Kognitive Systeme Übung 6

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Kognitive Systeme Übung 6"

Transkript

1 Kognitive Systeme Übung 6 Wissensrepräsentation Planung Quaternionen 1

2 Aufgabe 6.1 Resolution und DPLL 2

3 Aufgabe 6.1.a Geben Sie die Konjunktive Normalform folgender Sätze an. Erstellen Sie hierfür zuerst eine Wahrheitstabelle. α β γ A B C 3

4 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

5 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

6 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

7 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

8 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

9 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

10 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

11 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

12 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

13 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

14 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

15 Aufgabe 6.1.a - Wahrheitstabelle α β γ A B C

16 Aufgabe 6.1.a Konjunktive Normalform Konjunktive Verknüpfung aller Zeilen mit Gesamtwahrheitswert FALSE KNF-Schema: (a b c) (d e f) (x y z) α β γ A B C

17 Aufgabe 6.1.a Konjunktive Normalform Konjunktive Verknüpfung aller Zeilen mit Gesamtwahrheitswert FALSE KNF-Schema: (a b c) (d e f) (x y z) α β γ A B C

18 Aufgabe 6.1.a Konjunktive Normalform Konjunktive Verknüpfung aller Zeilen mit Gesamtwahrheitswert FALSE KNF-Schema: (a b c) (d e f) (x y z) α β γ A B C

19 Aufgabe 6.1.b Gegeben sei folgende Klauselmenge: Leiten Sie folgende Aussagen (falls möglich) durch Widerspruchsbeweis ab. 19

20 Aufgabe 6.1.b Gegeben sei folgende Klauselmenge: Leiten Sie folgende Aussagen (falls möglich) durch Widerspruchsbeweis ab. 20

21 Aufgabe 6.1.b Gegeben sei folgende Klauselmenge: Leiten Sie folgende Aussagen (falls möglich) durch Widerspruchsbeweis ab. 21

22 Aufgabe 6.1.b 22

23 Aufgabe 6.1.b 23

24 Aufgabe 6.1.b 24

25 Aufgabe 6.1.b 25

26 Aufgabe 6.1.b 26

27 Aufgabe 6.1.b 27

28 Aufgabe 6.1.b 28

29 Aufgabe 6.1.b 29

30 Aufgabe 6.1.b Onlinefrage Nr. 1: A kann nicht abgeleitet werden. 30

31 Aufgabe 6.1.c - DPLL Zeigen Sie mit Hilfe des DPLL-Verfahrens, dass folgende Klauselmenge S erfüllbar ist: 31

32 Aufgabe 6.1.c - DPLL 32

33 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE 33

34 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE 34

35 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE 35

36 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE 36

37 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE E ist rein, E = TRUE 37

38 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE E ist rein, E = TRUE 38

39 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE E ist rein, E = TRUE B ist rein, B = TRUE oder C ist rein, C = FALSE 39

40 Aufgabe 6.1.c - DPLL A ist Einheitsklausel, A = TRUE D ist rein, D = FALSE E ist rein, E = TRUE B ist rein, B = TRUE oder C ist rein, C = FALSE Onlinefrage Nr. 2: Es existiert sowohl für C = TRUE als auch C = FALSE ein Modell, das S erfüllt, und das vom DPLL-Algorithmus gefunden wird. 40

41 Aufgabe 6.2 STRIPS & ADL 41

42 Aufgabe 6.2.a - STRIPS Aktionen Load Beladen eines Flugzeuges Unload Entladen eines Flugzeuges Fly Fliegen von einem Flughafen zum anderen Prädikate In(c,p) Fracht c befindet sich in Flugzeug p At(x,a) Fracht/Flugzeug x befindet sich am Flughafen a Aufgabe: Definieren Sie die Aktionen Load, Unload und Fly durch die Liste der Parameter, Vorbedingung und Effekt in STRIPS. 42

43 Aufgabe 6.2.a - STRIPS Aktion (Load(c, p, a), Vorbed.: At(c, a) At(p, a) Fracht(c) Flugzeug(p) Flughafen(a) Effekt: At(c, a) In(c, p)) Aktion (Unload(c, p, a), Vorbed.: In(c, p) At(p, a) Fracht(c) Flugzeug(p) Flughafen(a) Effekt: At(c, a) In(c, p)) Aktion (Fly(p, from, to), Vorbed.: At(p, from) Flugzeug(p) Flughafen(from) Flughafen(to) Effekt: At(p, from) At(p, to)) Beachte: Vorbedingung = Konjunktion positiver Literale Effekt = Konjunktion positiver oder negativer Literale 43

44 Aufgabe 6.2.b - STRIPS Die Fracht C 1 und das Flugzeug P 1 befinden sich am Flughafen Frankfurt (FRA) und soll nach New York (JFK) transportiert und abgeladen werden. Dort soll die Fracht C 2 aufgeladen, nach Frankfurt transportiert und dort abgeladen werden. Geben Sie Initialzustand und Zielzustand des Planungsproblems in STRIPS an. Init (At(C 1, FRA) At(C 2, JFK) At(P 1, FRA) Fracht(C 1 ) Fracht(C 2 ) Flugzeug(P 1 ) Flughafen(FRA) Flughafen(JFK)) Ziel (At(C 1, JFK) At(C 2, FRA)) Geben Sie eine Folge von Aktionen mit Parametern in STRIPS an, welche das genannte Problem löst. [Load(C 1, P 1, FRA), Fly(P 1, FRA, JFK), Unload(C 1, P 1, JFK), Load(C 2, P 1, JFK), Fly(P 1, JFK, FRA), Unload(C 2, P 1, FRA)] 44

45 Aufgabe 6.2.c - ADL Die Fracht C 1 und das Flugzeug P 1 befinden am Flughafen Frankfurt (FRA). Am Flughafen New York (JFK) befindet sich die Fracht C 2. Ziel soll sein, dass sich beide Frachtstücke am gleichen Flughafen befinden. Geben Sie Initialzustand und Zielzustand des Planungsproblems in der Planungssprache ADL an. Init (At(C 1, FRA) At(C 2, JFK) At(P 1, FRA) Fracht(C 1 ) Fracht(C 2 ) Flugzeug(P 1 ) Flughafen(FRA) Flughafen(JFK)) Ziel (( x At(C 1, x) At(C 2, x)) Geben Sie eine Folge von Aktionen mit Parametern in ADL an, welche das oben beschriebene Problem löst. [Load(C 1, P 1, FRA), Fly(P 1, FRA, JFK), Unload(C 1, P 1, JFK)] 45

46 Aufgabe 6.3 Planungsgraph 46

47 Planungsgraph Wiederholung Abwechselnde Schritte Menge der Literale, die zu diesem Zeitpunkt wahr sein könnten Menge der Aktionen, deren Vorbedingungen zu diesem Zeitpunkt erfüllt sein könnten Pseudoaktion für jedes Literal, die es unverändert erhält Mutex-Links Sich gegenseitig ausschließende Literale/Aktionen Zwei Literale schließen sich aus, wenn sie komplementär sind sie nur aus sich gegenseitig ausschließenden Aktionen resultieren können Zwei Aktionen schließen sich aus, wenn ihre Effekte ein komplementäres Literal enthalten durch den Effekt der einen eine Vorbedingung der anderen zerstört wird die Vorbedingungen der einen ein Literal enthalten, das ein Literal aus den Vorbedingungen der anderen ausschließt 47

48 Aufgabe Planungsgraph Einräumen der Spülmaschine durch einen Haushaltsroboter Aktionen: 48

49 Aufgabe Planungsgraph L0 ausgeschaltet geöffnet eingeräumt eingefüllt 49

50 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet eingeräumt eingeräumt eingefüllt eingefüllt 50

51 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet eingeräumt eingeräumt eingefüllt eingefüllt Öffnen(): Komplementäre Effekte. Geöffnet/Nicht geöffnet: Komplementäre Literale 51

52 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 A1 L2 ausgeschaltet ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet geöffnet Gesch.Einräumen() eingeräumt eingeräumt eingeräumt eingeräumt Spülmi.Einfüllen() eingefüllt eingefüllt eingefüllt eingefüllt 52

53 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 A1 L2 ausgeschaltet ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet geöffnet Gesch.Einräumen() eingeräumt eingeräumt eingeräumt eingeräumt Spülmi.Einfüllen() eingefüllt eingefüllt eingefüllt eingefüllt 53 Aktionen: Komplementäre Effekte. Komplementäre Literale (eingeräumt/nicht eingeräumt; eingefüllt/nicht eingefüllt)

54 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 A1 L2 ausgeschaltet ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet geöffnet Gesch.Einräumen() eingeräumt eingeräumt eingeräumt eingeräumt Spülmi.Einfüllen() eingefüllt eingefüllt eingefüllt eingefüllt Sich ausschließende Vorbedingungen 54

55 Aufgabe Planungsgraph L0 A0 L1 A1 L2 ausgeschaltet ausgeschaltet ausgeschaltet Spülma.Öffnen() geöffnet Spülma.Öffnen() geöffnet geöffnet geöffnet geöffnet Gesch.Einräumen() eingeräumt eingeräumt eingeräumt eingeräumt Spülmi.Einfüllen() eingefüllt eingefüllt eingefüllt eingefüllt Resultate sich ausschließender Aktionen schließen sich aus 55

56 Aufgabe 6.4 Bahnplanung 56

57 Aufgabe Bahnplanung Gegeben Hinderniskonstellation mit einem punktförmigen mobilen Roboter am Startpunkt Eckpunkte mit Distanzen zum Zielpunkt 57

58 Aufgabe 6.4.a - Bahnplanung Gesucht Konfigurationsraum? Hindernisraum? Freiraum? 58

59 Aufgabe 6.4.a - Bahnplanung Konfigurationsraum Hindernisraum Freiraum Roboter als Punkt darstellen Erweitere Hindernisse um Roboterradius d/2 Berechne damit Frei- und Hindernisraum neu 59

60 Aufgabe 6.4.b - Bahnplanung Gesucht Sichtgraph? Sichtverbindungen zwischen Ecken der Hindernisse Auch Ränder sind Verbindungen zwischen den Ecken Verbindungen aller sichtbaren Eckpunkte der Hindernisse mit Start- und Zielpunkt 60

61 Aufgabe 6.4.b - Bahnplanung Gesucht Sichtgraph? Sichtverbindungen zwischen Ecken der Hindernisse Auch Ränder sind Verbindungen zwischen den Ecken Verbindungen aller sichtbaren Eckpunkte der Hindernisse mit Start- und Zielpunkt 61

62 Aufgabe 6.4.b - Bahnplanung Onlinefrage Nr. 3: Der Sichtgraph besitzt 19 Kanten. 62

63 Aufgabe 6.4.c - Bahnplanung Distanzen zwischen den Punkten g(n) : Kosten vom Startknoten zum Knoten n. h(n) : Kosten des direkten Weges vom Knoten n zum Zielknoten. 63

64 Aufgabe 6.4.c - Bahnplanung Distanzen zwischen den Punkten 1. Der Planer expandiert jeweils den Knoten n, bei dem die Evaluationsfunktion h(n) minimal ist. Greedy-Algorithmus 64

