对当方阵一般模式及其应用
数学专项复习小升初典型奥数之方阵问题

数学专项复习小升初典型奥数之方阵问题在小升初的数学考试中,方阵问题是一个常考的知识点,也是奥数中的典型题型。
对于即将面临小升初的同学们来说,掌握方阵问题的解题方法和技巧至关重要。
接下来,让我们一起来深入了解方阵问题。
首先,我们要明白什么是方阵。
方阵就是行数和列数相等的正方形队列。
比如,一个 5 行 5 列的队列就是一个方阵。
方阵问题主要包括以下几个方面:一、方阵的基本特点1、方阵不论在哪一层,每边上的数量都相等。
每向里一层,每边上的数量就减少 2。
2、每层数量相差 8(除了最里层)。
3、实心方阵的总数=每边数量×每边数量二、方阵的层数、每层数量与总数的关系假设一个方阵有 n 层,最外层每边有 a 个,那么从外往里第二层每边数量为 a 2,第三层每边数量为 a 4,以此类推。
每层数量=每边数量×4 4总数=最外层每边数量×最外层每边数量三、常见的方阵问题类型及解题方法1、已知方阵总数,求每边数量比如,一个实心方阵的总数是 64 人,求每边有多少人?我们知道实心方阵的总数=每边数量×每边数量,因为8×8 =64,所以每边有 8 人。
2、已知每边数量,求方阵总数若一个方阵每边有 9 人,求这个方阵的总人数。
总数= 9×9 = 81(人)3、求方阵的层数及每层的数量例如,一个方阵总数为 144 人,最外层每边有 12 人,求方阵的层数和每层的数量。
首先,最外层数量= 12×4 4 = 44(人)因为每层数量相差 8,所以从外往里第二层数量为 44 8 = 36(人),第三层为 36 8 = 28(人),第四层为 28 8 = 20(人),第五层为 20 8 = 12(人)。
所以这个方阵一共有 5 层。
四、解题技巧和注意事项1、画图辅助理解在解决方阵问题时,通过画图可以更直观地看出方阵的结构和数量关系,有助于我们找到解题的思路。
2、找准关键信息认真审题,确定题目中给出的是方阵总数、每边数量还是其他相关信息,根据已知条件选择合适的公式进行计算。
矩阵的变换与应用

矩阵的变换与应用矩阵是数学中一种重要的工具,具有广泛的应用。
它可以用来表示线性变换、解决线性方程组、描述图形的旋转、缩放和平移等操作。
在计算机图形学、物理学、经济学以及工程学等领域,矩阵的变换与应用发挥着重要的作用。
一、矩阵的基本定义与性质矩阵是由数所组成的矩形阵列,通常用方括号表示。
一个矩阵包含若干行和若干列,行和列的交点处的元素是矩阵的元素。
矩阵的大小由它的行数和列数确定。
例如,一个3行4列的矩阵可以表示为:[ a11 a12 a13 a14 ][ a21 a22 a23 a24 ][ a31 a32 a33 a34 ]矩阵的性质包括可加性、可乘性、转置等。
矩阵的加法满足交换律和结合律,即(A + B) + C = A + (B + C)。
矩阵的乘法满足结合律,但不满足交换律,即AB ≠ BA。
矩阵的转置是将矩阵的行和列对调得到的新矩阵。
二、矩阵的变换1. 线性变换矩阵可以表示线性变换,例如,平移、旋转和缩放。
对于二维坐标系上的点P(x, y),通过矩阵变换可以得到新的坐标P'(x', y')。
比如平移变换可以表示为:[ 1 0 dx ][ 0 1 dy ]其中dx和dy表示平移的距离,在矩阵乘法的运算中,将原点移动到(dx, dy)处。
2. 矩阵乘法的几何意义矩阵乘法的几何意义是将一个向量通过矩阵的变换得到另一个向量。
考虑一个二维向量V(x, y),通过矩阵乘法可以实现旋转、平移和缩放等操作。
若矩阵A表示旋转变换,矩阵B表示平移变换,矩阵C表示缩放变换,则最终的变换为V' = ABCV。
三、矩阵在不同领域的应用1. 计算机图形学在计算机图形学中,矩阵的变换与应用用于实现平移、旋转、缩放和投影等操作。
通过矩阵变换,可以实现图像的变形和移动,并将三维图像投影到二维屏幕上。
2. 物理学在物理学研究中,矩阵的变换与应用广泛应用于描述物体的运动、变形和相互作用等。
矩阵的变换可以描述刚体的运动,将物体的位移、速度和加速度通过矩阵运算进行计算。
概述对当方阵
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概述对当方阵
对当方阵(The Square of Opposition)是传统逻辑(亚里士多德逻辑)中基本命题的关系图。
它描述了A、E、I、O四个命题之间的关系,包括矛盾关系、反对关系、差等关系、下反对关系等。
1.矛盾关系:在方阵中,两条黑色对角线表示矛盾关系。
矛
盾关系要求两个命题的真值恰好相反,必然是一真一假。
知道其中一个的真值,必然也知道另一个的真值。
2.反对关系:两个命题不能同真,但可以同假。
3.差等关系:两个命题主项和谓项相同,质相同量不同,即
上位蕴含下位。
4.下反对关系:两个命题不能同假,但可以同真。
以上内容供参考。
第10讲方阵函数的性质及应用
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第10讲⽅阵函数的性质及应⽤矩阵理论及其应⽤第⼗讲⽅阵函数的性质及应⽤李东重庆⼤学数学与统计学院CQU◆⽅阵函数的性质◆⽅阵函数的应⽤CQU◆⽅阵函数的性质◆⽅阵函数的应⽤CQUCQU本节主要讨论常⽤的⽅阵函数e A ,sinA ,cosA 的⼀些性质。
性质1 对于任意的A ∈C n×n ,deAt dt=Ae At =e At A 。
证明:因为e At =?k=0∞1k!(At)k=?k=0∞1k!A k t k ,e Atij =?k=0∞1k!A k ij t k 。
⼜因为e At 是收敛的,于是de At dt=k=1∞d dt 1k!A kijt k=?k=1∞1(k?1)!A kijt k?1CQU=k=0∞1k!Ak+1ijtk =A ?k=0∞1k!A k ij t k=Ae At ?k=0∞1k!A k ij t k A =e At A性质2 对于任意的A,B ∈C n×n ,且AB =BA ,则e At B =Be At 。
