Und vor allem Aufgaben drin, die Sie noch nicht lösen können, weil von einem Tablokalkyl
die Rede ist, den wir noch nicht mal in dieser Sitzung, sondern in der nächsten Sitzung
kennenlernen.
Wobei die nächste Sitzung nicht Montag, sondern, nee Moment, wie rum jetzt?
Doch, die nächste Sitzung ist Montag, genau, der Donnerstag nächste Woche fällt aus,
aber nicht der Montag.
Also, Tablokalkyl ist Gegenstand von Aufgabe 1, 3 und 4, denn wie gesagt erst nächsten
Montag.
Aufgabe 2 kann man größtenteils jetzt schon lösen, sofern man in Gleun war, und wenn
nicht dann nach der heutigen Sitzung.
Also Resolutionsalgorithmus machen wir jetzt nochmal.
Und wir machen auch, hoffentlich, DPLL.
Das ist einfach so ein Ausprobieren.
Das meiste ist einfach Ausprobieren, also auch hier Aufgabe 1 ist einfach ganz konkret
mal Anwendung dieses Tablokalkyls, damit man ein Gefühl dafür kriegt, wie die Dinger funktionieren.
Aufgabe 3 ist so ein Metabeweis über ein Tablokalkyl und, achso, nee, Aufgabe 4 kann man jetzt
auch schon lösen, mit der kann man geradezu anfangen.
Aufgabe 4 ist was rein Semantisches über konjunktive Normalformen.
Und zwar ist das was, was tatsächlich positive Logik heißt, das habe ich jetzt nicht erfunden,
was positive Logik ist, kann man komplizierter definieren, aber wenn man konjunktive Normalformen
vor sich hat, heißt das schlicht und einfach, es enthält keine Negation.
Und auch sonst kann man sagen, es enthält einfach keine Negation.
Das heißt, eine Klausel ist dann einfach eine Dysjunktion von Atomen und eine konjunktive
Normalform eine Konjunktion solcher Klausel.
Und hier soll charakterisiert werden, ja, nicht Erfüllbarkeit, also Erfüllbarkeit von
solchen positiven Formeln ist natürlich was sehr Langweiliges.
Ich setze vorsichtshalber mal alle Atome auf wahr, dann ist meine Formel erfüllt.
Das ist jetzt keine interessante Frage mit der Erfüllbarkeit.
Wenn eine Logik eben keine Negation hat, dann kann ich auch nicht logische Folgerungen auf
Erfüllbarkeit reduzieren, indem ich eine Formel negiere und auf die andere Seite schiebe.
Das geht dann eben nicht mehr.
Das heißt, da muss man wirklich logische Folgerungen sich angucken, wenn man was Interessantes
haben will.
Und genau diese logische Folgerung, die soll hier halt charakterisiert werden, ja, das
ist, naja, also, bzw. ist die Charakterisierung hier angegeben.
Es gibt also eine offensichtliche Situation, in der eine solche positive CNF aus einer
anderen Folch, nämlich dann, wenn ich jede ihrer Klauseln, also jede Klausel der Formel,
die hier folgt, schon praktisch hier links vorhanden ist, ok, eventuell mit weniger Atomnöse.
Also, zum Beispiel, wenn ich, also bei Klauseln ist es ja so, dass die kleinen die großen
implizieren.
Also, wenn ich A habe, dann ist das stärker als A oder B.
Also, es impliziert eben A oder B.
Je größer eine Klausel ist, umso schwächer ist sie.
Das heißt also, ich finde, wenn das hier so ist, ja, dann, gut, das muss man natürlich
auch zeigen, aber es ist relativ klar, dass also die Regel, dass das die Implikation von
rechts nach links gilt.
Das heißt, wenn jede Klausel hier rechts größer als eine hier links ist, dann ist das
wohl eine logische Folgerung, aber man soll eben zeigen, dass auch das Umgekehrte gilt.
Und da muss man sich das eben semantisch überlegen.
Da muss man tatsächlich mal Wahrheitsbelegungen angeben.
Presenters
Zugänglich über
Offener Zugang
Dauer
01:15:01 Min
Aufnahmedatum
2018-05-24
Hochgeladen am
2019-04-29 06:39:03
Sprache
de-DE
- Algorithmen für Aussagenlogik
-
Tableaukalküle
-
Anfänge der (endlichen) Modelltheorie
-
Modal- und Beschreibungslogiken
-
Ontologieentwurf
Lernziele und Kompetenzen:
Fachkompetenz Wissen Die Studierenden geben Definitionen der Syntax und Semantik verschiedener WIssensrepräsentationssprachen wieder und legen wesentliche Eigenschaften hinsichtlich Entscheidbarkeit, Komplexität und Ausdrucksstärke dar. Anwenden Die Studierenden wenden Deduktionsalgorithmen auf Beispielformeln an. Sie stellen einfache Ontologien auf und führen anhand der diskutierten Techniken Beweise elementarer logischer Metaeigenschaften. Analysieren Die Studierenden klassifizieren Logiken nach grundlegenden Eigenschaften wie Ausdrucksstärke und Komplexität. Sie wählen für ein gegebenes Anwendungsproblem geeignete Formalismen aus. Lern- bzw. Methodenkompetenz Die Studierenden erarbeiten selbständig formale Beweise. Sozialkompetenz Die Studierenden arbeiten in Kleingruppen erfolgreich zusammen.
Literatur:
- M Krötzsch, F Simancik, I Horrocks; A description logic primer, arXiv, 2012
-
F. Baader et al. (ed.): The Description Logic Handbook, Cambridge University Press, 2003
-
M. Huth, M. Ryan: Logic in Computer Science, Cambridge University Press, 2004
-
L. Libkin: Elements of Finite Model Theory, Springer, 2004