65 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) 65

66 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) 66

67 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) 67

68 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) 68

69 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) * 69

70 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) * 70

71 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) * 71

72 106 = Weg zwischen zwei Knoten G 57 = h(n) * Weglänge: 236 Weg: Start - G - D - E - Ziel Planer: Greedy 72

73 Aufgabe 6.4.c - Bahnplanung Distanzen zwischen den Punkten 2. Der Planer expandiert jeweils den Knoten n, bei dem die Evaluationsfunktion f(n) = g(n) + h(n) minimal ist. A*-Algorithmus 73

74 106 = Weg zwischen zwei Knoten A Start B C G 57 = h(n) 163 = f(n) G

75 106 = Weg zwischen zwei Knoten A Start B C G 57 = h(n) 163 = f(n) G

76 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G

77 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G Laut Aufgabenstellung sollen keine Pfade weiterverfolgt werden, wenn bekannt ist, dass der gleiche Knoten auch durch gleiche oder geringere Kosten erreicht werden kann. Das ist in diesem Pfad der Fall, da C auch direkt von Start aus erreichbar ist (ohne Umweg über A) 77

78 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 B 60 D G

79 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 B 60 D G

80 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D 49 E G *Start A 90 B 60 D G

81 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D 49 E G *Start A 90 B 60 D G

82 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D E G *Start A 90 B 60 D G *B C E G

83 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D E G *Start A 90 B 60 D G *B C E G

84 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D 49 E G *Start A 90 B 60 D G *B C E G *B D F Ziel

85 106 = Weg zwischen zwei Knoten A B Start C G 57 = h(n) 163 = f(n) G *Start B 60 C 70 G *Start A 90 C 70 D E G *Start A 90 B 60 D G *B C E G *B D F Ziel Weglänge: 115 (Onlinefrage Nr. 4) Weg: Start - B - E - Ziel Planer: A* 85

86 Aufgabe 6.4.d - Bahnplanung Voronoi-Diagramm? Die Ränder der Fläche verlaufen genau in mittlerer Entfernung zwischen den beiden nächstliegenden Hindernissen. 86

87 Aufgabe 6.4.d - Bahnplanung 87

88 Aufgabe 6.5 Quaternionen 88

89 Aufgabe 6.5.a - Quaternionen 89

90 Aufgabe 6.5.b - Quaternionen Onlinefrage Nr. 5: Mit Quaternionen lassen sich nur Rotationen darstellen. 90

91 Prüfung im SS 2018: Dienstag, , um 11:30 Uhr Nachklausur voraussichtlich am

Kognitive Systeme. Mo, Dipl.-Inform. Darko Katic

Kognitive Systeme. Mo, Dipl.-Inform. Darko Katic Kognitive Systeme Übung 6 Wissensrepräsentation Planung Quaternionen Mo, 18.07.2016 Dipl.-Inform. Darko Katic 1 Aufgabe 1 Resolution und DPLL 2 Aufgabe 1.a Geben Sie die Konjunktive Normalform folgender

Mehr

Symbol A kommt in einer Einheitsklausel vor. Setze A=TRUE. Dies ergibt B C C B E D B C E D B B E C

Symbol A kommt in einer Einheitsklausel vor. Setze A=TRUE. Dies ergibt B C C B E D B C E D B B E C 6.1.c Symbol A kommt in einer Einheitsklausel vor. Setze A=TRUE. Dies ergibt B C C B E D B C E D B B E C Keine Einheitsklauseln. Das Symbol D kommt nur negiert vor, ist also ein reines Symbol. Wähle deshalb

Mehr

Musterlösung zu Übungsblatt 6

Musterlösung zu Übungsblatt 6 Fakultät für Informatik Übungen zu Kognitive Systeme Sommersemster 2016 M. Sperber (matthias.sperber@kit.edu) T. Nguyen (nguyen@kit.edu) S. Speidel (stefanie.speidel@kit.edu) D. Katic (darko.katic@kit.edu)

Mehr

TU5 Aussagenlogik II

TU5 Aussagenlogik II TU5 Aussagenlogik II Daniela Andrade daniela.andrade@tum.de 21.11.2016 1 / 21 Kleine Anmerkung Meine Folien basieren auf den DS Trainer von Carlos Camino, den ihr auf www.carlos-camino.de/ds findet ;)

Mehr

Übung 4: Aussagenlogik II

Übung 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

Mehr

TU9 Aussagenlogik. Daniela Andrade

TU9 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 /

Mehr

HA-Lösung TA-Lösung Diskrete Strukturen Tutoraufgabenblatt 10. Besprechung in KW02/2019

HA-Lösung TA-Lösung Diskrete Strukturen Tutoraufgabenblatt 10. Besprechung in KW02/2019 Technische Universität München Winter 2018/19 Prof. J. Esparza / Dr. M. Luttenberger, C. Welzel 2019/01/11 HA-Lösung TA-Lösung Diskrete Strukturen Tutoraufgabenblatt 10 Besprechung in KW02/2019 Beachten

Mehr

Allgemeingültige Aussagen

Allgemeingültige 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

Mehr

Künstliche Intelligenz Logische Agenten & Resolution

Künstliche Intelligenz Logische Agenten & Resolution Künstliche Intelligenz Logische Agenten & Resolution Stephan Schwiebert WS 2009/2010 Sprachliche Informationsverarbeitung Institut für Linguistik Universität zu Köln Inferenz-Algorithmus Wie könnte ein

Mehr

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen u, w, y, z:

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen u, w, y, z: Aufgabe 1.1 8 (a) Zeichnen Sie einen einfachen Graphen mit der Gradsequenz (1, 2, 2, 2, 3, 4). (b) Ist jeder einfache Graph mit der Gradsequenz (1, 2, 2, 2, 3, 4) zusammenhängend? (c) Hat jeder einfache

Mehr

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen s, u, w, y:

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen s, u, w, y: Aufgabe 3.1 8 (a) Zeichnen Sie einen einfachen Graphen mit der Gradsequenz (2, 3, 3, 3, 3, 4). (b) Ist jeder einfache Graph mit der Gradsequenz (2, 3, 3, 3, 3, 4) zusammenhängend? (c) Hat jeder einfache

Mehr

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen s, p, w, y:

Aufgabe Gegeben sind die folgenden aussagenlogischen Formeln F, G, H über den Variablen s, p, w, y: Aufgabe 2.1 8 (a) Zeichnen Sie einen einfachen Graphen mit der Gradsequenz (1, 1, 2, 2, 4, 4). (b) Ist jeder einfache Graph mit der Gradsequenz (1, 1, 2, 2, 4, 4) zusammenhängend? (c) Hat jeder einfache

Mehr

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

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

Mehr

Tableaukalkül für Aussagenlogik

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

Mehr

Klauselmengen. Definition Sei

Klauselmengen. 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

Mehr

Logik für Informatiker

Logik 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

Mehr

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

Mehr

Diskrete Strukturen Wiederholungsklausur

Diskrete Strukturen Wiederholungsklausur Technische Universität München (I7) Winter 2013/14 Prof. J. Esparza / Dr. M. Luttenberger LÖSUNG Diskrete Strukturen Wiederholungsklausur Beachten Sie: Soweit nicht anders angegeben, ist stets eine Begründung

Mehr

Einführung in die Robotik. Jianwei Zhang

Einführung in die Robotik. Jianwei Zhang - Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 26. Juni 2012 J. Zhang 296 Programmierung auf Aufgabenebene

Mehr

Gliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.)

Gliederung. Gliederung (cont.) Gliederung (cont.) - Gliederung Jianwei Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme 15. Juni 2010 Allgemeine Informationen Einführung

Mehr

Formale Systeme, WS 2008/2009 Lösungen zum Übungsblatt 2

Formale Systeme, WS 2008/2009 Lösungen zum Übungsblatt 2 UNIVERSITÄT KARLSRUHE (TH) Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. B. Beckert M. Ulbrich Formale Systeme, WS 2008/2009 Lösungen zum Übungsblatt 2 Dieses Blatt wurde in der Übung am 14.11.2008 besprochen.

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 10 4.06.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Organisatorisches Hauptklausur: Montag, 23.07.2012, 16:00-18:00,

Mehr

Logik. 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 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

Mehr

Aussagenlogik. Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik. 2 Teil 2: Modellierung und Beweise. Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/37

Aussagenlogik. Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik. 2 Teil 2: Modellierung und Beweise. Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/37 Aussagenlogik Übersicht: 1 Teil 1: Syntax und Semantik 2 Teil 2: Modellierung und Beweise Aussagenlogik H. Kleine Büning 1/37 Modellierungsaufgabe Es gibt drei Tauben und zwei Löcher. Jede Taube soll in

Mehr

Netzwerkverbindungsspiele

Netzwerkverbindungsspiele Netzwerkverbindungsspiele Algorithmische Spieltheorie Sommer 2017 Annamaria Kovacs Netzwerkverbindungsspiele 1 / 12 Local Connection Spiel Computer (oder autonome Systeme) sind die Spieler (Knoten). Sie

Mehr

DisMod-Repetitorium Tag 1

DisMod-Repetitorium Tag 1 DisMod-Repetitorium Tag 1 Aussagenlogik, Mengen 19. März 2018 1 Organisatorisches 2 Tipps zur Klausur 3 Aussagenlogik Was gehört in die Aussagenlogik, was nicht? Notationen für viele Terme Belegungen,

Mehr

Logische Äquivalenz. Definition Beispiel 2.23

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

Mehr

Policy Learning Teil 2. von Susanne Schilling

Policy Learning Teil 2. von Susanne Schilling Policy Teil 2 von Susanne Schilling Ziele des Ansatzes, den ich vorstellen möchte (von Huang, Selman und Kautz): domänenunabhängige Planung Lernen von allgemeinen Regeln zur Suche im Zustandsraum Regeln

Mehr

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

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

Klausur zur Vorlesung Künstliche Intelligenz

Klausur zur Vorlesung Künstliche Intelligenz Klausur zur Vorlesung Künstliche Intelligenz Ulrich Furbach Claudia Obermaier Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz Fachbereich Informatik, Universität Koblenz-Landau 13.03.2009 Name: Vorname: Matrikelnummer:

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

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

Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra

Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra Folie 1 von 30 Lernmodul 7 Algorithmus von Dijkstra Quelle: http://www.map24.de Folie 2 von 30 Algorithmus von Dijkstra Übersicht Kürzester Weg von A nach B in einem Graphen Problemstellung: Suche einer

Mehr

Grundlagen der Logik

Grundlagen 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

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Vorlesung Logik für Informatiker 7. Aussagenlogik Analytische Tableaus Bernhard Beckert Universität Koblenz-Landau Sommersemester 2006 Logik für Informatiker, SS 06 p.1 Der aussagenlogische Tableaukalkül

Mehr

Diskrete Strukturen Nachholklausur

Diskrete Strukturen Nachholklausur Technische Universität München Winter 0/7 Prof. H. J. Bungartz / Dr. M. Luttenberger, J. Bräckle, K. Röhner HA- Diskrete Strukturen Nachholklausur.04.07 Beachten Sie: Soweit nicht anders angegeben, ist

Mehr

Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker Sommersemester 2017

Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker Sommersemester 2017 Prof. Dr. Viorica Sofronie-Stokkermans Dipl.-Inform. Markus Bender AG Formale Methoden und Theoretische Informatik Fachbereich Informatik Universität Koblenz-Landau Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker

Mehr

Erfüllbarkeitstests. Im folgenden: Ein sehr effizienter Erfüllbarkeitstest für eine spezielle Klasse von Formeln in KNF, sogenannte Hornformeln (vgl.

