16、定理证明与常识推理

定理证明与常识推理

1 定理证明基础

定理证明是自动化推理的核心部分,旨在验证逻辑陈述的正确性。在信息与知识系统中,定理证明不仅用于确保逻辑一致性,还用于支持复杂的查询处理和知识表示。本章将探讨定理证明的基本原理,包括经典逻辑和非经典逻辑(如模态逻辑、时态逻辑)下的证明技术。

1.1 经典逻辑定理证明

经典逻辑定理证明是指在标准的一阶谓词逻辑框架内验证命题的真实性。经典逻辑的定理证明通常依赖于以下几种方法:

  • 归谬法 :假设命题的否定为真,通过演绎得出矛盾,从而证明原命题为真。
  • 自然演绎 :使用一组推理规则逐步推导出结论,这些规则包括引入和消去规则。
  • 公理化方法 :从一组已知为真的公理出发,通过演绎规则推导出新的命题。
示例:自然演绎证明

假设我们要证明命题 ( \forall x (P(x) \rightarrow Q(x)) \rightarrow (\exists x P(x) \rightarrow \exists x Q(x)) )。以下是自然演绎的证明步骤:

  1. 假设 ( \forall x (P(x) \rightarrow Q(x)) )
  2. 假设 ( \exists x P(x) )
  3. 从 ( \exists x P(x) ) 可以得出某个特定的 ( a ),使得 ( P(a) )
  4. 从 ( \forall x (P(
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值