证明:因为e At B=k=0∞1k!(At)k B =k=0∞1k!BA k t k=Be At .推论1 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则Ae Bt=e Bt A。
推论2 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则f A B=Bf(A)。
推论3 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则f A g(B)=g(B)f(A)。
CQUCQU性质3 对于任意的A ∈C n×n ,e A ?1=e ?A 。
证明:因为,此式两边对t 在[0,1]上求定积分,得从⽽eA ?1=e ?A 。
性质4若A,B ∈C n×n ,且AB =BA , 则e A ?e B =e B ?e A = e A+B。
CQU证明:由性质2,只需证明即可。
令,则所以,C(t )是常值矩阵。
特别地,于是C(t )=C(0)=E ,从⽽C(1)=E ,根据性质3,e A+B =e A ?e B。
矩阵的认识及应用

矩阵的认识及应用矩阵是线性代数中非常重要的概念之一,广泛应用于各个领域。
矩阵的认识和应用可以从以下几个方面进行说明。
首先,我们来了解矩阵的基本概念和表示方法。
矩阵是由数按照一定规律排列组成的矩形阵列。
在数学中,矩阵可以表示为一个矩形表格,其中的数被排列成若干行和列。
矩阵的行数和列数分别称为矩阵的行数和列数,矩阵的大小可以表示为m×n,其中m表示矩阵的行数,n表示矩阵的列数。
矩阵的应用非常广泛,特别是在线性代数和数值分析中。
在线性代数中,矩阵被用于解决线性方程组、矩阵求逆、特征值和特征向量、并行计算等问题。
在数值分析中,矩阵被用于插值、拟合、积分、微分、最小二乘法等数值计算方法中。
此外,在统计学、物理学、工程学、经济学等各个学科中都有矩阵的应用。
矩阵的应用可以通过几个示例来说明。
首先,我们来看矩阵在解线性方程组中的应用。
对于一个包含n个未知数和m个方程的线性方程组,可以用矩阵表示为Ax=b的形式,其中A是一个m×n的矩阵,x是一个n维向量,b是一个m维向量。
通过求解该方程组,可以得到未知数的值,有助于理解各个变量之间的关系和作用。
其次,矩阵的应用在于计算特征值和特征向量。
对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量x,使得Ax=λx,其中λ是一个常数,则x称为A的特征向量,λ称为A的特征值。
特征值和特征向量在物理学、工程学和经济学等领域中有重要的作用,例如在结构动力学中,特征值和特征向量可以用于分析结构的固有振动频率和模态形态。
另外,矩阵的应用还在于计算矩阵的乘法和求逆。
矩阵的乘法是指给定两个矩阵A和B,通过矩阵乘法运算得到一个新的矩阵C,其中C的第i行第j列的元素等于A的第i行和B的第j列的对应元素相乘后再求和。
矩阵的求逆是指给定一个方阵A,通过矩阵求逆运算得到一个新的矩阵B,使得A和B的乘积等于单位矩阵。
矩阵的乘法和求逆在计算机图形学、信号处理和优化领域中有广泛的应用。
再论“逻辑方阵(对当关系)”的适用范围及其条件
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对当方阵的一般模式

q
p
5/23/2013
q
下反对关系
古典对当方阵的变体
• 周礼全(1994) • 模态逻辑和时态逻辑的对当方阵 • 不古典对当方阵的区别:量化的对象丌同
全称量词 必然p (明天是晴天) A 差 等 关 系 反对关系 E 矛盾关系 下反对关系 O 可能非p 差 等 关 系 必然非p (明天一定不是晴天)
5/23/2013
所有的学生不是党员 所有s不是p
反对关系 矛盾关系 下反对关系
E 差 等 关 系 O 有s不是p 有学生不是党员
1)所有的学生是党员;2)有学生是党员;3)所有学生不是党员;4)有学生不是党员
差等关系
• p单向衍推q • (即若p真,则q真;若q真,则p可假可真)
p
q
q
√
p
5/23/2013
(明天可能是晴天) I
(明天可能不是晴天)
可能p
5/23/2013
存在量词
全新的对当方阵
• 周训伟(2006)----数量比较对当方阵
5/23/2013
三分关系
• 对于任何实数x,y而言,在“x>y,x=y和x<y”这三个命题中, 有且只有一个是真的,数学上把这种情况称为“三分关 系”,即这三个命题两两互斥,而且合起来穷尽一切可能 性。
第四章
对当方阵的一般模式及应用
对当方阵
简介对当方阵
对当方阵的变体
三分关系
对当方阵的一般模式
Page 2
对当方阵简介
• 定义:“对当关系推理”在古典形式逻辑的“直接推理” 中是最重要的一种,这种推理是指四个量化句的逻辑推理 关系,古典学家把四个量化句排成一下图形,称为“对当 方阵”。
所有的学生是党员 所有s是p A 差 等 关 系 I 有s是p 有学生是党员
法律逻辑-词项逻辑

2017/12/11
15
(一)按量来划分
1.单称命题:反映一个对象具有或不具 有某种性质的直言命题。 2.全称命题:反映一类对象全部具有或 不具有某种性质的直言命题。 3.特称命题:反映一类对象中至少有一 个对象具有或不具有某种性质的直言 命题。
2017/12/11 16
(二)按质来划分
按命题的质划分,直言命题可以分为 肯定命题和否定命题: (1)肯定命题,反映对象具有某种性 质的命题。 (2)否定命题,反映对象不具有某种 性质的命题。
2017/12/11
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(三)六种直言命题 1.单称命题
根据直言命题量与质的结合,直言命题可分为以 下六种。 (1)单称肯定命题 《中华人民共和国宪法》是中华人民共和国的国家 根本大法。 既是单称又是肯定的命题。其形式可表达为: (这个)S是P。 (2)单称否定命题 这份证言不是真实的。 既是单称又是否定的命题。其形式可表达为: (这个)S不是P。
问题:
我国《刑法》第74条的规定属于什么命题?
