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

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

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

Transkript

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

2 Übersicht Die Sprache der Aussagenlogik Explizite vs. implizite Definitionen Syntaktische Induktion und Rekursion Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 2/ 1

3 1.1.1 Die Sprache der Aussagenlogik Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 3/ 1

4 Die Sprache der Aussagenlogik: Symbole Die Grundzeichen (Symbole) der Sprache der Aussagenlogik (AL) sind: 1 Die Aussagenvariablen (AV): A 0, A 1, A 2,... 2 Die Junktoren: 1-stellig: (Negation) 2-stellig: (Konjunktion), (Disjunktion), (Implikation) und (Äquivalenz) 3 Die Klammersymbole: ( und ) Die Menge der Symbole der Sprache von AL bezeichnet man auch als das Alphabet dieser Sprache und bezeichnet diese mit A AL. (NB: Da es unendlich viele Aussagenvariablen gibt, ist A AL (abzählbar) unendlich.) Endliche Folgen von Symbolen aus einem Alphabet A bezeichnet man auch als endliche Zeichenreihen oder Wörter über dem Alphabet A. Die Menge aller Wörter über dem Alphabet A (einschließlich dem leeren Wort λ) bezeichnet man mit A. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 4/ 1

5 Die Sprache der Aussagenlogik: Formeln Die aussagenlogischen Formeln sind spezielle Wörter über dem Alphabet A AL der Aussagenlogik, die wie folgt induktiv definiert sind: INDUKTIVE DEFINITION. Die aussagenlogischen (al.) Formeln sind iduktiv definiert durch (F1) Jede Aussagenvariable A n (n 0) ist eine al. Formel. (F2) Ist ϕ eine al. Formel, so ist auch ϕ eine al. Formel. (F3) Sind ϕ 1 und ϕ 2 al. Formeln, so sind auch (ϕ 1 ϕ 2 ), (ϕ 1 ϕ 2 ), (ϕ 1 ϕ 2 ) und (ϕ 1 ϕ 2 ) al. Formeln. Diese Definition ist so zu lesen: Die Menge der al. Formeln ist die kleinste Menge von Wörtern über A AL, die die Wörter aus F(1) (nämlich die Aussagenvariablen) enthält und gegen die Regeln (F2) und (F3) abgeschlossen ist. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 5/ 1

6 Formeln: Notation Die al. Formeln stellen natürlich mit Hilfe der durch die Junktoren symbolisierten Verknüpfungen gebildete zusammengesetzte Aussagen dar. Auf diese Bedeutung (Semantik) der Formeln werden wir aber erst im nächsten Abschnitt (1.2) eingehen. Hier wollen wir die Formeln zunächst weiter rein formal als Zeichenreihen (d.h. syntaktisch) etwas weiter untersuchen und einige später benötigte Begriffe bereitstellen. NOTATION: A, B, C,... stehen für Aussagenvariablen ϕ, ψ, χ, ϕ i,... stehen für al. Formeln DEFINITIONEN: l(ϕ) := Anzahl der Zeichen in ϕ (Länge von ϕ) lz(ϕ) := Anzahl der Junktoren in ϕ Weiter schreiben wir ϕ ψ, wenn ϕ und ψ identisch sind, d.h. als Wörter übereinstimmen. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 6/ 1

7 Formeln: Beispiele Beispiele al. Formeln sind: 1 ϕ 1 : A (Es gilt: l(ϕ 1 ) = 1 und lz(ϕ 1 ) = 0) 2 ϕ 2 : B (Es gilt: l(ϕ 2 ) = 4 und lz(ϕ 2 ) = 3) 3 ϕ 3 : (( A B) (A C)) (Es gilt: l(ϕ 3 ) = 15 und lz(ϕ 3 ) = 5) Nachweis der Formeleigenschaft für ϕ 3 : 1 A, B und C sind al. Formeln nach (F1). 2 Mit (F2) folgt, dass auch A und C Formeln sind. 3 Da also A und B al. Formeln sind, folgt mit (F3), dass ( A B) ebenfalls eine al. Formel ist, und analog folgt aus der Formeleigenschaft von A und C, dass (A C) eine al. Formel sind. 4 Mit einer weiteren Anwendung von (F3) auf ( A B) und (A C) folgt, dass ϕ 3 eine al. Formel ist. Keine al. Formeln sind z.b. die Wörter A, (A), (A B), A und (A. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 7/ 1

8 Formeln: Regeln zur Klammerersparnis Zur Verbesserung der Lesbarkeit von al. Formeln erlauben wir das Weglassen überflüssiger Klammern: K1 Äußere Klammern dürfen weggelassen werden. Z.B. A C (A C) K2 und binden stärker als und. Z.B. A B C (( A B) C) K3 Bei, und darf die Rechtsklammerung weggelassen werden. A B C : (A (B C)) A B C : (A (B C)) A B C : (A (B C)) NB: Die durch Weglassen von Klammern erhaltenen Formeln sind keine Formeln im eigentlichen Sinn sondern sind nur abkürzende Schreibweisen für die eigentlichen Formeln und sind implizit stets als die eigentlichen Formeln zu lesen. So gilt z.b. l( A B C) := l((( A B) C)) = 10 Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 8/ 1

9 Formeln: Induktion und Rekursion Da die Formeln induktiv definiert sind, lassen sich Eigenschaften der Formeln induktiv beweisen und Funktionen auf den Formeln entsprechend rekursiv definieren. Bevor wir dies im Einzelnen zeigen werden, gehen wir im nächsten Abschnitt kurz auf das Induktionsprinzip für die natürlichen Zahlen ein, das wir dann anwenden werden. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 9/ 1

10 1.1.2 Explizite vs. Implizite Definitionen: Das Induktionsprinzip für die natürlichen Zahlen Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 10 / 1

11 Explizite Definitionen vs. implizite Definitionen (1) Bei einer expliziten Definition wird ein neues Konzept mit Hilfe bekannter Konzepte definiert. BEISPIEL. Die Definition der Primzahlen lässt sich auf den Begriff der Teilbarkeit und die auf den natürlichen Zahlen definierte Ordnung zurückführen: x ist Primzahl : x 2 und die einzigen Teiler von x sind 1 und x Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 11 / 1

12 Explizite Definitionen vs. implizite Definitionen (2) Bei einer impliziten (oder rekursiven) Definition eines neuen Konzepts darf dagegen (zusätzlich) auch auf das neue Konzept selbst zurückgegriffen werden. BEISPIEL. Die Summe von zwei natürlichen Zahlen wird durch folgende Rekursionsgleichung festgelegt, wobei S(x) = x + 1 der Nachfolger von x ist: x + 0 := x x + S(y) := S(x + y) Hierbei muss sichergestellt werden, dass die so gegebene Definition nicht zirkelhaft ist! Im gegebenen Beispiel folgt das aus dem Induktionsprinzip für die natürlichen Zahlen. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 12 / 1

