Grundlagen der diskreten Mathematik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Grundlagen der diskreten Mathematik"

Transkript

1 Grundlagen der diskreten Mathematik Prof. Dr. Romana Piat WS 25/6 Allgemeine Informationen Vorlesungen:./C Zug D (Mi., 3. Block + Do., 4. Block, y-raster) Zug E (Di., 5. Block + Do.,. Block, y-raster) Tutoren: Frau Marjan Godini (Zug D) marjan.godini@live.de Prüfung: am ! Herr Sebastian Weiß (Zug D nur eine Gruppe! ) sebastian.weiss@stud.h-da.de Herr Ersan Banbal (Zug E) erdembanbal@hotmail.com PVL: Erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgaben (5 Blätter) + erfolgreiche Bestehen des theoretischen Tests (Mitte Januar) Sprechstunde: nach Vereinbarung romana.piat@h-da.de Weitere Informationen, z.b. Folien, Mitschriften etc. finden Sie auf: Seite 2 5%

2 Literatur Manfred Brill Mathematik für Informatik 2 Auflage 25, Hanser Verlag Gerald Teschl, Susanne Teschl Mathematik für Informatiker Band. 2. Auflage 27, Springer Verlag Seite 3 Motivation Seite 4

3 Inhalt der Vorlesung Teil I: Logik WICHTIG: z.b allgemein in Programmieren Semester: Technische Grundlage der Informatik Teil II: Grundbegriffe der Mengenlehre und Kombinatorik WICHTIG: z.b Entwicklung der Algorithmen Teil III: Diskrete Mathematik (Modulare Arithmetik, Verschlüsselung ) Teil IV: Abbildungen, Relationen Teil V: Rekursive Folgen WICHTIG: z.b Kodierung, Verschlüsselung, Entwicklung Rechnerarchitektur WICHTIG: z.b Datenbanken Entwicklung und Verwaltung WICHTIG: z.b Typische Ansätze bei Programmierung Seite 5 Inhalt der Vorlesung Teil I: Logik. Logische Aussagen und Verknüpfungen Definitionen; Negation, Junktor, Logische Operatoren, Wahrheitstafel, Tautologie, Gesetze der Aussagenlogik..2 Boolesche Algebra Boolescher Term, Komplexität, Minimalterm, Minimalform.3 Normalformen DNF und KNF.4 Prädikatenlogik und Quantoren Definitionen, Aussagedarstellung mit Quantoren Zusammenfassung PVL: Übungsblatt! Seite 6

4 . Logik Logik ist eine Lehre des vernünftigen (Schluss-) Folgerns. LOGIK Griech.: denkende Kunst, Vorgehensweise Teilgebiet der Philosophie Teilgebiet der Mathematik Teilgebiet der Informatik - künstliche formale Sprache - strengdefinierte Schlussregeln Aussagenlogik Prädikatenlogik Seite 7. Logik. Logische Aussagen und Verknüpfungen Aussagenlogik eine Lehre von Aussagen und ihren Verknüpfungen Definition. Eine Aussage ist ein Satz, der entweder wahr (engl. true) oder falsch (engl. false). Es gilt das Prinzip des ausgeschlossenen Dritten: ein Drittes gibt es nicht. für falsch und wahr : zwei Konstanten und Seite 8

5 . Logik Bemerkung: Sätze mit!,?, Befehlsätze etc. - sind keine Aussagen Beispiel.: a) 3 = b) Setzen Sie sich bitte. c) Quadrate sind rund. d) Es gibt eine gerade Primzahl. e) Hurra! falsche Aussage-> keine Aussage falsche Aussage-> wahre Aussage-> keine Aussage f) Wenn es regnet, dann ist die Straße nass. wahre Aussage-> Seite 9. Logik Beispiel.: a) 3 = falsche Aussage-> c) Quadrate sind rund. falsche Aussage-> d) Es gibt eine gerade Primzahl. wahre Aussage-> f) Wenn es regnet, dann ist die Straße nass. wahre Aussage-> Die Aussagen a), b), d) sind elementare oder atomare Aussagen: A, B, C,, P, Q, A, A 2, Die Aussage f) ist mehr komplex : Zwei elementare Aussagen gleich mit dann verbunden! Mehr dazu weiter!!! Seite

6 . Logik Durch Verneinung (oder Negation, NON) einer Aussage kann man ihren Wahrheitswert ändern. Beispiel die Aussage A : 6 ist eine Primzahl ist falsch die Verneinung von A: 6 ist keine Primzahl ist wahr. Seite. Logik Diese einstellige logische Operation der Negation ist leicht in Form einer Wahrheitstafel darstellbar, in der man für jeden möglichen Wahrheitswert einer Aussage A den Wahrheitswert der verneinten Aussage A (bzw. A) gegenüberstellt: A A Seite 2

7 . Logik Beispiele von Negationen: A: a) 3 = b) Quadrate sind rund. c) Es gibt eine gerade Primzahl. A: 3 Quadrate sind nicht rund. Es gibt keine gerade Primzahl. d) Wenn es regnet, dann ist die Straße nass.? Seite 3. Logik Definition.2 Wenn A und B sind Aussagen, dann mit Hilfe von Negation und zweistelliger Junktoren kann man neue Aussagen formulieren. A B f f 2 f 3 f 4 f 6 oder oder oder oder Für 2 Aussagen gibt es =2 4 = 6 Möglichkeiten eine zweistellige Verknüpfung zu definieren! Seite 4

8 . Logik neue Aussage Symbol Name (4 aus 6) A und B A oder B wenn A, dann B A genau dann, wenn B A B A B A B A B,,, nennt man Junktoren Konjunktion Disjunktion Implikation Äquivalenz Beispiel.2 Wenn es regnet, dann ist die Straße nass wird mit Hilfe von zwei atomaren Aussagen und der Implikation formuliert: A: Es regnet A B B: Die Straße ist nass Seite 5. Logik Wahrheitswerte der zweistelligen Verknüpfungen: A B A B A B A B A B Seite 6

9 . Logik Interpretation: A B A B A B A B A B. Disjunktion ( ): ähnlich der Addition mit der Annahme, dass + = ist; entweder A oder B oder beides 2. Konjunktion ( ): ähnlich der Multiplikation (A B, A B, AB) 3. Äquivalenz ( ): ist ähnlich der Gleichheitsbedingung 4. Implikation ( ): Seite 7. Logik Beispiel.3: Wenn es regnet (A), dann ist die Straße nass (B) : A B A =, B = : Wenn es nicht regnet, dann ist die Straße trocken, möglich!!!, d.h. A B ist wahr () A =, B = : Wenn es nicht regnet, dann ist die Straße nass, möglich!!!, d.h. A B ist wahr () A =, B = : Wenn es regnet, dann ist die Straße trocken, unmöglich!!!, d.h. A B ist falsch () A =, B = : Wenn es regnet, dann ist die Straße nass, möglich!!!, d.h. A B ist wahr () Seite 8