分析:它可分析为如下两种直言命题:
1)凡累犯都是不适用缓刑的(全称肯定);
累犯 累犯 不适用缓刑的
不适用缓刑的
2)凡累犯都不是适用缓刑的(全称否定直 言命题)。
适用缓刑的
累犯
三、直言命题主、谓项的周延性
(一)周延性 (二)周延情况
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(二)直言命题之间的真假制约关系
3.差等关系,即全称肯定命题(SAP)与 特称肯定命题( SIP )以及全称否定命题 ( SEP )与特称否定命题( SOP )的真假 制约关系。 它的特征是:既能同真又能同假。 全称命题真,则特称命题必真;全称命题 假,则特称命题真假不定。特称命题假, 则全称命题必假;特称命题真,则全称命 题真假不定。
《逻辑学》教学大纲

《逻辑学》教学大纲一、基本信息二、教学目标及任务逻辑学作为一门工具性质、基础性质的思维科学,被联合国教科文组织列为七大基础学科之一。
它不能给人们直接提供具体的自然科学、社会科学知识,但能够为人们获取科学知识,表述和论证思想提供必要的逻辑工具。
因此,无论对文科还是理科大学生来说,学习逻辑学都是其完善知识结构、提高综合素质的重要途径。
作为一门通识选修课,本课程的教学目标是:1.帮助学生培养正确的逻辑观,自觉规划并践行完整的思维教育,通过系统地学习和掌握逻辑学的基本概念、基本理论和基本方法,把素朴的、经验的逻辑意识自觉地升华到理性的高度,强化逻辑知识的运用,学会批判性地思考。
2.使学生正确地理解和掌握思维形式应用的基本规律、基本规则和一般方法,并能综合运用于对实际问题的逻辑分析和从逻辑的角度解决问题,提高思维、科学研究和理论素质。
3.使学生自觉地进行逻辑思维和表述论证的训练,以提高其思维的准确性和敏捷性,增强论证的逻辑力量并培养分析理性精神和创新意识,同时为进一步学习现代逻辑及其他各门具体科学知识提供必要的逻辑分析工具。
4.通过有针对性的能力型考试题型训练,为学生们将来毕业后参加各种能力型考试(MBA,MPA,MPAcc,公务员考试,出国留学考试等)打下良好的逻辑知识基础。
三、学时分配教学课时分配四、教学内容及教学要求绪论(共2学时)【本章教学目的】:1.介绍逻辑学的研究对象、知识体系和学科性质。
2.帮助学生了解逻辑学的一些学科常识,包括“逻辑”的词源和词义,逻辑、思维和语言的关系,逻辑学的发展简史等。
3.帮助学生初步培养逻辑观,在应试层面、知识层面、能力层面、精神层面等不同层面初步明确学习逻辑学的意义和方法。
【本章主要内容】:1.逻辑学的研究对象、知识体系和学科常识。
2.逻辑学的发展简史、学科特征和学科性质3.学习逻辑学的意义和方法。
【本章重点、难点】:1.如何理解思维的逻辑形式,如何识别各种不同的思维的逻辑形式是本章的一个难点。
《形式逻辑(第六版)》简单命题及其推理

▪ 特称量项“有些”与“有些”一词的日常用法(“仅仅有些”)有
所不同。
▪ 在逻辑上,特称量项“有些”指“至少有一个”或“存在……”,现
代逻辑中又称“存在命题”;只断定某一类事物中有对象具有或不
具有某种性质,没有表示这一类事物中未被断定的对象情况如何。
图3-1
S
P
▪ SEP:SP=
➢读作:既属于S又属于P的类是不存在的。
图3-2
S
P
➢SIP:SP
➢读作:既属于S又属于P的类是存在的。
图3-3
S
P
▪ SOP:SP
▪ 读作:既属于S又属于非P的类是存在的。
图3-4
S
P
▪ 项的周延性:在性质命题中,对主项、谓项外延数量的
断定情况。
▪ 同一命题往往可以由不同的语句来实现
▪ 同一语句可以充当不同的命题
【例】
疑问句:“人类社会的历史是谁创造的呢?”
