Jesper Carlström 2008 (reviderad 2009)

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Jesper Carlström 2008 (reviderad 2009)"

Transkript

1 Jesper Carlström 2008 (reviderad 2009)

2 Jesper Carlström Matematiska institutionen Stockholms universitet Stockholm jesper/logikbok/ c 2009 Jesper Carlström Typsatt av L A TEX med hjälp av Paul Taylors paket Prooftree

3 Innehåll Figurer Till studenten Till läraren iii v vii I Inledning 1 1 Boolesk algebra introduktion Booles idé Exempel på booleska algebror Några egenskaper hos booleska algebror Prioriteringsregler Normalformer Enkla ekvationer Sammanfattning Booleska ekvationer och implikation Ekvationer, olikheter och ekvationssystem Implikation Sammanfattning Induktivt definierade mängder Behovet av en enkel mängdteori Naturliga tal Två-elements-algebran Induktion och rekursion Sammanfattning II Satslogik 27 4 Satslogikens språk och semantik Logiska formler Semantik Sammanfattning Naturlig deduktion Konjunktion Implikation Disjunktion Negation och biimplikation Det formella synsättet Blandade övningar Sammanfattning c 2009 Jesper Carlström i

4 INNEHÅLL 6 Sundhet & Repetition Sundhet Sammanfattning Repetition Normala härledningar Inledning Glivenkos sats och normalisering Tillämpningar Sammanfattning Fullständighet Maximal konsistens Fullständighet Sammanfattning III Predikatlogik 63 9 Det predikatlogiska språket Termer Formler Sammanfattning Semantik Tolkning av termer och formler Modeller och motmodeller Begränsade kvantorer Sammanfattning Förenklingar Algebraiska förenklingar Förenklingar vid substitution Sammanfattning Naturlig deduktion Nya regler Blandade övningar Sammanfattning Sundhet & Repetition Sundhet Sammanfattning Repetition Fullständighet Maximal konsistens och existensegenskapen Fullständighet Kompakthet Sammanfattning IV Appendix och index 111 Normaliseringsbevis 113 Lösningsförslag 121 Index 136 ii c 2009 Jesper Carlström

5 Figurer 1.1 Axiom för boolesk algebra Venn-diagram Härledningsreglerna för satslogisk naturlig deduktion Några användbara räkneregler i algebraisk predikatlogik Kompletterande regler för predikatlogisk naturlig deduktion Lösning av Exempel c 2009 Jesper Carlström iii

6 FIGURER iv c 2009 Jesper Carlström

7 Till studenten Många av övningarna är inte samlade i kapitlens slut som är vanligt annars, utan insprängda i texten. Det är för att jag vill peka ut var du bör göra respektive övning. De finns där för att jag bedömt att du behöver kontrollera att du förstått innan du går vidare. Det finns ofta fler övningar i slutet av avsnittet. Ibland finner du en definition insprängd bland övningarna. Det är för att en logikstudent bör öva sig också i att använda sig av definitioner utan att få dem förklarade för sig först. Många av övningarna går också ut på att bevisa saker. Logik handlar trots allt om just bevis. Lycka till! Jesper Carlström Stockholm 19 juni 2007 c 2009 Jesper Carlström v

8 Till studenten vi c 2009 Jesper Carlström

9 Till läraren Detta studiematerial har tagits fram för kursen Logik AN, 7,5 hp, vid Matematiska institutionen, Stockholms universitet. Studenterna på dessa kurser har varierande bakgrund, från matematisk till filosofisk och datavetenskaplig. Skälet till att skapa materialet var att vi ville lära ut följande i en grundläggande kurs: Naturlig deduktion i trädform. Matematiska egenskaper såsom sundhet och fullständighet. Logik betraktad som en del av matematiken. Den enda bok som fanns tillgänglig och som uppfyllde dessa kriterier var van Dalens Logic and Structure. Den hade använts länge men ansågs alltför svår av studenterna. Lärare på kursen tyckte att den innehöll för många fel och förklarade vissa avsnitt på onödigt krångliga sätt, samtidigt som den tog för lätt på andra saker. Man tog därför beslutet att utforma ny litteratur i samma anda, men med en stil som kunde förväntas passa våra studenter bättre, så att fler klarade kursen. När jag fick uppdraget beslutade jag mig för att förbättra följande jämfört med van Dalens bok: Mängdteori som grundval för logiken ska undvikas, eftersom en naturlig tillämpning av logiken är just i mängdteorin. Texten ska ha en konsekvent terminologi och konsekventa beteckningar för att underlätta inlärningen och tydligheten. Problem från tentor ska föras in, så att studenterna tydligt ser vad som förväntas av dem. (Många av problemen är tagna från tidigare tentor och är inte konstruerade av mig.) Texten ska vara skriven på svenska, eftersom det uppmärksammats att inlärning på modersmålet är mycket mer effektiv. Indelningen ska vara så lätt att förstå, att det är tydligt vad studenten ska göra till varje kurstillfälle utan att kompletterande läsanvisningar måste delas ut. Den sista punkten gjorde att jag anpassade kapitlens innehåll så att det ska vara lagom att täcka ett kapitel per föreläsning. Jag kommenterar nu vissa kapitels material. Kapitlen 1 och 2 behandlar boolesk algebra. Jag anser att den är en naturlig inledning till symbolisk logik för den som tidigare är van att tänka algebraiskt. De studenter som kommer från datavetenskapligt håll brukar känna igen och uppskatta denna del, med referenser till digitaltekniken. Sanningstabeller och normalformer förklaras lättast inom ett algebraiskt ramverk och när man avgör om en formel är en tautologi är det beräkning i boolesk algebra man faktiskt använder. Sist men inte minst utgör boolesk algebra ett exempel på abstrakt algebra och ger därmed studenterna en erfarenhet av modellbegreppet inför senare avsnitt. c 2009 Jesper Carlström vii

10 Till läraren Kapitel 3 behandlar induktivt definierade mängder. De mängder av formler, termer, med mera, som vi senare inför och gör induktionsbevis över, kan definieras på detta sätt. Fördelen med ett kapitel om induktivt definierade mängder är att man kan diskutera induktionsbevis och rekursion på ett naturligt sätt. Det gör också att man kan undvika att formulera ett grundvalssystem (mängdteori eller typteori, exempelvis) för logiken och i stället inta en mer strukturalistisk hållning: det är induktivt definierade mängder vi behöver, sedan är det en annan (och i sammanhanget ovidkommande) fråga i vilket ramverk vi tänker oss att teorin om induktivt definierade mängder ska formaliseras. De enda mängder vi använder i kursen som inte kan ses som induktivt definierade är mängderna av ekvivalensrelationer i Kapitel 14. Det går att helt klara sig utan sådana mängder genom att göra som Bishop och låta likheten vara en ekvivalensrelation snarare än en identitetsrelation, men jag fann en sådan framställning alltför ovan för studenterna. I Kapitel 6 bevisas satslogikens sundhet. Många böcker tonar ner betydelsen av sundhetssatsen men jag finner det oegentligt. Oftast sker det med motiveringen att vi redan argumenterat för härledningsreglernas utseende när de infördes, så att vi vet att de är sunda. Men de argumenten är sällan vattentäta utan utgör snarare inspiration. Det är exempelvis långt ifrån klart att reglerna för avslutande av antaganden är korrekta. I själva verket kan man se sundhetssatsen som just en sats om det senaste. Ett antal studenter brukar ifrågasätta giltigheten av falsk-elimination och låta sig övertygas först av motsvarande del av sundhetsbeviset. Kapitel 7 ger en introduktion till normala härledningar i satslogik. Huvudsyftet är att ge läsaren verktyg för att metodiskt söka efter härledningar i naturlig deduktion, genom att se vilka vägar som är återvändsgränder. Just därför har jag valt att lyfta ut själva normaliseringsbevisen till ett appendix. Det bär naturligtvis en logiker emot att uppmuntra studenter att inte fördjupa sig i bevisen, men visst experimenterande har indikerat att de flesta studenter ändå inte tar till sig dessa bevis, eftersom de inte förväntas normalisera i problemlösandet, utan bara söka efter normala härledningar. Enda poängen med normaliseringsbevisen är i kursen följande: om något kan härledas över huvud taget, så kan det härledas med en normal härledning. Studenterna uppfattar normaliseringsbevisen som krångliga, men uppskattar ofta själva kunskaperna om hur man söker normala härledningar. Inte minst ger dessa en möjlighet att precist besvara frågor om vilka regler man måste använda för att härleda en viss formel. För att göra begreppsapparaten så enkel som möjligt har jag valt en definition av normal som är nära besläktad med Seldins. Den är lämplig för satslogik, men mindre lämplig för predikatlogik, eftersom den bygger på Glivenkos sats. Normalisering för predikatlogik har jag utelämnat eftersom jag har tyckt att det räcker att ha sett detta för satslogik och för att det är mer komplicerat för predikatlogik, med variabelbyten och allt. Kapitel 8 handlar om fullständighetssatsen. Jag har gjort som van Dalen och valt ett bevis som är så likt predikatlogikens som möjligt, med syfte att förbereda för detta. Kapitel 10 introducerar semantiken för predikatlogik. Här har jag valt att införa ett tydligt maskineri för omvärderingar för att underlätta förståelsen av hur sanningsvärden påverkas vid substitution och för att sundhetsbeviset senare ska bli enkelt. Detta är en ganska stor skillnad jämfört med van Dalens bok, där substitution sker helt informellt, med åtföljande svårigheter i sundhetsbeviset. Kapitel 11 går igenom hur man kan förenkla formler, det vill säga att givet en formel finna en enklare formel som alltid har samma sanningsvärde som den man utgick från. Det går också igenom hur man kan förenkla uttryck som innehåller substitution genom att använda sig av omvärderingar. Begreppet fri för införs här naturligt. I Kapitel 12 införs de nya regler som behövs för predikatlogisk naturlig deduktion. Jag har valt de mindre generella reglerna, som inte tillåter variaviii c 2009 Jesper Carlström

11 belbyte vid allintroduktion och existenselimination, eftersom jag tror att de mer generella är för svåröverskådliga. I van Dalens bok Logic and Structure används först de enklare reglerna, men de mer generella införs mot slutet. Variabelrestriktionerna är dock felaktigt formulerade, korrekt formulerade blir de fler och svårare att kontrollera. Att jag valt de enklare reglerna straffar sig bara på ett ställe: i beviset av modellexistenslemmat, där man måste ta en liten omväg (en härledning blir två steg längre för variabelbyte). Om man ville göra normalisering för predikatlogik skulle det vara bra att välja de mer generella reglerna, men eftersom jag valt att hoppa över detta blir det också möjligt att hålla sig till de enklare reglerna. Jag har inkluderat lösningar till de flesta problem utom gamla tentamensproblem, vars lösningar finns på Jesper Carlström Stockholm januari 2008, reviderat i oktober 2009 Tack Tack till Clas Löfwall, som under sin tid som prefekt såg till att en del av min undervisningsskyldighet viktes åt att skapa detta material. Han läste också en tidig version och kom med mycket värdefulla synpunkter. Några av de inkluderade gamla tentaproblemen har han konstruerat. Dag Prawitz tackar jag för att ha kritiserat en tidig version av avsnittet om normala härledningar. Det ledde till att jag skrev om avsnittet från grunden. Jag hoppas att det därigenom blev betydligt bättre. Tack också till Bengt Ulin, som hjälpt mig att få upp ögonen för den booleska algebrans pedagogiska poänger. c 2009 Jesper Carlström ix

12 Till läraren x c 2009 Jesper Carlström

13 Del I Inledning c 2009 Jesper Carlström 1

14

15 Kapitel 1 Boolesk algebra introduktion 1.1 Booles idé Modern symbolisk logik kan sägas ha startat i och med en observation av George Boole ( ). Han noterade att vanlig algebra kan användas för att formulera och lösa logiska problem. Tänk exempelvis på l som de långa, k som de korta, b som de brunhåriga. Då kan lb tolkas som de långa brunhåriga och l + k som de långa och de korta. Man kan formulera principen att ingen är både lång och kort med regeln lk = 0 och därefter lösa problem genom att förenkla komplicerade uttryck algebraiskt. Exempelvis kan en onödigt komplicerat beskriven samling som de långa, som är brunhåriga men inte brunhåriga korta representeras symboliskt med l(b bk) och en algebraisk förenkling ger l(b bk) = lb lbk = lb (lk)b = lb 0b = lb (1.1.1) vilket visar att man enklare kan kalla dessa personer för de långa brunhåriga. Boole införde också räkneregeln aa = a, eller annorlunda uttryckt a 2 = a. Den säger exempelvis att de brunhåriga brunhåriga är desamma som de brunhåriga och att de korta korta är desamma som de korta. Det spelar med andra ord ingen roll om man anger en egenskap flera gånger. Den räkneregeln kan användas för att komma fram till att de, av de långa och de korta, som är korta, enklare beskrivs som korta : Inom ringteorin i algebran säger man att en ring är boolesk om regeln a 2 = a gäller i den. (l + k)k = lk + kk = 0 + k = k. (1.1.2) Det är inte helt problemfritt att räkna som Boole gjorde. Följ med i följande beräkning, som helt följer de vanliga räknereglerna och samtidigt använder regeln a 2 = a: 2x = (2x) 2 = 4x 2 = 4x. (1.1.3) Om man nu drar 2x från båda sidor får man 0 = 2x, alltså att regeln a + a = 0 (1.1.4) måste gälla. Den säger, om man tillämpar den på k, att det inte finns några som hör till samlingen de korta och de korta. Är det rimligt? Boole tyckte det. Han förbjöd helt enkelt addition av två likadana uttryck. I själva verket tillät han addition bara av två egenskaper som är ömsesidigt uteslutande. Ett problem med den idén är att man sällan vet om två saker får adderas när man räknar. En modern lösning är i stället att godta addition av vilka som helst egenskaper, men tolka + som uteslutande eller, även kallat exklusivt eller, i datorsammanhang ofta förkortat XOR: om a och b är två egenskaper så har något egenskapen a+b då det har antingen egenskapen a eller egenskapen b men inte båda. Med den tolkningen är det helt rimligt att ha regeln a + a = 0. Man ska bara inte utläsa den som Boole gjorde. I stället för att läsa uttrycket b + k c 2009 Jesper Carlström 3

16 Boolesk algebra introduktion Tecknet kommer från första bokstaven i latinets vel, som betyder eller. Dualitet betyder att ett par förhåller sig som raka motsatser. Ironiskt nog innebär det därmed att de är starkt förknippade med varandra. För att en dualitet ska råda mellan två saker krävs att de är formmässigt lika, men i en annan mening varandras motsatser. Begreppen störst och minst kan sägas vara duala, men knappast störst och gul. Lär dig reglerna i Figur 1.1 utantill, så blir det mycket lättare att lösa problem. Ta gärna hjälp av dualiteten och reglernas namn när du memorerar dem. som de brunhåriga och de korta ska man läsa det som de som är brunhåriga eller korta, men inte båda. Eftersom denna form av eller utesluter att man har båda egenskaperna kallas den just uteslutande eller. Det är tyvärr ofta inte så fruktbart med uteslutande eller. Om man i ett datasystem för biljettförsäljning har angett att rabatt ska erbjudas till dem som är pensionerade eller studerande, så vill man troligen att även studerande pensionärer ska erbjudas rabatten. Om det är på detta sätt man ska tolka ordet eller, så kallas det för inklusivt eller och noteras ofta med tecknet i stället för +. Även inom matematiken är det inklusivt eller man har föredragit. Man säger saker som att om a + b > 0, så är a > 0 eller b > 0 och utesluter i och med det inte att båda talen kan vara positiva. För inklusivt eller har vi regeln a a = a, precis som att aa = a. Det råder alltså en form av likhet, närmare bestämt en dualitet. För att lyfta fram den egenskapen har man valt att skriva a a i stället för aa. Man utläser som eller och som och. Alltså blir l b de som är långa och brunhåriga medan l b blir de som är långa eller brunhåriga, i vilket man som sagt inkluderar dem som är både långa och brunhåriga. Som vi såg tidigare fick vi automatiskt regeln a+a = 0 om vi räknade som vanligt. Vi kan därför inte räkna som med + när vi använder. Det går nästan alltid att tänka på som +, men inte riktigt alltid. Problemet är att man inte har någon subtraktion. Mer precist uttryckt: det finns inte alltid någon lösning till ekvationen a x = 0. I stället för subtraktion har man komplement: man skriver a för egenskapen inte a. Man skriver alltså l för dem som inte är långa, och b för dem som inte är brunhåriga. De grundläggande reglerna för, och ser något annorlunda ut jämfört med våra vanliga räkneregler. De finns samlade i Figur 1.1. Man kallar dem för axiom för boolesk algebra, även om Boole själv inte studerade sådan algebra. Boolesk algebra heter snarare så för att den är utvecklad i Booles anda. I själva verket är listan med axiom onödigt lång, det räcker att ta med (komm), (id), (distr) och (inv), så kan de andra reglerna härledas. Det är dock ofta bekvämt att ha tillgång till alla reglerna. a b = b a a b = b a (komm) (a b) c = a (b c) (a b) c = a (b c) (ass) a 0 = a a 1 = a (id) a 1 = 1 a 0 = 0 (begr) a a = a a a = a (idemp) a (b c) = (a b) (a c) a (b c) = (a b) (a c) (distr) a a = 1 a a = 0 (inv) (a b) = a b (a b) = a b (dm) komm står för kommutativitet ass står för associativitet id står för identitetselement begr står för begränsning idemp står för idempotens distr står för distributivitet inv står för inversa element dm står för de Morgans regler Figur 1.1: Axiom för boolesk algebra Övning. Vilka av axiomen för boolesk algebra (Figur 1.1) är giltiga i vanlig algebra om man tolkar och som + respektive, och a som 1 a? 4 c 2009 Jesper Carlström

17 1.2 Exempel på booleska algebror Övning. Visa att axiomen (idemp) egentligen inte behövs. Ledning. Börja med att skriva om a a som (a 0) (a 0) genom att använda (id) och fortsätt sedan genom att använda (distr) Övning. Visa att a = a för varje a. Ledning. Visa att a = a a och att a = a a. Börja exempelvis a (id) = a 0 (inv) = Exempel på booleska algebror Exempel (triviala booleska algebran). Enklast tänkbara booleska algebra är så enkel att den kallas trivial. Man låter helt enkelt 0 och 1 bara vara namn på ett och samma element och låter = = =. Algebran består alltså bara av ett enda element! Som du kanske anar är den inte särskilt användbar. Men man kan ha den till att förstå att 0 1 inte följer ur räknereglerna för boolesk algebra. Från dem följer bara sånt som är sant i alla booleska algebror, men i den triviala algebran är 0 1 falskt Exempel (algebran med två element). Enklaste icketriviala booleska algebran får man genom att betrakta mängden {0, 1} och definiera operationerna, och genom några enkla tabeller. Tänk på 0 som att det representerar falskt och 1 som att det representerar sant. Då är det rimligt att ställa upp följande så kallade sanningstabeller. a b a b a b a b a a (1.2.3) Övning. Kontrollera att axiomen i Figur 1.1 är giltiga om man definierar operationerna enligt (1.2.3). Den här algebran kallas ofta för den initiala booleska algebran Övning. Visa att tabellerna (1.2.3) bara kan fyllas i på ett sätt om axiomen i Figur 1.1 ska bli giltiga. Närmare bestämt: visa att kolumnerna under a b, a b och a bestäms helt av axiomen. Ledning. Det räcker att betrakta axiomen (id), (begr), (inv) för att se att tabellerna blir entydigt bestämda. Trots sin enkelhet eller kanske just därför är två-elements-algebran mycket viktig. Den har tillämpningar inom digitaltekniken, men kommer också att vara grunden för nästan allt vi ska göra under den här kursen. När vi inför semantik för satslogik och predikatlogik, är det denna algebra vi använder (kapitlen 4 och 10) Exempel (genererad algebra av delmängder). En annan viktig boolesk algebra ligger mycket närmare det Boole ville göra från början. Betrakta alla studenter i ett klassrum. Vi kan på klassrumsgolvet rita tre överlappande cirklar b, l, k (Figur 1.2), ett så kallat Venn-diagram. Vi bestämmer nu att alla brunhåriga ska stå i cirkeln b, alla långa i cirkeln l, alla korta i cirkeln k. Den som är både brunhårig och lång får ställa sig i området där b och l överlappar varandra, eller annorlunda uttryckt, där cirkelskivorna (det inre av cirklarna) skär varandra. Den som varken anser sig vara brunhårig, lång eller kort, får ställa sig utanför alla cirklarna. Där cirkelskivorna l och k skär varandra bör ingen ställa sig, eftersom det inte är rimligt att man är både lång och kort. Man säger därför att snittet är tomt och skriver l k =. Notera att beteckningarna här är något annorlunda. Man använder i stället för och i stället för 0. Venn-diagram är uppkallade efter matematikern John Venn ( ). Det är lite orättvist eftersom Leonhard Euler använde sådana redan Att snittet mellan l och k är tomt betyder att ingen befinner sig i området som l och k har gemensamt. c 2009 Jesper Carlström 5

18 Boolesk algebra introduktion b l k Figur 1.2: Venn-diagram Dualt skriver man i stället för och ofta I i stället för 1. Man skriver ofta b eller b c i stället för b och kallar den delmängden för komplementet till b den utgörs av dem som inte tillhör b. Samlingen b l kallas för unionen av b och l eftersom man kan tänka sig att de brunhåriga gått samman med de långa och bildat b l. Om man bortser från att beteckningarna har ändrats något är axiomen för boolesk algebra uppfyllda (kontrollera några av dem tills du förstår hur det går till). Vi har därför att göra med en boolesk algebra med elementen och I, men också b, l, k och alla kombinationer, som b l. Man säger att algebran genereras av b, l, k Exempel (algebran av alla delmängder). Givet en mängd kan vi bilda algebran av alla delmängder av den ursprungliga mängden. Vi tolkar 0 som tomma delmängden emptyset, vi tolkar 1 som fulla delmängden I (den som innehåller alla element i den ursprungliga mängden), vi tolkar som snittet, som unionen, som komplementet. Axiomen för boolesk algebra blir då återigen uppfyllda, så vi har att göra med en boolesk algebra. Den består alltså av potensmängden (mängden av alla delmängder) av den ursprungliga mängden med de vanliga delmängdsoperationerna. Låt oss nu precist definiera vad en boolesk algebra är: Definition. En boolesk algebra är en mängd M, med konstanter 0 M och 1 M och operationer: och (tvåställiga) och (enställig), sådana att axiomen i Figur 1.1 är uppfyllda. 1.3 Några egenskaper hos booleska algebror Det är lätt att kontrollera att 0 = 1 och 1 = 0 i de booleska algebror vi gick igenom i förra avsnittet. Men kan vi vara säkra på att det gäller i alla booleska algebror? Om booleska algebror i allmänhet vet vi ju bara att de uppfyller axiomen. Svaret är ja, vilket framgår av att följande beräkning är riktig i alla booleska algebror: 0 (id) = 0 0 (komm) = 0 0 (inv) = 1. (1.3.1) Absorbtionsregler: a (a b) = a a (a b) = a Övning. Visa att 1 = 0 gäller i alla booleska algebror Övning. Två så kallade absorbtionsregler gäller: a (a b) = a och a (a b) = a. Den första kan visas så här: a (a b) (id) = (a 1) (a b) (distr) = a (1 b) (komm) = a (b 1) (begr) = a 1 (id) = a. (1.3.4) Visa den andra. 6 c 2009 Jesper Carlström

19 1.3 Några egenskaper hos booleska algebror En mycket användbar princip när man arbetar med booleska algebror (särskilt vid ekvationslösning, som i Avsnitt 2.1) är att om a b = 0, så är både a = 0 och b = 0. Även detta kontrolleras lätt i de booleska algebror vi har gått igenom. För att vara säkra på att det gäller även i andra booleska algebror använder vi att följande gäller om a b = 0: a (id) = a 1 (1.3.1) = a 0 = a (a b) (dm) = a ( a b) (ass) = (a a) b (inv) = 0 b (komm) = b 0 (begr) = 0. (1.3.5) Övning. Visa på liknande sätt att om a b = 0, så är b = 0. Mer precist: visa att detta gäller i alla booleska algebror. Visa också att om a b = 1, så är både a = 1 och b = 1. Vi sammanfattar dessa nyttiga resultat i följande sats Sats. I booleska algebror gäller att om a b = 0, så är a = 0 och b = 0. Dualt gäller att om a b = 1, så är a = 1 och b = 1. Följande övning visar att satsen måste läsas noga Övning. Visa att i den booleska algebran med två element gäller att om a b = 0, så är a = 0 eller b = 0. Ge också exempel på en boolesk algebra där den principen inte gäller. Kanske har du redan tänkt på att i våra exempel finns det en naturlig ordning mellan elementen. I den booleska algebran som bara består av 0 och 1 är det naturligt att säga att 0 1 och i algebran som består av delmängder har man relationen som säger att varje element i en viss delmängd också är element i en annan delmängd. Exempelvis är varje person som är brunhårig lång också lång, så vi har b l l. Man kan använda sig av sådana ordningar i alla booleska algebror genom att helt enkelt definiera på följande vis: Definition. I en boolesk algebra betyder a b att a b = a. Notera att i en boolesk algebra av delmängder är a b sant precis då a b är sant Övning. Visa att 0 1 gäller enligt definitionen Övning. Visa att a b b gäller för vilka som helst element a, b i vilken som helst boolesk algebra Övning. Visa att är vad matematiker kallar en partialordning: a a Om a b och b c, så a c. Om a b och b a, så a = b. (reflexivitet) (transitivitet) (antisymmetri) Det gäller inte alltid att om a b = 0 så är a eller b noll. När man uttrycker sig som i Övning så menar man inte att du får välja en boolesk algebra och visa att regeln gäller där, utan att du ska visa att den gäller i varje boolesk algebra. Tanken är att om jag väljer en boolesk algebra och två element a, b så ska du kunna visa att a b b gäller i den Övning. Visa att ger minsta övre gräns i följande bemärkelse: a (a b) b (a b) Om a c och b c, så (a b) c. Ledning. Här kommer absorbtionslagarna (Övning 1.3.3) till användning Övning. Visa att ger största undre gräns. Börja med att definiera vad det innebär precist, i analogi med föregående uppgift Övning. En atom är ett element som är minimalt bland dem som inte är noll. I klartext: ett a 0 sådant att om c a för något c 0, så är c = a. Ge exempel på några atomer i några booleska algebror. Bevisa att de verkligen är atomer Övning. Visa att om a b, så är (a c) (b c) för alla c Övning. Visa att om a b, så b a. Är det inte underbart vad man tycker är klartext som matematiker? c 2009 Jesper Carlström 7

20 Boolesk algebra introduktion 1.4 Prioriteringsregler Eftersom man har associativa regler i boolesk algebra behöver man inte skriva ut så många parenteser. Exempelvis har man (((a b) (c d)) e) f = a (((b c) d) (e f)), (1.4.1) så man kan nöja sig med att skriva a b c d e f. (1.4.2) På samma sätt kan man göra med. För att ytterligare minska antalet parenteser brukar man låta binda hårdare än, på samma sätt som att binder hårdare än +: a b c (1.4.3) betyder a (b c). Slutligen binder hårdare än Övning. Förenkla följande uttryck med boolesk algebra. a) x y y x b) x y y x c) ( (x y) x) y 1.5 Normalformer I vanlig algebra finner man sig sällan i att ha uttryck som (x + 3)(x x) + x + (x x + x)x + (x x 3 + 4x)(x + 3x). (1.5.1) Man skriver regelmässigt om det uttrycket till 13x x 2 + x. (1.5.2) Detta polynom är på en sorts normalform. Även i boolesk algebra är normalformer viktiga. På vissa sätt är de ännu viktigare än i vanlig algebra, eftersom Jämför: de kan användas för att lösa ekvationer i ännu större utsträckning. I boolesk algebra har man två sorters normalformer: disjunktiv respektive konjunktiv eller: disjunktion och: konjunktion normalform. Ett uttryck på disjunktiv normalform kan se ut så här: plus: addition gånger: multiplikation ( x y z) (y z) x (1.5.3) Variabler betecknas med x, y, z,.... När bokstäverna a, b, c,... används avses godtyckliga element i algebran. Variabeln x är på både disjunktiv och konjunktiv normalform. Vi kan inte veta om a är på disjunktiv normalform eftersom vi inte vet hur elementet a är skrivet. och ett uttryck på konjunktiv normalform kan se ut så här: ( x y z) (y z) x. (1.5.4) Definition. Ett uttryck är på disjunktiv normalform om det är en ändlig disjunktion av ändliga konjunktioner av variabler och/eller negerade variabler. Varje variabel får förekomma högst en gång i varje konjunktion. Uttrycken 0 och 1 räknas som på disjunktiv normalform, men inte några andra uttryck som innehåller dem Definition. Ett uttryck är på konjunktiv normalform om det är en ändlig konjunktion av ändliga disjunktioner av variabler och/eller negerade variabler. Varje variabel får förekomma högst en gång i varje disjunktion. Uttrycken 0 och 1 räknas som på konjunktiv normalform, men inte några andra uttryck som innehåller dem. 8 c 2009 Jesper Carlström

21 1.5 Normalformer Precis som att en tom summa anses vara 0 och en tom produkt anses vara 1, säger vi att en tom disjunktion är 0 och en tom konjunktion är Exempel. Följande är alla på disjunktiv normalform: 1. x y z, 2. x (y z) w, 3. x y. Ingen av följande är på disjunktiv normalform: 1. (x y) z, 2. (x x) y, 3. 0 x Övning. Vilka av följande uttryck är på disjunktiv normalform? Vilka är på konjunktiv normalform? (x y) z 3. x y z 4. x 5. x x 6. (x x) y 7. x 0 8. x (y 1) 9. a b (kuggfråga) Varje booleskt uttryck kan skrivas om på disjunktiv normalform (och även på konjunktiv normalform, vilket är helt dualt). Med det menar man att man konstruerar ett uttryck som är på disjunktiv normalform och som är lika med det man startade med i varje boolesk algebra. Man kan gå tillväga på följande sätt: 1. Använd Övning för att skriva om a till a. 2. Använd (distr) för att skriva om uttryck på formen a (b c) till (a b) (a c). Uttryck på formen (a b) c tar man hand om genom att först använda (komm) för att få c (a b) och därefter fortsätta med (distr). 3. Använd de Morgans regler för att skriva om (a b) till a b och (a b) till a b. 4. Använd (inv), (begr), (komm) och (ass) för att skriva om konjunktioner som innehåller en variabel både negerad och icke-negerad till 0 (exempelvis skriver man om x y x till 0). 5. Använd (idemp), (komm) och (ass) för att skriva om flera förekomster av en negerad variabel till en enda, och likadant för icke-negerade variabler (exempelvis skriver man om x y x y till x y). 6. Använd (komm) och (begr) för att skriva om a 0 och 0 a till 0, samt a 1 och 1 a till Använd (komm) och (id) för att skriva om a 0, 0 a, a 1 och 1 a till a. Jämför: 0X a n = 0 n=1 0Y a n = 1 n=1 0_ a n = 0 n=1 0^ a n = 1 n=1 c 2009 Jesper Carlström 9

22 Boolesk algebra introduktion Upprepa dessa steg tills inget av dem kan tillämpas längre. Då har du nått disjunktiv normalform. I praktiken redovisar man inte alla steg. Exempelvis skriver man utan vidare om a till a utan att ange varför det går, men man bör hålla skälet (Övning 1.1.7) i åtanke för sitt goda samvetes skull. På liknande sätt kan man skriva om (a b c) till a b c utan att ange alla steg Övning. Skriv om följande på disjunktiv normalform: a) x (y (z x)) b) x (y z) ( y z), c) y z (x (y z)) Notera den kompakta formen på tabellen: under varje variabel har vi skrivit dess värde för den aktuella raden. Under varje operation har vi sedan skrivit värdet som erhålls när operationen beräknas. De tre vänstra kolumnerna kan helt utelämnas, men man måste då tänka på att om en variabel förekommer flera gånger på samma rad (som i det här fallet x), så måste den ha samma värde varje gång. Ett annat sätt att omvandla till disjunktiv normalform är att skriva upp värdetabellen för ett uttryck och därefter avläsa den disjunktiva normalformen ur tabellen. Vi illustrerar det med ett exempel Exempel. Skriv om x (y (z x)) på disjunktiv normalform. Lösning. Vi konstruerar en sanningstabell: x y z x ( y ( z x ) ) (1.5.11) Ur sanningstabellen kan vi utläsa att uttrycket är sant på de tre nedersta raderna. Om vi skapar ett uttryck för var och en av dessa rader så kan vi sen sätta ihop dem. Först skapar vi ett uttryck som har värdet 1 på den tredje sista raden, men 0 på alla andra. Vi lyckas med det genom att välja uttrycket x y z: för att det ska få värdet 1 måste vi ha precis x = 1, y = 0, z = 1. För de två sista raderna väljer vi x y z respektive x y z. Till sist sätter vi ihop uttrycken med disjunktioner: (x y z) (x y z) (x y z). (1.5.12) Troligen fick du ett kortare uttryck när du gjorde Övning a. Det är inte något fel att man får olika svar: normalformer är inte unika i boolesk algebra. Den senaste metoden har ett teoretiskt problem: vi ser visserligen att vi alltid får ett uttryck på disjunktiv normalform, men hur vet vi att det alltid är lika med det vi startade med i varje boolesk algebra? Tabellen visar att så länge vi sätter in 0 eller 1 i stället för variablerna i uttrycken, så kommer vi att få likhet. Men i många booleska algebror finns massor med andra element också. Hur vet vi att vi får likhet även när vi sätter in dem i stället för variablerna? Sats kommer att visa att det faktiskt fungerar: det räcker att kontrollera insättning med 0 och 1 för att vara säker på att uttryck är lika för alla andra insättningar också. Det är en ganska ovanlig egenskap som just booleska algebror har. 10 c 2009 Jesper Carlström

23 1.6 Enkla ekvationer 1.6 Enkla ekvationer Vi ska nu undersöka hur man löser ekvationer där högerledet är 0. I nästa avsnitt bygger vi vidare med hur man hanterar ekvationer med andra högerled Exempel. Lös ekvationen x y z = 0. Lösning. Lösningarna i två-elements-algebran är enkla att finna. Där ges de av alla kombinationer utom (x, y, z) = (1, 1, 0). Man ser det genom att lösa motsvarande ekvation men med nollan utbytt mot en etta. Då ger Sats att man måste ha x = 1, y = 1, z = 1. I andra booleska algebror kan man inte nödvändigtvis beskriva lösningarna så bra. Vi nöjer oss med att se efter vad ekvationen säger om en samling, där x, y, z tolkas som tre delmängder, tolkas som, och så vidare. Där säger ekvationen tydligen att snittet mellan x, y och z är tomt. Vilken som helst samling som har den egenskapen kan därför ses som en lösning till ekvationen. Man kan ta Venn-diagram som i Figur 1.2 till hjälp och skugga området som är tomt enligt ekvationen. Exemplet är typiskt: alla ekvationer där högerledet är 0 och vänsterledet är en konjunktion av variabler och negerade variabler hanteras på samma sätt. Om vänsterledet är något annat kan man alltid skriva om det på disjunktiv normalform och sedan använda Sats för att få ett ekvationssystem av den förra typen. Vi illustrerar även detta med ett exempel Exempel. Lös ekvationen x (y (z x)) = 0. Lösning. Vi börjar med att skriva om vänsterledet på disjunktiv normalform exempelvis enligt (1.5.12), så att vi får ekvationen Högerledet 0, vänsterledet bara konjunktioner och negationer: olika metoder i olika booleska algebror. Högerledet 0, godtyckligt vänsterled: skriv först om vänsterledet på disjunktiv normalform. Fortsätt sen som i ovanstående fall. (x y z) (x y z) (x y z) = 0. (1.6.3) Enligt Sats har den samma lösningar som ekvationssystemet x y z = 0 x y z = 0 x y z = 0. (1.6.4) I två-elements-algebran finner man lösningarna genom att i en tabell markera dem som är gemensamma för varje ekvation i systemet (exempelvis skriver man upp de åtta möjliga raderna och stryker de tre rader som är omöjliga enligt de tre ekvationerna). I Venn-diagram kan man skugga de tre områdena som är tomma enligt de tre ekvationerna. Vilken som helst samling som är tom i hela det skuggade området löser ekvationen. Att man inte kan precisera lösningarna närmare liknar situationen med underbestämda ekvationssystem i vanlig linjär algebra. Ibland blir lösningsmängden till ett ekvationssystem ett helt plan av punkter. Man kan då inte precisera en unik lösning, utan får betrakta ekvationen som löst när man angett planet på lämplig form. I boolesk algebra är den lämpligaste formen oftast just att ange ett antal konjunktioner som alla ska vara noll Exempel. I en databas på ett läkemedelsbolag har man lagrat information om personers kön och sjukdomshistoria. Man låter x vara kvinnorna, y vara männen, z vara de personer som har sömnsjuka. I en sökning vill man plocka ut de personer som uppfyller villkoret (x y) ((z ( x y)) ((x y) z). En anställd på läkemedelsbolaget protesterar och påstår att ingen kommer att bli utplockad av det villkoret. Har han rätt? Lösning. Han påstår att bolagets databasmaterial löser ekvationen (x y) ((z ( x y)) ((x y) z) = 0. c 2009 Jesper Carlström 11

24 Boolesk algebra introduktion Vi ser efter vad den har för lösningar. Vi skriver först om vänsterledet på disjunktiv normalform: (x y) ((z ( x y)) ((x y) z) = (x y) ((z ( x y)) (( x y) z) = (x y) ( x y) (z z) = (x y) ( x y) = (x y) ( y x). Ekvationen är alltså ekvivalent med systemet { x y = 0 x y = 0. Det betyder att skeptikern har rätt om och endast om det i databasen a) inte finns någon som angetts som både kvinna och man och b) inte finns någon som varken angetts som kvinna eller som man Övning. Lös ekvationen x (y z) ( y z) = Övning. Lös ekvationen y z (x (y z)) = Sammanfattning Du har mött boolesk algebra, som var den historiskt sett första ansatsen till formell, matematisk, symbolisk, logik. Du kommer att ha nytta av den dels som en grund för logiken, dels som ett exempel på en abstrakt algebraisk teori. Att det finns många olika booleska algebror som uppfyller samma axiom är ett exempel på att en teori kan ha många modeller, något vi kommer att ha nytta av längre fram i kursen. I nästa avsnitt kommer du att lära dig mer om hur man löser ekvationer i boolesk algebra. Viktigast att ha med sig i fortsättningen är förmågan att algebraiskt förenkla booleska uttryck för att därigenom senare i kursen beräkna så kallade sanningsvärden. Förmågan att ställa upp och använda sanningstabeller är värdefull när du ska avgöra om en så kallad formel är sann i alla möjliga så kallade tolkningar, något du kommer att få göra många gånger under kursen. 12 c 2009 Jesper Carlström

25 Kapitel 2 Booleska ekvationer och implikation 2.1 Ekvationer, olikheter och ekvationssystem Vi har tidigare sett hur man löser ekvationer där högerledet är 0. Även ekvationssystem med sådana högerled löses på samma sätt. Dessutom kan man lösa olikheter med samma metod. Vi tar strax ett exempel, men vi behöver först en hjälpsats för att se hur olikheter kan bytas ut mot ekvationer som har precis samma lösningar Lemma. Olikheten a b är ekvivalent med ekvationen a b = 0. Bevis. Antag att a b, vilket betyder att a b = a. Tag b på båda sidor så erhålls a b b = a b. Vänsterledet kan nu förenklas med (inv) och (begr) till 0. Antag å andra sidan att a b = 0. Då har vi a b = (a b) 0 = (a b) (a b) = a (b b) = a 1 = a, (2.1.2) det vill säga a b Exempel. Lös olikheten x y y z. Lösning. Vi börjar med att konstatera att den är ekvivalent med ekvationen x y (y z) = 0 enligt lemmat. Sen är det bara att göra som förut: skriv om vänsterledet på disjunktiv normalform x y (y z) = x y ( y z) (2.1.4) = x ((y y) (y z)) (2.1.5) = x (0 (y z)) (2.1.6) = x y z (2.1.7) Olikheter: byt ut dem mot ekvationer med högerledet 0. och konstatera att lösningen ges av ekvationen x y z = 0. (2.1.8) Med hjälp av olikheter kan vi nu lösa godtyckliga ekvationer. Ekvationer på formen a = b kan nämligen, med hjälp av antisymmetrin (Övning ), skrivas om till ett system av olikheter { a b (2.1.9) b a Godtyckliga ekvationer: skriv om till ett system med två olikheter. Forsätt med metoden för att lösa olikheter. som sedan kan lösas som vi gjort ovan. c 2009 Jesper Carlström 13

26 Booleska ekvationer och implikation Exempel. Lös ekvationen x y = y z. Lösning. Vi börjar med att skriva om ekvationen till systemet { x y y z y z x y. (2.1.11) Ekvationssystem: inte svårare än ekvationer. Man får bara ett större system av olikheter än när man börjar med en enda ekvation. Vi har redan i förra exemplet sett att den övre olikheten har samma lösningar som x y z = 0. Den nedre visas på liknande sätt ha samma lösningar som x y z = 0. I två-elements-algebran är alltså alla kombinationer utom (1, 1, 0) och (0, 1, 1) lösningar till ekvationen. Allmänt kan vi inte svara bättre än med de två ekvationerna. Det är nu ingen svårighet att hantera ekvationssystem och system av olikheter, man använder bara precis samma metoder. Det kan dock ibland vara en fördel att använda följande metod för att lösa en olikhet, snarare än att använda Lemma 2.1.1: givet en olikhet V L HL, skriv om V L på disjunktiv normalform och HL på konjunktiv normalform. Använd nu att a b c är ekvivalent med systemet { a c (2.1.12) b c enligt Övning Dualt gäller att a b c är ekvivalent med systemet { a b (2.1.13) a c. På detta sätt kan en stor olikhet skrivas om som många små Exempel. Lös olikheten (x y) z ( y z) w. Lösning. Här behöver vi inte skriva om på normalform, för vänsterledet är redan givet på disjunktiv normalform och högerledet är givet på konjunktiv normalform. Det följer därför genast att olikheten är ekvivalent med systemet x y y z z y z x y w z w. (2.1.15) Den första olikheten skriver vi nu om på ekvationsform: x y ( y z) = 0, vilket då vänsterledet skrivs om på disjunktiv normalform blir x y z = 0. Den andra olikheten i systemet är alltid sann, eftersom högerledet är större än vänsterledet (se Övning ). Denna kan vi alltså bortse från. Den tredje olikheten i systemet är ekvivalent med ekvationen x y w = 0. Den fjärde olikheten i systemet är ekvivalent med ekvationen z w = 0. Den ursprungliga olikheten är alltså ekvivalent med systemet x y z = 0 x y w = 0 (2.1.16) z w = 0. Redan här har vi ett svar på bra form. Den komplicerade olikheten har bytts mot tre villkor som är betydligt lättare att kontrollera och lättare att förstå sig på. Man kan för övrigt bli av med ett av dem. Eftersom variablerna x och y förekommer i de två första ekvationerna, kan vi förenkla lite till. Vi skriver om den andra ekvationen som x y (z z) w = 0 (2.1.17) 14 c 2009 Jesper Carlström

27 2.1 Ekvationer, olikheter och ekvationssystem som, då vänsterledet skrivs om på disjunktiv normalform, ger upphov till systemet { x y z w = 0 x y z w = 0 (2.1.18) Nu ser man att den övre av dessa följer av den sista ekvationen i (2.1.16), medan den undre följer av den första ekvationen i (2.1.16). Tydligen följer alltså den mittersta ekvationen i (2.1.16) från de båda andra, så de senare räcker. Vi kan därför svara att vår ursprungliga olikhet är ekvivalent med systemet { x y z = 0 (2.1.19) z w = Exempel. Lös olikheten ( y z) w (x y) z. Lösning. Vi skriver om vänsterledet på disjunktiv normalform och högerledet på konjunktiv normalform: ( y w) (z w) (x z) (y z). (2.1.21) Nu kan vi skriva om olikheten som följande system: y w x z z w x z y w y z z w y z. (2.1.22) Den andra olikheten är alltid sann eftersom z w z x z (se Övning och dess dual för konjunktion). Likaså den fjärde. De övriga två kan skrivas om på ekvationsform: { y w (x z) = 0 y w (y z) = 0 som, då vänsterleden skrivs om på disjunktiv normalform, blir { y w x z = 0 y w z = 0. (2.1.23) (2.1.24) Här ser man att den övre av de två ekvationerna följer av den undre, så endast den undre är relevant. Den ursprungliga olikheten är alltså ekvivalent med y w z = 0. (2.1.25) Exempel (från tentamen ). Lös ekvationen (y x) (x z) = x (x z). Lösning. Vi förenklar först högerledet till x (absorbtionsregeln). Ekvationen kan nu skrivas om som ett system av olikheter: { (y x) (x z) x (2.1.27) x (y x) (x z). I den första olikheten är vänsterledet på disjunktiv normalform, så den kan skrivas om som systemet { y x x (2.1.28) x z x c 2009 Jesper Carlström 15

28 Booleska ekvationer och implikation som löses av alla insättningar. Vi kan därför bortse från den. Den ursprungliga ekvationen är alltså ekvivalent med olikheten Vi skriver om högerledet på konjunktiv normalform: Denna olikhet är ekvivalent med systemet { x x x (y x) (x z). (2.1.29) x x (y z). (2.1.30) x y z. (2.1.31) Den första av dessa olikheter är alltid uppfylld, så vi kan bortse från den. Den ursprungliga ekvationen är alltså ekvivalent med olikheten x y z. (2.1.32) Så mycket enklare än så kan man inte svara. Möjligtvis föredrar man att skriva om olikheten som en ekvation som kan förenklas till x (y z) = 0 (2.1.33) x y z = 0. (2.1.34) Beviset är ganska kompakt. Det är inte viktigt att du lär dig det utantill, men däremot är satsen i sig viktig eftersom den visar att metoden med sanningstabeller fungerar för att skriva om uttryck på disjunktiv normalform (Exempel ). När du gör övningarna nedan kan du försöka lösa olikheterna som uppkommer både med ovanstående metod och genom att direkt tillämpa Lemma Övning. Lös olikheten x y z Övning. Lös ekvationen x (y z) = y z Övning. Lös följande system av ekvationer och olikheter: x (y z) = y z x y z y z = Övning (från tentamen ). Lös ekvationen x (y z) = (y z) (x y) Metoderna som vi gått igenom i detta avsnitt kan också användas för att visa följande mycket användbara sats: Sats. Om en ekvation löses av alla insättningar av 0 och 1 för variablerna, så löses den av samtliga insättningar av vilka som helst element i vilken som helst boolesk algebra. Bevis. Antag att vi har en ekvation som löses av alla insättningar av 0 och 1 för variablerna. Använd metoderna i detta avsnitt för att skriva om ekvationen som ett system av ekvationer, där högerleden är 0 och vänsterleden är konjunktioner av variabler och negerade variabler. Om alla vänsterleden är 0 (det vill säga tomma konjunktioner) är vi klara, då har vi funnit att ekvationen vi startade med är ekvivalent med 0 = 0. Antag därför att något vänsterled innehåller en variabel. Eftersom varje insättning av 0 och 1 gör detta vänsterled lika med 0, så måste det finnas någon variabel som förekommer både negerad och ickenegerad i det, i annat fall kunde man välja insättningar av 0 eller 1 för varje variabel så att vänsterledet inte blev 0, vilket strider emot att ekvationen löses av alla insättningar. Men om en variabel förekommer både negerad och ickenegerad så kan hela vänsterledet skrivas om till 0 med (ass), (komm), (inv) och (id). Sammanfattningsvis har vi, genom att endast använda axiomen för boolesk algebra, kunnat visa att ekvationen vi startade med är ekvivalent med ekvationen 0 = 0 i alla booleska algebror, det vill säga varje insättning av element för variablerna löser ekvationen. 16 c 2009 Jesper Carlström

29 2.2 Implikation 2.2 Implikation Låt oss inledningsvis lite informellt betrakta en boolesk algebra av villkor. Du kan tänka på dem som villkor för att plocka ut poster ur en databas, men lika gärna som villkor för att ange en delmängd i matematiken: villkoret udda anger exempelvis de udda talen som delmängd av de naturliga talen. Om a och b är två villkor så är villkoret a b uppfyllt precis om både a och b är det. Villkoret a b är uppfyllt precis om minst ett av villkoren a och b är det. Villkoret 0 är det som aldrig är uppfyllt och villkoret 1 är det som alltid är uppfyllt. Två villkor anses vara lika om samma saker uppfyller dem. Låt nu a, b, c vara tre villkor och antag att följande är observerat: Allt som uppfyller villkoren a och b uppfyller c. (2.2.1) Vi drar då naturligt slutsatsen Allt som uppfyller villkoret a uppfyller att om b så c. (2.2.2) Det är ju nämligen så att om villkoret a är uppfyllt så vet vi att om b är uppfyllt så är, enligt (2.2.1), villkoret c uppfyllt. Omvänt kan vi gå från observationen (2.2.2) till (2.2.1), för om a och b är uppfyllda så är a uppfyllt och därmed gäller enligt (2.2.2) att om b, så c; och eftersom b är uppfyllt följer det att c är uppfyllt. Vi har alltså iakttagit en ekvivalens mellan de två principerna (2.2.1) och (2.2.2). I den booleska algebrans språk kan vi uttrycka (2.2.1) med a b c, men (2.2.2) kan vi inte utan vidare uttrycka, eftersom vi inte har någon symbol för om... så... Vi ska strax införa en sådan symbol och kalla motsvarande operation för implikation. Vi ska göra det så att ekvivalensen mellan (2.2.1) och (2.2.2) kan uttryckas som (a b) c a (b c). (2.2.3) Ett sådant samband mellan och kallas i matematiken för en Galoisförbindelse. Liknande samband uppkommer på många ställen i matematiken. När vi nu inför en implikation, som uppfyller (2.2.3), innebär det i algebran av villkor att den fungerar bra som formell motsvarighet till om... så..., även om du kommer att se att den har vissa egenskaper som man normalt inte förknippar med om... så... I andra booleska algebror kan vi dock inte vänta oss att implikation ska stämma med vårt vanliga bruk av om... så... i någon större utsträckning: det finns ju oändligt många olika booleska algebror som inte har med villkor att göra men det var just villkor vi använde för att intuitivt motivera implikationen. I exempelvis tvåelementsalgebran är om... så... en ganska långsökt läsning. Vad menar man med om 0 så 1? Den typen av fraser använder vi inte i det vanliga språket. Den motivering vi kan ge i allmänhet för att införa implikation, är bara att en Galois-förbindelse säkerligen är bra att ha av en eller annan anledning. Det visar erfarenhet från alla matematikens områden. I olika booleska algebror kommer tolkningen av att bli olika, men Galois-förbindelsen kommer alltid att finnas. I just algebran av villkor innebär Galois-förbindelsen att vi fångar den viktiga ekvivalensen mellan (2.2.1) och (2.2.2). Vi visar strax att operationen alltid kan definieras så att man verkligen får Galois-förbindelsen med. Men som uppvärmning får du först själv undersöka hur det måste göras i tvåelementsalgebran Övning. Undersök hur måste fungera i den booleska algebran med bara två element genom att studera fallet då a = 1 i (2.2.3). Ställ upp en sanningstabell för som i (1.2.3). Vi tar nu itu med att lösa problemet med hur implikation ska införas en gång för alla, genom att göra det samtidigt i alla booleska algebror. Vi noterar först att vänsterledet i (2.2.3) kan skrivas om som en ekvation: a b c = 0. c 2009 Jesper Carlström 17

Sanningsvärdet av ett sammansatt påstående (sats, utsaga) beror av bindeord och sanningsvärden för ingående påståenden.

Sanningsvärdet av ett sammansatt påstående (sats, utsaga) beror av bindeord och sanningsvärden för ingående påståenden. MATEMATISK LOGIK Matematisk logik formaliserar korrekta resonemang och definierar formellt bindeord (konnektiv) mellan påståenden (utsagor, satser) I matematisk logik betraktar vi påståenden som antingen

Läs mer

Övningshäfte 1: Logik och matematikens språk

Övningshäfte 1: Logik och matematikens språk GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MMG200, HT2014 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 1: Logik och matematikens språk Övning A Målet är att genom att lösa och diskutera några inledande uppgifter få erfarenheter

Läs mer

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2008 Kompletteringsmaterial till kursen SF1642, Logik för D1 och IT3: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och

Läs mer

MATEMATIKENS SPRÅK. Avsnitt 1

MATEMATIKENS SPRÅK. Avsnitt 1 Avsnitt 1 MATEMATIKENS SPRÅK Varje vetenskap, liksom varje yrke, har sitt eget språk som ofta är en blandning av vardagliga ord och speciella termer. En instruktionshandbok för ett kylskåp eller för en

Läs mer

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och summor

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och summor TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och summor Johan Thim 22 augusti 2018 1 Vanliga symboler Lite logik Implikation: P Q. Detta betyder att om P är sant så är Q sant. Utläses P medför Q

Läs mer

Övningshäfte 2: Induktion och rekursion

Övningshäfte 2: Induktion och rekursion GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MMG200, HT2017 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 2: Induktion och rekursion Övning D Syftet är att öva förmågan att utgående från enkla samband, aritmetiska och geometriska,

Läs mer

p /\ q r DD1350 Logik för dataloger Kort repetition Fö 3 Satslogikens semantik

p /\ q r DD1350 Logik för dataloger Kort repetition Fö 3 Satslogikens semantik DD1350 Logik för dataloger Fö 3 Satslogikens semantik 1 Kort repetition Satslogik formellt språk för att uttrycka påståenden med variabler och konnektiv /\, \/,, t.ex. p /\ q r 1 Kort repetition Naturlig

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori

Grundläggande logik och modellteori Grundläggande logik och modellteori Kapitel 4: Konjunktiv och disjunktiv normalform Henrik Björklund Umeå universitet 15. september, 2014 CNF och DNF Konjunktiv normalform (CNF) Omskrivning av en formel

Läs mer

Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar/kompendium. v. 2.0, den 29/ III. Metalogik 17-19

Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar/kompendium. v. 2.0, den 29/ III. Metalogik 17-19 Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar/kompendium IV v. 2.0, den 29/4 2013 III. Metalogik 17-19 Modeller för satslogiken 18.1 Vi har tidigare sagt att en modell är en tolkning av en teori

Läs mer

(N) och mängden av heltal (Z); objekten i en mängd behöver dock inte vara tal. De objekt som ingår i en mängd kallas för mängdens element.

(N) och mängden av heltal (Z); objekten i en mängd behöver dock inte vara tal. De objekt som ingår i en mängd kallas för mängdens element. Grunder i matematik och logik (2017) Mängdlära Marco Kuhlmann 1 Grundläggande begrepp Mängder och element 2.01 En mängd är en samling objekt. Två standardexempel är mängden av naturliga tal (N) och mängden

Läs mer

inte följa någon enkel eller fiffig princip, vad man nu skulle mena med det. All right, men

inte följa någon enkel eller fiffig princip, vad man nu skulle mena med det. All right, men MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Christian Gottlieb Gymnasieskolans matematik med akademiska ögon Induktion Dag 2. Explicita formler och rekursionsformler. Dag mötte vi flera talföljder,

Läs mer

Kap. 7 Logik och boolesk algebra

Kap. 7 Logik och boolesk algebra Ka. 7 Logik och boolesk algebra Satslogik Fem logiska konnektiv: ej, och, eller, om-så, omm Begre: sats, sanningsvärde, sanningsvärdestabell tautologi, kontradiktion Egenskaer: Räkneregler för satslogik

Läs mer

Digital- och datorteknik

Digital- och datorteknik Digital- och datorteknik Föreläsning #3 Biträdande professor Jan Jonsson Institutionen för data- och informationsteknik Chalmers tekniska högskola Logikgrindar Från data till digitala byggblock: Kursens

Läs mer

7, Diskreta strukturer

7, Diskreta strukturer Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 7, Diskreta strukturer Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2015 Modeller Matematiska modeller Kontinuerliga modeller Kontinuerliga funktioner

Läs mer

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem.

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem. Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem. Begrepp som diskuteras i det kapitlet. Vektorer, addition och multiplikation med skalärer. Geometrisk tolkning. Linjär kombination av

Läs mer

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Christian Gottlieb Gymnasieskolans matematik med akademiska ögon Induktion Dag 1 1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta

Läs mer

7, Diskreta strukturer

7, Diskreta strukturer Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 7, Diskreta strukturer Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2013 1 Inledning 2 Satslogik Inledning Satslogiska uttryck Resonemang och härledningar

Läs mer

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2005 Kompletteringsmaterial till kursen 5B1928 Logik för D1: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och fullständighetssatsen

Läs mer

Mängdlära. Kapitel Mängder

Mängdlära. Kapitel Mängder Kapitel 2 Mängdlära 2.1 Mängder Vi har redan stött på begreppet mängd. Med en mängd menar vi en väldefinierad samling av objekt eller element. Ordet väldefinierad syftar på att man för varje tänkbart objekt

Läs mer

Satslogik grundläggande definitioner 3. Satslogik. Uppgift 1. Satslogikens syntax (välformade formler) Satslogikens semantik (tolkningar)

Satslogik grundläggande definitioner 3. Satslogik. Uppgift 1. Satslogikens syntax (välformade formler) Satslogikens semantik (tolkningar) Satslogik grundläggande definitioner Satslogikens syntax (välformade formler) Satslogikens semantik (tolkningar) Modeller, logisk konsekvens och ekvivalens Några notationella förenklingar Kompletta mängder

Läs mer

Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära

Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära Inledande matematisk analys tma970, 010, logik, mängdlära Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära Dessa öreläsningsanteckningar kompletterar mycket kortattat kap 0 och appendix B i Persson/Böiers,

Läs mer

Filosofisk logik Kapitel 15. Robin Stenwall Lunds universitet

Filosofisk logik Kapitel 15. Robin Stenwall Lunds universitet Filosofisk logik Kapitel 15 Robin Stenwall Lunds universitet Dagens upplägg Första ordningens mängdlära Naiv mängdlära Abstraktionsaxiomet (eg. comprehension) Extensionalitetsaxiomet Små mängder Ordnade

Läs mer

Linjära ekvationer med tillämpningar

Linjära ekvationer med tillämpningar UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematik och matematisk statistik Olof Johansson, Nina Rudälv 2006-10-17 SÄL 1-10p Linjära ekvationer med tillämpningar Avsnitt 2.1 Linjära ekvationer i en variabel

Läs mer

Logisk semantik I. 1 Lite om satslogik. 1.1 Konjunktioner i grammatisk bemärkelse. 1.2 Sant och falskt. 1.3 Satssymboler. 1.

Logisk semantik I. 1 Lite om satslogik. 1.1 Konjunktioner i grammatisk bemärkelse. 1.2 Sant och falskt. 1.3 Satssymboler. 1. UPPSALA UNIVERSITET Datorlingvistisk grammatik I Institutionen för lingvistik och filologi Oktober 2007 Mats Dahllöf http://stp.ling.uu.se/ matsd/uv/uv07/dg1/ Logisk semantik I 1 Lite om satslogik 1.1

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson LÄSANVISNINGAR VECKA 36 VERSION 1. ARITMETIK FÖR RATIONELLA OCH REELLA TAL, OLIKHETER, ABSOLUTBELOPP ADAMS P.1 Real Numbers and the Real

Läs mer

Utsagor (Propositioner) sammansatta utsagor sanningstabeller logisk ekvivalens predikat (öppna utsagor) kvantifierare Section

Utsagor (Propositioner) sammansatta utsagor sanningstabeller logisk ekvivalens predikat (öppna utsagor) kvantifierare Section Föreläsning 1 Utsagor (Propositioner) sammansatta utsagor sanningstabeller logisk ekvivalens predikat (öppna utsagor) kvantifierare Section 1.1-1.3 i kursboken Definition En utsaga (proposition) är ett

Läs mer

Svar till vissa uppgifter från första veckan.

Svar till vissa uppgifter från första veckan. Svar till vissa uppgifter från första veckan. Svar till kortuppgifter F:. Ja! Förhoppningsvis så ser man direkt att g fx) är ett polynom. Vidare så gäller det att g fα) = gfα)) = gβ) = 0. Använd faktorsatsen!

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Grundläggande logik och modellteori (5DV102) Tentamen 2013-10-31 Grundläggande logik och modellteori (5DV102) M. Berglund och K. Markström Totalt antal uppgifter 11 Maximalt antal poäng 30 Krav för 3 i betyg 14 poäng Krav för 4 i betyg 19 poäng,

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson MATRISER MED MERA VEKTORRUM DEFINITION Ett vektorrum V är en mängd av symboler u som vi kan addera samt multiplicera med reella tal c så

Läs mer

Logik och kontrollstrukturer

Logik och kontrollstrukturer Logik och kontrollstrukturer Flödet av instruktioner i ett programmeringsspråk bygger vi upp med hjälp av dess kontrollstrukturer. I C har vi exemplen if, if else, while, do while. Dessutom finns switch

Läs mer

Linjära ekvationssystem. Avsnitt 1. Vi ska lära oss en metod som på ett systematiskt sätt löser alla linjära ekvationssystem. Linjära ekvationssystem

Linjära ekvationssystem. Avsnitt 1. Vi ska lära oss en metod som på ett systematiskt sätt löser alla linjära ekvationssystem. Linjära ekvationssystem Avsnitt Linjära ekvationssystem Elementära radoperationer Gausseliminering Exempel Räkneschema Exempel med exakt en lösning Exempel med parameterlösning Exempel utan lösning Slutschema Avläsa lösningen

Läs mer

Lite om bevis i matematiken

Lite om bevis i matematiken Matematik, KTH Bengt Ek februari 2013 Material till kursen SF1662, Diskret matematik för CL1: Lite om bevis i matematiken Inledning Bevis är centrala i all matematik Utan (exakta definitioner och) bevis

Läs mer

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter Johan Thim 15 augusti 2015 1 Vanliga symboler Lite logik Implikation: P Q. Detta betyder att om P är sant så är Q sant. Utläses P medför

Läs mer

Mer om analytisk geometri

Mer om analytisk geometri 1 Onsdag v 5 Mer om analytisk geometri Determinanter: Då man har en -matris kan man till den associera ett tal determinanten av som också skrivs Determinanter kommer att repeteras och studeras närmare

Läs mer

D. x 2 + y 2 ; E. Stockholm ligger i Sverige; F. Månen är en gul ost; G. 3 2 = 6; H. x 2 + y 2 = r 2.

D. x 2 + y 2 ; E. Stockholm ligger i Sverige; F. Månen är en gul ost; G. 3 2 = 6; H. x 2 + y 2 = r 2. Logik Vid alla matematiskt resonemang måste man vara säker på att man verkligen menar det man skriver ner på sitt papper. Därför måste man besinna hur man egentligen tänker. Den vetenskap, som sysslar

Läs mer

A B A B A B S S S S S F F S F S F S F F F F

A B A B A B S S S S S F F S F S F S F F F F Uppsala Universitet Matematiska institutionen Isac Hedén isac distans@math.uu.se Algebra I, 5 hp Vecka 17. Logik När man utför matematiska resonemang så har man alltid vissa logiska spelregler att förhålla

Läs mer

Moment 5.5 Övningsuppgifter I 5.60a. 5.60b, 5.60.c, 61

Moment 5.5 Övningsuppgifter I 5.60a. 5.60b, 5.60.c, 61 Moment 5.5 Övningsuppgifter I 5.0a. 5.0b, 5.0.c, 1 Linjära ekvationssystem Vi har redan tidigare i kursen stött på linjära ekvationssystem. Nu är stunden kommen till en mera systematisk genomgång. Kvadratiska

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Grundläggande logik och modellteori (5DV102) Tentamen 2014-01-10 Grundläggande logik och modellteori (5DV102) M. Berglund och K. Markström Totalt antal uppgifter 10 Maximalt antal poäng 30 Krav för 3 i betyg 1 Krav för 4 i betyg 19 poäng, vara minst

Läs mer

8. Naturlig härledning och predikatlogik

8. Naturlig härledning och predikatlogik Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 8. Naturlig härledning och predikatlogik Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2013 Outline 1 Inledning 2 Inferensregler 3 Predikatlogik 8. Naturlig

Läs mer

Induktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I

Induktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I Induktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I J A S, ht 04 1 Induktion Detta avsnitt handlar om en speciell teknik för att försöka bevisa riktigheten av påståenden eller formler, för alla heltalsvärden

Läs mer

Om semantisk följd och bevis

Om semantisk följd och bevis Matematik, KTH Bengt Ek december 2017 Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Om semantisk följd och bevis Logik handlar bla om studiet av korrekta slutledningar, dvs frågan om när det är riktigt

Läs mer

Övningshäfte 3: Funktioner och relationer

Övningshäfte 3: Funktioner och relationer GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2014 INLEDANDE ALGEBRA Övningshäfte 3: Funktioner och relationer Övning H Syftet är att utforska ett av matematikens viktigaste begrepp: funktionen. Du har

Läs mer

MYSTERIER SOM ÅTERSTÅR

MYSTERIER SOM ÅTERSTÅR Matematiska institutionen Stockholms universitet C.G. Matematik med didaktisk inriktning 2 Problem i Algebra, geometri och kombinatorik Snedsteg 6 MYSTERIER SOM ÅTERSTÅR Mysteriet med matrisinversen. Det

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori

Grundläggande logik och modellteori Grundläggande logik och modellteori Kapitel 6: Binära beslutsdiagram (BDD) Henrik Björklund Umeå universitet 22. september, 2014 Binära beslutsdiagram Binära beslutsdiagram (Binary decision diagrams, BDDs)

Läs mer

Abstrakt algebra för gymnasister

Abstrakt algebra för gymnasister Abstrakt algebra för gymnasister Veronica Crispin Quinonez Sammanfattning. Denna text är föreläsningsanteckningar från föredraget Abstrakt algebra som hölls under Kleindagarna på Institutet Mittag-Leffler

Läs mer

Logik. Boolesk algebra. Logik. Operationer. Boolesk algebra

Logik. Boolesk algebra. Logik. Operationer. Boolesk algebra Logik F4 Logik Boolesk algebra EDAA05 Roger Henriksson Jonas Wisbrant Konsten att, och vetenskapen om, att resonera och dra slutsatser. Vad behövs för att man ska kunna dra en slutsats? Hur kan man dra

Läs mer

I kursen i endimensionell analys är mängden av reella tal (eng. real number), R, fundamental.

I kursen i endimensionell analys är mängden av reella tal (eng. real number), R, fundamental. Lunds tekniska högskola Datavetenskap Lennart ndersson Föreläsningsanteckningar EDF10 4 Mängder 4.1 Motivering Mängden är den mest grundläggande diskreta strukturen. Nästan alla matematiska begrepp går

Läs mer

9. Predikatlogik och mängdlära

9. Predikatlogik och mängdlära Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 9. Predikatlogik och mängdlära Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2014 Rekaputilation Vi har talat om satslogik naturlig härledning predikatlogik

Läs mer

Sats. Om t är en rätvinklig triangel så är summan av kvadraterna på kateterna i t lika med kvadraten på hypotenusan.

Sats. Om t är en rätvinklig triangel så är summan av kvadraterna på kateterna i t lika med kvadraten på hypotenusan. Lunds tekniska högskola Datavetenskap Lennart Andersson Föreläsningsanteckningar EDAF10 3 Predikatlogik 3.1 Motivering I satslogiken är de minsta beståndsdelarna satslogiska variabler som kan anta värdena

Läs mer

Vad är det? Översikt. Innehåll. Vi behöver modeller!!! Kontinuerlig/diskret. Varför modeller??? Exempel. Statiska system

Vad är det? Översikt. Innehåll. Vi behöver modeller!!! Kontinuerlig/diskret. Varför modeller??? Exempel. Statiska system Vad är det? Översikt Discrete structure: A set of discrete elements on which certain operations are defined. Discrete implies non-continuous and therefore discrete sets include finite and countable sets

Läs mer

LMA033/LMA515. Fredrik Lindgren. 4 september 2013

LMA033/LMA515. Fredrik Lindgren. 4 september 2013 LMA033/LMA515 Fredrik Lindgren Matematiska vetenskaper Chalmers tekniska högskola och Göteborgs universitet 4 september 2013 F. Lindgren (Chalmers&GU) Matematik 4 september 2013 1 / 25 Outline 1 Föreläsning

Läs mer

Moment Viktiga exempel Övningsuppgifter

Moment Viktiga exempel Övningsuppgifter Moment Viktiga exempel Övningsuppgifter Inga Inga Inga Linjära ekvationssystem Vi har redan tidigare i kursen stött på linjära ekvationssystem. Nu är stunden kommen till en mera systematisk genomgång.

Läs mer

Vektorgeometri för gymnasister

Vektorgeometri för gymnasister Vektorgeometri för gymnasister Per-Anders Svensson http://homepage.lnu.se/staff/psvmsi/vektorgeometri/gymnasiet.html Fakulteten för teknik Linnéuniversitetet 27 augusti 2013 Innehåll Linjära ekvationssystem

Läs mer

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = =

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = = Matematiska institutionen Stockholms universitet CG Matematik med didaktisk inriktning 2 Problem i Algebra, geometri och kombinatorik Snedsteg 5 MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET

Läs mer

Filosofisk logik Kapitel 19. Robin Stenwall Lunds universitet

Filosofisk logik Kapitel 19. Robin Stenwall Lunds universitet Filosofisk logik Kapitel 19 Robin Stenwall Lunds universitet Dagens upplägg Gödels fullständighetsteorem Sundhet och fullständighet Fullständighetsbeviset Vittneskonstanter Henkinteorin Eliminationsteoremet

Läs mer

Övningshäfte 6: 2. Alla formler är inte oberoende av varandra. Försök att härleda ett par av de formler du fann ur några av de övriga.

Övningshäfte 6: 2. Alla formler är inte oberoende av varandra. Försök att härleda ett par av de formler du fann ur några av de övriga. GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2005 MATEMATISK BASKURS Övningshäfte 6: Syftet med övningen är att utforska strukturen hos talsystemen under addition respektive multiplikation samt sambandet

Läs mer

Mängder. 1 Mängder. Grunder i matematik och logik (2015) 1.1 Grundläggande begrepp. 1.2 Beskrivningar av mängder. Marco Kuhlmann

Mängder. 1 Mängder. Grunder i matematik och logik (2015) 1.1 Grundläggande begrepp. 1.2 Beskrivningar av mängder. Marco Kuhlmann Marco Kuhlmann 1 Diskret matematik handlar om diskreta strukturer. I denna lektion kommer vi att behandla den mest elementära diskreta strukturen, som alla andra diskreta strukturer bygger på: mängden.

Läs mer

Här är två korta exempel på situationer då vi tillämpar den distributiva lagen:

Här är två korta exempel på situationer då vi tillämpar den distributiva lagen: Modul: Algebra Del 8: Avslutande reflektion och utvärdering Distributiva lagen Cecilia Kilhamn, Göteborgs Universitet Distributiva lagen a (b + c) = a b + a c Den distributiva lagen kallas den räknelag

Läs mer

2 Matematisk grammatik

2 Matematisk grammatik MATEMATISK GRAMMATIK Matematisk grammatik.1 Skriva matematik Matematisk grammatik, minst lika kul som det låter, och hur man skriver matematik är nästan lika viktigt som vad man skriver. En grammatisk

Läs mer

Exempel. Komplexkonjugerade rotpar

Exempel. Komplexkonjugerade rotpar TATM79: Föreläsning 4 Polynomekvationer och funktioner Johan Thim 2 augusti 2016 1 Polynomekvationer Vi börjar med att upprepa definitionen av ett polynom. Polynom Definition. Ett polynom p(z) är ett uttryck

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 Kursadministration 1. 2 Introduktion 2 2.1 Varför logik?... 2 2.2 Satslogik... 2

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 Kursadministration 1. 2 Introduktion 2 2.1 Varför logik?... 2 2.2 Satslogik... 2 Föreläsning 1 Syntax 729G06 Logikdelen Föreläsningsanteckningar i Programmering och logik 21 januari 2014 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 1.1 Innehåll Innehåll 1 Kursadministration 1 2 Introduktion

Läs mer

Lite Kommentarer om Gränsvärden

Lite Kommentarer om Gränsvärden Lite Kommentarer om Gränsvärden På föreläsningen (Föreläsning 2 för att vara eakt) så introducerade vi denitionen Denition. Vi säger att f() går mot a då går mot oändligheten, uttryckt i symboler som f()

Läs mer

2 (6) k 0 2 (7) n 1 F k F n. k F k F n F k F n F n 1 2 (8)

2 (6) k 0 2 (7) n 1 F k F n. k F k F n F k F n F n 1 2 (8) De naturliga talen. Vi skall till att börja med stanna kvar i världen av naturliga tal, N 3. Vi har redan använt (i beviset av Euklides primtalssats) att de naturliga talen är uppbyggda (genom multiplikation)

Läs mer

Begreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken.

Begreppen mängd och element är grundläggande begrepp i matematiken. MÄNGDER Grundläggande begrepp och beteckningar Begreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken. Vi kan beskriva (ange, definiera) en mängd som innehåller ändligt många element genom

Läs mer

Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar I. v. 2.0, den 24/4 2013

Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar I. v. 2.0, den 24/4 2013 Filosofisk Logik (FTEA21:4) föreläsningsanteckningar I v. 2.0, den 24/4 2013 Om detta kompendium: Filosofiska institutionen, Lunds Universitet staffan.angere@fil.lu.se Förberedande Det här kompendiet är

Läs mer

Föreläsning 5. Deduktion

Föreläsning 5. Deduktion Föreläsning 5 Deduktion Hur ett deduktivt system fungerar Komponenter - Vokabulär Ett deduktivt system använder ett visst slags språk som kan kallas för systemets vokabulär. I mindre formella fall är kanske

Läs mer

Subtraktion. Räkneregler

Subtraktion. Räkneregler Matriser En matris är en rektangulär tabell av tal, 1 3 17 4 3 2 14 4 0 6 100 2 Om matrisen har m rader och n kolumner så säger vi att matrisen har storlek m n Index Vi indexerar elementen i matrisen genom

Läs mer

ANDREAS REJBRAND NV3ANV Matematik Matematiskt språk

ANDREAS REJBRAND NV3ANV Matematik   Matematiskt språk ANDREAS REJBRAND NV3ANV 2006-02-14 Matematik http://www.rejbrand.se Matematiskt språk Innehållsförteckning MATEMATISKT SPRÅK... 1 INNEHÅLLSFÖRTECKNING... 2 INLEDNING... 3 MÄNGDER... 4 Att uttrycka en mängd...

Läs mer

DD1350 Logik för dataloger. Fö 2 Satslogik och Naturlig deduktion

DD1350 Logik för dataloger. Fö 2 Satslogik och Naturlig deduktion DD1350 Logik för dataloger Fö 2 Satslogik och Naturlig deduktion 1 Satslogik En sats(eller utsaga)är ett påstående som kan vara sant eller falskt. I satslogik(eng. propositionallogic) representeras sådana

Läs mer

ÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT AVSNITT 4

ÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT AVSNITT 4 VSNITT ÄNDLIGT OCH OÄNDLIGT Är det möjligt att jämföra storleken av olika talmängder? Har det någon mening om man säger att det finns fler irrationella tal än rationella? Är det överhuvudtaget möjligt

Läs mer

EDA Digital och Datorteknik 2009/2010

EDA Digital och Datorteknik 2009/2010 EDA45 - Digital och Datorteknik 29/2 EDA 45 - Digital och Datorteknik 29/2, lärobokens kapitel 3 Ur innehållet: Satslogik och Boolesk algebra Grindar Funktionstabell Binär evaluering Normal orm/förenklad

Läs mer

Viktiga frågor att ställa när ett argument ska analyseras och sedan värderas:

Viktiga frågor att ställa när ett argument ska analyseras och sedan värderas: FTEA12:2 Föreläsning 2 Grundläggande argumentationsanalys II Repetition: Vid förra tillfället började vi se närmre på vad som utmärker filosofisk argumentationsanalys. Vi tittade närmre på ett arguments

Läs mer

1 Suddig logik och gitter

1 Suddig logik och gitter UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Palmgren Kompletterande material Algebra DV2 ht-2000 1 Suddig logik och gitter Suddig logik (engelska: fuzzy logic) är en utvidgning av vanlig boolesk

Läs mer

Formell logik Kapitel 3 och 4. Robin Stenwall Lunds universitet

Formell logik Kapitel 3 och 4. Robin Stenwall Lunds universitet Formell logik Kapitel 3 och 4 Robin Stenwall Lunds universitet Kapitel 3: De Booleska konnektiven Vi sade att predikaten och namnen kan variera mellan olika FOL Vi ska nu titta på några språkliga element

Läs mer

Logik. Dr. Johan Hagelbäck.

Logik. Dr. Johan Hagelbäck. Logik Dr. Johan Hagelbäck johan.hagelback@lnu.se http://aiguy.org Vad är logik? Logik handlar om korrekta och inkorrekta sätt att resonera Logik är ett sätt att skilja mellan korrekt och inkorrekt tankesätt

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori

Grundläggande logik och modellteori Grundläggande logik och modellteori Kapitel 3: Bevissystem, Hilbertsystem Henrik Björklund Umeå universitet 8. september, 2014 Bevissystem och Hilbertsystem Teorier och deduktionsproblemet Axiomscheman

Läs mer

Tisdag v. 2. Speglingar, translationer och skalningar

Tisdag v. 2. Speglingar, translationer och skalningar 1 Tisdag v 2 Speglingar, translationer och skalningar Ofta i matematik och i matematiska kurser är det så att man måste kunna några grundläggande exempel utantill och man måste kunna några regler som säger

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 2 Strukturer 2 2.1 Domäner... 2 2.2 Tolkningar... 3

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 2 Strukturer 2 2.1 Domäner... 2 2.2 Tolkningar... 3 Föreläsning 2 Semantik 729G06 Logikdelen Föreläsningsanteckningar i Programmering och logik 27 januari 2014 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 2.1 Innehåll Innehåll 1 Lite mer syntax 1 2 Strukturer

Läs mer

Komplexa tal: Begrepp och definitioner

Komplexa tal: Begrepp och definitioner UPPSALA UNIVERSITET Baskurs i matematik, 5hp Matematiska institutionen Höstterminen 007 Erik Darpö Martin Herschend Komplexa tal: Begrepp och definitioner Komplexa tal uppstod ur det faktum att vissa andragradsekvationer,

Läs mer

Axiom för de reella talen

Axiom för de reella talen Axiom för de reella talen Sara Maad Sasane Matematikcentrum Lunds universitet 28 augusti 2017 1 Kroppsaxiomen (räknelagar) 2 Ordningsaxiomen 3 Axiomet om övre gräns Kroppsaxiomen del 1 Axiom (Kroppsaxiomen)

Läs mer

Lösning av tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, tisdagen den 27 maj 2014, kl

Lösning av tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, tisdagen den 27 maj 2014, kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning av tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE och CMETE, SF1610, tisdagen den 27 maj 2014, kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga hjälpmedel

Läs mer

M0043M Integralkalkyl och Linjär Algebra, H14, Linjär Algebra, Föreläsning 11

M0043M Integralkalkyl och Linjär Algebra, H14, Linjär Algebra, Föreläsning 11 M0043M Integralkalkyl och Linjär Algebra, H14, Linjär Algebra, Föreläsning 11 Staffan Lundberg / Ove Edlund Luleå Tekniska Universitet Staffan Lundberg / Ove Edlund M0043M H14 1/ 41 Linjär Algebra, Föreläsning

Läs mer

Ekvationer och system av ekvationer

Ekvationer och system av ekvationer Modul: Undervisa matematik utifrån problemlösning Del 4. Strategier Ekvationer och system av ekvationer Paul Vaderlind, Stockholms universitet Ekvationslösning är ett av de viktiga målen i skolmatematiken.

Läs mer

DD1350 Logik för dataloger. Fö 7 Predikatlogikens semantik

DD1350 Logik för dataloger. Fö 7 Predikatlogikens semantik DD1350 Logik för dataloger Fö 7 Predikatlogikens semantik 1 Kryssprodukt av mängder Om A och B är två mängder så är deras kryssprodukt A B mängden av alla par (a,b), där a A och b B. Ex: A={1,2}, B={3,4},

Läs mer

Definitionsmängd, urbild, domän

Definitionsmängd, urbild, domän 5B1493, lekt 5, HT06 Funktioner Definition av begreppet Definition: Låt X och Y vara två mängder. En funktion f av typ X Y är detsamma som en delmängd av X Y, sådan att 1. Om (x, y) och (x, z) f, så är

Läs mer

MATEMATIK GU. LLMA60 MATEMATIK FÖR LÄRARE, GYMNASIET Analys, ht 2014. Block 5, översikt

MATEMATIK GU. LLMA60 MATEMATIK FÖR LÄRARE, GYMNASIET Analys, ht 2014. Block 5, översikt MATEMATIK GU H4 LLMA6 MATEMATIK FÖR LÄRARE, GYMNASIET Analys, ht 24 I block 5 ingår följande avsnitt i Stewart: Kapitel 2, utom avsnitt 2.4 och 2.6; kapitel 4. Block 5, översikt Första delen av block 5

Läs mer

Likhetstecknets innebörd

Likhetstecknets innebörd Modul: Algebra Del 5: Algebra som språk Likhetstecknets innebörd Följande av Görel Sterner (2012) översatta och bearbetade text bygger på boken: Carpenter, T. P., Franke, M. L. & Levi, L. (2003). Thinking

Läs mer

Linjär algebra F1 Ekvationssystem och matriser

Linjär algebra F1 Ekvationssystem och matriser Information Ekvationer Ekvationssystem Matriser Linjär algebra F1 Ekvationssystem och matriser Pelle 2016-01-18 Information Ekvationer Ekvationssystem Matriser kursfakta hemsida frågelåda Fakta om Linjär

Läs mer

Mer om reella tal och kontinuitet

Mer om reella tal och kontinuitet Kapitel R Mer om reella tal och kontinuitet I detta kapitel formulerar vi ett av de reella talens grundläggande axiom, axiomet om övre gräns, och studerar några konsekvenser av detta. Med dess hjälp kommer

Läs mer

Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler

Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler Till denna lektion hör uppgift 2, 6 och 0 i lärobokens avsnitt.6 (sid. 255). Lös uppgift 2 genom att konstruera en semantisk tablå. Följande

Läs mer

Varför är logik viktig för datavetare?

Varför är logik viktig för datavetare? Varför är logik viktig för datavetare? 1. Datavetenskap handlar ofta om att automatisera processer som tidigare styrts av människor. Intuition, intelligens och mänskliga resonemang ersätts av beräkningar.

Läs mer

Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL2 och Media 1, SF1610 och 5B1118, onsdagen den 17 augusti 2011, kl

Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL2 och Media 1, SF1610 och 5B1118, onsdagen den 17 augusti 2011, kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning i Diskret Matematik för CINTE, CL och Media, SF60 och 5B8, onsdagen den 7 augusti 0, kl 4.00-9.00. Examinator: Olof Heden Hjälpmedel: Inga

Läs mer

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp)

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Linjär algebra består av tre grenar eller koncept: geometriska begreppet av vektorrum, analysbegreppet

Läs mer

Logik och modaliteter

Logik och modaliteter Modallogik Introduktionsföreläsning HT 2015 Formalia http://gul.gu.se/public/courseid/70391/lang-sv/publicpage.do Förkunskaper etc. Logik: vetenskapen som studerar argument med avseende på (formell) giltighet.

Läs mer

TAMS79: Föreläsning 1 Grundläggande begrepp

TAMS79: Föreläsning 1 Grundläggande begrepp TMS79: Föreläsning 1 Grundläggande begrepp Johan Thim 31 oktober 2018 1.1 Begrepp Ett slumpförsök är ett försök där resultatet ej kan förutsägas deterministiskt. Slumpförsöket har olika möjliga utfall.

Läs mer

Semantik och pragmatik (Serie 3)

Semantik och pragmatik (Serie 3) Semantik och pragmatik (Serie 3) Satser och logik. Mats Dahllöf Institutionen för lingvistik och filologi April 2015 1 / 37 Logik: språk tanke (Saeed kapitel 4.) Satser uttrycker (ofta) tankar. Uttrycksrikedom

Läs mer

Hela tal LCB 1999/2000

Hela tal LCB 1999/2000 Hela tal LCB 1999/2000 Ersätter Grimaldi 4.3 4.5 1 Delbarhet Alla förekommande tal i fortsättningen är heltal. DEFINITION 1. Man säger att b delar a om det finns ett heltal n så att a Man skriver b a när

Läs mer

Begreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken.

Begreppen mängd och element är grundläggande begrepp i matematiken. MÄNGDER Grundläggande begrepp och beteckningar egreppen "mängd" och "element" är grundläggande begrepp i matematiken. Vi kan beskriva (ange, definiera) en mängd som innehåller ändligt många element genom

Läs mer

Explorativ övning 5 MATEMATISK INDUKTION

Explorativ övning 5 MATEMATISK INDUKTION Explorativ övning 5 MATEMATISK INDUKTION Syftet med denna övning är att introducera en av de viktigaste bevismetoderna i matematiken matematisk induktion. Termen induktion är lite olycklig därför att matematisk

Läs mer

Sidor i boken V.L = 8 H.L. 2+6 = 8 V.L. = H.L.

Sidor i boken V.L = 8 H.L. 2+6 = 8 V.L. = H.L. Sidor i boken 119-11 Andragradsekvationer Dagens tema är ekvationer, speciellt andragradsekvationer. Men först några ord om ekvationer i allmänhet. En ekvation är en likhet som innehåller ett (möjligen

Läs mer