10 . Logik Satz Jede der 6 möglichen, zweistelligen logischen Verknüpfungen kann auf eine Kombination von Disjunktionen, Konjunktionen und Negationen zurückgeführt werden. Beispiel.4: Drei von diesen 6 Möglichkeiten wollen wir detailliert betrachten. Dabei handelt sich um den Scheffer-Operator (NAND, ), den Peirce-Operator (NOR, ) und den -Operator (Exklusives ODER bzw. XOR, ). Seite 9. Logik A B Scheffer- Pierce- Exklusives ODER A B A B A B A B = (A B) A B = (A B) A B = (A B) Übung: Zeigen Sie die Gültigkeit dieser Formeln mithilfe der Wahrheitstabelle. Seite 2

11 . Logik Definition (A B) := (A B) (B A) D.h. es genügt zu zeigen, dass die Implikation auch auf einen Ausdruck den drei elementaren logischen Verknüpfungen,, führt: A B = A B A B A B A A B A B = ( A B) ( B A) A B = (A B) = = (( A B) ( B A)) Seite 2. Logik Betrachten wir noch f = ; f 6 = A A = := ( A A) ( B B) := ( A A) ( B B) Somit haben wir für 9 (,,,,,,,, ) der 6 möglichen zweistelligen Verknüpfungen die Behauptung von Satz nachgewiesen haben und verzichten auf den vollständigen Beweis. Seite 22

12 . Logik Lemma Es seien A und B Aussagen. Für die NANDund NOR-Verknüpfung lassen sich die Negation, Konjunktion und Disjunktion wie folgt ausdrücken: Scheffer- Pierce-. Negation: A = A A = A A. 2. Konjunktion: A B = (A B) (A B) = (A A) (B B). 3. Disjunktion: A B = (A A) (B B) = (A B) (A B). Beweis erfolgt mit Hilfe der Wahrheitstabellen (Hausaufgabe, Blatt ). Wahrheitswerte für und siehe auf Seite 2. Seite 23. Logik Definition.3 Sei F eine logische Formel (Verknüpfung mehrerer Aussagen). Für jede Formel F der Aussagenlogik gibt es 3 Möglichkeiten: a) F heißt erfüllbar, falls es mindestens eine Kombination der Aussagenvariablen gibt, für die Formel F wahr ist. b) F heißt Tautologie (oder allgemein gültig), falls für alle Kombinationen der Aussagenvariablen die Formel F wahr ist. f 6 = a) F heißt Kontradiktion (Widerspruch), falls für alle Kombinationen der Aussagenvariablen die Formel F falsch ist. f Seite = 24

13 . Logik Beispiel.5 a) F = A B b) F = (A B) (A B) c) F2 = (A (A B)) B Lösung: mit Hilfe der Wahrheitstabelle, siehe Mitschrift erfüllbar (Seite 6) Kontradiktion A B A B ( A B) A F2 Seite 25. Logik Beispiel.5 (Fortsetzung) d) F = (A B) (A C) (B C) erfüllbar Lösung: siehe Mitschrift A B A B A B A B A B Seite 26

14 . Logik Gesetze der Aussagenlogik Satz 2 Es sei A eine Aussage, dann gilt: a) A =, A = A b) A = A, A = c) A = A (doppelte Negation) d) A A = e) A A = f) A A = A, A A = A Beweis: mit Hilfe der Wahrheitstabelle Seite 27. Logik Satz 3 Es seien A, B und C Aussagen, dann gilt: a) A B = B A, Kommutativgesetz A B = B A, Assoziativgesetz b) A (B C) = (A B) C A (B C) = (A B) C c) A (B C) = (A B) (A C) A (B C) = (A B) (A C) Distributivgesetz A B = B A, A + B = B + A A (B C) = (A B) C A + (B + C) = (A + B) + C A+(B C) = (A + B) (A+C) 3 (5 + 7) = (3 5) + (3 7) A (B+C) = (A B) +(A C) Seite 28

15 . Logik Satz 3 (Fortsetzung): d) (A B) = ( A) ( B), (A B) = ( A) ( B) e) A B = ( B) ( A) De Morgansche Gesetze Gesetz der Kontraposition f) A B = ( A) B g) A B = (A B) (B A) Beweis: mit Hilfe der Wahrheitstabelle Seite 29. Logik Negation komplizierter Aussagen: (A B) A B durch ( A B) ersetzen (f)-seite 29) ( A B) negieren: ( A B) De Morgansche Gesetz anwenden ( A B)= A ( B) A B: Wenn es regnet, dann ist die Straße nass. (A B): Es regnet und die Straße ist nicht nass. Seite 3

16 . Logik Negation komplizierter Aussagen (allgemein): alle Quantore durch,, ersetzen (Satz 3 f) und g)) Das Negationszeichen in die Klammer überführen: De Morgansche Gesetz anwenden. Die erhaltene Formel vereinfachen. Beispiel (Mitschrift): Vereinfachen Sie F = (A B) (B C) Antwort: F = A B C Seite 3. Logik Beispiel.6 Peter möchte Aktien kaufen. Er überlegt: Wenn ich Siemens und Deutsche Bank Aktien nicht kaufe, dann kaufe ich die Aktien von SAP. Welche Aktien kommen in Frage? Aussagenvariablen: A: B: Peter kauft die Aktien von Siemens Peter kauft Deutsche Bank-Aktien C: Peter kauft SAP-Aktien Lösung: ) Formel F aufschreiben und diese vereinfachen 2) feststellen mit Hilfe der Wahrheitstabelle, ob und wann die Formel F erfüllbar ist Seite 32

17 . Logik Beispiel.6 (Lösung) F = (A B) C Vereinfachung: (A B) C= ( (A B)) C = A B C (A B) C SAP DB und SAP Siemens und SAP Siemens und DB Alle drei Aktien = (A B) C Seite 33. Logik.2 Boolesche Algebra-> Schaltalgebra Bildquellen: de.freepik.co, lp.uni-goettingen.de Georg Boole, Seite 34 Bildquelle: de.wikipedia.org