感叹句:“多么崇高的理想啊!”
祈使句:“请把门关上!”“请勿吸烟!”
陈述句:“今天天气多云。”
➢相当于命题的主要是陈述句。
【例】她那宽宽的、椭圆的、刻满了皱纹而且有点浮肿
的脸上露出了慈祥的笑容。
——反对关系
——矛盾关系
——差等关系
——下反对关系
➢ 特点:不能同真,但可同假;若已知一个为真,则另一个必假;
若一个为假,则另一个真假不定。
【例1】“所有同学都是共青团员”与“所有同学都不是共青团
员”。
▪ 如果A是真的,E就是假的;如果E是真的,A就是假的。
【例2】“所有物体都是固体”与“所有物体都不是固体”。
第 10 讲 方阵函数的性质及应用

矩阵理论及其应用第十讲方阵函数的性质及应用李东重庆大学数学与统计学院CQU◆方阵函数的性质◆方阵函数的应用CQU◆方阵函数的性质◆方阵函数的应用CQUCQU本节主要讨论常用的方阵函数e A ,sinA ,cosA 的一些性质。
性质1 对于任意的A ∈C n×n ,deAt dt=Ae At =e At A 。
证明:因为e At =k=0∞1k!(At)k=k=0∞1k!A k t k ,e Atij =k=0∞1k!A k ij t k 。
又因为e At 是收敛的,于是de At dt=k=1∞d dt 1k!A kijt k=k=1∞1(k−1)!A kijt k−1CQU=k=0∞1k!Ak+1ijtk =A k=0∞1k!A k ij t k=Ae At k=0∞1k!A k ij t k A =e At A性质2 对于任意的A,B ∈C n×n ,且AB =BA ,则e At B =Be At 。
证明:因为e At B=k=0∞1k!(At)k B =k=0∞1k!BA k t k=Be At .推论1 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则Ae Bt=e Bt A。
推论2 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则f A B=Bf(A)。
推论3 对于任意的A,B∈C n×n,且AB=BA,则f A g(B)=g(B)f(A)。
CQUCQU性质3 对于任意的A ∈C n×n ,e A −1=e −A 。
证明:因为,此式两边对t 在[0,1]上求定积分,得从而eA −1=e −A 。
性质4若A,B ∈C n×n ,且AB =BA , 则e A ∙e B =e B ∙e A =e A+B。
CQU证明:由性质2,只需证明即可。
令,则所以,C(t )是常值矩阵。
特别地,于是C(t )=C(0)=E ,从而C(1)=E ,根据性质3,e A+B =e A ∙e B。
生活中的数学方阵问题课件

生活中的数学问题
方阵问题
在排队时,横着排叫行,竖着排叫 列,当行数和列数相等,正好排成一个 正方形,这样的方队我们就叫做方阵。 方阵有中实方阵和中空方阵。
返回
中实方阵
往里一层能摆放多少颗棋子?
如果把整个棋盘摆满,需要多少颗棋子?
如果一个三角形每边站4人,一共有多少人?五边形呢?
(4-1)×3=9
(4-1)×5=15
学生48名在操场上做游戏。大家围成 一个正方形,每边人数相等。四个顶 点都有人,每边各有几名学生?
48÷4+1=13
同学们,这节课 你有什么收获?
再见
1 1 2 3 4
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
5
6 7 8 9 10 11 12 13
棋盘最外层每边能放19颗棋子。 最外层一共可以摆放多少颗棋子?
14
15 16 17
1819Βιβλιοθήκη 19×2+ 17×2=72(颗)
18×4=72(颗)
19×4 - 4=72(颗)
矩阵的应用和原理

矩阵的应用和原理1. 矩阵的定义和基本性质矩阵是数学中的一种重要工具,它是由数字按照行列排列成的矩形数组。
一个m x n 的矩阵可以表示为一个 m 行 n 列的矩形表格,其中每个元素可以用索引 (i, j) 表示,i 表示行的索引,j 表示列的索引。
矩阵的元素可以是实数、复数等。
矩阵有一些基本的性质: - 矩阵可以进行加法和乘法运算; - 矩阵的加法满足交换律和结合律; - 矩阵的乘法满足结合律,但不满足交换律,即矩阵乘法的顺序很重要; - 矩阵乘法可以用来表示线性变换,因此在几何学、物理学等领域有广泛的应用。
2. 矩阵的应用领域矩阵在很多科学和工程领域中都有广泛的应用,下面列举了一些重要的应用领域。
2.1 线性代数矩阵在线性代数中扮演着重要角色。
线性代数是数学的一个分支,主要研究向量、向量空间、线性映射和线性方程组等。
矩阵可以用来表示线性映射和线性方程组,通过矩阵的计算和变换,可以解决线性方程组的求解、线性映射的计算等问题。
2.2 图像处理在图像处理中,矩阵被广泛应用于图像的表示和处理。
图像可以看作是由像素组成的矩阵,每个像素的位置和颜色可以用矩阵的元素来表示。
通过矩阵的加法、减法、乘法等运算,可以对图像进行平移、旋转、缩放等操作,实现图像的处理和变换。
2.3 机器学习和数据分析在机器学习和数据分析中,矩阵是非常重要的数学工具。
矩阵可以用来表示数据集,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。
通过矩阵的运算和变换,可以对数据进行降维、聚类、分类等操作,从而得到有关数据的有用信息。
2.4 物理学中的量子力学矩阵在量子力学中有重要的应用。
量子力学是研究微观粒子行为的物理学理论,其中的波函数可以用矩阵表示。
矩阵的特征值和特征向量可以用来描述量子体系的能量和状态,通过矩阵的运算和变换,可以预测量子体系的性质和行为。
3. 矩阵的基本运算矩阵的基本运算包括加法、减法和乘法。
3.1 矩阵的加法和减法矩阵的加法和减法运算是逐个对应元素相加或相减的。
高中数学方阵问题讲解教案

高中数学方阵问题讲解教案本节课将重点讲解高中数学中关于方阵的基本概念、性质和运算规则,帮助学生掌握方阵的基础知识,并能够灵活应用到解题中。
教学目标:1. 掌握方阵的基本概念和性质;2. 熟练掌握方阵的加法、减法和数乘运算规则;3. 能够灵活应用方阵的性质和运算规则解决实际问题。
教学重点:1. 方阵的基本概念和性质;2. 方阵的加法、减法和数乘运算规则;3. 实际问题的解答和应用。
教学难点:1. 对方阵的性质进行灵活运用;2. 综合运用方阵的加法、减法和数乘运算解决实际问题。
教学准备:1. 教师准备课堂教学PPT;2. 学生准备笔记本、铅笔和教材。
教学过程:一、引入问题:教师通过一个生活实例引入问题,引导学生思考,激发学生学习兴趣。
二、讲解方阵的基本概念和性质:1. 方阵的定义和表示方法;2. 方阵的对角线元素和副对角线元素;3. 方阵的转置和对称性;4. 方阵的主对角线元素和次对角线元素。
三、讲解方阵的加法和减法运算规则:1. 方阵的加法规则;2. 方阵的减法规则;3. 方阵的数乘运算规则。
四、综合运用方阵的运算规则解决实际问题:教师设计一些实际问题,让学生综合运用方阵的性质和运算规则进行解答,培养学生的问题解决能力和思维能力。
五、总结与课堂小结:教师总结本节课的重点内容,帮助学生理清思路,加深记忆。
六、作业布置:布置相关练习题,巩固学生对方阵的基本概念和运算规则的理解和掌握。
七、课后反思:教师对本节课的教学进行反思和总结,为下节课的教学提供参考。
通过本节课的教学,学生将能够全面掌握方阵的基本概念和运算规则,能够灵活运用方阵的性质和运算规则解决实际问题,提高数学解题的能力和水平。
希望学生能够积极参与课堂讨论,认真完成作业,不断提升自己的数学学习能力。
方阵问题说课稿各版本对比
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方阵问题说课稿各版本对比摘要:一、方阵问题的背景与意义1.方阵问题的起源2.方阵问题在实际生活中的应用3.方阵问题的研究价值二、各版本教材中方阵问题的编排1.人教版中方阵问题的编排2.北师大版中方阵问题的编排3.华东师大版中方阵问题的编排4.其他版本中方阵问题的编排三、各版本方阵问题教学内容的异同1.各版本方阵问题教学内容的相同点2.各版本方阵问题教学内容的不同点四、针对方阵问题的教学策略1.引导学生探究方阵问题的本质2.培养学生解决方阵问题的能力3.注重方阵问题与其他知识的联系五、总结与展望1.方阵问题在各版本教材中的地位与作用2.对未来方阵问题教学的展望正文:方阵问题说课稿在各版本教材中的对比分析对于提高教学质量具有重要意义。
首先,方阵问题是起源于古希腊的一种数学问题,具有悠久的历史。
在实际生活中,方阵问题广泛应用于计算机科学、图形学、统计学等领域。
因此,研究方阵问题有助于提高学生的数学素养,培养他们的逻辑思维能力。
在各版本教材中,方阵问题的编排方式有所不同。
以人教版、北师大版和华东师大版为例,这些版本中方阵问题的教学内容分别以不同形式呈现在教材中。
尽管各版本方阵问题的教学内容存在差异,但它们都围绕着方阵问题的基本概念、性质、解法等方面展开。
针对方阵问题的教学策略也因版本而异。
首先,教师应引导学生探究方阵问题的本质,让他们理解方阵问题的基本概念和特点。
其次,教师要注重培养学生解决方阵问题的能力,通过设计丰富的教学活动,使学生在实际操作中掌握解决方阵问题的方法。
此外,教师还应关注方阵问题与其他知识的联系,将方阵问题与其他知识点相结合,帮助学生更好地理解数学知识体系。
总之,方阵问题在各版本教材中的地位与作用不容忽视。
通过对比分析各版本教材中方阵问题的编排和教学策略,教师可以更好地把握教材内容,提高教学质量。
古典对当方阵和广义量词
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古典对当方阵和广义量词达格·维斯特斯塔尔【期刊名称】《逻辑学研究》【年(卷),期】2008(001)003【摘要】古典对当方阵可回溯到亚里士多德逻辑,并且自此后就一直被广泛地讨论,特别是在中世纪和现代.它刻画了所有、没有、并非所有和某些这四个量词之间的特定逻辑关系,即对当关系.亚里士多德和传统逻辑学家,以及人多数当代语言学家,都把"所有"看作具有存在预设,也即"所有A是B"可以推出"存在A",而现代逻辑则放弃了这一假定.用现代逻辑对"所有"的解释来代替亚里士多德的解释(对"并非所有"也可以作类似处理),就产生了现代版本的对当方阵.近年来有许多争论,探讨这两个方阵中哪一个是正确的.本文中我的主要观点是,这个问题不是,或者不应该卡要是关于存在预设的,毋宁说它是关于否定的模式的.我认为现代方阵表述了自然语言中否定的一般模式,而传统方阵则没有做到这一点.明乎此,不仅需要把对当方阵应用于四个亚里士多德量词,还需要把它应用到这一类型的广义量词上.现代方阵上的任一量词所展示的否定的模式,常常不是在传统方阵中发现的对当关系.本文提供了一些技术性结果和工具,阐述了解释各种英语限定词的量词方阵的若干例子.本文最后一个例子引入了否定的第二模式.它伴随特定复杂量词出现,也能够在方阵中被表达.【总页数】18页(P1-18)【作者】达格·维斯特斯塔尔【作者单位】古登堡大学哲学系【正文语种】中文【中图分类】B81【相关文献】1.自然语言逻辑研究:从广义量词到动态广义量词 [J], 李娜;张世宁2.广义量词的单调性与其三种否定量词的单调性之间的关系 [J], 张晓君;黄朝阳3.广义量词的现代对当方阵研究 [J], 林胜强4.基于广义量词单调性的广义三段论的有效性 [J], 袁娇娇; 张晓君5.基于广义量词单调性的广义三段论的有效性 [J], 袁娇娇; 张晓君因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
对当方阵一般模式及其应用
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容易证明这个方阵上的关系是成立的,根据命题逻辑的知识,两个差等关系显然 成立,两个矛盾关系则是 p、q、r 之间三分关系的直接结果。根据 p、q、r 的互 斥性,我们知道 p 和 r 不可同真,但可同假(当 q 真时),由此证得 p 与 r 之间的 反对关系。类似地,由于 p q 和 r q 不可同假(因两者的否定分别等于 r 和 p, 而 r 和 p 不可同真),但可同真(当 q 真时),由此证得 p q 与 r q 之间的下反对 关系。 回顾古典对当方阵,可以看到该方阵的左、右两侧是两个单向衍推关系(即 差等关系 ),而且由于存在矛盾关系,这两个单向衍推关系互为对方的 “逆否命 题”,由此可以归纳出“对当方阵一般模式”的“第二形式”。设有两个互不等价的 非平凡命题(或命题函项) s 和 t,它们满足单向衍推关系,即 s 衍推 t,但 t 并不 衍推 s,以下记作 s u t,其中下标“u”代表“unilateral” (单向),那么我们可以用 s
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S 非空称为“主语存在预设”,这是使古典对当方阵上的差等关系得以成立的必要条件。 4
分 S 是 P”2,而 O 句“并非所有 S 是 P”则可分解为“没有 S 是 P 部分 S 是 P”。 其次,我们看到在“所有 S 是 P”、“部分 S 是 P”和“没有 S 是 P”这三个命题中, 有且只有一个是真的,就是说这三个命题构成一个三分关系。 2.2 对当方阵一般模式的两种形式 从上一小节的讨论中, 我们看到古典对当方阵以及“数量比较对当方阵”具有 一些共同点, 即两者都和某种三分关系有关,由此可以归纳出对当方阵的一般模 式。 “对当方阵一般模式”(General Pattern of Squares of Opposition)可以有两种表述 形式,以下首先介绍“第一形式”。设有三个互不等价的非平凡命题3(或命题函项) p、q、r,它们构成一个三分关系,即这三个命题两两互斥,而且合起来穷尽一 切可能性(用形式化方式表达就是:p q ≡ q r ≡ r p ≡ F;p q r ≡ T)4,那么 我们可以用 p、q、r 构造如下的对当方阵:
对当方阵的一般模式
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对当方阵的一般模式及应用
对当方阵
简介对当方阵
对当方阵的变体
三分关系
对当方阵的一般模式
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对当方阵简介
• 定义:“对当关系推理”在古典形式逻辑的“直接推理” 中是最重要的一种,这种推理是指四个量化句的逻辑推理 关系,古典学家把四个量化句排成一下图形,称为“对当 方阵”。
所有的学生是党员 所有s是p A 差 等 关 系 I 有s是p 有学生是党员
5/23/2013
第一形式与第二形式的联系:
• • •
•
转换 区别在于第一种形式是基于某种三分关系,而第二形式则是基于 单向衍推关系。 虽然有区别,但是两者是可以互相转换的。 1)给定一个符合第一形式的对当方阵,那么p不p∪q构成一个 “单向衍推关系”。利用这个单向衍推关系便可以构造一个符合 “第二形式”的对当方阵。 2)给定一个符合第二形式的对当方阵,那么s,~t和~s∩t构成一个" 三分关系". s
(明天可能是晴天) I
(明天可能不是晴天)
可能p
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存在量词
全新的对当方阵
• 周训伟(2006)----数量比较对当方阵
5/23/2013
三分关系
• 对于任何实数x,y而言,在“x>y,x=y和x<y”这三个命题中, 有且只有一个是真的,数学上把这种情况称为“三分关 系”,即这三个命题两两互斥,而且合起来穷尽一切可能 性。
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对当方阵一般模式的两种形式(一)
其第一形式是说:设有三个互丌等价的非平凡命题p、 q、r满足「三分关系」(Trichotomy),即这三个命题两两互 斥且合起来穷尽一切可能性,那麼我们可以构造以下对当 方阵:
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现在让我们来看看这个对当方阵究竟有甚么特点。首先,我们可以把方阵中 的 I 和 O 句分别分解为“x > y x = y”和“x < y x = y”。其次,从数学上我们知 道对于任何实数 x、y 而言,在“x > y”、“x = y”和“x < y”这三个命题中,有且只 有一个是真的,数学上把这种情况称为“三分关系” (trichotomy),即这三个命题 两两互斥,而且合起来穷尽一切可能性。 请注意我们可以把前面分解 I 和 O 句的方法套用于古典对当方阵。 首先, 对 1 于非空的 S 而言 , 可以把古典对当方阵的 I 句“有 S 是 P”分解为“所有 S 是 P 部
请注意为了使上述方阵左右两边的语句更整齐,我们使用了如下等值关系: “少 于(100 − n)%的 S 是 P” ≡ “多于 n%的 S 不是 P”; “最多 n%的 S 是 P” ≡ “至少 (100 − n)%的 S 不是 P”。把不同的实数代入 n,便可得到无限多个不同的对当方 阵。
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3.1.2 “除…外对当方阵” “第一形式”的另一个用途是,帮助我们判断哪些命题可构成对当方阵,哪些 不能。举例说,在自然语言中,存在以下推理关系: (1) 并非除 John 外,还有学生穿 T 恤。 除 John 外,没有学生穿 T 恤。
本文是蒋严(主编)《走近形式语用学》(上海教育出版社 2011 年出版)中一篇论文的作者手稿, 本文的最终刊印本载于《走近形式语用学》第 104-121 页。 1
下反对关系
p 与 q 不可同假,但可同真 (即若 p 假,则 q 真;若 p 真,则 q 可真可假)
根据“假言易位律”,上表中的定义都可写成其他等价形式,例如“矛盾关系”也可 以写成“若 q 真,则 p 假;若 q 假,则 p 真”。 请注意对于命题函项而言, 上述对当关系应被理解为把适当的常项代入命题 函项中的所有变项后所得命题之间的关系。 举例说, 当我们说“所有 S 是 P”与“所 有 S 不是 P”处于反对关系时,我们的意思是,把任何适当的常项代入这两个命 题函项中的 S 和 P 后,所得命题处于反对关系。 1.2 古典对当方阵的变体 古典对当方阵有多种变体。周礼全(1994)介绍了模态逻辑和时态逻辑的对当 方阵, 这两个方阵都可以看成古典对当方阵的变体,它们跟古典对当方阵的区别 在于量化的对象不同。举例说,下面这个“真势模态对当方阵”的量化对象是“可 能世界”,“必然 p”的意思就是“在所有可能世界中 p 都真”,而“可能 p”的意思则 是“在至少一个可能世界中 p 真”,所以“必然”相当于一个全称量词,“可能”相当 于一个存在量词:
对当方阵一般模式及其应用
周家发 1. 对当方阵 1.1 对当方阵简介 在古典形式逻辑的“直接推理”中,“对当关系推理”是最重要的一种,这种推 理是指四个量化句之间的逻辑推理关系。 古典逻辑学家把这四个量化句排成以下 图形,称为“对当方阵”(square of opposition):
在上图中,四个量化句分别简记作 A、E、I 和 O,这四句都含有“全称量词”(表 现为“所有”)或“存在量词”(表现为“有”)。请注意上图中的 E 句“所有 S 不是 P”和 O 句“有 S 不是 P”在逻辑上分别等价于“没有 S 是 P”和“并非所有 S 是 P”。以下 当提及 E 句或 O 句时,我们会视乎情况选用这两种等价形式中的一种。 上述四个量化句之间共有四类逻辑推理关系,下表列出这四类关系的定义 (在以下定义中,p、q 为任意命题或命题函项): 名称 差等关系 矛盾关系 反对关系 定义 p 单向衍推 q (即若 p 真,则 q 真;若 q 真,则 p 可真可假) p 与 q 不可同真且不可同假 (即若 p 真,则 q 假;若 p 假,则 q 真) p 与 q 不可同真,但可同假 (即若 p 真,则 q 假;若 p 假,则 q 可真可假)
3.1.3 三分概念对当方阵 “对当方阵一般模式”的应用范围并不限于量化句, 而且可以应用于一般的谓 词(即概念)。事实上,对于每一组三分概念,都可构造相应的对当方阵。以下让 我们来看一个有趣的例子, 法国大革命前该国的三级会议内共有三个等级: 教士、 贵族、市民,它们构成一个“三分关系”,即任何一个三级会议的成员属于且只属 于这三个等级之一。现在如果我们以三级会议的成员作为论域,並把“教士或贵
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在上图中, 我们把命題 s 和 t 表示为集合,命題之间的“单向衍推关系”和“合取关 系”則分別表示为集合之间的“真包含关系”和“交关系”。上图显示,若 s 是 t 的真 子集,则 s、~t 和~s t 构成论域的一个划分(partition)。
3. 对当方阵一般模式的应用 3.1 第一形式的应用 3.1.1 百分比对当方阵 利用“对当方阵一般模式”,可以构造出很多前人没有提过的对当方阵。首先 看“第一形式”的应用例子。 设 50 < n < 100, 其中 n 为实数, 那么 0 < 100 − n < 50。 由此可知[0, 100 − n)、[100 − n, n]、(n, 100]构成区间[0, 100]的一个划分。换句话 说,“少于(100 − n)%的 S 是 P”、“介于(100 − n)%和 n%的 S 是 P”、“多于 n%的 S 是 P”这三个命题构成一个“三分关系”。 利用这个“三分关系”, 便可构造以下的“百 分比对当方阵”:
上述推理的有趣之处在于,若把这两句译成英语,那么前句的 “除... 外 ”应译成 “besides”,而后句却应译成“except”。由此我们想,能否构造一个包含 “besides” 和“except”的对当方阵?但若细心一想,我们会发现情况颇为复杂,这是因为根 据 John 是否具有某性质(即上例中的“穿 T 恤”)以及 John 以外的其他人是否具有 该性质,我们将得到一个“四分关系”而非“三分关系”,构不成对当方阵。为此, 我们必须把情况简化。一种可行办法是把“John 具有某性质 P” (以下简称“John 是 P”)作为古典对当方阵中四个语句的“附加预设” (这里还须假设 John 属于主语 集 合 S) 。 请 注 意 这 里 的 “John 是 P” 是 作 为 “ 预 设 ”(presupposition) 而 非 “ 断 言”(assertion)出现的,这样做是为了保证当我们否定对当方阵中某一语句时,作 为“预设”的“John 是 P”不会被否定,例如尽管(1)中的两句互相矛盾,“John 穿 T 恤”这个事实在这两句中都保持不变。基于以上讨论,我们可以构造以下的“除... 外对当方阵”:
同样, 下面这个“过去时态对当方阵”的量化对象是过去时间, 我们可以把“一 直”看成全称量词,“曾经”看成存在量词:
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我们认为还可以进一步推广周礼全(1994)的思想,找出古典对当方阵的更多 变体。比如说,我们可以把命题 p 和 q 作为量化的对象,那么便可得到以下这个 “命题逻辑对当方阵”。在这个方阵中,命题联结词“和”相当于全称量词,“或”则 相当于存在量词。请注意现代命题逻辑里的 “德.摩根律”在这个方阵中表现为两 个矛盾关系:
我们还可以把空间上的点作为量化的对象,从而得到以下这个“空间关系对 当方阵”。在这个方阵中,“在...之内”相当于全称量词, “重叠”则相当于存在量 词:
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2. 对当方阵一般模式 2.1 全新的对当方阵 自从古典时代以来, 千百年来,逻辑学家所认识的对当方阵就只有前述的古 典对当方阵, 上一小节介绍的对当方阵都是从古典对当方阵变出来的。现在的问 题是, 究竟有没有其他不含全称量词和存在量词的对当方阵?我们认为答案是肯 定的,例如周训伟(2006)提到的以下这个“数量比较对当方阵”就是全新的对当,根据命题逻辑的知识,两个差等关系显然 成立,两个矛盾关系则是 p、q、r 之间三分关系的直接结果。根据 p、q、r 的互 斥性,我们知道 p 和 r 不可同真,但可同假(当 q 真时),由此证得 p 与 r 之间的 反对关系。类似地,由于 p q 和 r q 不可同假(因两者的否定分别等于 r 和 p, 而 r 和 p 不可同真),但可同真(当 q 真时),由此证得 p q 与 r q 之间的下反对 关系。 回顾古典对当方阵,可以看到该方阵的左、右两侧是两个单向衍推关系(即 差等关系 ),而且由于存在矛盾关系,这两个单向衍推关系互为对方的 “逆否命 题”,由此可以归纳出“对当方阵一般模式”的“第二形式”。设有两个互不等价的 非平凡命题(或命题函项) s 和 t,它们满足单向衍推关系,即 s 衍推 t,但 t 并不 衍推 s,以下记作 s u t,其中下标“u”代表“unilateral” (单向),那么我们可以用 s
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S 非空称为“主语存在预设”,这是使古典对当方阵上的差等关系得以成立的必要条件。 4
分 S 是 P”2,而 O 句“并非所有 S 是 P”则可分解为“没有 S 是 P 部分 S 是 P”。 其次,我们看到在“所有 S 是 P”、“部分 S 是 P”和“没有 S 是 P”这三个命题中, 有且只有一个是真的,就是说这三个命题构成一个三分关系。 2.2 对当方阵一般模式的两种形式 从上一小节的讨论中, 我们看到古典对当方阵以及“数量比较对当方阵”具有 一些共同点, 即两者都和某种三分关系有关,由此可以归纳出对当方阵的一般模 式。 “对当方阵一般模式”(General Pattern of Squares of Opposition)可以有两种表述 形式,以下首先介绍“第一形式”。设有三个互不等价的非平凡命题3(或命题函项) p、q、r,它们构成一个三分关系,即这三个命题两两互斥,而且合起来穷尽一 切可能性(用形式化方式表达就是:p q ≡ q r ≡ r p ≡ F;p q r ≡ T)4,那么 我们可以用 p、q、r 构造如下的对当方阵:
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这里“部分 S 是 P”的意思是“有但非全部 S 是 P”。 非平凡命题是指既非恒真亦非恒假的命题。 这里用“T”和“F”分别代表“真”和“假”。 5
和 t 构造以下的对当方阵: