George Georgescu 1, Afrodita Iorgulescu 2 1 Universitatea din Bucureşti, Catedra de Fundamentele Informaticii 2 Academia de Studii Economice, Catedra

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "George Georgescu 1, Afrodita Iorgulescu 2 1 Universitatea din Bucureşti, Catedra de Fundamentele Informaticii 2 Academia de Studii Economice, Catedra"

Transcript

1 Logică matematică George Georgescu 1, Afrodita Iorgulescu 2 1 Universitatea din Bucureşti, Catedra de Fundamentele Informaticii 2 Academia de Studii Economice, Catedra de Informatică Economică October 1, 2009

2 2

3 3

4 4

5 5 Prefaţă Logica se ocupă de legile gândirii (raţiunii) şi anume de acele proprietăţi structurale formale ale gândirii care apar în reflectarea proprietăţilor lumii reale. Deci avem gândirea, realitatea şi legătura dintre ele. In logică există substituienţi abstracţi pentru gândire, pentru realitate şi pentru legătura dintre ele şi anume, limbajul L substituie gândirea, structura S substituie realitatea (unde S este mai mult decât o colecţie de lucruri susceptibile de a fi corelate, ca înţeles, diferitelor expresii din limbaj), iar interpretarea I substituie legătura (I este o funcţie). Limbajul L este fixat, dar se consideră mai multe interpretări ale lui L în diferite structuri; aceasta pentru că, pe de-o parte, nu ştim în care realitate (lume) particulară ne regăsim cu adevărat, pe de altă parte pentru că logicienii sunt interesaţi de principiile universale, care sunt adevărate în orice lume posibilă. O teorie (în sens tehnic) este un limbaj L împreună cu o mulţime T de propoziţii sau formule din L. In practică, o teorie este definită fie sintactic, fie semantic, adică: - T poate fi formată din toate formulele care rezultă printr-o relaţie de implicare sintactică dintr-o mulţime de axiome sau - T poate fi formată din toate formulele care sunt adevărate în orice interpretare considerată. Scopul principal al logicii este studiul în paralel al relaţiei de implicare sintactică (formală): p q (q se deduce din p conform unor reguli prestabilite) şi al relaţiei de implicare semantică (reală): p = q (dacă p este adevărată, atunci q este adevărată). Logica clasică este bivalentă, în sensul că mulţimea valorilor de adevăr are două elemente: adevărul şi falsul. Logica propoziţiilor este teoria T a tuturor formulelor valide (i.e. care sunt adevărate în orice interpretare) într-un limbaj L al propoziţiilor. Această teorie este decidabilă (există un algoritm care, aplicat oricărei formule, ne spune dacă ea este din T ). Logica predicatelor este teoria T a tuturor formulelor valide într-un limbaj L al predicatelor. Presupunand că L are cel puţin un simbol de funcţie de rang cel puţin 1 sau un simbol de relaţie de rang cel puţin 2, atunci T nu este decidabilă, dar este axiomatizabilă (i.e. există o axiomatizare a lui T (cu axiome şi reguli de inferenţă) sub care formulele lui T sunt demonstrabile). In secolul al 19-lea apar primele sisteme de logică polivalentă. In evoluţia unei teorii ştiinţifice se disting patru etape succesive: etapa descriptivă, etapa inductivă, etapa deductivă şi etapa axiomatică. Organizarea ştiintei în teorii deductive este legată de evoluţia matematicii şi de expansiunea metodelor sale în celelalte ştiinţe. Eu afirm ca în orice disciplină a naturii se găseşte de fapt numai atâta adevărată ştiinţă câtă matematică se cuprinde în ea (Immanuel Kant).

6 6 Logica matematică este ştiinţa care are ca obiect studiul formelor propoziţionale şi al legilor de raţionare cu expresii propoziţionale, precum şi metodele care permit realizarea acestui studiu. In studiul propoziţiilor sau al expresiilor propoziţionale, logica matematică este interesată numai de valoarea logică. R. Descartes, prin încercarea de a forma o ştiinţă matematică generală, a stimulat cercetările logice în direcţia simbolismului matematic, lucru realizat parţial de G. Leibniz. La jumătatea secolului al 19-lea, George Boole şi Augustus De Morgan au introdus metodele matematice în logică, creând logica matematică. Calculul logic al lui G. Boole este bivalent şi se face după regulile din algebră; el stă la baza calculatoarelor actuale. Contribuţii ulterioare au adus G. Frege, G. Peano, B. Russell şi Gödel. Primul tratat modern de logică matematică, Principia Mathematica a fost scris de B. Russell şi A.N. Whitehead, între Intr-o etapă ulterioară apare logica polivalentă (cu mai multe valori de adevăr), prin lucrările lui J. Lukasiewicz şi L.E. Post, apoi ale lui C.C. Chang. In ţara noastră, cercetările de logică matematică au fost iniţiate de Gr. C. Moisil în 1933 şi cunosc în prezent o mare dezvoltare. Aplicaţiile logicii matematice se regăsesc la teoria algebrică a automatelor, la programarea automată, la programarea logică, la bazele de date relaţionale, în inteligenţa artificială. Cercetările contemporane tind să extindă considerabil sfera aplicaţiilor (logica fuzzy se aplică în economie, de exemplu). In paralel cu logica matematică, şi în stransă legătura cu ea, s-a dezvoltat algebra logicii matematice (teoria algebrelor Boole, teoria algebrelor MV, a algebrelor Lukasiewicz-Moisil, etc.), care constituie în prezent un capitol separat din algebră. In această lucrare sunt prezentate logica clasică, cu două valori de adevăr, şi modelul ei algebric, algebra Boole. Algebrele logicilor cu mai multe valori sunt prezentate in [29]. Lucrarea se adresează studenţilor facultăţilor de matematică informatică şi informatică economică, dar şi unui public mai larg. Bucureşti, Septembrie 2009 Autorii

7 Contents 1 Calculul propoziţiilor (Prez. neformalizată) Propoziţiile Valorea de adevăr a unei propoziţii Calculul predicatelor (Prez. neformalizată) Predicatele Valoarea de adevăr a unui predicat Latici Mulţimi (pre)ordonate Principiul dualităţii. Diagrama Hasse Reprezentarea unei relaţii binare pe o mulţime finită prin matrice booleană Prim (ultim) element, minorant (majorant), infimum (supremum). Axioma lui Zorn Latici Latici Ore şi latici Dedekind. Echivalenţa lor Exemple Latici distributive. Latici mărginite complementate Algebre Boole Algebre Boole: definiţie, exemple, proprietăţi Definiţia algebrei Boole Exemple de algebre Boole Proprietăţi ale algebrelor Boole Implicaţia şi echivalenţa booleană O definiţie echivalentă a algebrelor Boole Axiomele (B1) - (B7) implică (A1) - (A4) Axiomele (A1) - (A4) implică (B1) - (B7) Aplicaţiile α şi β sunt mutual inverse Inel Boole. Echivalenţa cu algebra Boole Subalgebre, homomorfisme Filtre (ideale) şi congruenţe. Algebre Boole cât

8 8 CONTENTS Filtre (ideale) şi sisteme deductive Congruenţe. Corespondenţa filtre - congruenţe Algebra Boole cât Filtru generat de o mulţime Teorema de reprezentare a lui Stone Algebre Boole atomice Dualitatea algebrelor Boole Algebre Boole injective Filtre fuzzy ale unei algebre Boole Mulţimi fuzzy Filtre fuzzy ale unei algebre Boole Mulţimi Conceptele fundamentale ale teoriei mulţimilor: clasa şi apartenenţa; mulţimea Relaţia de incluziune şi relaţia de egalitate între clase (mulţimi) Relaţia de incluziune între clase (mulţimi) Relaţia de egalitate între clase (mulţimi) Operaţii cu mulţimi. Algebra Boole a mulţimilor Reuniunea şi intersecţia a două mulţimi. Complementara unei mulţimi Generalizare: reuniunea şi intersecţia a n mulţimi Generalizare: reuniunea şi intersecţia unei familii de mulţimi Exemple Relaţii Produs cartezian a două mulţimi. Relaţii binare Produs cartezian a două mulţimi Relaţii binare Generalizare: Produs cartezian a n mulţimi (n 2). Relaţii n-are Produs cartezian a n mulţimi Relaţii n-are (n 2) Operaţii cu relaţii. Algebra Boole a relaţiilor Disjuncţia, conjuncţia şi negaţia unei relaţii binare Implicaţia şi echivalenţa relaţiilor binare Algebra Boole a relaţiilor Algebra relaţională a relaţiilor Compunerea şi inversarea relaţiilor binare Baze de date relaţionale Reprezentarea relaţiilor. Definiţii Limbajele de prelucrare a datelor

9 CONTENTS 9 7 Sistemul formal al calculului propoziţional (L) Introducere Sintaxa şi algebra calculului propoziţional Proprietăţi sintactice ale lui L Algebra Lindenbaum-Tarski - varianta Algebra Lindenbaum-Tarski - varianta Prealgebre Boole. Algebrele Boole ca prealgebre Boole cât Semantica calculului propoziţional L Mulţimi consistente. Teorema de completitudine extinsă (tare) Teorema de completitudine versus Teorema lui Stone Exemple de deducţii formale Sistemul formal al calculului cu predicate Structuri şi limbaj Semantica calculului cu predicate Exemple de enunţuri universal adevărate Sintaxa calculului cu predicate Algebra Lindenbaum-Tarski a calculului cu predicate Algebre Boole monadice. Algebre Boole cilindrice Teorema de completitudine. Modele Henkin Cum se stabileşte dacă o formulă este teoremă formală Dimensiunea probabilistă a logicii clasice Probabilităţi pe algebre Boole Evenimente şi probabilităţi Proprietăţi ale probabilităţilor σ-algebre şi σ-probabilităţi Teorema lui Carathéodory Teorema Horn-Tarski Modele probabiliste ale calculului cu predicate Structuri probabiliste Teorema de completitudine a lui Gaifman Către o teorie a modelelor probabiliste

