第三章一阶谓词逻辑
《离散数学》谓词逻辑
§3.5 前束范式
§3.6 谓词逻辑的推理
4
谓词与量词
个体词(individual)是一个命题里表示思维
对象的词,表示独立存在的具体或抽象的客体
具体的、确定的个体词称为个体常项,一般用
a, b, c 表示
抽象的、不确定的个体词称为个体变项,一般
用 x, y, z 表示
个体变项的取值范围称作个体域或论域
那么在解释2下该命题是真命题。
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谓词公式及分类
类似于命题逻辑,也可以对谓词逻辑
公式进行分类:
设 A 为一个谓词公式,若 A 在任何解
释下真值均为真,则称 A 为普遍有效
的公式或逻辑有效式(logically valid
formula)
例
(x)
(P(x)∨P(x))
(x) P(x) P(y)
第三章 谓词逻辑
《离散数学及应用》
第三章 谓词逻辑
苏格拉底三段论:
凡是人都是要死的。
苏格拉底是人。
所以苏格拉底是要死的。
p∧q r
重言式?正确的推理?
2
第三章 谓词逻辑
为了克服命题逻辑的局限性,引入了
3
谓词和量词对原子命题和命题间的相
互关系做进一步的剖析,从而产生了
为谓词。这是一元(目)谓词,以
P(x), Q(x), …表示。
例
Human
(Socrates)
Mortal (Socrates)
7
谓词与量词
如果在命题里的个体词多于一个,那
么表示这几个个体词间的关系的词称
作谓词。这是多元(目)谓词,有 n
个个体的谓词 P(x1, …, xn) 称 n 元(目)
离散数学-03-一阶逻辑
3.1.4 一阶逻辑公式与分类
解释和赋值的直观涵义
例 公式x(F(x)G(x)) 指定1 个体域:全总个体域, F(x): x是人, G(x): x是黄种人 真/假命题? 假命题 指定2 个体域:实数集, F(x): x>10, G(x): x>0 真/假命题? 真命题
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3.1.4 一阶逻辑公式与分类
离散数学(第3版) 屈婉玲 耿素云 张立昂 编著 清华大学出版社出版
第3章 一阶逻辑
上海大学 谢江
1
第3章 一阶逻辑
• 3.1 一阶逻辑基本概念 • 3.2 一阶逻辑等值演算
2
3.1 一阶逻辑基本概念
• 3.1.1 命题逻辑的局限性 • 3.1.2 个体词、谓词与量词
– 个体常项、个体变项、个体域、全总个体域 – 谓词常项、谓词变项 – 全称量词、存在量词
n元谓词P(x1, x2,…, xn): 含n个个体变项的谓词, 是定义在 个体域上, 值域为{0,1}的n元函数 一元谓词: 表示事物的性质 多元谓词(n2): 表示事物之间的关系 0元谓词: 不含个体变项的谓词,即命题常项或命题变项 0元谓词是命题? 命题均可表示成0元谓词?
8
3.1.2 个体词、谓词与量词
• 3.1.3 一阶逻辑命题符号化
3
3.1 一阶逻辑基本概念(续)
• 3.1.4 一阶逻辑公式与分类
– 一阶语言L (字母表、项、原子公式、合式 公式) – 辖域和指导变元、约束出现和自由出现 – 闭式 – 一阶语言L 的解释 – 永真式、矛盾式、可满足式 – 代换实例
4
3.1.1 命题逻辑的局限性
11
3.1.3 一阶逻辑命题符号化
一阶逻辑命题符号化
第三章 谓词逻辑与归结原理
以正向推理所得结果作为假设进 行反向推理
退出
是 还需要正向推理吗?
否
2014-4-9
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华北电力大学
概述-推理的控制策略
搜索策略
推理时,要反复用到知识库中的规则,而知识库中 的规则又很多,这样就存在着如何在知识库中寻找 可用规则的问题 为有效控制规则的选取,可以采用各种搜索策略 常用搜索策略:
归结推理方法在人工智能推理方法中有着很重 要的历史地位,是机器定理证明的主要方法
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华北电力大学
归结法的特点
归结法是一阶逻辑中,至今为止的最有效的半可 判定的算法。也是最适合计算机进行推理的逻辑 演算方法 半可判定 一阶逻辑中任意恒真公式,使用归结原理,总 可以在有限步内给以判定(证明其为永真式) 当不知道该公式是否为恒真时,使用归结原理 不能得到任何结论
(5) 上下文限制
上下文限制就是把产生式规则按它们所描述的上下文分组,在某种 上下文条件下,只能从与其相对应的那组规则中选择可应用的规则
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华北电力大学
概述-推理的控制策略
推理的控制策略
3.冲突解决策略
(6) 按匹配度排序
在不精确匹配中,为了确定两个知识模式是否可以进行匹配,需要 计算这两个模式的相似程度,当其相似度达到某个预先规定的值时,就 认为它们是可匹配的。若有几条规则均可匹配成功,则可根据它们的匹 配度来决定哪一个产生式规则可优先被应用
如专家系统、智能机器人、模式识别、自然语言理解等
推理
按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。 推理是由程序实现的,
称为推理机
医疗诊断专家系统
• 知识库中存储经验及医学常识 • 数据库中存放病人的症状、化验结果等初始事实 • 利用知识库中的知识及一定的控制策略,为病人诊治疾病、开出医疗处方就 是推理过程
第3章 基于谓词逻辑的机器推理4
第三章 基于谓词逻辑的机器推理
然后把上述各语句翻译为谓词公式: (1) x(R(x)→L(x)) (2) x(D(x)→乛L(x)) (3) x(D(x)∧I(x)) (4) x(I(x)∧乛R(x)) 已知条件
第三章 基于谓词逻辑的机器推理
求题设与结论否定的标准型,得 (1)乛R(x)∨L(x) (2)乛D(y)∨乛L(y)
Kills ( Jack , Tuna ) False
Kills ( Jack , Tuna )
False
第三章 基于谓词逻辑的机器推理
例 设已知: (1)能阅读者是识字的; (2)海豚不识字; (3)有些海豚是很聪明的。 试证明:有些聪明者并不能阅读。 首先,定义如下谓词: R(x):x能阅读。I(x):x是聪明的。 L(x):x识字。D(x):x是海豚。
B: Dog(y) Owns(x,y) Animallover(x)
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第三章 基于谓词逻辑的机器推理
3. 2 归结演绎推理
x Animallover(x) y Animal (y) ¬ Kills(x,y) x, y {¬[Animallover(x) Animal (y) ]¬Kills(x,y)} ¬Animallover(x) ¬ Animal (y) ¬ Kills(x,y) }
C:Animallover(x) Animal (y) Kills(x,y) False D: Kills(Jack,Tuna) Kills(Tom,Tuna)
E: Cat(Tuna)
F: Cat(x) Animal (x)
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第三章 基于谓词逻辑的机器推理
3. 2 归结演绎推理
一阶谓词逻辑的基本概念与原理
一阶谓词逻辑的基本概念与原理一阶谓词逻辑是数学逻辑的一个重要分支,它是对自然语言中的命题进行形式化描述和推理的工具。
在数理逻辑中,一阶谓词逻辑也被称为一阶逻辑或一阶谓词演算。
本文将介绍一阶谓词逻辑的基本概念与原理。
一、命题逻辑与谓词逻辑的区别在介绍一阶谓词逻辑之前,我们先来了解一下命题逻辑与谓词逻辑的区别。
命题逻辑是研究命题之间的关系和推理规则的逻辑系统,它只关注命题的真值(真或假)以及命题之间的逻辑连接词(如与、或、非等)。
而谓词逻辑则引入了谓词和量词的概念,可以描述对象之间的关系和属性,以及量化的概念。
二、一阶谓词逻辑的基本概念1. 语言一阶谓词逻辑的语言包括常量、变量、函数和谓词。
常量是指代具体对象的符号,如"1"、"2"等;变量是占位符号,可以代表任意对象,如"x"、"y"等;函数是将一组对象映射到另一组对象的符号,如"f(x)"、"g(x, y)"等;谓词是描述对象之间关系或属性的符号,如"P(x)"、"Q(x, y)"等。
2. 公式一阶谓词逻辑的公式由谓词、变量、常量、函数和逻辑连接词构成。
常见的逻辑连接词有否定、合取、析取、蕴含和等价等。
例如,"¬P(x)"表示谓词P对于变量x的否定,"P(x)∧Q(x)"表示谓词P和Q对于变量x的合取。
3. 全称量词和存在量词一阶谓词逻辑引入了全称量词和存在量词,用于对变量进行量化。
全称量词∀表示对所有对象都成立,存在量词∃表示存在至少一个对象成立。
例如,∀xP(x)表示谓词P对于所有的x都成立,∃xP(x)表示谓词P至少存在一个x成立。
三、一阶谓词逻辑的推理原理一阶谓词逻辑的推理基于一些基本规则和推理规则。
1. 基本规则一阶谓词逻辑的基本规则包括等词规则、全称推广规则、全称特化规则、存在引入规则和存在消去规则等。
一阶谓词的逻辑
一阶谓词逻辑是一种形式逻辑系统,用于描述和推理个体之间的关系。
它基于命题和量词,使用一阶逻辑的语法和语义规则来表达和验证推理。
以下是对一阶谓词逻辑的详细解释:1. 命题:一阶谓词逻辑中的基本单位是命题,它描述了两个或多个个体之间的关系。
这些个体可以是对象(如人、动物、物品等)或概念(如性别、国籍、职业等)。
命题可以以不同的形式表达,包括全称命题(所有...的命题)、存在性命题(存在...的命题)和特称命题(某个...的命题)。
2. 量词:在一阶谓词逻辑中,我们使用量词(如所有量词和存在量词)来描述命题中的个体数量。
所有量词表示任意数量的个体,存在量词表示至少一个个体。
3. 一阶逻辑的语法:一阶谓词逻辑的语法包括命题符号化、量词和逻辑运算符。
每个命题符号化为一组个体之间的关系,使用逻辑运算符连接在一起。
常见的逻辑运算符包括"且"(and)、"或"(or)和"非"(not)。
4. 一阶谓词逻辑的语义:一阶谓词逻辑的语义基于模型的概念,模型是一个三元组,其中个体集合表示世界中的个体,关系集合表示个体之间的关系。
根据模型的定义,我们可以验证推理是否有效。
例如,如果所有男性都大于所有女性,而一个个体a被符号化为男性,且b被符号化为女性,那么我们可以根据一阶谓词逻辑推断出a大于b。
这是基于模型的推理有效性,它表明模型中的所有男性大于所有女性是正确的。
总之,一阶谓词逻辑是一阶逻辑的一种特定形式,它主要用于描述和推理个体之间的关系。
它使用命题和量词来表达关系,并使用逻辑运算符进行推理。
通过定义模型和语义规则,我们可以验证推理的有效性。
然而,需要注意的是,一阶谓词逻辑是一种形式化的逻辑系统,它需要特定的符号和规则来理解和使用。
对于非专业人士来说,可能难以完全理解其所有细节和复杂性。
因此,对于初学者来说,建议从基础概念开始学习,逐步了解更高级的概念和方法。
第三四讲——产生式及一阶谓词
专家系统的开发过程
专家系统是一个复杂的智能软件,与一般软件 类似,但又有不同的特点。
一般软件处理的对象是数值、文字、图形等信 息,且有固定的算法序列,而专家系统软件处理的 对象是以符号表示的知识,在运行过程中常有回溯 发生,因此专家系统的开发过程与一般软件的开发 有所不同。
专家系统的创始人费根鲍姆教授把开发专家系 统的技术称之为知识工程,即以知识获取、知识表 示、知识运用(推理)为中心。根据这个思想,可把 专家系统的开发过程分为以下几个阶段。
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例:初始状态 Start 目标状态 Goal
R冲1:突if 原P 则a:nd Q then Goal
R2:if选R取最an久d 以S 前t被he触n 发P 的或根本没有被触发的规则
R3:if如W果出an现d R“平t局he”n Q,选取R其4:中if的T第a一nd个U规则then Q
接口,完成信息适的用性和有效性密切相关的。
内部形式和人可接
间假设和中间结 果
收的形式之间进行
转换。
用
推
理
动态库
用
户
执
知识
户
界
行
获取
机
面
构
知识库
推理机根据动态库的当 前状态,利用知识库中 的知识进行推理。
包括:1与当前问题有关的数据信
解 释 息;2 一般知识和领域知识。规
机构
则、网络和过程等形式表示。
以人类专家知识为基础的专家系统的问题求解,从本质
上都可以看作是从初始状态到目标状态的推导变换过程,
因而都可用产生式系统来求解。
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4.2-一阶谓词逻辑表示
谓词的真值是T和F,函数的值(无真值)是D中的元素
谓词可独立存在,函数只能作为谓词的个体
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
连词:
连词
¬ : “非”或者“否定”。表示对其后面的命题的否定
∨ :“析取”。表示所连结的两个命题之间具有“或”的关系
∧:“合取”。 表示所连结的两个命题之间具有“与”的关系。
Dn {( x1, x2 , , xn ) | x1, x2 , , xn D}
则称P是一个n元谓词,记为P(x1,x2,…,xn),其中,x1,x2,…,xn为个体,可 以是个体常量、变元和函数。
例如:GREATER(x,6)
x大于6
TEACHER(father(Wang Hong)) 王宏的父亲是一位教师
R(x,y)中的x和所有的y都是自由变元
变元的换名:
谓词公式中的变元可以换名。但需注意:
第一:对约束变元,必须把同名的约束变元都统一换成另外一个相同的名
字,且不能与辖域内的自由变元同名。
例,对( xP(x,y)),可把约束变元x换成z,得到公式( z)P(z,y)。 第二:对辖域内的自由变元,不能改成与约束变元相同的名字。
(3) 若A,B是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B,A↔B也都是合式公式;
(4) 若A是合式公式,x是项,则( x)A(x)和( x)A(x)都是合式公式。 例如,¬P(x,y)∨Q(y),( x)(A(x)→B(x)),都是合式公式。
连词的优先级
¬,∧,∨→,↔
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
谓词逻辑表示的应用(例1)
机器人移盒子问题(3/7)
描述操作的谓词
条件部分:用来说明执行该操作必须具备的先决条件
可用谓词公式来表示
一阶谓词原理-36页精品文档
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(5) 当个体域为有限集时,如D={a1, a2, … , an},由量词的意义 可以看出,对于任意的谓词A(x),都有
① x A(x) A(a1) A(a2) … A(an) ② x A(x) A(a1) A(a2) … A(an) 这实际上是将谓词逻辑中命题公式转化为命题逻辑中的命题公 式问题。
而用F(a, b)表示个体常项a, b具有关系F,
用F(x, y) 表示个体变项x, y具有关系F。
定义:一个大写英文字母后边有括号,括号内是若 干个客体变元,用以表示客体的属性或者客体之间 的关系,称之为谓词。如果括号内有n个客体变元, 称该谓词为n元谓词。
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•例如
S(x):表示x是大学生。
∀x(H(x) I(x)), 其中H(x): x是中国人;I(x):x用筷子吃饭 (4)有的中国人不住在中国;
∃x(H(x)∧R(x)), 其中H(x): x是中国人;R(x): x住在中国
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D.举例
3. 用量词、谓词来表述命题。 (1)凡是人都是要死的。 ∀x(F(x)H(x)), 其中F(x): x是人;H(x):x是要死的; (2) 某些实数是有理数。 ∃x(G(x)∧Q(x)), 其中G(x): x是实数;H(x):x是有理数;
要想使含有r(r≥1)个自由出现个体变项的公式变成闭式,至少 要加上r个量词
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例题:在一阶逻辑中将简单的数学命题符号化
1.设个体域为整数集合Z,将下列问题符号化: (1)对于任意的x和y,存在着z,使得x+y=z;
∀x∀y∃z(x+y=z) (2)存在着x,对于任意的y和z,均有y-z=x是不成立的。
03-一阶谓词逻辑表示法课件
Zhang
201
Li Occupant201
491
201
492 Teleph2o0n1e
Wanao
203
451
203
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2.2.3 一阶谓词逻辑知识表示方法
▪ 用一阶谓词表示:
Occupant(Zhang , 201) Occupant(Li,201) Occupant(Wang, 202) Occupant(Zhao, 203) Telephone(491,201) Telephone(492,201) Telephone(451,202) Telephone(451,203)
2.2 一阶谓词逻辑表示法
1. 命题逻辑 2. 谓词逻辑 3. 一阶谓词逻辑知识表示方法
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2.2.3 一阶谓词逻辑知识表示方法
谓词公式表示知识的步骤: 1 定义谓词及个体。 2 变元赋值。
3 用连接词连接各个谓词,形成谓词公式。
▪ 例如: 用一阶谓词逻辑表示下列关系数据库。
住户
房间
电话号码 房间
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2.2.3 一阶谓词逻辑表示法
优点:
① 自然性 ② 精确性 ③ 严密性 ④ 容易实现
局限性:
① 不能表示不确定的知识 ② 组合爆炸 ③ 效率低
应用: 1 自动问答系统(Green等人研制的QA3系统) 2 机器人行动规划系统(Fikes等人研制的STRIPS系统) 3 机器博弈系统(Filman等人研制的FOL系统) 4 问题求解系统(Kowalski等设计的PS系统)
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人工智能第三章知识与知识表示
人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识 的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有 智能,使它能模拟人类的智能行为,就必须使它 具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来 才能存储到计算机中去的,因此关于知识的表示 问题就成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
二、一阶谓词逻辑表示法的特点
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示 3.3 产生式表示法
“产生式”这一术语是由美国数学家波斯特(E.POST) 在1943年首先提出来的,他根据串代替规则提出了一 种称为波斯特机的计算机模型,模型中的每条规则称 为一个产生式。 1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型中开发了基 于规则的产生式系统。
第3章 知识与知识表示
一般来说,在选择知识表示方法时,应从以下几个方面进行考虑: 1 .充分表示领域知识 确定一个知识表示模式时,首先应该考虑的是它能否充分地表示 我们所要解决的问题所在领域的知识。为此,需要深入地了解领 域知识的特点以及每一种表示模式的特征,以便做到“对症下 药”。例如,在医疗诊断领域中,其知识一般具有经验性、因果 性的特点,适合于用产生式表示法进行表示;而在设计类(如机 械产品设计)领域中,由于一个部件一般由多个子部件组成,部 件与子部件既有相同的属性又有不同的属性,即它们既有共性又 有个性,因而在进行知识表示时,应该把这个特点反映出来,此 时单用产生式模式来表示就不能反映出知识间的这种结构关系, 这就需要把框架表示法与产生式表示法结合起来。
第3章 知识与知识表示 3.2 一阶谓词逻辑表示法
一、表示知识的方法
一阶谓词逻辑实例分析
一阶谓词逻辑表示
COMPUTER(x) LIKE(x,y) LOVE(x,y) MAN(x)
表示x是计算机系的学生 表示x喜欢y 表示x爱y 表示x是人
6.3知识表示方法
一阶谓词逻辑表示
谓词逻辑是一种接近于自然语言的形式语言,人 们比较容易接受,用它表示知识比较容易理解。
谓词逻辑是二值逻辑,谓词公式的真值只有“真” 与“假”,因此可转换为计算 机易于存储与处理的内部表示模式,便于实现对 知识的增加、删除与修改。
6.3知识表示方法
一阶谓词逻辑表示
谓词逻辑表示法的弊端
一阶谓词逻辑
(1)所有正数均可开平方 (2)有些人是大学生 (3)猫必捕鼠 (4)没有不犯错误的人 (5)没有最大的自然数
一阶谓词逻辑练习
6.3知识表示方法
一阶谓词逻辑表示
用谓词公式表示知识时,首先需要定义谓词,给 出每个谓词的确切含义,然后用连词把有关谓词 连接起来表示一个更复杂的含义。对谓词公式中 的变元,根据知识表示的需要,把需要约束的变 元用相应的量词予以约束。
1.王林是计算机系的学生,但他不喜欢编程序。 2.人人爱劳动。
6.3知识表示方法
则语句可表示为: xy((C(x)∧R(y)) A(x,y))
(4)没有不犯错误的人
设 F(x):“x是人”, M(X):“x犯了错误”,
则语句可表示为:
(x( F(x)∧ M(x)))
(5)没有最大的自然数
设N(x):x是自然数, G( x,y):“x大于y”,
则语句可表示为:
x( N( x )y( N( y )∧G(y,x))
(1)所有正数均可开平方
设 P(x): x是正数; Q(x): x 可开平方
知识表示之一阶谓词逻辑表示
知识表⽰之⼀阶谓词逻辑表⽰⾸先引⼊知识概念:知识(Knowledge)是⼈们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括⾃然的和⼈造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。
知识是把有关的信息关联在⼀起,形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。
知识=事实+规则+概念:事实就是指⼈类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述;规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的⼀种形式;概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。
所谓知识表⽰(Knowledge Representation),就是把知识⽤计算机可接受的符号并以某种形式描述出来。
常见的知识表⽰⽅式有⼀阶谓词逻辑,产⽣式表⽰,状态空间图表⽰,与或图表⽰,语义⽹络,框架结构表⽰,还有问题归纳法,⾯向对象法等。
1. 命题与命题逻辑命题:是具有真假意义的语句。
命题代表⼈们进⾏思维时的⼀种判断,或者是肯定,或者是否定。
命题逻辑:“命题逻辑”是“谓词逻辑”的基础。
在现实世界中,有些陈述语句在特定情况下都具有“真”或“假”的含义,在逻辑上称这些语句为“命题”。
如:A. 天在下⾬ B. 天晴 C. ⽇照的天⽓很宜⼈ D. 我们在⾟苦于远程研修中。
表达单⼀意义的命题称为“原⼦命题”。
命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。
命题逻辑的联结词:原⼦命题可通过“联结词”构成“复合命题”,联结词有5种,定义为:﹁表⽰否定,复合命题“﹁Q”即“﹁Q”∧表⽰合取,复合命题“P∧Q”表⽰“P与Q”∨表⽰析取,复合命题“P∨Q”表⽰“P或Q”→表⽰条件(蕴含),复合命题“P→Q”表⽰“如果P,那么Q”↔表⽰双条件(等价),复合命题“P↔Q”即表⽰“P当且仅当Q”2. 谓词与谓词逻辑谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将⼀个原⼦命题分解成个体和谓词两个组成部分。
在谓词公式 P(x) 中,P 称为谓词,x 称为个体变元,若 x 是⼀元的,称为⼀元谓词, P(x,y) 称为⼆元谓词。
4.2-一阶谓词逻辑表示
TS(x, y):表示x是y的老师。
表示知识:
( x)( y)(T (x)→ TS(x, y) ∧S (y))
可读作:对所有x,如果x是一个教师,那么一定存在一个个体y,y的老 师是x,且y是一个学生。
谓词逻辑表示方法(2/2)
例2 表示知识“所有的整数不是偶数就是奇数”。
定义谓词:I(x):x是整数,E(x):x是偶数, O(x):x是奇数
项是把个体常量、个体变量和函数统一起来的一念。
原子谓词公式
定义5 原子谓词公式的含义为:
若t1,t2,…,tn是项,P是谓词,则称P(t1,t2,…,tn)为原子谓词公式。 合式公式
定义6
满足如下规则的谓词演算可得到合式公式:
(1) 单个原子谓词公式是合式公式;
(2) 若A是合式公式,则¬A也是合式公式;
状态5
AT(robot, b)
Setdown(b) EMPTY(robot)
c
==========> ON(box, b)
TABLE(a)
TABLE(b)
a
b
状态6(目标状态)
AT(robot, c)
Goto(b, c) EMPTY(robot)
=========> ON(box, b)
TABLE(a)
机器人每执行一操作前,都要检查该操作的先决条件是否可以满足。 如果满足,就执行相应的操作;否则再检查下一个操作。
谓词逻辑表示的应用(例1)
机器人移盒子问题(5/7)
这个机器人行动规划问题的求解过程如下:
状态1(初始状态)
AT(robot, c)
开始
EMPTY(robot)
c
=========> ON(box, a)
一阶谓词逻辑
06
总结与展望
一阶谓词逻辑重要性总结
基础性
一阶谓词逻辑是数学逻辑和计算机科学逻辑的基础,为形式化推理 提供了基本框架。
表达能力
一阶谓词逻辑能够表达丰富的概念和关系,包括量词、函数、谓词 等,使得逻辑推理更加精确和全面。
可判定性
一阶谓词逻辑具有可判定性,即对于给定的公式和解释,可以判断 其是否有效或可满足,这为自动推理和验证提供了可能。
逻辑符号表示
03
个体变元
谓词符号
量词符号
表示任意个体的符号,常用小写字母表示 ,如 x, y, z 等。
表示谓词的符号,常用大写字母表示,如 P, Q, R 等。谓词符号后通常跟有参数, 表示具体的性质或关系。
表示量词的符号,常用的有全称量词符号 ∀ 和存在量词符号 ∃。全称量词表示“对 所有个体都成立”,存在量词表示“存在 至少一个个体使得成立”。
存在量词引入规则(EI)
如果从某个公式可以推导出含有特定谓词的公式, 则可以引入存在量词。
存在量词消去规则(EG)
如果公式中含有存在量词,则可以消去该量词,得 到特定实例的公式。
存在量词实例化规则(EI*)
在推理过程中,可以将存在量词实例化为特定的个 体或常量。
等式推理规则
等式引入规则(EqI)
如果两个项相等,则可以引入等式。
随着应用领域的拓展和问题的 复杂化,一阶谓词逻辑可能会 面临表达力不足、推理效率低 下等问题。同时,如何处理不 确定性、模糊性等也是未来需 要解决的问题。
THANKS
前提推导出结论。
02
优点
直观、易于理解,符合人类思 维习惯。
03
缺点
需要熟练掌握推理规则,且对 于复杂问题可能效率较低。
第3章_确定性推理方法(1)
3.3 谓词逻辑
3.3.2 谓词公式
1. 连接词 ~,∨,∧,→, 2. 量词:为刻画谓词与个体间的关系 – 全称量词(x) – 存在量词(x) 3. 谓词演算公式
–
原子谓词公式
由单个谓词构成的不含任何连接词的公式
3.3 谓词逻辑
– 可按下述规则得到谓词演算的合式公式: (1)原子谓词公式是合式公式。
3.1 推理的基本概念
3.1.4 推理的冲突消解策略
• • 是确定如何从多条匹配规则中选出一条规则作为启用规则 ,将它用于当前的推理。 目前已有的多种冲突消解策略的基本思想都是对匹配的知 识或规则进行排序,以决定匹配规则的优先级别,优先级 高的规则将作为启用规则。
•
常用排序方法有如下几种:
(1)按就近原则排序 (2)按知识特殊性排序 (3)按上下文限制排序 (4)按知识的新鲜性排序 (5)按知识的差异性排序 (6)按领域问题的特点排序 (7)按规则的次序排序 (8)按前提条件的规模排序
其基本思想是:首先从已知事实中猜测出一个结论,然 后对这个结论的正确性加以证明确认,数学归纳法就是 归纳推理的一种典型例子。 归纳推理又可分为: » 从特殊事例考察范围看:完全归纳推理、不完全归 纳推理; » 从使用的方法看:枚举归纳推理、类比归纳推理。
3.1 推理的基本概念
(3)默认推理:默认推理又称缺省推理,是在知识不完 全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
3.1 推理的基本概念
推理的定义
• 推理是指从已知事实出发,运用已掌握的知识,推导 出其中蕴含的事实性结论或归纳出某些新的结论的过 程。 • 推理所用的事实可分为两种情况,
① 一种是与求解问题有关的初始证据; ② 另一种是推理过程中所得到的中间结论,这些中间结 论可以作为进一步推理的已知事实或证据。
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在谓词公式中,变元的名字是无关紧要的,可以把一个变元
的名字换成另一个变元的名字。但是,必须注意,当对量
词辖域内的约束变元更名时,必须把同名的约束变元都统
一改成相同的名字,且不能与辖域内的自由变元同名。同 样,对辖域内的自由变元改名时,也不能改成与约束变元 相同的名字。例如,对于公式(x)R(x,y),可以改名为 (t)R(t,u),这里将约束变元x改成了t,把自由变元y改成 了 u。
函数符号:是从若干个研究对象到某个研究对象的映射的
符号。
• n元函数 f(x1,x2,…,xn) 规定为一个映射: f: Dn →D 谓词与函数的区别:
1.谓词的真值是真和假,而函数无真值可言,其值是个体域中的 某个个体。 2.谓词描述的是个体域中的个体之间的关系或性质。而函数实现的 是一个个体的出现依赖于个体中中的其他个体,他是一个个体 在个体域中的映射。 3.在谓词逻辑中,函数本身不能单独使用,它必须嵌入到谓词中。
5、谓词公式的解释
在谓词逻辑中,对谓词公式中各个个体变元的一次真值
指派称为谓词公式的一个解释。也即蜕化成命题逻辑,
一旦解释确定,根据各联接词的定义就可求出谓词公 式中真值(T或F)。 定义:谓词公式G的论域为D,根据D和G中的常量符号, 函数符号和谓词符号按下列规则作的一组指派成为 G的 一个解释I(或赋值) 解释I:三个赋值规定: (1)对公式G,为每个常量指派D中的一个元素;
命题逻辑的局限性:
例如:命题:焦作是一个漂亮的城市
郑州是一个漂亮的城市 晋城是一个漂亮的城市 新乡是一个漂亮的城市 安阳是一个漂亮的城市
P
Q R S T
要表达这样一个类别的知识时,命题逻辑表达起来,不方便。 用谓词结构的形式最方便
定义谓词:Beautiful City (x)
; x是一个漂亮的城市
谓词的一般形式是:
P(x1, x2, … xn)
其中P是谓词,通常首字母用大写字母表示。 x1, x2, x3……… 是个体,通常用小写字母来表示。 在谓词逻辑中,命题被细分为谓词和个体两个部分。 n元谓词: 含有n个个体符号的谓词P(x1,x2, …xn),表示一个映射: P:Dn →{T,F} 或是 (D1×D2×D3…Dn) →{T,F}
3、量词辖域与约束变元
在一个谓词公式中,如果有量词出现,位于量词后面的单个
谓词或者用括弧扩起来的合式公式称为量词的辖域。在辖
域内与量词同名的变元称谓约束变元,不受约束的变元称 谓自由变元,例如 (x)(P(x)→( y)R(x,y)) 其中(x)的辖域是(P(x)→( y)R(x,y)),辖域内的x是 受(x)的约束的变元;而( y)的辖域是R(x,y),R(x,y) 的y是受( y)约束的变元。在这个公式中没有自由变元。
例 3.2.1:设谓词公式A=y(P(y )∧Q(y,a)),B=x(P(f(x))
∧Q(x, f(a))(它们不含自由变元),解释给定为: D={2, a=2,f函数和谓词P、Q的解释如下表所示。 3}
f(2) 3
f(3) 2
P(2) P(3) 0 1
Q(2,2) 1
Q(2,3) 1
Q(3,2) 1
4、谓词公式: 按下述规则得到谓词演算的合式公式: (1) 单个谓词和单个谓词的否定,称为原子谓词公式,原 子谓词公式是合式公式; (2) 若A是合式公式,则
¬ A也是合式公式;
B
(3) 若A,B都是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B,A 也都是合式公式; (4) 若A是合式公式,x是任一个体变元,则 (x)A, (x)A也都是合式公式。
例:设谓词P(x)表示x是正数,F(x,y)表示x与y是好朋友,则:
( x) P(x):表示个体域中所有个体x都是正数。
( x) ( y)F(x , y):表示在个体域中对任何个体x,都存在
个体y,x与y是好朋友。
( x) ( y)F(x , y):表示在个体域中存在个体x,它与个体域 中的任何个体y都是朋友。 ( y) ( x)F(x , y):表示在个体域中存在个体x与个体y,x与 y是朋友。 ( x) ( y) F(x , y):表示对于个体域中的任何两个个体x和 y, x与y都是朋友。
Q(3,3) 1
求A、B的值。
则 A=(P(2)∧Q(2,2))∧(P(3)∧Q(3,2))
=(0∧1) ∧(1∧1)
=0
B=(P(f(2))∧Q(2,f(2)))∨(P(f(3))∧Q(3, f(2)))
=(P(3)∧Q(2,3))∨(P(2)∧Q(3,3)) =(1∧1) ∨ (0∧1) =1
,∧,∨,→,
2、量词:用于刻划谓词与个体之间关系的词,在谓词逻 辑中引入了两个量词,全称量词符号( x)及存在量 词符号( x)。
全称量词符号 + 变元 = 全称量词,如( x);
存在量词符号 + 变元 = 存在量词,如( x);
( x):它表示对个体域中所有个体x
( x): 表示在个体域中存在某个个体x
例:设个体域 D={1,2} ,谓词公式
B=( x)P(f(x),a),已知a=1。
若指派 f(1)=1,f(2)=2
指派 P(1,1)=T,P(2,1)=T
则上述各个指派就确定了谓词公式B的一个解释
即对 x 在 D 上的任意取值,都使B 为T
3.2.2.谓词公式的永真性、可满足性和永假性 • 永真性
像这样表达知识的形式就是谓词表达知识的形式
2、一阶谓词逻辑
谓词的一般形式是:
P(x1, x2, … xn)
其中P是谓词,通常才用首字母大写开头的字母字符串 表示。 x1, x2, x3……… 是个体,通常用小写字母来表示。 在谓词逻辑中,命题被细分为谓词和个体两个部分。 n元谓词: 含有n个个体符号的谓词P(x1,x2, …xn),表示一个映射: P:Dn →{T,F} 或是 (D1×D2×D3…Dn) →{T,F}
–若谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都有真值 T,则称P在D上是永真的 即:若P在任何非空个体域上均永真,则称P永真
• 可满足性 当个体域个数少,每个域自身又小时,易于判断
或者不能确保在有限的时间内判定 • 永假性(不可满足性、不相容性)
–对谓词公式 P,若至少存在 D 上的一个解释,使 P在 或当解释 的个数有限,也 总 是可判定的 此解释下真值为 T,则称 P在D上是可满足的 但若解 释的个数无限 时,就不能确保可以判定 –若谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都有真值 F,则称P在D上是永假的 即:P在任何非空个体域上均永假,则称P永假
–(6)吸收律 P∨(P∧Q)P P∧(P∨Q)P –(7)补余律 P∨﹁PT P∧﹁PF –(8)联词化归律 P →Q ¬P∨Q 蕴涵式转化 – P Q (P→Q)∧(P→Q) – P Q (P∧Q)∨(¬P∧¬Q) –(9)量词否定 ¬(x)P(x)(x)(¬P(x)) ¬(x)P(x)(x)(¬P(x)) –(10)量词分配 (x)[P(x)∧Q(x)](x)P(x)∧(x)Q(x) (x)[P(x)∨Q(x)](x)P(x)∨(x)Q(x
谓词:用于刻画个体的性质、状态或个体之间的关系,称
为谓词。谓词一般也用P,Q,R等大写字母表示。 例1:x是一个美丽的城市 可以写成:
Beautiful City (x)
其中:Beautiful City 是谓词;x是个体 例2: x>y 可定义成:
Greater (x, y) 这里:x、y是个体,Greater是谓词
例:设变元x和y的个体域是D={1,2},谓词P(x,y) 表示x大于等于y,给出公式A=( x )(y)P(x,y)在D上的 解释,并指出在每一种解释下公式A的真值。
解: 由于在公式A中没有包括个体常量和函数,所以可由谓 词P(x, y)的定义得出谓词的真值指派。设对谓词P(x,y)
在个体域D上的真值指派为:
整个公式在给定域上的解释数目将达到该公式所包含的
所有函数和谓词指派数目的连乘积。
;由于存在多种组合情况,所以一个谓词公式的解释可能有很多
个。对于每个解释,谓词公式都可求出一个真值(T或F)。 (需要注意:( x) P(x)的真值为1当且仅当对论域D的每一个 元素x,P(x)都取值为1,(x) P(x)的真值为0当且仅当 对D的每个元素x,P(x)都取值为0)
;解释I称为公式G在论域D上的一个解释。
;对应每个解释,公式G都有一个真值{T,F}。
;一阶谓词的公式解释数目:
一阶谓词的公式解释数通常是相当可观的,是一种排列
组合。
设个体域有m个元素,则:
每个常量有m个取值,n个常量有 mn 种取值的可能性,
一个n元函数一般有 mmn 种指派,
一个n元谓词有 2 m n 种指派。
P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=T
这就是公式A在D上的一个解释。在此解释下,因为x=1时
有y=1使P(x,y)的真值为T,x=2时也有y=1使P(x,y)的真值为T, 即x对于D中的所有取值,都存在y=1,使P(x,y)的真值为T,
所以在此解释下公式A的真值为T。
3.3谓词公式的等价性与永真蕴含
3.3.1等价性含义 定义:设P与Q是两个谓词公式,D是它们共同的个 体域,若对于D上的任何解释,P和Q都有相同的真值, 则称P与Q在个体域D上是等价的,如果D是任意个体域, 则称P和Q是等价的,记作:P Q 以下公式是等价式,推理时常用到: –(1)双重否定 ¬(¬P)P –(2)交换律 P∨QQ∨P P∧QQ∧P –(3)结合律 (P∧Q)∧RP∧(Q∧R) (P∨Q)∨RP∨(Q∨R) –(4)分配律 P∧(Q∨R)(P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R)(P∨Q)∧(P∨R) –(5)狄· 摩根定律 ¬(P∨Q)¬P∧¬Q ¬(P∧Q)¬P∨¬