"Hier definieren wir einige Grundlagen und Notationen die im Skript verwendet werden.\n",
"Hier definieren wir einige Grundlagen und Notationen die im Skript verwendet werden.\n",
"Ein gutes Verständnis dieser Grundlagen und Notationen ist für das Verständnis des Skripts, aber auch anderer Teile der Informatik unumgänglich.\n",
"Ein gutes Verständnis dieser Grundlagen und Notationen ist für das Verständnis des Skripts, aber auch anderer Teile der Informatik unumgänglich.\n",
"\n",
"\n",
"Die Folien für diese Grundlagen sind als Jupyter Notebooks erstellt worden und im [Gitlab der Informatik](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob-teaching-notebooks) erhältlich.\n",
"Die Folien für diese Grundlagen sind als Jupyter Notebooks erstellt worden und im [Gitlab der Informatik](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob-teaching-notebooks) erhältlich.\n"
"\n",
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Was ist ein Notebook?\n",
"## Was ist ein Notebook?\n",
"\n",
"\n",
"* Dokument mit Text und ausführbaren Code-Abschnitten\n",
"* Dokument mit Text und ausführbaren Code-Abschnitten\n",
...
@@ -28,8 +33,13 @@
...
@@ -28,8 +33,13 @@
" * Speicherbar als Datei\n",
" * Speicherbar als Datei\n",
" * Code kann später neu ausgeführt werden\n",
" * Code kann später neu ausgeführt werden\n",
" * Weitergabe an andere Nutzer möglich\n",
" * Weitergabe an andere Nutzer möglich\n",
"* Implementierungen: Mathematica, Maple, Jupyter, u. a.\n",
"* Implementierungen: Mathematica, Maple, Jupyter, u. a."
"\n",
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Jupyter Notebook\n",
"## Jupyter Notebook\n",
"\n",
"\n",
"* Browserbasierte Notebook-Oberfläche\n",
"* Browserbasierte Notebook-Oberfläche\n",
...
@@ -42,7 +52,13 @@
...
@@ -42,7 +52,13 @@
" * Ein sprachspezifischer **Kernel** stellt die Sprache dem Frontend zur Verfügung\n",
" * Ein sprachspezifischer **Kernel** stellt die Sprache dem Frontend zur Verfügung\n",
"* Schnittstellen zwischen Frontend und Kernel sind sprachneutral\n",
"* Schnittstellen zwischen Frontend und Kernel sind sprachneutral\n",
" * Kernel können in (fast) jeder Sprache implementiert werden, kein Python-Code nötig\n",
" * Kernel können in (fast) jeder Sprache implementiert werden, kein Python-Code nötig\n",
"Unter der Interpretation $i$ ist die Formel $(p \\vee (\\neg p \\wedge q)$ wahr.\n",
"Unter der Interpretation $i$ ist die Formel $(p \\vee (\\neg p \\wedge q)$ wahr."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Modelle\n",
"\n",
"Man nennt so eine Interpretation ein <b>Modell</b> für die Formel.\n",
"Man nennt so eine Interpretation ein <b>Modell</b> für die Formel.\n",
"\n",
"\n",
"* eine Interpretation $i$ so dass $i(\\phi)={\\color{olive} TRUE}$ ist ein <b>Modell</b> für $\\phi$\n",
"* eine Interpretation $i$ so dass $i(\\phi)={\\color{olive} TRUE}$ ist ein <b>Modell</b> für $\\phi$\n",
...
@@ -809,8 +842,13 @@
...
@@ -809,8 +842,13 @@
"Die Formel ist also keine Tautologie, aber erfüllbar.\n",
"Die Formel ist also keine Tautologie, aber erfüllbar.\n",
"\n",
"\n",
"Die Formel $p \\vee \\neg p$ ist eine Tautologie: alle Interpretation machen die Formel wahr.\n",
"Die Formel $p \\vee \\neg p$ ist eine Tautologie: alle Interpretation machen die Formel wahr.\n",
"$p \\wedge \\neg p$ hingegen ist ein Widerspruch und hat kein Modell.\n",
"$p \\wedge \\neg p$ hingegen ist ein Widerspruch und hat kein Modell."
"\n",
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"# Äquivalenz von Formeln\n",
"# Äquivalenz von Formeln\n",
"\n",
"\n",
...
@@ -822,7 +860,7 @@
...
@@ -822,7 +860,7 @@
},
},
{
{
"cell_type": "code",
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"execution_count": 47,
"metadata": {},
"metadata": {},
"outputs": [
"outputs": [
{
{
...
@@ -843,7 +881,7 @@
...
@@ -843,7 +881,7 @@
"TRUE\tTRUE\tTRUE\tTRUE\n"
"TRUE\tTRUE\tTRUE\tTRUE\n"
]
]
},
},
"execution_count": 37,
"execution_count": 47,
"metadata": {},
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
"output_type": "execute_result"
}
}
...
@@ -864,8 +902,13 @@
...
@@ -864,8 +902,13 @@
"Kleine Anmerkung: das Werkzeug im Jupyter Notebook akzeptiert keine aussagenlogische Variablen sondern nur Bool'sche Datenvariablen. Anstatt $p$ muss man ```p=TRUE``` schreiben und anstatt $p \\vee q$ muss man ```p=TRUE ∨ q=TRUE``` schreiben. Mit ```bool(P)``` konvertiert man den Wahrheitswert einer Formel in einen Bool'schen Datenwert um.\n",
"Kleine Anmerkung: das Werkzeug im Jupyter Notebook akzeptiert keine aussagenlogische Variablen sondern nur Bool'sche Datenvariablen. Anstatt $p$ muss man ```p=TRUE``` schreiben und anstatt $p \\vee q$ muss man ```p=TRUE ∨ q=TRUE``` schreiben. Mit ```bool(P)``` konvertiert man den Wahrheitswert einer Formel in einen Bool'schen Datenwert um.\n",
"\n",
"\n",
"$\\equiv$ ist eine Relation zwischen logischen Formeln.\n",
"$\\equiv$ ist eine Relation zwischen logischen Formeln.\n",
"$\\equiv$ ist transitiv und kommutativ.\n",
"$\\equiv$ ist transitiv und kommutativ."
"\n",
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Wichtige Äquivalenzen\n",
"# Wichtige Äquivalenzen\n",
"Für alle Formeln $\\phi, \\psi$ der Aussagenlogik gilt:\n",
"Für alle Formeln $\\phi, \\psi$ der Aussagenlogik gilt:\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\\phi$ sind auch Modelle von $\\psi$ (per Definition von $\\models$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\\phi$ sind auch Modelle von $\\psi$ (per Definition von $\\models$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ in allen Modellen von $\\phi$ hat $\\neg \\psi$ den Wahrheitswert falsch (per Definition von $\\neg$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ in allen Modellen von $\\phi$ hat $\\neg \\psi$ den Wahrheitswert falsch (per Definition von $\\neg$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\\phi$ sind kein Modell von $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ (per Definition von $\\wedge$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\\phi$ sind kein Modell von $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ (per Definition von $\\wedge$)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ hat kein Modell (da auch kein Modell von $\\neg \\phi$ ein Modell von $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ sein kann)\n",
"* $\\Longleftrightarrow$ $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ hat kein Modell (da auch kein Modell von $\\neg \\phi$ ein Modell von $\\phi \\wedge \\neg \\psi$ sein kann)\n"
"* Datenvalidierung (ProB bei Siemens, Alstom, Thales; Paris L1)\n",
"* Datenvalidierung (ProB bei Siemens, Alstom, Thales; Paris L1)\n",
"* Software Entwicklung (AtelierB, Paris L14, L1, ....: seit 1999 kein einziger Bug !)\n",
"* Software Entwicklung (AtelierB, Paris L14, L1, ....: seit 1999 kein einziger Bug !)\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"# Andere Logiken\n",
"# Andere Logiken\n",
" \n",
" \n",
...
@@ -1608,7 +1462,13 @@
...
@@ -1608,7 +1462,13 @@
"* es gibt Intuitionistische Logik: Beweis durch Widerspruch dort nicht erlaubt\n",
"* es gibt Intuitionistische Logik: Beweis durch Widerspruch dort nicht erlaubt\n",
"* es gibt dreiwertige Logiken ( $2/0=1 \\wedge 1=2$ )\n",
"* es gibt dreiwertige Logiken ( $2/0=1 \\wedge 1=2$ )\n",
"* es gibt die Fuzzy Logik, modale Logiken, temporale Logiken,...\n",
"* es gibt die Fuzzy Logik, modale Logiken, temporale Logiken,...\n",
"* nicht-monotone Logiken\n",
"* nicht-monotone Logiken"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"# Zusammenfassung Logik\n",
"# Zusammenfassung Logik\n",
" \n",
" \n",
...
...
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Theoretische Informatik - Vorlesung 0 - Teil 1 Logik
# Theoretische Informatik - Vorlesung 0 - Teil 1 Logik
* April 2020
* April 2020
* Michael Leuschel
* Michael Leuschel
* Lehrstuhl Softwaretechnik und Programmiersprachen
* Lehrstuhl Softwaretechnik und Programmiersprachen
* Heinrich-Heine Universität Düsseldorf
* Heinrich-Heine Universität Düsseldorf
Grundlagen der Logik und Mengentheorie sind nicht im Skript.
Grundlagen der Logik und Mengentheorie sind nicht im Skript.
Hier definieren wir einige Grundlagen und Notationen die im Skript verwendet werden.
Hier definieren wir einige Grundlagen und Notationen die im Skript verwendet werden.
Ein gutes Verständnis dieser Grundlagen und Notationen ist für das Verständnis des Skripts, aber auch anderer Teile der Informatik unumgänglich.
Ein gutes Verständnis dieser Grundlagen und Notationen ist für das Verständnis des Skripts, aber auch anderer Teile der Informatik unumgänglich.
Die Folien für diese Grundlagen sind als Jupyter Notebooks erstellt worden und im [Gitlab der Informatik](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob-teaching-notebooks) erhältlich.
Die Folien für diese Grundlagen sind als Jupyter Notebooks erstellt worden und im [Gitlab der Informatik](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob-teaching-notebooks) erhältlich.
%% Cell type:markdown id: tags:
## Was ist ein Notebook?
## Was ist ein Notebook?
* Dokument mit Text und ausführbaren Code-Abschnitten
* Dokument mit Text und ausführbaren Code-Abschnitten
* Code kann interaktiv ausgeführt werden
* Code kann interaktiv ausgeführt werden
* Ergebnisse erscheinen im Notebook unter dem jeweiligem Code
* Ergebnisse erscheinen im Notebook unter dem jeweiligem Code
* Ähnlich wie eine REPL (read-eval-print-loop), mit einigen Unterschieden:
* Ähnlich wie eine REPL (read-eval-print-loop), mit einigen Unterschieden:
* Code-Abschnitte können "außer der Reihe" bearbeitet und ausgeführt werden
* Code-Abschnitte können "außer der Reihe" bearbeitet und ausgeführt werden
* Ausgaben können formatierten Text und Grafiken enthalten
* Ausgaben können formatierten Text und Grafiken enthalten
* Speicherbar als Datei
* Speicherbar als Datei
* Code kann später neu ausgeführt werden
* Code kann später neu ausgeführt werden
* Weitergabe an andere Nutzer möglich
* Weitergabe an andere Nutzer möglich
* Implementierungen: Mathematica, Maple, Jupyter, u. a.
* Implementierungen: Mathematica, Maple, Jupyter, u. a.
%% Cell type:markdown id: tags:
## Jupyter Notebook
## Jupyter Notebook
* Browserbasierte Notebook-Oberfläche
* Browserbasierte Notebook-Oberfläche
* Open Source und plattformübergreifend
* Open Source und plattformübergreifend
* Stammt aus der Python-Community, in Python implementiert
* Stammt aus der Python-Community, in Python implementiert
* ACM System Software Award 2017
* ACM System Software Award 2017
* Jupyter-Notebooks können aber verschiedene Programmiersprachen verwenden
* Jupyter-Notebooks können aber verschiedene Programmiersprachen verwenden
* Dazu trennt Jupyter strikt zwischen Frontend und Kernel:
* Dazu trennt Jupyter strikt zwischen Frontend und Kernel:
* Das allgemeine **Frontend** implementiert z. B. Benutzeroberfläche und Dateiformat
* Das allgemeine **Frontend** implementiert z. B. Benutzeroberfläche und Dateiformat
* Ein sprachspezifischer **Kernel** stellt die Sprache dem Frontend zur Verfügung
* Ein sprachspezifischer **Kernel** stellt die Sprache dem Frontend zur Verfügung
* Schnittstellen zwischen Frontend und Kernel sind sprachneutral
* Schnittstellen zwischen Frontend und Kernel sind sprachneutral
* Kernel können in (fast) jeder Sprache implementiert werden, kein Python-Code nötig
* Kernel können in (fast) jeder Sprache implementiert werden, kein Python-Code nötig
%% Cell type:markdown id: tags:
## [ProB](https://www3.hhu.de/stups/prob) Kernel
## [ProB](https://www3.hhu.de/stups/prob) Kernel


*[ProB](https://www3.hhu.de/stups/prob) ist ein Werkzeug zur Animation, Verifikation und Visualisierung formaler Spezifikationen
*[ProB](https://www3.hhu.de/stups/prob) ist ein Werkzeug zur Animation, Verifikation und Visualisierung formaler Spezifikationen
* Unterstützt B-Spezifikationen für sicherheitskritsche Anwendungen
* Unterstützt B-Spezifikationen für sicherheitskritsche Anwendungen
* Entwicklung am STUPS Lehrstuhl
* Entwicklung am STUPS Lehrstuhl
* Grundlage: Solver für Prädikatenlogik, Mengentheorie mit Relationen, Funktionen und Arithmetik.
* Grundlage: Solver für Prädikatenlogik, Mengentheorie mit Relationen, Funktionen und Arithmetik.
* Eignet sich aber auch für mathematische Ausführungen
* Eignet sich aber auch für mathematische Ausführungen
* Der [ProB-Jupyter-Kernel](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob2-jupyter-kernel) stellt die B Sprache und die mathematischen Grundlagen für Jupyter Notebooks zur Verfügung
* Der [ProB-Jupyter-Kernel](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob2-jupyter-kernel) stellt die B Sprache und die mathematischen Grundlagen für Jupyter Notebooks zur Verfügung
Um diese Notebooks zu starten kann man entweder selber Jupyter und den [ProB Kernel](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob2-jupyter-kernel) installieren.
Um diese Notebooks zu starten kann man entweder selber Jupyter und den [ProB Kernel](https://gitlab.cs.uni-duesseldorf.de/general/stups/prob2-jupyter-kernel) installieren.
Man kann aber auch die Notebooks vom Browser aus mit Binder starten (das dauert besonders beim ersten Mal etwas länger):
Man kann aber auch die Notebooks vom Browser aus mit Binder starten (das dauert besonders beim ersten Mal etwas länger):
Damit Jupyter formattierte Ausgabe für Formeln und Tabellen zulässt muss rechts oben in der Menuleiste auf "Not Trusted" drücken. Wenn das Notebook als "Trusted" markiert ist wird JavaScript aktiviert und die Ausgabe wird besser ausgegeben.
Damit Jupyter formattierte Ausgabe für Formeln und Tabellen zulässt muss rechts oben in der Menuleiste auf "Not Trusted" drücken. Wenn das Notebook als "Trusted" markiert ist wird JavaScript aktiviert und die Ausgabe wird besser ausgegeben.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Was ist Logik?
# Was ist Logik?
Quelle [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Logik):
Quelle [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Logik):
* vernünftiges Schlussfolgern, Denklehre
* vernünftiges Schlussfolgern, Denklehre
* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen
* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen
* Traditionell ist die Logik ein Teil der Philosophie.
* Traditionell ist die Logik ein Teil der Philosophie.
* Seit dem 20. Jahrhundert versteht man unter Logik überwiegend symbolische Logik, die auch als grundlegende Strukturwissenschaft, z. B. innerhalb der Mathematik und der theoretischen Informatik, behandelt wird.
* Seit dem 20. Jahrhundert versteht man unter Logik überwiegend symbolische Logik, die auch als grundlegende Strukturwissenschaft, z. B. innerhalb der Mathematik und der theoretischen Informatik, behandelt wird.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Warum Logik studieren?
# Warum Logik studieren?
* Hardware: logische Schaltkreise
* Hardware: logische Schaltkreise
* Wissensdarstellung und intelligentes Denken: Künstliche Intelligenz, deklarative Darstellung von Wissen, semantisches Web, ...
* Wissensdarstellung und intelligentes Denken: Künstliche Intelligenz, deklarative Darstellung von Wissen, semantisches Web, ...
* Überlegungen über Programme: Verifikation, statische Programmanalyse, Programmoptimierung,...
* Überlegungen über Programme: Verifikation, statische Programmanalyse, Programmoptimierung,...
* Universale Vorrichtung zur Berechnung: Datenbanken, logische Programmierung, ...
* Universale Vorrichtung zur Berechnung: Datenbanken, logische Programmierung, ...
* Grundlage der Mathematik und auch der theoretischen Informatik
* Grundlage der Mathematik und auch der theoretischen Informatik
* Halpern et al. On the Unusual Effectiveness of Logic in Computer Science. https://www.cs.cmu.edu/~rwh/papers/unreasonable/basl.pdf
* Halpern et al. On the Unusual Effectiveness of Logic in Computer Science. https://www.cs.cmu.edu/~rwh/papers/unreasonable/basl.pdf
* Zitat aus diesem Artikel: ```The effectiveness of logic in computer science is not by any means limited to the areas mentioned in here. As a matter of fact, it spans a wide spectrum of areas, from artificial intelligence to software engineering. Overall, logic provides computer science with both a unifying foundational framework and a powerful tool for modeling and reasoning about aspects of computation.```
* Zitat aus diesem Artikel: ```The effectiveness of logic in computer science is not by any means limited to the areas mentioned in here. As a matter of fact, it spans a wide spectrum of areas, from artificial intelligence to software engineering. Overall, logic provides computer science with both a unifying foundational framework and a powerful tool for modeling and reasoning about aspects of computation.```
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Welche Logik studieren?
# Welche Logik studieren?
* Aussagenlogik
* Aussagenlogik
* Prädikatenlogik der ersten Stufe (FOL - First Order Logic)
* Prädikatenlogik der ersten Stufe (FOL - First Order Logic)
* Logik höherer Stufe (HOL - Higher Order Logic)
* Logik höherer Stufe (HOL - Higher Order Logic)
* eine temporale Logik
* eine temporale Logik
* eine mehrwertige Logik oder gar Fuzzy Logik
* eine mehrwertige Logik oder gar Fuzzy Logik
* Relevanzlogik, lineare Logik
* Relevanzlogik, lineare Logik
* eine nichtmonotone Logik
* eine nichtmonotone Logik
Wir werden die klassische, zweiwertige, monotone **Aussagenlogik**
Wir werden die klassische, zweiwertige, monotone **Aussagenlogik**
und **Prädikatenlogik** studieren (zusammen mit Mengentheorie).
und **Prädikatenlogik** studieren (zusammen mit Mengentheorie).
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Aussagenlogik
# Aussagenlogik
Eine Aussage ist endweder wahr (TRUE) oder falsch (FALSE).
Eine Aussage ist endweder wahr (TRUE) oder falsch (FALSE).
Hier sind vier Aussagen:
Hier sind vier Aussagen:
1. Siegfried ist ein Ritter
1. Siegfried ist ein Ritter
2. Alle Ritter sagen die Wahrheit
2. Alle Ritter sagen die Wahrheit
3. Siegfried sagt "Ich habe den Drachen getötet"
3. Siegfried sagt "Ich habe den Drachen getötet"
4. Siegfried hat den Drachen getötet.
4. Siegfried hat den Drachen getötet.
Die Logik interessiert sich weniger ob Aussagen wahr oder falsch sind, sondern mehr um Zusammenhänge zwischen möglichen Wahrheitswerten verschiedener Aussagen und Formeln.
Die Logik interessiert sich weniger ob Aussagen wahr oder falsch sind, sondern mehr um Zusammenhänge zwischen möglichen Wahrheitswerten verschiedener Aussagen und Formeln.
Zum Beispiel, wenn wir die Aussagen 1,2 und 3 als wahr annehmen, dann müssen wir auch die Aussage 4 als wahr annehmen.
Zum Beispiel, wenn wir die Aussagen 1,2 und 3 als wahr annehmen, dann müssen wir auch die Aussage 4 als wahr annehmen.
Einige Aussagen haben manchmal vordefinierte Wahrheitswerte.
Einige Aussagen haben manchmal vordefinierte Wahrheitswerte.
Wir zum Beispiel benutzen Arithmetik und Mengetheorie in unseren logischen Formeln, ohne diese selber in Logik zu formalisieren.
Wir zum Beispiel benutzen Arithmetik und Mengetheorie in unseren logischen Formeln, ohne diese selber in Logik zu formalisieren.
Hier sind ein paar Aussagen in Arithmetik:
Hier sind ein paar Aussagen in Arithmetik:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1
2>1
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
1+1 = 2
1+1 = 2
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2<1
2<1
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{FALSE}$
$\mathit{FALSE}$
FALSE
FALSE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Junktoren und Formeln
# Junktoren und Formeln
Jede Aussage ist auch eine Formel der Aussagenlogik.
Jede Aussage ist auch eine Formel der Aussagenlogik.
Mit den Junktoren kann man Aussagen und Formeln zu grösseren Formeln der Aussagenlogik kombinieren.
Mit den Junktoren kann man Aussagen und Formeln zu grösseren Formeln der Aussagenlogik kombinieren.
Die Negation ```¬(F)``` einer Formel F ist auch eine Formel. Die negierte Formel ist wahr genau dann wenn (gdw) die ursprünglihe Formel falsch ist:
Die Negation ```¬(F)``` einer Formel F ist auch eine Formel. Die negierte Formel ist wahr genau dann wenn (gdw) die ursprünglihe Formel falsch ist:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
¬(2<1)
¬(2<1)
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
In diesen Notebooks muss der Inhalt der Negation immer geklammert werden. Im Skript ist das nicht immer nötig.
In diesen Notebooks muss der Inhalt der Negation immer geklammert werden. Im Skript ist das nicht immer nötig.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
Die Konjunktion ```F ∧ G``` von zwei Formeln ist wahr gdw beide Formeln wahr sind:
Die Konjunktion ```F ∧ G``` von zwei Formeln ist wahr gdw beide Formeln wahr sind:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ∧ 1>0
2>1 ∧ 1>0
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ∧ 1>2
2>1 ∧ 1>2
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{FALSE}$
$\mathit{FALSE}$
FALSE
FALSE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
Die Disjunktion ```F ∨ G``` von zwei Formeln ist wahr gdw mindestes eine der beiden Formeln wahr sind:
Die Disjunktion ```F ∨ G``` von zwei Formeln ist wahr gdw mindestes eine der beiden Formeln wahr sind:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ∨ 1>2
2>1 ∨ 1>2
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ∨ 3>1
2>1 ∨ 3>1
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
Die Implikation ```F ⇒ G``` von zwei Formeln ist wahr wenn entweder beide Formeln wahr sind oder die erste Formel F falsch ist:
Die Implikation ```F ⇒ G``` von zwei Formeln ist wahr wenn entweder beide Formeln wahr sind oder die erste Formel F falsch ist:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ⇒ 3>1
2>1 ⇒ 3>1
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2<1 ⇒ 1+1 = 5
2<1 ⇒ 1+1 = 5
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
2>1 ⇒ 1+1=5
2>1 ⇒ 1+1=5
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{FALSE}$
$\mathit{FALSE}$
FALSE
FALSE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
Die Äquivalenz ```F ⇔ G``` von zwei Formeln ist wahr wenn entweder beide Formeln wahr sind oder beide Formeln falsch sind:
Die Äquivalenz ```F ⇔ G``` von zwei Formeln ist wahr wenn entweder beide Formeln wahr sind oder beide Formeln falsch sind:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
1=2 ⇔ 2=1
1=2 ⇔ 2=1
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
1=3 ⇔ 1=1024
1=3 ⇔ 1=1024
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{TRUE}$
$\mathit{TRUE}$
TRUE
TRUE
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
1=1 ⇔ 2=3
1=1 ⇔ 2=3
```
```
%% Output
%% Output
$\mathit{FALSE}$
$\mathit{FALSE}$
FALSE
FALSE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
## Prioritäten
## Prioritäten
Anmerkung: Wir nehmen an, dass $\neg$ am stärksten bindet, dann kommen $\wedge$, $\vee$, $\Rightarrow$ und schließlich ⇔.
Anmerkung: Wir nehmen an, dass $\neg$ am stärksten bindet, dann kommen $\wedge$, $\vee$, $\Rightarrow$ und schließlich ⇔.
Die Formel $(p \vee (\neg p \wedge q)$ steht also für $(p \vee (\neg(p) \wedge q)$.
Die Formel $(p \vee (\neg p \wedge q)$ steht also für $(p \vee (\neg(p) \wedge q)$.
Wir schreiben diesen Tatbestand als $(p \vee (\neg p \wedge q) \equiv p \vee q$.
Wir schreiben diesen Tatbestand als $(p \vee (\neg p \wedge q) \equiv p \vee q$.
Kleine Anmerkung: das Werkzeug im Jupyter Notebook akzeptiert keine aussagenlogische Variablen sondern nur Bool'sche Datenvariablen. Anstatt $p$ muss man ```p=TRUE``` schreiben und anstatt $p \vee q$ muss man ```p=TRUE ∨ q=TRUE``` schreiben. Mit ```bool(P)``` konvertiert man den Wahrheitswert einer Formel in einen Bool'schen Datenwert um.
Kleine Anmerkung: das Werkzeug im Jupyter Notebook akzeptiert keine aussagenlogische Variablen sondern nur Bool'sche Datenvariablen. Anstatt $p$ muss man ```p=TRUE``` schreiben und anstatt $p \vee q$ muss man ```p=TRUE ∨ q=TRUE``` schreiben. Mit ```bool(P)``` konvertiert man den Wahrheitswert einer Formel in einen Bool'schen Datenwert um.
$\equiv$ ist eine Relation zwischen logischen Formeln.
$\equiv$ ist eine Relation zwischen logischen Formeln.
$\equiv$ ist transitiv und kommutativ.
$\equiv$ ist transitiv und kommutativ.
%% Cell type:markdown id: tags:
# Wichtige Äquivalenzen
# Wichtige Äquivalenzen
Für alle Formeln $\phi, \psi$ der Aussagenlogik gilt:
Für alle Formeln $\phi, \psi$ der Aussagenlogik gilt:
Diese Übersetzung erlaubt zwei Modelle, und auch eine fehlerhafte "Lösung" mit X als Schurken und Y als Ritter. Diese Lösung ist falsch, da X und Y die Wahrheit sagen, aber nur Y ein Ritter ist.
Diese Übersetzung erlaubt zwei Modelle, und auch eine fehlerhafte "Lösung" mit X als Schurken und Y als Ritter. Diese Lösung ist falsch, da X und Y die Wahrheit sagen, aber nur Y ein Ritter ist.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Beweis durch Widerspruch
# Beweis durch Widerspruch
* Theorem: $\phi \models \psi$ genau dann wenn $\phi \wedge \neg \psi$ kein Modell hat
* Theorem: $\phi \models \psi$ genau dann wenn $\phi \wedge \neg \psi$ kein Modell hat
Beweis (ist ein Äquivalenzbeweis auf Metaebene):
Beweis (ist ein Äquivalenzbeweis auf Metaebene):
* $\phi \models \psi$
* $\phi \models \psi$
* $\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\phi$ sind auch Modelle von $\psi$ (per Definition von $\models$)
* $\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\phi$ sind auch Modelle von $\psi$ (per Definition von $\models$)
* $\Longleftrightarrow$ in allen Modellen von $\phi$ hat $\neg \psi$ den Wahrheitswert falsch (per Definition von $\neg$)
* $\Longleftrightarrow$ in allen Modellen von $\phi$ hat $\neg \psi$ den Wahrheitswert falsch (per Definition von $\neg$)
* $\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\phi$ sind kein Modell von $\phi \wedge \neg \psi$ (per Definition von $\wedge$)
* $\Longleftrightarrow$ alle Modelle von $\phi$ sind kein Modell von $\phi \wedge \neg \psi$ (per Definition von $\wedge$)
* $\Longleftrightarrow$ $\phi \wedge \neg \psi$ hat kein Modell (da auch kein Modell von $\neg \phi$ ein Modell von $\phi \wedge \neg \psi$ sein kann)
* $\Longleftrightarrow$ $\phi \wedge \neg \psi$ hat kein Modell (da auch kein Modell von $\neg \phi$ ein Modell von $\phi \wedge \neg \psi$ sein kann)
* dem binären Prädikatensymbol $<$, hier in Infix-Notation, mit zwei Argumenten: $x$ und $5$. (In Präfix-Notation würde man $<(x,5)$ schreiben.)
* dem binären Prädikatensymbol $<$, hier in Infix-Notation, mit zwei Argumenten: $x$ und $5$. (In Präfix-Notation würde man $<(x,5)$ schreiben.)
Innerhalb von ```x<5``` ist $x$ eine freie Variable.
Innerhalb von ```x<5``` ist $x$ eine freie Variable.
In einer <b>geschlossenen</b> Formel der Prädikatenlogik müssen alle Variablen durch Quantoren gebunden werden.
In einer <b>geschlossenen</b> Formel der Prädikatenlogik müssen alle Variablen durch Quantoren gebunden werden.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Quantoren
# Quantoren
In der Prädikatenlogik gibt es zwei Quantoren:
In der Prädikatenlogik gibt es zwei Quantoren:
* den <b>Existenzquantor</b> $\exists$
* den <b>Existenzquantor</b> $\exists$
$\exists x. P$ ist wahr, wenn es mindestens ein Objekt $o$ gibt, so dass wenn man $x$ durch $o$ in $P$ ersetzt die Formel (ohne den Quantor) wahr ist
$\exists x. P$ ist wahr, wenn es mindestens ein Objekt $o$ gibt, so dass wenn man $x$ durch $o$ in $P$ ersetzt die Formel (ohne den Quantor) wahr ist
* den <b>Allquantor</b> $\forall$ (auch Universalquantor genannt)
* den <b>Allquantor</b> $\forall$ (auch Universalquantor genannt)
$\forall x. P$ ist wahr wenn die Formel $P$ für alle möglichen Ersetzungen von $x$ durch ein Objekt $o$ wahr ist
$\forall x. P$ ist wahr wenn die Formel $P$ für alle möglichen Ersetzungen von $x$ durch ein Objekt $o$ wahr ist
* $\exists x. x<5$ ist eine geschlossene Formel (aka eine Aussage). Mit der Standardinterpretation von $<$ und $5$ ist diese Formel wahr; eine Lösung ist $x=4$.
* $\exists x. x<5$ ist eine geschlossene Formel (aka eine Aussage). Mit der Standardinterpretation von $<$ und $5$ ist diese Formel wahr; eine Lösung ist $x=4$.
* $\forall x. x<5$ ist auch eine geschlossene Formel.
* $\forall x. x<5$ ist auch eine geschlossene Formel.
Mit der Standardinterpretation von $<$ und $5$ ist diese Formel falsch. Ein Gegenbeispiel ist $x=5$.
Mit der Standardinterpretation von $<$ und $5$ ist diese Formel falsch. Ein Gegenbeispiel ist $x=5$.
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
∃x.(x<5)
∃x.(x<5)
```
```
%% Output
$\mathit{TRUE}$
TRUE
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
In diesem Jupyter Notebook werden automatisch Existenzquantoren für alle offenen Variablen einegfügt:
In diesem Jupyter Notebook werden automatisch Existenzquantoren für alle offenen Variablen einegfügt:
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
x<5
x<5
```
```
%% Output
$\mathit{TRUE}$
**Solution:**
* $\mathit{x} = 0$
TRUE
Solution:
x = 0
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
x+20 = 30
x+20 = 30
```
```
%% Output
$\mathit{TRUE}$
**Solution:**
* $\mathit{x} = 10$
TRUE
Solution:
x = 10
%% Cell type:code id: tags:
%% Cell type:code id: tags:
``` prob
``` prob
x*x = 10000
x*x = 10000
```
```
%% Output
$\mathit{TRUE}$
**Solution:**
* $\mathit{x} = -100$
TRUE
Solution:
x = −100
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Logische Äquivalenz, Schlussfolgerung
# Logische Äquivalenz, Schlussfolgerung
Diese beiden Definitionen übernehmen wir wortwörtlich aus der Aussagenlogik:
Diese beiden Definitionen übernehmen wir wortwörtlich aus der Aussagenlogik:
* Zwei Formeln $\phi$ und $\psi$ sind <b>äquivalent</b> gdw sie die selben Modelle haben.
* Zwei Formeln $\phi$ und $\psi$ sind <b>äquivalent</b> gdw sie die selben Modelle haben.
* Wir schreiben dies als $\phi \equiv \psi$.
* Wir schreiben dies als $\phi \equiv \psi$.
* Eine Formel $\psi$ ist eine <b>logische Schlussfolgerung</b> von $\phi$, wenn alle Modelle von $\phi$ auch Modelle von $\psi$ sind.
* Eine Formel $\psi$ ist eine <b>logische Schlussfolgerung</b> von $\phi$, wenn alle Modelle von $\phi$ auch Modelle von $\psi$ sind.
* Wir schreiben dies als $\phi \models \psi$.
* Wir schreiben dies als $\phi \models \psi$.
%% Cell type:markdown id: tags:
Das Konzept der Modelle ist aber in Prädikatenlogik komplizierter:
Das Konzept der Modelle ist aber in Prädikatenlogik komplizierter:
* eine Menge an Objekten muss ausgewählt werden
* eine Menge an Objekten muss ausgewählt werden
* die Konstanten und Funktionen müssen den Objekten zugeordnet werden
* die Konstanten und Funktionen müssen den Objekten zugeordnet werden
* die Prädikate müssen Objekte auf Wahrheitswerte abbilden; Aussagen sind ein Spezialfall von Prädikaten.
* die Prädikate müssen Objekte auf Wahrheitswerte abbilden; Aussagen sind ein Spezialfall von Prädikaten.
* (manchmal sind bestimmte Symbole vordefiniert, wie $<$, $+$ oder $5$)
* (manchmal sind bestimmte Symbole vordefiniert, wie $<$, $+$ oder $5$)
Dies ist nicht Inhalt dieser Vorlesung.
Dies ist nicht Inhalt dieser Vorlesung.
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
# Quantoren: Einige Gesetze der Prädikatenlogik
# Quantoren: Einige Gesetze der Prädikatenlogik
Mit diesen beiden Gesetzen kann man die Negation zu den atomaren Aussagen und Prädikaten verschieben:
Mit diesen beiden Gesetzen kann man die Negation zu den atomaren Aussagen und Prädikaten verschieben: