учетом ранее выведенного
«Мы гуляем» получим
«Обязательно заблудимся»
Видите, как далеко можно зайти маленькими очевидными шажками! Существует много и других правил вывода, но все имеют обязательное свойство – очевидность. Эта очевидность позволяет далее использовать эти правила абсолютно формально. То есть результат вычисляется. Такие символьные вычисления называются
Есть еще один подход к аксиоматике, когда основной упор делается именно на правила вывода. Такие системы (почему-то) называются системами естественного вывода, намекая на то, что в них собраны базовые естественные правила логических рассуждений.
Логики резвились меж собой до тех пор, пока не был сформулирован подход к созданию аксиоматических систем под названием
С одной стороны, активизировались работы по использованию компьютеров для реализации логического вывода и работы по искусственному интеллекту в частности. А с другой стороны, на этой основе был создан язык
Это совсем другое программирование, нежели традиционное процедурное. Это даже не программирование в обычном смысле слова, коль скоро здесь программист не пишет алгоритм решения задачи. Он описывает логические зависимости «мира», в котором существует задача. На основе описанной логики «мира» система (машина) сама создает алгоритм в процессе поиска решения!
Это только кажется, что аксиоматические системы – это сложно. Любой может напридумывать их сколько угодно. Более простым делом вам вряд ли приходилось заниматься.
Например, в качестве языка можно об'явить любые «слова» из последовательности буквы Я.
Букву Я об'явим аксиомой.
Правило вывода будет удваивать букву Я.
То есть сходу придумана теория, в которой выводимы любые последовательности (слова), состоящие из буквы Я.
Я ЯЯ ЯЯЯ… ЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯ…
И все бы хорошо, только такая строго заданная теория мало что дает создателю, кроме радости созидания. Поэтому встает вопрос целесообразности, смысла. Той самой семантики… Здесь логики заняли очень(
Коль скоро логика не интересуется смыслом высказываний, а лишь их истинностью, то ее (истинность) и об'явили смыслом высказываний. Вдумайтесь, смысл высказывания, например, «Газ при нагревании расширяется» не в том, что это отражение физического закона, а в том что оно истинно. Следовательно, точно такой же смысл(
Дальше – больше. Язык предикатов – это существенное расширение языка высказываний и обычным образом перебрать все случаи даже в простейшей ситуации, вроде «Икс любит кашу», не всегда возможно. Тем более, что речь может идти и о бесконечностях. Для решения проблем семантики в этом случае прибегают к теории моделей. Но это теория также, в конечном итоге, упирается в «смысл» типа истинно- ложно.
Возвращаясь к аксиоматическим теориям следует сказать, что в математике «практический смысл» имеют лишь такие теории, в которых можно выводить только истинные формулы. И нельзя ложные.
Одна ложная формула «уничтожает без остатка» любую аксиоматическую теорию.
Наша теория, созданная из буквы Я, не привязана к понятию истинности. Поэтому она бессмысленна, как бессистемная перестановка детских кубиков.
С кубиками все ясно. Но проблемы аксиоматических теорий на этом не исчерпываются. Пожалуй самым фундаментальным открытием в этой сфере следует считать доказанную Геделем
Так что, создавая свои аксиоматические теории помните, что они должны обладать какими-то полезными свойствами. А такие теории создавать уже не так-то просто. Хотя создать свою собственную математику может каждый!
Известно высказывание одного крупного математика: «Преимущество аксиоматизации – это преимущество воровства перед честным трудом».
Лекция 11. ТЕОРИЯ АЛГОРИТМОВ
Теория алгоритмов не учит «составлять» алгоритмы. Она занимается более важным вопросом. Основная задача классической теории алгоритмов – это ответ на вопрос: «Можно ли (вообще) для задач данного типа построить алгоритм?». Говоря более наукообразно: «Являются ли задачи данного типа алгоритмически разрешимыми»?
Это связано с тем, что, во-первых, не для всех задач возможно создать алгоритмы их решения. А, во- вторых, чтобы сделать математически строгий вывод о невозможности построить алгоритм, надо иметь строгое (формальное) определение самого алгоритма. Но понятие
Из этого тупика был найден нетривиальный выход. Понятие алгоритма заменили строго формализованными математическими моделями. Среди самых известных рекурсивные функции, машины Тьюринга и нормальные алгорифмы Маркова.
Эти математические модели выступают в роли «конкретизаций понятия алгоритма». То есть длительная практика подтверждает так называемый тезис Черча, который можно пересказать так:
Для любой алгоритмически разрешимой задачи можно построить рекурсивную функцию (машину Тьюринга, нормальный алгорифм Маркова). И наоборот, для задач, для которых нельзя построить перечисленные конкретизации, не существует алгоритма решения.
Но операции сложения у нас пока нет!
Эти три базовых функции могут использоваться далее в качестве исходного материала для создания более сложных функций с помощью трех операторов: суперпозиции, примитивной рекурсии и наименьшего корня.
Известный хорошо еще со школы
Дольше словами описывать
