3、集合论中的悖论与公理:从困境到公理化构建

集合论中的悖论与公理:从困境到公理化构建

1. 集合论早期遗留问题

在集合论早期发展中,康托尔及其追随者取得了一系列基础成果。到20世纪初,集合论已走向成熟,并在诸多领域,尤其是数学分析中得到广泛且重要的应用。其中,超限算术的创立堪称一大成功,它引入并研究了无限数的加法、乘法和乘方运算。

然而,到1900年,仍有两个关于等势性的基本问题悬而未决,它们对集合论的后续发展起到了决定性作用。这两个问题以假设的形式呈现:
- 基数可比性假设 :对于任意两个集合 (A) 和 (B),要么 (A \leq_c B),要么 (B \leq_c A)。
- 连续统假设 :不存在基数介于自然数集 (N) 和实数集 (R) 之间的实数集 (X),即 ((\forall X \subseteq R)[X \leq_c N \vee X =_c R])。由于 (R =_c P(N)),连续统假设是广义连续统假设的一个特例,广义连续统假设指出对于每个无限集 (A),((\forall X \subseteq P(A))[X \leq_c A \vee X =_c P(A)])。若这两个假设都成立,那么自然数集 (N) 和实数集 (R) 代表了最小的两种“无穷阶”,即每个集合要么可数,要么与 (R) 等势,要么基数严格大于 (R)。

2. 朴素集合论的基础与问题

在集合论发展的“朴素”阶段,其建立基于康托尔对集合的定义。对早期结果的证明进行分析,可发现它们都基于外延性属性和一般概括原则。

2.1 一般概括原则

对于每个 (n) 元确定条件 (P)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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