13 Induktionsprinzip auf N: Vollständige Induktion Die natürlichen Zahlen erfüllen das Prinzip der vollständigen Induktion: VOLLSTÄNDIGE INDUKTION (VI): Ist E eine Eigenschaft von natürlichen Zahlen, für die (i) E(0) (lies: E trifft auf 0 zu) und (ii) Für jede Zahl n, für die E(n) gilt, gilt auch E(n + 1). gilt, so trifft E auf alle natürlichen Zahlen zu. (Das Induktionsprinzip VI ist eines der Peano-Axiome, durch die die natürlichen Zahlen definiert sind. Wir werden hierauf im späteren Verlauf der Vorlesung noch zurückkommen.) Aus VI folgt, dass jede von 0 verschiedene Zahl der Nachfolger S(n) =n + 1 einer eindeutig bestimmten Zahl n ist. Hieraus ergibt sich, dass die auf der letzten Folie gegebene rekursive Beschreibung der Addition vollständig und eindeutig ist, also + durch die gegebenen Rekursionsgleichungen wohldefiniert ist. Für Anwendungen des Induktionsprinzip ist es nützlich, folgende äquivalente Charakterisierungen der vollständigen Induktion zu betrachten: Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 13 / 1

14 Varianten der vollständigen Induktion VERALLGEMEINERTE VOLLSTÄNDIGE INDUKTION (VI ): Ist E eine Eigenschaft von natürlichen Zahlen, sodass für alle natürlichen Zahlen n (ii ) Gilt E(m) für alle m < n, so gilt auch E(n). gilt, so trifft E auf alle natürlichen Zahlen zu. MINIMUMSPRINZIP (MP): Gibt es eine natürliche Zahl mit Eigenschaft E, so gibt es eine kleinste natürliche Zahl mit Eigenschaft E. LEMMA. Die Prinzipien der vollständigen Induktion und der verallgemeinerten vollständigen Induktion sowie das Minimumsprinzip sind äquivalent: VI VI MP BEWEIS: s. Übungen Da VI in den natürlichen Zahl gilt, gelten also auch VI und MP ebenfalls. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 14 / 1

15 Beweise durch vollständige Induktion In einem Beweis durch vollständige Induktion weist man eine Aussage für alle natürlichen Zahlen dadurch nach, dass man diese zunächst für n = 0 nachweist (Induktionsanfang) und man dann - unter der Annahme, dass die Aussage für n gilt - diese für n + 1 nachweist (Induktionsschritt). Wegen VI ist dieses Vorgehen korrekt. Entsprechend weist man in einem Beweis einer Aussage durch verallgemeinerte vollständige Induktion die Aussage für beliebiges gegebenes n nach, wobei man davon ausgeht, dass die Aussage auf alle kleineren m zutrifft. Die Korrektheit folgt hier aus VI. Führen wir einen Beweis durch (erweiterte) vollständige Induktion, so kennzeichnen wir dies durch Ind(n). Wir kommen nun zur Aussagenlogik zurück und formulieren ein Induktionsprinzip für Formeln, dessen Korrektheit wir mit Hilfe der Induktionsprinzipien VI und VI für die natürlichen Zahlen nachweisen. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 15 / 1

16 1.1.3 Syntaktische Induktion und Rekursion Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 16 / 1

17 Induktion über den Formelaufbau (syntaktische Induktion) Aus dem Induktionsprinzip VI für die natürlichen Zahlen lässt sich folgendes Induktionsprinzip für al. Formeln beweisen. LEMMA (PRINZIP DER SYNTAKTISCHEN INDUKTION). Sei E eine Eigenschaft von al. Formeln, für die gilt: (i) E trifft auf jede Aussagenvariable A zu. (ii) Trifft E auf eine al. Formel ϕ zu, so auch auf ϕ. (iii) Trifft E auf al. Formeln ϕ 1 und ϕ 2 zu, so auch auf (ϕ 1 ϕ 2 )für =,,,. Dann trifft E auf alle al. Formeln zu. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 17 / 1

18 Beweis des Lemmas über die syntaktische Induktion (1) Zum Beweis des Lemmas sei E eine Eigenschaft von al. Formeln, für die (i) - (iii) gelte. Um zu zeigen, dass E auf alle al. Formeln ϕ zutrifft, definieren wir die folgende Eigenschaft E (n) : für alle al. Formeln ϕ der Länge n gilt E(ϕ) von natürlichen Zahlen und zeigen durch verallgemeinerte vollständige Induktion, dass E (n) für alle natürlichen Zahlen n gilt. Offensichtlich folgt hieraus dann, dass E auf alle al. Formeln zutrifft. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 18 / 1

19 Beweis des Lemmas über die syntaktische Induktion (2) Nachweis von E (n) durch Ind(n) (genauer: VI ): Nach Induktionsvoraussetzung dürfen wir E (m) für alle m annehmen. Nach Definition von E bedeutet dies aber gerade, dass E auf alle Formeln der Länge < n zutrifft. Nach Definition von E genügt es für eine gegebene al. Formel ϕ der Länge n zu zeigen, dass E(ϕ) gilt. Hierzu unterscheiden wir die folgenden Fälle gemäß der induktiven Definition der Formeln: ϕ A: Dann gilt E(ϕ), da nach (i) E(A) für alle AV A gilt. ϕ ψ: Dann gilt l(ψ) =l(ϕ) 1=n 1 < n. Nach I.V. gilt daher E(ψ). Da (ii) von E erfüllt wird, folgt hieraus aber E( ψ), d.h. E(ϕ). ϕ ϕ1 ϕ 2 ( =,,, ): Wegen l(ϕ 1 ), l(ϕ 2 ) < l(ϕ) =n folgt wiederum aus der I.V., dass E(ϕ 1 ) und E(ϕ 2 ) gelten. Die Behauptung folgt mit (iii). (Damit ist das Lemma bewiesen.) Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 19 / 1

20 Beweise durch syntaktische Induktion Das Lemma über das Prinzip der syntaktischen Induktion besagt, dass wir eine Eigenschaft E für alle al. Formeln dadurch nachweisen können, dass wir zeigen, dass E die dort aufgelisteten Anforderungen (i) - (iii) erfüllt. Wir nennen solch einen Beweis einen Beweis durch Induktion nach dem Formelaufbau oder Beweis durch syntaktische Induktion und schreiben kurz Ind(ϕ). Wie der Beweis des Lemmas zeigt, ist ein Beweis durch syntaktische Induktion (Ind(ϕ)) ähnlich zu einem Beweis durch verallgemeinerte vollständige Induktion nach der Formellänge, wofür wir im Folgenden kurz Ind(l(ϕ)) schreiben werden. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 20 / 1

