【计算复杂性理论】证明复杂性(三):弗雷格(Frege)与扩展弗雷格(Extended Frege)证明系统

文章介绍了计算复杂性理论中的证明复杂性,探讨了弗雷格系统及其扩展,包括树形证明和Reckhow定理。弗雷格系统是推理完备的证明系统,允许通过有限规则对命题逻辑公式进行操作。树形证明是弗雷格系统的一种特殊形式,具有较小的步数和高度。Reckhow定理表明不同的弗雷格系统在本质上是等价的。此外,文章还介绍了如何通过扩展弗雷格系统来简化证明的表示。

往期文章:

弗雷格也是一个演算式证明系统,它的特点是允许我们用一个有限的规则集合中的规则对公式进行操作。“弗雷格系统”这个术语是由Cook和Reckhow[2]提出的,不过在数理逻辑中它一般被称作希尔伯特风格的演算(Hilbert-style calculi)。

一、弗雷格证明系统

L L L是命题逻辑的一个有限且完备的语言。也就是说, L L L包含由某些布尔函数定义的有限个连接词(可能包含零元连接词,即常数 0 0 0 1 1 1),并且具有任何变量个数的任何布尔函数都可以由 L L L组成的公式定义(这称为 L L L的完备性)。一个著名的例子是德·摩根语言(DeMorgan Language),它包含无限个布尔变量、常数 0 0 0 1 1 1、否定连接词 ¬ \neg ¬、合取连接词 ∧ \land 、析取连接词 ∨ \lor 和逗号( , , ,)。

定义1(弗雷格规则) 设 L L L是命题逻辑的一个有限完备语言。令 l ≥ 0 l\ge 0 l0。一个 l l l元弗雷格规则( l l l-ary Frege rule)是一个包含 ( l + 1 ) (l+1) (l+1) L L L组成的公式的元组 ( A 0 , A 1 , ⋯   , A l ) (A_0,A_1,\cdots,A_l) (A0,A1,,Al),通常写作 A 1 , A 2 , ⋯   , A l ‾ A 0 \underline{A_1,A_2,\cdots,A_l}\\ A_0 A1,A2,,AlA0使得 A 1 , A 2 , ⋯   , A l ⊨ A 0 A_1,A_2,\cdots,A_l\models A_0 A1,A2,,AlA0(即 A 1 , A 2 , ⋯   , A l A_1,A_2,\cdots,A_l A1,A2,,Al可推出 A 0 A_0 A0)。 A 1 , A 2 , ⋯   , A l A_1,A_2,\cdots,A_l A1,A2,,Al称为规则的假设(hypotheses), A 0 A_0 A0称为其结果(consequence)。一个没有假设的规则(即 l = 0 l=0 l=0)称为一个弗雷格公理模式(Frege axiom scheme),简单地写作 A 0 A_0 A0

例如,假言推理(modus ponens)就是一个二元弗雷格规则,它被定义为 p , p → q ‾ q \underline{p,p\to q}\\ q p,pqq弗雷格公理模式的一个例子是排中律(tertium non datur): p ∨ ¬ p p\lor\neg p p¬p它不需要任何前提就自动成立。

定义2(弗雷格证明) 设 F F F是一个有限的弗雷格规则集合,它定义在有限完备语言 L L L上。从 L L L公式 B 1 , B 2 , ⋯   , B t B_1,B_2,\cdots,B_t B1,B2,,Bt推出 L L L公式 C C C的一个 F F F证明就是一系列 L L L公式的集合 D 1 , D 2 , ⋯   , D k D_1,D_2,\cdots,D_k D1,D2,,Dk,使得:

  • D k = C D_k=C Dk=C
  • ∀ i ∈ { 1 , 2 , ⋯   , k } \forall i\in\{1,2,\cdots,k\} i{ 1,2,,k}
    • 要么 F F F中存在一个 l l l元弗雷格规则 A 1 , A 2 , ⋯   , A l ‾ A 0 \underline{A_1,A_2,\cdots,A_l}\\ A_0 A1,A2,,AlA0且存在 j 1 , ⋯   , j l < i j_1,\cdots,j_l<i j1,,jl<i和一个替换 σ \sigma σ使得 σ ( A k ) = D j k   ( k = 1 , 2 , ⋯   , l ) \sigma(A_k)=D_{j_k}\ (k=1,2,\cdots,l) σ(Ak)=Djk (k=1,2,,l) σ ( A 0 ) = D i \sigma(A_0)=D_i σ(A0)=Di(也就是说把这个规则用在 D j 1 , D j 2 , ⋯   , D j k D_{j_1},D_{j_2},\cdots,D_{j_k} Dj1,Dj2,,Djk上得到 D i D_i Di
    • 要么有 D i ∈ { B 1 , ⋯   , B t } D_i\in\{B_1,\cdots,B_t\} Di{ B1,,Bt}

比如,设 t = 2 t=2 t=2 B 1 = a ∨ b B_1=a\lor b B1=ab B 2 = ( a ∨ b ) → ( c ∧ ¬ d ) B_2=(a\lor b)\to(c\land\neg d) B2=(ab)(c¬d) F F F中只有一条规则:假言推理 p , p → q ‾ q \underline{p,p\to q}\\ q p,pqq现在定义替换 σ \sigma σ使得 p p p被替换为 a ∨ b a\lor b ab q q q被替换为 c ∧ ¬ d c\land\neg d c¬d,应用假言推理即可得到结果 c ∧ ¬ d c\land\neg d c¬d,从而我们推出了 C = c ∧ ¬ d C=c\land\neg d C=c¬d。我们有 D 1 = B 1 D_1=B_1 D1=B1 D 2 = B 2 D_2=B_2 D2=B2 D 3 = C D_3=C D3=C

我们用 π : B 1 , B 2 , ⋯   , B t ⊢ F C \pi:B_1,B_2,\cdots,B_t\vdash_F C π:B1,B2,,BtFC来表示 π = ( D 1 , D 2 , ⋯   , D k ) \pi=(D_1,D_2,\cdots,D_k) π=(D1,D2,,Dk)是从 B 1 , B 2 , ⋯   , B t B_1,B_2,\cdots,B_t B1,B2,,Bt推出 C C C的一个 F F F证明(如果 F F F明确则省略下标 F F F)。用 B 1 , B 2 , ⋯   , B t ⊢ F C B_1,B_2,\cdots,B_t\vdash_F C B1,B2,,BtFC来表示存在一个从 B 1 , B 2 , ⋯   , B t B_1,B_2,\cdots,B_t B1,B2,,Bt推出 C C C的证明。

定义3(可靠性和完备性) 设 L L L是命题逻辑的一个有限完备语言。对于一个定义在 L L L上、由有限个弗雷格规则组成的弗雷格证明系统 F F F,如果对于任意 L L L公式 B 1 , B 2 , ⋯   , B t , C B_1,B_2,\cdots,B_t,C B1,B2,,Bt,C B 1 , B 2 , ⋯   , B t ⊨ C B_1,B_2,\cdots,B_t\models C B1,B2,,BtC当且仅当 B 1 , B 2 , ⋯   , B t ⊢ F C B_1,B_2,\cdots,B_t\vdash_F C B1,B2,,BtFC,则称 F F F是可靠的(sound)和推理完备的(implicationally complete)。

一个经典的例子是Łukasiewicz[3]提出的非常简洁的弗雷格系统。它定义在语言 L = { ¬ , → } L=\{\neg,\to\} L={ ¬,}上,只有一条一个元数大于 0 0 0的规则——假言推理,以及三条公理模式:

  • p → ( q → p ) p\to(q\to p) p(qp)
  • [ p → ( q → r ) ] → [ ( p → q ) → ( p → r ) ] [p\to(q\to r)]\to[(p\to q)\to(p\to r)] [p(qr)][(pq)(p
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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