归结原理

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归结原理

归结原理

置换(substitution)
定义: 置换是一个形如{t1/v1,…, tn/vn}的有 限集,其中每个vi是变量,ti是不同于vi的项 (常量、变量或函数)(vi≠ti)。当i≠j时, vi≠vj。
无元素组成的置换称为空置换,记为ε;
例子:
{a/x, w/y, f(s)/z}, {g(x)/x}是置换; {x/x}, {y/f(x)}不是置换;
S={P∨Q,~P∨Q,P∨~Q,~P∨~Q} P∨Q ~P∨Q P∨~Q ~P∨~Q Q (1,2) ~Q (3,4) nil (5,6)
定义: 推演
给定一个子句集合S,从S到子句C的一个推演是 一个有限的子句序列C1 ,…, Ck,使得每个Ci 或是 S中的一个子句,或是C1到Ci-1中的某些子句的一 个归结式,而Ck=C。如果C=nil,则这个推演 (推导)称为S的一个证明,或反演。
推演树(deduction tree)
S={P∨Q,~P∨Q,P∨~Q,~P∨~Q}
P∨Q ~P∨Q P∨~Q ~P∨~Q
Q
~Q
nil
归结定理完备性
如果S不相容,则一定存在一个S的反演。
三. 置换与合一
例:
C1:P(x) ∨ Q(x) C2:~P(f(x)) ∨ R(x)
没有互补对; 例:
C1:P(y) ∨ Q(y) {y/x} C1:P(f(x)) ∨ Q(f(x)) {f(x)/y} C:R(x) ∨ Q(f(x))
子句集S是不可满足的,当且仅当存在一个 有限不可满足的S的基础实例集合S’。 Gilmore的方法(1960) Davis-Putnam: 提高效率
困难:
生成基础实例集合是指数复杂性的.
例子
例子

数学分析中的归结原理应用

数学分析中的归结原理应用

数学分析中的归结原理应用什么是归结原理归结原理是数学分析中的一个重要概念,它是描述事物从复杂到简单的演化过程。

在数学分析中,归结原理是一种分解问题的方法,将复杂的问题分解为若干个简单的子问题,然后逐个解决这些子问题,最后将它们的解合成原来问题的解。

归结原理的应用归结原理在数学分析中有广泛的应用,下面列举一些常见的例子:1.级数求和:在数学分析中,级数求和是一个常见的问题。

归结原理可以将一个级数分解为多个简单的子级数,然后分别求解这些子级数,最后将它们的和合并为原级数的和。

这样可以降低求解级数的复杂度,提高计算效率。

2.极限计算:在数学分析中,极限计算是一个重要的内容。

归结原理可以将一个复杂的极限问题分解为多个简单的子问题,然后逐个解决这些子问题,最后将它们的解合并为原问题的解。

这样可以将一个复杂的计算过程简化为多个简单的计算步骤,提高计算的准确性和效率。

3.函数求导:在数学分析中,函数求导是一个常见的问题。

归结原理可以将一个复杂的函数求导问题分解为多个简单的子问题,然后逐个求解这些子问题,最后将它们的结果合并为原函数的导数。

这样可以简化函数求导的过程,提高计算的准确性和效率。

4.微分方程求解:在数学分析中,微分方程求解是一个重要的内容。

归结原理可以将一个复杂的微分方程分解为多个简单的子方程,然后逐个解决这些子方程,最后将它们的解合并为原方程的解。

这样可以降低求解微分方程的复杂度,提高计算的准确性和效率。

5.数列递推:在数学分析中,数列递推是一个常见的问题。

归结原理可以将一个复杂的数列递推问题分解为多个简单的子问题,然后逐个求解这些子问题,最后将它们的结果合并为原数列的递推公式。

这样可以简化数列递推的过程,提高计算的准确性和效率。

通过归结原理,我们可以将复杂的数学分析问题分解为若干个简单的子问题,然后逐个解决这些子问题,最后将它们的解合并为原问题的解。

这样可以降低解决问题的复杂度,提高计算的效率和准确性。

归结原理证明

归结原理证明

归结原理证明归结原理是一种常用的证明方法,它在数学、逻辑学和计算机科学等领域都有广泛的应用。

归结原理的基本思想是通过逻辑推理和化简,将待证命题归结到一个已知为真的命题上,从而证明待证命题的真假。

在本文中,我们将通过详细的讲解和实例分析,来阐述归结原理的证明方法及其应用。

首先,我们来介绍一下归结原理的基本概念。

归结原理是一种基于逻辑推理的证明方法,它主要包括两个步骤,化简和归结。

在化简步骤中,我们需要将待证命题通过逻辑等价变换,化简为一系列子句的合取范式(Conjunctive Normal Form,CNF),这样可以将待证命题转化为一系列逻辑子句的合取形式,方便后续的推理。

在归结步骤中,我们需要利用已知为真的命题和待证命题的否定形式,通过归结规则进行逻辑推理,最终得到一个空子句,从而证明待证命题的真假。

接下来,我们通过一个具体的实例来说明归结原理的证明过程。

假设我们需要证明如下命题,对于任意实数x,如果x>0,则x^2>0。

首先,我们将待证命题化简为逻辑子句的合取范式,¬(x>0)∨(x^2>0)。

然后,我们利用待证命题的否定形式¬(x^2>0)∧(x>0),结合已知为真的命题¬(x^2>0),通过归结规则得到空子句,从而证明了待证命题的真假。

通过上面的实例分析,我们可以看到归结原理的证明过程相对简洁明了,而且在实际应用中具有较强的普适性和有效性。

在数学领域,归结原理常常用于证明命题的等价变换和逻辑推理;在逻辑学领域,归结原理常常用于推理规则的形式化描述和验证;在计算机科学领域,归结原理常常用于逻辑推理引擎和自动证明系统的设计与实现。

