Syntaktische) Äquivalenz: '$ für (' ^ ) _ ( ' ^ ) Aufgabe Stelle die Wahrheitstabellen von '! und '$ auf. Lösung [[']] [[ ]] [['! ]] [[']] [[ ]] [['$ ]] Beobachtung: Es gilt [['! ]] = 1 genau dann, wenn [[']] apple [[ ]] ist. Es gilt [['$ ]] = 1 genau dann, wenn [[']] = [[ ]] ist.
9 FM2 (WS 2014/15, Geck) 21 Grundlagen: Semantik (Auswertung) Die induktive Definition des Wertes erlaubt eine rekursive Auswertung: Beispiel 2.7 (Rekursive Auswertung) Wir betrachten die Formel ' = (A _ A) ^ B _ A und die Interpretation : AV! {0, 1} mit (A) = 0 und (B) = 1. Ziel: Bestimme [[']] 0 [[ (A _ A) ^ B _ A]] 0 [[ (A _ A) ^ B ]] [[A]] 0 1 [[ (A _ A) ^ B ]] 1 [[A _ A]] [[B]] 1 0 [[A]] [[ A]] 1 [[A]] 0
10 FM2 (WS 2014/15, Geck) 22 Eigenschaften: Erfüllbarkeit (1/2) Definition 2.8 Sei ' eine aussagenlogische Formel und eine zu ihr passende Interpretation. Die Interpretation ist erfüllend für ' genau dann, wenn [[']] = 1 gilt. Beispiel 2.9 Wir betrachten die Formel ' = ( A _ B) ^ (A _ B) mit der vollständigen Wahrheitstabelle [[A]] [[B]] [[ A]] [[ B]] [[( A _ B)]] [[(A _ B)]] [[']] 0, , , , Die Belegungen 0,0 und 1,1 sind erfüllend für '. Die Belegungen 0,1 und 1,0 sind nicht erfüllend für '. Hinweis: Vollständige Wahrheitstabellen werden auf Übungsblatt 4 erläutert.
11 FM2 (WS 2014/15, Geck) 23 Eigenschaften: Erfüllbarkeit (2/2) Definition 2.10 Sei ' eine aussagenlogische Formel, dann heißt ' erfüllbar, wenn es eine passende erfüllende Interpretation für sie gibt; unerfüllbar, wenn es keine passende erfüllende Interpretation für sie gibt; allgemeingültig oder Tautologie, wenn jede zu ihr passende Interpretation erfüllend ist. Bemerkung: Frage Unerfüllbarkeit ist das Gegenteil von Erfüllbarkeit: Eine Formel ist genau dann unerfüllbar, wenn sie nicht erfüllbar ist. Unerfüllbarkeit und Allgemeingültigkeit schließen sich aus. Allgemeingültigkeit bedingt Erfüllbarkeit, aber eine erfüllbare Formel muss nicht allgemeingültig sein. Sind die folgenden Formeln erfüllbar, unerfüllbar, allgemeingültig? ' 1 = (A ^ A) ' 2 = (A ^ B) ' 3 = (A _ A)
12 FM2 (WS 2014/15, Geck) 24 Eigenschaften: Äquivalenz Formeln können sich syntaktisch unterscheiden, aber semantisch gleich verhalten: Definition 2.11 Seien ' und aussagenlogische Formeln. Die Formel ' ist äquivalent zu (Notation: ' ), falls [[']] = [[ ]] für jede zu ' und passende Interpretation gilt. Bemerkung: Es lässt sich leicht prüfen, dass eine Äquivalenzrelation auf AL ist. Beispiel 2.12 Es gilt etwa ' ', für jede Formel ' 2 AL. Direkter Beweis durch Fallunterscheidung: Sei eine beliebige zu ' passende Interpretation. Dann gilt entweder [[']] = 1 oder [[']] = Fall ([[']] = 1): Dann gilt [[ ']] = 0. (Semantikdefinition von ) Ferner gilt [[ ']] = 1 = [[']]. (Semantikdefinition von ) 2. Fall ([[']] = 0): Dann gilt [[ ']] = 1. (Semantikdefinition von ) Ferner gilt [[ ']] = 0 = [[']]. (Semantikdefinition von ) In jedem Fall gilt also [[']] = [[ ']], was zu zeigen war.
13 FM2 (WS 2014/15, Geck) 25 Eigenschaften: Äquivalenz (Ersetzungslemma) Was geschieht, wenn Frage Teilformeln durch äquivalente Teilformeln ersetzt werden? Es gilt: (A ^ B) ( A _ B). Naheliegende Frage: Gilt dann auch (A ^ B)_C ( A _ B)_C? Lemma 2.13 (Ersetzungslemma) Antwort Seien ' und äquivalente aussagenlogische Formeln, '. Die Formel enthalte die Teilformel ' und die Formel 0 gehe aus hervor, indem ein Vorkommen von ' durch ein Vorkommen von ersetzt wird, dann gilt 0. Es gilt (A ^ B)_C ( A _ B)_C gemäß Ersetzungslemma mit ' = (A ^ B) und = ( A _ B) = (A ^ B)_C und 0 = ( A _ B)_C.
14 FM2 (WS 2014/15, Geck) 26 Eigenschaften: Äquivalenz (Substitutionslemma) Was geschieht, wenn Aussagenvariablen durch Teilformeln einheitlich ersetzt werden? Definition 2.14 Eine (Variablen-)Substitution ist eine Abbildung S : AV! AL. Für eine aussagenlogische Formel ' bezeichnen wir mit S (') die Formel, die aus ' hervorgeht, indem jede Variable X 2 AV, die sowohl in ' als auch in D(S) vorkommt, durch S(X) ersetzt wird. Beispiel 2.15 Sei S : AV! AL mit A 7! C, B 7! (A ^ A) und C 7! (E _ F), dann gilt etwa S (A ^ B) _ (B ^ A) = C ^ (A ^ A) _ (A ^ A) ^ C. Lemma 2.16 (Substitutionslemma) Sind aussagenlogische Formeln ' und äquivalent, so sind die aussagenlogischen Formeln S (') und S ( ) für jede Substitution S äquivalent. Beispiel 2.17 Wir wissen: (A ^ B) ( A _ B). Mit der Substitution A 7! ( C ^ D) folgt daher ( C ^ D) ^ B ( C ^ D) _ B.
15 Eigenschaften: Äquivalenz (Wichtige Gesetze, 1/2) Satz 2.18 Seien ', und aussagenlogische Formeln. Dann gilt Doppelnegation: ' ' Idempotenz: (' ^ ') ' und (' _ ') ' (mehrfaches Auftreten der Operanden irrelevant) Kommutativität: (' ^ ) ( ^ ') (' _ ) ( _ ') Assoziativität: (' ^ ) ^ ' ^ ( ^ ) (' _ ) _ ' _ ( _ ) (Reihenfolge der Operanden irrelevant) (Klammerung bei selbem Operator irrelevant) De-Morgan sche Regeln: (' ^ ) ( ' _ ) (' _ ) ( ' ^ ) Beweisidee Beispiel De-Morgan sche Regel (' ^ ) ( ' _ ): 1 Beweise (A ^ B) ( A _ B), etwa via Wahrheitstabellen. 2 Nutze Substitutionslemma mit S(A) = ' und S(B) =. FM2 (WS 2014/15, Geck) 27
16 Eigenschaften: Äquivalenz (Wichtige Gesetze, 2/2) Satz 2.19 Seien ', und beliebige aussagenlogische Formeln, sei? eine unerfüllbare Formel und > eine Tautologie, dann gilt Distributivität: '^( _ ) ('^ )_('^ ) '_( ^ ) ('_ )^('_ ) Tertium non datur: ' ^ '?und ' _ ' > Dominanz:?^'?und >_' > Neutralität: >^' ' und?_' ' Praxisbezug Das Dominanzgesetz liegt der Shortcut-Evaluation (C++, Java,... ) zugrunde: Bedingungen mit Boole schen Ausdrücken werden von links nach rechts ausgewertet. Weniger aufwendig zu testende Bedingungen sollten deshalb weiter links stehen. Möglich: if (langwierigertest (i) && i >= 10) meinemethode (i); Besser: if (i >= 10 && langwierigertest (i)) meinemethode (i); (Analog für die disjunktive Verknüpfung.) FM2 (WS 2014/15, Geck) 28
17 FM2 (WS 2014/15, Geck) 29 Normalformen (1/2) Definition 2.20 Dabei ist Eine Formel ' ist in Negationsnormalform (NNF), wenn Negationen nur unmittelbar vor Variablen vorkommen. Eine Formel ' ist in konjunktiver Normalform (KNF), wenn sie von der Form ' = D 1^...^D k für disjunktive Klauseln D 1,...,D k ist. Eine Formel ' ist in disjunktiver Normalform (DNF), wenn sie von der Form ' = C 1 _..._C k für konjunktive Klauseln C 1,...,C k ist. eine disjunktive Klausel ist eine Formel (`1 _ _ `n) mit Literalen `1,...,`n; eine konjunktive Klausel ist eine Formel (`1 ^ ^ `n) mit Literalen `1,...,`n; und ein Literal ist eine Variable X oder eine negierte Variable X. Beispiel 2.21 in NNF: A _ (B ^ A) _ C ; nicht in NNF: A _ B, (A ^ B); in KNF: A ^ (B _ C) ^ (A _ A _ B), nicht in KNF: A _ (B ^ C); A _ B _ C; Definition 2.22 Eine Formel ist in 3-KNF bzw. in 3-DNF, falls sie in KNF bzw. DNF ist und jede Klausel genau drei Literale enthält.
18 FM2 (WS 2014/15, Geck) 30 Normalformen (2/2) Satz 2.23 Sei ' eine aussagenlogische Formel, dann kann in Polynomialzeit eine Formel ' 0 berechnet werden, sodass ' 0 in Negationsnormalform ist und ' 0 ' gilt. Prinzip der NNF-Berechnung Idee: Nutze wiederholt die Doppelnegationsregel, um Mehrfachnegationen zu eliminieren. Nutze wiederholt die De-Morgan schen Regeln, um Negationen nach innen zu ziehen. Induktive Definition: Wir definieren eine Abbildung NNF : AL! AL, die jede Formel ' auf eine äquivalente Formel in Negationsnormalform abbildet. 8 >< ' 7! >: X, falls ' = X für X 2 AV NNF( 1 ) ^ NNF( 2 ), falls ' = ( 1 ^ 2 ) für 1, 2 2 AL NNF( 1 ) _ NNF( 2 ), falls ' = ( 1 _ 2 ) für 1, 2 2 AL X, falls ' = X für X 2 AV NNF( ), falls ' = für 2 AL NNF( 1 ) _ NNF( 2 ), falls ' = ( 1 ^ 2 ) für 1, 2 2 AL NNF( 1 ) ^ NNF( 2 ), falls ' = ( 1 _ 2 ) für 1, 2 2 AL Aufgabe Bestimmen NNF(') für ' = A ^ B ^ C ^ (D _ E).