18 . Logik Betrachten wir folgende elementare Schaltbilder: Reihenschaltung: UND Parallelschaltung: ODER Die Konstruktion solcher Schaltungen beschreibt man mit Hilfe sog. Booleschen Variablen, und. Seite 35. Logik Schreibweise der Verknüpfungen: Komplement (Negation): a= a Konjunktion: a b = a b Disjunktion: a b = a + b Z.B. zweite demorgansche Gesetz: a + b = a b (A B) = ( A) ( B) Alle Gesetze aus den Sätzen 2 und 3 gelten auch für die booleschen Variablen (mit geänderten Schreibweise)!!! Seite 36

19 . Logik Definition.4 Jede elementare Aussage oder boolesche Variable ist ein Boolescher Term. Ein n-stelliger Boolescher Term p(x, x 2, x n ) besteht aus den Werten, oder den Booleschen Variablen x, x 2, x n, sowie sämtlichen daraus mit den eingeführten Verknüpfungen (+,, ) konstruierten Ausdrücken. Seite 37. Logik Definition.5 Zwei n-stellige Boolesche Terme p und q sind dabei gleichwertig, wenn für alle (x, x 2, x n ) mit x n {,}, j = {,,n}, gilt: p(x, x 2, x n ) = q(x, x 2, x n ). Definition.6 Die Komplexität eines Booleschen Terms kann man als die Anzahl der in ihm verwendeten binären Operationen + und definieren. Seite 38

20 . Logik Bespiel.7 () Der Boolesche Term p(x,y,z):= x y z + x y z + x y z + x y z + x y z enthält binäre Multiplikationen und 4 binäre Additionen, besitzt also eine Komplexität von 4. (2) Hingegen besitzt der Boolesche Term q(x,y,z):= x + y z nur eine Komplexität von 2: eine binäre Multiplikation und eine binäre Addition. Komplexität? (A + B)(B + A) 3 Seite 39. Logik Definition.7 Einen Booleschen Term mit minimaler Komplexität nennt man Minimalterm des Booleschen Terms. Bespiel.7 (Fortsetzung) Laut Satz 2f): a + a = a, deshalb können wir den Term p mit Hilfe der Gleichung x y z + x y z = x y z erweitern: a a a p(x,y,z):= x y z + x y z + x y z + x y z + x y z + x y z = weiter Mitschrift x + yz = q(x,y,z) Damit ist q die Minimalform von p Weiteres Beispiel von Minimalform ist die Endformel im Aktien -Beispiel Wie können wir sicher sein, dass q eine Minimalform ist? Seite 4

21 . Logik.3 Normalformen DNF, KNF disjunktive bzw. konjunktive Normalform Definition.8 () Ein Literal x ist ein Boolescher Term, der entweder aus einer einzelnen Booleschen Variablen x oder ihrem Komplement x besteht. (2) Ein n-stelliger Boolescher Term der Form z z 2 z n heißt konjunktiver Minterm, wenn z j = x j oder z j = x j für j = {,, n} gilt, also der Term das Produkt der n Literale von x j ist. Seite 4. Logik Definition.8 (Fortsetzung) (3) Ein n-stelliger Boolescher Term der Form z + z z n heißt disjunktiver Minterm, wenn z j = x j oder z j = x j für j = {,, n} gilt, also der Term die Summe der n Literale von x j ist. (4) Ein boolescher Term befindet sich in DNF, wenn es ausschließlich um Disjunktionen von konjunktiven Mintermen handelt. p(x,y) = (x y) + (x y) Summe der Produkte Disjunktion Konjunktion Seite 42

22 . Logik Definition.8 (Fortsetzung) (5) Ein boolescher Term befindet sich in KNF, wenn es ausschließlich um Konjunktionen von disjunktiven Mintermen handelt. q(x,y)=(x+y) (x+y) Beispiel.8 DNF: p(x,y,z)=(x y z) + (x y z) Konjunktion Produkt der Summen Disjunktion KNF: q(x,y,z)=(x+y+z) (x+y+z) (x+y+z) keine DNF: xyz + xz + yz Wie erhält man aus einem gegebenen booleschen Term die DNF bzw. KNF? Seite 43. Logik ) Durch Erweitern und/oder Ausmultiplizieren: p(a,b) = (a + b) a = *erweitern* = (a + b) (a + b) (a + b) = = *. und 3. Kl. sind gleich* = (a + b) (a + b) KNF p(a,b) = (a + b) a = *ausmultiplizieren* = (a a) + (a b) = a + (a b) = = (a b) + (a b) + (a b) = = (a b) + (a b) DNF Seite 44

23 . Logik 2) Mit Hilfe der Wahrheitstabelle: (a + b) a a b b (a + b) F=(a + b) a Minterme KNF KNF DNF DNF a + b a + b a b a b DNF:(a b) + (a b) KNF: (a+b) (a+b) Übung: DNF und KNF für ab + bc (beide Methoden) Mitschrift Seite 45. Logik Algorithmus zur Erstellung der DNF oder KNF von p(x,x 2, x n ) mit Hilfe der Wahrheitstabelle: DNF: a b b (a + b) F=(a + b) a Minterme. Wähle Zeilen mit p = 2. Anzahl Minterme = Anzahl der Zeilen mit a b p =, verbinde die Minterme mit + a b 3. Beschreibe, wenn die Minterme erfüllt sind: DNF:(a b) + (a b) für x = schreibe x für x = schreibe x Seite 46

24 . Logik Algorithmus zur Erstellung der DNF oder KNF von p(x,x 2, x n ) mit Hilfe der Wahrheitstabelle: a b b (a + b) F=(a + b) a Minterme a + b a + b KNF: (a+b) (a+b) KNF:. Wähle Zeilen mit p = 2. Anzahl Minterme = Anzahl der Zeilen mit p =, verbinde die Minterme mit 3. Beschreibe, wenn die Minterme nicht erfüllt sind: für x = schreibe x, für x = schreibe x Seite 47. Logik Algorithmus zur Erstellung der DNF oder KNF von p(x,x 2, x n ) mit Hilfe der Wahrheitstabelle: DNF:. Wähle Zeilen mit p = 2. Anzahl Minterme = Anzahl der Zeilen mit p =, verbinde die Minterme mit + 3. Beschreibe, wenn die Minterme erfüllt sind: für x = schreibe x für x = schreibe x KNF:. Wähle Zeilen mit p = 2. Anzahl Minterme = Anzahl der Zeilen mit p =, verbinde die Minterme mit 3. Beschreibe, wenn die Minterme nicht erfüllt sind: für x = schreibe x, für x = schreibe x Seite 48