21 Beispiel BEHAUPTUNG. Für jede al. Formel ϕ gilt ( (ϕ) = ) (ϕ), wobei a (ϕ) die Anzahl der Vorkommen des Zeichens a in der Formel ϕ bezeichnet. BEWEIS durch Ind(ϕ): ϕ A: ( (A) = ) (A) =0 ϕ ψ: Nach I.V. gilt ( (ψ) = ) (ψ). Hieraus folgt: ( (ϕ) = ( ( ψ) = ( (ψ) = ) (ψ) = ) ( ψ) = ) (ϕ) ϕ (ϕ 1 ϕ 2 ) wobei =,,, : Nach I.V. gilt ( (ϕ i )= ) (ϕ i )für i =1, 2. Also: ( (ϕ) = ( ((ϕ 1 ϕ 2 )) = ( (ϕ 1 )+ ( (ϕ 2 )+1 = ) (ϕ 1 )+ ) (ϕ 2 )+1 = ) ((ϕ 1 ϕ 2 )) = ) (ϕ) Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 21 / 1

22 Rekursive Definitionen: Beispiele (1) Wir können durch Induktion nach dem Formelaufbau auch Funktionen auf den al. Formeln definieren. Wir sprechen hier dann auch von Rekursion an Stelle von Induktion, also von syntaktischer Rekursion oder Rekursion nach dem Formelaufbau. Wir betrachten zunächst einige Beipiele (wobei stets =,,, gelte). 1 Die von uns bereits explizit definierten Funktionen l(ϕ) (Länge von ϕ) und lz(ϕ) (Anzahl der logischen Zeichen in ϕ) lassen sich alternativ durch Ind(ϕ) wie folgt definieren: l(a) =1 l( ψ) =l(ψ)+1 l((ϕ1 ϕ 2 )) = l(ϕ 1 )+l(ϕ 2 )+3 lz(a) = 0 lz( ψ) =l(ψ)+1 lz((ϕ1 ϕ 2 )) = lz(ϕ 1 )+lz(ϕ 2 )+1 Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 22 / 1

23 Rekursive Definitionen: Beispiele (2) 3 Rekursive Definition des Rangs ρ(ϕ) einer al. Formel ϕ (= Schachtelungstiefe der Junktoren in ϕ): ρ(a) = 0 ρ( ψ) =ρ(ψ)+1 ρ((ϕ 1 ϕ 2 )) = max(ρ(ϕ 1 ),ρ(ϕ 2 )) + 1 Beispiel hierzu: Der Rang von ϕ A B A B C ist 3. Nämlich: ρ(a) =ρ(b) =ρ(c) =0 ρ( B) =ρ(b) + 1 = = 1 und ρ(b C) = max(ρ(b),ρ(c)) + 1 = max(0, 0) + 1 = 1 ρ(a B) = max(ρ(a),ρ( B)) + 1 = max(0, 1) + 1 = 2 und ρ(a B C) =ρ((a (B C))) = max(ρ(a),ρ(b C)) + 1 = max(0, 1) + 1 = 2 ρ(ϕ) = max(ρ(a B),ρ(A B C)) + 1 = max(2, 2) + 1 = 3 Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 23 / 1

24 Rekursive Definitionen: Beispiele (3) 4 Die Menge V (ϕ) der in ϕ vorkommenden Aussagenvariablen ist rekursiv definiert durch: V (A) ={A} V ( ψ) =V (ψ) V ((ϕ 1 ϕ 2 )) = V (ϕ 1 ) V (ϕ 2 ) 5 Die Menge TF (ϕ) der Teilformeln von ϕ ist rekursiv definiert durch: TF (A) ={A} TF ( ψ) =TF (ψ) { ψ} TF ((ϕ1 ϕ 2 )) = TF (ϕ 1 ) TF (ϕ 2 ) {(ϕ 1 ϕ 2 )} NB: Jede Formel ϕ ist eine Teilformel von sich selbst. Eine Teilformel ψ ist eine echte Teilformel von ϕ, wenn ψ eine Teilformel von ϕ ist und ψ ϕ gilt. (Die echten Teilformeln von ψ sind also die Teilformeln von ψ und die echten Teilformeln von (ϕ 1 ϕ 2 ) sind also die Teilformeln von ϕ 1 und die Teilformeln von ϕ 2.) Es gilt z.b. für ϕ A B C: TF (ϕ) ={A, B, C, B, B, B C,ϕ} (man beachte die implizite Rechtsklammerung: ϕ (A ( B C))) Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 24 / 1

25 Rekursive Definitionen: Korrektheit Um zu zeigen, dass eine durch syntaktische Rekursion definierte Funktion f : F AL X wohldefiniert ist, muss man zeigen, dass die bei der Definition benutzte Fallunterscheidung erschöpfend ( f auf allen Formeln definiert) und eindeutig ( Wert von f auf jeder Formel eindeutig bestimmt) ist. Ersteres ergibt sich unmittelbar aus der induktiven Definition der al. Formeln. Letzteres folgt aus dem EINDEUTIGKEITSLEMMA. Sei ϕ eine al. Formel. Dann ist ϕ entweder (I) eine Aussagenvariable (= atomare Formel) oder (II) eine Negationsformel ϕ ψ für eindeutig bestimmtes ψ oder (III) eine Formel der Gestalt ϕ ϕ 1 ϕ 1 für eindeutig bestimmtes =,,, und eindeutig bestimmte Formeln ϕ 1 und ϕ 2. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 25 / 1

26 Beweis des Eindeutigkeitslemmas: Hilfssatz Zum Beweis des Eindeutigkeitslemmas beweisen wir zunächst folgenden HILFSSATZ. Sei ϕ eine al. Formel und sei w ein endliche Zeichenfolge, sodass die Verkettung ϕw von ϕ und w wiederum eine al. Formel ist. Dann ist w die leere Zeichenfolge λ (d.h. ϕ ϕw). Der Beweis des Hilfssatzes erfolgt durch Ind(l(ϕ)): Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 26 / 1

27 Beweis des Eindeutigkeitslemmas: Beweise des HS durch Ind(l(ϕ)) 1. ϕ A: Dann ist nach Annahme ϕw Aw eine al. Formel. Die einzigen al. Formeln, deren erstes Zeichen eine Aussagenvariable ist, sind jedoch die Aussagenvariablen selbst. Es muss daher Aw A - also w = λ - gelten. 2. ϕ ψ: Dann ist nach Annahme ϕw ψw eine al. Formel. Da eine Zeichenreihe v nur dann eine Formel ist, wenn auch v eine al. Formel ist, folgt dass ψw eine al. Formel ist. Nach I.V. gilt dann aber w = λ. Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 27 / 1