Erfüllbarkeitstests. Im folgenden: Ein sehr effizienter Erfüllbarkeitstest für eine spezielle Klasse von Formeln in KNF, sogenannte Hornformeln (vgl. Erfüllbarkeitstests Im folgenden: Ein sehr effizienter Erfüllbarkeitstest für eine spezielle Klasse von Formeln in KNF, sogenannte Hornformeln (vgl. Grundlagen und diskrete Strukturen ) Ein für Formeln

Mehr

Wissensbasierte Systeme. Kombinatorische Explosion und die Notwendigkeit Heuristischer Suche. Heuristiken und ihre Eigenschaften

Wissensbasierte Systeme. Kombinatorische Explosion und die Notwendigkeit Heuristischer Suche. Heuristiken und ihre Eigenschaften 1 Michael Beetz Technische Universität München Wintersemester 2004/05 Kombinatorische Explosion und die Notwendigkeit Heuristischer Suche 2 3 der Eigenschaften der 4 : 8-Puzzle 5 Heuristiken und ihre Eigenschaften

Mehr

Einführung in Heuristische Suche

Einführung in Heuristische Suche Einführung in Heuristische Suche Beispiele 2 Überblick Intelligente Suche Rundenbasierte Spiele 3 Grundlagen Es muss ein Rätsel / Puzzle / Problem gelöst werden Wie kann ein Computer diese Aufgabe lösen?

Mehr

Logik für Informatiker

Logik 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

Mehr

Logische und funktionale Programmierung

Logische und funktionale Programmierung Logische und funktionale Programmierung Vorlesung 2 und 3: Resolution Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 3. November 2017 1/43 HERBRAND-STRUKTUR Sei

Mehr

Aussagenlogik. Formale Methoden der Informatik WiSe 2012/2013 teil 6, folie 1

Aussagenlogik. Formale Methoden der Informatik WiSe 2012/2013 teil 6, folie 1 Aussagenlogik Formale Methoden der Informatik WiSe 22/23 teil 6, folie Teil VI: Aussagenlogik. Einführung 2. Boolesche Funktionen 3. Boolesche Schaltungen Franz-Josef Radermacher & Uwe Schöning, Fakultät

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

Logische Agenten. Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation

Logische Agenten. Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation Logische Agenten Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO 708.560 + 1 UE 442.072 SS 2013 Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation TU Graz Inffeldgasse 12/1 www.spsc.tugraz.at Institut

Mehr

Uberblick 1. Kurzeste Wege 2. Sichtbarkeitsgraphen 3. Berechnung des Sichtbarkeitsgraphen 4. Kurzeste Wege fur polygonale Roboter 1

Uberblick 1. Kurzeste Wege 2. Sichtbarkeitsgraphen 3. Berechnung des Sichtbarkeitsgraphen 4. Kurzeste Wege fur polygonale Roboter 1 Vorlesung Geometrische Algorithmen Sichtbarkeitsgraphen und kurzeste Wege Sven Schuierer Uberblick 1. Kurzeste Wege 2. Sichtbarkeitsgraphen 3. Berechnung des Sichtbarkeitsgraphen 4. Kurzeste Wege fur polygonale

Mehr

Gliederung A O T. Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation A O T. Einführung. Was ist Planen? A O T.

Gliederung A O T. Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation A O T. Einführung. Was ist Planen? A O T. Gliederung Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Planen 10.11.2005 (nach VL von Dr. Peter Geibel) Brijnesh J Jain, Stefan Fricke bjj@dai-labor.de stefan.fricke@dai-labor.de Agententechnologien in betrieblichen

Mehr

Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme

Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme Algorithmische Methoden für schwere Optimierungsprobleme Prof. Dr. Henning Meyerhenke Institut für Theoretische Informatik 1 KIT Henning Universität desmeyerhenke, Landes Baden-Württemberg Institutund

Mehr

Normalformen boolescher Funktionen

Normalformen boolescher Funktionen Normalformen boolescher Funktionen Jeder boolesche Ausdruck kann durch (äquivalente) Umformungen in gewisse Normalformen gebracht werden! Disjunktive Normalform (DNF) und Vollkonjunktion: Eine Vollkonjunktion

Mehr

Planen als heuristische Suche

Planen als heuristische Suche Yan Yao 1 Planen als heuristische Suche WS 06/07 Hauptseminar Problemlösen & Planen Yan Yao Yan Yao 2 Inhalt Einführung STRIPS-Zustandsmodell Heuristik HSP 2.0 - ein heuristischer Suchplaner Fazit und

Mehr

Aussagenlogische Widerlegungsverfahren zum Nachweis logischer Eigenschaften und Beziehungen

Aussagenlogische Widerlegungsverfahren zum Nachweis logischer Eigenschaften und Beziehungen Einführung in die Logik - 4 Aussagenlogische Widerlegungsverfahren zum Nachweis logischer Eigenschaften und Beziehungen Widerlegungsverfahren zum Aufwärmen: Bestimmung von Tautologien mittels Quick Falsification

