UNIFICATIE EN RESOLUTIE
|
|
- Adriaan Vink
- 5 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Kennisrepresentatie & Redeneren Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie rug.nl N&M: H2.3-4, H3.1, 3 15 november 2009 UNIFICATIE EN RESOLUTIE Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie
2 Onderwerpen Terugkoppeling prakticum Herbrandmodellen Unificatie Resolutie Toelichting prakticum-opdracht Demo Prolog-tracer Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 1
3 Over het prakticum In de shell die je opstart met swipl en xpce wordt de userguide in een browservenster geopend met de instructie:? help. Instantiatie Een variabele X is geïnstantieerd met een term t tijdens het matchen van een doel met de heading van een clausule. Als daardoor beide predikaten aan elkaar gelijk gemaakt kunnen worden slaagt dat proces en blijft X met t geassocieerd totdat gebacktracked wordt naar de clausule die volgt op C Tijdens backtracking worden variabelen gedeïnstantieerd; de waarde van een variable kan niet worden overschreven. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 2
4 Evaluatievolgorde De evaluatievolgorde is in de rij doelen, van links naar rechts en de keuze van de clausules van boven naar beneden. De komma, ( ) is niet commutatief. Dataflow In de praktijk bleek de abstractie van de dataflow in Prolog niet altijd mogelijk te zijn. XisY +... geeft een foutmelding als de expressie rechts van is geen grondterm is (zie: peano.pl). A B is altijd succesvol als A of B ongeïnstantieerd zijn, ook als verderop blijkt dat de ongelijkheid niet geldt, wordt dan niet herzien (zie vierkleurenlandkaart) (married(x)) is ook veel minder vaak waar als op grond van de predikaatlogica verwacht mag worden in: Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 3
5 unmarriedstudent (X) (married (X)),student (X) student (bill) married (joe) bill is blijkbaar een ongehuwde student (gesloten wereld aanname, GWA), maar met een ongeïnstantieerde variabele weet Prolog hem niet te vinden.? unmarriedstudent (bill) Yes? unmarriedstudent (X) No? Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 4
6 Eerst de variabelen instantiëren (alleen grondtermen als argument) lost het probleem voorlopig op. unmarriedstudent (X) student (X), (married (X)) Een verklaring, negation-as-failure, volgt in week 5. Prolog is ook niet beperkt tot definiete programma s.? unmarriedstudent (X) X = bill; No? Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 5
7 Bij de termen van een predikaat wordt in de userguide opgegeven welke dataflowpatronen wel zijn toegestaan en wat daar precies bij gebeurd: + voor instanties (invoer van waarden). voor ongeïnstantieerde variabelen, die tijdens evaluatie van de body een waarde krijgen (uitvoer v. waarden)? beide vorige mogelijkheden zijn toegestaan Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 6
8 Definiete programma s Definition 1. [Clausule] Een clausule is een formule van de vorm (L 1... L n ), waarin elke L i een atomaire formule is of de negatie van een atomaire formule. Een definiete clausule is een formule met precies één positief atoom: Of in meer conventionele notatie: (A 0 A 1... A n ) A 0 A 1,...,A n (n 0) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 7
9 Definition 2. [Definiete programma s] Een definiet programma is een eindige verzameling definiete clausules. Definition 3. [Definiete doelen] Een definiet doel (query) is een clausule met uitsluitend genegeerde atomen. ( A 1... A n ) ( (A 1... A n )) (de Morgan ) (A 1... A n ) (de Morgan ) Ofwel: A 1,...,A n Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 8
10 Herbrand Modellen Definition 4. [Herbrand-universum, Herbrand-basis] Stel A is een alfabet met tenminste één constantesymbool. De verzameling U A van grondtermen samengesteld uit functoren en constanten van A heet het Herbrand-universum van A. De verzameling B A van alle grond-atomen over A heet de Herbrand basis van A. Example 1. Stel P is het definiete programma: odd(s(0)) odd(s(s(x))) odd(x) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 9
11 Het Herbranduniversum van P is: U P = {0, s(0), s(s(0)), s(s(s(0))),...} De Herbrandbasis van P is: B P = {odd(0), odd(s(0)), odd(s(s(0))),...} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 10
12 Definition 5. [Herbrand interpretatie] De Herbrand-interpretatie van een definiet programma P is een interpretatie J waarvoor geldt: het domein van J is U P. voor elke constante c,c J is gedefinieerd als c zelf. voor elke n-aire functor f is de functie f J als volgt gedefinieerd: f J (x 1,...,x n ) := f(x 1,...,x n ). voor elk n-air predikaatsymbool p is de relatie p J een deelverzameling van U n P (de verzameling van alle n-tupels van grondtermen). { t 1,...,t n U n P J = p(t 1,...,t n )} Definition 6. [Herbrand-model] Een Herbrand-model van een verzameling gesloten formules is een Herbrand-interpretatie die een model is voor elke formule van de verzameling. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 11
13 Theorem 1. Stel P is een definiet programma en G een definiet doel. Als J een model is voor P {G} dan J := {A B P J = A} is een Herbrandmodel van P {G}. Theorem 2. [Model doorsnede-eigenschap] Stel M is een niet-lege familie van Herbrandmodellen van een definiet programma P. De doorsnede J := M is een Herbrandmodel van P. Example 2. Als P het volgende definiete programma male(adam), f emale(eve) is, dan heeft P de volgende vier Herbrand-modellen: {male(adam), female(eve)} {male(adam), male(eve), f emale(eve)} {male(adam), f emale(eve), f emale(adam)} {male(adam), male(eve), f emale(eve), f emale(adam)} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 12
14 Constructie Kleinste Herbrandmodel Theorem 3. Het kleinste Herbrand-model van een definiet programma P is de verzameling van alle grondatomen die een logisch gevolg van het programma zijn: M P = {A B P P = A} Definition 7. [Onmiddelijk Gevolg-operator] Stel grond(p) is de verzameling van alle grond-instanties van clausules van P. T P is een funktie op P en als volgt gedefinieerd: T P (I) := {A 0 A 0 A 1,...,A m grond(p) {A 1,...,A m } I} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 13
15 Voor definiete programma s geldt: er is een kleinste interpretatie J zodat T P (J) = J en J is het kleinste Herbrandmodel M P, d.w.z. M P is de limiet van de reeks:, T P ( ), T P (T P ( )), T P (T P (T P ( ))),... Notatie : T P 0 := T P (i +1) := T P (T P i) T P ω := T P i i=0 Theorem 4. Stel P is een definiet programma met M P als kleinste Herbrandmodel dan: M P is het kleinste Herbrandinterpretatie zodat T P (M P ) = M P (d.w.z. kleinste dekpunt van T P ). M P = T P ω. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 14
16 Onmiddelijk Gevolg T P ( ), T P (T P ( )), T P (T P (T P ( ))),... Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 15
17 voor het definiete programma: isgroen (i) isgroen (g) isgroen (d) isgroen (a) isgroen (g) isgroen (d),isgroen (f) isgroen (a) isgroen (f) isrood (b) isrood (e) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 16
18 Resolutie I proud(x) parent(x,y),newborn(y) parent(x,y) father(x,y) parent(x,y) mother(x,y) father(adam,mary) newborn(mary) proud(z) (G 0 ) proud(z) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 17
19 Vind een substitutie θ zodat de verzameling P { proud(z)θ} onvervulbaar is en bijgevolg geldt: P = proud(z)θ. Wat equivalent is met: Hernoem X in Z en pas MP op G 0 geeft: Equivalent met: (proud(x) parent(x,y),newborn(y) (C 0 ) proud(x) (parent(x, Y) newborn(y))) parent(z,y),newborn(y) (G 1 ) Z Y( parent(z, Y) newborn(y)) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 18
20 G 1 is onvervulbaar m.b.t. P in elk model voor P waarin een individu is dat parent is van newborn. Maar met de clausule: Equivalent met: reduceert G 1 tot: parent(x,y) father(x,y) (G 1 ) ( parent(x,y) father(x,y)) father(z,y),newborn(y) (G 2 ) father(adam,mary) (C 2 ) newborn(mary) (G 3 ) newborn(mary) (C 3 ) equiv. met newborn(mary) wat geeft: (G 4 ) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 19
21 SLD-afleiding I proud(z) ւ parent(z, Y), newborn(y). ւ father(z,y),newborn(y). newborn(mary). ւ ւ proud(x) parent(x, Y), newborn(y). parent(x,y) father(x,y). f ather(adam, mary). newborn(mary). Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 20
22 Unificatie Definition 8. [Unifier] Als s en t termen zijn en θ een substitutie, zodat sθ = tθ dan noemen we θ een unifier. Definition 9. [Algemeenheid van substituties] Een substitutie θ is algemener dan een substitutie σ, σ θ, desda er een substitutie ω is waarvoor geldt: σ = θω. De -relatie is echter geen partiële ordeningsrelatie op unifiers: is reflexief want: θ = θε. is transitief want: Als θ 1 = θ 2 ω 1 en θ 2 = θ 3 ω 2 dan θ 1 = θ 3 ω 2 ω 1. Maar is niet antisymmetrisch. Stel θ = {X/Y,Y/X}. Er geldt θ ε, want θ = εθ, maar ook ε θ, want ε = θθ Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 21
23 Definition 10. [Meest algemene unifier] Een unifier θ is de meest algemene van twee termen desda θ algemener is dan elke andere unifier. Opm: De mgu van twee termen is niet noodzakelijk uniek! Definition 11. [Opgeloste vorm] Een verzameling vergelijkingen {X 1 =t 1,...,X n =t n } is in opgeloste vorm desda X 1,...,X n van elkaar verschillende variabelen zijn die niet in t 1,...,t n voorkomen. Proposition 1. Stel P = {X 1 =t 1,...,X n =t n } is in opgeloste vorm, dan is {X 1 /t 1,...,X n /t n } een idempotente mgu van P. Definition 12. [Equivalentie verzamelingen vergelijkingen] Twee verzamelingen van vergelijkingen ε 1 en ε 2 zijn equivalent als ze dezelfde verzameling unifiers hebben. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 22
24 Definition 13. [Hernoemen] Een substitutie {X 1 /Y 1,...,X n /Y n } heet een hernoeming desda. Y 1,...,Y n een permutatie is van X 1,...,X n. Proposition 2. Stel θ = mgu(s, t) en ω een hernoeming, dan: θω = mgu(s, t) Proposition 3. Stel θ en σ zijn substituties. Als θ σ en σ θ dan bestaat er een hernoeming ω zodat:. σ = θω (en θ σω 1) Conclusie: De verzameling van alle mgu s van twee termen is afgesloten onder hernoeming. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 23
25 Algoritme voor de opgeloste vorm Input: Een verzameling ε vergelijkingen. Output: Een equivalente verzameling in opgeloste vorm of faal. herhaal kies een willekeurige s =t ε; case s =t of 1. f(s 1,...,s n ) =f(t 1,...t n ) met n 0 vervang de vergelijking door: s 1 =t 1,...,s n =t n. 2. f(s 1,...,s m ) =g(t 1,...t n ) met f/m = g/n stop en faal. 3. X =X verwijder de vergelijking. 4. t =X waarbij t geen variabele is vervang de vergelijking door X =t. 5. X =t met X = t en X heeft meer voorkomens in ε als X een echte subterm is van t dan stop en faal (a) anders vervang alle voorkomens van X door t. (b) esac tot geen veranderingen meer mogelijk met enige vergelijking van ε; stop met ε. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 24
26 Example 3. De verzameling { f(x, g(y)) = f(g(z), Z)} heeft een opgeloste vorm omdat: {f(x,g(y)) =f(g(z),z)} {X =g(z), g(y) =Z} {X =g(z),z =g(y)} {X =g(g(y)),z =g(y)} (1) (4) (5b) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 25
27 Example 4. Aan de andere kant heeft {f(x,g(y),b) =f(a,g(z),z)} geen opgeloste vorm. {{f(x,g(y),b) =f(a,g(z),z)} {X =a,g(x) =g(z),b =Z} {X =a,g(a) =g(z),b =Z} {X =a,a =Z,b =Z} {X =a,z =a,b =Z} {X =a,z =a,b =a} faal (1) (5b) (1) (4) (5b) (2) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 26
28 SLD-Resolutie De afleidingsregel bij SLD-resolutie is: (A 1... A i 1 A i A i+1... A m ) (B 0 B 1... B n ) (A 1... A i 1,B 1... B n,a i+1... A m )θ In LP-notatie: waarbij: (A 1,...,A i 1,A i,a i+1,...,a m ) B 0 B 1,...,B n (A 1,...,A i 1,B 1,...,B n,a i+1,...,a m )θ 1. A 1,...,A i 1 atomaire formules zijn. 2. B 0 B 1,...,B n een (hernoemde definiete clause is van P (n 0)) 3. MGU(A i,b 0 ) = θ Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 27
29 SLD-afleiding II Definition 14. [SLD-afleiding] Stel G 0 is een definiet doel, P een definiet programma en R een rekenregel. Een SLD-afleding van G 0 (met gebruik van P en R) is een (on-)eindige reeks doelen: C 0 C G 0 n G1... G n Gn+1 Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 28
30 Example 5. proud(z) G 0 ւ proud(x) parent(x,y),newborn(y). C 0 parent(z,y),newborn(y). G 1 parent(x,y) father(x,y). C 1 ւ father(z,y),newborn(y). G 2 father(adam,mary). C 2 ւ newborn(mary). G 3 newborn(mary). C 3 ւ G 4 Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 29
31 Definition 15. [SLD-verwerping] (Tegenvoorbeeld) Een (eindige) SLD-afleiding C 0 C G 0 n G1... G n Gn+1 waarbij G n+1 = ( is het lege doel) heet een SLD-verwerping. Definition 16. [Berekende antwoordsubstitutie] Een substitutie met alleen de variabelen van het oorspronkelijke doel G 0 heet de berekende antwoordsubstitutie. Definition 17. [Gefaalde afleiding] Een afleiding van een doel G 0 waarvan het laatste element niet het lege doel is (en dat ook niet met een clausule van het programma kan worden afgeleid), heet een gefaalde afleiding. Met een volledige afleiding bedoelen we een: verwerping. gefaalde afleiding. oneindige afleiding. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 30
32 Definition 18. [SLD-boom] Stel P is een definiet programma; G 0 een definiet doel en R een rekenregel. Een SLD-boom voor G 0 (m.b.v. P en R)is een (on-)eindige gelabelde boom die voldoet aan: De root heeft label G 0. Als er een knoop met label G i, en er is een hernoemde clausule C i P en G i+1 is afgeleid van G i en C i m.b.v. R, dan heeft de knoop met label G i een kind met label G i+1 en de verbindende ribbe heeft label C i. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 31
33 Example 6. Het definiet programma: 1 : grandfather(x,z) father(x,y),parent(y,z) 2 : parent(x,y) father(x,y) 3 : parent(x,y) mother(x,y) 4 : father(a,b) 5 : mother(b,c) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 32
34 heeft een SLD-afleiding voor het doel grandfather(a,x):. grandfather(a,x) father(a,y 0 ),parent(y 0,X) parent(b, X) ւց father(b,x) mother(b,x) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 33
35 Backtracking Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 34
36 SLD-boom met Backtracking Het doel, grandfather(a,x), geeft met het programma: 1 : grandfather(x,z) father(x,y),parent(x,y) 2 : parent(x,y) father(x,y) 3 : parent(x,y) mother(x,y) 4 : father(a,b) 5 : mother(b,c) de volgende SLD-backtrack-boom: Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 35
37 Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 36
38 Volledigheidsstellingen Theorem 5. [Correctheid van SLD-resolutie] A Als P een definiet programma is, R een rekenregel en θ een R-berekende antwoordsubstitutie voor een doel A 1,...,A m, dan is ((A 1... A m )θ) een logisch gevolg van het programma. Theorem 6. [Volledigheid van SLD-resolutie] A Stel P is een definiet programma, A 1,...,A n een definiet doel en R een rekenregel. Als P = (A 1... A n )σ dan is er een tegenvoorbeeld voor A 1,...,A n via R met de berekende antwoordsubstitutie θ, zo dat (A 1... A n )σ een instantie is van (A 1... A n )θ Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 37
39 Bewijsbomen Een bewijsboom is opgebouwd uit een afleidingsboom en de toegepaste clausules. Een clausule: heeft twee elementaire boom-vormen A 0 A 1,...,A n (n 0) A 0 A 0 ւց voor n > 0 voor n = 0 A 1... A n De elementaire bomen zijn verbonden met en ribbe tussen de knopen p(t 1,...,t n ) en p(s 1,...,s n ) gelabeld =, als p(t 1,...,t n ) =p(s 1,...,s n ) In een bewijsboom hebben alle bladeren het label. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 38
40 Het doel grandfather(x,y) heeft een bewijsboom (a): grand f ather(x, Y). = grandfather(x 0,Z 0 ) ւց father(x 0,Y 0 ) parent(y 0,Z 0 ).. = = father(a,b) parent(x 1,Y 1 ). = mother(x 1,Y 1 ). = mother(b, c) De bewijsboom kan vereenvoudigd worden door het oplossen van de geassocieerde vergelijkingen. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 39
41 Het oplossen van de onderstreepte vergelijkingen: {X. = X 0,Y. = Z 0,X 0. = a,y 0. = X 1,Z 0. = Y 1,X 1. = b,y 1. = c} geeft de substitutie: θ 1 = {Y 0 /X 1, Z 0 /Y 1 } Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 40
42 Dit geeft de boom (b): grand f ather(x, Y). = grandfather(x 0,Y 1 ) ւց father(x 0,X 1 ) parent(x 1,Y 1 ). = father(a,b) mother(x 1,Y 1 ). = mother(b,c) Verder oplossen geeft: {X =. X 0, Y =.... Y 1, X 0 = a, X 1 = b, Y 1 = c} Met: θ 2 = {X 1 /b, Y 1 /c} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 41
43 Resulterend in boom (c): grand f ather(x, Y). = grandfather(x 0,c) ւց father(x 0,b) parent(b,c). = f ather(a, b) mother(b, c) Tenslotte geeft: {X. = X 0, Y. = c, X 0. = a, b. = b} θ 3 = {X/a, Y/c, X 0 /a} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 42
44 De oplossing (d): grand f ather(a, c) ւց f ather(a, b) parent(b, c) mother(b,c) Het eindresultaat met : θ = θ 1 θ 2 θ 3 = {X/a, Y/c, X 0 /a, Y 0 /b, Z 0 /c, X 1 /b, Y 1 /c} Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 43
45 grand f ather(a, c). = grand f ather(a, c) ւց f ather(a, b) parent(b, c).. = = f ather(a, b) parent(b, c) mother(b,c). = mother(b, c) Bewijsboom in opgeloste vorm. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 44
46 Het aap-banaanprobleem Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 45
47 doezet (t (,,heeft),, Opl, ROpl) reverse (Opl,ROpl) doezet (T, Algehad, Zettentnt, Opl) probeer (T,Zet,T ) (Tnext Algehad) doezet (Tnext, [T Algehad], [Zet Zettentnt],Opl) % (De aap kan klimmenengrijpen,lopen en schuiven ) probeer (t (mi,mi,heeftniet),klim grijp, t (mi,mi,heeft)) probeer (t (X,X,heeftniet), schuifkist (X,Y),t (Y,Y,heeftniet)) naast (X,Y) probeer (t (X, Y, heeftniet), loop (X, Z), t (Z, Y, heeftniet)) naast (X,Z) naast (li,mi) naast (mi,li) naast (mi,re) naast (re,mi) verwerfbanaan (Oplossing) doezet (t (li,re,heeftniet), [ ], [ ],Oplossing) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 46
48 8-Koninginnenprobleem Eén van de oplossingen. Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 47
49 op (400,xfx, ) X L member (X,L) koninginnen (0, Oplossing,Oplossing) koninginnen (Kolom, Totnutoe, Oplossing) Rij [1,2,3,4,5,6,7,8] (Pos Totnutoe, (kunnenelkaarslaan (pos (Rij, Kolom), Pos))) K is Kolom 1 koninginnen (K, [pos (Rij,Kolom) Totnutoe],Oplossing) kunnenelkaarslaan (pos (R1, K1), pos (R2, K2)) R1 = R2 R1 +K1 =:=R2 +K2 R1 K1 =:=R2 K2 bereken (Oplossing) koninginnen (8, [ ],Oplossing) Kennisrepresentatie & Redeneren Week2:Unificatie en Resolutie 48
Kennisrepresentatie & Redeneren. Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie
Kennisrepresentatie & Redeneren Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 30 april 2007 INLEIDING Kennisrepresentatie & Redeneren Week1: Introductie
Nadere informatieKennisrepresentatie & Redeneren. Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie
Kennisrepresentatie & Redeneren Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl N&M: H 4:1-6 7 december 2009 ONTKENNING Kennisrepresentatie & Redeneren Week5:
Nadere informatieKennisrepresentatie & Redeneren. Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie
Kennisrepresentatie & Redeneren Piter Dykstra Instituut voor Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 8 oktober 2007 GRAMMATICA S Kennisrepresentatie & Redeneren Week6: Grammatica
Nadere informatieLogica voor Informatica. Logica Toepassingen. PROLOG: Logische Programmeertaal. Mehdi Dastani
Logica voor Informatica Logica Toepassingen PROLOG: Logische Programmeertaal Mehdi Dastani m.m.dastani@uu.nl Intelligent Systems Utrecht University Programmeren met Logica Propositielogica is niet geschikt
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 15 februari 2009 RELATIES & GRAFEN Discrete Structuren Week 2: Relaties en Grafen
Nadere informatie(Isomorfie en) RELATIES
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 15 maart 2009 (Isomorfie en) RELATIES. Paragrafen 10.5,11.1,11.2,11.4,11.5 Discrete
Nadere informatieLogica voor Informatica
Logica voor Informatica 13 Prolog Wouter Swierstra University of Utrecht 1 Programmeren met Logica Propositielogica is niet geschikt voor programmeren er is nauwlijkst iets interessants uit te drukken.
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 3 maart 2008 GRAFEN & BOMEN Paragrafen 6.1-6.4 Discrete Structuren
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 23 februari 2009 GRAFEN & BOMEN Paragrafen 6.1-6.4 Discrete Structuren Week 3 en 4:
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie 22 maart 2009 ONEINDIGHEID
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 22 maart 2009 ONEINDIGHEID. Paragraaf 13.3. De paradox van de oneindigheid ligt slechts
Nadere informatieGerichte Grafen Boolese Algebra s &. Logische Netwerken
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 10 maart 2009 Gerichte Grafen Boolese Algebra s &. Logische Netwerken. Paragrafen
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie 9 februari 2009 INLEIDING
Discrete Structuren Piter Dystra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 9 februari 2009 INLEIDING Discrete Structuren Wee1: Inleiding Onderwerpen Elementaire
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dystra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 12 februari 2008 INLEIDING Discrete Structuren Wee1: Inleiding Onderwerpen
Nadere informatieLogica voor Informatica
Logica voor Informatica 10 Predikatenlogica Wouter Swierstra University of Utrecht 1 Vorige keer Syntax van predikatenlogica Alfabet Termen Welgevormde formulas (wff) 2 Alfabet van de predikatenlogica
Nadere informatieVoorbeeld. TI1300: Redeneren en Logica. Skolemnormaalvorm. Voorbeeld. Wat is de Skolemnormaalvorm van. College 16: Resolutie en Prolog.
Wat is de Skolemnormaalvorm van TI1300: Redeneren en Logica College 16: Resolutie en Prolog Tomas Klos Algoritmiek Groep x y u v w zm(x,y,u,v,w,z)? x y u v w zm(x,y,u,v,w,z) y u v w zm(a,y,u,v,w,z) y v
Nadere informatieGetallensystemen, verzamelingen en relaties
Hoofdstuk 1 Getallensystemen, verzamelingen en relaties 1.1 Getallensystemen 1.1.1 De natuurlijke getallen N = {0, 1, 2, 3,...} N 0 = {1, 2, 3,...} 1.1.2 De gehele getallen Z = {..., 4, 3, 2, 1, 0, 1,
Nadere informatierh265e 0 true. In onze schrijfwijze wordt dat dus: (de bewering) [ P ] is even waar als (de bewering) P = true.
rh265e 0 Elementaire Predikatenrekening 0 Inleiding Dit is een samenvatting 0 van de rekenregels voor proposities en predikaten, zoals behandeld in het vak Logica & Verzamelingen. Enige vertrouwdheid met
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl. 9 februari 2009 BEWIJZEN
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 9 februari 2009 BEWIJZEN Discrete Structuren Week1 : Bewijzen Onderwerpen Puzzels
Nadere informatieLogica 1. Joost J. Joosten
Logica 1 Joost J. Joosten Universiteit Utrecht (sub)faculteit der Wijsbegeerte Heidelberglaan 8 3584 CS Utrecht Kamer 158, 030-2535579 jjoosten@phil.uu.nl www.phil.uu.nl/ jjoosten (hier moet een tilde
Nadere informatieLogica voor AI. Verschillende modale systemen en correctheid. Antje Rumberg. 30 november 2012.
Logica voor AI en correctheid Antje Rumberg AntjeRumberg@philuunl 30 november 2012 1 De minimale normale modale logica K Axioma s alle tautologieën van de propositielogica ( ψ) ( ψ) (K-axioma) (Def ) Afleidingsregels
Nadere informatieWiskundige beweringen en hun bewijzen
Wiskundige beweringen en hun bewijzen Analyse (en feitelijk de gehele wiskunde) gaat over het bewijzen van beweringen (proposities), d.w.z. uitspraken waaraan de karakterisering waar of onwaar toegekend
Nadere informatieCollege Logica voor CKI
College Logica voor CKI Albert Visser Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University 15 oktober, 2012 1 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 3 Syntaxis De eerste ronde: Constanten:
Nadere informatieTalen & Automaten. Wim Hesselink Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie 9 mei 2008
Talen & Automaten Wim Hesselink Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.cs.rug.nl/~wim 9 mei 2008 Talen & automaten Week 1: Inleiding Dit college Talen Automaten Berekenbaarheid Weekoverzicht
Nadere informatieExamen G0U13 Bewijzen en Redeneren Bachelor of Science Fysica en Wiskunde. vrijdag 3 februari 2012, 8:30 12:30
Examen G0U13 Bewijzen en Redeneren Bachelor of Science Fysica en Wiskunde vrijdag 3 februari 2012, 8:30 12:30 Naam: Geef uw antwoorden in volledige, goed lopende zinnen. Het examen bestaat uit 5 vragen.
Nadere informatieTermherschrijven. Jan van Eijck CWI. jve@cwi.nl. Achtergrondcollege Software Evolution, 22 september 2005
Termherschrijven Jan van Eijck CWI jve@cwi.nl Achtergrondcollege Software Evolution, 22 september 2005 Samenvatting Wat zijn termen? Samenvatting Samenvatting Wat zijn termen? Wat zijn regels voor vereenvoudigen
Nadere informatieReeksnr.: Naam: t 2. arcsin x f(t) = 2 dx. 1 x
Calculus, 4//4. Gegeven de reële functie ft) met als voorschrift t arcsin x ft) = dx x a) Geef het domein van de functie ft). Op dit domein, bespreek waar de functie stijgt, daalt en bepaal de lokale extrema.
Nadere informatieAutomaten. Informatica, UvA. Yde Venema
Automaten Informatica, UvA Yde Venema i Inhoud Inleiding 1 1 Formele talen en reguliere expressies 2 1.1 Formele talen.................................... 2 1.2 Reguliere expressies................................
Nadere informatieVerzamelingen deel 3. Derde college
1 Verzamelingen deel 3 Derde college rekenregels Een bewerking op A heet commutatief als voor alle x en y in A geldt dat x y = y x. Een bewerking op A heet associatief als voor alle x, y en z in A geldt
Nadere informatieExamen G0U13 Bewijzen en Redeneren Bachelor 1ste fase Wiskunde. vrijdag 31 januari 2014, 8:30 12:30. Auditorium L.00.07
Examen G0U13 Bewijzen en Redeneren Bachelor 1ste fase Wiskunde vrijdag 31 januari 2014, 8:30 12:30 Auditorium L.00.07 Geef uw antwoorden in volledige, goed lopende zinnen. Het examen bestaat uit 5 vragen.
Nadere informatieLogica voor Informatica. Propositielogica. Bewijssystemen voor propositielogica. Mehdi Dastani
Logica voor Informatica Propositielogica Bewijssystemen voor propositielogica Mehdi Dastani mmdastani@uunl Intelligent Systems Utrecht University Deductie Tot nu toe voornamelijk semantisch naar logica
Nadere informatieInleiding Logica voor CKI
Inleiding Logica voor CKI Albert Visser Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University 17 oktober, 2013 1 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 3 Signatuur Een signatuur Σ is een rijtje Pred, Con,
Nadere informatieLogic for Computer Science
Logic for Computer Science 06 Normaalvormen en semantische tableaux Wouter Swierstra University of Utrecht 1 Vorige keer Oneindige verzamelingen 2 Vandaag Wanneer zijn twee formules hetzelfde? Zijn er
Nadere informatieUitwerking Tweede Quiz Speltheorie,
Uitwerking Tweede Quiz Speltheorie, 28-11-2012 Attentie! Maak van de onderstaande drie opgaven er slechts twee naar eigen keuze! Opgave 1 [50 pt]. Van het tweepersoons nulsomspel met de 2 4-uitbetalingsmatrix
Nadere informatieInleiding Logica voor CKI, 2013/14
Inleiding Logica voor CKI, 2013/14 Albert Visser Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University 14 oktober, 2013 1 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 3 Wegens
Nadere informatieTentamen TI1300 en IN1305-A (Redeneren en) Logica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Tentamen TI1300 en IN1305-A (Redeneren en) Logica 21 Januari 2011, 8.30 11.30 uur LEES DEZE OPMERKINGEN AANDACHTIG DOOR
Nadere informatieIN2505 II Berekenbaarheidstheorie Tentamen Maandag 2 juli 2007, uur
TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Mekelweg 4 2628 CD Delft IN2505 II Berekenbaarheidstheorie Tentamen Maandag 2 juli 2007, 14.00-17.00 uur BELANGRIJK Beschikbare
Nadere informatie2WO12: Optimalisering in Netwerken
2WO12: Optimalisering in Netwerken Leo van Iersel Technische Universiteit Eindhoven (TU/E) en Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 27 februari 2014 http://homepages.cwi.nl/~iersel/2wo12/ l.j.j.v.iersel@gmail.com
Nadere informatieHoofdstuk 3. Equivalentierelaties. 3.1 Modulo Rekenen
Hoofdstuk 3 Equivalentierelaties SCHAUM 2.8: Equivalence Relations Twee belangrijke voorbeelden van equivalentierelaties in de informatica: resten (modulo rekenen) en cardinaliteit (aftelbaarheid). 3.1
Nadere informatieVorig college. IN2505-II Berekenbaarheidstheorie. Turingmachines. Turingmachine en Taal. College 2
Vorig college College 2 Algoritmiekgroep Faculteit EWI TU Delft Welke problemen zijn (niet) algoritmisch oplosbaar? Wat is een probleem? Wat is een algoritme? 13 april 2009 1 2 Turingmachines Turingmachine
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 22 februari 2009 INDUCTIE & RECURSIE Paragrafen 4.3-4.6 Discrete Structuren Week 3:
Nadere informatieElfde college complexiteit. 23 april NP-volledigheid III
college 11 Elfde college complexiteit 23 april 2019 NP-volledigheid III 1 TSP Als voorbeeld bekijken we het Travelling Salesman/person Problem, ofwel het Handelsreizigersprobleem TSP. Hiervoor geldt: TSP
Nadere informatieBoommethode. TI1300: Redeneren en Logica. Oefenen, wat anders? Aanvullende regels (Logica, tabel 11.1, p. 159) A (B C),A C = B
Boommethode Is deze redenering logisch geldig? TI1300: Redeneren en Logica College 15: Boommethode en Resolutie Tomas Klos Algoritmiek Groep A (B C),A C = B oftewel: is deze verzameling vervulbaar? { A
Nadere informatieI.3 Functies. I.3.2 Voorbeeld. De afbeeldingen f: R R, x x 2 en g: R R, x x 2 zijn dus gelijk, ook al zijn ze gegeven door verschillende formules.
I.3 Functies Iedereen is ongetwijfeld in veel situaties het begrip functie tegengekomen; vaak als een voorschrift dat aan elk getal een ander getal toevoegt, bijvoorbeeld de functie fx = x die aan elk
Nadere informatieLogica voor AI. Responsiecollege. Antje Rumberg. 12 december Kripke Semantiek. Geldigheid. De bereikbaarheidsrelatie
Logica voor AI Responsiecollege Antje Rumberg Antje.Rumberg@phil.uu.nl 12 december 2012 1 De taal L m van de modale propositielogica ϕ ::= p ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ Blokje en ruitje ϕ: het is noodzakelijk
Nadere informatieVerzamelingen. Hoofdstuk 5
Hoofdstuk 5 Verzamelingen In de meest uiteenlopende omstandigheden kan het handig zijn om een stel objecten, elementen, of wat dan ook, samen een naam te geven. Het resultaat noemen we dan een verzameling.
Nadere informatie1. (a) Formuleer het Cauchy criterium voor de convergentie van een reeks
Radboud Universiteit Nijmegen Tentamen Analyse 1 WP001B 7 augustus 2015, 16:30 19:30 (20:30) Het gebruik van een rekenmachine, telefoon of tablet is niet toegestaan. U mag geen gebruik maken van het boek
Nadere informatieNotatie van verzamelingen. Lidmaatschap. Opgave. Verzamelingen specificeren
Overzicht TI1300: Redeneren en Logica College 10: Verzamelingenleer Tomas Klos Algoritmiek Groep Colleges 1 2: Bewijstechnieken Colleges 3 9: Propositielogica Vandaag en morgen: Verzamelingenleer Colleges
Nadere informatieLogica 1. Joost J. Joosten
Logica 1 Joost J. Joosten Universiteit Utrecht (sub)faculteit der Wijsbegeerte Heidelberglaan 8 3584 CS Utrecht Kamer 158, 030-2535579 jjoosten@phil.uu.nl www.phil.uu.nl/ jjoosten (hier moet een tilde
Nadere informatieIII.2 De ordening op R en ongelijkheden
III.2 De ordening op R en ongelijkheden In de vorige paragraaf hebben we axioma s gegeven voor de optelling en vermenigvuldiging in R, maar om R vast te leggen moeten we ook ongelijkheden in R beschouwen.
Nadere informatieMededelingen. TI1300: Redeneren en Logica. Waarheidstafels. Waarheidsfunctionele Connectieven
Mededelingen TI1300: Redeneren en Logica College 4: Waarheidstafels, Redeneringen, Syntaxis van PROP Tomas Klos Algoritmiek Groep Voor de Fibonacci getallen geldt f 0 = f 1 = 1 (niet 0) Practicum 1 Practicum
Nadere informatieTweede college complexiteit. 12 februari Wiskundige achtergrond
College 2 Tweede college complexiteit 12 februari 2019 Wiskundige achtergrond 1 Agenda vanmiddag Floor, Ceiling Rekenregels logaritmen Tellen Formele definitie O, Ω, Θ met voorbeelden Stellingen over faculteiten
Nadere informatieLogica voor Informatica. Propositielogica. Normaalvormen en Semantische tableaux. Mehdi Dastani
Logica voor Informatica Propositielogica Normaalvormen en Semantische tableaux Mehdi Dastani m.m.dastani@uu.nl Intelligent Systems Utrecht University Literals Een literal is een propositieletter, of de
Nadere informatieLogica voor AI. Bewijstheorie en natuurlijke deductie. Antje Rumberg. 28 november Kripke Semantiek.
Logica voor AI en natuurlijke deductie Antje Rumberg AntjeRumberg@philuunl 28 november 2012 1 De taal L m van de modale propositielogica ::= p Blokje en ruitje : het is noodzakelijk dat : het is mogelijk
Nadere informatieTW2020 Optimalisering
TW2020 Optimalisering Hoorcollege 8 Leo van Iersel Technische Universiteit Delft 28 oktober 2015 Leo van Iersel (TUD) TW2020 Optimalisering 28 oktober 2015 1 / 25 Definitie Een boom is een samenhangende
Nadere informatieNegende college complexiteit. 9 april NP-volledigheid I: introductie
College 9 Negende college complexiteit 9 april 2019 NP-volledigheid I: introductie 1 Handelbaar/onhandelbaar -1- N 10 50 100 300 1000 log 2 N 3 5 6 8 9 5N 50 250 500 1500 5000 N log 2 N 33 282 665 2469
Nadere informatieRAF belangrijk te onthouden
RAF belangrijk te onthouden Auteur: Daan Pape Hoofdstuk 1 symbool omschrijving lees als negatie (ontkenning) p niet p het is niet zo dat p conjunctie p q p en q disjunctie p q p of q implicatie p q als
Nadere informatieLogica voor Informatica. Propositielogica. Syntax & Semantiek. Mehdi Dastani Intelligent Systems Utrecht University
Logica voor Informatica Propositielogica Syntax & Semantiek Mehdi Dastani m.m.dastani@uu.nl Intelligent Systems Utrecht University Wat is Logica? Afleiden van conclusies uit aannames Jan Sara Petra Schuldig
Nadere informatieTW2020 Optimalisering
TW2020 Optimalisering Hoorcollege 8 Leo van Iersel Technische Universiteit Delft 2 november 2016 Leo van Iersel (TUD) TW2020 Optimalisering 2 november 2016 1 / 28 Minimum Opspannende Boom (Minimum Spanning
Nadere informatieIII.3 Supremum en infimum
III.3 Supremum en infimum Zowel de reële getallen als de rationale getallen vormen geordende lichamen. Deze geordende lichamen zijn echter principieel verschillend. De verzameling R is bijvoorbeeld aanzienlijk
Nadere informatieVerzamelingen deel 2. Tweede college
1 Verzamelingen deel 2 Tweede college herhaling Deelverzameling: AB wil zeggen dat elk element van A ook in B te vinden is: als x A dan x B Er geldt: A=B AB en BA De lege verzameling {} heeft geen elementen.
Nadere informatieMaak automatisch een geschikte configuratie van een softwaresysteem;
Joost Vennekens joost.vennekens@kuleuven.be Technologiecampus De Nayer We zijn geïnteresseerd in het oplossen van combinatorische problemen, zoals bijvoorbeeld: Bereken een lessenrooster die aan een aantal
Nadere informatieHet oplossen van stelsels lineaire vergelijkingen Wiskunde 2, 2DM60 College 2b
Het oplossen van stelsels lineaire vergelijkingen Wiskunde 2, 2DM60 College 2b Ruud Pellikaan g.r.pellikaan@tue.nl /k 2014-2015 Lineaire vergelijking 2/64 DEFINITIE: Een lineaire vergelijking in de variabelen
Nadere informatieTermherschrijfsystemen en Propositie-Algebra
Termherschrijfsystemen en Propositie-Algebra Evalien IJsendijk 19 augustus 2010 Bachelorscriptie Begeleiding: dr. Alban Ponse x y z u v x y v z x u v KdV Instituut voor Wiskunde Faculteit der Natuurwetenschappen,
Nadere informatieOpdracht 1 Topics on Parsing and Formal Languages - fall 2010
Opdracht 1 Topics on Parsing and Formal Languages - fall 2010 Rick van der Zwet 8 december 2010 Samenvatting Dit schrijven zal uitwerkingen van opgaven behandelen uit het boek [JS2009]
Nadere informatieUitwerking tentamen Analyse van Algoritmen, 29 januari
Uitwerking tentamen Analyse van Algoritmen, 29 januari 2007. (a) De buitenste for-lus kent N = 5 iteraties. Na iedere iteratie ziet de rij getallen er als volgt uit: i rij na i e iteratie 2 5 4 6 2 2 4
Nadere informatie(b) Formuleer het verband tussen f en U(P, f), en tussen f en L(P, f). Bewijs de eerste. (c) Geef de definitie van Riemann integreerbaarheid van f.
Radboud Universiteit Nijmegen Tentamen Analyse 1 WP001B 2 juli 2015, 08:30 11:30 (12:30) Het gebruik van een rekenmachine, telefoon of tablet is niet toegestaan. U mag geen gebruik maken van het boek Analysis
Nadere informatieSemantiek 1 college 10. Jan Koster
Semantiek 1 college 10 Jan Koster 1 Vandaag Vorige keer: conceptuele structuur en semantische decompositie Vandaag: inleiding in de formele semantiek Gebruikt notaties uit formele logica plus de daar gehanteerde
Nadere informatieFP-theorie. 2IA50, Deel B. Inductieve definities 1/19. / department of mathematics and computer science
FP-theorie 2IA50, Deel B Inductieve definities 1/19 Inductieve definitie Definitie IL α, (Cons-)Lijsten over α Zij α een gegeven verzameling. De verzameling IL α van eindige (cons-)lijsten over α is de
Nadere informatieLogic for Computer Science
Logic for Computer Science 07 Predikatenlogica Wouter Swierstra University of Utrecht 1 Vrijdag Aanstaande vrijdag is geen hoorcollege of werkcollege. De tussentoets is uitgesteld tot volgende week dinsdag.
Nadere informatieDiscrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie
Discrete Structuren Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 4 april 2008 Discrete Structuren Week 8: Samenvatting Redeneerpatronen
Nadere informatieHoorcollege Logica. Hans-Dieter A. Hiep
Hoorcollege Logica Hans-Dieter A. Hiep Agenda 1. Horn-formules 2. Vervulbaarheidsprobleem Validiteit en vervulbaarheid Gegeven een formule φ in de (klassieke) propositielogica. Definitie φ is valide voor
Nadere informatieFormeel Denken 2013 Uitwerkingen Tentamen
Formeel Denken 201 Uitwerkingen Tentamen (29/01/1) 1. Benader de betekenis van de volgende Nederlandse zin zo goed mogelijk (6 punten) door een formule van de propositielogica: Het is koud, maar er ligt
Nadere informatieTentamen in2505-ii Berekenbaarheidstheorie
TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Tentamen in2505-ii Berekenbaarheidstheorie 16 juni 2008, 14.00 17.00 uur Dit tentamen bestaat uit 5 open vragen. Totaal
Nadere informatieOpdracht 1 Topics on Parsing and Formal Languages - fall 2010
Opdracht 1 Topics on Parsing and Formal Languages - fall 2010 Rick van der Zwet 13 november 2010 Samenvatting Dit schrijven zal uitwerkingen van opgaven behandelen uit het boek [JS2009]
Nadere informatieInleiding Analyse 2009
Inleiding Analyse 2009 Inleveropgaven A). Stel f(, y) = In (0, 0) is f niet gedefinieerd. We bestuderen y2 2 + y 4. lim f(, y). (,y) (0,0) 1. Bepaal de waarde van f(, y) op een willekeurige rechte lijn
Nadere informatieV.2 Limieten van functies
V.2 Limieten van functies Beschouw een deelverzameling D R, een functie f: D R en zij c R. We willen het gedrag van f in de buurt van c bestuderen. De functiewaarde in c is daarvoor niet belangrijk, de
Nadere informatieBewijzen en Redeneren voor Informatici
Bewijzen en Redeneren voor Informatici Reinoud Berkein 17 januari 2018 Samenvatting Een korte samenvatting van definities uit de cursus. Hoofdstuk 1 Doorsnede: De verzamerling die alle elementen bevat
Nadere informatieDivide & Conquer: Verdeel en Heers vervolg. Algoritmiek
Divide & Conquer: Verdeel en Heers vervolg Algoritmiek Algoritmische technieken Vorige keer: Divide and conquer techniek Aantal toepassingen van de techniek Analyse met Master theorem en substitutie Vandaag:
Nadere informatie(On)Doenlijke problemen
Fundamentele Informatica In3 005 Deel 2 College 1 Cees Witteveen Parallelle en Gedistribueerde Systemen Faculteit Informatie Technologie en Systemen Overzicht Inleiding - Relatie Deel 1 en Deel 2 - Doenlijke
Nadere informatieMeer oefenen. TI1300: Redeneren en Logica. Vertalen. Meerdere wegen leiden naar Rome
Meer oefenen TI1300: Redeneren en Logica College 13: Synta en Semantiek van de Predicatenlogica Tomas Klos Algoritmiek Groep Vertaal: Niet alle paarden zijn bruin Geef ook je vertaalsleutel (welke predicaten,
Nadere informatieDiscrete Wiskunde 2WC15, Lente Jan Draisma
Discrete Wiskunde 2WC15, Lente 2010 Jan Draisma HOOFDSTUK 2 Gröbnerbases 1. Vragen We hebben gezien dat de studie van stelsels polynoomvergelijkingen in meerdere variabelen op natuurlijke manier leidt
Nadere informatieLogica voor Informatica. predikatenlogica. Syntax van predikatenlogica. Mehdi Dastani Intelligent Systems Utrecht University
Logica voor Informatica predikatenlogica Syntax van predikatenlogica Mehdi Dastani m.m.dastani@uu.nl Intelligent Systems Utrecht University Redenering in Propositie Logica Als Jan zijn medicijnen neemt
Nadere informatieNiet-standaard analyse (Engelse titel: Non-standard analysis)
Technische Universiteit Delft Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Delft Institute of Applied Mathematics Niet-standaard analyse (Engelse titel: Non-standard analysis) Verslag ten behoeve
Nadere informatieTENTAMEN Basismodellen in de Informatica VOORBEELDUITWERKING
TENTAMEN Basismodellen in de Informatica vakcode: 211180 datum: 2 juli 2009 tijd: 9:00 12:30 uur VOORBEELDUITWERKING Algemeen Bij dit tentamen mag gebruik worden gemaakt van het boek van Sudkamp, van de
Nadere informatieEigenschappen en Axioma s van de E 6 -meetkunde
Faculteit Wetenschappen Vakgroep Wiskunde Eigenschappen en Axioma s van de E 6 -meetkunde Magali Victoor Promotor: Prof. dr. Hendrik Van Maldeghem Masterproef ingediend tot het behalen van de academische
Nadere informatieTermherschrijven. Jan van Eijck CWI. Achtergrondcollege Software Evolution, 22 september Samenvatting
Termherschrijven Jan van Eijck CWI jve@cwi.nl Achtergrondcollege Software Evolution, 22 september 2005 Samenvatting Wat zijn termen? Wat zijn regels voor vereenvoudigen van termen? Het begrip normaalvorm.
Nadere informatieOpgaven Functies en Reeksen. E.P. van den Ban
Opgaven Functies en Reeksen E.P. van den Ban c Mathematisch Instituut Universiteit Utrecht Augustus 2014 1 Opgaven bij Hoofdstuk 1 Opgave 1.1 Zij f : R n R partieel differentieerbaar naar iedere variabele
Nadere informatieFuncties deel 1. Vijfde college
3 Functies deel 1 Vijfde college 1 Ch.3 Functions and Algorithms Hoofdstuk 3 uit Schaum gaat over functies en algoritmen. Het gedeelte over algoritmen ( 3.8 en 3.9) komt uitgebreid aan de orde bij toekomstige
Nadere informatieGödels theorem An Incomplete Guide to Its Use and Abuse, Hoofdstuk 3
Gödels theorem An Incomplete Guide to Its Use and Abuse, Hoofdstuk 3 Koen Rutten, Aris van Dijk 30 mei 2007 Inhoudsopgave 1 Verzamelingen 2 1.1 Definitie................................ 2 1.2 Eigenschappen............................
Nadere informatieV.4 Eigenschappen van continue functies
V.4 Eigenschappen van continue functies We bestuderen een paar belangrijke stellingen over continue functies. Maxima en minima De stelling over continue functies die we in deze paragraaf bewijzen zegt
Nadere informatieTENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN
TENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN Vakcode: 8D. Datum: Donderdag 8 juli 4. Tijd: 14. 17. uur. Plaats: MA 1.44/1.46 Lees dit vóórdat je begint! Maak iedere opgave op een apart vel. Schrijf je
Nadere informatieOefening 2.2. Welke van de volgende beweringen zijn waar?
Oefeningen op hoofdstuk 2 Verzamelingenleer 2.1 Verzamelingen Oefening 2.1. Beschouw A = {1, {1}, {2}}. Welke van de volgende beweringen zijn waar? Beschouw nu A = {1, 2, {2}}, zelfde vraag. a. 1 A c.
Nadere informatieExamen Complexe Analyse (September 2008)
Examen Complexe Analyse (September 2008) De examenvragen vind je op het einde van dit documentje. Omdat het hier over weinig studenten gaat, heb ik geen puntenverdeling meegegeven. Vraag. Je had eerst
Nadere informatieVrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie
Vrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie Tentamen: Convexe Analyse en Optimalisering Opleiding: Bacheloropleiding Econometrie Vakcode: 64200 Datum:
Nadere informatieUitwerkingen Tentamen Wat is Wiskunde (WISB101) Donderdag 10 november 2016, 9:00-12:00
Uitweringen Tentamen Wat is Wisunde (WISB101) Donderdag 10 november 2016, 9:00-12:00 Docenten: Barbara van den Berg & Carel Faber & Arjen Baarsma & Ralph Klaasse & Vitor Blåsjö & Guido Terra-Bleeer Opgave
Nadere informatieUitgebreide uitwerking Tentamen Complexiteit, juni 2017
Uitgebreide uitwerking Tentamen Complexiteit, juni 017 Opgave 1. a. Een pad van de wortel naar een blad stelt de serie achtereenvolgende arrayvergelijkingen voor die het algoritme doet op zekere invoer.
Nadere informatieToelichting bij geselecteerde opdrachten uit Betekenis en Taalstructuur
Toelichting bij geselecteerde opdrachten uit Betekenis en Taalstructuur Hoofdstuk 2, tot en met pagina 41. Maak opdrachten 1,2,3,4,5,7,9,10,11,15,16 *1 Met "welgevormd" wordt bedoeld dat de formule toegestaan
Nadere informatieIntelligente Systemen & Logica. Architectuur. Intelligent Systeem als Logische Theorie. Geschiktheid van Logica
Intelligente Systemen & Logica Architectuur Intelligent systeem als kennissysteem: kennisrepresentatie automatisch redeneren/inferentie acquisitie van kennis modelleren communicatie (systeem-gebruikersdialoog)
Nadere informatieFormeel Denken 2014 Uitwerkingen Tentamen
Formeel Denken 2014 Uitwerkingen Tentamen (29/01/15) 1. Benader de betekenis van de volgende Nederlandse zin zo goed mogelijk (6 punten) door een formule van de propositielogica: Als het regent word ik
Nadere informatieSamenvatting. TI1306 Redeneren & Logica Review Guide 2014 Door: David Alderliesten. Disclaimer
Samenvatting TI1306 Redeneren & Logica Review Guide 2014 Door: David Alderliesten Disclaimer De informatie in dit document is afkomstig van derden. W.I.S.V. Christiaan Huygens betracht de grootst mogelijke
Nadere informatie