III. Szabályalapú logikai következtetés
|
|
- Béla Lukács
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Speciális szabályalapú következtetés III. Szabályalapú logikai következtetés Ismeretek (tények, szabályok, cél) elsőrendű logikai formulák. Ezek az állítások eredeti formájukat megőrzik, ami másodlagos vezérlési stratégiaként épül be a következtetésbe. A,, A n C tételek bizonyítása, de válaszadásra is alkalmas, amennyiben a kérdést (ki, mit, hol, mikor, mennyiért) egy xp(x) alakú (van-e egyáltalán válasz a kérdésre) célállítással helyettesítjük. Bizonyítás: állítások sorozata, ahol az utolsó állítás a célállítás és amelyben minden állítás vagy egy tény, vagy pedig a sorozat megelőző állításaiból és egy szabályból vezethető le a modus ponens alapján. Iránya: előre vagy visszafelé haladó 2 Illesztés a modus ponens-nél. Reprezentáció Mikor alkalmazható a modus ponens (mikor illeszthető egymáshoz két formula) és mi a következménye? Ha p q és p q r akkor r (alaki azonosság) Ha (p q) és p q r akkor r (logikai ekvivalencia) Ha p q és p r akkor r q (formula részéhez) Elsőrendű formulák esetében az illesztésnél változóhelyettesítésre is szükség lehet. Ha yp(f(y)) és x(p(x) Q(x)) akkor Q(f(y)). Formai megkötéseket tehetünk a formulák alakjára, hogy az illeszthetőséget könnyen el lehessen dönteni: alaki azonossággal+változó helyettesítéssel Ez azonban a teljesség rovására mehet. 3 Az illesztések egyszerű vizsgálata érdekében a speciális alakú axiómákat és célállítást használunk, miközben törekszünk az állítások eredeti alakjának megőrzésére ÉS/VAGY formájú (ÉVF) kifejezések literálok; A B, A B alakú formulák, ahol az A és B maguk is ÉVF kifejezések. 4 Előre haladó szabályalapú reprezentáció Visszafelé haladó szabályalapú reprezentáció univerzálisan kvantált ÉVF kifejezés Szabályok: L W alakú univerzálisan kvantált kifejezések, ahol L egy literál, a W pedig ÉVF kifejezés L L n alakú egzisztenciálisan kvantált kifejezés, ahol L,,L n literálok. L L n alakú univerzálisan kvantált kifejezés, ahol L,,L n literálok. Szabályok: W L alakú univerzálisan kvantált kifejezések, ahol L egy literál, a W pedig ÉVF kifejezés egzisztenciálisan kvantált ÉVF kifejezés 5 6
2 A formulák átalakítása a Skolem normál formára hozáshoz hasonlóan megy Szabályokban visszaállítjuk a főimplikációt (minden más implikációt eliminálunk) Célállítást fordítva Skolemizáljuk Az univerzális kvantoroktól szabadulunk meg Nem alkalmazzuk a disztributív törvényeket Emiatt nem tudjuk a lehető legáltalánosabb változó-átnevezést alkalmazni, csak főkonjunkciós tényezőnként. Előre haladó Több tényből könnyű egyet csinálni Nem megfelelő alakú cél esetén (L L i ) (L o L z ) Nem megfelelő alakú szabály L L 2 W helyett L W és L 2 W L L 2 W? Akadályok Visszafelé haladó Több tényből könnyű egyet csinálni Nem megfelelő alakú tény esetén (L L i ) (L o L z ) Nem megfelelő alakú szabály W L L 2 helyett W L és W L 2 W L L 2? Gráfreprezentáció Illesztés ÉS/VAGY gráfba rajzolása A megcélzott logikai következtetést egy alkalmas gráfbeli út megkeresésének problémájává fogalmazzuk át. A logikai reprezentációnak egy ÉS/VAGY gráfot feleltetünk meg, amelynek hiperútja egy-egy bizonyítást szimbolizál. P(a) Q(b) Szabály: P(x) R(x) R(z) Q(y) L, L W, L =L W L, L =L L 9 0 R(a) R(x) R(z) P(a) Q(b) P(a) x a P(x) z a S(x) S(a) Q(b) y b Q(y) A vagy művelet ÉS Az és művelet VAGY Q(b) R(a) Szabály: R(x) P(x) P(x) Q(y) W, W L, L =L L L, L =L L Illesztés ÉS/VAGY gráfba rajzolása P(x) Q(y) P(x) x x P(x ) R(x ) S(x ) R(a) x a Q(y) y b Q(b) Az és művelet ÉS A vagy művelet VAGY olyan (R,s,T), ahol Előre haladó szabályalapú gráfreprezentáció R=(N,A) egy ÉS/VAGY gráf, amelyet a tény ÉS/VAGY gráfjából kiindulva építhetünk fel úgy, hogy az összes lehetséges módon illesztjük a szabályokat és a célliterálokat, s - tényállítást szimbolizáló csúcs, T - célliterálokat szimbolizáló csúcsok. 2 2
3 olyan (R,s,T), ahol Visszafelé haladó szabályalapú gráfreprezentáció R=(N,A) egy ÉS/VAGY gráf, amelyet a cél ÉS/VAGY gráfjából kiindulva építhetünk fel úgy, hogy az összes lehetséges módon illesztjük a szabályokat és a tényliterálokat, s - célállítást szimbolizáló csúcs, T - tényliterálokat szimbolizáló csúcsok. A reprezentációs gráf mindig egy fa. Megjegyzés Egy szabály illetve (cél/tény) literál többször is illeszthető. A logikai levezetés (bizonyítás) egy megoldásgráfként (s T hiperút) jelenik meg a gráfban. Nem minden megoldásgráf jelent levezetést. 3 4 Ellentmondásos levezetés Konzisztencia és az egyesítő kompozíció B(x) A(a) B(b) B(x) B(x) x a x b A(a) B(b) Az,, m helyettesítések ( i ={v i t i,,v in i t in i}) konzisztensek (ellentmondásmentesek), ha a V=< v,, v mn m > és T=< t,, t mn m > sorozatok egyesíthetők. A V és T legáltalánosabb egyesítőhelyettesítését az,, m helyettesítések egyesítő kompozíciójának (EK) nevezzük. 5 6 Megjegyzés 3. Következtetés Ha,, m helyettesítések konzisztensek, akkor nem írnak elő ugyanarra a változóra olyan {x t i} helyettesítéseket, amelyek termjei nem egyesíthetőek: ={x a} és ={y a} konzisztens ={x y} és ={x a, y b} inkonzisztens Az egyesítő helyettesítés független az,, m helyettesítések sorrendjétől. A helyes levezetés egy ellentmondásmentes illesztőhelyettesítéseket tartalmazó megoldásgráf. Az EK-t válaszadásra is felhasználhatjuk. A reprezentációs gráfban történő irányított út (megoldási gráf) keresése visszalépéses kereséssel o Globális munkaterületen a startcsúcsából induló hiperút o Szabályok: az illesztések illetve a visszalépés o Visszalépéses vezérlési stratégia Másodlagos stratégiák: formulák alakjának felhasználása Heurisztikák A talált megoldási gráf konzisztenciájának ellenőrzése 7 8 3
4 Példa Tény vagy szabály? Tomi és Misi tagjai az alpinisták klubjának. Egy klubtag síelő vagy hegymászó. Nincs olyan hegymászó, aki szeretné az esőt. A havat minden síelő szereti. Tomi szereti az esőt és a havat. Misi mindenben ellentétesen vélekedik, mint Tomi. Ki az a klubtag, aki hegymászó, de nem síelő? Egyértelmű esetek A(Misi) Sz(Tomi,eső) x ( S(x) H(x) ) x (S(x) Sz(x,hó) ) Nem egyértelmű esetek x(h(x) Sz(x,eső)) helyett x(h(x) Sz(x,eső) ) y (Sz(Tomi,y) Sz(Misi,y) ) y ( Sz(Tomi,y) Sz(Misi,y) ) 9 20 szabály szétbontása Szabályok formája x ( S(x) H(x ) ) helyett x ( H(x) ) x ( H(x) S(x) ) szabály átformálása (kontrapozitív alak) y ( Sz(Tomi,y) Sz(Misi,y) ) mellett y ( Sz(Misi,y) Sz(Tomi,y) ) Válasz Kérdés: Ki az az x személy, aki H(x) x ( H(x) ) 2 22 Következtetési irány megválasztása Tény illesztése a szabály illesztése előtt A(Misi) Sz(Tomi,eső) Szabály: H(x) H(x) S(x) S(x) Sz(x,hó) H(x) Sz(x,eső) Sz(Tomi,y) Sz(Misi,y) Sz(Tomi,y) Sz(Misi,y) H(x) tény H(x) H(x) A(Misi). szabály kontrapozitív 3. szabály
5 Példa folytatása Ismétlődő szabálykapcsolat-gráf H(x) H(x) {x x} {x 2 x} Sz(x,hó) {x Misi, y hó} Sz(Misi,y) H(x) S(x) H(x) x 2,y x 2,y V=<x, x, x x 2, y, x, x 2, y, x x 2, y, x, x 2, y, x > T=<T, x, T x, hó, M, x, hó, M x, hó, M, x, hó, M > Ellentmondás korai felismerése. Ellentmondás korai felismerése 2. {x 2 x} = Ø H(x) ={ x/t, x /x, x 2 x } H(x) {x x} Sz(x,hó) = {x/t} ={ x/t, x /x } {x Misi, y hó} Sz(Misi,y) =? H(x) H(Tomi) H(x) {x Tomi} S(Tomi) {x 2 Tomi}? ={ x/t, x /x } S(Tomi) Folyamatos konzisztencia ellenőrzés Példa folytatása: visszalépések Additív módon számolt aktuális egyesítő kompozíció Az aktuális hiperút konzisztenciáját vizsgáljuk. Ha ellentmondásos, akkor visszalépünk. Ha nem (van EK), tovább lépünk; ezután elég a soron következő illesztő helyettesítés és a korábban talált EK konzisztenciáját megvizsgálni. (additív számolás) Aktuális EK tárolása minden csúcsnál. Változó behelyettesítés a hiperút párhuzamos ágain Egy változóra vonatkozó helyettesítést, nemcsak az illesztés alatt, hanem az aktuális hiperútban mindenhol érvényesítjük. Változó helyettesítés előtti állapot hisztorizálása. H(x) H(Tomi) H(x) S(Tomi) {x Tomi} S(Tomi) {x 2 Tomi}?
6 {x Misi} A(Misi) H(x) A(Misi) A(Misi) Példa folytatása a sorozatos visszalépések után H(x) H(Misi) {x Misi} S(Misi) S(Misi) V=< x, x, x, x 2, y, x> T=<M, x, M, x, hó, M> {x 2 Misi} Sz(Misi,hó) {y hó} Sz(Misi,y) Szabályok jellemző alakja Másodlagos stratégiai elemek o Következtetési irány megválasztása o Szabályalkalmazások iránya o Tény illesztése a szabály illesztése előtt Folyamatos konzisztencia ellenőrzés Illesztő helyettesítés iránya: fentről lefelé Ismétlődő szabálykapcsolat-gráf 3 32 Sorrendi heurisztikák. Példa Kiértékelő függvény az adott pillanatban illeszthető literálok (tények illetve szabályok) rangsorolására Meta-szabály az adott pillanatban illeszthető literálok (tények illetve szabályok) rangsorolására Azt a literált válasszuk, amelyikhez a legkevesebb féle illesztést alkalmazhatjuk! képviselők, ácsok, szülő-gyerek párok Szülő(y,x) Ács(y) Képviselő(x) Szülő(y,x) Ács(y) Képviselő(x) Szülő(u,v) Ács(u) Szülő(a,v) Képviselő(u) Képviselő(a) 350 Szülő(u,a) 2 2 Ács(a). Példa Szülő(a,b) Lehetséges próbálkozások száma a Szülő, Ács, Képviselő rögzített illesztési sorrendje mellett: Szülő, Ács, Képviselő: ** Ács, Képviselő, Szülő: 0 000*350* Ács, Szülő, Képviselő: 0 000*2* Képviselő, Ács, Szülő: 350*0 000* Képviselő, Szülő, Ács: 350*2* Szülő(y,x) Szülő(y,a) Ács(y) Ács(b) Képviselő(x) Képviselő(a). Példa y/b Szülő(b,a)? Ács(b) x/a 6
7 Mindig a fontosabb szabályt illesszük! 2. Példa Ha az alábbi szabályok közül mindkettő illeszthető. ha a betegnek leállt a szíve, akkor szívmasszázst kell alkalmazni 2. ha a betegnek horzsolt seb van az alkarján, akkor be kell kötözni akkor az elsőt kell alkalmazni. 4. A SZK nem teljes módszer A reprezentáció korlátjai miatt Nem minden logikai reprezentáció írható át csak előre vagy csak visszafelé haladó szabály alakúra (Milyen irányú az L L 2 L 3 L 4 szabály?) A következtetés korlátjai miatt Nem minden tétel vezethető le szabályalapú következtetéssel. L L - Szabályok: - L L L? L
Automatikus következtetés
Automatikus következtetés 1. Rezolúció Feladat: A 1 : Ha süt a nap, akkor Péter strandra megy. A 2 : Ha Péter strandra megy, akkor úszik. A 3 : Péternek nincs lehetősége otthon úszni. Lássuk be, hogy ezekből
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 6. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenLogika gyakorlat 08. Nincs olyan változó, amely szabadon és kötötten is előfordul.
Logika gyakorlat 08 Normálformák elsőrendben Egy formula kiigazított, ha: Különböző kvantorok különböző változókat kötnek Nincs olyan változó, amely szabadon és kötötten is előfordul. Minden formulát kiigazíthatunk,
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai kiskérdések február Mikor mondjuk, hogy az F formula a G-nek részformulája?