28 Beweis des Eindeutigkeitslemmas: Beweise des HS durch Ind(ϕ) (Forts.) 3. ϕ (ϕ 1 ϕ 2 ) (wobei {,,, }): Dann ist nach Annahme ϕw (ϕ 1 ϕ 2 )w eine al. Formel. Der Nachweis von w = λ ist indirekt: Widerspruchsannahme: w λ. Da jede mit ( beginnende Formel gemäß (F3) gebildet ist, also mit ) endet, und da nach Annahme (ϕ 1 ϕ 2 )w eine Formel ist, muss die nichtleere Zeichereihe w die Gestalt w ŵ) haben: ϕw (ϕ 1 ϕ 2 )ŵ) Da ϕw eine al. Formel ist und da jede mit ( beginnende Formel vom Typ (F3) ist, muss es einen Junktor ˆ und al. Formeln ˆϕ 1 und ˆϕ 2 geben mit ( ) (ϕ 1 ϕ 2 )ŵ) ϕw (ˆϕ 1 ˆ ˆϕ 2 ) (i) Es gilt dann ϕ 1 ˆϕ 1, da es wegen ( ) ein Wort w mit ϕ 1 ˆϕ 1 w oder ϕ 1 w ˆϕ 1 geben muss; nach I.V. (NB: l(ϕ 1 ), l(ˆϕ 1 ) < l(ϕ)) gilt dann aber w = λ. (ii) Aus ( ) und ϕ 1 ˆϕ 1 folgt unmittelbar: ˆ. (iii) Aus ( ) und ϕ 1 ˆϕ 1 ˆ ergibt sich schließlich ϕ 2 ˆϕ 2 wie in (i). Also: ϕ 1 ϕ 2 ˆϕ 1 ˆ ˆϕ 2 im Widerspruch zu ( ). (Ende Beweis HS) Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 28 / 1

29 Beweis des Eindeutigkeitslemmas: Beweis des Lemmas mit Hilfe des HS Offensichtlich hat ϕ genau eine der Gestalten (F1), (F2), (F3), da nach induktiver Definition der al. Formeln jede Formel eine dieser Gestalten hat und da sich die Formeln dieser Gestalten durch den ersten Buchstaben (A i bzw. bzw. () unterscheiden. Hat ϕ die Gestalt (F1) bzw. (F2), so ist die Aussagenvariable A i mit ϕ A i bzw. die Formel ψ mit ϕ ψ offensichtlich durch ϕ eindeutig bestimmt. Es genügt also zu zeigen, dass für ϕ vom Typ (F3) der Junktor und die Teilformeln ϕ 1 und ϕ 2 eindeutig bestimmt sind. Gelte also ( ) ϕ (ϕ 1 ϕ 2 ) (ˆϕ 1 ˆ ˆϕ 2 ). Zu zeigen: = ˆ und ϕ i ˆϕ i für i =1, 2. (i) ϕ 1 ˆϕ 1 : Wegen ( ) gibt es ein Wort w mit ϕ 1 ˆϕ 1 w oder ϕ 1 w ˆϕ 1. Nach dem Hilfssatz muss w aber das leere Wort sein. (ii) ˆ : Dies folgt unmittelbar aus (i) und ( ). (iii) ϕ 2 ˆϕ 2 : Wegen ( ), (i) und (ii) gibt es ein Wort w mit ϕ 2 ˆϕ 2 w oder ϕ 2 w ˆϕ 2. Nach dem Hilfssatz muss w aber das leere Wort sein. (Ende Beweis Eindeutigkeitslemma) Mathematische Logik (WS 2011/12) Kapitel 1.1: Aussagenlogik: Syntax 29 / 1

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 1.3. 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 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

Mehr

Kapitel 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 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

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

3 Vom Zählen zur Induktion

3 Vom Zählen zur Induktion 7 3 Vom Zählen zur Induktion 3.1 Natürliche Zahlen und Induktions-Prinzip Seit unserer Kindheit kennen wir die Zahlen 1,, 3, 4, usw. Diese Zahlen gebrauchen wir zum Zählen, und sie sind uns so vertraut,

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

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

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

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 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

Mehr

Induktive Beweise und rekursive Definitionen

Induktive Beweise und rekursive Definitionen Induktive Beweise und rekursive Definitionen Vorlesung Logik in der Informatik, HU Berlin 1. Übungsstunde Beweis durch vollständige Induktion über N Aufgabe 1 Zeige, dass für alle n N gilt: n 2 i = 2 n+1

Mehr

Brückenkurs Mathematik

Brückenkurs Mathematik Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 1 Logik,, Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mo 6.10.2008 Zeitplan Tagesablauf: 9:15-11:45 Vorlesung Audimax I 13:00-14:30 Übung Übungsräume

Mehr

Klausur zur Vorlesung Mathematische Logik

Klausur zur Vorlesung Mathematische Logik Universität Heidelberg 13. Februar 2014 Institut für Informatik Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies Dipl.-Math. Thorsten Kräling Klausur zur Vorlesung Mathematische Logik Musterlösung Aufgabe 1 (Aussagenlogik

Mehr

TU8 Beweismethoden. Daniela Andrade

TU8 Beweismethoden. Daniela Andrade TU8 Beweismethoden Daniela Andrade daniela.andrade@tum.de 12.12.2016 1 / 21 Kleine Anmerkung Meine Folien basieren auf den DS Trainer von Carlos Camino, den ihr auf www.carlos-camino.de/ds findet ;) 2

Mehr

Ersetzbarkeitstheorem

Ersetzbarkeitstheorem 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

Mehr

3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik

3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik Deduktionssysteme der Aussagenlogik, Kap. 3: Tableaukalküle 38 3 Tableaukalküle 3.1 Klassische Aussagenlogik 3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik Ein zweites Entscheidungsverfahren

Mehr

Vorkurs: Mathematik für Informatiker

Vorkurs: Mathematik für Informatiker Vorkurs: Mathematik für Informatiker Teil 3 Wintersemester 2016/17 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2016 Steven Köhler Wintersemester 2016/17 Inhaltsverzeichnis Teil 1 Teil

Mehr

Kapitel 1.3. Normalformen aussagenlogischer Formeln. Mathematische Logik (WS 2010/11) Kapitel 1.3: Normalformen 1 / 1

Kapitel 1.3. Normalformen aussagenlogischer Formeln. Mathematische Logik (WS 2010/11) Kapitel 1.3: Normalformen 1 / 1 Kapitel 1.3 Normalformen aussagenlogischer Formeln Mathematische Logik (WS 2010/11) Kapitel 1.3: Normalformen 1 / 1 Boolesche Formeln, Literale und Klauseln Eine Boolesche Formel ist eine aussagenlogische

Mehr

mathe plus Aussagenlogik Seite 1

mathe plus Aussagenlogik Seite 1 mathe plus Aussagenlogik Seite 1 1 Aussagenlogik 1.1 Grundbegriffe Def 1 Aussage Eine Aussage ist ein beschriebener Sachverhalt, dem eindeutig einer der Wahrheitswerte entweder wahr oder falsch zugeordnet