Mehr

Formale Systeme, WS 2011/2012 Lösungen zu Übungsblatt 1

Formale 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

Mehr

Diskrete Strukturen Endterm

Diskrete Strukturen Endterm Technische Universität München Winter 201/16 Prof. H. J. Bungartz / Dr. M. Luttenberger, J. Bräckle, C. Uphoff Lösung HA-Lösung LÖSUNG Diskrete Strukturen Endterm Beachten Sie: Soweit nicht anders angegeben,

Mehr

Uberblick 1. Problemstellung 2. Kongurationsraum 3. Bewegungsplanung fur einen Punktroboter 4. Minkowski Summen 5. Pseudo-Scheiben 6. Bewegungsplanung

Uberblick 1. Problemstellung 2. Kongurationsraum 3. Bewegungsplanung fur einen Punktroboter 4. Minkowski Summen 5. Pseudo-Scheiben 6. Bewegungsplanung Vorlesung Geometrische Algorithmen Bewegungsplanung fur Roboter (Robot Motion Planning) Sven Schuierer Uberblick 1. Problemstellung 2. Kongurationsraum 3. Bewegungsplanung fur einen Punktroboter 4. Minkowski

Mehr

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 27. Aussagenlogik: Logisches Schliessen und Resolution Malte Helmert Universität Basel 28. April 2014 Aussagenlogik: Überblick Kapitelüberblick Aussagenlogik: 26.

Mehr

Resolution für die Aussagenlogik

Resolution für die Aussagenlogik Resolution für die Aussagenlogik Der Resolutionskakül ist ein Beweiskalkül, der auf Klauselmengen, d.h. Formeln in KNF arbeitet und nur eine Schlußregel besitzt. Der Resolution liegt die folgende Vorstellung

Mehr

7 Logische Agenten. Die Wumpus-Welt. Sensoren: Die Quadrate um den Wumpus herum stinken (Stench)

7 Logische Agenten. Die Wumpus-Welt. Sensoren: Die Quadrate um den Wumpus herum stinken (Stench) 7 Logische Agenten 12.01.2007 Logische Agenten Logische Agenten / 1 Die Wumpus-Welt Sensoren: Die Quadrate um den Wumpus herum stinken (Stench) In Quadraten um eine Falltür (Pit) herum ist ein Luftzug

Mehr

Formale Systeme. Prof. Dr. Bernhard Beckert. Winter 2008/2009. Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe (TH)

Formale Systeme. Prof. Dr. Bernhard Beckert. Winter 2008/2009. Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe (TH) Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe (TH) Winter 2008/2009 Prof. Dr. Bernhard Beckert Formale Systeme Winter 2008/2009 1 / 22 Kalküle für die Aussagenlogik

Mehr

Übersicht. Wissensbasierte Agenten. Allgemeiner Entwurf eines Agenten (1) Allgemeiner Entwurf eines Agenten (2)

Übersicht. Wissensbasierte Agenten. Allgemeiner Entwurf eines Agenten (1) Allgemeiner Entwurf eines Agenten (2) Übersicht I Künstliche Intelligenz II Problemlösen III Wissen und Schlussfolgern 7. Logische Agenten 8. Prädikatenlogik 1. Stufe 9. Schließen in der Prädikatenlogik 1. Stufe 10. Wissensrepräsentation IV

Mehr

Tableaux-Beweise in der Aussagenlogik

Tableaux-Beweise in der Aussagenlogik Tableaux-Beweise in der Aussagenlogik Wie kann man auf syntaktische Weise eine Belegung mit Wahrheitswerten finden, die einen gegebenen Ausdruck wahr oder falsch macht? Die Frage schliesst Beweise durch

Mehr

Graphalgorithmen II. Sebastian Ehrenfels Sebastian Ehrenfels Graphalgorithmen II / 44

Graphalgorithmen II. Sebastian Ehrenfels Sebastian Ehrenfels Graphalgorithmen II / 44 Graphalgorithmen II Sebastian Ehrenfels 4.6.2013 Sebastian Ehrenfels Graphalgorithmen II 4.6.2013 1 / 44 Inhalt 1 Datenstrukturen Union-Find Fibonacci-Heap 2 Kürzeste wege Dijkstra Erweiterungen Bellman-Ford

Mehr

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Mathematische Grundlagen Klausur Sommersemester 2016 16. September 2016, 1:00 14:0 Uhr Name: Vorname: Matrikelnr.: Unterschrift: Aufgabe 1 2 4 5 6 Summe Punkte

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

Pfadplanung: Potentialfeldmethoden

Pfadplanung: Potentialfeldmethoden Pfadplanung: Potentialfeldmethoden Idee Abstossendes und anziehendes Potential Brushfire-Verfahren Gradienten-Planer Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Autonome Roboter - Potentialfeldmethoden SS 2016

Mehr

Einige Grundlagen der Komplexitätstheorie

Einige Grundlagen der Komplexitätstheorie Deterministische Polynomialzeit Einige Grundlagen der Komplexitätstheorie Ziel: NP-Vollständigkeit als ressourcenbeschränktes Analagon zur RE-Vollständigkeit. Komplexitätstheorie untersucht den Ressourcenbedarf

Mehr

Formale Techniken der Software-Entwicklung

Formale Techniken der Software-Entwicklung Formale Techniken der Software-Entwicklung Matthias Hölzl, Christian Kroiß 15. April 2014 Sequenzenkalkül Kann man mit den Schlussregeln falsche Aussagen ableiten? Gibt es wahre Aussagen, die man nicht

Mehr

Globalübungsaufgabe1 (All Pair Shortest Path):

Globalübungsaufgabe1 (All Pair Shortest Path): Prof. aa r. Ir. G. Woeginger atenstrukturen und lgorithmen SS7 Tutoriumslösung - Übung 0 (bgabe 2.07.207) T. Hartmann,. Korzeniewski,. Tauer Globalübungsaufgabe (ll Pair Shortest Path): etrachten Sie den

Mehr

Algorithmen für Geographische Informationssysteme

Algorithmen für Geographische Informationssysteme Algorithmen für Geographische Informationssysteme 2. Vorlesung: 16. April 2014 Thomas van Dijk basiert auf Folien von Jan-Henrik Haunert Map Matching? Map Matching! Map Matching...als Teil von Fahrzeugnavigationssystemen

Mehr

Computational Logic Algorithmische Logik Boolesche Algebra und Resolution

Computational 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

Mehr

Übung 15. Zeige, dass man jede Formel äquivalent in eine neue Formel umwandeln kann, die nur die Operatoren und! verwendet.

Übung 15. Zeige, dass man jede Formel äquivalent in eine neue Formel umwandeln kann, die nur die Operatoren und! verwendet. Logik und Diskrete Strukturen (Sommer 28) Übung 5 Zeige, dass man jede Formel äquivalent in eine neue Formel umwandeln kann, die nur die Operatoren und! verwendet. Zum Beweis muss man nur prüfen, dass

Mehr

Diskrete Strukturen Endterm

Diskrete Strukturen Endterm Technische Universität München Winter 016/17 Prof H J ungartz / Dr M Luttenberger, J räckle, K Röhner H- Diskrete Strukturen Endterm eachten Sie: Soweit nicht anders angegeben, ist stets eine egründung

Mehr

4. Logik und ihre Bedeutung für WBS

4. Logik und ihre Bedeutung für WBS 4. Logik und ihre Bedeutung für WBS WBS verwenden formale Sprache L um Wissen zu repräsentieren Grundidee: Problemlösen = Folgern aus in L dargestelltem Wissen Folgern = implizites Wissen explizit machen

Mehr

Semantik der Aussagenlogik (Kurzform)

Semantik der Aussagenlogik (Kurzform) Semantik der Aussagenlogik (Kurzform) Eine Interpretation ist eine Abbildung der Aussagevariablen je in {true,false} (entspr. Wahrheit und Falschheit, abk.,) Interpretation zusammengesetzter Formeln definiere

Mehr

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 9 Hausaufgabe 1 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS13/14 Henrik Mühe (muehe@in.tum.de)

Mehr

Logische Agenten. Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation

Logische Agenten. Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO UE SS Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation Logische Agenten Einführung in die Wissensverarbeitung 2 VO 708.560 + 1 UE 442.072 SS 2012 Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation TU Graz Inffeldgasse 12/1 www.spsc.tugraz.at Institut

Mehr

Model Checking mit Büchi Automaten

Model Checking mit Büchi Automaten Ingo Weigelt Softwaretechnik 3 16.05.2007 Übersicht 1 Automaten über unendlichen Wörtern ω-automaten Büchi-Automaten 2 Model Checking mit Büchi Automaten Konstruktion von A Konstruktion von A S Leerheitstest

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013)

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013) Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013) Übungsblatt 10 Abgabe: Montag, 08.07.2013, 14:00 Uhr Die Übungen sollen in Gruppen von zwei bis drei Personen bearbeitet werden. Schreiben Sie die Namen jedes

Mehr

Nachklausur Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!

Nachklausur Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen! Übungen zur Vorlesung Informatik für Informationsmanager WS 2005/2006 Universität Koblenz-Landau Institut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Beckert Dr. Manfred Jackel Nachklausur 24.04.2006 Bitte in Druckschrift

Mehr

Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 16 Normalformen und Hornformeln

Formale 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

Mehr

1 Aussagenlogischer Kalkül

1 Aussagenlogischer Kalkül 1 Aussagenlogischer Kalkül Ein Kalkül in der Aussagenlogik soll die Wahrheit oder Algemeingültigkeit von Aussageformen allein auf syntaktischer Ebene zeigen. Die Wahrheit soll durch Umformung von Formeln

Mehr

Proportional Symbol Maps

Proportional Symbol Maps Proportional Symbol Maps Florian Simon 8. Dezember, 2009 Proportional Symbol Maps Gegeben: Punkte p 1,..., p n R 2 mit zugeordneten Werten w 1,..., w n R Proportional Symbol Maps Gegeben: Punkte p 1,...,

Mehr

Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur Einführung in die Künstliche Intelligenz / WS 2003/2004. Jun.-Prof. Dr. B.

Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur Einführung in die Künstliche Intelligenz / WS 2003/2004. Jun.-Prof. Dr. B. Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur Einführung in die Künstliche Intelligenz / Künstliche Intelligenz für IM Name, Vorname: Matrikel-Nr.: Studiengang: WS 2003/2004 Jun.-Prof. Dr.

Mehr

Die Klassen P und NP. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 11. Die Klassen P und NP. Die Klasse P

Die Klassen P und NP. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 11. Die Klassen P und NP. Die Klasse P Die Klassen Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 11 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de P := {L es gibt ein Polynom p und eine p(n)-zeitbeschränkte DTM A mit L(A) = L} = i 1 DTIME(n

Mehr

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 28. Aussagenlogik: DPLL-Algorithmus Malte Helmert Universität Basel 2. Mai 2014 Aussagenlogik: Überblick Kapitelüberblick Aussagenlogik: 26. Grundlagen 27. Logisches

Mehr

b= NaN

b= 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

Mehr

10. Übungsblatt zu Algorithmen I im SS 2010

10. Übungsblatt zu Algorithmen I im SS 2010 Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Peter Sanders G.V. Batz, C. Schulz, J. Speck 0. Übungsblatt zu Algorithmen I im SS 00 http//algo.iti.kit.edu/algorithmeni.php

Mehr

Formale Systeme. Aussagenlogik: Resolutionskalku l. Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2018/2019

Formale Systeme. Aussagenlogik: Resolutionskalku l. Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2018/2019 Formale Systeme Prof. Dr. Bernhard Beckert, WS 2018/2019 Aussagenlogik: Resolutionskalku l KIT I NSTITUT F U R T HEORETISCHE I NFORMATIK www.kit.edu KIT Die Forschungsuniversita t in der Helmholtz-Gemeinschaft

Mehr

Deduktion in der Aussagenlogik. Semantische Folgerungsbeziehung. Zusammenhang zwischen semantischer und syntaktischer Folgerung

Deduktion in der Aussagenlogik. Semantische Folgerungsbeziehung. Zusammenhang zwischen semantischer und syntaktischer Folgerung Deduktion in der Aussagenlogik Menge von Ausdrücken der Aussagenlogik beschreibt einen bestimmten Sachverhalt, eine "Theorie" des Anwendungsbereiches Was folgt logisch aus dieser Theorie? Deduktion: aus

Mehr

Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker Sommersemester 2015

Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker Sommersemester 2015 Prof. Dr. Viorica Sofronie-Stokkermans Dipl.-Inform. Markus Bender AG Formale Methoden und Theoretische Informatik Fachbereich Informatik Universität Koblenz-Landau Klausur zur Vorlesung Logik für Informatiker

Mehr

Deduktion in der Aussagenlogik

Deduktion in der Aussagenlogik Deduktion in der Aussagenlogik Menge von Ausdrücken der Aussagenlogik beschreibt einen bestimmten Sachverhalt, eine "Theorie" des Anwendungsbereiches. Was folgt logisch aus dieser Theorie? Deduktion: aus

Mehr

11. Beschreiben Sie die disjunktive und die konjunktive Normalform eines logischen Ausdrucks!

11. Beschreiben Sie die disjunktive und die konjunktive Normalform eines logischen Ausdrucks! Kapitel 3 Logik Verständnisfragen Sachfragen 1. Was ist eine logische Aussage? 2. Wie ist die Konjunktion und die Disjunktion definiert? 3. Beschreiben Sie das Exklusive Oder, die Implikation und die Äquivalenz!

Mehr

II. Grundlagen der Programmierung

II. Grundlagen der Programmierung II. Grundlagen der Programmierung II.1. Zahlenssteme und elementare Logik 1.1. Zahlenssteme 1.1.1. Ganze Zahlen Ganze Zahlen werden im Dezimalsstem als Folge von Ziffern 0, 1,..., 9 dargestellt, z.b. 123

Mehr

SS 2005 FAU Erlangen 20.6.2005. Eine Wegeplanungs-Strategie. Jeremy Constantin, Michael Horn, Björn Gmeiner

SS 2005 FAU Erlangen 20.6.2005. Eine Wegeplanungs-Strategie. Jeremy Constantin, Michael Horn, Björn Gmeiner SS 2005 FAU Erlangen 20.6.2005 Voronoi Diagramm Eine Wegeplanungs-Strategie Jeremy Constantin, Michael Horn, Björn Gmeiner Grundseminar: Umgebungsexploration und Wegefindung mit Robotern am Beispiel "Katz

Mehr

8.4 Digraphen mit negativen Kantengewichten Grundsätzliches Betrachte Startknoten s und einen Kreis C mit Gesamtlänge < 0.

8.4 Digraphen mit negativen Kantengewichten Grundsätzliches Betrachte Startknoten s und einen Kreis C mit Gesamtlänge < 0. 8.4 Digraphen mit negativen Kantengewichten 8.4.1 Grundsätzliches Betrachte Startknoten s und einen Kreis C mit Gesamtlänge < 0. k 4 5 1 s 1 3 2 C k 0 k 3 1 1 1 k 1 k 2 v Sollte ein Pfad von s nach C und

Mehr

5.1 Inferenz. Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 5.1 Inferenz. 5.2 Resolutionskalkül. 5.3 Zusammenfassung. Inferenz: Motivation

5.1 Inferenz. Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 5.1 Inferenz. 5.2 Resolutionskalkül. 5.3 Zusammenfassung. Inferenz: Motivation Theorie der Informatik 9. März 2015 5. Aussagenlogik III Theorie der Informatik 5. Aussagenlogik III 5.1 Inferenz Malte Helmert Gabriele Röger 5.2 Resolutionskalkül Universität Basel 9. März 2015 5.3 Zusammenfassung

Mehr

Aufgabe 13 (Markierungsalgorithmus). Gegeben ist die Formel F = (A D C) (E A) ( ( B D) E) A B (B D)

Aufgabe 13 (Markierungsalgorithmus). Gegeben ist die Formel F = (A D C) (E A) ( ( B D) E) A B (B D) INTA - Lösungshinweise zum Übungsblatt 4, Version 1.0α. Wenn sie Fehler finden oder Ihnen etwas auch nach dem Gespräch mit ihren Kommilitonen noch unklar ist, dann schicken sie mir bitte eine Email! Aufgabe

Mehr

3. Logik 3.1 Aussagenlogik

3. 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

Mehr

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 2 Tutor: Jens Kehne Tutorium 7: Dienstag,. Dezember 2007 Agenda des heutigen Tutoriums Übersicht

Mehr

Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Hornformeln

Formale 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

Mehr