,,Alap kiskérdések Logika és informatikai alkalmazásai kiskérdések 2012. február 19. 1. Hogy hívjuk a 0 aritású függvényjeleket? 2. Definiálja a termek halmazát. 3. Definiálja a formulák halmazát. 4. Definiálja,
RészletesebbenAz informatika logikai alapjai
Az informatika logikai alapjai Várterész Magda DE, Informatikai Kar PTI BSc és informatikatanár hallgatók számára 2017. A logikai ekvivalencia Az A és a B elsőrendű formulák logikailag ekvivalensek, ha
Részletesebben2. Visszalépéses stratégia
2. Visszalépéses stratégia A visszalépéses keres rendszer olyan KR, amely globális munkaterülete: út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (ezen kívül a még ki nem próbált élek nyilvántartása) keresés szabályai:
RészletesebbenAz informatika logikai alapjai
Az informatika logikai alapjai Várterész Magda DE, Informatikai Kar PTI BSc és informatikatanár hallgatók számára 2017. Formulahalmaz kielégíthetősége Ezen az előadáson Γ-val egy elsőrendű logikai nyelv
RészletesebbenMatematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1
3. fejezet Matematikai logika Logikai m veletek, kvantorok D 3.1 A P és Q elemi ítéletekre vonatkozó logikai alapm veleteket (konjunkció ( ), diszjunkció ( ), implikáció ( ), ekvivalencia ( ), negáció
RészletesebbenElsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28.
Elsőrendű logika Mesterséges intelligencia 2014. március 28. Bevezetés Ítéletkalkulus: deklaratív nyelv (mondatok és lehetséges világok közti igazságrelációk) Részinformációkat is kezel (diszjunkció, negáció)
Részletesebben2. Visszalépéses keresés
2. Visszalépéses keresés Visszalépéses keresés A visszalépéses keresés egy olyan KR, amely globális munkaterülete: egy út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (az útról leágazó még ki nem próbált élekkel
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 9. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Egy HF múlt hétről HF1. a) Egyesíthető: s = [y/f(x,
RészletesebbenMatematikai logika és halmazelmélet
Matematikai logika és halmazelmélet Wettl Ferenc előadása alapján 2015-09-07 Wettl Ferenc előadása alapján Matematikai logika és halmazelmélet 2015-09-07 1 / 21 Tartalom 1 Matematikai kijelentések szerkezete
RészletesebbenLogika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Hatodik el oad as 1/33
1/33 Logika és számításelmélet I. rész Logika Hatodik előadás Tartalom 2/33 Elsőrendű rezolúciós kalkulus - előkészítő fogalmak Prenex formula, Skolem normálforma 3/33 Eldönthető formulaosztályok keresése
RészletesebbenÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA)
ÍTÉLETKALKULUS SZINTAXIS ÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA) jelkészlet elválasztó jelek: ( ) logikai műveleti jelek: ítéletváltozók (logikai változók): p, q, r,... ítéletkonstansok: T, F szintaxis szabályai
RészletesebbenGráfkeresések A globális munkaterületén a startcsúcsból kiinduló már feltárt utak találhatók (ez az ún. kereső gráf), külön megjelölve az utak azon
ÖSSZEFOGLALÁS Az MI az intelligens gondolkodás számítógépes reprodukálása szempontjából hasznos elveket, módszereket, technikákat kutatja, fejleszti, rendszerezi. Miről ismerhető fel az MI? Megoldandó
RészletesebbenPredikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák.
Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Nézzük meg a következ két kijelentést: Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett. Bármely
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók
RészletesebbenLogika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Negyedik el oad as 1/26
1/26 Logika és számításelmélet I. rész Logika Negyedik előadás Tartalom 2/26 Az elsőrendű logika szemantikája Formulák és formulahalmazok szemantikus tulajdonságai Elsőrendű logikai nyelv interpretációja
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 9. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenPredikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést.
Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést. Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett.
RészletesebbenVII. Keretalapú ismeretábrázolás
Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2
RészletesebbenElsőrendű logika szintaktikája és szemantikája. Logika (3. gyakorlat) 0-adrendű szemantika 2009/10 II. félév 1 / 1
Elsőrendű logika szintaktikája és szemantikája Logika és számításelmélet, 3. gyakorlat 2009/10 II. félév Logika (3. gyakorlat) 0-adrendű szemantika 2009/10 II. félév 1 / 1 Az elsőrendű logika Elemek egy
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 1. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Követelmények A tárgy (ea+gyak) teljesítésének követlményeit
RészletesebbenDiszkrét matematika I.
Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 2. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Matematikai logika Diszkrét matematika I. középszint
RészletesebbenÖSSZEFOGLALÁS a Bsc záróvizsga mesterséges intelligenciáról szóló témaköréhez
ÖSSZEFOGLALÁS a Bsc záróvizsga mesterséges intelligenciáról szóló témaköréhez Az MI az informatikának az a területe, amelyik az intelligens gondolkodás számítógépes reprodukálása szempontjából hasznos
RészletesebbenMesterséges intelligencia. Gregorics Tibor people.inf.elte.hu/gt/mi
people.inf.elte.hu/gt/mi Szakirodalom Könyvek Fekete István - - Nagy Sára: Bevezetés a mesterséges intelligenciába, LSI Kiadó, Budapest, 1990, 1999. ELTE-Eötvös Kiadó, Budapest, 2006. Russel, J. S., Norvig,
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363
1/6 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 46/6 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció stratégiák Szemantikus hálók
RészletesebbenDiszkrét matematika 1. középszint
Diszkrét matematika 1. középszint 2017. sz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 3. el adás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra
RészletesebbenLogikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.
Logikai ágensek Mesterséges intelligencia 2014. március 21. Bevezetés Eddigi példák tudásra: állapotok halmaza, lehetséges operátorok, ezek költségei, heurisztikák Feltételezés: a világ (lehetséges állapotok
Részletesebben1.1. Alapfogalmak. Vektor: R 2 beli elemek vektorok. Pl.: (2, 3) egy olyan vektor aminek a kezdo pontja a (0, 0) pont és a végpontja a
1. 1. hét 1.1. Alapfogalmak Vektor: R 2 beli elemek vektorok. Pl.: (2, 3) egy olyan vektor aminek a kezdo pontja a (0, 0) pont és a végpontja a (2, 3) Egyenes normál vektora egy pontban: egy olyan vektor
RészletesebbenDiszkrét matematika I.
Diszkrét matematika I. középszint 2013 ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 8. előadás Mérai László merai@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ merai Komputeralgebra Tanszék 2013 ősz Kombinatorika
RészletesebbenA matematika nyelvér l bevezetés
A matematika nyelvér l bevezetés Wettl Ferenc 2012-09-06 Wettl Ferenc () A matematika nyelvér l bevezetés 2012-09-06 1 / 19 Tartalom 1 Matematika Matematikai kijelentések 2 Logikai m veletek Állítások
RészletesebbenKétszemélyes játékok Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia
Kétszemélyes játékok Kétszemélyes, teljes információjú, véges, determinisztikus,zéró összegű játékok Két játékos lép felváltva adott szabályok szerint, amíg a játszma véget nem ér. Mindkét játékos ismeri
RészletesebbenA logikai következmény
Logika 3 A logikai következmény A logika egyik feladata: helyes következtetési sémák kialakítása. Példa következtetésekre : Minden veréb madár. Minden madár gerinces. Minden veréb gerinces 1.Feltétel 2.Feltétel
RészletesebbenAz informatika logikai alapjai
Az informatika logikai alapjai Várterész Magda DE, Informatikai Kar PTI BSc és informatikatanár hallgatók számára 2017. Példák Az alábbi világokban állításokat akarunk megfogalmazni: A táblára színes karikákat
RészletesebbenMesterséges intelligencia
Mesterséges intelligencia Problémák és az útkeresések kapcsolata Az MI problémái, hogy a megoldandó feladatai nehezek, hatalmas a lehetséges válaszok tere (problématér), a helyes válaszok megtalálása intuíciót,
RészletesebbenAZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI
AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI Előadó: Dr. Mihálydeák Tamás Sándor Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2017/2018. I. félév 4. gyakorlat Interpretáció A ϱ függvényt az L (0) = LC, Con, Form nulladrendű nyelv egy
RészletesebbenKeresések Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia
Keresések ADAT := kezdeti érték while terminálási feltétel(adat) loop SELECT SZ FROM alkalmazható szabályok ADAT := SZ(ADAT) endloop KR vezérlési szintjei vezérlési stratégia általános modellfüggő heurisztikus
Részletesebben1. A polinom fogalma. Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1. = x egyenletet.
1. A polinom fogalma Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1 = x egyenletet. Megoldás x + 1-gyel átszorozva x 2 + x + 1 = x 2 + x. Innen 1 = 0. Ez ellentmondás, így az
RészletesebbenAz informatika logikai alapjai
Az informatika logikai alapjai Várterész Magda DE, Informatikai Kar PTI BSc és informatikatanár hallgatók számára 2017. Az elsőrendű logikai nyelv interpretációja L interpretációja egy I-vel jelölt függvénynégyes,
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 4. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 2. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2009 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 4. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenLogikai ágens, lehetőségek és problémák 2
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Mesterséges Intelligencia - MI Logikai ágens, lehetőségek és problémák 2 Előadó: Hullám Gábor Pataki Béla
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 2. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2009 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenPolinomok, Lagrange interpoláció
Közelítő és szimbolikus számítások 8. gyakorlat Polinomok, Lagrange interpoláció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1. Polinomok
Részletesebben3. Magyarország legmagasabb hegycsúcsa az Istállós-kő.
1. Bevezetés A logika a görög,,logosz szóból származik, melynek jelentése gondolkodás, beszéd, szó. A logika az emberi gondolkodás vizsgálatával foglalkozik, célja pedig a gondolkodás során használt helyes
RészletesebbenMegoldások. 2001. augusztus 8.
Megoldások 2001. augusztus 8. 1 1. El zetes tudnivalók a különböz matematikai logikai nyelvekr l 1.1. (a) Igen (b) Igen (c) Nem, mert nem kijelent mondat. (d) Nem fejez ki önmagában állítást. "Ádám azt
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz
Diszkrét matematika 1. középszint 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 2. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 2. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 1. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Követelmények A tárgy (ea+gyak) teljesítésének követlményeit
RészletesebbenA matematika nyelvéről bevezetés
A matematika nyelvéről bevezetés Wettl Ferenc 2006. szeptember 19. Wettl Ferenc () A matematika nyelvéről bevezetés 2006. szeptember 19. 1 / 17 Tartalom 1 Matematika Kijelentő mondatok Matematikai kijelentések
Részletesebben1. Tétel - Az ítéletkalkulus alapfogalmai
A tételhez hozzátartozik az elsőrendű nyelv szemantikája! 1. Tétel - Az ítéletkalkulus alapfogalmai Ítéletkalkulus - Az elsőrendű logika azon speciális este, amikor csak 0 ad rendű predikátumszimbólumok
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 2. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás
Részletesebben1. Az elsőrendű logika szintaxisa
1. Az elsőrendű logika szintaxisa 6.1 Alapelemek Nyelv=abc + szintaxis + szemantika. 6.1.1 Abc Logikai rész:,,,,,, Indivídum változók (X, Y, ) Elválasztó jelek ( ( ) ) (ítélet változók) Logikán kívüli
RészletesebbenEgyenletek, egyenlőtlenségek VII.
Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós
RészletesebbenDr. Jelasity Márk. Mesterséges Intelligencia I. Előadás Jegyzet (2008. október 6) Készítette: Filkus Dominik Martin
Dr. Jelasity Márk Mesterséges Intelligencia I Előadás Jegyzet (2008. október 6) Készítette: Filkus Dominik Martin Elsőrendű logika -Ítéletkalkulus : Az elsőrendű logika egy speciális esete, itt csak nullad
RészletesebbenLogika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika 1/36
1/36 Logika és számításelmélet I. rész Logika 2/36 Elérhetőségek Tejfel Máté Déli épület, 2.606 matej@inf.elte.hu http://matej.web.elte.hu Tankönyv 3/36 Tartalom 4/36 Bevezető fogalmak Ítéletlogika Ítéletlogika
Részletesebbenkarakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja
Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja 1.Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus
Részletesebben30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK
30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK A gráfos alkalmazások között is találkozunk olyan problémákkal, amelyeket megoldását a részekre bontott gráfon határozzuk meg, majd ezeket alkalmas módon teljes megoldássá
RészletesebbenV. Kétszemélyes játékok
Teljes információjú, véges, zéró összegű kétszemélyes játékok V. Kétszemélyes játékok Két játékos lép felváltva adott szabályok szerint. Mindkét játékos ismeri a maga és az ellenfele összes választási
RészletesebbenNEM-DETERMINISZTIKUS PROGRAMOK HELYESSÉGE. Szekvenciális programok kategóriái. Hoare-Dijkstra-Gries módszere
Szekvenciális programok kategóriái strukturálatlan strukturált NEM-DETERMINISZTIKUS PROGRAMOK HELYESSÉGE Hoare-Dijkstra-Gries módszere determinisztikus valódi korai nem-determinisztikus általános fejlett
Részletesebben1. Milyen hatással van a heurisztika általában a keresõ rendszerek mûködésére?
2012. 06. 20. 1. Milyen hatással van a heurisztika általában a keresõ rendszerek mûködésére? A heurisztika olyan, a feladathoz kapcsolódó ötlet, amelyet közvetlenül építünk be egy algoritmusba, azért,
RészletesebbenHatározatlan integrál
Határozatlan integrál Boros Zoltán Debreceni Egyetem, TTK Matematikai Intézet, Anaĺızis Tanszék Debrecen, 207. február 20 27. Primitív függvény, határozatlan integrál A továbbiakban legyen I R intervallum.
RészletesebbenLogika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Harmadik el oad as 1/33
1/33 Logika és számításelmélet I. rész Logika Harmadik előadás Tartalom 2/33 Elsőrendű logika bevezetés Az elsőrendű logika szintaxisa 3/33 Nulladrendű állítás Az ítéletlogikában nem foglalkoztunk az álĺıtások
RészletesebbenTERVGENERÁLÁS. Robotika részfeladatai. Állapot-leírás logikai állításokkal. Kocka világ. Állapot-leírás tulajdonságai. Példa
Robotika részfeladatai TERVGENERÁLÁS 1. Állapottér-reprezentáció 2. Probléma redukció 3. Probléma dekompozíció 4. Logikai reprezentáció robot-szerkezet építése cél-meghatározás érzékelés, alakfelismerés
RészletesebbenA TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika 1.4 Szakterület
RészletesebbenA matematikai logika alapjai
A matematikai logika alapjai A logika a gondolkodás törvényeivel foglalkozó tudomány A matematikai logika a logikának az az ága, amely a formális logika vizsgálatára matematikai módszereket alkalmaz. Tárgya
RészletesebbenAlgoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás Tesztelési módszerek statikus tesztelés kódellenőrzés szintaktikus ellenőrzés szemantikus ellenőrzés dinamikus tesztelés fekete doboz módszerek fehér
RészletesebbenArany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 2. forduló Haladók II. kategória
Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 017/018-as tanév. forduló Haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Egy tanár kijavította egy 1 f s csoport dolgozatait.
RészletesebbenEllenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t
Ellenőrző kérdések 2. Kis dolgozat kérdései 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t 37. Ha t szintű indexet használunk,
Részletesebben4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI
4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok
RészletesebbenLogika kiskáté. Mihálydeák Tamás és Aszalós László
Logika kiskáté Mihálydeák Tamás és Aszalós László 2012 1. Definíciók 1. Adja meg a klasszikus nulladrendű nyel definícióját! Klasszikus nulladrendű nyelen az L (0) = LC, Con, F orm rendezett hármast értjük,
RészletesebbenLOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA
LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA
RészletesebbenCselekvési tervek generálása a robotikában
Cselekvési tervek generálása a robotikában Nagy Tímea, T Régeni Ágnes Robotika bevezető Meghatároz rozás Osztályoz lyozás Jellemzők Robotgeneráci ciók Tartalom Cselekvési si tervek Bevezető Algoritmusok
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 1. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2009 tavasz Követelmények A tárgy (ea+gyak) teljesítésének követlményeit
RészletesebbenMatematika 10 Másodfokú egyenletek. matematika és fizika szakos középiskolai tanár. > o < 2015. szeptember 27.
Matematika 10 Másodfokú egyenletek Juhász László matematika és fizika szakos középiskolai tanár > o < 2015. szeptember 27. copyright: c Juhász László Ennek a könyvnek a használatát szerzői jog védi. A
RészletesebbenMatematikai logika. Nagy Károly 2009
Matematikai logika előadások összefoglalója (Levelezős hallgatók számára) Nagy Károly 2009 1 1. Elsőrendű nyelvek 1.1. Definíció. Az Ω =< Srt, Cnst, F n, P r > komponensekből álló rendezett négyest elsőrendű
RészletesebbenMatematikai logika NULLADRENDŰ LOGIKA
Matematikai logika NULLADRENDŰ LOGIKA Kijelentő mondatokhoz, melyeket nagy betűkkel jelölünk, interpretáció (egy függvény) segítségével igazságértéket rendelünk (I,H). Szintaxisból (nyelvtani szabályok,
Részletesebben1. A matematikai logika alapfogalmai. 2. A matematikai logika műveletei
1. A matematikai logika alapfogalmai Megjegyzések: a) A logikában az állítás (kijelentés), valamint annak igaz vagy hamis voltát alapfogalomnak tekintjük, nem definiáljuk. b) Minden állítással kapcsolatban
RészletesebbenLogika kiskáté. Mihálydeák Tamás és Aszalós László
Logika kiskáté Mihálydeák Tamás és Aszalós László 2012 1. Definíciók 1. Adja meg a klasszikus nulladrendű nyel definícióját! Klasszikus nulladrendű nyelen az L (0) = LC, Con, F orm rendezett hármast értjük,
RészletesebbenEgy általános iskolai feladat egyetemi megvilágításban
Egy általános iskolai feladat egyetemi megvilágításban avagy mit kell(ene) tudnia egy 8.-osnak a matematika versenyeken Kunos Ádám Középiskolás pályázat díjkiosztó SZTE Bolyai Intézet 2011. november 12.
RészletesebbenModellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Modellellenőrzés dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Mit szeretnénk elérni? Informális vagy félformális tervek Informális követelmények Formális modell: KS, LTS, TA
RészletesebbenMesterséges Intelligencia (Artificial Intelligence)
Mesterséges Intelligencia (Artificial Intelligence) Bevezetés (ágens típusok, környezet tulajdonságai) Ágens: Környezetébe ágyazott (érzékelések, beavatkozások) autonóm rendszer (minimum válasz). [Bármi
RészletesebbenFormális szemantika. Kifejezések szemantikája. Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar
Formális szemantika Kifejezések szemantikája Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar 2016-2017-2 Az előadás témája Egyszerű kifejezések formális szemantikája Az első lépés a programozási nyelvek szemantikájának
RészletesebbenChomsky-féle hierarchia
http://www.ms.sapientia.ro/ kasa/formalis.htm Chomsky-féle hierarchia G = (N, T, P, S) nyelvtan: 0-s típusú (általános vagy mondatszerkezetű), ha semmilyen megkötést nem teszünk a helyettesítési szabályaira.
Részletesebben4. A kézfogások száma pont Összesen: 2 pont
I. 1. A páros számokat tartalmazó részhalmazok: 6 ; 8 ; 6 ; 8. { } { } { }. 5 ( a ) 17 Összesen: t = = a a Összesen: ot kaphat a vizsgázó, ha csak két helyes részhalmazt ír fel. Szintén jár, ha a helyes
RészletesebbenA maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
RészletesebbenModellezés Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia
Modellezés 1. Állapottér-reprezentáció Állapottér: a probléma leírásához szükséges adatok által felvett érték-együttesek (azaz állapotok) halmaza az állapot többnyire egy összetett szerkezetű érték gyakran
RészletesebbenInformatikai tehetséggondozás:
Ég és Föld vonzásában a természet titkai Informatikai tehetséggondozás: Visszalépéses keresés korlátozással TÁMOP-4.2.3.-12/1/KONV A visszalépéses keresés (backtrack) a problémamegoldás igen széles területén
RészletesebbenMatematikai logika 1 A MATEMATIKAI LOGIKA ALAPJAI. Pécsi Tudományegyetem, 2005. Bevezetés
Matematikai logika 1 A MATEMATIKAI LOGIKA ALAPJAI Dr. Tóth László Pécsi Tudományegyetem, 2005 Bevezetés A logika a gondolkodás általános törvényszerűségeit, szabályait vizsgálja. A matematikai logika a
RészletesebbenMemo: Az alábbi, "természetes", Gentzen típusú dedukciós rendszer szerint készítjük el a levezetéseket.
Untitled 2 1 Theorema Predikátumlogika 1 3 Natural Deduction (Gentzen mag/alap kalkulus) Cél: a logikai (szematikai) következményfogalom helyett a (szintaktikai) levethetõség vizsgálata. A bizonyítási
RészletesebbenKiterjesztések sek szemantikája
Kiterjesztések sek szemantikája Példa D Integer = {..., -1,0,1,... }; D Boolean = { true, false } D T1... T n T = D T 1... D Tn D T Az összes függvf ggvény halmaza, amelyek a D T1,..., D Tn halmazokból
Részletesebbenút hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.
1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Logikai ágens ügyesebben Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Mit tudunk már?
RészletesebbenLogika és informatikai alkalmazásai
Logika és informatikai alkalmazásai 1. levelezős gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2009 tavasz Követelmények A tárgy (ea+gyak) teljesítésének
Részletesebben1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje
1. Alapfogalmak 1.1. Algoritmus Az algoritmus olyan elemi műveletekből kompozíciós szabályok szerint felépített összetett művelet, amelyet megadott feltételt teljesítő bemeneti adatra végrehajtva, a megkívánt
Részletesebbenb, Van olyan makacs ember, a senki más tanácsára nem hallgat. (Univerzum az emberek halmaza)
Elsőrendű logika. Formalizálja az alábbi mondatokat: a, Aki másnak vermet ás, maga esik verembe. (Univerzum az emberek halmaza) ( yv ( E( ) E(: verembe esik, V(: vermet ás y-nak b, Van olyan makacs ember,
RészletesebbenSHk rövidítéssel fogunk hivatkozni.
Nevezetes függvény-határértékek Az alábbiakban a k sorszámú függvény-határértékek)re az FHk rövidítéssel, a kompozíció határértékéről szóló első, illetve második tételre a KL1, illetve a KL rövidítéssel,
Részletesebben