25 . Logik Satz 4 Jeder Boolescher Term lässt sich äquivalent in DNF bzw. KNF darstellen (Außnahme : Tautologie nur DNF Kontradiktion nur KNF) a b p(a,b) Minterme a b a b DNF: ab + ab + ab + ab a b a b Übung: KNF für Kontradiktion KNF: (a+b)(a+b)(a+b)(a+b) Seite 49. Logik Beispiel.9: Drei Schalter kontrollieren eine Lampe. Die Lampe brennt genau dann, wenn eine gerade Anzahl von Schaltern geschlossen ist. (a) Geben Sie die Wahrheitstabelle für die zugehörige boolesche Funktion f(x,y,z) an. (b) Stellen Sie die DNF auf. Hinweis: ist eine gerade Zahl. Lösung: Mitschrift Antwort: xyz + xyz + xyz + xyz Seite 5

26 . Logik.4 Prädikatenlogik und Quantoren Beim Programmieren treten häufig Abfragen der Form if (n ) auf, die je nach Wert der Variablen n dazu führen, dass eine darauffolgende Anweisung ausgeführt wird oder nicht. Hierbei wird ein Wert (meist aus einer gewissen Grundmenge G, z.b. Integer-Zahlen) für die freie Variable n eingesetzt und die resultierende Aussage auf ihren Wahrheitswert untersucht. Seite 5. Logik.4 Prädikatenlogik und Quantoren C++: if (x > ) { x++; } Pascal: if (x > ) then x:=x+; Seite 52

27 . Logik Definition.9 Ein Prädikat ist ein Satz (bzw. Formel) A(x), der (bzw. die) eine oder mehrere Variablen enthält: A(x,x 2, x n ), der (bzw. die) nach der Ersetzen der Variablen durch konkrete Objekte zur eine Aussage wird. Beispiel.: A(x) = x ist eine Primzahl x = 2 wahre Aussage x = 4 falsche Aussage (x > ) x = 3 x = 2 wahre Aussage falsche Aussage Seite 53. Logik Definition. Mit Hilfe von Quantoren (,,!) können aus Prädikaten neue Aussagen gebildet werden: Aussage Quantor Name für alle x gilt A(x) x: A(x) Allquantor x: A(x)!x: A(x) es gibt mind. ein x, für das A(x) gilt es gibt genau ein x, für das A(x) gilt Existenzquantor -//- Seite 54

28 . Logik Beispiel. Betrachten wir den Satz (Euklid): Es gibt unendlich viele Primzahlen. A(x) = x ist eine Primzahl es existiert kein Quantor es gibt unendlich viele! äquivalent umformulieren: zu jede Zahl x (natürliche Zahl) gibt es eine größere Primzahl p. Formalisierung: x: ( p: A(p) (p > x)) Seite 55. Logik Negation: In diesem Jahr regnet es täglich. B(x) = es regnet am Tag x Formalisierung: xϵ[,365]: B(x) Negation: ( xϵ[,365]: B(x)) xϵ[,365]: ( B(x)) Übung: Wie lautet der Ursprungssatz, der zur folgender Negation führt: xϵ[,365]: ( B(x)) ( xϵ[,365]: B(x)) Seite 56

29 . Logik Satz 5 Seien A(x), B(x), A(x,y) Prädikate, dann gilt: x: (A(x) und B(x)) x: A(x) und x: B(x) x: (A(x) oder B(x)) x: A(x) oder x: B(x) x, y: A(x,y) y, x: A(x,y) x, y: A(x,y) y, x: A(x,y) Seite 57. Logik Achtung: und dürfen in der Regel nicht vertauscht werden Beispiel.2 x: ( p: A(p) (p > x)) wahre Aussage p: ( x: A(p) (p > x)) falsche Aussage, da es bedeutet: Es gibt eine Primzahl p, die größer als alle natürliche Zahlen (x) ist. Seite 58

30 . Logik Übung Vorgegeben sind die Prädikate: q(x): x x 3 r(y): y y 4 p(x,y): x + y 4 t(x,y) = q(x) r(y) p(x,y) Welche Aussagen sind wahr? xϵn, y ϵ Z : p(x,y); wahr x ϵ N : q(x); x ϵ N : q(x); falsch wahr xϵn, y ϵ N : p(x,y); falsch t(2,3); t(,2); t(3,3); t(2,2); falsch wahr falsch wahr Seite 59. Logik Zusammenfassung: Definitionen: Aussage, Junktor, Quantor, Minterm, DNF, KNF, Tautoligie, Kontradiktion, Erfüllbarkeit Aufgaben: Textaufgaben, Vereinfachungen, Wahrheitstabellen, DNF, KNF Seite 6

Mathematische Grundlagen I Logik und Algebra

Mathematische Grundlagen I Logik und Algebra Logik und Algebra Dr. Tim Haga 21. Oktober 2016 1 Aussagenlogik Erste Begriffe Logische Operatoren Disjunktive und Konjunktive Normalformen Logisches Schließen Dr. Tim Haga 1 / 21 Präliminarien Letzte

Mehr

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

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

Mehr

Informationsverarbeitung auf Bitebene

Informationsverarbeitung auf Bitebene Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta 5. November 2005 Einführung in die Informatik - Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta Grundlagen der Informationverarbeitung

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

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

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

Mehr

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

Mathematik für Informatik 1

Mathematik für Informatik 1 Mathematik für Informatik 1 Inhalt : Grundbegriffe Mengen, speziell Zahlenmengen Aussagenlogik Beweistechniken Funktionen, Relationen Kombinatorik Abzählverfahren Binominalkoeffizienten Komplexität von

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

03 Boolesche Algebra. Technische Grundlagen der Informatik

03 Boolesche Algebra. Technische Grundlagen der Informatik 03 Boolesche Algebra Technische Grundlagen der Informatik Automation Systems Group E183-1 Institute of Computer Aided Automation Vienna University of Technology email: tgi@auto.tuwien.ac.at Inhalt Operationen

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

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

DuE-Tutorien 17 und 18

DuE-Tutorien 17 und 18 DuE-Tutorien 17 und 18 Tutorien zur Vorlesung Digitaltechnik und Entwurfsverfahren Christian A. Mandery TUTORIENWOCHE 3 AM 18.11.2011 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum

Mehr

Algorithmen & Programmierung. Logik

Algorithmen & Programmierung. Logik Algorithmen & Programmierung Logik Aussagenlogik Gegenstand der Untersuchung Es werden Verknüpfungen zwischen Aussagen untersucht. Aussagen Was eine Aussage ist, wird nicht betrachtet, aber jede Aussage

Mehr

DuE-Tutorien 16 und 17

DuE-Tutorien 16 und 17 Tutorien zur Vorlesung Digitaltechnik und Entwurfsverfahren Tutorienwoche 3 am 19.11.2010 1 Christian A. Mandery: KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Grossforschungszentrum in der

Mehr

Aussagenlogik. Aussagen und Aussagenverknüpfungen

Aussagenlogik. Aussagen und Aussagenverknüpfungen Aussagenlogik Aussagen und Aussagenverknüpfungen Aussagen sind Sätze, von denen sich sinnvollerweise sagen läßt, sie seien wahr oder falsch. Jede Aussage besitzt also einen von zwei möglichen Wahrheitswerten,

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

Tilman Bauer. 4. September 2007

Tilman Bauer. 4. September 2007 Universität Münster 4. September 2007 und Sätze nlogik von Organisatorisches Meine Koordinaten: Sprechstunden: Di 13:30-14:30 Do 9:00-10:00 tbauer@uni-muenster.de Zimmer 504, Einsteinstr. 62 (Hochhaus)

Mehr

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

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

Mehr

Logik (Prof. Dr. Wagner FB AI)

Logik (Prof. Dr. Wagner FB AI) Logik (Prof. Dr. Wagner FB AI) LERNZIELE: Über die Kenntnis und das Verständnis der gegebenen Definitionen hinaus verfolgt dieser Teil der Lehrveranstaltung die folgenden Lernziele: Bei gegebenen sprachlichen

Mehr

1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet.

1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage)

Mehr

Jeder Aussage p kann ein Wahrheitswert W(p) {0, 1} zugeordnet werden. Beispiele: W(Es regnet.) =? (je nach Lage der Dinge) W(Die Straße ist naß.) =?

Jeder Aussage p kann ein Wahrheitswert W(p) {0, 1} zugeordnet werden. Beispiele: W(Es regnet.) =? (je nach Lage der Dinge) W(Die Straße ist naß.) =? Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 Grundlagen der Mathematik für Informatiker 2 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl.

Mehr

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

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

Mehr

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

1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet.

1 Aussagenlogik. 1.1 Aussagen. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage) Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 1 Aussagenlogik 1.1 Aussagen Aussage = Behauptung Beispiele: Es regnet. Die Straße ist naß. 15 ist eine Primzahl. 3 < 8 x < 15 (hängt von x ab, keine Aussage)

Mehr

Boolesche Algebra (1)

Boolesche Algebra (1) Boolesche Algebra (1) Definition 1: Sei B = Σ 2 = {0,1} das Alphabet mit den Elementen 0 und 1. Seien auf B die 3 Operatoren einer Algebra wie folgt definiert für x,y aus B: x+y := Max(x,y), x y := Min(x,y),

Mehr

Kapitel 1. Aussagenlogik

Kapitel 1. Aussagenlogik Kapitel 1 Aussagenlogik Einführung Mathematische Logik (WS 2012/13) Kapitel 1: Aussagenlogik 1/17 Übersicht Teil I: Syntax und Semantik der Aussagenlogik (1.0) Junktoren und Wahrheitsfunktionen (1.1) Syntax

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

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier 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

Boolesche Algebra. Hans Joachim Oberle. Vorlesung an der TUHH im Wintersemester 2006/07 Montags, 9:45-11:15 Uhr, 14täglich TUHH, DE 22, Audimax 2

Boolesche Algebra. Hans Joachim Oberle. Vorlesung an der TUHH im Wintersemester 2006/07 Montags, 9:45-11:15 Uhr, 14täglich TUHH, DE 22, Audimax 2 Universität Hamburg Department Mathematik Boolesche Algebra Hans Joachim Oberle Vorlesung an der TUHH im Wintersemester 2006/07 Montags, 9:45-11:15 Uhr, 14täglich TUHH, DE 22, Audimax 2 http://www.math.uni-hamburg.de/home/oberle/vorlesungen.html

Mehr

Diskrete Strukturen WS 2018/19. Gerhard Hiß RWTH Aachen

Diskrete Strukturen WS 2018/19. Gerhard Hiß RWTH Aachen Diskrete Strukturen WS 2018/19 Gerhard Hiß RWTH Aachen Erster Teil: Grundlagen Kapitel 1, Mathematische Grundbegriffe 1.1 Aussagen Begriff (Aussage) Sprachlicher Ausdruck, welcher entweder wahr oder falsch

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

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

Was ist Logik? Was ist Logik? Aussagenlogik. Wahrheitstabellen. Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie

Was ist Logik? Was ist Logik? Aussagenlogik. Wahrheitstabellen. Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie Was ist Logik? Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie Begriff Logik wird im Alltag vielseitig verwendet Logik untersucht, wie man aus Aussagen andere Aussagen ableiten kann Beschränkung auf

Mehr

Rechnerstrukturen, Teil 1. Vorlesung 4 SWS WS 14/15

Rechnerstrukturen, Teil 1. Vorlesung 4 SWS WS 14/15 Rechnerstrukturen, Teil 1 Vorlesung 4 SWS WS 14/15 Prof. Dr Jian-Jia Chen Dr. Lars Hildebrand Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund lars.hildebrand@tu-.de http://ls1-www.cs.tu-.de Übersicht

Mehr

Grundlagen der Programmierung

Grundlagen der Programmierung GdP4 Slide 1 Grundlagen der Programmierung Vorlesung 4 vom 04.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel Grundlagen der Programmierung 1. Einführung Grundlegende Eigenschaften von Algorithmen und Programmen

Mehr

Logik für Informatiker Logic for computer scientists

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

Mehr

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

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

f ist sowohl injektiv als auch surjektiv.

f ist sowohl injektiv als auch surjektiv. Bemerkungen: Wir erinnern uns an folgende Definitionen: Eine Funktion f : U V heißt injektiv, wenn gilt: ( x, y U)[x y f(x) f(y)] Eine Funktion f : U V heißt surjektiv, wenn gilt: ( y V x U)[y = f(x)]

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

Lineare Algebra I. Anhang. A Relationen. Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA. Wintersemester 2009/10

