11、后三值描述逻辑的R-演算

后三值描述逻辑的R-演算

1. 引言

在逻辑推理和计算中,R - 演算扮演着重要的角色,它能够对各种逻辑表达式进行有效的化简和推导。本文将详细介绍三种不同的R - 演算:Dt、Dm和J̸=,包括它们的有效性定义、组成部分(公理和推导规则)以及相关定理。

2. R - 演算Dt
2.1 有效性定义

设$C(a) \in \Gamma$且$D(a) \in \Delta$,一个约简$\Gamma \Rightarrow \Delta|(C(a), D(a)) \Rightarrow \Gamma’, C’(a) \Rightarrow \Delta’, D’(a)$是Dt - 有效的,记为$\vDash_t \Gamma \Rightarrow \Delta|(C(a), D(a)) \Rightarrow \Gamma’ \Rightarrow \Delta’$,当满足以下条件:
- 若$\Gamma - {C(a)} \Rightarrow \Delta$是Ft - 有效的,则$\Gamma’ = \Gamma - {C(a)}$;否则,$\Gamma’ = \Gamma$。
- 若$\Gamma’ \Rightarrow \Delta - {D(a)}$是Ft - 有效的,则$\Delta’ = \Delta - {D(a)}$;否则,$\Delta’ = \Delta$。

2.2 组成部分
  • 公理
    • $(AtL^ - )$:若$\sim l \in \Gamma$且$\sim^2 l \in \Gamm
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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