总之,归结原理作为一种重要的证明方法,在数学、逻辑学和计算机科学等领域都有着广泛的应用。

通过对归结原理的理论基础和实际应用进行深入的研究和探讨,有助于提高我们的逻辑思维能力和问题解决能力,也有助于推动相关领域的理论研究和技术发展。

鲁滨逊归结原理

鲁滨逊归结原理

第5章 基于谓词逻辑的机器推理
推论 设C1,C2是子句集S的两个子句,C12是它们的 归结式,则 (1)若用C12代替C1,C2,得到新子句集S1,则由S1的 不可满足可推出原子句集S的不可满足。即 S1不可满足 S不可满足
(2) 若把 C12 加入到 S 中,得到新子句集 S2 ,则 S2 与
如果录取B,则一定录取C 求证:公司一定录取C
作业: 自然数都是大于零的整数,所有整数不是偶数就是奇
数,偶数除以2是整数。
证: 所有自然数不是奇数就是其一半为整数的数
第5章 基于谓词逻辑的机器推理
5.2.3 替换与合一 在一阶谓词逻辑中应用消解原理,不像命题逻辑中那样简 单,因为谓词逻辑中的子句含有个体变元,这就使寻找含互否 文字的子句对的操作变得复杂。例如: C1=P(x)∨Q(x)
k=0:
S0=S,σ0=ε, S0不是单元素集,D0={x,y} σ1=σ0·{y/x}={y/x} S1=S0{y/x}={P(y,y),P(y,f(y))}
k=1:
第5章 基于谓词逻辑的机器推理
S1不是单元素集,D1={y,f(y)},由于变元y在项 f(y)中出现,所以算法停止,S不存在最一般合一。 从合一算法可以看出,一个公式集S的最一般合一 可能是不唯一的,因为如果差异集Dk={ak,bk},且ak 和bk都是个体变元,则下面两种选择都是合适的:
中z是变元,且不在a中出现,所以有
σ1=σ0· { a/z } =ε· { a/z } = { a/z } S1=S0 { a/z } = {P(a,x,f(g(y))),P(a,h(a,u),f(u))} k=1: S1不是单元素集,求得D1={x,h(a,u)},
第5章 基于谓词逻辑的机器推理