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

Logik für Informatiker

Logik 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:

Mehr

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 1 Vorbemerkungen Mathematische Begriffe und Argumentationsweisen sind in vielen Fällen nötig, wo man über abstrakte Objekte sprechen und

Mehr

Induktive Beweise und rekursive Definitionen

Induktive Beweise und rekursive Definitionen Induktive Beweise und rekursive Definitionen Vorlesung Logik in der Informatik, HU Berlin 1. Übungsstunde Beweis durch vollständige Induktion über N Aufgabe 1 Zeige, dass für alle n N gilt: n 2 i = 2 n+1

Mehr

SS April Übungen zur Vorlesung Logik Blatt 1. Prof. Dr. Klaus Madlener Abgabe bis 27. April :00h

SS April Übungen zur Vorlesung Logik Blatt 1. Prof. Dr. Klaus Madlener Abgabe bis 27. April :00h SS 2011 20. April 2011 Übungen zur Vorlesung Logik Blatt 1 Prof. Dr. Klaus Madlener Abgabe bis 27. April 2011 10:00h 1. Aufgabe: [strukturelle Induktion, Übung] Zeigen Sie mit struktureller Induktion über

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

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Große Übung #2 Phillip Keldenich, Arne Schmidt 10.11.2016 Organisatorisches Fragen? Checkliste: Anmeldung kleine Übungen Anmeldung Mailingliste Dies ersetzt nicht die Prüfungsanmeldung!

Mehr

Hilbert-Kalkül (Einführung)

Hilbert-Kalkül (Einführung) Hilbert-Kalkül (Einführung) Es gibt viele verschiedene Kalküle, mit denen sich durch syntaktische Umformungen zeigen läßt, ob eine Formel gültig bzw. unerfüllbar ist. Zwei Gruppen von Kalkülen: Kalküle

Mehr

Mathematische Logik. Grundlagen, Aussagenlogik, Semantische Äquivalenz. Felix Hensel. February 21, 2012

Mathematische Logik. Grundlagen, Aussagenlogik, Semantische Äquivalenz. Felix Hensel. February 21, 2012 Mathematische Logik Grundlagen, Aussagenlogik, Semantische Äquivalenz Felix Hensel February 21, 2012 Dies ist im Wesentlichen eine Zusammenfassung der Abschnitte 1.1-1.3 aus Wolfgang Rautenberg s Buch

Mehr

Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 6.1 Einführung. 6.2 Alphabete und formale Sprachen. 6.3 Grammatiken. 6.4 Chomsky-Hierarchie

Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 6.1 Einführung. 6.2 Alphabete und formale Sprachen. 6.3 Grammatiken. 6.4 Chomsky-Hierarchie Theorie der Informatik 17. März 2014 6. Formale Sprachen und Grammatiken Theorie der Informatik 6. Formale Sprachen und Grammatiken Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 17. März 2014 6.1 Einführung

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 Vollständige Induktion

3 Vollständige Induktion 3.1 Natürliche Zahlen In den vorherigen Kapiteln haben wir die Menge der natürlichen Zahlen schon mehrfach als Beispiel benutzt. Das Konzept der natürlichen Zahlen erscheint uns einfach, da wir es schon

Mehr

Elementare Beweismethoden

Elementare Beweismethoden Elementare Beweismethoden Christian Hensel 404015 Inhaltsverzeichnis Vortrag zum Thema Elementare Beweismethoden im Rahmen des Proseminars Mathematisches Problemlösen 1 Einführung und wichtige Begriffe

Mehr

Aussagen (und damit indirekt auch Aussagesätze) können wahr oder falsch sein. Wahr und falsch sind Wahrheitswerte von Aussagen.

Aussagen (und damit indirekt auch Aussagesätze) können wahr oder falsch sein. Wahr und falsch sind Wahrheitswerte von Aussagen. 2 Aussagenlogik (AL) 2 Aussagenlogik (AL) 2. Wahrheitsfunktionale Konnektoren [ Gamut 28-35, Partee -6 ] Nur Aussagesätze, d.h. Deklarativ-, nicht aber Frage- oder Aufforderungssätze bringen das Zutreffen

Mehr

Vorlesung. Vollständige Induktion 1

Vorlesung. Vollständige Induktion 1 WS 015/16 Vorlesung Vollständige Induktion 1 1 Einführung Bei der vollständigen Induktion handelt es sich um ein wichtiges mathematisches Beweisverfahren, mit dem man Aussagen, die für alle natürlichen

Mehr

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Diskrete Strukturen und Logik Gesamtübersicht Organisatorisches Einführung Logik & Mengenlehre

Mehr

ÜBUNG ZUM GRUNDKURS LOGIK SS 2016 GÜNTHER EDER

ÜBUNG ZUM GRUNDKURS LOGIK SS 2016 GÜNTHER EDER ÜBUNG ZUM GRUNDKURS LOGIK SS 2016 GÜNTHER EDER FORMALE SPRACHEN Bevor wir anfangen, uns mit formaler Logik zu beschäftigen, müssen wir uns mit formalen Sprachen beschäftigen Wie jede natürliche Sprache,

Mehr

Induktive Definitionen

Induktive Definitionen Induktive Definitionen Induktive Definition: Konstruktive Methode zur Definition einer Menge M von Objekten aus Basisobjekten mittels (Erzeugungs-) Regeln Slide 1 Rekursion über den Aufbau: Konstruktive

Mehr

Kapitel III. Aufbau des Zahlensystems

Kapitel III. Aufbau des Zahlensystems Kapitel III. Aufbau des Zahlensystems 1 Addition und Multiplikation natürlicher Zahlen Wir wollen erklären, wie man natürliche Zahlen addiert und multipliziert und dabei nur den Begriff das Zählens verwenden.

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) WS 2014/15 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_14

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Aussagenlogik 1

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

Mehr

Kapitel L:II. II. Aussagenlogik

Kapitel L:II. II. Aussagenlogik Kapitel L:II II. Aussagenlogik Syntax der Aussagenlogik Semantik der Aussagenlogik Eigenschaften des Folgerungsbegriffs Äquivalenz Formeltransformation Normalformen Bedeutung der Folgerung Erfüllbarkeitsalgorithmen

Mehr

1. Gruppen. 1. Gruppen 7

1. Gruppen. 1. Gruppen 7 1. Gruppen 7 1. Gruppen Wie schon in der Einleitung erläutert wollen wir uns in dieser Vorlesung mit Mengen beschäftigen, auf denen algebraische Verknüpfungen mit gewissen Eigenschaften definiert sind.

Mehr

Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Mittwoch den

Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Mittwoch den Fachbereich Mathematik Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Mittwoch den 8.9.011 Vorkurs Mathematik WS 011/1 Die mit * gekennzeichneten Aufgaben sind etwas schwerer. Dort braucht

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2014 Einführung in die mathematische Logik Vorlesung 2 Sprache als Symbolketten Wir knüpfen an die Überlegungen der ersten Vorlesung an, ob es eine Maschine (einen Computer,

Mehr

I. Aussagenlogik. Aussagenlogik untersucht Verknüpfungen wie "und", "oder", "nicht", "wenn... dann" zwischen atomaren und komplexen Sätzen.

I. Aussagenlogik. Aussagenlogik untersucht Verknüpfungen wie und, oder, nicht, wenn... dann zwischen atomaren und komplexen Sätzen. I. Aussagenlogik 2.1 Syntax Aussagenlogik untersucht Verknüpfungen wie "und", "oder", "nicht", "wenn... dann" zwischen atomaren und komplexen Sätzen. Sätze selbst sind entweder wahr oder falsch. Ansonsten

Mehr

2. Symmetrische Gruppen

2. Symmetrische Gruppen 14 Andreas Gathmann 2 Symmetrische Gruppen Im letzten Kapitel haben wir Gruppen eingeführt und ihre elementaren Eigenschaften untersucht Wir wollen nun eine neue wichtige Klasse von Beispielen von Gruppen

Mehr

Lösung zur Übung für Analysis einer Variablen WS 2016/17

Lösung zur Übung für Analysis einer Variablen WS 2016/17 Blatt Nr. 3 Prof. F. Merkl Lösung zur Übung für Analysis einer Variablen WS 206/7 Aufgabe Das Guthaben G setzt sich zusammen aus der Summe aller bisherigen Einzahlungen multipliziert mit ( + p) k, wobei

Mehr

Die Folgerungsbeziehung

Die Folgerungsbeziehung Kapitel 2: Aussagenlogik Abschnitt 2.1: Syntax und Semantik Die Folgerungsbeziehung Definition 2.15 Eine Formel ψ AL folgt aus einer Formelmenge Φ AL (wir schreiben: Φ = ψ), wenn für jede Interpretation

Mehr

Mathematik für Informatiker I

Mathematik für Informatiker I Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom 19.10.2004 In diesem Kurs geht es um Mathematik und um Informatik. Es gibt sehr verschiedene Definitionen, aber für mich ist Mathematik die Wissenschaft

Mehr

1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen

1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen Lineare Algebra I WS 2015/16 c Rudolf Scharlau 13 1.2 Eigenschaften der ganzen Zahlen Dieser Abschnitt handelt von den gewöhlichen ganzen Zahlen Z und ihren Verknüpfungen plus und mal. Man kann die natürlichen

Mehr

Brückenkurs Mathematik. Dienstag Freitag

Brückenkurs Mathematik. Dienstag Freitag Brückenkurs Mathematik Dienstag 29.09. - Freitag 9.10.2015 Vorlesung 2 Mengen, Zahlen, Logik Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Mittwoch 30.09.2015 Mengen.................................

Mehr

Resolutionsalgorithmus

Resolutionsalgorithmus 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:

Mehr

Mathematik und Logik

Mathematik und Logik Mathematik und Logik 5. Übungsaufgaben 2006-11-21 1. Beweisen Sie, daß die Aussage allgemeingültig ist. A = A Beweis. Dies ist ein Spezialfall von (((A = B) = B) = B) = (A = B), was wir wie folgt beweisen.

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

(P3 ) Ist M D mit d M und S(M) M, dann gilt M = D.

(P3 ) Ist M D mit d M und S(M) M, dann gilt M = D. Kapitel 2 Die natürlichen Zahlen 2.1 Peano-Systeme Definition 2.1. Ein Tripel (D, S, d) mit den Eigenschaften (P1) d D, (P2) S : D D, (P3) S(n) d für alle n D, (P4) S ist injektiv, (P5) Ist M D mit d M

Mehr

Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Donnerstag den x > 1 3x > 3 3x + 3 > 6 6x + 3 > 3x + 6.

Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Donnerstag den x > 1 3x > 3 3x + 3 > 6 6x + 3 > 3x + 6. Fachbereich Mathematik Aufgaben und Lösungen zum Vorkurs Mathematik: Beweismethoden Für Donnerstag den 7.9.01 Vorkurs Mathematik WS 01/13 Die mit * gekennzeichneten Aufgaben sind etwas schwerer. Dort braucht

Mehr

4. Induktives Definieren - Themenübersicht

4. Induktives Definieren - Themenübersicht Induktives Definieren 4. Induktives Definieren - Themenübersicht Induktives Definieren Natürliche Zahlen Operationen auf natürlichen Zahlen Induktive Algorithmen Induktiv definierte Mengen Binärbäume Boolesche

Mehr

Logic in a Nutshell. Christian Liguda

Logic 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

Mehr

24 KAPITEL 2. REELLE UND KOMPLEXE ZAHLEN

24 KAPITEL 2. REELLE UND KOMPLEXE ZAHLEN 24 KAPITEL 2. REELLE UND KOMPLEXE ZAHLEN x 2 = 0+x 2 = ( a+a)+x 2 = a+(a+x 2 ) = a+(a+x 1 ) = ( a+a)+x 1 = x 1. Daraus folgt dann, wegen x 1 = x 2 die Eindeutigkeit. Im zweiten Fall kann man für a 0 schreiben

Mehr

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 19. Syntax & Semantik. Motivation - Beispiel. Motivation - Beispiel

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 19. Syntax & Semantik. Motivation - Beispiel. Motivation - Beispiel Motivation Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 19 & Die ist eine Erweiterung der Aussagenlogik. Sie hat eine größere Ausdrucksstärke und erlaub eine feinere Differenzierung. Ferner sind Beziehungen/Relationen

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Kapitel 6: Induktives Vorgehen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische

Mehr

Definition (Reguläre Ausdrücke) Sei Σ ein Alphabet, dann gilt: (ii) ε ist ein regulärer Ausdruck über Σ.

Definition (Reguläre Ausdrücke) Sei Σ ein Alphabet, dann gilt: (ii) ε ist ein regulärer Ausdruck über Σ. Reguläre Ausdrücke Definition (Reguläre Ausdrücke) Sei Σ ein Alphabet, dann gilt: (i) ist ein regulärer Ausdruck über Σ. (ii) ε ist ein regulärer Ausdruck über Σ. (iii) Für jedes a Σ ist a ein regulärer

Mehr

Rhetorik und Argumentationstheorie.

Rhetorik und Argumentationstheorie. Rhetorik und Argumentationstheorie 2 [frederik.gierlinger@univie.ac.at] Teil 2 Was ist ein Beweis? 2 Wichtige Grundlagen Tautologie nennt man eine zusammengesetzte Aussage, die wahr ist, unabhängig vom

Mehr

Kapitel 3. Natürliche Zahlen und vollständige Induktion

Kapitel 3. Natürliche Zahlen und vollständige Induktion Kapitel 3 Natürliche Zahlen und vollständige Induktion In Kapitel 1 haben wir den direkten Beweis, den modus ponens, kennen gelernt, der durch die Tautologie ( A (A = B) ) = B gegeben ist Dabei war B eine

Mehr

Strukturelle Rekursion und Induktion

Strukturelle Rekursion und Induktion Kapitel 2 Strukturelle Rekursion und Induktion Rekursion ist eine konstruktive Technik für die Beschreibung unendlicher Mengen (und damit insbesondere für die Beschreibung unendliche Funktionen). Induktion

Mehr

Beispiel Aussagenlogik nach Schöning: Logik...

Beispiel 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

Mehr

Logik (Teschl/Teschl 1.1 und 1.3)

Logik (Teschl/Teschl 1.1 und 1.3) Logik (Teschl/Teschl 1.1 und 1.3) Eine Aussage ist ein Satz, von dem man eindeutig entscheiden kann, ob er wahr (true, = 1) oder falsch (false, = 0) ist. Beispiele a: 1 + 1 = 2 b: Darmstadt liegt in Bayern.

Mehr

Handout zu Beweistechniken

Handout zu Beweistechniken Handout zu Beweistechniken erstellt vom Lernzentrum Informatik auf Basis von [Kre13],[Bün] Inhaltsverzeichnis 1 Was ist ein Beweis? 2 2 Was ist Vorraussetzung, was ist Behauptung? 2 3 Beweisarten 3 3.1

Mehr

1 Vorbereitung: Potenzen 2. 2 Einstieg und typische Probleme 3

1 Vorbereitung: Potenzen 2. 2 Einstieg und typische Probleme 3 Das vorliegende Skript beschäftigt sich mit dem Thema Rechnen mit Kongruenzen. Das Skript entsteht entlang einer Unterrichtsreihe in der Mathematischen Schülergesellschaft (MSG) im Jahr 2013. Die vorliegende

Mehr

Mengen und Abbildungen

Mengen und Abbildungen Mengen und Abbildungen Der Mengenbegriff Durchschnitt, Vereinigung, Differenzmenge Kartesisches Produkt Abbildungen Prinzip der kleinsten natürlichen Zahl Vollständige Induktion Mengen und Abbildungen

Mehr

Einführung in die Mathematik (Vorkurs 1 )

Einführung in die Mathematik (Vorkurs 1 ) Einführung in die Mathematik (Vorkurs 1 ) Wintersemester 2008/09 Dr. J. Jordan Institut für Mathematik Universität Würzburg Germany 1 Modulbezeichnung 10-M-VKM 1 Inhaltsverzeichnis 1 Aussagen und Beweise

Mehr

Mathematische Logik (Stand: Okt 08)

Mathematische Logik (Stand: Okt 08) I 1 Sprachaufbau und Induktion In diesem Abschnitt wird die formale Sprache der (AL) eingeführt. Zudem werden einige zentrale Konzepte der Logik, wie etwa induktive Definitionen, behandelt. Vorbemerkung

Mehr

Vertiefungskurs Mathematik

Vertiefungskurs Mathematik Vertiefungskurs Mathematik Anforderungen für das Universitäts-Zertifikat im Schuljahr 01/13 Grundvoraussetzung: Teilnahme am Vertiefungskurs Mathematik in Klasse 11. Inhaltliche Voraussetzungen: Aussagenlogik

Mehr

Bisher. minimale DNF. logischen Formeln Booleschen Funktionen Schaltungen

Bisher. minimale DNF. logischen Formeln Booleschen Funktionen Schaltungen Bisher Klassische Aussagenlogik (Syntax, Semantik) semantische Äquivalenz von Formeln äquivalentes Umformen von Formeln (syntaktisch) Normalformen: NNF, DNF, CNF, kanonische DNF und CNF Ablesen kanonischer

Mehr

3. Grundlegende Begriffe von Logiken - Aussagenlogik

3. Grundlegende Begriffe von Logiken - Aussagenlogik 3. Grundlegende Begriffe von Logiken - Aussagenlogik Wichtige Konzepte und Begriffe in Logiken: Syntax (Signatur, Term, Formel,... ): Festlegung, welche syntaktischen Gebilde als Formeln (Aussagen, Sätze,

Mehr

Vorlesung Logik Wintersemester 2012/13 Universität Duisburg-Essen

Vorlesung Logik Wintersemester 2012/13 Universität Duisburg-Essen Vorlesung Logik Wintersemester 2012/13 Universität Duisburg-Essen Barbara König Übungsleitung: Christoph Blume & Dr. Sander Bruggink Barbara König Logik 1 (Motivation) Wir benötigen Algorithmen für Erfüllbarkeitstests,

Mehr

Logik und Beweise. Logik und Beweise. Vorsemesterkurs SoSe März 2016

Logik und Beweise. Logik und Beweise. Vorsemesterkurs SoSe März 2016 Logik und Beweise Logik und Beweise Vorsemesterkurs SoSe16 Ronja Düffel 21. März 2016 Logik und Beweise Wozu Beweise in der Informatik?... um Aussagen wie 1 Das Programm erfüllt die gewünschte Aufgabe.

Mehr

Vollständige Induktion

Vollständige Induktion Schweizer Mathematik-Olympiade smo osm Vollständige Induktion Aktualisiert: 1 Dezember 01 vers 100 Eine der wichtigsten Beweistechniken der Mathematik überhaupt ist die (vollständige) Induktion Wir nehmen

Mehr

5. Äquivalenzrelationen

5. Äquivalenzrelationen 5. Äquivalenzrelationen 35 5. Äquivalenzrelationen Wenn man eine große und komplizierte Menge (bzw. Gruppe) untersuchen will, so kann es sinnvoll sein, zunächst kleinere, einfachere Mengen (bzw. Gruppen)

Mehr

Übung Grundbegriffe der Informatik

Übung Grundbegriffe der Informatik Übung Grundbegriffe der Informatik 15. und letzte Übung Karlsruher Institut für Technologie Matthias Janke, Gebäude 50.34, Raum 249 email: matthias.janke ät kit.edu Matthias Schulz, Gebäude 50.34, Raum

Mehr

1 Das Prinzip der vollständigen Induktion

1 Das Prinzip der vollständigen Induktion 1 1 Das Prinzip der vollständigen Induktion 1.1 Etwas Logik Wir nennen eine Formel oder einen Satz der Alltagssprache eine Aussage, wenn sie wahr oder falsch sein kann. Die Formeln 2 = 3, 2 4, 5 5 sind

Mehr

Folgen und endliche Summen

Folgen und endliche Summen Kapitel 2 Folgen und endliche Summen Folgen und ihre Eigenschaften Endliche arithmetische und geometrische Folgen und Reihen Vollständige Induktion Anwendungen Folgen/endliche Summen Eigenschaften Folgen

Mehr

5.1 Drei wichtige Beweistechniken... 55 5.2 Erklärungen zu den Beweistechniken... 56

5.1 Drei wichtige Beweistechniken... 55 5.2 Erklärungen zu den Beweistechniken... 56 5 Beweistechniken Übersicht 5.1 Drei wichtige Beweistechniken................................. 55 5. Erklärungen zu den Beweistechniken............................ 56 Dieses Kapitel ist den drei wichtigsten

Mehr

ANALYSIS I FÜR TPH WS 2016/17 1. Übung Übersicht

ANALYSIS I FÜR TPH WS 2016/17 1. Übung Übersicht . Übung Übersicht Aufgaben zu Kapitel und 2 Aufgabe : Drei klassische Ungleichungen Aufgabe 2: ) Beweis einer Summenformel Induktion) Aufgabe : ) Teleskopsummen Aufgabe 4: Noch etwas Formelmanipulation

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Aussagenlogik 1

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

Mehr

Der Sequenzenkalkül. Charakterisierung der logischen Schlussfolgerung: Sequenzenkalkül für die Prädikatenlogik

Der Sequenzenkalkül. Charakterisierung der logischen Schlussfolgerung: Sequenzenkalkül für die Prädikatenlogik Theoretische Informatik: Logik, M. Lange, FB16, Uni Kassel: 4.6 Prädikatenlogik ohne Gleichheit Der Sequenzenkalkül 138 Der Sequenzenkalkül Charakterisierung der logischen Schlussfolgerung: Sequenzenkalkül

Mehr

Fakultät für Informatik Universität Magdeburg Jürgen Dassow. Vorbemerkungen

Fakultät für Informatik Universität Magdeburg Jürgen Dassow. Vorbemerkungen Vorbemerkungen if (x > y) z = x; else z = y; Wenn es blaue Tiger regnet, dann fressen alle Kirschbäume schwarze Tomaten. q(1) = 1, q(i) = q(i 1) + 2i 1 für i 2 Welchen Wert hat q(6)? 24 ist durch 2 teilbar.

Mehr

Algorithmen für OBDD s. 1. Reduziere 2. Boole sche Operationen

Algorithmen für OBDD s. 1. Reduziere 2. Boole sche Operationen Algorithmen für OBDD s 1. Reduziere 2. Boole sche Operationen 1 1. Reduziere siehe auch M.Huth und M.Ryan: Logic in Computer Science - Modelling and Reasoning about Systems, Cambridge Univ.Press, 2000

Mehr

Formeln. Signatur. aussagenlogische Formeln: Aussagenlogische Signatur

Formeln. Signatur. aussagenlogische Formeln: Aussagenlogische Signatur Signatur Formeln Am Beispiel der Aussagenlogik erklären wir schrittweise wichtige Elemente eines logischen Systems. Zunächst benötigt ein logisches System ein Vokabular, d.h. eine Menge von Namen, die

Mehr

Lösungen. 1. Klausur zur MIA: Analysis I für Mathematiker

Lösungen. 1. Klausur zur MIA: Analysis I für Mathematiker MATHEMATISCHES INSTITUT WS 006/07 DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Prof. Dr. M. Schottenloher Dr. S. Tappe Version 5.. Lösungen zur. Klausur zur MIA: Analysis I für Mathematiker vom 6..06 Aufgabe. ( + Punkte) a)

Mehr

Automaten und Formale Sprachen

Automaten und Formale Sprachen Automaten und Formale Sprachen Prof. Dr. Dietrich Kuske FG Theoretische Informatik, TU Ilmenau Wintersemester 2011/12 WS 11/12 1 Organisatorisches zur Vorlesung Informationen, aktuelle Version der Folien

Mehr

Klassische Aussagenlogik

Klassische Aussagenlogik Eine Einführung in die Logik Schon seit Jahrhunderten beschäftigen sich Menschen mit Logik. Die alten Griechen und nach ihnen mittelalterliche Gelehrte versuchten, Listen mit Regeln zu entwickeln, welche

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Einführung in die mathematische Logik Vorlesung 12 Wir haben bisher nur von Axiomensystemen im Sinne einer beliebigen Ausdrucksmenge Γ L S gesprochen, die im Allgemeinen

Mehr

Schnupperkurs: Ausgewählte Methoden zur Aufgabenlösung

Schnupperkurs: Ausgewählte Methoden zur Aufgabenlösung Mathematisches Institut II.06.004 Universität Karlsruhe Priv.-Doz. Dr. N. Grinberg SS 05 Schnupperkurs: Ausgewählte Methoden zur Aufgabenlösung Vorlesung 3: Elementare Beweismethoden: Direkter Beweis,

Mehr

Induktive Definitionen

Induktive Definitionen Priv.-Doz. Dr.rer.nat.habil. Karl-Heinz Niggl Technische Universität Ilmenau Fakultät IA, Institut für Theoretische Informatik Fachgebiet Komplexitätstheorie und Effiziente Algorithmen J Induktive Definitionen

Mehr

Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst)

Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst) Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst) Datenstruktur zum Speichern einer endlichen Menge M von Zahlen. Genauer: Binärbaum T mit n := M Knoten Jeder Knoten v von T ist mit einer Zahl m v M markiert.

Mehr

Teil 7. Grundlagen Logik

Teil 7. Grundlagen Logik Teil 7 Grundlagen Logik Was ist Logik? etymologische Herkunft: griechisch bedeutet Wort, Rede, Lehre (s.a. Faust I ) Logik als Argumentation: Alle Menschen sind sterblich. Sokrates ist ein Mensch. Also

Mehr

Einführung in die Logik. Sommersemester Juli 2010 Institut für Theoretische Informatik

Einführung in die Logik. Sommersemester Juli 2010 Institut für Theoretische Informatik Einführung in die Logik Jiří Adámek Sommersemester 2010 14. Juli 2010 Institut für Theoretische Informatik Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung: Logische Systeme 4 I Aussagenlogik 6 2 Aussagenlogik 7 2.i Syntax

Mehr

Theoretische Informatik

Theoretische Informatik Theoretische Informatik Einheit 1 Mathematische Methodik 1. Problemlösen 2. Beweistechniken 3. Wichtige Grundbegriffe Methodik des Problemlösens Klärung der Voraussetzungen Welche Begriffe sind zum Verständnis

Mehr

Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik

Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik Was bisher geschah: klassische Aussagenlogik klassische Aussagenlogik: Syntax, Semantik Äquivalenz zwischen Formeln ϕ ψ gdw. Mod(ϕ) = Mod(ψ) wichtige Äquivalenzen, z.b. Doppelnegation-Eliminierung, DeMorgan-Gesetze,

Mehr