Lineare Algebra I. Anhang. A Relationen. Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA. Wintersemester 2009/10 Fakultät für Mathematik Fachgebiet Mathematische Informatik Anhang Lineare Algebra I Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA Wintersemester 2009/10 A Relationen Definition A.1. Seien X, Y beliebige

Mehr

Logik. Ernest Peter Propädeutikum Mathematik Informatik/Wirtschaftsinformatik, Block Aussage

Logik. Ernest Peter Propädeutikum Mathematik Informatik/Wirtschaftsinformatik, Block Aussage Logik Die Logik ist in der Programmierung sehr wichtig. Sie hilft z.b. bei der systematischen Behandlung von Verzweigungen und Schleifen. z.b. if (X Y und Y>0) then Oder beim Beweis, dass ein Algorithmus

Mehr

Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre

Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre Prof. Dr. B. Niethammer Dr. C. Seis, R. Schubert Institut fr Angewandte Mathematik Universitt Bonn Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre Wir wollen im Folgenden eine kurze Einführung in die Grundbegriffe

Mehr

ELEMENTARE DISKRETE MATHEMATIK Kapitel 2: Elementare Logik und Beweise

ELEMENTARE DISKRETE MATHEMATIK Kapitel 2: Elementare Logik und Beweise ELEMENTARE DISKRETE MATHEMATIK Kapitel 2: Elementare Logik und Beweise MAA.01011UB MAA.01011PH Vorlesung mit Übung im WS 2016/17 Christoph GRUBER Günter LETTL Institut für Mathematik und wissenschaftliches

Mehr

Mathematischer Vorbereitungskurs für das MINT-Studium

Mathematischer Vorbereitungskurs für das MINT-Studium Mathematischer Vorbereitungskurs für das MINT-Studium Dr. B. Hallouet b.hallouet@mx.uni-saarland.de SS 2017 Vorlesung 1 MINT Mathekurs SS 2017 1 / 19 Organisation Vorlesung (2 SWS): Do., 16:15 Uhr -18:00

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

Informatik A. Prof. Dr. Norbert Fuhr auf Basis des Skripts von Prof. Dr. Wolfram Luther und der Folien von Peter Fankhauser

Informatik A. Prof. Dr. Norbert Fuhr auf Basis des Skripts von Prof. Dr. Wolfram Luther und der Folien von Peter Fankhauser Informatik A Prof. Dr. Norbert Fuhr fuhr@uni-duisburg.de auf Basis des Skripts von Prof. Dr. Wolfram Luther und der Folien von Peter Fankhauser 1 Teil I Logik 2 Geschichte R. Descartes (17. Jhdt): klassische

Mehr

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Teil 2: Logik 1 Prädikatenlogik (Einleitung) 2 Aussagenlogik Motivation Grundlagen Eigenschaften Eigenschaften Normalformen

Mehr

Vorlesung 3: Logik und Mengenlehre

Vorlesung 3: Logik und Mengenlehre 28102013 Erinnerung: Zeilen-Stufen-Form (ZSF) eines LGS 0 0 1 c 1 0 0 0 1 0 0 1 c r 0 0 0 c r+1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 c m Erinnerung: Information der Zeilen-Stufen-Form Aus der ZSF liest man ab: Folgerung

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

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

Zusammenfassung Syntax: Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Hornformeln. Zusammenfassung

Zusammenfassung Syntax: Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 15 Normalformen und Hornformeln. Zusammenfassung Formale der Informatik 1 Kapitel 15 und Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 30. Mai 2016 Zusammenfassung Syntax Zusammenfassung Syntax: Motivation Definition der Syntax: Alphabet, Junktor

Mehr

Aussagenlogik. Formale Methoden der Informatik WiSe 2010/2011 teil 7, folie 1 (von 50)

Aussagenlogik. Formale Methoden der Informatik WiSe 2010/2011 teil 7, folie 1 (von 50) Aussagenlogik Formale Methoden der Informatik WiSe 2/2 teil 7, folie (von 5) Teil VII: Aussagenlogik. Einführung 2. Boolesche Funktionen 3. Boolesche Schaltungen Franz-Josef Radermacher & Uwe Schöning,

Mehr

Vorkurs Mathematik für Informatiker 5 Logik, Teil 1

Vorkurs Mathematik für Informatiker 5 Logik, Teil 1 5 Logik, Teil 1 Michael Bader, Thomas Huckle, Stefan Zimmer 1. 9. Oktober 2008 Kap. 5: Logik, Teil 1 1 Aussagenlogik Rechnen mit Wahrheitswerten: true und false Kap. 5: Logik, Teil 1 2 Aussagenlogik Rechnen

Mehr

Kleine lateinische Buchstaben wie z. B. p, q, r, s t, usw.

Kleine lateinische Buchstaben wie z. B. p, q, r, s t, usw. 1.1 Aussagenlogik Grundlagen der Mathematik 1 1.1 Aussagenlogik Definition: Aussage Eine Aussage im Sinne der Logik ist ein formulierter Tatbestand, der sich bei objektiver Prüfung immer eindeutig als

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

b. Lehre des vernünftigen Schlussfolgerns (1. System von Regeln von Aristoteles ( v. Chr.); sprachliche Argumente

b. Lehre des vernünftigen Schlussfolgerns (1. System von Regeln von Aristoteles ( v. Chr.); sprachliche Argumente II. Zur Logik 1. Bemerkungen zur Logik a. Logisches Gebäude der Mathematik: wenige Axiome (sich nicht widersprechende Aussagen) bilden die Grundlage; darauf aufbauend Lehrsätze unter Berücksichtigung der

Mehr

Fachwissenschaftliche Grundlagen

Fachwissenschaftliche Grundlagen Fachwissenschaftliche Grundlagen Vorlesung im Wintersemester 2011/2012, Universität Landau 2. Vorlesung Roland Gunesch Roland Gunesch (Mathematik) Fachwissenschaftliche Grundlagen 1 / 21 Themen heute 1

Mehr

Alphabet der Prädikatenlogik

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

Mehr

1. Grundlagen der Informatik Boolesche Algebra / Aussagenlogik

1. Grundlagen der Informatik Boolesche Algebra / Aussagenlogik 1. Grundlagen der Informatik Boolesche Algebra / Aussagenlogik Inhalt Grundlagen digitaler Systeme Boolesche Algebra / Aussagenlogik Organisation und Architektur von Rechnern Algorithmen, Darstellung von

Mehr

Aussagenlogik. 1 Einführung. Inhaltsverzeichnis. Zusammenfassung

Aussagenlogik. 1 Einführung. Inhaltsverzeichnis. Zusammenfassung Tobias Krähling email: Homepage: 13.10.2012 Version 1.2 Zusammenfassung Die Aussagenlogik ist sicherlich ein grundlegendes mathematisches Gerüst für weitere

Mehr

2. Tutorium Digitaltechnik und Entwurfsverfahren

2. Tutorium Digitaltechnik und Entwurfsverfahren 2. Tutorium Digitaltechnik und Entwurfsverfahren Tutorium Nr. 9 Alexis Tobias Bernhard Fakultät für Informatik, KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft

Mehr

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Prof. Dr. Armin Iske Department Mathematik, Universität Hamburg Technische Universität Hamburg-Harburg Wintersemester 2006/2007 Analysis I TUHH, Winter

Mehr

Grundlagen der Programmierung

Grundlagen der Programmierung GdP2 Slide 1 Grundlagen der Programmierung Vorlesung 2 Sebastian Ianoski FH Wedel GdP2 Slide 2 Beispiel ür eine Programmveriikation Gegeben sei olgender Algorithmus: i (x>0) ((y+x) 0) then z := x y else

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

Einführung in die Logik, Übungsklausur 2016/07/11

Einführung in die Logik, Übungsklausur 2016/07/11 Institut für Theoretische Informatik ITI Dr. Jürgen Koslowski Einführung in die Logik, Übungsklausur 2016/07/11 Diese Aufgaben werden in der Extra-Übung am Freitag, 2016-07-15, 13:15, im SN 19.4 besprochen,

Mehr

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

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 26. Oktober 2017 1/35 Abbildungen Boolesche Algebra Summen- und Produktzeichen Definition

Mehr

definieren eine Aussage A als einen Satz, der entweder wahr (w) oder falsch (f) (also insbesondere nicht beides zugleich) ist 1. Beispiel 1.1.

definieren eine Aussage A als einen Satz, der entweder wahr (w) oder falsch (f) (also insbesondere nicht beides zugleich) ist 1. Beispiel 1.1. 22 Kapitel 1 Aussagen und Mengen 1.1 Aussagen Wir definieren eine Aussage A als einen Satz, der entweder wahr w) oder falsch f) also insbesondere nicht beides zugleich) ist 1. Beispiel 1.1. 2 ist eine

Mehr

Definition (Modus Ponens) Wenn A, dann B. A gilt Also, gilt B

Definition (Modus Ponens) Wenn A, dann B. A gilt Also, gilt B Zusammenfassung der letzten LVA Wenn das Kind schreit, hat es Hunger Das Kind schreit Also, hat das Kind Hunger Fakt Korrektheit dieser Schlussfigur ist unabhängig von den konkreten Aussagen Einführung

Mehr

Informatik A (Autor: Max Willert)

Informatik A (Autor: Max Willert) 2. Aufgabenblatt Wintersemester 2012/2013 - Musterlösung Informatik A (Autor: Max Willert) 1. Logik im Alltag (a) Restaurant A wirbt mit dem Slogan Gutes Essen ist nicht billig!, das danebenliegende Restaurant

Mehr

De Morgan sche Regeln

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

Mehr

Zusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung

Zusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Einführung in die Theoretische Informatik Wenn das Kind schreit, hat es Hunger Das Kind schreit Also, hat das Kind Hunger Christina Kohl Alexander Maringele

Mehr

Einführung in die Logik (Vorkurs)

Einführung in die Logik (Vorkurs) Einführung in die Logik (Vorkurs) Jürgen Koslowski 2014-04-07 Ein Beispiel Familie A will im kommenden Jahr eine Waschmaschine, ein Auto und ein Moped anschaffen. Aber falls Herr A seinen üblichen Bonus

Mehr

Einführung in die Theoretische Informatik

Einführung in die Theoretische Informatik Einführung in die Theoretische Informatik Woche 4 Harald Zankl Institut für Informatik @ UIBK Wintersemester 2014/2015 Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LV Modus Ponens A B B A MP Axiome für

Mehr

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 14 Aussagenlogik Syntax & Semantik. Motivation. Motivation

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 14 Aussagenlogik Syntax & Semantik. Motivation. Motivation Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 14 Aussagenlogik & Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de Mit der Aussagenlogik lassen sich einfache Verknüpfungen zwischen (atomaren) Gebilden ausdrücken

Mehr

Einführung in die mathematische Logik

Einführung in die mathematische Logik Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2014 Einführung in die mathematische Logik Vorlesung 7 Sprachen erster Sufe Die in der letzten Vorlesung erwähnten Konstruktionsmöglichkeiten für Aussagen sind im Wesentlichen

Mehr

Zusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung

Zusammenfassung der letzten LVA. Einführung in die Theoretische Informatik. Syntax der Aussagenlogik. Inhalte der Lehrveranstaltung Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Einführung in die Theoretische Informatik Christina Kohl Alexander Maringele Georg Moser Michael Schaper Manuel Schneckenreither Institut für Informatik

Mehr

Formale Grundlagen (Nachträge)

Formale Grundlagen (Nachträge) Inhaltsverzeichnis 1 Aussagenlogik: Funktionale Vollständigkeit................... 1 Bit-Arithmetik mit logischen Operationen.................... 3 Prädikatenlogik: Eine ganz kurze Einführung..................

Mehr

Grundlagen der Informationverarbeitung

Grundlagen der Informationverarbeitung Grundlagen der Informationverarbeitung Information wird im Computer binär repräsentiert. Die binär dargestellten Daten sollen im Computer verarbeitet werden, d.h. es müssen Rechnerschaltungen existieren,

Mehr

Rückblick. Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen. 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits. Informatik 1 / Kapitel 2: Grundlagen

Rückblick. Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen. 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits. Informatik 1 / Kapitel 2: Grundlagen Rückblick Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits 66 Rückblick Gleitkommazahlen (IEEE Floating Point Standard 754) lassen das Komma bei der Darstellung

Mehr

Vorkurs Mathematik Logik und Beweismethoden 1

Vorkurs Mathematik Logik und Beweismethoden 1 Vorkurs Mathematik Logik und Beweismethoden 1 Saskia Klaus 05. Oktober 2016 Dieser Vortrag wird schon seit vielen Jahren im Vorkurs gehalten und basiert auf der Arbeit vieler verschiedener Menschen, deren

Mehr

Eine Aussage ist ein Satz der Umgangssprache, der wahr oder falsch sein kann. Man geht von dem Folgenden aus:

Eine Aussage ist ein Satz der Umgangssprache, der wahr oder falsch sein kann. Man geht von dem Folgenden aus: Karlhorst Meyer Formallogik Die Umgangssprache ist für mathematische Bedürfnisse nicht exakt genug. Zwei Beispiele: In Folge können u. U. Beweise, die in Umgangssprache geschrieben werden, nicht vollständig,

Mehr

Aussagenlogik. (MAF2) MAF(I, t) = t und MAF(I, f ) = f. Die Semantik aussagenlogischer Formeln ist durch die Funktion

Aussagenlogik. (MAF2) MAF(I, t) = t und MAF(I, f ) = f. Die Semantik aussagenlogischer Formeln ist durch die Funktion 43 Vergleiche mit MBA! (MAF4) MAF(I, (F G)) = MAF(I, F) MAF(I, G), wobei die zum Symbol gehörende Funktion ist. (MAF3) MAF(I, F) = MAF(I, F) (MAF2) MAF(I, t) = t und MAF(I, f ) = f (MAF1) MAF(I, A) = I(A),

Mehr

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Definition Algorithmus. Wie beschreibt man Algorithmen?

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Definition Algorithmus. Wie beschreibt man Algorithmen? Programm heute Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 2015 1 Einführung Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München 2 Grundlagen von Algorithmen

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

Brückenkurs Mathematik 2015

Brückenkurs Mathematik 2015 Technische Universität Dresden Fachrichtung Mathematik, Institut für Analysis Dr.rer.nat.habil. Norbert Koksch Brückenkurs Mathematik 2015 1. Vorlesung Logik, Mengen und Funktionen Ich behaupte aber, dass

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 2016 Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Programm heute 1 Einführung 2 Grundlagen von Algorithmen

Mehr

Rückblick. Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen. 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits. Informatik 1 / Kapitel 2: Grundlagen

Rückblick. Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen. 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits. Informatik 1 / Kapitel 2: Grundlagen Rückblick Erweiterte b-adische Darstellung von Kommazahlen 7,1875 dargestellt mit l = 4 und m = 4 Bits 66 Rückblick Gleitkommazahlen (IEEE Floating Point Standard 754) lassen das Komma bei der Darstellung

Mehr

Geschichte der Logik ist eng verknüpft mit (Sprach-) Philosophie. Logik untersucht, wie aus wahren Aussagen andere wahre Aussagen folgen

Geschichte der Logik ist eng verknüpft mit (Sprach-) Philosophie. Logik untersucht, wie aus wahren Aussagen andere wahre Aussagen folgen Was ist Logik? Geschichte der Logik ist eng verknüpft mit (Sprach-) Philosophie Logik untersucht, wie aus wahren Aussagen andere wahre Aussagen folgen Beschränkung auf "Aussage A folgt nach einer gegebenen

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Logik für Informatiker 2. Aussagenlogik Teil 4 7.05.2012 Viorica Sofronie-Stokkermans Universität Koblenz-Landau e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Bis jetzt Syntax der Aussagenlogik: Definition der Menge

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

Rechnerstrukturen. Michael Engel und Peter Marwedel WS 2013/14. TU Dortmund, Fakultät für Informatik

Rechnerstrukturen. Michael Engel und Peter Marwedel WS 2013/14. TU Dortmund, Fakultät für Informatik Rechnerstrukturen Michael Engel und Peter Marwedel TU Dortmund, Fakultät für Informatik WS 2013/14 Folien a. d. Basis von Materialien von Gernot Fink und Thomas Jansen 21. Oktober 2013 1/33 1 Boolesche

Mehr

Syntax. 1 Jedes A AS AL ist eine (atomare) Formel. 2 Ist F eine Formel, so ist auch F eine Formel. 3 Sind F und G Formeln, so sind auch

Syntax. 1 Jedes A AS AL ist eine (atomare) Formel. 2 Ist F eine Formel, so ist auch F eine Formel. 3 Sind F und G Formeln, so sind auch Formale der Informatik 1 Kapitel 15 Folgerbarkeit, Äquivalenzen und Normalformen Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 8. Juni 2015 Syntax Definition (Syntax der Aussagenlogik) Mit AS AL sei

Mehr

Einführung in die Informatik I

Einführung in die Informatik I Einführung in die Informatik I Arithmetische und bitweise Operatoren im Binärsystem Prof. Dr. Nikolaus Wulff Operationen mit Binärzahlen Beim Rechnen mit Binärzahlen gibt es die ganz normalen arithmetischen

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

Aufgabe. Gelten die folgenden Äquivalenzen?. 2/??

Aufgabe. Gelten die folgenden Äquivalenzen?. 2/?? Äquivalenz Zwei Formeln F und G heißen (semantisch) äquivalent, falls für alle Belegungen A, die sowohl für F als auch für G passend sind, gilt A(F ) = A(G). Hierfür schreiben wir F G.. 1/?? Aufgabe Gelten

Mehr

Technische Grundlagen der Informatik

Technische Grundlagen der Informatik Technische Grundlagen der Informatik WS 2008/2009 6. Vorlesung Klaus Kasper WS 2008/2009 Technische Grundlagen der Informatik Inhalt Wiederholung Boolesche Gesetze Boolesche Kürzungsregeln Antivalenz und

Mehr

Was bisher geschah. wahr 0 t 1 falsch 0 f 0 Konjunktion 2 min Disjunktion 2 max Negation 1 x 1 x Implikation 2 Äquivalenz 2 =

Was bisher geschah. wahr 0 t 1 falsch 0 f 0 Konjunktion 2 min Disjunktion 2 max Negation 1 x 1 x Implikation 2 Äquivalenz 2 = Was bisher geschah (Klassische) Aussagenlogik: Aussage Wahrheitswerte 0 (falsch) und 1 (wahr) Junktoren Syntax Semantik Stelligkeit Symbol Wahrheitswertfunktion wahr 0 t 1 falsch 0 f 0 Konjunktion 2 min

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

Ein und derselbe Satz kann in Bezug auf unterschiedliche Situationen s 1. und s 2 unterschiedliche Wahrheitswerte haben.

Ein und derselbe Satz kann in Bezug auf unterschiedliche Situationen s 1. und s 2 unterschiedliche Wahrheitswerte haben. 2 Aussagenlogik () 2.3 Semantik von [ Gamut 4-58, Partee 7-4 ] Ein und derselbe Satz kann in Bezug auf unterschiedliche Situationen s und s 2 unterschiedliche Wahrheitswerte haben. Beispiel: Es regnet.

Mehr