19 FM2 (WS 2014/15, Geck) 31 Exkurs: Operatoren Abbildungen, die gleichartige oder ähnliche Objekte miteinander verknüpfen, werden Operatoren oder Verknüpfungen genannt. Ihre Argumente heißen Operanden, die Anzahl der Operanden ist die Stelligkeit des Operators. Beispiel 2.24 Addition: + : R R! R Wurzel: p : R! R Relationenkomposition: : P(X Y) P(Y Z)! P(X Z) Ableitung: d dx : F (R)! F (R), wobei F (R) die Menge der Funktionen f : R! R bezeichnet. Bemerkung: Binäre (zweistellige) Operatoren werden oft in Infixnotation verwendet. Beispiel: Statt +(5, 3) (Präfixnotation) schreiben wir (Infixnotation).
20 FM2 (WS 2014/15, Geck) 32 Exkurs: Operatoren (Assoziativität, Kommutativität) Definition 2.25 Ein binärer Operator : M M! M ist assoziativ, falls (x y) z = x (y z) für alle x, y, z 2 M gilt; kommutativ, falls x y = y x für alle x, y 2 M gilt. Beispiel 2.26 Addition und Multiplikation sind assoziativ und kommutativ. Vereinigung und Schnittbildung sind assoziativ und kommutativ. Die Relationenkomposition ist assoziativ. Fragen 1 Ist die Relationenkomposition kommutativ? 2 Ist die Subtraktion kommutativ? 3 Ist die Subtraktion assoziativ?
21 Exkurs: Operatoren (Verallgemeinerung, 1/3) Die Assoziativität der Addition, Multiplikation, Vereinigung und Schnitt erlaubt uns die Einsparung von Klammern. Wir schreiben meist x + y + z x y z statt (x + y) + z oder x + (y + z); statt x (y z) oder (x y) z); M [ N [ P statt M [ (N [ P) oder (M [ N) [ P; M \ N \ P statt M \ (N \ P) oder (M \ N) \ P. Assoziative binäre Operatoren können kanonisch auf beliebig (aber endlich) viele Operanden verallgemeinert werden: Beispiel 2.27 Seien a 1,...,a k Zahlen und M 1,...,M` Mengen. Dann schreiben wir P k i=1 a i für a 1 + a 2 + a a k 1 + a k ; Q k j=1 a j für a 1 a 2 a 3... a k 1 a k ; S` h=1 M h für M 1 [ M 2 [ M 3 [ [ M k 1 [ M k ; T` h=1 M h für M 1 \ M 2 \ M 3 \ \ M k 1 \ M k. Analog schreiben wir V n i=1 ' i für ' 1 ^ ^ ' n ; und W n i=1 ' i für ' 1 _ _ ' n. FM2 (WS 2014/15, Geck) 33
22 FM2 (WS 2014/15, Geck) 34 Exkurs: Operatoren (Verallgemeinerung, 2/3) Definition 2.28 (Neutrales Element) Sei : M M! M ein binärer Operator auf M. Ein Element e 2 M heißt neutral bezüglich, falls e x = x und x = x e für alle x 2 M gilt. Beispiel R ist das neutrale Element bezüglich der Addition + : R R! R; 1 2 R ist das neutrale Element bezüglich der Multiplikation : R R! R. Frage Was ist das neutrale Element bezüglich der Mengenvereinigung [?
23 FM2 (WS 2014/15, Geck) 35 Exkurs: Operatoren (Verallgemeinerung, 3/3) Assoziative und kommutative binäre Operatoren können kanonisch auf endlich viele Operanden, die durch Mengen indiziert sind, verallgemeinert werden: Definition 2.30 Dann ist Sei I = {i 1,...,i k } eine endliche Menge von k paarweise verschiedenen Indizes, M eine Menge mit neutralem Element e, x i 2 M für jedes i 2 I und : M M! M ein binärer Operator auf M. i2ix i definiert als x i1 x ik, falls I, ;, und e, falls I = ;. Aufgabe Seien M 1 = {1, 2}, M 2 = {3, 4} und M 3 = {8, 9, 12}. Bestimme S i2{2,4} M i 1 ; S i2{1,2,3}\{5,6} M i.
24 FM2 (WS 2014/15, Geck) 36 Folgerung (1/3) Formeln können Wissen repräsentieren in Form von Fakten: etwa A oder B und Regeln: etwa A!B oder C$ D. Beispiel 2.31 Wir nutzen folgende Aussagenvariablen mit angegebener Interpretation: U(laub) Ich habe Urlaub. R(egen) Es regnet. S(onne) Die Sonne scheint. M(eer) Ich bin am Meer. G(lück) Ich bin glücklich. Modellierung expliziten Wissens: U Ich habe Urlaub. R Es regnet nicht. S$ R Die Sonne scheint genau dann, wenn es nicht regnet. (U ^ S)!M Wenn ich Urlaub habe und die Sonne scheint, dann bin ich am Meer. M!G Wenn ich am Meer bin, dann bin ich glücklich. Implizit enthaltenes Wissen: Die Sonne scheint. Ich bin am Meer. Ich bin glücklich.
25 Folgerung (2/3) Der formale Hintergrund des implizit enthaltenen Wissens spiegelt sich wider in Definition 2.32 (Semantische Implikation) Sei {' 1,...,' n } AL eine Formelmenge und 2 AL eine Formel. Die Formelmenge {' 1,...,' n } impliziert, falls jede Interpretation, die zu ' 1,...,' n und passt und die für jede Formel ' 1,...,' n erfüllend ist, auch die Formel erfüllt. Wir schreiben dann {' 1,...,' n } =. Bemerkung: Diese Definition lässt sich auch auf unendliche Formelmengen erweitern. Beispiel 2.33 Sei = U, R, S$ R, (U ^ S)!M, M!G und = G, dann gilt =. 1 Sei eine beliebige Interpretation mit {G, M, R, S, U} D( ), die jede Formel aus erfüllt. 2 Wegen [[U]] = 1 gilt dann (U) = 1. 3 Wegen [[ R]] = 1 gilt ferner (R) = 0. 4 Aus (R) = 0 und [[S$ R]] = 1 folgt weiter (S) = 1. 5 Aus (U) = 1 und (S) = 1 und [[(U ^ S)!M]] = 1 folgt außerdem (M) = 1. 6 Schließlich folgt aus (M) = 1 und [[M!G]] = 1 auch (G) = 1. Insbesondere erfüllt also die Formel = G. FM2 (WS 2014/15, Geck) 37
26 FM2 (WS 2014/15, Geck) 38 Folgerung (3/3) Aufgabe Zeige die Gültigkeit folgender semantischer Implikationen: n o 1 A_B_C, (A^B)! C, (A^C)! B, (B^C)! A = A^( B_ C) _B_C n o 2 A _ B, B! A, A$(C _ D), B! D, (A ^ B)!(C ^ E) = C
27 FM2 (WS 2014/15, Geck) 39 Folgerung, Äquivalenz und Erfüllbarkeit ist nicht dasselbe wie $ und {' 1,...,' n } = ist nicht dasselbe wie (' 1 ^... ^ ' n )!. Dies lässt schon der Typ der Konstrukte erkennen: und = sind Aussagen über Formeln, $ und (' 1 ^ ^ 'n)! sind Formeln. Dennoch besteht ein enger Zusammenhang zwischen semantischer Äquivalenz und syntaktischer Äquivalenz; zwischen semantischer Implikation und syntaktischer Implikation. Satz 2.34 Sei {' 1,...,' n } AL eine Menge von Formeln und, 2 AL Formeln. Es gilt genau dann, wenn $ allgemeingültig ist. Es gilt {' 1,...,' n } = genau dann, wenn (' 1 ^ ^ ' n )! allgemeingültig ist. Lemma 2.35 Eine Formel ' 2 AL ist genau dann allgemeingültig, wenn ' unerfüllbar ist. Folgerung 2.36 Sei {' 1,...,' n } AL und 2 AL. Es gilt {' 1,...,' n } = genau dann, wenn ' 1 ^ ^ ' n ^ unerfüllbar ist.
Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015
Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 Teil 3: Logik 1 Aussagenlogik Einleitung Eigenschaften Äquivalenz Folgerung Normalformen 2 Prädikatenlogik Wenn eine Karte
Mehr1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet.
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage)
MehrSyntax. 1 Jedes A AS AL ist eine (atomare) Formel. 2 Ist F eine Formel, so ist auch F eine Formel. 3 Sind F und G Formeln, so sind auch
Formale der Informatik 1 Kapitel 15 Folgerbarkeit, Äquivalenzen und Normalformen Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 8. Juni 2015 Syntax Definition (Syntax der Aussagenlogik) Mit AS AL sei
Mehr1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet.
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage)
MehrAussagenlogik. 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.
MehrJeder Aussage p kann ein Wahrheitswert W(p) {0, 1} zugeordnet werden. Beispiele: W(Es regnet.) =? (je nach Lage der Dinge) W(Die Straße ist naß.) =?
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 Grundlagen der Mathematik für Informatiker 2 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl.
MehrAufgabe. Gelten die folgenden Äquivalenzen?. 2/??
Äquivalenz Zwei Formeln F und G heißen (semantisch) äquivalent, falls für alle Belegungen A, die sowohl für F als auch für G passend sind, gilt A(F ) = A(G). Hierfür schreiben wir F G.. 1/?? Aufgabe Gelten
MehrLogik für Informatiker
Vorlesung Logik für Informatiker 4. Aussagenlogik Syntax und Semantik der Aussagenlogik Bernhard Beckert Universität Koblenz-Landau Sommersemester 2006 Logik für Informatiker, SS 06 p.1 Syntax der Aussagenlogik:
MehrTheorie der Informatik. Theorie der Informatik. 2.1 Äquivalenzen. 2.2 Vereinfachte Schreibweise. 2.3 Normalformen. 2.
Theorie der Informatik 24. Februar 2014 2. Aussagenlogik II Theorie der Informatik 2. Aussagenlogik II 2.1 Äquivalenzen Malte Helmert Gabriele Röger 2.2 Vereinfachte Schreibweise Universität Basel 24.
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 2 28.04.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Organisatorisches Termine Donnerstags: 30.04.2015 nicht
MehrFormale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 16 Normalformen und Hornformeln
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 16 Normalformen und Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 9. Juni 2015 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 1/36 Ersetzbarkeitstheorem
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 4 7.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax der Aussagenlogik: Definition der Menge
MehrWas bisher geschah: klassische Aussagenlogik
Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik Syntax Symbole und Struktur Junktoren: t, f,,,,, aussagenlogische Formeln AL(P) induktive Definition: IA Atome (Aussagenvariablen) p, q, r,... P IS zusammengesetzte
MehrAllgemeingültige Aussagen
Allgemeingültige Aussagen Definition 19 Eine (aussagenlogische) Formel p heißt allgemeingültig (oder auch eine Tautologie), falls p unter jeder Belegung wahr ist. Eine (aussagenlogische) Formel p heißt
MehrLogische 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
MehrFormale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Hornformeln
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 30. Mai 2016 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 1/42 Zusammenfassung Syntax
MehrLogik Vorlesung 3: Äquivalenz und Normalformen
Logik Vorlesung 3: Äquivalenz und Normalformen Andreas Maletti 7. November 2014 Überblick Inhalt 1 Motivation und mathematische Grundlagen 2 Aussagenlogik Syntax und Semantik Äquivalenz und Normalformen
MehrZusammenfassung Syntax: Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Hornformeln. Zusammenfassung
Formale der Informatik 1 Kapitel 15 und Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 30. Mai 2016 Zusammenfassung Syntax Zusammenfassung Syntax: Motivation Definition der Syntax: Alphabet, Junktor
MehrSyntax der Aussagenlogik. Vorlesung Logik Sommersemester 2012 Universität Duisburg-Essen. Formel als Syntaxbaum. Teilformel A 3 A 1 A 4
Syntax der Vorlesung Logik Sommersemester 2012 Universität Duisburg-Essen Barbara König Übungsleitung: Christoph Blume Eine atomare Formel hat die Form A i (wobei i = 1, 2, 3,...). Definition (Formel)
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 3 06.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax (Formeln) Semantik Wertebelegungen/Valuationen/Modelle
MehrWas bisher geschah. wahr 0 t 1 falsch 0 f 0 Konjunktion 2 min Disjunktion 2 max Negation 1 x 1 x Implikation 2 Äquivalenz 2 =
Was bisher geschah (Klassische) Aussagenlogik: Aussage Wahrheitswerte 0 (falsch) und 1 (wahr) Junktoren Syntax Semantik Stelligkeit Symbol Wahrheitswertfunktion wahr 0 t 1 falsch 0 f 0 Konjunktion 2 min
MehrBeispiel Aussagenlogik nach Schöning: Logik...
Beispiel Aussagenlogik nach Schöning: Logik... Worin besteht das Geheimnis Ihres langen Lebens? wurde ein 100-jähriger gefragt. Ich halte mich streng an die Diätregeln: Wenn ich kein Bier zu einer Mahlzeit
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker Wintersemester 2007/08 Thomas Schwentick Teil A: Aussagenlogik 2. Grundlagen Version von: 2. November 2007(16:19) Inhalt 2.1 Beispiele 2.2 Syntax 2.3 Semantik 2.4 Modellierung mit
MehrVorlesung Logik Wintersemester 2017/18 Universität Duisburg-Essen
Vorlesung Logik Wintersemester 2017/18 Universität Duisburg-Essen Barbara König Übungsleitung: Dennis Nolte, Harsh Beohar Barbara König Logik 1 Mengen, Relationen und Funktionen Menge: Menge X von Elementen,
MehrGrundlagen der Logik
Grundlagen der Logik Denken Menschen logisch? Selektionsaufgabe nach Watson (1966): Gegeben sind vier Karten von denen jede auf der einen Seite mit einem Buchstaben, auf der anderen Seite mit einer Zahl
MehrVorsemesterkurs Informatik
Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Mario Holldack WS2015/16 30. September 2015 Vorsemesterkurs Informatik 1 Einleitung 2 Aussagenlogik 3 Mengen Vorsemesterkurs Informatik > Einleitung
MehrVorsemesterkurs 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
MehrFormale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015
Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 1 Mengen 2 Relationen 3 Abbildungen 4 Algebraische Strukturen Verknüpfungen Monoide Beispiel: Restklassen Exkurs: Formale
MehrFormalisierung von Sudoku Formalisieren Sie das Sudoku-Problem:
Formalisierung von Sudoku Formalisieren Sie das Sudoku-Problem: 4 4 4 4 4 1 1 1 1 2 2 3 3 5 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8 9 9 9 9 9 8 6 Verwenden Sie dazu eine atomare Formel A[n, x, y] für jedes Tripel (n,
MehrKlauselmengen. Definition Sei
Klauselmengen Definition 2.38 Sei α = (p 11... p 1k1 )... (p n1... p nkn ) eine in aussagenlogische Formel in KNF. Dann heißen die Mengen {p i1,..., p iki }, 1 i n, der jeweils disjunktiv verknüpften Literale
MehrVorsemesterkurs 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
MehrTheoretische Informatik: Logik
Theoretische Informatik: Logik Vorlesung mit Übungen im WS 2006/2007 Vorlesung: Montag Montag 9-10 Uhr, Raum 1603 WAneu 14-16 Uhr, Raum 1603 WAneu Beginn: Montag, den 23.10.2006, 9 15 Uhr. Übungen in 3
Mehr3. Logik 3.1 Aussagenlogik
3. Logik 3.1 Aussagenlogik WS 06/07 mod 301 Kalkül zum logischen Schließen. Grundlagen: Aristoteles 384-322 v. Chr. Aussagen: Sätze, die prinzipiell als ahr oder falsch angesehen erden können. z. B.: Es
MehrÜbung 4: Aussagenlogik II
Übung 4: Aussagenlogik II Diskrete Strukturen im Wintersemester 2013/2014 Markus Kaiser 8. Januar 2014 1/10 Äquivalenzregeln Identität F true F Dominanz F true true Idempotenz F F F Doppelte Negation F
MehrWas bisher geschah: klassische Aussagenlogik
Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik Syntax Symbole und Struktur Junktoren: t, f (nullstellig), (einstellig),,,, (zweistellig) aussagenlogische Formeln AL(P) induktive Definition: IA atomare Formeln
MehrComputational Logic Algorithmische Logik Boolesche Algebra und Resolution
Computational Logic Algorithmische Logik Boolesche Algebra und Resolution Ralf Moeller Hamburg Univ. of Technology Boole'sche Algebra Äquivalenzen als "Transformationsgesetze" Ersetzbarkeitstheorem Zentrale
MehrLogik. 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
MehrLogik Vorlesung 5: Grundlagen Resolution
Logik Vorlesung 5: Grundlagen Resolution Andreas Maletti 21. November 2014 Überblick Inhalt 1 Motivation und mathematische Grundlagen 2 Aussagenlogik Syntax und Semantik Äquivalenz und Normalformen Weitere
MehrWas bisher geschah: klassische Aussagenlogik
Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik Syntax Symbole und Struktur, Junktoren: t, f,,,,, Prinzip der strukturellen Induktion über Baumstruktur von Formeln, arithmetischen Ausdrücken usw. induktive
MehrFORMALE SYSTEME. 10. Januar Aussagenlogik. Logische Schlussfolgerung. Happy 80th Birthday, Don Knuth!
10. Januar 2018 FORMALE SYSTEME 22. Vorlesung: Äquivalenzen und Normalformen Markus Krötzsch Professur für Wissensbasierte Systeme TU Dresden, 11. Januar 2018 Happy 80th Birthday, Don Knuth! If you find
MehrFormale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 19. Syntax & Semantik
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 19 & Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 23. Juni 2015 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 1/25 Motivation Die ist eine Erweiterung
MehrFORMALE SYSTEME. 23. Vorlesung: Logisches Schließen. TU Dresden, 16. Januar Markus Krötzsch Lehrstuhl Wissensbasierte Systeme
FORMALE SYSTEME 23. Vorlesung: Logisches Schließen Markus Krötzsch Lehrstuhl Wissensbasierte Systeme TU Dresden, 16. Januar 2017 Rückblick Markus Krötzsch, 16. Januar 2017 Formale Systeme Folie 2 von 31
MehrFormale Systeme. Aussagenlogik: Syntax und Semantik. Prof. Dr. Bernhard Beckert WS 2010/2011 KIT INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK
Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert WS 2010/2011 KIT INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK KIT University of the State of Baden-Württemberg and National Large-scale Research Center of the Helmholtz
MehrKapitel 1. Aussagenlogik
Kapitel 1 Aussagenlogik Einführung Mathematische Logik (WS 2012/13) Kapitel 1: Aussagenlogik 1/17 Übersicht Teil I: Syntax und Semantik der Aussagenlogik (1.0) Junktoren und Wahrheitsfunktionen (1.1) Syntax
MehrLogik für Informatiker
Vorlesung Logik für Informatiker 5. Aussagenlogik Normalformen Bernhard Beckert Universität Koblenz-Landau Sommersemester 2006 Logik für Informatiker, SS 06 p.1 Normalformen Definition: Literal Atom (aussagenlogische
MehrTU9 Aussagenlogik. Daniela Andrade
TU9 Aussagenlogik Daniela Andrade daniela.andrade@tum.de 18.12.2017 1 / 21 Kleine Anmerkung Meine Folien basieren auf den DS Trainer von Carlos Camino, den ihr auf www.carlos-camino.de/ds findet ;) 2 /
MehrErsetzbarkeitstheorem
Ersetzbarkeitstheorem Die Abgeschlossenheit läßt sich auch folgendermaßen formulieren: Ersetzbarkeitstheorem Seien F und G Formeln mit F G. SeienH und H Formeln, so daß H aus H hervorgeht, indem ein Vorkommen
MehrWas ist Logik? Was ist Logik? Aussagenlogik. Wahrheitstabellen. Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie
Was ist Logik? Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie Begriff Logik wird im Alltag vielseitig verwendet Logik untersucht, wie man aus Aussagen andere Aussagen ableiten kann Beschränkung auf
MehrFORMALE SYSTEME. 22. Vorlesung: Äquivalenzen und Normalformen. TU Dresden, 11. Januar Markus Krötzsch Professur für Wissensbasierte Systeme
FORMALE SYSTEME 22. Vorlesung: Äquivalenzen und Normalformen Markus Krötzsch Professur für Wissensbasierte Systeme TU Dresden, 11. Januar 2018 Rückblick Markus Krötzsch, 11. Januar 2018 Formale Systeme
MehrDie 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,
MehrDefinition (Modus Ponens) Wenn A, dann B. A gilt Also, gilt B
Zusammenfassung der letzten LVA Wenn das Kind schreit, hat es Hunger Das Kind schreit Also, hat das Kind Hunger Fakt Korrektheit dieser Schlussfigur ist unabhängig von den konkreten Aussagen Einführung
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 4 07.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Gestern Normalformen Atome, Literale, Klauseln Konjunktive
MehrWozu formale Logik? Programmiersprachen Logik im Fingerhut. Formeln. Logik im Fingerhut (24. Januar 2005) Belegung und Interpretation
Wozu formale Logik? Logik im Fingerhut Studiengang Informatik Universität Bremen präzise Beschreibung von Aussagen über die Welt bzw. über verschiedene Welten Ziehen und Überprüfen von Schlussfolgerungen
MehrLogic in a Nutshell. Christian Liguda
Logic in a Nutshell Christian Liguda Quelle: Kastens, Uwe und Büning, Hans K., Modellierung: Grundlagen und formale Methoden, 2009, Carl Hanser Verlag Übersicht Logik - Allgemein Aussagenlogik Modellierung
MehrAussagenlogik. (MAF2) MAF(I, t) = t und MAF(I, f ) = f. Die Semantik aussagenlogischer Formeln ist durch die Funktion
43 Vergleiche mit MBA! (MAF4) MAF(I, (F G)) = MAF(I, F) MAF(I, G), wobei die zum Symbol gehörende Funktion ist. (MAF3) MAF(I, F) = MAF(I, F) (MAF2) MAF(I, t) = t und MAF(I, f ) = f (MAF1) MAF(I, A) = I(A),
MehrLogik (Prof. Dr. Wagner FB AI)
Logik (Prof. Dr. Wagner FB AI) LERNZIELE: Über die Kenntnis und das Verständnis der gegebenen Definitionen hinaus verfolgt dieser Teil der Lehrveranstaltung die folgenden Lernziele: Bei gegebenen sprachlichen
MehrEinführung in die Theoretische Informatik
Einführung in die Theoretische Informatik Woche 4 Harald Zankl Institut für Informatik @ UIBK Wintersemester 2014/2015 Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LV Modus Ponens A B B A MP Axiome für
MehrDiskrete 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
MehrZusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung
Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Einführung in die Theoretische Informatik Wenn das Kind schreit, hat es Hunger Das Kind schreit Also, hat das Kind Hunger Christina Kohl Alexander Maringele
Mehr23. Vorlesung: Logisches Schließen Markus Kr otzsch Professur f ur Wissensbasierte Systeme Normalformen
Logik: Glossar FORMALE SYSTEME 23. Vorlesung: Logisches Schließen Markus Krötzsch Professur für Wissensbasierte Systeme TU Dresden, 15. Januar 2018 Atom kleinste mögliche Formel p P Teilformel Unterausdruck,
MehrLogik Vorlesung 9: Normalformen
Logik Vorlesung 9: Normalformen Andreas Maletti 19. Dezember 2014 Überblick Inhalt 1 Motivation und mathematische Grundlagen 2 Aussagenlogik Syntax und Semantik Äquivalenz und Normalformen Weitere Eigenschaften
MehrZusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung
Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Einführung in die Theoretische Informatik Christina Kohl Alexander Maringele Georg Moser Michael Schaper Manuel Schneckenreither Institut für Informatik
MehrEinführung 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
MehrKapitel 1.3. Normalformen aussagenlogischer Formeln und die Darstellbarkeit Boolescher Funktionen durch aussagenlogische Formeln
Kapitel 1.3 Normalformen aussagenlogischer Formeln und die Darstellbarkeit Boolescher Funktionen durch aussagenlogische Formeln Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.3: Normalformen 1/ 29 Übersicht
MehrMotivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 14 Aussagenlogik Syntax & Semantik. Motivation. Motivation
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 14 Aussagenlogik & Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de Mit der Aussagenlogik lassen sich einfache Verknüpfungen zwischen (atomaren) Gebilden ausdrücken
MehrFormale Systeme. Aussagenlogik: Syntax und Semantik. Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2017/2018
Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2017/2018 Aussagenlogik: Syntax und Semantik KIT I NSTITUT F U R T HEORETISCHE I NFORMATIK www.kit.edu KIT Die Forschungsuniversita t in der Helmholtz-Gemeinschaft
MehrKapitel 1.0. Aussagenlogik: Einführung. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.0: Aussagenlogik: Einführung 1/ 1
Kapitel 1.0 Aussagenlogik: Einführung Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.0: Aussagenlogik: Einführung 1/ 1 Ziele der Aussagenlogik In der Aussagenlogik analysiert man die Wahrheitswerte zusammengesetzter
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 6 14.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax der Aussagenlogik: Definition der Menge
MehrTHEORETISCHE INFORMATIK UND LOGIK
Rückblick: Logelei Wir kehren zurück auf das Inselreich mit Menschen von Typ W (Wahrheitssager) und Typ L (Lügner). THEORETISCHE INFORMATIK UND LOGIK 14. Vorlesung: Modelltheorie und logisches Schließen
Mehrb= NaN
42 Beispiel: IEEE single precision: 0 10000000 00000000000000000000000 b= + 2 128 127 1.0 2 = 2 0 10000001 10100000000000000000000 b= + 2 129 127 1.101 2 = 6.5 1 10000001 10100000000000000000000 b= 2 129
MehrFormale Systeme. Aussagenlogik: Syntax und Semantik. Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2015/2016.
Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2015/2016 Aussagenlogik: Syntax und Semantik KIT I NSTITUT F U R T HEORETISCHE I NFORMATIK KIT Universita t des Landes Baden-Wu rttemberg und nationales Forschungszentrum
MehrInformatik A. Prof. Dr. Norbert Fuhr auf Basis des Skripts von Prof. Dr. Wolfram Luther und der Folien von Peter Fankhauser
Informatik A Prof. Dr. Norbert Fuhr fuhr@uni-duisburg.de auf Basis des Skripts von Prof. Dr. Wolfram Luther und der Folien von Peter Fankhauser 1 Teil I Logik 2 Geschichte R. Descartes (17. Jhdt): klassische
MehrEinführung in die Logik (Vorkurs)
Einführung in die Logik (Vorkurs) Jürgen Koslowski 2014-04-07 Ein Beispiel Familie A will im kommenden Jahr eine Waschmaschine, ein Auto und ein Moped anschaffen. Aber falls Herr A seinen üblichen Bonus
MehrGrundlagen der Theoretischen Informatik
FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski GTI22 Folie 1 Grundlagen der Theoretischen Informatik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kap. 2: Logik, Teil 2.2: Prädikatenlogik FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski
MehrNormalformen boolescher Funktionen
Normalformen boolescher Funktionen Jeder boolesche Ausdruck kann durch (äquivalente) Umformungen in gewisse Normalformen gebracht werden! Disjunktive Normalform (DNF) und Vollkonjunktion: Eine Vollkonjunktion
MehrDe 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,
MehrAussagenlogik zu wenig ausdrucksstark für die meisten Anwendungen. notwendig: Existenz- und Allaussagen
Prädikatenlogik 1. Stufe (kurz: PL1) Aussagenlogik zu wenig ausdrucksstark für die meisten Anwendungen notwendig: Existenz- und Allaussagen Beispiel: 54 Syntax der Prädikatenlogik erster Stufe (in der
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 5 14.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Normalformen Atome, Literale, Klauseln Konjunktive
MehrPrädikatenlogik. Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik. 2 Teil 2: Normalformen und Grenzen der Prädikatenlogik 1. Stufe
Prädikatenlogik Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik 2 Teil 2: Normalformen und Grenzen der Prädikatenlogik 1. Stufe 3 Teil 3: Modellierung und Beweise 4 Teil 4: Substitution, Unifikation und Resolution
MehrKapitel 1.2. Aussagenlogik: Semantik. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.2: Aussagenlogik: Semantik 1 / 57
Kapitel 1.2 Aussagenlogik: Semantik Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.2: Aussagenlogik: Semantik 1 / 57 Übersicht 1.2.1 Interpretationen der al. Formeln 1.2.2 Zentrale semantische Begriffe 1.2.3
MehrFormale Systeme, WS 2011/2012 Lösungen zu Übungsblatt 1
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Peter H. Schmitt David Farago, Christoph Scheben, Mattias Ulbrich Formale Systeme, WS 2/22 Lösungen zu Übungsblatt Dieses
MehrMathematische Grundlagen I Logik und Algebra
Logik und Algebra Dr. Tim Haga 21. Oktober 2016 1 Aussagenlogik Erste Begriffe Logische Operatoren Disjunktive und Konjunktive Normalformen Logisches Schließen Dr. Tim Haga 1 / 21 Präliminarien Letzte
MehrAussagenlogik:Zusammenfassung. Mathematische Logik (WS 2016/17) Aussagenlogik (Zusammenfassung) 1 / 45
Aussagenlogik:Zusammenfassung Mathematische Logik (WS 2016/17) Aussagenlogik (Zusammenfassung) 1 / 45 Fragestellung In der Aussagenlogik analysiert man die Wahrheitswerte zusammengesetzter Aussagen basierend
Mehr1 Aussagenlogik AL: Verknüpfung von Aussagen
1 Aussagenlogik AL: Verknüpfung von Aussagen Syntax atomare Formeln A,B,C sind AL-Formeln F und G AL-Formeln (F G),(F G) und F AL-Formeln müssen in endlich vielen Schritten gebildet werden können echtes
MehrLogik. Gabriele Kern-Isberner LS 1 Information Engineering. TU Dortmund Wintersemester 2014/15 WS 2014/15
Logik Gabriele Kern-Isberner LS 1 Information Engineering TU Dortmund Wintersemester 2014/15 WS 2014/15 G. Kern-Isberner (TU Dortmund) Logik WS 2014/15 1 / 125 Übersicht Modallogik 5. Grundlagen 6. Erfüllbarkeit
Mehr7. Prädikatenlogik. Aussagenlogik hat wünschenswerte Eigenschaften wie Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit.
7. Prädikatenlogik Aussagenlogik hat wünschenswerte Eigenschaften wie Korrektheit, Vollständigkeit, Entscheidbarkeit. Aber: Aussagenlogik ist sehr beschränkt in der Ausdrucksmächtigkeit. Wissen kann nur
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 5 8.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax der Aussagenlogik: Definition der Menge
MehrTU7 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
MehrFormale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016
Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Teil 1: Wiederholung 1 Mengen 2 Abbildungen 3 Exkurs Beweistechniken 4 Relationen Definition Operationen Eigenschaften Äquivalenzrelationen
MehrTHEORETISCHE INFORMATIK UND LOGIK
THEORETISCHE INFORMATIK UND LOGIK 14. Vorlesung: Modelltheorie und logisches Schließen Markus Krötzsch Lehrstuhl Wissensbasierte Systeme TU Dresden, 31. Mai 2017 Rückblick: Logelei Wir kehren zurück auf
MehrFrank Heitmann 2/42. 1 Etwas aus der realen Welt in der Logik abstrakt ausdrücken. 2 In der Logik Schlüsse ziehen.
Literaturhinweis Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 13 Aussagenlogik & Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 23. Mai 2016 Literaturhinweis Der Logikteil (die nächsten fünf Wochen)
MehrNormalformen. Aussagenlogik. Aussagenlogik
Literale Normalformen Definition Ein Literal ist eine Aussagenvariable oder die Negation einer Aussagenvariablen. Literale Normalformen Prolog-Programm p03.pl (Anfang) :- op(550,fx,p). %Aussagenvariable
MehrAussagenlogik: Syntax von Aussagen
Aussagenlogik: Syntax von Aussagen A ::= X (A A) (A A) ( A) (A A) (A A) 0 1 Prioritätsreihenfolge :,,,,. A B: Konjunktion (Verundung). A B: Disjunktion (Veroderung). A B: Implikation. A B: Äquivalenz.
MehrFormale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 13 Aussagenlogik Syntax & Semantik
Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 13 Aussagenlogik & Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 23. Mai 2016 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 1/42 Literaturhinweis Literaturhinweis
MehrResolutionsalgorithmus
112 Resolutionskalkül Mit dem Begriff Kalkül bezeichnet man eine Menge von syntaktischen Umformungsregeln, mit denen man semantische Eigenschaften der Eingabeformel herleiten kann. Für den Resolutionskalkül:
MehrLogik für Informatiker
Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 3 30.04.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Letztes Mal Aussagenlogik Syntax: welche Formeln? Semantik:
MehrWas 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