Elementär logik och mängdlära

Relevanta dokument
MA2047 Algebra och diskret matematik

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

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

Övningshäfte 1: Logik och matematikens språk

(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.

Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära

Filosofisk logik Kapitel 15. Robin Stenwall Lunds universitet

ANDREAS REJBRAND NV3ANV Matematik Matematiskt språk

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

MATEMATIKENS SPRÅK. Avsnitt 1

MATEMATIKENS SPRÅK. Syftet med denna övning är att med hjälp av logik lära oss att uttrycka matematik mer exakt, lära oss

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

MATEMATIKENS SPRÅK. Syftet med denna övning är att med hjälp av logik lära oss att uttrycka matematik mer exakt,

Semantik och pragmatik (serie 5)

Filosofisk logik Kapitel 15 (forts.) Robin Stenwall Lunds universitet

Kapitel 1. betecknas detta antal med n(a). element i B; bet. A B. Den tomma mängden är enligt överenskommelsen en delmängd. lika; bet. A = B.

1 Föreläsning I, Mängdlära och elementär sannolikhetsteori,

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

Logik och kontrollstrukturer

Grundläggande logik och modellteori

Föreläsning 1, Differentialkalkyl M0029M, Lp

Algebra I, 1MA004. Lektionsplanering

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Föreläsning 1: Tal, mängder och slutledningar

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

Lösningar till Algebra och kombinatorik

729G06 Logik FÖRELÄSNING 1 ANDERS MÄRAK LEFFLER IDA/HCS

Lösningsförslag till övningsuppgifter, del II

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

DD1350 Logik för dataloger. Fö 2 Satslogik och Naturlig deduktion

Mängdlära. Kapitel Mängder

Varför är logik viktig för datavetare?

Likhetstecknets innebörd

7, Diskreta strukturer

Semantik och pragmatik (Serie 4)

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

FÖRELÄSNING 8 ANDERS MÄRAK LEFFLER IDA/HCS

Uppsala universitet Institutionen för lingvistik och filologi. Grundbegrepp: Mängder och element Delmängder

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

TAMS79: Föreläsning 1 Grundläggande begrepp

MA 11. Hur starkt de binder. 2 Reella tal 3 Slutledning 4 Logik 5 Mängdlära 6-7 Talteori 8 Diofantiska ekvationer 9 Fördjupning och kryptografi

KOMBINATORIK. Exempel 1. Motivera att det bland 11 naturliga tal finns minst två som slutar på samma

Finansiell statistik, vt-05. Sannolikhetslära. Mängder En mängd är en samling element (objekt) 1, 2,, F2 Sannolikhetsteori. koppling till verkligheten

Induktion, mängder och bevis för Introduktionskursen på I

Likhetstecknets innebörd

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

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

1 Föreläsning Implikationer, om och endast om

Statistikens grunder HT, dagtid Statistiska institutionen

Formell logik Kapitel 3 och 4. Robin Stenwall Lunds universitet

En bijektion mellan två mängder A och B som har ändligt antal element kan endast finnas om mängderna har samma antal element.

LMA033/LMA515. Fredrik Lindgren. 4 september 2013

Något om kombinatorik

Föreläsning 2. Kapitel 3, sid Sannolikhetsteori

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.

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

Robin Stenwall Lunds universitet

Robin Stenwall Lunds universitet

7, Diskreta strukturer

DD1350 Logik för dataloger. Vad är logik?

Mängder och kardinalitet

Föreläsningsanteckningar och övningar till logik mängdlära Boolesk algebra

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

9. Predikatlogik och mängdlära

Datorlingvistisk grammatik I Institutionen för lingvistik och filologi Oktober 2007 Mats Dahllöf

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I

Robin Stenwall Lunds universitet

Logik för datavetare DVK:Log Tisdagen 28 oktober Institutionen för dataoch systemvetenskap David Sundgren

1. 20 identiska bollar skall delas ut till fem flickor och fem pojkar. På hur många olika sätt kan detta ske om

Semantik och pragmatik (Serie 3)

Semantik och pragmatik

Normalisering av meningar inför resolution 3. Steg 1: Eliminera alla och. Steg 2: Flytta alla negationer framför atomära formler

MA2047 Algebra och diskret matematik

Induktionsprincipen Starka induktionsprincipen Välordningsprincipen Divisionsalgoritmen

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

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

Induktion och rekursion

LOGIK, MÄNGDER OCH FUNKTIONER

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Diskret matematik. Gunnar Bergström

2 Mängdlärans grundbegrepp

10. Mängder och språk

Block 1 - Mängder och tal

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

Formell logik Kapitel 9. Robin Stenwall Lunds universitet

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

729G74 IT och programmering, grundkurs. Tema 1, Föreläsning 3 Jody Foo,

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Semantik och pragmatik

Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen.

Lösningar till övningstentan. Del A. UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Styf. Övningstenta BASKURS DISTANS

Anteckningar i. Inledande Matematik

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

Föreläsning 5. Deduktion

Logik. Boolesk algebra. Logik. Operationer. Boolesk algebra

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem.

DD1350 Logik för dataloger

DD1350 Logik för dataloger. Fö 7 Predikatlogikens semantik

Logik. Dr. Johan Hagelbäck.

Transkript:

Elementär logik och mängdlära Mängd En mängd är en ihopsamling av noll eller flera saker, där ordningen mellan de ihopsamlade sakerna är oväsentlig. Sakerna kallas för mängdens element. EXEMPEL {1, 2, 4, 8, 16, 32} eller {32, 16, 8, 4, 2, 1}! = {0, 1, 2, 3, } De naturliga talen.! = {, 2, 1, 0, 1, 2, 3, } De hela talen. 1 2 Element i en mängd Presentation av en mängd När vi skriver x! menar vi att x är ett element i mängden. x Vanligtvis presenteras en mängd genom att man anger vilka egenskaper som mängdens element har: {x villkor} = mängden av de x som uppfyller villkor Uttalas: x tillhör EXEMPEL {2 k k!! och k!5 } Mängden {1, 2, 4, 8, 16, 32}. EXEMPEL 8! {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64} 3 4

Presentation av en mängd Kardinalitet En variant Det är vanligt att en del av villkoret flyttas till vänster om separatorn. ntalet element i en mängd kallas för :s kardinalitet och betecknas med EXEMPEL {n!! n är delbar med 2} EXEMPEL {1, 4, 16, 64} = 4 5 6 Delmängd När vi skriver D " menar vi att varje element som tillhör D också tillhör : För alla x gäller x! D x! Uttalas: D är en delmängd av EXEMPEL {1, 4, 16} " {1, 2, 4, 8, 16, 32}. OBS {x} " ó x. D ntalet delmängder EXEMPEL Mängden {1, 2, 3} har åtta delmängder: { }, {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3} Som synes är antalet delmängder av {1, 2, 3} lika med 2 {1, 2, 3}. llmänt gäller för varje ändlig mängd att har 2 delmängder. Detta följer av multiplikationsprincipen. Hur då? 7 8

Om B inte är en delmängd av Union, snitt, differens Om B inte är en delmängd av vi skriver B " så finns det något element inuti B som ligger utanför. B $ B = {x x! eller x! B} B Därmed följer för varje mängd att den tomma mängden # är en delmängd av. % B = {x x! och x! B} Om # " skulle det ju finnas något element inuti #. Se!. B = {x x! och x & B} Den s.k. tomma mängden! = { } är innehållslös. 9 10 Cartesiska produkten " B = {(a, b) a! och b! B} EXEMPEL {0, 1} {1, 4, 16} = {(0, 1), (0, 4), (0, 16), (1, 1), (1, 4), (1, 16)}. Namnet Cartesiska produkten och beteckningen " B kommer sig av att storleken på en Cartesisk produkt är lika med produkten av de ingående mängdernas storlekar: " B = B En modell för datorskärmen Betrakta för enkelhets skull en svartvit skärm med 1024 punkter (pixlar) horisontellt och 768 stycken vertikalt. En svartvit bild på en sådan skärm kännetecknas av att vissa av punkterna är svarta och att resten är vita. Mängden av svarta punkter är vad ögat uppfattar som själva bilden. 11 12

En modell för datorskärmen Hela skärmen kan beskrivas av den cartesiska produkten D = H V där H = {n!! 0! n < 1024} och V = {n!! 0! n < 768}. Varje delmängd av D representerar en bild på skärmen. En modell för datorskärmen Det betyder att antalet bilder som den svartvita skärmen kan visa är lika med antalet delmängder av D. Hur stort är detta antal? Svaret ges av följande beräkning 2 D = 2 V H = 2 V H = 21024 768 = 2 786432 " 4.18 10 236739 Det skulle ta ca 10 236721 miljarder år att se dem om man skulle se 50 stycken varje sekund. 13 14 Logik Resonemang (utsagor, påståenden) hävdar att individer och eller objekt har vissa egenskaper eller är relaterade till varandra på något sätt. Exempel på utsagor Lejonet Elsa är farlig. EXEMPEL Lejonet Elsa är inte farlig. Lejonet Elsa spelar fiol. Lejonet Elsa spelar fiol men inte flöjt. Lejonet Elsa spelar fiol eller flöjt. Om lejonet Elsa spelar fiol, så applåderar jag. 15 16

Formalisering Lejon(Elsa) Farlig(Elsa) Lejon(Elsa) Farlig(Elsa) Lejon(Elsa) SpelarFiol(Elsa) Lejon(Elsa) SpelarFiol(Elsa) SpelarFlöjt(Elsa) Lejon(Elsa) (SpelarFiol(Elsa) SpelarFlöjt(Elsa)) (Lejon(Elsa) SpelarFiol(Elsa)) ö pplåderar(jag) tillräckligt villkor nödvändigt villkor Semantik med sanningstabell negation disjunktion konjunktion P Q P P Q P Q S S F S S S F F S F F F S F F F S S S F 17 18 Semantiken för ö Tre ekvivalenta formler P Q P ö Q S S S S F F F F S F S S P Q P ö Q ó Q ŸP ó ŸQ ö ŸP S S S S S S F F F F F F S S S F S S S S Om du vill, så kan du. Du kan! Eller så vill du inte. Om du inte kan, så vill du inte. 19 20

ristoteles fyra grundformer 1. lla P är Q 2. Något P är Q 3. Inget P är Q 4. Något P är inte Q 21 1. lla lejon är farliga 2. Något lejon är farligt 3. Inget lejon är farligt 4. Något lejon är inte farligt NM. När man säger att något lejon är farligt menar man att det finns något farligt lejon minst ett. När man säger att att alla lejon är farliga menar man inte att det måste finns något lejon bara att om det finns något så är det farligt. Kvantifiering x(lejon(x) ö Farlig(x)) x(lejon(x) Farlig(x)) x(lejon(x) Farlig(x)) x(lejon(x) Farlig(x)) SYNTX x P(x) x P(x) variabel allkvantorn existenskvantorn SEMNTIK x P(x) sann i en värld om någon individ i världen har egenskapen P x P(x) sann i en värld om alla individer i världen har egenskapen P 22