【Python建立数学推理引擎TLW(一)】

Python建立数学推理引擎TLW(一) 基本数理逻辑

基本逻辑符号

符号
名字
解说
例子
读作
范畴
实质蕴涵
A ⇒ B 意味着如果 A 为真,则 B 也为真;如果 A 为假,则对 B 没有任何影响。
x = 2 ⇒ x² = 4 为真,但 x² = 4 ⇒ x = 2 一般为假(因为 x 可以是 −2)。
蕴涵;如果.. 那么
命题逻辑
可能意味着同 ⇒ 一样的意思(这个符号也可以 指示函数的域和 陪域;参见 数学符号表)。
可能意味着同 ⇒ 一样的意思(这个符号也可以指示超集)。
实质等价
A ⇔ B 意味着 A 为真如果 B 为真,和 A 为假如果 B 为假。
x + 5 = y +2 ⇔ x + 3 = y
当且仅当;iff
¬
逻辑否定
陈述 ¬A 为真,当且仅当 A 为假。
¬(¬A) ⇔ A
/
命题逻辑
穿过其他算符的斜线同于在它前面
放置的"¬"。
x ≠ y ⇔ ¬(x = y)
逻辑合取
如果 A 与 B 二者都为真,则陈述 A ∧ B 为真;否则为假。
n < 4 ∧ n >2 ⇔ n = 3(当 n 是自 然数的时候)。
逻辑析取
如果 A 或 B有一个为真陈述 或二者均为真陈述,则 A ∨ B 为真;如果二者都为假,则 陈述为假。
n ≣ 4 ∨ n ≢ 2 ⇔ n ≠ 3(当 n 是 自然数的时候)。
xor
陈述 A ⊕ B 为真,在要么 A 要么 B 但不是二者为真的时候为真。A ⊻ B 意思相同。
(¬A) ⊕ A 总是真,A ⊕ A 总是假。
异或
命题逻辑, 布尔代数
全称量词
∀ x: P(x) 意味着所有的 x 都使 P(x) 都为真。
∀ n ∈ N(n² ≣ n).
对于所有; 对于任何;对于每个;任意的
谓词逻辑
存在量词
∃ x: P(x) 意味着有至少一个 x 使 P(x) 为真。
∃ n ∈ N(n 是偶数)。
存在着
∃!
唯一量词
∃! x: P(x) 意味着精确的有一个 x 使 P(x) 为真。
∃! n ∈ N(n + 5 = 2n).
精确的存在一个
:=
定义
x := y 或 x ≡ y 意味着 x 被定义为 y 的另一个名字(但要注意 ≡ 也可以意味着其他东西,比如全等)。
cosh x := (1/2)(exp x + exp (−x))
被定义为
所有地方
:⇔
P :⇔ Q 意味着 P 被定义为逻辑等价于 Q。
A XOR B :⇔ (A ∨ B) ∧ ¬(A ∧ B)
()
优先组合
优先进行括号内的运算。
(8/4)/2 = 2/2 = 1, 而 8/(4/2) = 8/2 = 4。
推论
x ├ y 意味着 y 推导自 x。
A → B ├ ¬B → ¬A
推论或推导
命题逻辑, 谓词逻辑

类图抽象

Logic +取布尔值() Predict +打印真值表() +解析表达式() And 且、合取 ∧ Or 或、析取 ∨ Not 非 ¬ Imply 如果那么→ Equivalent 当且仅当⇔ True False

类图具象

type buildins.type BasicMeta 可比性 ManagedProperties 享元属性 FunctionClass 函数特性 «S» Singleton 单例 Printable 打印表达式 Basic 解析表达式 Boolean 布尔 AssocOp 交换律 Application 应用类型适配 BooleanFunction 布尔函数 NNF否定范式转换 ANF代数范式转换 CNF合取范式转换 DNF析取范式转换 化简消除 永真判定 SOP最小项化 POS最大项化 dpll() coSAT() BooleanAtom 布尔元素 BooleanTrue BooleanFalse LatticeOp 结合律 And 且、合取 ∧ Or 或、析取 ∨ Not 非 ¬ Imply 如果那么→ Xor 异或 Nand 非与 Nor 非或 Xnor 非异或 Equivalent 当且仅当⇔ ITE 选择函数 metaclass metaclass true false

参考

[1]: https://baike.baidu.com/item/逻辑符号/6020383

[2]: https://www.sympy.org

<think>好的,用户需要将TLW格式文件转换为MP4格式。首先,我需要确认TLW是什么类型的文件格式,因为这不是常见的格式。可能用户遇到了特定的软件或设备生成的视频文件,需要转换到更通用的MP4格式以便播放或分享。 接下来,用户可能已经尝试过些常规方法,比如使用常见的转换工具,但发现不支持TLW格式。所以,我需要考虑可能的解决方案,包括专用软件、在线转换工具,或者是否有其他方法可以间接转换,比如先提取数据再重新编码。 根据提供的引用内容,比如引用[1]中提到数据抽取和帧浏览器,可能用户需要先分析TLW文件的结构,或者将其分解成帧,再重新组合成MP4。不过,这可能比较复杂,适用于有技术背景的用户。另外,引用[2]提到Visio文件转换为PDF,可能需要类似的步骤:找到正确的工具调整格式,再导出为目标格式。引用[3]中的RINEX格式转换可能需要特定工具,这可能暗示TLW也可能是某种专业格式,需要专用软件处理。 可能的步骤包括: 1. 确认TLW文件的来源和用途,是否有官方推荐的转换工具。 2. 使用支持TLW格式的专业视频转换软件。 3. 如果无法直接转换,尝试将TLW文件导入到其原生软件中,再导出为MP4。 4. 使用FFmpeg这样的命令行工具,如果有对应的编解码器支持。 5. 在线转换服务,但需注意文件隐私问题。 6. 如果文件结构特殊,可能需要脚本或自定义方法处理。 需要提醒用户注意版权和软件许可,确保合法转换。此外,检查是否有更新版本的软件支持TLW转换,或者联系文件提供方获取帮助。</think>要将TLW格式文件转换为MP4格式,可尝试以下方法: ### 方法1:使用原生软件导出 1. **确认TLW文件来源**:TLW可能是特定软件(如录屏工具、科研仪器等)生成的专有格式,需先通过其原生软件导出为中间格式(如AVI、MOV)。 - 例如,某些工业相机生成的TLW文件需用配套软件(如TimeLogic Workshop)打开后,通过“文件→导出”功能转换为通用视频格式[^1]。 ### 方法2:视频转换工具 1. **专业工具**:使用支持TLW格式的转换器(需提前确认兼容性),例如: ```plaintext - Any Video Converter(需插件支持) - FFmpeg(通过命令行尝试解码,例如 `ffmpeg -i input.tlw output.mp4`) ``` 2. **在线转换**:上传至Zamzar、CloudConvert等平台,但需注意文件隐私和大小限制。 ### 方法3:帧提取重组 若TLW本质是图像序列(如动图分解帧),可参考引用[1]中“帧浏览器”思路: 1. 使用工具(如GIMP、FFmpeg)将TLW按帧分解为PNG/JPG 2. 通过FFmpeg重新编码为MP4: ```bash ffmpeg -framerate 30 -i frame_%04d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4 ```
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