归结原理的应用

归结原理的应用

归结原理的应用什么是归结原理?归结原理(Resolution Principle)是一种基本的推理规则,常用于自动定理证明和人工智能中的逻辑推理。

它是数理逻辑和计算机科学中一种重要的推理方法。

它的基本思想是通过将问题转化为一个逻辑蕴含问题,寻找到逻辑上的矛盾,从而证明问题的可解性。

归结原理的基本原理归结原理的基本原理是使用反证法。

假设我们要证明某个命题P成立,我们假设P不成立,即假设P的否定Q成立。

然后,我们将命题P和Q转化为它们的逻辑表达式形式,如用命题变元和逻辑连接词表示。

接下来,我们将P和Q的否定进行归结,即通过合并两个逻辑表达式,找到它们的共同项,并化简为新的逻辑表达式。

最后,我们检查新的逻辑表达式是否包含矛盾项,如果包含矛盾项,则我们得出结论:P成立。

归结原理的应用领域归结原理在人工智能、计算机科学、数理逻辑等领域有广泛的应用。

下面列举了一些常见的应用领域:1.自动定理证明:归结原理作为一种常用的推理方法,广泛应用于自动定理证明中。

通过将待证明的命题转化为一个逻辑蕴含问题,并应用归结原理进行逻辑推理,可以自动证明命题的可解性。

2.人工智能:归结原理在人工智能中也有重要的应用。

以逻辑编程语言Prolog为代表的基于归结原理的推理系统,可以处理复杂的推理问题,例如知识库查询、推理规则执行等。

3.硬件验证:归结原理在硬件验证领域也有广泛应用。

通过将设计规约转化为逻辑蕴含问题,并应用归结原理进行推理,可以验证硬件设计的正确性。

4.自然语言处理:归结原理在自然语言处理中也有应用。

通过将自然语言句子转化为逻辑表达式,并利用归结原理进行推理,可以进行语义解析、推理和逻辑推理等任务。

如何应用归结原理?应用归结原理进行推理,需要遵循以下步骤:1.将待证明的命题转化为逻辑蕴含问题形式,即将待证明的命题P和它的否定Q转化为逻辑表达式形式。

2.对P和Q的逻辑表达式进行化简,消除冗余项。

3.使用归结原理,将P和Q的否定进行归结,找到共同项,并将其合并为新的逻辑表达式。

归结原理是什么

归结原理是什么

归结原理是什么归结原理是指将复杂的问题归结为简单的基本原理或规律,通过对基本原理的理解和运用,来解决复杂问题的方法和思维方式。

归结原理是科学研究和工程实践中的一种基本思维方式,也是认识和解决问题的重要方法之一。

首先,归结原理是科学研究的基本方法之一。

在科学研究中,我们常常面对复杂的问题和现象,需要通过归结原理的方法来理清思路、找出规律。

例如,物理学家通过归结原理,将复杂的自然现象归结为几条基本的物理定律,从而揭示了世界的运行规律。

生物学家通过归结原理,将复杂的生物现象归结为细胞生物学的基本原理,从而揭示了生命的奥秘。

化学家通过归结原理,将复杂的化学反应归结为原子分子的运动规律,从而揭示了物质的组成和性质。

归结原理在科学研究中具有重要的作用,它帮助科学家理清思路、找出规律,从而推动了科学的发展。

其次,归结原理是工程实践的重要方法之一。

在工程实践中,我们常常面对复杂的工程问题和技术挑战,需要通过归结原理的方法来分析问题、解决困难。

例如,工程师通过归结原理,将复杂的工程问题归结为几个基本的工程原理,从而找出解决方案。

建筑工程师通过归结原理,将复杂的建筑结构归结为几个基本的受力原理,从而设计出安全稳固的建筑。

电子工程师通过归结原理,将复杂的电路问题归结为几个基本的电子原理,从而设计出高效稳定的电子产品。

归结原理在工程实践中具有重要的作用,它帮助工程师分析问题、解决困难,从而推动了工程技术的发展。

总之,归结原理是一种重要的思维方式和方法。

在科学研究和工程实践中,我们需要通过归结原理的方法,将复杂的问题归结为简单的基本原理或规律,从而理清思路、找出规律、解决问题。

归结原理是科学研究和工程实践中不可或缺的重要方法,它推动了科学的发展,促进了工程技术的进步。

因此,我们应该重视归结原理的学习和运用,不断提高归结原理的思维能力和解决问题的能力,为推动科学技术的发展做出更大的贡献。

归结原理 机器定理证明

归结原理 机器定理证明

归结原理机器定理证明归结原理是一种机器定理证明方法,它基于归结推理的思想。

归结推理是一种规则,可以将两个逻辑子句归结为一个更简单的逻辑子句。

该规则的形式如下:如果有两个逻辑子句P和¬Q,其中P包含一个谓词P1,Q包含一个谓词P1的否定¬P1,那么可以通过把P1从P中删除以及把¬P1从Q中删除,得到一个新的逻辑子句R,这个新的逻辑子句R是两个原始逻辑子句的归结结果。

归结原理首先将给定的逻辑问题表示为一组子句的集合,然后通过反复应用归结规则来化简这些子句,直到得到空子句(表示逻辑问题的否定命题)或者无法再继续归结为止。

如果得到了空子句,说明开始时的逻辑问题是不可满足的,即它的否定命题是永假的;如果无法再继续归结,说明逻辑问题是可满足的,即它的否定命题是可能为真的。

归结原理的机器定理证明算法通常采用前向归结或后向归结。

前向归结是从给定的子句集合出发,应用归结规则生成新的子句,并将这些新子句添加到原始的子句集合中,直到得到空子句或者无法再继续归结为止。

后向归结是从空子句开始,通过反向应用归结规则来回溯生成原始的子句集合,直到回溯到初始状态或者无法再继续归结为止。

归结原理在人工智能领域中被广泛应用于自动证明、逻辑推理、知识表示和推理等问题的解决。

机器定理证明是指使用计算机程序和算法来证明数学定理或逻辑命题的过程。

归结原理是其中一种机器定理证明方法,它通过应用归结规则来简化逻辑子句,最终得到空子句或无法再继续简化为止。

具体来说,机器定理证明的步骤如下:1. 表示问题:将待证明的定理或命题转化为逻辑子句的集合,并使用合适的逻辑符号来表示逻辑关系。

2. 初始化:初始化归结过程,将初始的逻辑子句集合准备好。

3. 归结规则应用:通过应用归结规则来简化逻辑子句。

归结规则的应用通常包括选择两个子句进行归结,并生成新的子句。

这个过程可以通过遍历子句集合来完成,然后将得到的新子句添加到子句集合中。

归结原理是什么

归结原理是什么

归结原理是什么
归结原理是指将一个复杂的问题或者现象归纳总结为简洁、易
于理解的原理或规律的方法。

在科学研究、逻辑推理、问题解决等
方面都有广泛的应用。

归结原理的提出者是苏格拉底,他在古希腊
哲学中提出了“归纳法”和“演绎法”,这两种方法都是归结原理
的具体应用。

归结原理的核心思想是通过对复杂问题的分析和梳理,找出其
中的共性和本质规律,从而得出简洁、通用的原理或结论。

这种方
法可以帮助人们更好地理解和解决问题,提高认识水平和思维能力。

在科学研究中,科学家们通过归结原理不断总结出各种自然规律和
科学定律,推动了人类对世界的认识和技术的发展。

在日常生活中,归结原理也有着重要的作用。

比如,在解决问
题时,我们可以运用归结原理来分析问题的本质,找出解决问题的
关键点。

在学习知识时,归结原理可以帮助我们理清知识的脉络,
提高学习效率。

在工作中,归结原理可以帮助我们更好地理解和把
握工作的规律,提高工作效率。

归结原理的应用还可以帮助人们更好地理解和应对复杂的社会
现象和人际关系。

通过对社会现象和人际关系的归纳总结,我们可以更好地把握社会的发展规律和人际交往的技巧,提高生活质量和社会适应能力。

总之,归结原理是一种重要的思维方法,它可以帮助人们更好地理解和解决问题,提高认识水平和思维能力。

通过对复杂问题的归纳总结,我们可以找出其中的共性和本质规律,得出简洁、通用的原理或结论,从而推动科学的发展,提高生活质量和社会适应能力。

希望大家能够在实际生活和工作中,运用归结原理这一重要的思维方法,不断提高自己的认识水平和解决问题的能力。

归结原理是什么

归结原理是什么

归结原理是什么归结原理是一种思维方式和分析方法,它是指将复杂的问题或现象归结为简单的基本原理或规律,从而更好地理解和解决问题。

归结原理在科学研究、逻辑推理、问题解决等方面都有着重要的应用价值。

在本文中,我们将深入探讨归结原理的含义、特点以及在实际应用中的重要性。

首先,归结原理的核心思想是将复杂的问题简化为简单的基本原理或规律。

这种简化并不是为了忽略问题的复杂性,而是为了更好地理解和解决问题。

通过归结原理,我们可以将一个看似复杂的问题分解为若干个简单的部分,然后逐个加以分析和解决,最终得到全面而准确的结论。

这种思维方式可以帮助我们理清问题的逻辑关系,找到问题的根本原因,从而更好地应对挑战和解决困难。

其次,归结原理的特点是简洁性和普适性。

简洁性体现在归结原理能够将复杂的问题简化为简单的基本原理或规律,使得问题的分析和解决变得更加清晰和高效。

普适性则表现在归结原理适用于各种不同领域和问题,不受限于特定的学科或领域。

无论是自然科学、社会科学还是工程技术,归结原理都具有普遍的适用性,可以帮助人们更好地理解和解决问题。

最后,归结原理在实际应用中具有重要的意义。

首先,它可以帮助人们更好地理解和应对复杂的现实问题。

通过将复杂问题简化为简单的基本原理或规律,我们可以更好地理清问题的逻辑关系,找到问题的根本原因,从而更好地应对挑战和解决困难。

其次,归结原理可以帮助人们进行科学研究和创新。

在科学研究中,归结原理可以帮助科学家们理清问题的本质和规律,从而推动科学知识的发展和创新。

最后,归结原理还可以帮助人们进行有效的逻辑推理和问题解决。

通过将复杂问题简化为简单的基本原理或规律,我们可以更好地进行逻辑推理和问题分析,从而得出准确而全面的结论。

综上所述,归结原理是一种思维方式和分析方法,它能够帮助人们更好地理解和解决复杂的问题。

归结原理的核心思想是将复杂的问题简化为简单的基本原理或规律,它具有简洁性和普适性,并在实际应用中具有重要的意义。

归结原理的通俗解释有哪些

归结原理的通俗解释有哪些

归结原理的通俗解释有哪些
归结原理的通俗解释有以下几种:
1. 拼图解释:归结原理就像是在解一道拼图游戏。

我们将给定的问题拆分为多个小问题,然后尝试将这些小问题逐个解决,最后将它们的解合并起来,完成原始问题的解答。

2. 祖传秘方解释:归结原理就像是一种祖传秘方,能够帮助我们解决复杂的逻辑问题。

它使用逻辑推理的方法,通过对问题进行一系列的变换和简化,最终找到问题的解答。

3. 推导解释:归结原理就像是数学中的推导过程。

我们根据已知的事实和规则,通过逻辑推理的方式,逐步推导出问题的解答。

这个过程类似于数学中的证明,需要遵循一定的逻辑规则。

4. 融合解释:归结原理是将不同的信息和知识进行融合的一种方法。

我们通过将问题拆分为多个小问题,并将它们的解答进行合并,得到最终的解答。

这种融合能够帮助我们发现问题的本质和规律。

归结原理修改稿

归结原理修改稿



定义2-32 子句C1和C2的归结式是下列 二元归结式之一:
(1)C1与C2的二元归结式
(2)C1与C2的因子的二元归结式
(3)C1的因子与C2的二元归结式
(4)C1的因子与C2的因子的二元归结式
例如,有两个子句
C1=P(x)∨P(f(y))∨R(g(y))
C2= ~ P(f(g(a)))∨Q(b)) (1)子句C1中有可合一的文字 {P(x) ,P(f(y))} , 它们的最一般合一是σ1={f(y)/x} C1的因子是C1σ1 =P(f(y))∨R(g(y)) , (2)又由于P(f(y))和~ P(f(g(a)))是可合一的文字,它们的最 一般合一是θ={g(a)/y} 所以C1σ1和C2有二元归结式R(g(g(a))) ∨ Q(b)
D2={z, h(b)}
求最一般合一的算法。 (1)置k=0, Fk=F, k=。 (2)若Fk只含一个元素,则算法停止,此时k就是所要求的 最一般合一。 (3)找出Fk的差异集Dk。
(4)若Dk中存在元素xk和tk,其中xk是变元,tk是项,且xk不 在tk中出现,则置
k+1=k {tk/xk}
它就是C1和C2的归结式。
2.5 定 理 证 明
设有定理 A B,用归结反演证明B为真的步 骤是: (1)把结论否定得~B; (2)把结论的否定加到前提公式集里面, 得到{A,~B}; (3)把公式集化为子句集S; (4)应用归结原理对子句集S中的子句进行归结, 并把每次得到的归结式并入S中。如此反复进行, 若出现了空子句,则归结停止,此时就证明了B为 真。
y/z},由此形成
={f(b)/x, y/y, a/x, b/y, y/z}
去掉其中无用的代换y/y和与前面重复的代换

谓词演算与消解(归结)原理_图文

谓词演算与消解(归结)原理_图文
否定与全称量词、存在量词之间的关系 。 对于谓词 P, Q, 变元 X, Y有: ~彐X P(X) = X ~P(X) ~ X P(X) = 彐X ~P(X) 彐X P(X) = 彐Y P(Y) X Q(X) = Y Q(Y) X (P(X)∧Q(X) ) = X P(X)∧ Y Q(Y) 彐X (P(X)∨Q(X) ) = 彐X P(X)∨彐Y Q(Y)
2.savings (adequate)∧income (adequate ) => investment (stocks).
3. Savings (adequate)∧income (inadequate) => investment (combination).
4. X amountsaved (X)∧彐Y(dependents (Y)∧ greater (X, minsavings (Y))) => savings (adequate).
3.2 谓词演算
原子命题:是一个n元谓词,后跟n个项,用括号括起来
并用逗号分开。 常元符
例:

谓词符号
likes (george, kate). likes (X, george).
likes (george, susie). likes (X, X).
likes (george, sarah, tuesday).
谓词演算的字母表组成: (1)英文字母组合,包括大写与小写 (2)数字集合0,1,…,9 (3)下划线 如:George fires bill xxxx
3.2 谓词演算
谓词演算符号包括: 1.真值符号 true 和 false。 2.常元符号,第一个字符为小写字母的符号表达式。 3.变元符号,第一个字符为大写字母的符号表达式。 4.函词符号,第一个字符为小写字母的符号表达式, 函 词有一个元数, 指出从定义域中映射到值域中的每个元 素。

归结原理简单概述

归结原理简单概述

归结原理简单概述
归结原理是一种推理规则。

归结原理是一种推理规则。

从谓词公式转化为子句集的过程中看出,在子句集中子句之间是合取关系,其中只要有一个子句不可满足,则子句集就不可满足。

若一个子句集中包含空子句,则这个子句集一定是不可满足的。

归结原理就是基于这一认识提出来的。

他的原理就是:
P->Q,Q->R 则P->R
由于P->Q 就是¬P∨Q
而Q->R 就是¬Q∨R
所以,他相当于将Q 和¬Q合并。

也就是说,
P∨{∑1} 与~P∨{∑2}
可以归结为{∑1}∨{∑2}
其中∑1,∑2是文字的集合
一种归结技术
当外加上完备的查找算法的时候,归结规则生成一个可靠的和完备的算法来决定命题公式的可满足性,并且经过扩展,决定句子在一组公理下的有效性。

这种归结技术使用反证法,并基于在命题逻辑中的任何句子都能转换成等价的合取范式句子的事实。

人工智能归结原理的推理系统

人工智能归结原理的推理系统

人工智能归结原理的推理系统
人工智能归结原理的推理系统是一种基于经典逻辑原理构建的基础归
结原理的推理系统,它的意义在于对逻辑表达和推理进行模型化的抽象。

经典逻辑是一种构建准确且明确的语义表达式的方法。

经典逻辑表达式在
交互过程中能够解释和评估一切可能出现的逻辑变量,从而深入探索一个
问题的关键原因和结果。

人工智能归结原理的推理系统能够协助人们跳出
经典逻辑中给定的语义表达式,从而更好地理解一个问题的基本归结原理。

归结原理是计算机推理系统涉及到的基本原理。

归结原理允许我们采
用一种“从特殊到一般”的策略,让计算机可以从具体的实例推知一般的
概念,以及从已知的一般的概念推知特殊的实例。

在人工智能归结原理的
推理系统中,我们可以将数据转换成一组具有归结原理表达能力的逻辑表
达式,从而将信息转换成可以推理的形式,它可以帮助人们从实例中提取
出它们所描述的模式,并使用这些模式进行复杂的计算。

归结原理是人工智能领域的基础,也是今天各种机器学习和有效决策
手段的基础,它有助于将信息处理问题转换为具备推理能力的逻辑表达式,降低解决复杂问题的门槛。

归结原理是什么

归结原理是什么

归结原理是什么归结原理是一种思维方式和分析方法,它在各个学科领域都有着广泛的应用。

归结原理是指将一个复杂的问题或概念归结为更简单的基本要素,通过分解和归纳的过程来理解和解决问题。

在认知心理学、教育学、逻辑学等领域,归结原理都有着重要的地位和作用。

本文将从不同角度对归结原理进行深入探讨,以期更好地理解和应用这一原理。

首先,从认知心理学的角度来看,归结原理是人类认知过程中的一种重要思维方式。

人们在面对复杂的信息时,往往会倾向于将其简化为更易于理解和记忆的形式。

归结原理通过将复杂信息进行分解和归纳,帮助人们更好地理解和记忆知识。

例如,在学习数学定理时,我们常常会将复杂的证明过程归结为几个基本的推理步骤,从而更容易理解和掌握定理的本质。

其次,从教育学的角度来看,归结原理对教学和学习过程也有着重要的启发作用。

教师在教学过程中,可以运用归结原理帮助学生理清知识结构,将复杂的知识点归纳为简单易懂的规律和原理,从而提高学生的学习效果。

而学生在学习过程中,也可以通过归结原理来加深对知识的理解和记忆,提高学习效率。

例如,在学习语文时,我们可以将一篇文章的主题、结构和语言特点进行归纳总结,从而更好地把握文章的核心内容。

此外,从逻辑学的角度来看,归结原理是一种重要的思维方法。

在逻辑推理和论证过程中,归结原理可以帮助人们理清问题的逻辑结构,找出问题的核心和本质。

通过将复杂的问题进行归纳和分解,人们可以更好地进行逻辑推理和分析,从而得出正确的结论。

例如,在解决实际问题时,我们可以通过将问题进行归纳总结,找出其中的规律和相似之处,从而更好地解决问题。

综上所述,归结原理是一种重要的思维方式和分析方法,它在认知心理学、教育学、逻辑学等领域都有着广泛的应用。

通过将复杂的问题进行分解和归纳,人们可以更好地理解和解决问题,提高学习效果,进行逻辑推理和论证。

因此,我们应该在实际生活和学习中,运用归结原理来提高思维能力和解决问题的能力,从而更好地适应社会的发展和变化。

消解(归结)原理

消解(归结)原理

命题逻辑中的归结原理


互补文字:若P是原子谓词公式或原子命题, 则称P与~P是互补文字。 归结与归结式:设C1与C2式子句中的任意两个 子句,如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补, 则从C1与C2中可以分别消去L1和L2,并将二子 句中余下的部分做析取构成一个新的子句C12 , 称这一过程为归结,所得到的子句C12称为C1和 C2的归结式,而C1和C2称为C12的亲本子句。
7, 隐去全程量词,并用逗号代替合取符号
{~P(x) R(f(x))U(a), ~Q(x)) R(f(x))U(a)}
不可满足意义下的一致性
公式G与其子句集并不等值,但它们在不可 满足的意义下是一致的。 定理3-2:若S是合式公式G的子句集,则G 是不可满足的充要条件是S不可满足。
不可满足意义下的一致性
其中 M ( x1 , x2 ,, xn ) 是一个合取范式,称为Skolem 标准形的母式。
将谓词公式G化为Skolem标准型的步骤如下
1消去谓词公式G中蕴涵符()和双条件符号(↔ ),以 ~A B代替A B,以(A B) (~A ~B)替换A↔ B 2 减少否定符(~)的辖域,使否定符号最多只作用到一个 谓词上。 3 重新命名变元,使所有的变元名字均不同,并且自由变元 与约束变元亦不同。 4 消去存在量词。这里分两种情况,一种情况是存在量词不 在全称量词的辖域内,此时,只要用一个新的个体常量替 换该存在量词约束的变元;另一种情况是,存在量词位于 一个或多个全称量词的辖域内,例如:
设c与c式子句中的任意两个12子句如果c1中的文字l1与c2中的文字l2互补则从c1与c2中可以分别消去l1和l2并将二子句中余下的部分做析取构成一个新的子句c12称这一过程为归结所得到的子句c12称为c1和c2的归结式而c1和c2称为c12的亲本子句

人工智能 一般搜索原理---归结原理

人工智能 一般搜索原理---归结原理

第九讲一般搜索原理----归结反演求解
例8 S={p∨q, ∼p∨q, p∨ ∼ q, ∼p∨∼q}
解:选顶子句C0= p∨q (1)p∨q 归结式: (2)∼p∨q (5) q (1)(2) (3) p∨∼q (6) p (3)(5) (4) ∼p∨∼q (7) ∼q (4)(6) (8) nil (6)(7)
第八讲一般搜索原理----归结原理
1.归结推理规则 设有两子句:c1=p∨c1’ c2= ~ p∨c2’ 从中消去互补对p和~ p,所得的新子句: R(c1, c2)= c1’ ∨ c2’ 称为子句c1,c2的归结式.
第八讲一般搜索原理----归结原理
例子: 假言推理:s={p, ~ p∨q} 归结式: q 合并推理 : s={p ∨q, ~ p∨q} 归结式: q 重言式: s={p ∨q, ~ p∨ ~ q} 归结式: p ∨ ~ p q∨~q 空子句: s={p, ~ p} 归结式: nil 三段式: s={~ p ∨q, ~ q∨r} 归结式: ~ p ∨r p→r
归结反演树
第九讲一般搜索原理----归结反演求解
三.归结反演求解
从归结反演中求取对某个问题的解答称反演求解. 若把归结反演过程用一棵反演树表示,答案求取需要将 一棵根部有nil的反演树变换为在根部带有可用作答案 的某一个语句的一棵证明树. 步骤:
(1)把由目标公式的否定产生的每个子句添加到目标公式否定之否 定的子句中. (2)按照反演树,执行和以前相同的归结,直到在根部得到某个子句 为止. (3)用根部的子句作为一个回答语句.
第九讲一般搜索原理----归结反演求解
例2 如果无论John到哪里去,Fido也就去哪里,那 么如果John在school,Fido在school吗? 解: 前提公式集 ∀(x)[AT(John,x)→AT(Fido,x)] 化为子句:∼ AT(John,x) ∨ AT(Fido,x) AT(John,school) 目标公式∃(x)AT(Fido,x) 否定目标: ∼ AT(Fido,x)

