北京航空航天大学 离散数学 Chapter1p2-Predicate Logic

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离散数学讲义(第1章)

离散数学讲义(第1章)
16
1-2 联结词(续)
例:P:上海是一个大城市。 P:上海并不是一个大城市。 或 P:上海是一个不大的城市。
这两个命题具有相同的含义,因此用 同一个符号表示。
17
1-2 联结词(续)
P与 P的真值关系:
P
T F
PHale Waihona Puke F T否定是一个一元运算。
18
1-2 联结词(续)
(2)合取 设P,Q是两个命题,新命题“P并且Q”是 一个复合命题,称为命题P,Q的合取。记作: P∧Q 如:P:北京是中国的首都。 Q:北京是一个故都。 P∧Q:北京是中国的首都并且是一个 故都。
5

趣味逻辑数学题-巧猜围棋子

用数理逻辑学方法解题
P表示:“棋子为白色” Q表示:“甲说的是真话” 数理逻辑运算符: (非),(与),(或)
问题答案:S=(PQ)(PQ)
6
第一篇
数理逻辑
7
数理逻辑

数理逻辑是用数学方法来研究推理 过程的科学。主要是指引进一套符 号体系的方法,因此数理逻辑一般 又叫符号逻辑。 基本内容是:命题逻辑(演算)和 谓词逻辑(演算)。
22
1-2 联结词(续)
P∨Q的真值关系:
P T T F F Q T F T F P∨Q T T T F
析取是一个二元运算。
23
1-2 联结词(续)
注意:析取联结词∨与汉语中的“或”的意义不 完全相同。汉语中的“或”既可以表示“排斥 或”,也可以表示“可兼或”。
例如: P:今天晚上我在家看电视或去剧场看戏。 Q:他可能是100米或400米赛跑的冠军。
28
1-2 联结词(续)
在命题演算中,五个联结词的含义由真值表唯一确定。

离散数学(第四版)讲义1

离散数学(第四版)讲义1

引言Discrete Math.离散数学研究离散对象及其相互间关系的一门数学学科。

研究离散结构的数学分支。

(辞海)计算机科学、信息科学、数字化科学的数学基础离散数学的内容:数理逻辑(Mathematics Logic)集合论(Sets)代数结构(Algebra Structure)图论(Graph Theory)组合论(Combination)线性代数(Linear Algebra)概率论(Probability Theory)……与高等数学的区别教学内容:数理逻辑(Mathematics Logic)集合论(Sets)代数结构(Algebra Structure)图论(Graph Theory)离散数学的由来与发展:一、古老历史:计数:自然数发展:图论:Konigsberg七桥问题二、年青新生:计算机:二进制运算离散数学课程设置:计算机系核心课程信息类专业必修课程其它类专业的重要选修课程离散数学的后继课程:数据结构、编译技术、算法分析与设计、人工智能、数据库、……离散数学课程的学习方法:强调:逻辑性、抽象性;注重:概念、方法与应用参考教材:1、离散数学(耿素云,屈婉玲,北大版)2、离散数学(方世昌,西安电子科大版)3、离散数学结构(第三版、影印版)(Bernard Kolman、Robert C.Busby、Sharon Ross,清华版)4、离散数学提要与范例(阮传概、卢友清,北京广播学院版)第一章命题逻辑(Proposition Logic)1、命题符号化及联结词2、命题公式及分类3、等值演算4、联结词全功能集5、对偶与范式6、推理理论逻辑学:研究推理的一门学科数理逻辑:用数学方法研究推理的一门数学学科——一套符号体系+ 一组规则数理逻辑的内容:古典数理逻辑:命题逻辑、谓词逻辑现代数理逻辑:逻辑演算、公理化集合论、递归论、模型论、证明论1、命题符号化及联结词命题(Proposition):一个有确定真或假意义的语句。

北京航空航天大学《编译原理》第1章 概论

北京航空航天大学《编译原理》第1章 概论
编译技术
编译原理及编译程序构造
张 莉 教授 史晓华
2006. 9-2007.1
北京航空航天大学计算机学院
课程要求
课时:48学时(1-17周) 分为两部分:(分别计分)
– 理论基础(3学分):课堂教学,按时交作业。 • 作业10分; • 3-6次随堂考试,共计30分;(不补) • 期末闭卷考试,60分 • 主动回答问题,每次奖励0.5分,5分封顶(考前公布) – 实践部分(2学分):上机实践(50机时)(10周开始上机)
北京航空航天大学计算机学院
第一章 概论
(介绍名词术语、了解编译系统的结构和编译过程)
•• 编译的起源:程序设计语言的发展 编译的起源:程序设计语言的发展 •• 基本概念 基本概念 •• 编译过程和编译程序构造 编译过程和编译程序构造 编译技术的应用 •• 编译技术的应用
北京航空航天大学计算机学院
1.1 程序设计语言的发展
能运用所学技术解决实际问题能独立编写北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院课程定位课程定位课程定位课程定位计算机学院核心课程计算机学院核心课程计算机学院核心课程计算机学院核心课程分类分类课程名称课程名称课程定位课程定位备注备注计算机基础计算机基础计算机导论入门算法和数据结构高级语言程序设计12基础必备工具计算机理论离散数学离散数学123计算机理论数理逻辑计算机数学集合论和图论组合数学计算机硬件类课程计算机硬件类课程数子电路和数字逻辑硬件基础课程含实验计算机原理和汇编语言部件原理含实验计算机接口与通讯部件间通讯含实验计算机体系结构体系结构含实验计算机网络计算机软件类课程计算机软件类课程编译技术编译技术系统软件层系统软件层含课程设计含课程设计操作系统操作系统含课程设计数据库系统原理含课程设计软件工程信息系统分析与设计应用类计算机图形学多媒体技术应用类北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院数字逻辑计算机导论高等数学线性代数计算机原理和汇编语言高级程序设计语言1离散数学数据结构和算法c语言提高数据库系统编译技术编译技术操作系统计算机图形学网络计算机系统结构信息系统软件工程课程间的拓扑关系课程间的拓扑关系接口与通讯1学期学期23456电路分析北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学计算机学院??教材和参考书教材和参考书教材和参考书教材和参考书高仲仪金茂忠编译原理及编译程序构造北航出版社

离散数学 第2章 谓词逻辑

离散数学   第2章 谓词逻辑
2014-5-11 计算机信息工程学院
常州工学院《离散数学》课程
2.1 个体、谓词与量词
例2.1.3 符号化下列命题。 (1)所有的人是要呼吸的。 解:符号化为(x)(M(x)H(x)) ,其中M(x):x是 人。H(x):x要呼吸的。 (2)每个自然数都是实数。 解:符号化为(x)(N(x)R(x)),其中N(x):x是自 然数。R(x):x是实数。 (3)有些人是聪明的。 解:符号化为(x)(M(x)I(x)),其中M(x):x是人。 I(x):x是聪明的。
常州工学院《离散数学》课程
计算机信息工程学院
2.1 个体、谓词与量词
该例的(1)为例分析命题的真值,若x的个体域 为某大学计算机系的全体学生,则S(a)为真; 若x的个体域为某中学的全体学生,则S(a)为假; 若x的个体域为某电影院中的观众,则S(a)真值 不确定。所以个体变元在哪些范围取特定的值, 对命题的真值极有影响。 个体变元的取值范围称为个体域或论域,把宇 宙间一切事物组成的个体域称为全总个体域。 对个体变元变化范围进行限定的谓词称为特性 谓词。如采用一个谓词如P(x)来限制个体变元x 的取值范围,该P(x)就是特性谓词
表示具体性质或关系的谓词称为谓词常元,表示抽象的或 泛指的性质或关系的谓词称为谓词变元
2014-5-11 计算机信息工程学院
常州工学院《离散数学》课程
2.1 个体、谓词与量词
一个原子命题用一个谓词(如P)和n个有次序的 个体常元(如a1,a2,…,an)表示成P(a1, a2,…,an),称它为该原子命题的谓词形式或 命题的谓词形式。 由一个谓词(如P)和n个个体变元(如x1,x2,…, xn)组成的P(x1,x2,…,xn),称它为n元原子 谓词或n元命题函数,简称n元谓词。 当n=1时,称一元谓词;当n=2时,称为二元谓 词,…。一元谓词表达了个体的性质,而n 元 谓词表达了 个个体之间的关系。

第1章-完整内容

第1章-完整内容
离散数学
(Discrete Mathematics )
使用教材
书 名:离散数学(第三版) “十一五”国家规划教
材 主 编:邓辉文 出版社:清华大学出版社 讲 授:第1章 _ 第6章
参考书目
•1、邵学才. 离散数学(第二版). 清华 大学出版社. (应用型规划教材)
•2、周忠荣. 离散数学及其应用. 清华大 学出版社.
101A ⑵ 互异性
互异性是指集合中的元素之间是彼此不同的,即集 合中不允许出现重复的元素。
如:集合 A={a,b,c,c,b,d} 应为 A={a,b,c,d}
集合的特性
⑶ 无序性 无序性是指集合中的元素之间没有次序关系。在不 特别说明情况下,我们所讨论的集合都不是多重集。
如: A = {a, {a, b}, b, c} 与 A={a, b, c , {a, b}} 相同
四、图论:广泛应用与解决现实问题。 1、Chapter 6 图论:主要研究数据结构中图的相关性质。 2、Chapter 7 几类特殊的图:介绍生活和研究中实际的图 论的问题。
第1章 集合、映射与运算
• 1.1集合的有关概念 • 1.2映射的有关概念 • 1.3运算的定义及性质 • 1.4集合的运算 • 1.5集合的划分与覆盖
B C= {(1, ), (2, )}
1.2 映射的有关概念
映射就是函数,研究的是任意两个集 合之间的一种对应关系。
映射是现代数学中的基本概念。函数 在信息科学中得到了充分的应用。
与集合一样,映射贯穿本书的所有内 容,深刻理解映射的有关内容,对于其他 内容的学习是至关重要的。
1.2.1 映射的定义
子集定理
1-1 对于任意的集合A,有 A。 1-2 设A、B、C是任意的集合,则有 ⑴自反性:A A.(任意集合是其子集) ⑵反对称性:A B,B A A = B. ⑶传递性:A B,B C A C. 1-3 A = B 的充要条件是A B 且 B A

北京航空航天大学计算机研究生考试必备(5)

北京航空航天大学计算机研究生考试必备(5)

p2 / 1, p3 / 0, p 4 / 0 ) 下的值:
p1 ∨ ( p 2 ∧ p3 ) ( p1 ∧ p2 ∧ p3 ) ∨ ¬(( p1 ∨ p2 ) ∧ ( p3 ∨ p4 )) ¬( p1 ∧ p2 ) ∨ ¬p3 ∨ (((¬p1 ∧ p 2 ) ∨ ¬p3 ) ∧ ¬p4 ) ( p 2 ↔ ¬p1 ) → ¬p3 ∨ p 4 ( p1 ↔ p3 ) ∧ (¬p2 → p4 ) p1 ∨ ( p 2 → p3 ∧ ¬p1 ) ↔ p2 ∨ ¬p4 ( p1 ↔ p3 ) ∧ (¬p 2 ⊕ p4 ) p2 / 1, p3 / 0, p 4 / 0 ) 为 v。
p →q。
p:小杨晚上做完了作业。q:小杨晚上没有其它事情。
r:小杨晚上看电视。s:小杨晚上听音乐。
“如果晚上做完了作业并且没有其它事情,小杨就看电视或听音乐”符号化为 ⑺ ⑻ ⑼ ⑽ ⑾
p∧q→r∨s。
p:林芳在家里。q:林芳做作业。r:林芳看电视。
“如果林芳在家里,那么他不是在做作业就是在看电视”符号化为
( p → r ) → ((q → r ) → ( p ∨ q → r )) ( p → ¬p ) → ¬p ( p → q ) → (( p → ¬q ) → p ) ( p → (q → r )) → (( p → q ) → ( p → r )) ( p ∧ q) ∧ ( p → r ) ∧ (q → r ) → r ¬p ∧ ¬( p → q ) ( p → q ) → (( p → ¬q ) → ¬p )
⒊ 列出除 ∧ , ∨ , ⊕ , → , ↔ 之外的所有二元联结词的真值表。 解 共有 16 个二元联结词,记除 ∧ , ∨ , ⊕ , → , ↔ 之外的二元联结词为 ∆1 , ∆ 2 ,K, ∆11 。

左孝凌离散数学课件2.3谓词公式与翻译

左孝凌离散数学课件2.3谓词公式与翻译

再对x和y加以限制
R(x):x是大红书柜 Q(y):y是古书
C(x):x是红的 E(y):y是图书
a :这只 b:那些 此时可把命题符号化为:
A(a) B(a) C(a) D(b) E(b) F (a, b)
a:这只 b:那些 此时可把命题符号化为:
R(a) Q(b) F (a, b)
11
练习2
• 2、在谓词逻辑中将下列命题符号化. (1) P63 (6)那位戴眼镜的用功的大学生在看这本大而厚 的巨著. (2)P63 (7) :f在a点连续,当且仅当对每个ε>0,存在一个
δ >0,使得对所有x,若︱x-a ︱<δ,则︱f(x)-f(a)︱<ε。
解: (1)设:S(x):x是大学生. A(x):x戴眼镜. B(x):x用功. E(y):y是大的. G(y):y是厚的. D(y):y是巨著. F(x,y):x看y.a:那位 b:这本 (1)符号化为: A(a)∧B(a)∧S(a)∧E(b)∧G(b)∧D(b)∧F(a,b)
例题1 并非每个实数都是有理数。
设 R(x):x是实数。 Q(x):X是有理数。
每个实数都是有理数表示为: (x)( R( x) Q( x))
(x)( R( x) Q( x)) 并非每个实数都是有理数表示为:
例题2 没有不犯错误的人
解 本语句即为“不存在不犯错误的人”。 设 M(x):x 是人。 F(x):x犯错误。 “存在不犯错误的人”表示为: “不存在不犯错误的人”表示为:(x(M ( x) F ( x)) 等价于“任何人都要犯错误”或“所有人都要犯错误”。 所以此命题也可符号化为: (x)(M ( x) F ( x))
对个体刻划深度 的不同就可翻译成 不同的谓词公式.

离散数学北京邮电大学

离散数学北京邮电大学
– Analysis using order-ofgrowth notation.
• §3.5: Primes and Greatest Common Divisors • §3.6: Integers & Algorithms
– Alternate bases, algorithms for basic arithmetic
Algorithm Characteristics
Some important general features of algorithms: • Input. Information or data that comes in. • Output. Information or data that goes out. • Definiteness. Algorithm is precisely defined. • Correctness. Outputs correctly relate to inputs. • Finiteness. Won‟t take forever to describe or run. • Effectiveness. Individual steps are all do-able. • Generality. Works for many possible inputs. • Efficiency. Takes little time & memory to run.
– Example assignment statement: v := 3x+7 (If x is 2, changes v to 13.)
• In pseudocode (but not real code), the expression might be informally stated:

Chapter1.1-Propositional_logic1(Propositions and Connectives)

Chapter1.1-Propositional_logic1(Propositions and Connectives)
数理逻辑的任务不在于研究某个具体命题的真假问题而在于它可以赋予真或假的可能性特别是研究各命题规定其真值后它们之间的联系
Discrete Mathematics
Henan Polytechnic University School of Computer Science and Technology
Statements or propositional variables can be combined by logical connectives(逻辑联结词) to obtain compound statements(复合命题).
p and q: The sun is shining and it is cold.
Logical Connectives(逻辑联结词)
Unary
Negaton(合取) Disjunction (析取) Exclusive OR (异或) Implication (蕴涵) Biconditional (等价,双条件命题)
注意: 一个语句本身是否能分辨真假与我们是否知 道它的真假是两回事。也就是说,对于一个句子, 2050年元旦是晴天。 有时我们可能无法判定它的真假,但它本身却是 有真假的,那么这个语句是命题,否则就不是命 题。 悖论不是命题。

判断下列语句是否是命题,如果是,判断真假。 eg1:我第一次接触《离散数学》,我就立刻 喜欢 上它了。

Foundations of Logic: Overview
Propositional logic:
Basic definitions. Equivalence rules & derivations.
Predicate logic

离散数学的ppt课件

离散数学的ppt课件

科学中的许多问题。
03
例如,利用图论中的最短路径算法和最小生成树算法
等,可以优化网络通信和数据存储等问题。
运筹学中的应用
01
运筹学是一门应用数学学科, 主要研究如何在有限资源下做 出最优决策,离散数学在运筹 学中有着广泛的应用。
02
利用离散数学中的线性规划、 整数规划和非线性规划等理论 ,可以解决运筹学中的许多问 题。
并集是将两个集合中的所有元素合 并在一起,形成一个新的集合。
详细描述
例如,{1, 2, 3}和{2, 3, 4}的并集是 {1, 2, 3, 4}。
总结词
补集是取一个集合中除了某个子集 以外的所有元素组成的集合。
详细描述
例如,对于集合{1, 2, 3},{1, 2}的 补集是{3}。
集合的基数
总结词
)的数学分支。
离散数学的学科特点
03
离散数学主要研究对象的结构、性质和关系,强调推
理和证明的方法。
离散数学的应用领域
计算机科学
01
离散数学是计重要的工具和方法。
通信工程
02
离散数学在通信工程中广泛应用于编码理论、密码学、信道容
量估计等领域。
集合的基数是指集合中元素的数量。
详细描述
例如,集合{1, 2, 3}的基数是3,即它包含三个元素。
03 图论
图的基本概念
顶点
图中的点称为顶点或节点。

连接两个顶点的线段称为边。
无向图
边没有方向,即连接两个顶点的线段可以是双向 的。
有向图
边有方向,即连接两个顶点的线段只能是从一个顶 点指向另一个顶点。
研究模态算子(如necessity、possibility)的语义和语法。

离散数学北邮内部资料

离散数学北邮内部资料

景晓军
34
等值演算(判断命题公式类型法Ⅱ)
(置换定理):设Φ(A)是含命题公式A的命题公式,Φ(B) 是命题公式B置换了Φ(A)中A之后得到的命题公式。如 果AB,则Φ(A)Φ(B)。
例如:P∧7(q∧r)P∧(7qV7r)
景晓军
27
等值演算
设A,B是两个命题,若等价式A↔B是重言式, 则A与B是等值的,记为A<=>B。 注意和“<=>”、“=”的关系。 A↔B是重言式(说明只出现A与B 的值 同时为真或同时为假的两种情况),所 以肯定A <=> B 。 注意和“<=>”、“↔”的关系。如A <=> B 则A↔B必是重言式。若A↔B,未必A <=> B 因为A↔B有4种情况.
不是所有的“和”、“与”都可用“∧”表示。
李文和李武是兄弟: p
景晓军
15
析取联结词
设p,q为两个命题,复合命题“p或q” 称 作p与q的析取式,记作p ∨ q , ∨为 析取联结词。 p ∨ q为真当且仅当p与 q中至少一个为真。 析取联结词是逻辑“或”的意思。
王燕学过英语(p)或法语(q) p∨q
景晓军
简单命题与复合命题
简单命题:命题不能分成更简单的句子的命题,又称为 命题常项。 2是素数. 雪是黑色的. 2+3=5. 明年十月一日是晴天. 复合命题:由简单命题用联结词联结而成的命题。 3不是偶数; 2是素数和偶数; 林芳学过英语或日语; 如果角A和角B是对顶角,则角A等于角B.
景晓军
10
景晓军
24
真值表
含n(n>1)个命题变项的命题公式,共有2n组赋值,将命题 公式A在所有的赋值之下取值的情况列成表,称为A的真 值表. 如计算 p ∧ (q ∨ ┐r ) 的真值表

离散数学课件第一章

离散数学课件第一章

图的连通性
04
CHAPTER
逻辑基础
命题逻辑中的基本概念包括命题、真值和逻辑运算,通过这些基本概念可以表达和推理复杂的命题关系。
命题逻辑在计算机科学、人工智能、自动化等领域有广泛应用,是形式化方法的重要基础。
命题逻辑是研究命题之间关系的逻辑分支,主要涉及命题的否定、合取、析取、蕴含等基本运算。
命题逻辑
详细描述
集合的运算包括并集、交集、差集等。并集是指两个或多个集合合并为一个新的集合,包含所有元素;交集是指两个或多个集合中共有的元素组成的集合;差集是指从一个集合中去掉另一个集合中的元素后剩余的元素组成的集合。这些运算在离散数学中有着广泛的应用。
总结词
集合的运算
集合的基数是指集合中元素的个数,通常用大写字母表示。
鸽巢原理
THANKS
感谢您的观看。
集合论
图论是研究图(由节点和边构成的结构)的数学分支,它广泛应用于计算机科学和工程学科。
图论
逻辑是离散数学的另一个重要分支,它研究推理的形式和规则,是计算机科学和人工智能的基础。
逻辑
组合数学是研究计数、排列和组合问题的数学分支,它在计算机科学和统计学中有重要的应用。
组合数学
离散数学的研究内容
02
CHAPTER
离散数学课件第一章
目录
绪论 集合论基础 图论基础 逻辑基础 组合数学基础
01
CHAPTER
绪论
离散数学是研究离散对象(如集合、图、树等)的数学分支,它不涉及连续的量或函数。
离散数学的定义
离散数学的起源
离散数学的特点
离散数学的起源可以追溯到古代数学,如欧几里得几何和数论。
离散数学强调结构、关系和组合,而不是连续性和微积分。

2018北航离散数学试卷及答案

2018北航离散数学试卷及答案

一、简答题(20分,每题5分)(1). 给出任意一组命题逻辑联结词完备集,并用真值表表示其相对应的逻辑操作。

{∧,∨,⌝},{∧,⌝},{∨,⌝}{⌝,→}(2). 给出谓词逻辑公理系统。

1).公理模式A1:Q→ (R→Q)2).公理模式A 2:(P→ (Q→R)) → ((P→Q) → (P→R))3).公理模式A 3:(⌝Q→⌝R) → (R→Q)4).公理模式A 4:∀xQ(x)→Q(x)[x/t] 其中,项t对于Q中的x是可代入的。

5).公理模式A 5:∀x(Q→R(x)) → (Q→∀xR(x)) 其中x不是Q中自由变元。

6) 推理规则<a> 分离规则(简称MP规则):从Q和Q→ R推出R。

<b> 概括规则(简称UG规则):从Q(x)推出(∀xQ(x))。

(3). 使用符号⊢和⊨解释公理系统的可靠性和完备性。

可靠性:若Γ├α,则Γ╞α。

完备性:若Γ╞α,则Γ├α。

(4). 试论述满射、单射和双射函数区别。

▪定义:设函数f : X → Y,▪(1).若对于每个y∈Y ,都存在x∈X使得f (x) = y,则称f为满射,即∀y (y∈Y →∃x (x∈X ∧f (x) = y))▪(2).若对于任意x1 ∈X, x2∈X,只要f (x1) = f (x 2),就有x 1=x2,或只要x 1≠ x2,就有f (x 1) ≠f (x 2) ,则称f 为单射,即∀x 1∀x2(x 1∈X ∧x2∈X∧f (x1) = f (x1) → x1= x2)▪(3).若函数f既是单射又是满射,则f是双射函数。

(1)(2)(3)分别按2、2、1分计算。

二、论述题(20分,每题5分)(1). 任意选用一组完备的逻辑联结词,给出命题逻辑合式公式定义。

只要逻辑联结词完备即可定义:合式公式递归定义如下: (a).常元0和1是合式公式; (b).原子公式是合式公式;(c).若Q,R 是合式公式,则(⌝Q)、(Q ∧R) 、(Q ∨R) 、(Q →R) 、(Q ↔R) 、(Q ⊕R)是合式公式。

离散数学引言ppt课件

离散数学引言ppt课件
离散数学
总学时: 56 理论学时:50
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
绪论内容目录
• 离散数学概述 • 离散数学研究内容 • 教学内容 • 教材及参考书目
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
– 耿素云,离散数学,高等教育出版社 – 参考书目 – 王遇科,离散数学,北京理工大学出版
社 – 离散数学,王孝喜等译,电子工业出版

– Discrete Mathematical Structures, Bernard Kolman, Robert C.Busby, Sharon Ross, Prentice Hall Inc.
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
• 图论
___对于解决许多实际问题很有用处,对于 学习数据结构、编译原理课程也很有帮助。 要求掌握有关图、树的基本概念,以及如 何将图论用于实际问题的解决,并培养其 使用数学工具建立模型的思维方式。
数理逻辑 齐人固善盗乎?
___<<晏子春秋 内篇杂下第六>>
论辩中的复杂问语
___<<哲学演讲录>>(二)中曾叙述了一个 复杂问语:
梅内德谟:你已停止打你父亲,是吗?
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。

北京大学离散数学教材 1

北京大学离散数学教材 1

命题逻辑基本概念1逻辑是解决推理方法的学科,中心是推理,基本要素是命题,所以称为命题逻辑。

数理逻辑则是用数学方法研究推理。

学习目的本章首先要深刻理解命题的概念,理解原子命题和符合命题的关系,在此基础之上理解逻辑联结词的定义,命题公式的定义和分类,最后熟练掌握并应用真值表的构造基本内容:z命题概念;z逻辑联结词概念,复合命题和联结词的关系;z命题符号化和翻译z合式公式概念及分类;z构造真值表判定公式类型命题(statement, proposition)概念在二值逻辑中,命题是或真或假,而不会同时又真又假的陈述句。

z陈述句;z或真或假,唯一真值;例:(1) 地球是圆的;真的陈述句,是命题(2) 2+3=5;真的陈述句,是命题(3) 你知道命题逻辑吗?非陈述句,故非命题(4) 3-x=5;陈述句,但真假随x的变化而变化,非命题(5) 请安静!非陈述句,故非命题(6) 火星表面的温度是800°C;现时不知真假的陈述句,但只能要么真要么假,故是命题(7) 明天是晴天;尽管要到第二天才能得知其真假,但的确是要么真要么假,故是命题(8) 我正在说谎;无法得知其真假,这是悖论注意: (4)不是命题,后续章节中会提到,这被称为谓词,命题函数或命题变项。

分类:z简单命题,通常用p, q, r,…,等表示命题变项,命题常项用1(T),0(F)表示;z复合命题,由简单命题和联结词构成;逻辑联结词和复合命题多个命题变项由联结词联结起来成为复合命题。

否定式和否定联结词(negation)命题p的非或否定,称为p的否定式,表示为¬p;符号¬即为否定联结词。

真值表:p¬ pT FF T严格说,¬ p不是复合命题。

例:p:今天天气好;¬p:今天天气不好p:2+5>1;¬p: 2+5≤1;在此情形下,p为真,¬p为假。

合取式和合取联结词(conjunction)p且q称为p, q的合取式,记为p∧q;符号∧即为合取联结词。

离散数学_第一章_集合

离散数学_第一章_集合

3
离散数学
叙述恰当严谨,论证详尽严密,内容新颖丰富是本课 程的特点。 离散数学具有抽象性、非线性、非寻绎性、构造性、 结构性、整体性等结构性数学特点。 证明方法除了大量的运用常用的(数学)归纳法、演 绎法、反证法、归谬法、二难法、二分法、枚举法 (穷举法)、相容排斥法等方法之外,特别着重于存 在性、结构性、构造性方法,以及各部分内容自己所 特有的方法(比如图论的删点增点方法、删边增边方 法、伸路蹦圈方法)。
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离散数学
X x A y

例.X={a,b,c,d,e,f},A={ a,c,d} ,B={c, d,e} 。则 (AB)(BA) 。 即A与B互不包含
定理1.设A,B,C为任意三个集合。那么 (1) 自反性:A A (每个集合是它自己的子集) ; (2) 反对称性:AB BA A=B ; (3) 传递性:AB BC AC ; 这说明包含关系是集合间的半序关系(参见第二章 §6 )。 [证明].(1)(采用元素法)对于任何元素xX,若xA,则 xA。因此,根据元素x的任意性,可知AA。所以 包含关系是自反的;
18
离散数学
无重复性是集合的四大性质之一。 五.空集(empty,null,void set):记为 空集是没有成员的集合。即 注.将空集作为集合实 际上是集合运算的封 x(x)(所谓的空集公理); 闭性所要求的 ! 所以={ }; 空集是集合(作这点规定是运算封闭性的要求)。 空集是唯一的。因为若有两个空集,则它们有完全 相同的元素(都没有任何元素),所以它们相等,是同 一集合。 六.全集(universe of discourse):记为X 全集是所要研究的问题所需的全部对象(元素) 所构成的集合。 全集给个体(研究的对象)划定适当的范围。

北大离散数学ppt课件

北大离散数学ppt课件

2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
35
特殊关系(续)
设A为任意集合, 则可以定义P(A)上的: 包含关系:
A = { <x,y> | xA yA xy } 真包含关系:
A = { <x,y> | xA yA xy }
2020/6/2
第5讲 二元关系的基本概念 北京大学
内容提要 1. 有序对与卡氏积 2. 二元关系 3. 二元关系的基本运算
2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
1
有序对与卡氏积
有序对(有序二元组) 有序三元组, 有序n元组 卡氏积 卡氏积性质
2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
2
有序对(ordered pair)
D
A
A
C
BC
B
A(BC) = (AB)(AC) ACBDABCD
2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
16
例题1(证明(2))
(2) 若A, 则ABAC BC. 证明: () 若 B=, 则 BC.
设 B, 由A, 设xA. y, yB<x,y>AB
<x,y>AC xAyC yC. BC
2020/6/2
2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
14
例题1
例题1: 设A,B,C,D是任意集合, (1) AB= A= B= (2) 若A, 则 ABAC BC. (3) AC BD ABCD,
并且当(A=B=)(AB)时, ABCD ACBD.
2020/6/2
《集合论与图论》第5讲
15
卡氏积图示
2m2
2020/6/2

《离散数学》杨争锋ch01-2.ppt

《离散数学》杨争锋ch01-2.ppt
numbers ∀x (x2≥x) -------- false
(8) How to show ∀x P(x) is false? Try to find a counterexample (反例).
Example 10 (page 32) P(x) ------- “x2>0” universe of discourse----all integers How about ∀x P(x) ? Solution: P(0) -------- false
(3) Example 8 (page 34) P(x)-----”x+1>x”
universe of discourse------all real numbers
How about ∀x P(x) ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Answer: ∀x P(x) ------true
(4) Example 9 (page 35) Q(x)--------”x<2”
(2) P(x) ------ “x is greater than 3” P-----------”greater than 3”(predicate)
P(x) is also said to be the value of propositional function P at x.
(3) P(x)--------”x is greater than 3” P(4)---------true P(2)--------false
(7) Example 13 (page 36) ∀x (x2≥x) universe discourse ---- all integers
Solution: x2≥x iff x(x-1)≥0 iff x ≥1 or x≤0 ∀x (x2≥x)--------true
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Chapter 1, Part II: Predicate Logic
Summary
Predicate Logic (First-Order Logic (FOL), Predicate
Calculus)
The Language of Quantifiers
Logical Equivalences
this fashion, but the loops will not terminate in some cases.
Properties of Quantifiers
The truth value of x P(x) and x P(x) depend on both
the propositional function P(x) and on the domain U. Examples:
P(-3) is false. P(3) is true.
Often the domain is denoted by U. So in this example U is the
integers.
Examples of Propositional Functions
Let “x + y = z” be denoted by R(x, y, z) and U (for all three variables) be
Existential Quantifier
x P(x) is read as “For some x, P(x)”, or as “There is an
x such that P(x),” or “For at least one x, P(x).”
Examples:
1.
2.
3.
If P(x) denotes “x > 0” and U is the integers, then x P(x) is true. It is also true if U is the positive integers. If P(x) denotes “x < 0” and U is the positive integers, then x P(x) is false. If P(x) denotes “x is even” and U is the integers, then x P(x) is true.
1. 2.
3.
If U is the positive integers and P(x) is the statement “x < 2”, then x P(x) is true, but x P(x) is false. If U is the negative integers and P(x) is the statement “x < 2”, then both x P(x) and x P(x) are true. If U consists of 3, 4, and 5, and P(x) is the statement “x > 2”, then both x P(x) and x P(x) are true. But if P(x) is the statement “x < 2”, then both x P(x) and x P(x) are false.
have truth values. For example, P(3) ∧ P(y) P(x) → P(y) When used with quantifiers (to be introduced next), these expressions (propositional functions) become propositions.
Quantifiers
words including all and some:
“All men are Mortal.” “Some cats do not have fur.”
Charles Peirce (1839-1914)
We need quantifiers to express the meaning of English
Thinking about Quantifiers
When the domain of discourse is finite, we can think of quantification
as looping through the elements of the domain. To evaluate x P(x) loop through all x in the domain.
Find these truth values:
Q(2,-1,3)
Solution: T
Q(3,4,Biblioteka )Solution: FQ(x, 3, z)
Solution: Not a Proposition
Compound Expressions
Connectives from propositional logic carry over to predicate logic. If P(x) denotes “x > 0,” find these truth values: P(3) ∨ P(-1) Solution: T P(3) ∧ P(-1) Solution: F P(3) → P(-1) Solution: F Expressions with variables are not propositions and therefore do not
the integers. Find these truth values:
R(2,-1,5)
Solution: F
R(3,4,7)
Solution: T
R(x, 3, z)
Solution: Not a Proposition
Now let “x - y = z” be denoted by Q(x, y, z), with U as the integers.
The two most important quantifiers are: Universal Quantifier, “For all,” symbol: Existential Quantifier, “There exists,” symbol: We write as in x P(x) and x P(x). x P(x) asserts P(x) is true for every x in the domain. x P(x) asserts P(x) is true for some x in the domain. The quantifiers are said to bind the variable x in these
Nested Quantifiers Translation from Predicate Logic to English
Translation from English to Predicate Logic
Section 1.4
Section Summary
Predicates Variables Quantifiers Universal Quantifier Existential Quantifier Negating Quantifiers De Morgan’s Laws for Quantifiers Translating English to Logic Logic Programming (optional)
Propositional functions become propositions (and have truth
values) when their variables are each replaced by a value from the domain (or bound by a quantifier, as we will see later). The statement P(x) is said to be the value of the propositional function P at x. For example, let P(x) denote “x > 0” and the domain be the integers. Then:
generalization of propositions.
They contain variables and a predicate, e.g., P(x)
Variables can be replaced by elements from their
domain.
Propositional Functions
To evaluate x P(x) loop through all x in the domain. If at some step, P(x) is true, then x P(x) is true and the loop terminates. If the loop ends without finding an x for which P(x) is true, then x P(x) is false. x P(x) ≡ P(x1) ∨ P(x2) ∨ … ∨ P(xn) Even if the domains are infinite, we can still think of the quantifiers
language that talks about objects, their properties, and their relations. Later we’ll see how to draw inferences.
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