10 10 CONTENTS

11 Chapter 1 Calculul propoziţiilor (Prezentare neformalizată) Vom face aici o prezentare neformalizată a calculului propoziţiilor clasic (bivalent), prezentarea formalizată fiind făcută mai târziu. Se spune, echivalent, Calculul propoziţiilor (propoziţional) sau Logica propoziţiilor. In calculul propoziţiilor se studiază propoziţiile (=propoziţii închise) din punctul de vedere al adevărului sau falsităţii lor, neluându-se în seamă conţinutul lor. 1.1 Propoziţiile Definiţie Un enunţ este un text lingvistic care se referă la un anumit domeniu U, numit univers al discursului şi exprimă o proprietate a unui obiect ( sau a unui grup de obiecte) din universul respectiv. Subiectul (subiectele) enunţului exprimă obiectul (obiectele). Partea predicativă a enunţului exprimă proprietatea. Definiţie Propoziţia este enunţul cu sens, în care toate subiectele sunt determinate. Vom nota propoziţiile cu p, q, r, s, t,.... Vom nota cu P 0 mulţimea propoziţiilor iniţiale, date, primitive. Din propoziţiile date în P 0 se construiesc propoziţii noi, compuse, cu ajutorul operatorilor logici, propoziţionali (= conectorilor logici, propoziţionali):,,,,. Astfel, pentru p, q propoziţii, avem următoarele definiţii. Definiţie Se numeşte negaţia propoziţiei p, şi se notează : p (se citeşte non p ), propoziţia care afirmă proprietatea contrară celei exprimate de p şi care se construieşte lingvistic din p prin intercalarea particulei negative nu în faţa părţii predicative a lui p. 11

12 12CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Definiţie Se numeşte disjuncţia propoziţiilor p, q (în această ordine), şi se notează: p q (se citeşte p sau q ), propoziţia care afirmă că cel puţin una din proprietăţile exprimate de p şi q are loc şi care se construieşte lingvistic alăturând textele celor două propoziţii în ordinea (p, q) şi intercalând între ele particula disjunctivă sau. Definiţie Se numeşte conjuncţia propoziţiilor p, q (în această ordine), şi se notează: p q (se citeşte p şi q ), propoziţia care afirmă că fiecare din proprietăţile exprimate de p şi q are loc şi care se construieşte lingvistic alăturând textele celor două propoziţii în ordinea (p, q) şi intercalând între ele particula conjunctivă şi. Definiţie Se numeşte implicaţia propoziţiilor p, q (în această ordine), şi se notează: p q (se citeşte p implică q sau dacă p atunci q ), propoziţia: p q. Definiţie Se numeşte echivalenţa propoziţiilor p, q (în această ordine), şi se notează: p q (se citeşte p echivalent cu q sau p dacă şi numai dacă q ), propoziţia: (p q) (q p). Deci, echivalenţa este conjuncţia a două implicaţii de sens contrar. Observaţii ) Implicaţia şi echivalenţa se definesc cu ajutorul operatorilor propoziţionali,,. 2) Operatorii propoziţionali afectează partea predicativă a enunţurilor, nu şi subiectul (subiectele). 3) Obiectul de studiu al calculului propoziţiilor este mulţimea P a tuturor propoziţiilor, care se obţin plecând de la propoziţiile din P 0 şi aplicând repetat, în toate modurile posibile, conectorii logici,,,,. Mai exact spus, mulţimea P se defineşte prin recurenţă astfel: (R1) Dacă p P 0, atunci p P. (R2) Dacă p, q P, atunci p, p q, p q, p q, p q P. (R3) Orice propoziţie p P se obţine aplicând regulile (R1) şi (R2) de un număr finit de ori. 4) Dacă p, q sunt propoziţii în sensul logicii matematice, atunci p q, p q etc. sunt propoziţii în sensul logicii matematice, dar din punctul de vedere al gramaticii nu sunt propoziţii, ci fraze. Deci, noţiunea de propoziţie cu care lucrează calculul propoziţiilor este diferită de no tiunea de propoziţie din gramatică. 1.2 Valorea de adevăr a unei propoziţii Logica (clasică a) propoziţiilor este bivalentă, adică studiază doar propoziţiile care sunt fie adevărate, fie false, adică care au cele două valori de adevăr extreme: adevărat şi fals.

13 1.2. VALOREA DE ADEVĂR A UNEI PROPOZIŢII 13 Observaţii ) Ipoteza este că fiecare propoziţie are o valoare de adevăr. Este clar că propoziţiile interogative ( Ce mai faci? etc. ), cele exclamative ( Ce frumos este afara! etc.) precum şi cele imperative ( Fii atent! etc.) nu au valoare de adevăr. Deci, doar propoziţiile declarative fac obiectul studiului logicii matematice, sunt propoziţii în sensul calculului propoziţiilor. 2) Problema determinării valorilor de adevăr ale propoziţiilor din mulţimea P 0 dată la început nu aparţine logicii matematice. De exemplu, dacă o propoziţie p P 0 este din domeniul chimiei, atunci stabilirea valorii de adevăr a propoziţiei p este o problemă a chimiei etc. Nu se presupune că am cunoaşte efectiv valorile de adevăr ale tuturor propoziţiilor din P 0. Definiţie O propoziţie este adevărată dacă şi numai dacă starea de fapt descrisă de propoziţie are loc. Stabilirea adevărului unei propoziţii se poate face şi in raport cu adevărul altor propoziţii. Să definim acum valorile de adevăr ale propoziţiilor compuse p, p q, p q, p q, p q în funcţie de valorile de adevăr ale propoziţiilor componente, p şi q. Definiţie Propoziţia p este adevărată dacă şi numai dacă propoziţia p este falsă. Rezultă că propoziţia p este falsă dacă şi numai dacă propoziţia p este adevărată. Definiţie Propoziţia p q este adevărată dacă şi numai dacă cel puţin una din propoziţiile p, q este adevărată. Rezultă că p q este falsă dacă şi numai dacă ambele propoziţii p, q sunt false. Definiţie Propoziţia p q este adevărată dacă şi numai dacă ambele propoziţii p, q sunt adevărate. Rezultă că p q este falsă dacă şi numai dacă cel puţin una din propoziţiile p, q este falsă. Pentru orice propoziţie p P 0, să asociem 1 valorii de adevăr adevărat şi 0 valorii de adevăr fals, adică să definim funcţia de adevăr (de evaluare) astfel: pentru orice p P 0, v 0 (p) = v 0 : P 0 {0, 1} { 1, dacă p este adevărată, 0, dacă p este falsă. Funcţia de adevăr v 0 : P 0 {0, 1} se extinde (prelungeste) în mod unic la funcţia de adevăr v : P {0, 1} astfel: pentru orice p, q P, { 1, v(p) = 0, v( p) = 0, v(p) = 1,

14 14CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Deducem că v(p q) = v( p q) = şi { 1, v(p) = 1 sau v(q) = 1, v(p q) = 0, v(p) = 0 şi v(q) = 0, { 1, v(p) = 1 şi v(q) = 1, v(p q) = 0, v(p) = 0 sau v(q) = 0. v(p q) = v((p q) (q p)) = = { 1, v( p) = 1 sau v(q) = 1, 0, v( p) = 0 şi v(q) = 0. = { 1, v(p) = 0 sau v(q) = 1, 0, v(p) = 1 şi v(q) = 0, { 1, v(p q) = 1 şi v(q p) = 1, 0, v(p q) = 0 sau v(q p) = 0. { 1, [v(p) = 0 şi v(q) = 0] sau [v(p) = 1 şi v(q) = 1], 0, [v(p) = 1 şi v(q) = 0] sau [v(p) = 0 şi v(q) = 1]. Obţinem atunci următoarele tabele de adevăr: (1) v(p) v( p) (2) v(p) v(q) v(p q) v(p q) v(p q) v(p q) sau următoarele matrici de adevăr: v(p q) v(q)=0 v(q)=1 v(p)=0 0 1 v(p)=1 1 1 v(p q) v(q)=0 v(q)=1 v(p)=0 0 0 v(p)=1 0 1 v(p q) v(q)=0 v(q)=1 v(p)=0 1 1 v(p)=1 0 1 v(p q) v(q)=0 v(q)=1 v(p)=0 1 0 v(p)=1 0 1

15 1.2. VALOREA DE ADEVĂR A UNEI PROPOZIŢII 15 Observaţie Dintr-o premiză (ipoteză) falsă, p, se poate obţine o concluzie, q, adevărată sau falsă, implicaţia fiind adevărată. Deci, atenţie la ipoteze. Rezultă că fiecărei propoziţii p P îi asociem o valoare de adevăr v(p) {0, 1} după următoarele reguli: 1) Dacă p P 0, atunci v(p) = v 0 (p), 2) Dacă p, q P şi am asociat propoziţiilor p, q valorile de adevăr v(p), v(q), atunci asociem propoziţiilor p, p q, p q, p q, p q valorile de adevăr v( p), v(p q), v(p q), v(p q), v(p q) date de tabelele sau matricile de mai sus. Să definim pe mulţimea L 2 = {0, 1} R operaţia unară L2 şi operaţiile binare L2, L2, L2, L2 astfel: pentru orice x, y L 2, and L 2 x def. = 1 x,, x L 2 y def = max(x, y), x L 2 y def. = min(x, y), x L 2 y def. = ( L 2 x) L 2 y, x L 2 y def. = (x L 2 y) L 2 (y L 2 x). Deducem următoarele tabele de valori: (3) x L 2 x (4) x y x L2 y x L2 y x L2 y x L2 y Din tabelele (1), (2) şi (3), (4), se vede că funcţia v : P L 2 este un homomorfism (adică pentru orice p, q P, v( p) = L2 v(p), v(p q) = v(p) L2 v(q), şi v(p q) = v(p) L2 v(q); rezultă că v(p q) = v(p) L2 v(q) şi v(p q) = v(p) L 2 v(q)). Se observă că v este surjectiv, dar nu este injectiv. Propoziţia Structura L 2 = (L 2 = {0, 1}, L2, L2, L2, 0, 1) este o algebră Boole cu două elemente, numita algebra Boole canonică. Dem. Rutină. Definiţie O propoziţie compusă p P care este adevărata independent de valorile de adevăr ale propoziţiilor componente se numeste propoziţie universal adevărata sau tautologie. O propoziţie compusă p P care este falsă independent de valorile de adevăr ale propoziţiilor componente se numeste contradicţie sau antilogie.

16 16CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Se observă că o propoziţie p P 0 nu poate fi tautologie sau antilogie, căci nu este compusă. Exemplu Exemplu de antilogie Pentru orice p P, p p Principiul contradicţiei. Exemple Exemple de tautologii Vom grupa unele exemple în grupe sau sisteme de tautologii, notate A 1, A 2, A 3, A 4, A 5, sisteme corespunzătoare celor mai utilizate sisteme de axiome ale sistemului formal al calculului propoziţiilor. Să notam cu O propoziţia p p şi cu I propoziţia p p, pentru orice p P. Atunci Sistemul A 1 (,,,, O, I): (P1) p p p, p p p (idempotenţa lui, ), (P2) p q q p, p q q p, (comutativitatea lui, ), (P3) p (q r) (p q) r, p (q r) (p q) r, (asociativitatea lui, ), (P4) p (p q) p, p (p q) p, (absorbţia), (P5) p (q r) (p y) (p r), p (q r) (p y) (p r), (distributivitatea lui faţă de şi invers), (P6) p O p, p I p, (P7) p p, adică I (Principiul terţului exclus), (p p) adică O (Principiul contradicţiei). Sistemul A 2 (, ): (G1) p (q p), (G2) [p (q r)] [(p q) (p r)], (G3) ( q p) (p q). Sistemul A 3 (,,, ): (G1) p (q p), (G2) [p (q r)] [(p q) (p r)], (G3) ( q p) (p q), (T4) p q p, (T5) p q q, (T6) p p q, (T7) q p q, (T8) (r p) [(r q) (r (p q))], (T9) (p r) [(q r) ((p q) r)]. Sistemul A 4 (, ):

17 1.2. VALOREA DE ADEVĂR A UNEI PROPOZIŢII 17 (S1) (p p) p, (S2) p (p q), (S3) p q q p, (S4) (p q) [(r p) (r q)]. Sistemul A 5 (, O): (V1) p (q p), (V2) [p (q r)] [(p q) (p r)], (V3) [(p O) O] p. Alte tautologii remarcabile sunt următoarele: (P8) (p q) p q, (p q) p q (Legile De Morgan), (P9) p p (Principiul dublei negaţii), (P10) (p q) [( p q) (p p)], (p q) [(p q) (p p)], (P11) p p, (P12) [(p q) p] (p q), [(p q) q] (p q) (două din schemele reducerii la absurd), (P13) (p q) ( q p) (se foloseşte în demonstraţii), (P14) (p q) p q (arată cum se neagă p q), (P15) p (p q) p q, (P16) [p (p q)] (p q), (P17) [(p q) q] p q, (P18) [p (q r)] [(p q) r] (stă la baza Teoremei deducţiei), (P19) p (q p), (P20) [(p q) r] [p (q r)], (P21) [(p q) (p r)] [p (q r)], (P22) (p q) [(r p) (r q)], (P23) [p (p q)] q (Modus ponens). In general, aflăm dacă o propoziţie compusă oarecare p P este tautologie sau nu cu ajutorul următorului algoritm: Dacă propoziţia p P se descompune în propoziţiile componente p 1, p 2,..., p n P 0, atunci vectorul (v(p 1 ), v(p 2 ),..., v(p n )) {0, 1} {0, 1}... {0, 1} = {0, 1} n. Mulţimea {0, 1} n are 2 n elemente. Parcurgem atunci un ciclu care generează cele 2 n elemente (vectori); pentru fiecare element (a 1, a 2,..., a n ) {0, 1} n calculam v(p) folosind valorile v(p i ) = a i, i = 1,..., n şi: - dacă pentru un anumit element (a 1, a 2,..., a n ) {0, 1} n obţinem v(p) = 0, atunci ciclul se opreşte, cu răspunsul p nu este tautologie ; - dacă ciclul se termină, adică dacă pentru toate cele 2 n elemente din {0, 1} n obţinem v(p) = 1, atunci răspunsul este p este tautologie. Dacă în algoritmul prezentat continuăm să calculam v(p) şi după ce întâlnim valoarea 0, deci dacă ducem ciclul până la capăt, atunci realizăm tabela de adevăr a propoziţiei date p.

18 18CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Faptul că se poate stabili algoritmic dacă o propoziţie oarecare este tautologie sau nu constituie o proprietate importantă, care se enunţă sub forma: calculul propoziţiilor este decidabil. Tabelele de adevăr, sau matricile de adevăr, constituie deci o modalitate algoritmică de a determina valoarea de adevăr a unei propoziţii compuse. Mai există şi alte modalităti, nealgoritmice, şi anume bazate pe proprietăţi deja stabilite ale altor propoziţii. Să definim pe mulţimea P o relaţie binară astfel: pentru orice p, q P, p q dacă şi numai dacă p q este tautologie, deci dacă şi numai dacă v(p q) = 1 întotdeauna. Vom nota astfel: p q def p q este tautologie, sau p q def v(p q) = 1. Atunci sunt adevărate următoarele două Propoziţii. Propoziţia Relaţia este o relaţie de echivalenţă pe P. Dem. (i) este reflexivă, adică pentru orice p P, p p. Intr-adevăr, fie p P, propoziţie fixată, altfel arbitrară; p p def p p este tautologie, ceea ce este adevărat, conform (P11). Conform Principiului Generalizării, (PG) pe scurt, rezultă că pentru orice p P, p p; deci (i) are loc. (ii) este simetrică, adică pentru orice p, q P, p q implică q p. Intradevăr, fie p, q P propoziţii fixate, altfel arbitrare; p q def v(p q) = 1; atunci v(q p) = 1, adică q p, deci p q implică q p. Conform (PG), pentru orice p, q P, p q implică q p, deci (ii) are loc. (iii) este tranzitivă, adică pentru orice p, q, r P, p q şi q r implică p r. Intr-adevăr, fie p, q, r P propoziţii fixate, altfel arbitrare; (p q şi q r) def (v(p q) = 1 şi v(q r) = 1); atunci v(p) v(q) v(p q) v(q) v(r) v(q r) Atunci obtinem:

19 1.2. VALOREA DE ADEVĂR A UNEI PROPOZIŢII 19 v(p) v(r) v(p r) deci v(p r) = 1, adică p r, deci p q şi q r implică p r. Conform (PG), pentru orice p, q, r P, p q şi q r implică p r, deci (iii) are loc. Propoziţia Pentru orice p, q, p, q P, avem proprietăţile: 1) dacă p q atunci p q, 2) dacă p p şi q q, atunci (p q) (p q ) şi (p q) (p q ), 3) (p p) (q q) şi (p p) (q q). Dem. 1) Fie p, q P, fixate, altfel arbitrare; p q def v(p q) = 1; atunci avem: v(p) v(q) v(p q) v( p) v( q) v( p q) adică p q. Rezultă, conform (PG), că pentru orice p, q P, dacă p q, atunci p q. 2) Fie p, q, p, q P, fixate, altfel arbitrare; (p p şi q q ) def (v(p p ) = 1 şi v(q q ) = 1), adică: v(p) v(p ) v(p p ) şi v(q) v(q ) v(q q ) de unde obţinem: v(p) v(p ) v(q) v(q ) v(p q) v(p q ) v((p q) (p q )) adică p q p q. Rezultă, conform (PG), că pentru orice p, q, p, q P, dacă p p şi q q, atunci (p q) (p q ). Analog se demonstrează că (p q) (p q ). 3) Fie p, q P, fixate, altfel arbitrare; p p q q def v((p p) (q q)) = 1; atunci avem:

20 20CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) v(p) v(q) v( p) v( q) v(p p) v(q q) v((p p) (q q)) adică p p q q. Rezultă, conform (PG), că pentru orice p, q P, p p q q. Restul se demonstrează la fel. Observaţii ) Propoziţia spune că relaţia este o relaţie de congruenţă pe (P,,, ). 2) In mod uzual, relaţia se mai notează. Deoarece este o relaţie de echivalenţă pe P, să formăm clasele de echivalenţă; vom nota cu p clasa lui p, pentru orice p P, i.e. p = {q P q p}. Lema p = q p q. Dem. = : p = q implică p q, deci p q. =: p q implică p q şi q p, adică p = q. Intr-adevăr, p q înseamnă că pentru orice r, r p r q. Fie r cu r p ; deci, r p; dar p q; rezultă r q, adică r q. Fie P/ = { p p P }. Atunci să definim pe P/ două operaţii binare, şi, o operaţie unara, NEG astfel: pentru orice p, q P/, p q def. = p q, p q def. = p q, NEG p def. = p. Aceste trei operaţii sunt bine definite (adică nu depind de reprezentanţii aleşi ai claselor), conform Propoziţiei (1),(2). Să considerăm, de asemenea, următoarele elemente remarcabile din P/ (conform Propoziţiei (3)): şi Obţinem atunci următoarea I def. = {p p p P } O def. = {p p p P }.

21 1.2. VALOREA DE ADEVĂR A UNEI PROPOZIŢII 21 Teorema Structura (P/,,, NEG, O, I ) este o algebră Boole. ), Dem. Trebuie să demonstrăm că, pentru orice p, q, r P/ : (B1) p p = p, p p = p, (B2) p q = q p, p q = q p, (B3) p ( q r ) = ( p q ) r, p ( q r ) = ( p q ) r, (B4) p ( p q ) = p, p ( p q ) = p, (B5) p ( q r ) = ( p q ) ( p r ), p ( q r ) = ( p q ) ( p r (B6) p O= p, p I = p, (B7) p NEG p = I, p NEG p = O. Vom demonstra prima egalitate din (B1): p p = p def p p= p egal. claselor p p p def. (p p) p este o tautologie, ceea ce este adevărat, conform primei tautologii (P1) din sistemul A 1 de tautologii. Restul proprietăţilor se demonstrează folosind, similar, restul tautologiilor din A 1. Dacă în algebra Boole P/ considerăm submulţimea P 2 = { O, I }, atunci structura (P 2,,, NEG, O, I ) este o subalgebră a algebrei Boole P/, deci este la rândul ei o algebră Boole, şi anume o algebră Boole cu două elemente (deci izomorfă cu algebra Boole canonică, L 2 ). Dacă facem asocierile: O - F ALSE, I - T RUE, - OR, - AND, NEG - NOT, atunci obţinem algebra Boole cu două elemente, (P 2 = {F ALSE, T RUE}, OR, AND, NOT, F ALSE, T RUE), care este implementată în limbajul PASCAL prin tipul de date BOOLEAN. Observaţii ) Am făcut o prezentare semantică, neformalizată, a calculului propoziţiilor. 2) Orice limbă este constituită dintr-un vocabular, o gramatică şi totalitatea frazelor posibile ale limbii, construite pe baza vocabularului, cu respectarea regulilor gramaticale. Prin analogie, vorbim de limbajul calculului propoziţiilor, al cărui vocabular este format din elementele mulţimii P 0, din conectorii logici (,,,, ) şi din parantezele rotunde stângă şi dreaptă, (, ), gramatica fiind dată de regulile (R1) - (R3), iar rolul frazelor este jucat de propoziţiile din P. 3) Semnul nu face parte din limbajul calculului propoziţiilor, iar afirmaţiile de forma: p q, p (q r) sunt afirmaţii despre limbajul calculului propoziţiilor; spunem că aceste afirmaţii fac parte din meta-limbajul calculului propoziţiilor.

22 22CHAPTER 1. CALCULUL PROPOZIŢIILOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Afirmatiile de forma: dacă p q atunci p q, dacă p p şi q q, atunci (p q) (p q ) sunt afirmaţii despre metalimbajul calculului propoziţiilor; spunem că ele fac parte meta-meta-limbajul calculului propoziţiilor; deci, este greşit să notăm cuvintele dacă... atunci cu semnul din limbaj.

23 Chapter 2 Calculul predicatelor (Prezentare neformalizată) Calculul predicatelor este o extensie a calculului propoziţiilor. In calculul predicatelor (logica predicatelor) se studiază, în afara propoziţiilor, predicatele (= funcţii propoziţionale = propoziţii variabile = propoziţii deschise). 2.1 Predicatele Definiţie Predicatul este enunţul cu sens care are printre subiectele sale cel puţin unul care este nedeterminat. Un subiect nedeterminat se numeste variabilă liberă. Predicatele se notează astfel: - cu P (x), dacă este un predicat unar (monadic) (= cu un loc liber); x este variabilă liberă. - cu P (x, y), dacă este binar (= cu 2 locuri libere), cu P (x, y, z), dacă este ternar(= cu 3 locuri libere),..., cu P (x 1, x 2,..., x n ), dacă este n-ar (= cu n locuri libere); dacă un predicat nu este monadic, se zice că este poliadic. x 1, x 2,..., x n sunt variabile libere. Exemple ) Enunţurile Socrate este muritor, Platon este muritor sunt propoziţii, adevărate, iar enunţul x este muritor este un predicat unar, pe care-l vom nota cu muritor(x) sau cu P (x). 2) Enunţurile 3 < 5, 10 < 5 sunt propoziţii, prima adevărată, a doua falsă, iar enunţul n < 5 este un predicat unar, pe care-l vom nota Q(n). 3) Enunţurile 2 3, 5 1 sunt propoziţii, prima adevărată, a doua falsă, iar enunţul x y este un predicat binar, pe care-l vom nota cu F (x, y). 23

24 24CHAPTER 2. CALCULUL PREDICATELOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) Observaţii ) Dacă P este un predicat care conţine, de exemplu, trei variabile libere, atunci in funcţie de situaţie, putem pune în evidenţă una, două sau toate trei variabilele, sau chiar niciuna, în care caz se scrie respectiv: P (x), P (x, y), P (x, y, z), P. 2) Propoziţiile pot fi considerate cazuri particulare (limită) de predicate şi anume: predicate cu 0 locuri. 3) Dacă într-un predicat n-ar (n 1) înlocuim toate cele n variabile libere (= subiecte nedeterminate) cu subiecte determinate(=obiecte), atunci obţinem o propoziţie. Deci, înlocuirea (=substituţia, fixarea) tuturor variabilelor libere ale unui predicat este o modalitate de trecere de la predicate la propoziţii. Vom vedea că mai există o modalitate: cuantificarea. 4) Locul variabilelor libere nu este indiferent. De exemplu, dacă P (x, y) x > y, atunci P (x, y) P (y, x). Mulţimea (mulţimile) de obiecte (domeniul) a (ale) unui predicat Definiţie Fie P (x) un predicat unar. Vom spune că variabila liberă x ia valori în mulţimea D de obiecte din universul de discurs U şi vom nota: x D, dacă pentru orice obiect a D, P (a) este o propoziţie cu sens, adevărată sau falsă. Exemple (1) Dacă P (x) x este muritor, atunci propoziţia Socrate este muritor are sens şi este adevărată, iar propoziţia Numarul 5 este muritor nu are sens. Deci, D este mulţimea oamenilor sau mulţimea animalelor. (2) Dacă Q(x) n < 5, atunci propoziţia 10 < 5 are sens şi este falsă, iar propoziţia Socrate < 5 nu are sens. Deci, D este N sau Q sau R. Definiţie Fie P (x 1, x 2,..., x n ) un predicat n-ar (n > 1). (i) Vom spune că variabilele libere x 1, x 2,..., x n iau valori în mulţimea de obiecte D din universul de discurs U (sau, echivalent, că tuplul de variabile libere (x 1, x 2,..., x n ) ia valori în produsul cartezian D D... D = D n, generat de mulţimea de obiecte D) şi vom nota aceasta cu: x i D, i = 1, n (sau, echivalent, cu (x 1, x 2,..., x n ) D n ) dacă pentru orice obiecte a i D, i = 1, n (sau, echivalent, pentru orice tuplu de obiecte (a 1, a 2,..., a n ) D n ) avem că P (a 1, a 2,..., a n ) este o propoziţie cu sens, adevărată sau falsă. Vom spune în acest caz că predicatul P este unisort (cu un singur sort). (ii) Vom spune că variabilele libere x 1, x 2,..., x n iau valori respectiv în mulţimile de obiecte D 1, D 2,..., D n din universul de discurs U (sau, echivalent, că tuplul de variabile libere (x 1, x 2,..., x n ) ia valori în produsul cartezian D 1 D 2... D n = n i=1 D i, generat de mulţimile de obiecte D 1, D 2,..., D n )

25 2.1. PREDICATELE 25 şi vom nota aceasta cu: x i D i, i = 1, n (sau, echivalent, cu (x 1, x 2,..., x n ) n i=1 D i ) dacă pentru orice obiecte a i D i, i = 1, n (sau, echivalent, pentru orice tuplu de obiecte (a 1, a 2,..., a n ) n i=1 D i) avem că P (a 1, a 2,..., a n ) este o propoziţie cu sens, adevărată sau falsă. Vom spune în acest caz că predicatul P este plurisort (cu mai multe sorturi). Observaţii (1) Mulţimea de obiecte D (mulţimile de obiecte D 1, D 2,..., D n ) depinde (depind) de P : D = D P (D 1 = D P 1,... D n = D P n ). (2) Semnul din scrierea: P (x) x este muritor înseamna că P (x) este o notaţie pentru x este muritor. Predicat parţial Definiţie Fie P (x 1, x 2, x 3,..., x n ) un predicat n-ar (n > 1). Dacă fixăm (precizăm) variabilele x 2, x 3,..., x n într-un mod oarecare (de exemplu, prin înlocuirea lor cu obiectele a 2, a 3,..., a n din mulţimea (mulţimile) de obiecte a (ale) lui P ), atunci enunţul obţinut, P (x 1, a 2, a 3,..., a n ), este un predicat unar, conţinând doar variabila x 1, care se numeşte predicatul parţial în raport cu x 1 obţinut din P prin fixarea variabilelor x 2, x 3,..., x n. Propoziţii complexe (enunţuri complexe) Din predicate date (sau din predicate şi propoziţii) se construiesc propoziţii complexe cu ajutorul operatorilor propoziţionali (,,,, ) şi al cuantificatorilor (, ), şi anume: (1) Fie, pentru început, predicatele unare P (x) şi Q(x). Enunţurile P (x), P (x) Q(x), P (x) Q(x), P (x) Q(x), P (x) Q(x) se construiesc lingvistic ca în cazul propoziţiilor, operatorii propoziţionali afectând părţile predicative, nu şi subiectele. Aceste enunţuri sunt de asemenea predicate. Enunţurile ( x)p (x) şi ( x)p (x) se construiesc lingvistic astfel: se scrie întreg textul predicatului (enunţului) P (x) şi se adaugă în faţa lui textul: Oricare ar fi x,, respectiv textul există (cel puţin un )x, astfel încât. Deci, enunţul ( x)p (x) se citeşte: Oricare ar fi x, P (x), iar enunţul ( x)p (x) se citeşte: există x, astfel încât P (x). Enunţurile ( x)p (x) şi ( x)p (x) nu se mai referă la obiectul nedeterminat x, ci la mulţimea de obiecte D în care variabila x ia valori, exprimând o proprietate a lui D, şi anume: Toate obiectele din D au proprietatea P, respectiv

26 26CHAPTER 2. CALCULUL PREDICATELOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) există cel puţin un obiect în D care are proprietatea P. Observaţii (1) Cuantificatorii lucrează asupra subiectului (subiectelor) unui enunţ. (2) Prin cuantificarea predicatului unar P (x), numărul locurilor libere din enunţul astfel obţinut s-a redus la 0. Deci, enunţurile ( x)p (x) şi ( x)p (x) sunt propoziţii, în care x se numeşte variabilă legată. Deci, cuantificarea este a doua modalitate de trecere de la predicate la propoziţii. (3) Cuantificatorii şi nu sunt independenţi (după cum nici şi nu sunt independenţi). (2) Fie acum P (x, y) şi Q(x, y) două predicate binare (sau unul unar şi celălalt binar). Construcţiile lingvistice ale enunţurilor: P (x, y), P (x, y) Q(x, y), P (x, y) Q(x, y), P (x, y) Q(x, y), P (x, y) Q(x, y) sunt evidente. Toate aceste enunţuri sunt predicate. Construcţiile lingvistice ale enunţurilor: (a) ( x)p (x, y), ( y)p (x, y), ( x)p (x, y), ( y)p (x, y), (b) ( x)( y)p (x, y), ( x)( y)p (x, y), ( x)( y)p (x, y), ( x)( y)p (x, y), ( y)( x)p (x, y), ( y)( x)p (x, y), ( y)( x)p (x, y), ( y)( x)p (x, y) sunt evidente, cele grupate în (a) fiind predicate, cele grupate în (b) fiind propoziţii. (3) Construcţiile propoziţiilor complexe în cazul predicatelor ternare,..., n-are se generalizează într-un mod evident. Observaţii (1) Fie P (x 1, x 2,..., x n ) un predicat n-ar (n > 1). Prin o cuatificare, numărul locurilor libere din predicat scade cu o unitate. Deci, enunţurile: ( x 1 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 1 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ) s.a.m.d. sunt predicate (n 1)-are, enunţurile: ( x 1 )( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 1 )( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 1 )( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 1 )( x 2 )P (x 1, x 2,..., x n ) ş.a.m.d. sunt predicate (n 2)-are, ş.a.m.d., iar enunţurile: ( x 1 )( x 2 )... ( x n )P (x 1, x 2,..., x n ), ( x 1 )( x 2 )... ( x n )P (x 1, x 2,..., x n ),... ( x 1 )( x 2 )... ( x n )P (x 1, x 2,..., x n ), ş.a.m.d. sunt predicate 0-are, adică sunt propoziţii.

27 2.1. PREDICATELE 27 Variabila care apare lângă un cuantificator (= aflată în aria de cuprindere a unui cuantificator) dispare din predicat, nu mai este liberă, ci legată. Evident, aceeaşi variabilă nu poate fi legată de mai multe ori într-un predicat. (2) Avem deci două modalităţi de trecere de la predicate (= propoziţii deschise) la propoziţii (= propoziţii închise), numite şi modalităţi de închidere a unui predicat: MOD1 - prin înlocuirea tuturor variabilelor libere cu obiecte, MOD2 - prin cuantificarea (legarea) tuturor variabilelor libere. (3) Dacă D, mulţimea de obiecte a unui predicat unar P (x), este finită: D = {a 1, a 2,..., a n }, atunci ( x)p (x) (P (a 1 ) P (a 2 )... P (a n )), ( x)p (x) (P (a 1 ) P (a 2 )... P (a n )), adică cuantificatorul universal coincide cu o conjuncţie, iar cuantificatorul existenţial coincide cu o disjuncţie. (4) Rezultătul unei cuantificări nu depinde de notaţia (numele) variabilei în raport cu care se face cuantificarea, adică, de exemplu: ( x)p (x) ( y)p (y) şi ( y)p (x, y, z) ( u)p (x, u, z) (este corect), dar ( x)p (x, y) ( y)p (x, y) şi ( u)p (x, u, z) ( x)p (x, x, z) (greşit). (5) In cazul unei cuantificări repetate nu putem înlocui variabila unei cuantificări cu o variabilă care intervine în altă cuantificare. Deci, ( x)( y)p (x, y, z) ( x)( u)p (x, u, z) (este corect), ( x)( y)p (x, y, z) ( x)( x)p (x, x, z) (este greşit). Convenţii de scriere (1) Vom scrie: ( x)p (x) în loc de: xp (x) şi vom scrie: ( x)p (x) în loc de: xp (x). Dar scrierea: ( )xp (x) este greşită, ca şi scrierea: ( )xp (x). (2) Pentru a uşura scrierea unei propoziţii complexe, vom presupune următoarele: (i) cuantificatorii (, ) au prioritate în faţa operatorilor propoziţionali (leagă mai tare), ei având aceeaşi prioritate (leagă la fel de tare); (ii) operatorii propoziţionali au priorităţile următoare: (I): ( leagă cel mai tare), (II):, (III):, (IV):, (V): ( leagă cel mai slab).

28 28CHAPTER 2. CALCULUL PREDICATELOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) 2.2 Valoarea de adevăr a unui predicat Un predicat unar, P (x), poate fi adevărat, fals, sau ambivalent. predicat n-ar (n > 1). La fel un Definiţie Fie P (x) un predicat unar şi D mulţimea sa de obiecte. Spunem că P (x) este adevărat dacă pentru orice a D, propoziţia P (a) este adevărată. Spunem că P (x) este fals dacă pentru orice a D, propoziţia P (a) este falsă. Spunem că P (x) este ambivalent dacă există a D, astfel încât propoziţia P (a) este adevărată şi există b D, astfel încât propoziţia P (b) este falsă. Exemple Fie D = N şi fie predicatele unare următoare care au pe D ca domeniu: (1) P (n) n 0 - este un predicat adevărat; (2) P (n) n < 0 - este un predicat fals; (3) P (n) n 5 - este un predicat ambivalent. Fie P (x) un predicat unar oarecare. Enunţurile ( x)p (x) şi ( x)p (x) sunt propoziţii, a căror valoare de adevăr se defineşte astfel: Definiţie (i) Propoziţia ( x)p (x) este adevărată dacă şi numai dacă predicatul P (x) este adevărat; propoziţia ( x)p (x) este falsă dacă şi numai dacă predicatul P (x) este fals sau ambivalent. (ii) Propoziţia ( x)p (x) este adevărată dacă şi numai dacă predicatul P (x) este adevărat sau ambivalent; propoziţia ( x)p (x) este falsă dacă şi numai dacă predicatul P (x) este fals. Fie P (x 1, x 2,..., x n ) un predicat n-ar (n > 1) oarecare. El poate fi adevărat, fals sau ambivalent, definiţiile fiind evidente. Exercitii (1) Fie P (x) un predicat unar. Să se demonstreze că următoarea propoziţie este întotdeauna adevărată: Dem. h [( x)p (x)] ( x)[ P (x)]. h ( [( x)p (x)] ( x)[ P (x)]) ( [( x)( P (x))] [( x)p (x)]). Să notăm cei doi termeni ai conjuncţiei astfel: h 1 [( x)p (x)] ( x)[ P (x)] ( x)p (x) x)[ P (x)], deoarece p p şi h 2 [( x)( P (x))] [( x)p (x)].

29 2.2. VALOAREA DE ADEVĂR A UNUI PREDICAT 29 h este atunci adevărată dacă şi numai dacă h 1 este adevărată şi h 2 este adevărată. Să notăm p ( x)p (x). Să arătăm că propoziţia h 1 este adevărată: - dacă propoziţia p este adevărată, atunci h 1 este adevărată; - dacă propoziţia p este falsă, atunci predicatul P (x) este fals sau ambivalent; rezultă că predicatul P (x) este adevărat sau ambivalent; deci propoziţia ( x)[ P (x)] este adevărată; rezultă că h 1 este adevărată. Să arătăm că propoziţia h 2 este adevărată: - dacă propoziţia p este adevărată, atunci predicatul P (x) este adevărat; atunci predicatul P (x) este fals; deci propoziţia ( x)[ P (x)] este falsă; rezultă că propoziţia [( x)( P (x))] este adevărată şi, deci, h 2 este adevărată; - dacă propoziţia p este falsă, atunci propoziţia p este adevărată şi deci h 2 este adevărată. Deci, h este adevărată întotdeauna. (2) Fie P (x) un predicat unar oarecare. Să se demonstreze că predicatul următor este adevărat: H(y) ( x)p (x) P (y). Dem. Conform definiţiei, predicatul H(y) este adevărat dacă şi numai dacă, pentru orice obiect a D H (D H este domeniul lui H), H(a) este o propoziţie adevărată. Fie atunci a D H un obiect oarecare, fixat, altfel arbitrar; să arătăm că H(a) este o propoziţie adevărată: H(a) ( x)p (x) P (a) [( x)p (x)] P (a). Să notăm p ( x)p (x) ; atunci - dacă propoziţia p este adevărată, atunci P (x) este un predicat adevărat, deci P (a) este o propoziţie adevărată şi, prin urnare, H(a) este o propoziţie adevărată; - dacă propoziţia p este falsă, atunci propoziţia p este adevărată şi, deci, propoziţia H(a) este adevărată. Deci, în ambele cazuri posibile, H(a) este o propoziţie adevărată. Rezultă, conform (PG), că pentru orice obiect a D H, propoziţia H(a) este adevărată, deci H(y) este un predicat adevărat. (3) Fie p o propoziţie şi Q(x) un predicat unar oarecare. Să se demonstreze că următoarea propoziţie este întotdeauna adevărată: h [( x)(p Q(x))] [p ( x)q(x)]. Dem. h [( x)( p Q(x))] [ p ( x)q(x)] ( x)[ ( p Q(x))] [ p ( x)q(x)] ( x)[p Q(x)] [ p ( x)q(x)], conform primului exerciţiu, faptului că p p şi conform legilor De Morgan.

30 30CHAPTER 2. CALCULUL PREDICATELOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) - Dacă p este falsă, atunci p este adevărată şi deci h este adevărată. - Dacă p este adevărată, atunci să notăm: h 1 ( x)[p Q(x)], h 2 [ p ( x)q(x)]. - dacă predicatul Q(x) este adevărat, atunci propoziţia ( x)q(x) este adevărată, deci h 2 este adevărată; rezultă h adevărată; - dacă predicatul Q(x) este fals, atunci predicatul Q(x) este adevărat; rezultă că p Q(x) este un predicat adevărat, de unde obţinem că h 1 este adevărată, deci h este adevărată; - dacă predicatul Q(x) este ambivalent, atunci predicatul Q(x) este ambivalent; rezultă că p Q(x) este un predicat ambivalent, de unde obţinem că h 1 este adevărată, deci h este adevărată. Deci, h este întotdeauna o propoziţie adevărată. Definiţie Se numeşte lege logică orice enunţ complex (adică format cu ajutorul operatorilor propoziţionali (,,,, ) şi al cuantificatorilor (, ) din alte enunţuri, numite enunţuri componente) care are proprietatea că este adevărat independent de valorile de adevăr ale enunţurilor componente. O lege logică care se construieşte fără cuatificatori se numeşte tautologie. O lege logică în construcţia căreia intervin şi cuantificatorii nu are un nume special în literatura de specialitate; noi o vom numi tautologie cuantificată. Un enunţ complex care este fals, oricare ar fi valorile de adevăr ale enunţurilor componente, se numeşte antilogie - dacă nu conţine cuantificatorii, şi antilogie cuantificată - dacă conţine cuantificatori. Exemple Exemple de antilogii cuantificate 1. ( x)p (x) ( x)[ P (x)], 2. ( x)p (x) ( x)[ P (x)]. Exemple Exemple de tautologii cuantificate Vom grupa exemplele de tautologii cuantificate în opt grupe: (I) echivalenţele cuantificatorilor: 1. [( x)p (x)] [( x)( P (x))], 2. [( x)p (x)] [( x)( P (x))], 3. [( x)p (x)] ( x)[ P (x)], (vezi exerciţiul 1) 4. [( x)p (x)] ( x)[ P (x)]. (II): 1. ( x)p (x) ( x)[ P (x)], 2. ( x)p (x) ( x)[ P (x)]. (III):

31 2.2. VALOAREA DE ADEVĂR A UNUI PREDICAT [( x)p (x) ( x)( P (x))], 2. [( x)p (x) ( x)( P (x))]. (IV): 1. ( x)p (x) P (y), (vezi exerciţiul 2) 2. P (y) ( x)p (x). (V) (o consecinţă a (IV)): ( x)p (x) ( x)p (x). (VI) Fie p o propoziţie şi Q(x) un predicat unar: 1. [( x)(p Q(x))] [p ( x)q(x)], Regula ( ) (vezi exerciţiul 3) 2. [( x)(q(x) p)] [( x)q(x) p], Regula ( ). (VII): 1. ( x)[p (x) Q(x)] [( x)p (x) ( x)q(x)], 2. ( x)[p (x) Q(x)] [( x)p (x) ( x)q(x)], 3. ( x)[p (x) Q(x)] [( x)p (x) ( x)q(x)], 4. ( x)[p (x) Q(x)] [( x)p (x) ( x)q(x)]. (VIII): 1. ( x)( y)p (x, y) ( y)( x)p (x, y), 2. ( x)( y)p (x, y) ( y)( x)p (x, y), 3. ( x)( y)p (x, y) ( y)( x)p (x, y). Observaţie Toate regulile de deducţie sunt consecinţe a trei reguli fundamentale: modus ponens,,. Se poate arăta că pentru nevoile unei teorii deductive ne putem rezuma doar la două reguli: modus ponens şi una din celelalte două. Observaţie Semnificaţia scrierilor din matematică x > 0, P (x) şi x > 0, P (x) este urmatoarea: x > 0, P (x) ( x)(x > 0 P (x)), x > 0, P (x) ( x)(x > 0 P (x)). In consecinţă, dacă le negăm, obţinem respectiv: ( x > 0, P (x)) (( x)(x > 0 P (x))) ( x) (x > 0 P (x)) ( x) ( (x > 0) P (x)) ( x)(x > 0 P (x)) x > 0, P (x).

32 32CHAPTER 2. CALCULUL PREDICATELOR (PREZ. NEFORMALIZATĂ) ( x > 0, P (x)) (( x)(x > 0 P (x))) ( x) (x > 0 P (x)) ( x)( (x > 0) P (x)) ( x)(x > 0 P (x)) x > 0, P (x). Calculul predicatelor prezentat se mai numeşte calculul predicatelor de ordinul I. Dacă variabilele libere x, y, z,... din predicate sunt mulţimi, atunci calculul predicatelor corespunzător se zice de ordinul II; dacă ele sunt mulţimi de mulţimi, calculul se zice de ordinul III ş.a.m.d.

33 Chapter 3 Latici 3.1 Mulţimi (pre)ordonate Definiţii Fie A o mulţime nevidă. O relaţie binară R pe A se numeşte relaţie de ordine (parţială) dacă sunt verificate următoarele axiome: pentru orice x, y, z A, (O 1 ) xrx (reflexivitatea), (O 2 ) dacă xry şi yrx, atunci x = y (antisimetria), (O 3 ) dacă xry şi yrz, atunci xrz (tranzitivitatea). Dacă R mai verifică şi axioma: (O 4 ) pentru orice x, y A, xry sau yrx (x şi y sunt compatibile), atunci R se numeşte relaţie de ordine totală. O relaţie binară R pe A se numeşte relaţie de preordine dacă verifică (O 1 ) şi (O 3 ). O pereche (A, R) se numeşte - mulţime (parţial) ordonată, dacă R este o relaţie de ordine (parţială) pe A, - mulţime total ordonată sau mulţime liniară (liniar ordonată) sau lanţ, dacă R este o relaţie de ordine totală pe A, - mulţime preordonată, dacă R este o relaţie de preordine pe A. Exemple (1) Mulţimile (R, ), (Q, ), (Z, ), (N, ) sunt lanţuri. (2) Dacă X este o mulţime nevidă, atunci (P(X), ) este o mulţime ordonată; ea este total ordonată dacă şi numai dacă X este formată dintr-un singur element. (3) Dacă X este o mulţime nevidă, atunci (X, =) este o mulţime ordonată (în acest caz R este = {(x, x) x X}). (4) Dacă pe mulţimea N = N\{0} definim, pentru orice x, y, x y x y (x este divizibil cu y), atunci (N, ) este o mulţime ordonată, dar nu total ordonată. 33

34 34 CHAPTER 3. LATICI (5) Dacă pe mulţimea C definim relaţia binară astfel: pentru orice z 1 = a 1 + ib 1, z 2 = a 2 + ib 2 C, z 1 z 2 (a 1 a 2, b 1 b 2 ), atunci (C, preced) este o mulţime ordonată, dar nu total ordonată. (6) Relaţia x y x y, definită pe Z, este o relaţie de preordine, care nu este relaţie de ordine. (7) Fie A mulţimea ofiţerilor dintr-o unitate militară. Pentru x, y A, spunem că x y dacă gradul lui x este mai mic sau egal cu gradul lui y. Atunci (A, ) este o mulţime preordonată, care nu este ordonată Principiul dualităţii. Diagrama Hasse Principiul dualităţii pentru mulţimi (pre)ordonate este următorul: Orice enunţ cu privire la mulţimea (pre) ordonată (A, ) rămâne valabil dacă peste tot în cuprinsul său schimbăm relaţia de (pre) ordine cu relaţia de (pre) ordine inversă, (y x x y, pentru orice x, y A). Structura (A, ) astfel obţinută este tot o mulţime (pre) ordonată, numită duala lui (L, ). Diagrama Hasse O relaţie binară pe o mulţime finită A se va reprezenta grafic prin diagrama Hasse astfel: elementele mulţimii sunt reprezentate prin puncte, iar faptul că x < y (adică x y şi x y) şi nu există z cu x < z < y se reprezintă printr-o linie care leagă cele doua puncte, y fiind situat mai sus ca x: y x Diagrama Hasse este utilă pentru recunoaşterea proprietăţilor relaţiei binare. Exemplu de diagramă Hasse. Dacă A = {a, b, c, d} şi R = {(a, a), (b, b), (c, c), (d, d), (a, b), (a, c), (a, d), (b, c), (b, d)}, atunci (A, R) este o mulţime ordonată, ce va fi reprezentată grafic de diagrama Hasse din Figura 3.1. Convenţie. O relaţie de (pre)ordine arbitrară pe o mulţime A va fi notată de acum înainte prin.

35 3.1. MULŢIMI (PRE)ORDONATE 35 c d b a Figure 3.1: Diagrama Hasse a mulţimii ordonate (A, R) Reprezentarea unei relaţii binare pe o mulţime finită prin matrice booleană Să observăm că oricărei mulţimi finite, concrete {x 1, x 2,..., x n } îi putem asocia o singură mulţime finită, abstractă {1, 2,..., n}, abstracţie făcând de un izomorfism, şi că oricărei mulţimi finite abstracte {1, 2,..., n} îi putem asocia o infinitate de mulţimi finite concrete {x 1, x 2,..., x n }. Fie o mulţime finită A = {x 1, x 2,..., x n } (A = {1, 2,..., n}) şi R o relaţie binară pe A. Vom asocia lui R o matrice booleană M R = (m ij ) i,j {1,2,...,n} astfel: m ij == { 1, dacă (xi, x j ) R ((i, j) R) 0, dacă (x i, x j ) R ((i, j) R). Se observă că mulţimea relaţiilor binare pe o mulţime finită cu n elemente este în corespondenţă biunivocă cu mulţimea matricilor booleene de ordinul n. Deci, o relaţie binară pe o mulţime finită cu n elemente poate fi dată, alternativ, printr-o matrice booleană de ordin n. De exemplu, relaţia R, definită mai sus pe mulţimea A = {a, b, c, d}, are următoarea matrice booleană asociată: M R = Condiţiile (O 1 ) - (O 4 ) din Definiţiile 1, verificate de o relaţie binară R pe o mulţime A finită cu n elemente, pot fi reformulate echivalent pentru matricea booleană asociată, M R, astfel: (O 1) pentru orice i {1, 2,..., n}, m ii = 1, (O 2) M R este o matrice antisimetrică (pentru orice i, j {1, 2,..., n}, m ij = 1 implică m ji = 0), (O 3) pentru orice i, j, k {1, 2,..., n}, m ij = 1 şi m jk = 1 implică m ik = 1, (O 4) pentru orice i, j {1, 2,..., n}, m ij = 1 sau m ji = 1. Exerciţiu Să se scrie un program pentru determinarea tuturor relaţiilor de ordine pe o

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element

Διαβάστε περισσότερα

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă. III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar

Διαβάστε περισσότερα

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE. 5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 Şiruri de numere reale

Curs 2 Şiruri de numere reale Curs 2 Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Convergenţă şi mărginire Teoremă Orice şir convergent este mărginit. Demonstraţie Fie (x n ) n 0 un

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1 1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b. Lucrare Soluţii 28 aprilie 2015 Varianta 1 I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2 Definiţie. Numărul întreg p se numeşte număr prim dacă p 0,

Διαβάστε περισσότερα

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune .3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune Definiţia.3. Se numeşte bază a spaţiului vectorial V o familie de vectori B care îndeplineşte condiţiile de mai jos: a) B este liniar independentă; b) B este

Διαβάστε περισσότερα

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă Noţiunea de spaţiu liniar 1 Noţiunea de spaţiu liniar Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară 2 Mulţime infinită liniar independentă 3 Schimbarea coordonatelor unui vector la o schimbare

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice 1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Subspatii ane Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VI Subspatii ane Table of Contents 1 Structura de spatiu an E 3 2 Subspatii

Διαβάστε περισσότερα

Integrala nedefinită (primitive)

Integrala nedefinită (primitive) nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale Transformări 1 Noţiunea de transformare liniară Proprietăţi. Operaţii Nucleul şi imagine Rangul şi defectul unei transformări 2 Matricea unei transformări Relaţia dintre rang şi defect Schimbarea matricei

Διαβάστε περισσότερα

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15 MĂSURI RELE Cursul 13 15 Măsuri reale Fie (,, µ) un spaţiu cu măsură completă şi f : R o funcţie -măsurabilă. Cum am văzut în Teorema 11.29, dacă f are integrală pe, atunci funcţia de mulţime ν : R, ν()

Διαβάστε περισσότερα

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)). Teoremă. (Y = f(x)). Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism Demonstraţie. f este continuă pe X: x 0 X, S Y (f(x 0 ), ε), S X (x 0, ε) aşa ca f(s X (x 0, ε)) = S Y (f(x 0 ), ε) : y

Διαβάστε περισσότερα

Metode de demonstraţie pentru teorema de completitutine - studiu comparativ -

Metode de demonstraţie pentru teorema de completitutine - studiu comparativ - Metode de demonstraţie pentru teorema de completitutine - studiu comparativ - Denisa Diaconescu 1 1 Introducere Teorema de completitudine a lui Gödel pentru logica de ordinul I este unul dintre cele mai

Διαβάστε περισσότερα

Probleme date la examenul de logică matematică şi computaţională. Partea a IX-a

Probleme date la examenul de logică matematică şi computaţională. Partea a IX-a Probleme date la examenul de logică matematică şi computaţională. Partea a IX-a Claudia MUREŞAN Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică Str. Academiei Nr. 14, Sector 1, Cod

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R În cele ce urmează, vom studia unele proprietăţi ale mulţimilor din R. Astfel, vom caracteriza locul" unui punct în cadrul unei mulţimi (în limba

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0 Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,

Διαβάστε περισσότερα

Criterii de comutativitate a grupurilor

Criterii de comutativitate a grupurilor Criterii de comutativitate a grupurilor Marius Tărnăuceanu 10.03.2017 Abstract În această lucrare vom prezenta mai multe condiţii suficiente de comutativitate a grupurilor. MSC (2010): 20A05, 20K99. Key

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 9 20 Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reiduurilor.

Διαβάστε περισσότερα

riptografie şi Securitate

riptografie şi Securitate riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare

Διαβάστε περισσότερα

Principiul Inductiei Matematice.

Principiul Inductiei Matematice. Principiul Inductiei Matematice. Principiul inductiei matematice constituie un mijloc important de demonstratie in matematica a propozitiilor (afirmatiilor) ce depind de argument natural. Metoda inductiei

Διαβάστε περισσότερα

Elemente de logicǎ matematicǎ

Elemente de logicǎ matematicǎ Elemente de logicǎ matematicǎ 9 noiembrie 2004 - Calcul propoziţional - Calculul predicatelor - Proceduri de decizie pt. realizabilitate - Demonstrare de teoreme prin rezoluţie Elemente de logicǎ matematicǎ

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare Matrice 1 Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul 2 Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 3 neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Notiunea de matrice Matrice

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011 Functii Breviar teoretic 8 ianuarie 011 15 ianuarie 011 I Fie I, interval si f : I 1) a) functia f este (strict) crescatoare pe I daca x, y I, x< y ( f( x) < f( y)), f( x) f( y) b) functia f este (strict)

Διαβάστε περισσότερα

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă. Sala: 2103 Decembrie 2014 Conf. univ. dr.: Dragoş-Pătru Covei CURS 11: ALGEBRĂ Specializarea: C.E., I.E., S.P.E. Nota: Acest curs nu a fost supus unui proces riguros de recenzare pentru a fi oficial publicat.

Διαβάστε περισσότερα

Criptosisteme cu cheie publică III

Criptosisteme cu cheie publică III Criptosisteme cu cheie publică III Anul II Aprilie 2017 Problema rucsacului ( knapsack problem ) Considerăm un număr natural V > 0 şi o mulţime finită de numere naturale pozitive {v 0, v 1,..., v k 1 }.

Διαβάστε περισσότερα

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

Conice - Câteva proprietǎţi elementare Conice - Câteva proprietǎţi elementare lect.dr. Mihai Chiş Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Universitatea de Vest din Timişoara Viitori Olimpici ediţia a 5-a, etapa I, clasa a XII-a 1 Definiţii

Διαβάστε περισσότερα

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt. liberi 1 liberi 2 3 4 Segment orientat liberi Fie S spaţiul geometric tridimensional cu axiomele lui Euclid. Orice pereche de puncte din S, notată (A, B) se numeşte segment orientat. Dacă A B, atunci direcţia

Διαβάστε περισσότερα

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi Lect. dr. Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei Algebră, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC http://math.etti.tuiasi.ro/maticiuc/ CURS XI XII SINTEZĂ 1 Algebra vectorială

Διαβάστε περισσότερα

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l + Semnul local al unei funcţii care are limită. Propoziţie. Fie f : D (, d) R, x 0 D. Presupunem că lim x x 0 f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl,

Διαβάστε περισσότερα

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. Seminarul 1 Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. 1.1 Breviar teoretic 1.1.1 Esalonul Redus pe Linii (ERL) Definitia 1. O matrice A L R mxn este in forma de Esalon Redus pe Linii (ERL), daca indeplineste

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite Capitolul 4 Integrale improprii 7-8 În cadrul studiului integrabilităţii iemann a unei funcţii s-au evidenţiat douăcondiţii esenţiale:. funcţia :[ ] este definită peintervalînchis şi mărginit (interval

Διαβάστε περισσότερα

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Noțiuni teoretice Criteriul Hurwitz de analiză a stabilității sistemelor liniare În cazul sistemelor liniare, stabilitatea este o condiție de localizare

Διαβάστε περισσότερα

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB, aprilie 7 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (3 puncte) ) (5 puncte) Fie matricele A = 3 4 9 8

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate Curs 4 I.4 Grafuri I.4.1 Grafuri orientate Definiţia I.4.1.1. Un graf orientat este un tuplu G = (N, A, ϕ : A N N), unde N şi A sunt mulţimi, numite mulţimea nodurilor, respectiv mulţimea arcelor, iar

Διαβάστε περισσότερα

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ CONCURS DE ADMITERE, 7 iulie 207 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (30 puncte) ) (0 puncte) Să se arate că oricare ar

Διαβάστε περισσότερα

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005. SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care

Διαβάστε περισσότερα

MARCAREA REZISTOARELOR

MARCAREA REZISTOARELOR 1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Partea a II-a. Elemente de teoria mulţimilor şi aplicaţii

Partea a II-a. Elemente de teoria mulţimilor şi aplicaţii Partea a II-a Elemente de teoria mulţimilor şi aplicaţii Cuprins I. Logică, mulţimi, axiome... 2 I.1. Mulţimi, teorie naivă. Paradoxuri şi necesitatea axiomatizării... 2 I.2. Principiile axiomaticii Zermelo-Fraenkel...

Διαβάστε περισσότερα

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel

Funcţii Ciudate. Beniamin Bogoşel Funcţii Ciudate Beniamin Bogoşel Scopul acestui articol este construcţia unor funcţii neobişnuite din punct de vedere intuitiv, care au anumite proprietăţi interesante. Construcţia acestor funcţii se face

Διαβάστε περισσότερα

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă Laborator 11 Mulţimi Julia. Temă 1. Clasa JuliaGreen. Să considerăm clasa JuliaGreen dată de exemplu la curs pentru metoda locului final şi să schimbăm numărul de iteraţii nriter = 100 în nriter = 101.

Διαβάστε περισσότερα

Modulul 1 MULŢIMI, RELAŢII, FUNCŢII

Modulul 1 MULŢIMI, RELAŢII, FUNCŢII Modulul 1 MULŢIMI, RELAŢII, FUNCŢII Subiecte : 1. Proprietăţile mulţimilor. Mulţimi numerice importante. 2. Relaţii binare. Relaţii de ordine. Relaţii de echivalenţă. 3. Imagini directe şi imagini inverse

Διαβάστε περισσότερα

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3 SEMINAR 2 SISTEME DE FRŢE CNCURENTE CUPRINS 2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere...1 2.1. Aspecte teoretice...2 2.2. Aplicaţii rezolvate...3 2. Sisteme de forţe concurente În acest

Διαβάστε περισσότερα

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 Marius Tărnăuceanu 1 Aprilie 2013 Abstract În această lucrare vom prezenta un rezultat ce extinde Problema

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

z a + c 0 + c 1 (z a)

z a + c 0 + c 1 (z a) 1 Serii Laurent (continuare) Teorema 1.1 Fie D C un domeniu, a D şi f : D \ {a} C o funcţie olomorfă. Punctul a este pol multiplu de ordin p al lui f dacă şi numai dacă dezvoltarea în serie Laurent a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca Conice Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea U.T. Cluj-Napoca Definiţie: Se numeşte curbă algebrică plană mulţimea punctelor din plan de ecuaţie implicită de forma (C) : F (x, y) = 0 în care funcţia F este

Διαβάστε περισσότερα

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0 Rezolvari ale unor probleme propuse "Matematica const în a dovedi ceea ce este evident în cel mai puµin evident mod." George Polya P/Seminar Valori si vectori proprii : Solutie: ( ) a) A = Valorile proprii:

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal Principiul I al termodinamicii exprimă legea conservării şi energiei dintr-o formă în alta şi se exprimă prin relaţia: ΔUQ-L, unde: ΔU-variaţia

Διαβάστε περισσότερα

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul Metode Numerice Curs 3 III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul III.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi III. 1.1. Reprezentarea internă a numerelor întregi fără semn (pozitive) Reprezentarea

Διαβάστε περισσότερα

Aritmetică. 1 Mulţimea numerelor naturale

Aritmetică. 1 Mulţimea numerelor naturale Aritmetică. 1 Mulţimea numerelor naturale Calitatea unei propoziţii matematice de a fi adevărată (sau falsă) se demonstrează (numim atunci propoziţia respectivă teoremă, lemă, propoziţie, corolar, etc)

Διαβάστε περισσότερα

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Preliminarii geometrice Spatiu Euclidean: E d Spatiu de d-tupluri,

Διαβάστε περισσότερα

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,...

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,... 1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,..., X n şi coeficienţi în K se înţelege un ansamblu de egalităţi formale

Διαβάστε περισσότερα

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2 .1 Sfera Definitia 1.1 Se numeşte sferă mulţimea tuturor punctelor din spaţiu pentru care distanţa la u punct fi numit centrul sferei este egalăcuunnumăr numit raza sferei. Fie centrul sferei C (a, b,

Διαβάστε περισσότερα

4. CIRCUITE LOGICE ELEMENTRE 4.. CIRCUITE LOGICE CU COMPONENTE DISCRETE 4.. PORŢI LOGICE ELEMENTRE CU COMPONENTE PSIVE Componente electronice pasive sunt componente care nu au capacitatea de a amplifica

Διαβάστε περισσότερα

1. Mulţimi. Definiţia mulţimii.

1. Mulţimi. Definiţia mulţimii. Definiţia mulţimii. 1. Mulţimi Definiţia 1.1. (Cantor) Prin mulţime înţelegem o colecţie de obiecte bine determinate şi distincte. Obiectele din care este constituită mulţimea se numesc elementele mulţimii.

Διαβάστε περισσότερα

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER 2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare Copyright Paul GASNER Definiţii Un decodor pe n bits are n intrări şi 2 n ieşiri; cele n intrări reprezintă un număr binar care determină în mod unic care

Διαβάστε περισσότερα

7 Distribuţia normală

7 Distribuţia normală 7 Distribuţia normală Distribuţia normală este cea mai importantă distribuţie continuă, deoarece în practică multe variabile aleatoare sunt variabile aleatoare normale, sunt aproximativ variabile aleatoare

Διαβάστε περισσότερα

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice Olimpiada de Fizică - Etapa pe judeţ 15 ianuarie 211 XI Problema a II - a (1 puncte) Diferite circuite electrice A. Un elev utilizează o sursă de tensiune (1), o cutie cu rezistenţe (2), un întrerupător

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială. Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial După cum s-a văzut deja, într-un spaţiu vectorial V avem mai multe baze, iar un vector x V va avea câte un sistem

Διαβάστε περισσότερα

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n A. Arusoaie arusoaie.andreea@gmail.com andreea.arusoaie@info.uaic.ro Facultatea de Informatică, Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 30 Octombrie 2017 Structura

Διαβάστε περισσότερα

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2 5.4. MULTIPLEXOARE Multiplexoarele (MUX) sunt circuite logice combinaţionale cu m intrări şi o singură ieşire, care permit transferul datelor de la una din intrări spre ieşirea unică. Selecţia intrării

Διαβάστε περισσότερα

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Coordonatori DANA HEUBERGER NICOLAE MUŞUROIA Nicolae Muşuroia Gheorghe Boroica Vasile Pop Dana Heuberger Florin Bojor MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Clasa a

Διαβάστε περισσότερα

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1) Ecuatii exponentiale Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. Cea mai simpla ecuatie exponentiala este de forma a x = b, () unde a >, a. Afirmatia.

Διαβάστε περισσότερα

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian.

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian. Spaţii vectoriale 1. Spaţii vectoriale. Definiţii şi proprietăţi de bază În continuare prin corp vom înţelege corp comutativ. Dacă nu se precizează altceva, se vor folosi notaţiile standard pentru elementele

Διαβάστε περισσότερα

8 Intervale de încredere

8 Intervale de încredere 8 Intervale de încredere În cursul anterior am determinat diverse estimări ˆ ale parametrului necunoscut al densităţii unei populaţii, folosind o selecţie 1 a acestei populaţii. În practică, valoarea calculată

Διαβάστε περισσότερα

Mulțimi fuzzy. G. Oltean. Sisteme cu logica nuantata, 1 /27

Mulțimi fuzzy. G. Oltean. Sisteme cu logica nuantata, 1 /27 Mulțimi fuzzy Este dificil de stabilit cu certitudine apartenenţa sau neapartenenţa unui obiect dat la o clasă sau alta de obiecte. Noţiunea de mulţime clasică reprezintă mai degrabă o idealizare a situaţiilor

Διαβάστε περισσότερα

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE 5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.

Διαβάστε περισσότερα

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Societatea de Ştiinţe Matematice din România Ministerul Educaţiei Naţionale Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015 Problema 1. Arătaţi că numărul 1 se poate reprezenta ca suma

Διαβάστε περισσότερα

Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi CALCUL DIFERENŢIAL

Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi CALCUL DIFERENŢIAL Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi ANALIZĂ MATEMATICĂ CALCUL DIFERENŢIAL IAŞI 2011 Cuprins 1 Noţiuni fundamentale de teoria mulţimilor

Διαβάστε περισσότερα

Reprezentare si rationament folosind clauze precise. Capitolul 2

Reprezentare si rationament folosind clauze precise. Capitolul 2 Reprezentare si rationament folosind clauze precise Capitolul 2 Agenti bazati pe cunostinte Una dintre abordarile clasice ale IA porneste de la premisa ca inteligenta umana este rezultatul realizarii de

Διαβάστε περισσότερα

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective: TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE 77 TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE Obiective: Deiirea pricipalelor proprietăţi matematice ale ucţiilor de mai multe variabile Aalia ucţiilor de utilitate şi

Διαβάστε περισσότερα

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I.

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I. Modelul 4 Se acordă din oficiu puncte.. Fie numărul complex z = i. Calculaţi (z ) 25. 2. Dacă x şi x 2 sunt rădăcinile ecuaţiei x 2 9x+8 =, atunci să se calculeze x2 +x2 2 x x 2. 3. Rezolvaţi în mulţimea

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016 16-17 ianuarie 2016 Problema 1. Se consideră graful G = pk n (p, n N, p 2, n 3). Unul din vârfurile lui G se uneşte cu câte un vârf din fiecare graf complet care nu-l conţine, obţinându-se un graf conex

Διαβάστε περισσότερα

Cercul lui Euler ( al celor nouă puncte și nu numai!)

Cercul lui Euler ( al celor nouă puncte și nu numai!) Cercul lui Euler ( al celor nouă puncte și nu numai!) Prof. ION CĂLINESCU,CNDG, Câmpulung Voi prezenta o abordare simplă a determinării cercului lui Euler, pe baza unei probleme de loc geometric. Preliminarii:

Διαβάστε περισσότερα

prin egalizarea histogramei

prin egalizarea histogramei Lucrarea 4 Îmbunătăţirea imaginilor prin egalizarea histogramei BREVIAR TEORETIC Tehnicile de îmbunătăţire a imaginilor bazate pe calculul histogramei modifică histograma astfel încât aceasta să aibă o

Διαβάστε περισσότερα

Modelul relaţional / Dependenţe

Modelul relaţional / Dependenţe October 30, 2017 Elemente ale modelului relaţional U mulţime de atribute: U = {A 1, A 2,..., A n }; dom(a i ) - domeniul valorilor atributului A i ; Definim uplu peste U ca fiind funcţia: ϕ : U dom(a i

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul II. Grupuri. II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor

Capitolul II. Grupuri. II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor Capitolul II Grupuri II.1. Grupuri; subgrupuri; divizori normali; grupuri factor Definiţia 1. Fie G o mulţime nevidă şi " " operaţie algebrică pe G. Cuplul (G, ) se numeşte grup, dacă sunt satisfăcute

Διαβάστε περισσότερα

DOUĂ DEMONSTRAŢII ALE TEOREMEI DE REPREZENTARE A LUI STONE. Andra Jugănaru

DOUĂ DEMONSTRAŢII ALE TEOREMEI DE REPREZENTARE A LUI STONE. Andra Jugănaru DOUĂ DEMONSTRAŢII ALE TEOREMEI DE REPREZENTARE A LUI STONE I Introucere Anra Jugănaru Scopul acestei lucrări este e a prezenta ouă emonstraţii ale teoremei următoare: orice algebră Boole este izomorfă

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul IX. Integrale curbilinii

Seminariile Capitolul IX. Integrale curbilinii Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 7 8 Capitolul IX. Integrale curbilinii. Să se calculee Im ) d, unde este segmentul

Διαβάστε περισσότερα

3 FUNCTII CONTINUE Noţiuni teoretice şi rezultate fundamentale Spaţiul euclidian R p. Pentru p N *, p 2 fixat, se defineşte R

3 FUNCTII CONTINUE Noţiuni teoretice şi rezultate fundamentale Spaţiul euclidian R p. Pentru p N *, p 2 fixat, se defineşte R 3 FUNCTII CONTINUE 3.. Noţiuni teoretice şi rezultate fundamentale. 3... Saţiul euclidian R Pentru N *, fixat, se defineşte R = R R R = {(x, x,, x : x, x,, x R} de ori De exemlu, R = {(x, y: x, yr} R 3

Διαβάστε περισσότερα

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011 Problema 1. Pentru ce valori ale lui n,m N (n,m 1) graful K n,m este eulerian? Problema 2. Să se construiască o funcţie care să recunoască un graf P 3 -free. La intrare aceasta va primi un graf G = ({1,...,n},E)

Διαβάστε περισσότερα