归结原理是什么

归结原理是什么

归结原理是什么归结原理是指将一个事物或者一个问题归结到其最根本的原因或者基本的规律上,通过归结可以找到问题的解决方法或者事物的本质特征。

在科学研究、逻辑推理、问题解决等方面都有广泛的应用。

首先,归结原理在科学研究中起着至关重要的作用。

科学家们通过观察、实验和推理,努力发现事物的本质规律,这就需要运用归结原理。

例如,牛顿发现了万有引力定律,正是通过观察苹果掉落而归结出了地球吸引物体的规律。

而达尔文提出的进化论,也是通过对生物种群的观察和推理而得出的结论,这些都是归结原理在科学研究中的应用。

其次,归结原理在逻辑推理中也扮演着重要的角色。

在日常生活中,我们经常需要进行逻辑推理,解决各种问题。

而逻辑推理的基础就是归结原理,通过将问题归结到其根本原因,我们可以找到解决问题的方法。

比如,在解决数学问题时,我们经常需要通过归结原理找到问题的本质,然后采取相应的方法进行解决。

而在辩论和论证中,归结原理也是必不可少的,通过将问题归结到其核心,我们可以更加清晰地表达自己的观点和论证。

此外,归结原理在问题解决中也具有重要意义。

面对各种问题和困难,我们需要通过归结原理找到问题的根本原因,然后有针对性地解决问题。

比如,企业在面临经营困难时,需要通过归结原理找到问题的症结所在,然后采取相应的措施进行解决。

而在日常生活中,我们也可以通过归结原理,找到问题的本质,然后有针对性地解决问题,提高生活质量。

综上所述,归结原理是一种重要的思维方式和解决问题的方法。

通过归结原理,我们可以找到问题的本质,解决各种问题,推动科学研究的进步,提高生活质量。

因此,归结原理在科学研究、逻辑推理和问题解决中都具有重要的意义,是我们应该认真学习和运用的方法。

归结原理

归结原理

2.6 利用归结原理求取问题的答案
求解答案的基本思想和定理证明类似。其求解步骤如下: (1)把前提条件用谓词公式表示出来,并且化为相应 的子句集S。 (2)把待求解的问题也用谓词公式表示出来,其中含 有欲求解的变元。 (3)另设一个特殊的一元谓词ANSWER,其变元和求 解问题公式中的变元相同。 (4)把求解公式和ANSWER谓词“或”起来构成析取 式,把此析取式化成子句集后并入条件子句集S中形成新子 句集S'。 (5)对S'用归结原理进行归结。 (6)若归结的结果是ANSWER,则其已实例化的变元 就是问题的答案。
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定义2-32 子句C1和C2的归结式是下列 定义 二元归结式之一: (1)C1与C2的二元归结式 (2)C1与C2的因子的二元归结式 (3)C1的因子与C2的二元归结式 (4)C1的因子与C2的因子的二元归结式
例如,有两个子句 C1=P(x)∨P(f(y))∨R(g(y)) C2= ~ P(f(g(a)))∨Q(b)) (1)子句C1中有可合一的文字 {P(x) ,P(f(y))} , 它们的最一般合一是σ1={f(y)/x} C1的因子是C1σ1 =P(f(y))∨R(g(y)) , C (2)又由于P(f(y))和~ P(f(g(a)))是可合一的文字,它们的最 一般合一是θ={g(a)/y} 所以C1σ1和C2有二元归结式R(g(g(a))) ∨ Q(b) 它就是C1和C2的归结式。
程序常用的方法是水平浸透法,它的做法如下: (a)把S0中的子句排序; (b)在S0中顺序地考虑两个子句的归结式:即第一个子句和其 后各子句归结,然后第二个子句和其后各子句归结,第三个子 句再和其后各子句归结,…,直至倒数第二个子句和最后一个 子句归结,得到子句集S1: S1={C12 | C1∈S0,C2∈S0} 检查S1中是否有空子句,如有空子句,则归结结束,否则继 续步骤(c); (c)将S1并入S0得S0∪S1。再顺序地考虑子句集S0∪S1和S1 的归结式,即一个子句来自子句集S0∪S1,另一个子句来自 S1,得到子句集S2: S2={C12 | C1∈S0∨S1,C2∈S1} 检查S2中是否有空子句,如无空子句则还要重复上述过程…
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归结原理 (The Resolution Principle)
张文生
研究员
中国科学院自动化研究所
一.起因; 二.命题逻辑的归结原理; 三.置换与合一; 四.一阶谓词的归结原理; 五.归结原理的完备性; 六.效率的提高
Davis-Putnam的工作
预备知识: 空子句永假;(注:空子句是指集合中有一个空子
推演树(deduction tree)
S={P∨Q,~P∨Q,P∨~Q,~P∨~Q}
P∨Q ~P∨Q P∨~Q ~P∨~Q
Q
~Q
nil
归结定理完备性
如果S不相容,则一定存在一个S的反演。
三. 置换与合一
例:
C1:P(x) ∨ Q(x) C2:~P(f(x)) ∨ R(x)
没有互补对; 例:
C1:P(y) ∨ Q(y) {y/x} C1:P(f(x)) ∨ Q(f(x)) {f(x)/y} C:R(x) ∨ Q(f(x))
E1θ=E2θ? 定义:如果E1θ=…=Enθ,则称置换θ为 {E1,…,En}的合 一子(unifier). 定义:如果对{E1,…,En}存在这样的合一子, 则称集 合{E1,…,En}是可合一的. 例1:
S’= {~B, B};
S不可满足, 在A为真的情况下不可满足; A=1 A∨B=1, A∨~B=1; S’不可满足, 当然S不可满足;
规则四
分裂规则
S=(L∨A1)∧... ∧(L∨Am) ∧(~L∨B1)∧... ∧(~L∨Bn)∧R 其中:Ai, Bi, R中不含L和~L(自由)。 令S’ ={A1∧...∧Am∧R}, S’’={B1∧...∧Bn∧R} 则S不可满足 当且仅当 S’和S’’同时是不可满足, 即:S’ ∨ S’’同时是不可满足。
顾/起因
自动定理证明 定理: (F1∧F2∧…∧Fn)→G 证明公式永真 证明公式的非永假 化为前束合取范式 化为Skolem范式 化为子句集 子句集不可满足
Herbrand定理(Version 1)
子句集S是不可满足的,当且仅当对应于S的 任一棵完备语义树, 都存在一棵有限的封闭 语义树。
Herbrand定理(Version 2)
例4. S={P∨Q, P∨~Q, R∨Q, R∨~Q}
用规则3: {Q∨~R, ~Q∨~R} 用规则3: {} S可满足;
注意:
这些规则对于命题逻辑是十分有效的, 但是,对于一阶为词逻辑则需要寻找基 础实例集。 Davis的工作在理论上是十分重要的,它 对于后来的归结原理的证明方法起了重 要的作用。
实例(instance)
置换的结果称为实例; 定义: 令θ={t1/v1,…, tn/vn}是一个置换。E是一 个表达式。则Eθ是一个同时用项ti代替E中变量vi 所得到的表达式(1≤i≤n)。Eθ称为E的实例。 表达式:
不一定是公式; 项, 项集, 原子, 原子集, 文字, 子句, 子句集。
例子:
一.起因; 二.命题逻辑的归结原理; 三.置换与合一; 四.一阶谓词的归结原理; 五.归结原理的完备性; 六.效率的提高:
二.命题逻辑的归结原理
归结原理是Davis-Putnam单文字规则的扩展;
如果在S中存在只有一个文字的基础子句L, 消去在S 中带有这个文字L的所有子句得到S’, 如果S’为空, 则S是相容的; 否则, 从S’中删去~L, 得到S’’. S’’不 可满足当且仅当S不可满足.
规则二:单文字规则(one-literal rule)
如果在S中存在只有一个文字的基础子句L, 消去在S中 带有这个文字L的所有子句得到S’, 如果S’为空, 则S是 相容的; 否则, 从S’中删去~L, 得到S’’,则 S’’不可满足当且仅 当S不可满足. 单文字: 在S中存在只有一个文字的基础子句L. 例子: S={L,L∨P,~L∨Q,S∨~R}
子句集S是不可满足的,当且仅当存在一个 有限不可满足的S的基础实例集合S’。 Gilmore的方法(1960) Davis-Putnam: 提高效率
困难:
生成基础实例集合是指数复杂性的.
例子
例子
S={P(x,g(x),y,h(x,y),z,k(x,y,z)), ~P(u,v,e(v),w,f(v,w),x)}
={f(b)/x, y/y, a/x, b/y, y/z}
删除{a/x, b/y}; 删除{y/y};
置换的复合满足结合律;
(θ°λ)°µ = θ° (λ°µ)
但一般不满足交换律;
θ={a/x}, λ={b/x} θ°λ={a/x} λ°θ={b/x} θ°λ ≠ λ°θ
合一(unification)
E=P(x, g(y), h(x,z)), θ={a/x, f(b)/y, g(w)/z}
Eθ=P(a, g(f(b)), h(a,g(w)))
E=P(x, y, z),
θ={y/x, z/y}
Eθ=P(y, z, z). Eθ≠P(z, z, z). (同时)
置换的复合(composition)
例2. S={P∨Q, ~Q, ~P∨Q∨~R}
对~Q使用单文字: {P, ~P∨~R} 对P使用单文字: {~R} 对~R使用纯文字: { } S可满足;
例3. S={P∨~Q, ~P∨Q, Q∨~R, ~Q∨~R}
用规则4:S1= {~Q, Q∨~R, ~Q∨~R} S2= {Q, Q∨~R, ~Q∨~R} 在S1中,对~Q使用单文字: {~R} 在S2中,对Q使用单文字: {~R} 则得到: S1 ∨ S2 = {~R} 对~R 使用纯文字: {} S可满足;
例1. S={P∨Q∨~R, P∨~Q, ~P, R, U}
对U使用纯文字: {P∨Q∨~R, P∨~Q, ~P, R} 对~P使用单文字: {Q∨~R, ~Q, R} 对~Q使用单文字: {~R, R} 对R 使用单文字: { } S不可满足; 注意:如果~ L是单文字基础子句,当~L从这个子句集 合中被删去后,则这个子句为空子句。
H0={a} H1={a,g(a),h(a,a),k(a,a,a),e(a),f(a,a)}
基础实例集:
S0={ P(a,g(a),a,h(a,a),a,k(a,a,a)), ~P(a,a,e(a),a,f(a,a),a)} S1有6*6*6 + 6*6*6*6 = 1512个元素; H5有1064数量级的元素,S5有10256数量级的元素.
C2: 不打伞 ∨ 不被淋湿 = 打伞→不被淋湿 C3: 不下雨 ∨ 不被淋湿 = 下雨→不被淋湿
归结的例子
设公理集: P, (P∧Q) →R, (S∨T) →Q, T 求证:R 子句集: (1) P (2) ~P∨~Q∨R (3) ~S∨Q (4) ~T∨Q (5) T (6) ~R(目标求反) 化子句集: (P∧Q) →R => ~(P∧Q)∨R => ~P∨~Q∨R (S∨T) →Q => ~ (S∨T)∨Q => (~S∧~T)∨Q => (~S∨Q) ∧(~T∨Q) => {~S∨Q, ~T∨Q}
句);
空集合永真;(空集合是指没有元素的集合); 重言式子句:包含互补对的子句。 四条规则:
注意:下面规则的应用不改变子句集的不相容性。
规则一:重言式规则
S中的重言式子句,不会为S的不可满足提供任何 信息,应该删除。 例如:S={P∨~P,Q,R∨P} S的逻辑含义是(P∨~P)∧Q∧(R∨P)= Q∧(R∨P),从而删去重言式P∨~P,不影响S 的真值。 S’={Q,R∨P}
例:
C1: P C2: ~P∨Q C3: Q
互补对:原子与原子的非构成互补对;
扩展
例子: C1: P∨Q C2: ~P∨R C3: Q∨R
C1: 打伞 ∨ 不下雨 C2: 不打伞 ∨ 不被淋湿 C3: 不下雨 ∨ 不被淋湿
归结原理:
对任何两个子句C1和C2,如果一个在C1中的文字L1 和一个在C2中的文字L2构成互补对,则分别从C1和 C2中删除L1和L2,并将C1和C2的剩余部分构成析取 式C,则C称为C1和C2的归结式。
S={P∨Q,~P∨Q,P∨~Q,~P∨~Q} P∨Q ~P∨Q P∨~Q ~P∨~Q Q (1,2) ~Q (3,4) nil (5,6)
定义: 推演
给定一个子句集合S,从S到子句C的一个推演是 一个有限的子句序列C1 ,…, Ck,使得每个Ci 或是 S中的一个子句,或是C1到Ci-1中的某些子句的一 个归结式,而Ck=C。如果C=nil,则这个推演 (推导)称为S的一个证明,或反演。
例子:
E=P(x, y, z) θ={a/x, f(z)/y, w/z} Eθ=P(a, f(z), w) λ={t/z, g(b)/w} Eθλ=P(a, f(t), g(b)) θλ={a/x, f(t)/y, g(b)/z}
复合置换
两个置换.则θ与λ的复合是一个置换, 记为θ°λ. (先θ后λ) 构成{t1λ/x1,…, tnλ/xn , u1/y1,…, um/ym}; 如果yj∈{x1,…, xn}, 则删除uj/yj ; 如果tkλ=xk, 则删除tkλ/xk ;
E=P(x, y, z), θ={a/x, f(b)/y, c/z}
Eθ=P(a, f(b), c)
E=P(x, y, z), θ={y/x, z/y}
Eθ=P(y, z, z). Eθ≠P(z, z, z). (同时)
例子:
E=P(x, y, z),
Eθ=P(a, f(b), c)
θ={a/x, f(b)/y, c/z}
定义:令θ={t1/x1,…, tn/xn}, λ={u1/y1,…, um/ym}是
例子:
θ={t1/x1, t2/x2}={f(y)/x, z/y} λ={u1/y1, u2/y2 , u3/y3}={a/x, b/y, y/z} θ°λ={t1λ/x1, t2λ/x2 , u1/y1, u2/y2 , u3/y3}
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