- •Математическая логика
- •Парадигмы формальной логики.
- •Предмет, цель, задачи и содержание читаемого курса лекций.
- •Место читаемого курса о законах и формах правильного мышления.
- •Концептуальный базис математической логики.
- •Построение математической логики.
- •Классическая логика высказываний.
- •Язык классической логики предикатов (я.Л.П.).
- •Примеры:
- •Алгебра логики предикатов.
- •Пояснения:
- •Квантификация предикатов.
- •Эквивалентные преобразования кванторных формул.
- •Классические логические исчисления.
- •Цель классических и.В. И и.П.
- •Метасимволика и.В. И и.П.
- •Построение логических исчислений.
- •Интуитивное (наивное) понятие алгоритма как основное первичное понятие математики.
- •Основные требования к алгоритмам.
- •Основная терминология теории алгоритмов.
- •Основные теоремы теории алгоритмов.
- •Параметры алгоритма.
- •Основная гипотеза теории алгоритмов.
- •Алгоритмические (формальные математические) модели.
- •Блок-схемы алгоритмов.
- •Машина Тьюринга. Машина Тьюринга т – название, закрепившееся за вычислительными абстрактными машинами некоторого точно охарактеризованного типа.
- •1) Пусть последовательность k0k2kzимеет видq0a2a1a4q1a1qza4a2(очевидно, что последовательность команд следующая:q0a2q1a4 dп,q1a1qza2dЛ).
- •Формальное определение машины Тьюринга.
- •Основной тезис Тьюринга.
- •Нормальные алгорифмы (алгоритмы).
- •Рекурсивные функции.
- •Примитивно-рекурсивные функции.
- •Оператор минимизации (- орератор).
- •Основной тезис Черча.
- •Алгоритмически неразрешимые проблемы.
Классические логические исчисления.
Понятие “исчисление” является экспликацией интуитивных понятий “вывод”, “доказательство”, “оперирование”, “вычисление”.
В математической логике исчисление является частным случаем формальных (дедуктивных) систем F.S. вида <L, D>, задаваемое правилами синтаксиса (образования) языковых выражений и правилами построения выводов (дедуцирования). В том случае, если в исчислении не выделяют аксиомы, то говорят о натуральных исчислениях.
Ниже будем изучать классические исчисления высказываний (И.В.) и предикатов (И.П.) как гомоморфные отображения (модели) логики высказываний и логики предикатов.
Цель классических и.В. И и.П.
Целью И.В. и И.П. является описание кланов всех общезначимых (тождественно-истинных) формул (часто называемых тавтологиями, или законами).
Метасимволика и.В. И и.П.
Г- множество посылок (гипотез). Обычно Г записывают в виде Г=А1, А2,…, Аn (Г читается как “гамма”)
Ф – теорема; Аi – метаформула; R(J) – множество правил вывода в исчислении;
| - символ отношения дедуктивного вывода.
Пример. Запись Г|Ф ( из гипотез Г дедуктивно выводима формула Ф) означает А1, А2,…, Аn |Ф, или А1, А2,…, Аn
Ф
Пример. Запись |А означает, что А доказуема.
Пример. Запись А1, А2,…, Аn | означает, что множество посылок противоречива.
Пример. |=, 1 |= 2, 1 | 2 – метавысказывания.
Замечание. Специфика отношений |= и | в том, что в отличие от логических связок (отношений отрицания, конъюнкции, дизъюнкции) они реализуются не на денотатах высказываний, а на пропозициональных формулах.
Построение логических исчислений.
Построение (задание) исчислений качественно отличаются видом аксиоматики – конечным или бесконечным множеством аксиом.
Аксиома – формула объектного языка, в рамках которого строится исчисление. Система аксиом – конечное множество аксиом. Бесконечное множество аксиом задается перечислением конечного множества схем аксиом. Схема аксиом – выражение метаязыка, представляющее бесконечное множество формул определенной структуры.
КЛАССИЧЕСКОЕ И.В.
Ниже рассмотрим различные И.В., отличающиеся аксиоматикой. Задание классического И.В. в Я.Л.В. будем осуществлять с привлечением схем аксиом и одного вывода.
a) I1 A
I2 (AB)((A)
I3 (AB) ((A(BC)) (AC
I4 (AB)
I5 (AB)B
I6 A (B (AB))
I7 A (AB)
I8 B (AB)
I9 (AC) ((BC) ((AB)C))
I10
Правило вывода для этой аксиоматики – правило модус-поненс (Modus ponens, m.p.), часто называемого правилом отделения:
ТЕОРИЯ АЛГОРИТМОВ.
Вводные положения.
Теория алгоритмов- раздел математической логики, в котором изучаются теоретические возможности эффективных процедур вычисления (алгоритмов) и их приложения.
Основное понятие этой теории – алгоритм – в интуитивном (наивном) понимании существует в математике довольно давно, а точные математические понятия, которые в том или ином смысле формализуют интуитивное понятие алгоритма, предложены только в середине 30-х годов 20-го века. Необходимость такой формализации была обусловлена как вопросами обоснования математики, так и вопросами доказательства алгоритмической разрешимости и неразрешимости тех или иных задач. Очевидно, что в математике доказываемый объект должен быть точно определен.
В настоящее время теорию алгоритмов делят на дескриптивную (абстрактную) и метрическую (количественную). Первая исследует алгоритмы с точки зрения устанавливаемого ими соответствия между исходными данными и результатами; к ней относятся, в частности, проблемы построения алгоритма, обладающего теми или иными свойствами, - алгоритмические (массовые) проблемы (т.е. нахождение единого метода решения бесконечной серии однотипных единичных задач). Вторая исследует алгоритмы с точки зрения сложности как самих алгоритмов, так и задаваемых ими вычислений, т.е. процессов последовательного преобразования конструктивных объектов. Важно подчеркнуть, что как сложность алгоритмов, так и сложность вычислений могут определяться различными способами. Разработка методов оценки сложности алгоритмов и вычислений имеет важное теоретическое и практическое значение, а сам поиск теоретических моделей алгоритмов происходит в трех направлениях, которые и определяют три основных класса этих моделей: арифметизации алгоритмов, концепции абстрактной машины, принципа нормализации (т.е. преобразование слов в произвольных алфавитах с помощью подстановок).
Замечание:
Абстрактная дескриптивная теория алгоритмов не учит строить конкретные алгоритмы. Этим занимается прикладная метрическая (количественная) теория алгоритмов. В отличие от абстрактной теории алгоритмов прикладная теория рассматривает не только детерминированные, но также вероятностные (стохастические) и эвристические алгоритмы. В последнем случае, кроме детерминированных или статически заданных правил, алгоритм включает также содержательные указания о целесообразном направлении процесса.
Предмет и содержание читаемого курса.
Предметом изучения в читаемом курсе являются формальные уточнения интуитивного понятия «алгоритм» с различных точек зрения: арифметизации, нормализации и построения абстрактной машины. Целью читаемой дисциплины студентам специальности 2201 является усвоение необходимости формулировать алгоритмические проблемы как проблемы решения вопроса о существовании алгоритма для решения данной бесконечной серии однотипных задач и нахождение такого алгоритма в случае, если он существует.
Содержанием курса являются следующие вопросы:
языки операндов и алгоритмические языки;
рекурсивные функции как математический вариант уточнения понятия вычислимой арифметической функции;
машины Тьюринга как математический эквивалент для общего интуитивного представления об алгоритме;
нормальный алгоритм Маркова;
сложность алгоритма.