LógicaS Modales. Ricardo Oscar Rodríguez Departamento de Computación, Fac. Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Argentina.
|
|
- Vanesa Miranda Castellanos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Departamento de Computación, Fac. Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Argentina. Segunda Clase. 1er. Cuatrimestre, 2016
2 Outline 1 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales 2 Suplementados Cerrados por intersecciones Quasi-filtros Aumentados 3
3 Lógicas Modales: Sintáxis. 1 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Alfabeto: Un conjunto de variables proposicionales: V ar = {p 1, p 2,..., p n,...}. Un conjunto de símbolos lógicos primitivos: (implicación), (absurdo), y (necesidad). Un conjunto de símbolos lógicos definibles: (conjunción), (disyunción), (negación), (tautología), y (posibilidad). Un conjunto de símbolos auxiliares: (, ), {,}, etc. Fórmulas bien formadas (fbf): Toda variable proposicional es una fbf. es una fbf. If ϕ 1 y ϕ 2 son fbf s, entonces ( ϕ 1 ) y (ϕ 1 ϕ 2 ) son fbf s. Las anteriores son la únicas fbf s.
4 Lógicas Modales: Sintáxis. 2 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Definiciones: 1 ϕ = ϕ. 2 =. 3 ϕ = ϕ. 4 ϕ 1 ϕ 2 = ϕ 1 ϕ 2. 5 ϕ 1 ϕ 2 = (ϕ 1 ϕ 2 ). 6 ϕ 1 ϕ 2 = (ϕ 1 ϕ 2 ) (ϕ 2 ϕ 1 ).
5 Lógica Proposicional. 1 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Definición: Sea S es un conjunto de fórmulas. Diremos que S es: Cerrado por Modus Ponens: Si ϕ 1 y (ϕ 1 ϕ 2 ) S entonces ϕ 2 S. Cerrado por Sustitución: Si ϕ 1 S y σ es una fórmula cualquiera, entonces ϕ 1 (σ) S donde ϕ 1 (σ) es el resultado de reemplazar una variable proposicional de ϕ 1 por σ.
6 Lógica Proposicional. 2 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales En nuestro enfoque la Lógica Proposicional constituirá el sublenguaje de las Lógicas Modales. Recordemos que la Lógica Proposicional es el conjunto de fórmulas que contiene los siguientes axiomas: (A1) ϕ (ψ ϕ). (A2) (ϕ (ψ χ)) ((ϕ ψ) (ϕ χ)). (A3) ((ψ ) (ϕ )) (ϕ ψ). Y es cerrado por Modus Ponens y Sustitución. Notaremos con P L a este conjunto de fórmulas.
7 Noción de prueba Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Definición: Una fórmula ψ se dice que es deribable en una lógica S si existe una secuencia de fórmulas ϕ 1, ϕ 2,..., ϕ n tal que ϕ n = ψ tal que para todo 1 i n, ϕ i es un axioma de S o es obtenida por aplicar una regla de inferencia a sus fórmulas precedentes en la secuencia. A la secuencia se la suele llamar también prueba de ψ y n es llamada su longitud. En símbolos S ψ. Teorema: (Herbrand, 1930) Si Γ es un conjunto de fórmulas, ϕ y ψ son fórmulas, tal que Γ, ϕ ψ. Entonces, Γ (ϕ ψ). En particular, si ϕ ψ, entonces (ϕ ψ)
8 Ejemplo de prueba. 1 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Es sencillo demostrar que ϕ ϕ para toda fórmula ϕ a partir de los axiomas y reglas anteriores: (1) (ϕ (ψ χ)) ((ϕ ψ) (ϕ χ)) (A2) (2) (ϕ ((ϕ ϕ) ϕ)) ((ϕ (ϕ ϕ)) (ϕ ϕ)) (Sust. (1) (3) ϕ (ψ ϕ) (A1) (4) ϕ ((ϕ ϕ) ϕ) (Sust. (3)) (5) (ϕ (ϕ ϕ)) (ϕ ϕ) (MP (2)-(4)) (6) ϕ (ϕ ϕ) (Sust.(3)) (7) ϕ ϕ (MP (5)-(6)
9 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L.
10 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L. Porque usando el teorema de deducción de: ϕ, (ϕ ψ), (ψ χ) χ resulta (ϕ ψ), (ψ χ) (ϕ χ), (ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))...
11 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L. Porque usando el teorema de deducción de: ϕ, (ϕ ψ), (ψ χ) χ resulta (ϕ ψ), (ψ χ) (ϕ χ), (ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))... (((ϕ ψ) χ) (ψ χ)) P L.
12 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L. Porque usando el teorema de deducción de: ϕ, (ϕ ψ), (ψ χ) χ resulta (ϕ ψ), (ψ χ) (ϕ χ), (ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))... (((ϕ ψ) χ) (ψ χ)) P L. Porque de ψ, (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) χ resulta (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) (ψ χ)...
13 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L. Porque usando el teorema de deducción de: ϕ, (ϕ ψ), (ψ χ) χ resulta (ϕ ψ), (ψ χ) (ϕ χ), (ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))... (((ϕ ψ) χ) (ψ χ)) P L. Porque de ψ, (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) χ resulta (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) (ψ χ)... ((ϕ (ψ χ)) (ψ (ϕ χ))) P L
14 Ejemplo de prueba. 2 Repaso clase anterior Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales ((ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))) P L. Porque usando el teorema de deducción de: ϕ, (ϕ ψ), (ψ χ) χ resulta (ϕ ψ), (ψ χ) (ϕ χ), (ϕ ψ) ((ψ χ) (ϕ χ))... (((ϕ ψ) χ) (ψ χ)) P L. Porque de ψ, (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) χ resulta (ψ (ϕ ψ)), ((ϕ ψ) χ) (ψ χ)... ((ϕ (ψ χ)) (ψ (ϕ χ))) P L Porque ((ϕ (ψ χ)), (ϕ (ψ χ)) ((ϕ ψ) (ϕ χ)) (ψ (ϕ χ)).
15 Lógicas Modales Autocongruentes. Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Definición: Sea S es un conjunto de fórmulas modales. Diremos que S es una Lógica Modal Autocongruente si contiene los axiomas de la Lógica Proposicional, es cerrado por Modus Pones, por Sustituciones y por Congruencia, i.e.: Si ϕ 1 ϕ 2 S entonces ϕ 1 ϕ 2 S Definición: La Lógica Modal Autocongruente más pequeña será llamada C.
16 Lógicas Modales Regulares. 1 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Definición: Una lógica autocongruente S es llamada regular si (ϕ 1 ϕ 2 ) ϕ 1 ϕ 2 S. La lógica regular más pequeña se denominará R. Definición: Un conjunto de fórmulas S es cerrado por Monotonía si para toda fórmulas ϕ 1, ϕ 2 se tiene: Si (ϕ 1 ϕ 2 ) S, entonces ( ϕ 1 ϕ 2 ) S Observación: Toda lógica regular es cerrada por Monotonía.
17 Lógicas Modales Regulares. 2 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Los siguientes son tesis de cualquier lógica modal regular. (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ). ( ϕ 1 ϕ 2 ) (ϕ 1 ϕ 2 ). Prueba: Vamos a probar que (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ) R
18 Lógicas Modales Normales. 1 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Una subclase importante de lógicas autocongruentes corresponde a la siguiente: Definición: Una Lógica Modal Regular S es llamada Normal si (p p) S. La lógica modal Normal más pequeña es denotada como K.
19 Lógicas Modales Normales. 1 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Una subclase importante de lógicas autocongruentes corresponde a la siguiente: Definición: Una Lógica Modal Regular S es llamada Normal si (p p) S. La lógica modal Normal más pequeña es denotada como K. Definición: Un conjunto de fórmulas S es cerrado por Necesitación: Si ϕ S entonces ϕ S
20 Lógicas Modales Normales. 2 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Observación: Si S es una lógica modal regular, entonces S es Normal si y solamente si S es cerrada por Necesitación. Prueba:
21 Lógicas Modales Normales. 2 Sintáxis Lógicas Modales Autocongruentes Lógicas Modales Regulares Lógicas Modales Normales Observación: Si S es una lógica modal regular, entonces S es Normal si y solamente si S es cerrada por Necesitación. Prueba: Observación: La lógica normal K puede ser axiomatizada tomando los axiomas de la lógica proposicional, la fórmula (ϕ 1 ϕ 2 ) ( ϕ 1 ϕ 2 ), y como reglas de derivación: Modus Ponens, Sustitución y Necesitación. Prueba:
22 de Vecindad (Neighbourhood). 1 Un modelo de vecindad es una tripla W, N, e donde W es llamado el conjunto de mundos, e : W V ar {0, 1} es una valuación, y N : W ( (W )), i.e. N : W 2 2W es la función de vecindad. Decimos que en un mundo w W vale p V ar, en símbolos w = p, si y sólo si e(w, p) = 1. La interpretación de formulas complejas se define como sigue: w =. w = (ϕ ψ) sii w = ϕ ó w = ψ. w = ϕ sii {v W v = ϕ} N(w).
23 de Vecindad (Neighbourhood). 1 Un modelo de vecindad es una tripla W, N, e donde W es llamado el conjunto de mundos, e : W V ar {0, 1} es una valuación, y N : W ( (W )), i.e. N : W 2 2W es la función de vecindad. Decimos que en un mundo w W vale p V ar, en símbolos w = p, si y sólo si e(w, p) = 1. La interpretación de formulas complejas se define como sigue: w =. w = (ϕ ψ) sii w = ϕ ó w = ψ. w = ϕ sii {v W v = ϕ} N(w). Observación: En Chellas estos modelos son denominados minimales (Cap.7).
24 de Vecindad (Neighbourhood). 2 w = ϕ sii w = ϕ. w = ϕ sii {v W v = ϕ} N(w). w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = ϕ 1 ó w = ψ. w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = ϕ 1 y w = ψ. w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = (ϕ 1 ϕ 2 ) y w = (ϕ 2 ϕ 1 ).
25 de Vecindad (Neighbourhood). 2 w = ϕ sii w = ϕ. w = ϕ sii {v W v = ϕ} N(w). w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = ϕ 1 ó w = ψ. w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = ϕ 1 y w = ψ. w = ϕ 1 ϕ 2 sii w = (ϕ 1 ϕ 2 ) y w = (ϕ 2 ϕ 1 ). Bajo que condiciones será el caso que: w =?
26 Validez. 1 Dada la noción de verdad en un mundo podemos introducir nociones más fuertes de veracidad: Definición: Dado un modelos de vecindad N = W, N, e y una fórmula modal ϕ, decimos que ϕ es válida en N, en símbolos = N ϕ, si: w W : w = ϕ Además, si C es una clase de modelos de vecindad, diremos que una fórmula ϕ es válida en C, = C ϕ, si: N C : = N ϕ
27 Validez. 2 Teorema: Sea C es una clase de modelos de vecindad. Entonces: Si = C ϕ ψ entonces = C ϕ ψ
28 Validez. 2 Teorema: Sea C es una clase de modelos de vecindad. Entonces: Si = C ϕ ψ entonces = C ϕ ψ Prueba: Supongamos que C es una clase de modelos vecinales tal que = C ϕ ψ. Eso quiere decir que para todo N C : {v W v = ϕ} = {v W v = ψ}. Por lo tanto para todo w N C : w = ϕ sii w = ψ. Por lo cual queda probado que = C ϕ ψ.
29 Validez. 2 Teorema: Sea C es una clase de modelos de vecindad. Entonces: Si = C ϕ ψ entonces = C ϕ ψ Prueba: Supongamos que C es una clase de modelos vecinales tal que = C ϕ ψ. Eso quiere decir que para todo N C : {v W v = ϕ} = {v W v = ψ}. Por lo tanto para todo w N C : w = ϕ sii w = ψ. Por lo cual queda probado que = C ϕ ψ. Observación: Esto quiere decir que cualquier clase de modelos de vecindad define una lógica autocongruente.
30 No validez. Veamos que existen modelos vecinales que no validan las siguientes fórmulas: (Ejercicio) M. (ϕ ψ) ( ϕ ψ). C. ( ϕ ψ) (ϕ ψ). N..
31 No validez. Veamos que existen modelos vecinales que no validan las siguientes fórmulas: (Ejercicio) M. (ϕ ψ) ( ϕ ψ). C. ( ϕ ψ) (ϕ ψ). N.. Observación: En las lógicas modales hay una especie de slogan que refiere a la permiabilidad de la semántica para formar clases particulares (e interesantes) a partir de satisfacer un determinado conjunto de fórmulas.
32 Jerarquía de lógicas EMCN EMC EMN ECN EM EC EN E
33 Condiciones especiales. 1 Si denotamos N w en lugar de N(w) podemos considerar las siguientes condiciones sobre la función de vecindad: (m). Si X Y N w, entonces X N w y Y N w. (c). Si X N w y Y N w, entonces X Y N w. (n). W N w. (m ). Si X Y y X N w, entonces Y N w.
34 Condiciones especiales. 1 Si denotamos N w en lugar de N(w) podemos considerar las siguientes condiciones sobre la función de vecindad: (m). Si X Y N w, entonces X N w y Y N w. (c). Si X N w y Y N w, entonces X Y N w. (n). W N w. (m ). Si X Y y X N w, entonces Y N w. Observación: Las condiciones (m) y (m ) son equivalente.
35 Condiciones especiales. 1 Si denotamos N w en lugar de N(w) podemos considerar las siguientes condiciones sobre la función de vecindad: (m). Si X Y N w, entonces X N w y Y N w. (c). Si X N w y Y N w, entonces X Y N w. (n). W N w. (m ). Si X Y y X N w, entonces Y N w. Observación: Las condiciones (m) y (m ) son equivalente. Prueba: Supongamos que X Y N w. Como X Y X entonces X N w por (m ). Idem con Y. En el otro sentido, supongamos que X Y y X N w. Entonces X = X Y N w. Luego por (m) tenemos que Y N w.
36 Condiciones especiales. 2 De acuerdo a que condiciones (m), (c) ó (n) satisface la función de vecindad N decimos que el modelo es suplementado, cerrada por intersección ó contiene la unidad. Cuando N satisface las dos primeras condiciones se dice que el modelo es un quasi-filtro y si satisface las tres decimos que es un filtro. Teorema: Los siguientes esquemas son válidos en las respectivas clases de modelos: M en los suplementados. C en los cerrados por intersección. N en los que contienen la unidad.
37 Extensiones de un modelo. 1 Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo suplementado de N es el modelo de vecindad N + = W, N +, e tal que w W : N + w es cerrado por superconjuntos, i.e. X W : X N + w sii Y N w : Y X
38 Extensiones de un modelo. 1 Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo suplementado de N es el modelo de vecindad N + = W, N +, e tal que w W : N + w es cerrado por superconjuntos, i.e. X W : X N + w sii Y N w : Y X Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo cerrado por intersección de N es el modelo de vecindad N = W, N, e tal que w W y X W : X N + w sii Y 1,..., Y n N w tal que X = Y 1 Y n
39 Extensiones de un modelo. 2 Observación: Notar que w W : N w N + w y N w N w. Porqué?
40 Extensiones de un modelo. 2 Observación: Notar que w W : N w N + w y N w N w. Porqué? Además los modelos N + y N + son los mismos. Eso da sentido a la siguiente:
41 Extensiones de un modelo. 2 Observación: Notar que w W : N w N + w y N w N w. Porqué? Además los modelos N + y N + son los mismos. Eso da sentido a la siguiente: Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo quasi-filtro de N es el modelo de vecindad N ± = W, N ±, e, donde N ± = N + = N +.
42 Ejercicios Ejercicios: 1 SeaN = W, N, e un modelo de vecindad suplementado. Probar que para todo w W : N w si y sólo si W N w. 2 SeaN = W, N, e un modelo de vecindad suplementado. Probar que todo w W : w = ϕ si y sólo si X N w : X {v W v = ϕ}. 3 Encuentre un modelo de vecidad donde el axioma K no es válido.
43 Modelos aumentados. 1 Definición: Un modelo de vecindad N = W, N, e es aumentado, si es suplementado y w W resulta que: Nw N w o equivalentemente X N w sii Nw X
44 Modelos aumentados. 1 Definición: Un modelo de vecindad N = W, N, e es aumentado, si es suplementado y w W resulta que: Nw N w o equivalentemente X N w sii Nw X Observación: Es importante resaltar que la noción de aumentado involucra el hecho que sea cerrado por arbitraria intersecciones. En distinción al axioma C que en principio se refiere a finitas intersecciones. En este sentido todo modelo aumentado en un filtro pero la inversa no es necesariamente cierta. Ejemplo: Consideremos el modelo aumentado N = R, N, e donde R es el conjunto de los números reales y para cada r R : N r = {X R (r, s) X con s R y r < s}.
45 Modelos aumentados. 2 Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo aumentado de N es el modelo de vecindad N! = W, N!, e tal que para todo w W : N! w = {X W : N w X}
46 Modelos aumentados. 2 Definición: Sea N = W, N, e un modelo de vecindad. El modelo aumentado de N es el modelo de vecindad N! = W, N!, e tal que para todo w W : N! w = {X W : N w X} Observación: Si V ar es infinito y W representa todas las valuaciones posibles de ese lenguaje. Entonces eliminar de N! w una cantidad arbitraria de subconjuntos finitos de W tiene efecto inocuo respecto de la satisfacibilidad de una fórmula en w.
47 Modelos aumentados. 3 Definición: Un modelo de Kripke es una tripla M = W, R, e donde W y e son como antes y R W W una relación de accesibilidad. La interpretación de un fórmula modal es com sigue: w = ϕ sii w W : R(w, w ) w = ϕ
48 Modelos aumentados. 3 Definición: Un modelo de Kripke es una tripla M = W, R, e donde W y e son como antes y R W W una relación de accesibilidad. La interpretación de un fórmula modal es com sigue: w = ϕ sii w W : R(w, w ) w = ϕ Teorema: Para todo modelo de Kripke M = W, R, e existe un modelo de vecidad aumentado N = W, N, e que es equivalente y viceversa, i.e. para toda fórmula ϕ y w W : (M, w) = ϕ sii (N, w) = ϕ
49 Los esquemas D, T, B, 4 y 5. 1 D. ϕ ϕ. T. ϕ ϕ. B. ϕ ϕ. 4. ϕ ϕ. 5. ϕ ϕ. Ninguno de estos esquemas es válido en la clase de todos los modelos minimales. Pero cada uno de ellos puede ser identificado con una subclase que los valida de la siguiente forma:
50 Los esquemas D, T, B, 4 y 5. 2 Sea N = W, N, e un modelo de vecindad: (d). Si X N w, entonces X c N w. (t). Si X N w, entonces w X. (b). Si w X, entonces {w W : X c N w } N w. (iv). Si X N w, entonces {w W : X N w } N w.. (v). Si X N w, entonces {w W : X N w } N w.
51 Los esquemas D, T, B, 4 y 5. 2 Sea N = W, N, e un modelo de vecindad: (d). Si X N w, entonces X c N w. (t). Si X N w, entonces w X. (b). Si w X, entonces {w W : X c N w } N w. (iv). Si X N w, entonces {w W : X N w } N w.. (v). Si X N w, entonces {w W : X N w } N w. Teorema: Los siguientes esquemas son válidos en la clase de modelos: D: la condición (d). T: la condición (t). B: la condición (b). 4: la condición (iv). 5: la condición (v).
Introducción a la Lógica
Tema 0 Introducción a la Lógica En cualquier disciplina científica se necesita distinguir entre argumentos válidos y no válidos. Para ello, se utilizan, a menudo sin saberlo, las reglas de la lógica. Aquí
Más detallesMatemáticas Discretas TC1003
Matemáticas Discretas TC1003 Módulo I: s Válidos Departamento de Matemáticas ITESM Módulo I: s Válidos Matemáticas Discretas - p. 1/50 En matemáticas y en lógica un argumento no es una disputa. Más bien,
Más detallesConjuntos, relaciones y funciones Susana Puddu
Susana Puddu 1. Repaso sobre la teoría de conjuntos. Denotaremos por IN al conjunto de los números naturales y por ZZ al de los enteros. Dados dos conjuntos A y B decimos que A está contenido en B o también
Más detalles1. Sucesiones y redes.
1. Sucesiones y redes. PRACTICO 7. REDES. Se ha visto que el concepto de sucesión no permite caracterizar algunas nociones topológicas, salvo en espacios métricos. Esto empieza con algunas definiciones
Más detallesEspacios topológicos. 3.1 Espacio topológico
Capítulo 3 Espacios topológicos 3.1 Espacio topológico Definición 3.1.1. Un espacio topológico es un par (X, τ), donde X es un conjunto, y τ es una familia de subconjuntos de X que verifica las siguientes
Más detallesCapítulo 4. Lógica matemática. Continuar
Capítulo 4. Lógica matemática Continuar Introducción La lógica estudia la forma del razonamiento, es una disciplina que por medio de reglas y técnicas determina si un teorema es falso o verdadero, además
Más detallesEn general, un conjunto A se define seleccionando los elementos de un cierto conjunto U de referencia que cumplen una determinada propiedad.
nidad 3: Conjuntos 3.1 Introducción Georg Cantor [1845-1918] formuló de manera individual la teoría de conjuntos a finales del siglo XIX y principios del XX. Su objetivo era el de formalizar las matemáticas
Más detallesIIC2213. IIC2213 Teorías 1 / 42
Teorías IIC2213 IIC2213 Teorías 1 / 42 Qué es una teoría? Una teoría es un cúmulo de información. Debe estar libre de contradicciones. Debe ser cerrada con respecto a lo que se puede deducir de ella. Inicialmente
Más detallesLógica proposicional. Ivan Olmos Pineda
Lógica proposicional Ivan Olmos Pineda Introducción Originalmente, la lógica trataba con argumentos en el lenguaje natural es el siguiente argumento válido? Todos los hombres son mortales Sócrates es hombre
Más detallesEl sistema de Hilbert: Lógica de Primer Orden
El sistema de Hilbert: Lógica de Primer Orden El sistema de deducción de Hilbert para la lógica de primer orden consta de los siguientes elementos: IIC2213 Lógica de Primer Orden 55 / 65 El sistema de
Más detallesMétodos de Inteligencia Artificial
Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP Contenido Lógica proposicional Lógica de predicados Inferencia en lógica
Más detallesCardinalidad. Teorema 0.3 Todo conjunto infinito contiene un subconjunto infinito numerable.
Cardinalidad Dados dos conjuntos A y B, decimos que A es equivalente a B, o que A y B tienen la misma potencia, y lo notamos A B, si existe una biyección de A en B Es fácil probar que es una relación de
Más detallesINTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÓDULO 6- CÁLCULO DE PREDICADOS Y LÓGICA DE PRIMER ORDEN
INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÓDULO 6- CÁLCULO DE PREDICADOS Y LÓGICA DE PRIMER ORDEN Referencias: Inteligencia Artificial Russell and Norvig Cap.6. Artificial Intellingence Nils Nilsson Ch.4
Más detalles1 NOCIONES BÁSICAS SOBRE CONJUNTOS. SÍMBOLOS.
UNIDAD 1.- CONCEPTOS REQUERIDOS CONJUNTOS. AXIOMAS DE PERTENENCIA, PARALELISMO, ORDEN Y PARTICIÓN. 1 NOCIONES BÁSICAS SOBRE CONJUNTOS. SÍMBOLOS. 1.1 Determinaciones de un conjunto. Un conjunto queda determinado
Más detallesLenguajes, Gramáticas y Autómatas Conceptos
Lenguajes, Gramáticas y Autómatas Conceptos Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas C.P.S. Universidad de Zaragoza Última revisión: Febrero. 2004 11/02/2004 1 Índice Alfabetos, palabras y
Más detallesCAPÍTULO 2 NOCIONES BÁSICAS DE TEORÍA DE CONJUNTOS
CAPÍTULO 2 NOCIONES BÁSICAS DE TEORÍA DE CONJUNTOS 2.1. NOCIONES PRIMITIVAS Consideraremos tres nociones primitivas: Conjunto, Elemento y Pertenencia. Conjunto Podemos entender al conjunto como, colección,
Más detallesTema 9: Cálculo Deductivo
Facultad de Informática Grado en Ingeniería Informática Lógica PARTE 2: LÓGICA DE PRIMER ORDEN Tema 9: Cálculo Deductivo Profesor: Javier Bajo jbajo@fi.upm.es Madrid, España 24/10/2012 Introducción a la
Más detallesIntrod. al Pens. Científico Nociones básicas de la lógica ClasesATodaHora.com.ar
ClasesATodaHora.com.ar > Exámenes > UBA - UBA XXI > Introd. al Pensamiento Científico Introd. al Pens. Científico Nociones básicas de la lógica ClasesATodaHora.com.ar Razonamientos: Conjunto de propiedades
Más detallesFunciones integrables en R n
Capítulo 1 Funciones integrables en R n Sean un subconjunto acotado de R n, y f : R una función acotada. Sea R = [a 1, b 1 ]... [a n, b n ] un rectángulo que contenga a. Siempre puede suponerse que f está
Más detallesTerminaremos el capítulo con una breve referencia a la teoría de cardinales.
TEMA 5. CARDINALES 241 Tema 5. Cardinales Terminaremos el capítulo con una breve referencia a la teoría de cardinales. Definición A.5.1. Diremos que el conjunto X tiene el mismo cardinal que el conjunto
Más detallesSemana05[1/14] Relaciones. 28 de marzo de Relaciones
Semana05[1/14] 28 de marzo de 2007 Introducción Semana05[2/14] Ya en los capítulos anteriores nos acercamos al concepto de relación. Relación Dados un par de conjuntos no vacíos A y B, llamaremos relación
Más detallesEstructuras Algebraicas
Tema 1 Estructuras Algebraicas Definición 1 Sea A un conjunto no vacío Una operación binaria (u operación interna) en A es una aplicación : A A A Es decir, tenemos una regla que a cada par de elementos
Más detallesEspacios Topológicos 1. Punto de Acumulación. Al conjunto de puntos de acumulación de A se le denomina el conjunto derivado de A (A a Notación).
Espacios Topológicos 1 Punto de Acumulación Definición: Sea A un subconjunto arbitrario de R n, se dice que x R n es un punto de acumulación de A si toda bola abierta con centro x contiene un punto A distinto
Más detallesDemostraciones a Teoremas de Límites
Demostraciones a Teoremas de Límites Programa de Bachillerato.Universidad de Chile. Otoño, 009 En esta sección solo daremos los fundamentos teóricos que nos permiten resolver los problemas que se nos plantean,
Más detallesSignificado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo
Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo Semánticas del cálculo de predicados proporcionan las bases formales para determinar el valor
Más detallesSemana03[1/17] Funciones. 16 de marzo de Funciones
Semana03[1/17] 16 de marzo de 2007 Introducción Semana03[2/17] Ya que conocemos el producto cartesiano A B entre dos conjuntos A y B, podemos definir entre ellos algún tipo de correspondencia. Es decir,
Más detallesInteligencia Artificial II La Lógica Proposicional como un lenguaje formal
Inteligencia Artificial II La Lógica Proposicional como un lenguaje formal Dr. Alejandro Guerra-Hernández Universidad Veracruzana Centro de Investigación en Inteligencia Artificial mailto:aguerra@uv.mx
Más detallesTipos de datos en S. Lógica y Computabilidad. Codificación de variables y etiquetas de S. Codificación de programas en S
Tipos de datos en S Lógica y Computabilidad Verano 2011 Departamento de Computación - FCEyN - UBA Computabilidad - clase 5 Codificación de programas, Halting problem, diagonalización, tesis de Church,
Más detallesÁlgebras de Boole. Definición 1 Un álgebra de Boole es un conjunto parcialmente ordenado (B, ) que verifica las siguientes condiciones:
Álgebras de Boole Sea (P, ) un conjunto parcialmente ordenado y sea S un subconjunto de P. Una cota superior de S es un elemento c P tal que s c para todo s S. Una cota inferior de S es un elemento d P
Más detallesInteligencia en Redes de Comunicaciones. Razonamiento lógico. Julio Villena Román.
Inteligencia en Redes de Comunicaciones Razonamiento lógico Julio Villena Román jvillena@it.uc3m.es Índice La programación lógica Lógica de predicados de primer orden Sistemas inferenciales IRC 2009 -
Más detallesAPUNTES DE GEOMETRÍA ANALÍTICA
CAPÍTULO 1: LA RECTA EN EL PLANO Conceptos Primitivos: Punto, recta, plano. APUNTES DE GEOMETRÍA ANALÍTICA Definición 1 (Segmento) Llamaremos segmento a la porción de una línea recta comprendida entre
Más detallesALGEBRA DE BOOLE George Boole C. E. Shannon E. V. Hungtington [6]
ALGEBRA DE BOOLE El álgebra booleana, como cualquier otro sistema matemático deductivo, puede definirse con un conjunto de elementos, un conjunto de operadores y un número de axiomas no probados o postulados.
Más detallesTema 2. Fundamentos de la Teoría de Lenguajes Formales
Departamento de Tecnologías de la Información Tema 2. Fundamentos de la Teoría de Lenguajes Formales Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Índice 2.1. Alfabeto 2.2. Palabra 2.3. Operaciones
Más detallesEspacios conexos. Capítulo Conexidad
Capítulo 5 Espacios conexos 1. Conexidad En este capítulo exploraremos el concepto de conexidad en un espacio métrico, y estudiaremos algunas de sus aplicaciones. Definición 5.1. Decimos que el espacio
Más detallesb) Sea una relación de equivalencia en A y una operación en A. Decimos que y son compatibles si a b a c b c y c a c b para todo a, b, c A
APENDICE Relaciones y Operaciones Compatibles 1 Definición: a) Sea A un conjunto y una relación entre elementos de A. Decimos que es una relación de equivalencia si es: i Reflexiva: a A, a a. ii Simétrica:
Más detallesCálculo Proposicional
Universidad Técnica ederico Santa María Departamento de Informática undamentos de Informática 1 Cálculo Proposicional Dr. Gonzalo Hernández Oliva Dr. Gonzalo Hernández USM I-1 Cálculo Proposicional 1 1)
Más detallesUna topología de los números naturales*
Una topología de los números naturales* Divulgación Gabriel Ruiz Hernández Instituto de Matemáticas, UNAM 1 de septimebre de 1997 resumen En este trabajo vamos a describir un espacio topológico X con las
Más detallesSESIÓN 4: ESPACIOS VECTORIALES
SESIÓN 4: ESPACIOS VECTORIALES Un espacio vectorial sobre un campo (como el cuerpo de los números reales o los números complejos) es un conjunto no vacío, dotado de dos operaciones para las cuales será
Más detallesNúmeros naturales, principio de inducción
, principio de inducción. Conjuntos inductivos. Denotaremos por IN al conjunto de números naturales, IN {,,, 4, 5, 6,...}, cuyos elementos son suma de un número finito de unos. Recordemos que IN es cerrado
Más detallesTeoría de Lenguajes. Clase Teórica 7 Autómatas de Pila y Lenguajes Independientes del Contexto Primer cuartimestre 2014
Teoría de Lenguajes Clase Teórica 7 Autómatas de Pila y Lenguajes Independientes del Contexto Primer cuartimestre 2014 aterial compilado por el Profesor Julio Jacobo, a lo largo de distintas ediciones
Más detallesMaterial diseñado para los estudiantes del NUTULA, alumnos del profesor Álvaro Moreno.01/10/2010 Lógica Proposicional
Lógica Proposicional INTRODUCCIÓN El humano se comunica con sus semejantes a través de un lenguaje determinado (oral, simbólico, escrito, etc.) construido por frases y oraciones. Estas pueden tener diferentes
Más detallesAlgebra Lineal. Gustavo Rodríguez Gómez. Verano 2011 INAOE. Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano / 21
Algebra Lineal Gustavo Rodríguez Gómez INAOE Verano 2011 Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano 2011 1 / 21 Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales INAOE Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE)
Más detallesNúmeros reales Conceptos básicos Algunas propiedades
Números reales Conceptos básicos Algunas propiedades En álgebra es esencial manejar símbolos con objeto de transformar o reducir expresiones algebraicas y resolver ecuaciones algebraicas. Debido a que
Más detallesFundamentos de Ciencias de la Computación Trabajo Práctico N 2 Lenguajes Libres del Contexto y Sensibles al Contexto Segundo Cuatrimestre de 2002
Departamento de Cs. e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Ejercicios Fundamentos de Ciencias de la Computación Trabajo Práctico N 2 Lenguajes Libres del Contexto y Sensibles al Contexto
Más detallesInducción en definiciones y demostraciones AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES PRELIMINARES MATEMÁTICOS. Números naturales. Inducción matemática
Inducción en definiciones y demostraciones AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES PRELIMINARES MATEMÁTICOS Francisco Hernández Quiroz Departamento de Matemáticas Facultad de Ciencias, UNAM E-mail: fhq@ciencias.unam.mx
Más detallesSemana 09 [1/28] Sucesiones. 29 de abril de Sucesiones
Semana 09 [1/28] 29 de abril de 2007 Semana 09 [2/28] Definición Sucesión Una sucesión real es una función: f : N R n f (n) Observaciones Para distinguir a una sucesión de las demás funciones, se ocupará
Más detallesPaso 1: Autómata. A 1 sin estados inútiles, que reconoce el lenguaje denotado por a a* b*
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA Y ANÁLISIS NUMÉRICO INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA DE SISTEMAS SEGUNDO CURSO, SEGUNDO CUATRIMESTRE TEORÍA DE AUTÓMATAS
Más detallesTeoría de la Probabilidad Tema 2: Teorema de Extensión
Teoría de la Probabilidad Tema 2: Teorema de Extensión Alberto Rodríguez Casal 25 de septiembre de 2015 Definición Una clase (no vacía) A de subconjuntos de Ω se dice que es un álgebra si A es cerrada
Más detallesOperaciones con conjuntos (ejercicios)
Operaciones con conjuntos (ejercicios) Ejemplo: Definición de la diferencia de conjuntos. Sean y conjuntos. Entonces \ := { x: x x / }. Esto significa que para todo x tenemos la siguiente equivalencia:
Más detallesIntegrales múltiples
ntegrales múltiples Cálculo (2003) El objetivo de este capítulo es definir y aprender a calcular integrales de funciones reales de varias variables, que llamamos integrales múltiples. Las motivación más
Más detallesEquivalencia Entre PDA y CFL
Equivalencia Entre PDA y CFL El Lenguaje aceptado por un Autómata con Pila Universidad de Cantabria Esquema 1 Introducción 2 3 Lenguaje Aceptado por un Autómata Como en los autómatas finitos, se puede
Más detallesTeoremas de Convergencia
Capítulo 24 Teoremas de Convergencia El teorema de la convergencia monótona (Lema 21.3) establece ciertas condiciones sobre una sucesión de funciones medibles para que se puedan permutar los símbolos y
Más detallesEl Autómata con Pila: Transiciones
El Autómata con Pila: Transiciones El Espacio de Configuraciones Universidad de Cantabria Esquema Introducción 1 Introducción 2 3 Transiciones Necesitamos ahora definir, paso por paso, como se comporta
Más detallesLa Intersección Arbitraria de una Familia de Subconjuntos Abiertos con la Propiedad α-s-localmente Finita es α-semiabierta
Divulgaciones Matemáticas Vol. 8 No. 2 (2000), pp. 155 162 La Intersección Arbitraria de una Familia de Subconjuntos Abiertos con la Propiedad α-s-localmente Finita es α-semiabierta The Intersection of
Más detallesIntroducción. Lógica de proposiciones: introducción. Lógica de proposiciones. P (a) x. Conceptos
Introducción César Ignacio García Osorio Lógica y sistemas axiomáticos 1 La lógica ha sido históricamente uno de los primeros lenguajes utilizados para representar el conocimiento. Además es frecuente
Más detallesAxiomas de separación
CAPíTULO 6 Axiomas de separación Tema 1. Axiomas de separación: conceptos básicos El objetivo de este capítulo es considerar ciertas propiedades topológicas que comparten algunos espacios topológicos y
Más detalles5 Autómatas de pila 5.1 Descripción informal. 5.2 Definiciones
1 Curso Básico de Computación 5 Autómatas de pila 5.1 Descripción informal Un autómata de pila es esencialmente un autómata finito que controla una cinta de entrada provista de una cabeza de lectura y
Más detallesAutómatas Mínimos. Encontrar el autómata mínimo. Universidad de Cantabria. Introducción Minimización de Autómatas Deterministas Resultados Algoritmo
Autómatas Mínimos Encontrar el autómata mínimo. Universidad de Cantabria Introducción Dado un lenguaje regular sabemos encontrar un autómata finito. Pero, hay autómatas más sencillos que aceptan el mismo
Más detallesAlgebra lineal y conjuntos convexos
Apéndice A Algebra lineal y conjuntos convexos El método simplex que se describirá en el Tema 2 es de naturaleza algebraica y consiste en calcular soluciones de sistemas de ecuaciones lineales y determinar
Más detallesDiagnóstico de fallas en circuitos digitales
Diagnóstico de fallas en circuitos digitales Circuito digital: Construido usando las siguientes compuertas. NOT: OR: AND: 1 Ejemplo: Sumador binario Un sumador binario recibe como entrada dos bits a y
Más detallesTema 2: Equivalencias y formas normales
Lógica informática Curso 2003 04 Tema 2: Equivalencias y formas normales José A. Alonso Jiménez Andrés Cordón Franco Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla
Más detallesGrupos libres. Presentaciones.
S _ Tema 12.- Grupos libres. Presentaciones. 12.1 Grupos libres. En el grupo Z de los enteros vimos una propiedad (cf. ejemplos.5), que lo caracteriza como grupo libre. Lo enunciamos al modo de una Propiedad
Más detallesTEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)
TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria) TEMA 70 LÓGICA PROPOSICIONAL. EJEMPLOS Y APLICACIONES AL RAZONAMIENTO MATEMÁTICO. 1. Introducción. 2. El Lenguaje para la Lógica de Proposiciones. 2.1.
Más detallesConjuntos Infinitos. Ramón Espinoza Armenta AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO
Ramón Espinoza Armenta AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO El estudio de los conjuntos infinitos se inicia con Las Paradojas del Infinito, la última obra del matemático checo Bernard Bolzano, publicada
Más detallesTema 1: Matrices y Determinantes
Tema 1: Matrices y Determinantes September 14, 2009 1 Matrices Definición 11 Una matriz es un arreglo rectangular de números reales a 11 a 12 a 1m a 21 a 22 a 2m A = a n1 a n2 a nm Se dice que una matriz
Más detallesLenguajes No Regulares
Lenguajes No Regulares Problemas que los Autómatas No Resuelven. Universidad de Cantabria Esquema Lema del Bombeo 1 Lema del Bombeo 2 3 Introducción Todos los lenguajes no son regulares, simplemente hay
Más detallesRepaso de Lógica de Primer Orden
Repaso de Lógica de Primer Orden IIC3260 IIC3260 Repaso de Lógica de Primer Orden 1 / 29 Lógica de primer orden: Vocabulario Una fórmula en lógica de primer orden está definida sobre algunas constantes
Más detalles1. Convergencia en medida
FACULTAD CS. FÍSICAS Y MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD DE CHILE MA3801 Teoría de la Medida. Semestre 2009-02 Profesor: Jaime San Martín Auxiliares: Andrés Fielbaum y Cristóbal Guzmán Clase auxiliar 7 21 de Septiembre
Más detallesEspacios Normados (Normas en R n )
Espacios Normados (Normas en R n ) Uno de los conceptos más importantes del cálculo y del analisis matemático es el de métrica o distancia. En R n la noción de metrico depende a su vez del concepto de
Más detallesContinuidad. 5.1 Continuidad en un punto
Capítulo 5 Continuidad 5.1 Continuidad en un punto Definición 5.1.1 (Aplicación continua en un punto). Sean (X, τ) e (Y, τ ) dos espacios topológicos, y sea f : X Y una aplicación entre ellos. Diremos
Más detallesLógica Proposicional. Guía Lógica Proposicional. Tema III: Cuantificadores
Guía Lógica Proposicional Tema III: Cuantificadores 1.7.2. CUANTIFICADORES Los cuantificadores permiten afirmaciones sobre colecciones enteras de objetos en lugar de tener que enumerar los objetos por
Más detallesLÓGICA MATEMÁTICA O FORMAL O SIMBÓLICA
LÓGICA MATEMÁTICA O FORMAL O SIMBÓLICA La lógica formal o simbólica, a diferencia de la lógica clásica, utiliza un lenguaje artificial, es decir, está rigurosamente construido, no admite cambios en el
Más detallesRecordemos que utilizaremos, como es habitual, la siguiente notación para algunos conjuntos de números que son básicos.
Capítulo 1 Preliminares Vamos a ver en este primer capítulo de preliminares algunos conceptos, ideas y propiedades que serán muy útiles para el desarrollo de la asignatura. Se trata de resultados sobre
Más detallespersonal.us.es/elisacamol Elisa Cañete Molero Curso 2011/12
Teoría de conjuntos. Teoría de Conjuntos. personal.us.es/elisacamol Curso 2011/12 Teoría de Conjuntos. Teoría de conjuntos. Noción intuitiva de conjunto. Propiedades. Un conjunto es la reunión en un todo
Más detallesApuntes de Matemática Discreta 2. Operaciones con Conjuntos
Apuntes de Matemática Discreta 2. Operaciones con Conjuntos Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 2 Operaciones con Conjuntos
Más detallesTema 3: Sistemas de ecuaciones lineales
Tema 3: Sistemas de ecuaciones lineales 1. Introducción Los sistemas de ecuaciones resuelven problemas relacionados con situaciones de la vida cotidiana que tiene que ver con las Ciencias Sociales. Nos
Más detallesMATEMÁTICAS BÁSICAS. Autora: Jeanneth Galeano Peñaloza Edición: Oscar Guillermo Riaño
MATEMÁTICAS BÁSICAS Autora: Jeanneth Galeano Peñaloza Edición: Oscar Guillermo Riaño Universidad Nacional de Colombia Departamento de Matemáticas Sede Bogotá Enero de 2014 Universidad Nacional de Colombia
Más detallesLógica Proposicional IIC2212. IIC2212 Lógica Proposicional 1 / 56
Lógica Proposicional IIC2212 IIC2212 Lógica Proposicional 1 / 56 Inicio de la Lógica Originalmente, la Lógica trataba con argumentos en el lenguaje natural. Ejemplo Es el siguiente argumento válido? Todos
Más detallesLímite superior y límite inferior de una sucesión
Límite superior y límite inferior de una sucesión Objetivos. Definir las nociones de los límites superior e inferior de una sucesión y estudiar sus propiedades básicas. Requisitos. Supremo e ínfimo de
Más detallesEscenas de episodios anteriores
Clase 16/10/2013 Tomado y editado de los apuntes de Pedro Sánchez Terraf Escenas de episodios anteriores objetivo: estudiar formalmente el concepto de demostración matemática. caso de estudio: lenguaje
Más detallesLenguajes Regulares. Antonio Falcó. - p. 1
Lenguajes Regulares Antonio Falcó - p. 1 Cadenas o palabras I Una cadena o palabra es una sucesión finita de símbolos. cadena {c, a, d, e, n}. 10001 {0, 1} El conjunto de símbolos que empleamos para construir
Más detallesEspacios vectoriales reales.
Tema 3 Espacios vectoriales reales. 3.1 Espacios vectoriales. Definición 3.1 Un espacio vectorial real V es un conjunto de elementos denominados vectores, junto con dos operaciones, una que recibe el nombre
Más detallesSistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices
Capítulo 4 Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices El problema central del Álgebra Lineal es la resolución de ecuaciones lineales simultáneas Una ecuación lineal con n-incógnitas x 1, x 2,, x n es una
Más detallesSobre funciones reales de variable real. Composición de funciones. Función inversa
Sobre funciones reales de variable real. Composición de funciones. Función inversa Cuando en matemáticas hablamos de funciones pocas veces nos paramos a pensar en la definición rigurosa de función real
Más detallesConjuntos y proposiciones
Tema 1 Conjuntos y proposiciones Índice del Tema 1 Introducción....................................... 2 2 Conjuntos........................................ 3 3 Proposiciones......................................
Más detallesLenguajes y Gramáticas
Lenguajes y Gramáticas Teoría de Lenguajes Fernando Naranjo Introduccion Se desarrollan lenguajes de programación basados en el principio de gramática formal. Se crean maquinas cada vez mas sofisticadas
Más detallesPráctica 2 - Hay diferentes infinitos?- A. Propiedades básicas de los Conjuntos
Cálculo Avanzado Primer Cuatrimestre de 2011 Práctica 2 - Hay diferentes infinitos?- Llamaremos número cardinal de M al concepto general que, por medio de nuestra activa capacidad de pensar, surge del
Más detallesJohn Venn Matemático y filósofo británico creador de los diagramas de Venn
Georg Cantor Matemático Alemán creador de la teoría de conjuntos John Venn Matemático y filósofo británico creador de los diagramas de Venn August De Morgan Matemático ingles creador de leyes que llevan
Más detallesAlgoritmos y programas. Algoritmos y Estructuras de Datos I
Algoritmos y programas Algoritmos y Estructuras de Datos I Primer cuatrimestre de 2012 Departamento de Computación - FCEyN - UBA Programación funcional - clase 1 Funciones Simples - Recursión - Tipos de
Más detallesEl Autómata con Pila
El Autómata con Pila Una Generalización del Autómata Finito Universidad de Cantabria Esquema 1 2 3 4 Los autómatas son abstracciones de maquinas de calcular, como hemos visto. Los más sencillos no tienen
Más detallesSubconjuntos notables de un Espacio Topológico
34 Capítulo 4 Subconjuntos notables de un Espacio Topológico 4.1 Adherencia Definición 4.1.1 (Punto adherente). Sea (X, τ) un espacio topológico, y sea S un subconjunto de X. Diremos que x X es un punto
Más detallesNÚMEROS COMPLEJOS: C
NÚMEROS COMPLEJOS: C Alejandro Lugon 21 de mayo de 2010 Resumen Este es un pequeño estudio de los números complejos con el objetivo de poder usar las técnicas de solución de ecuaciones y sistemas diferenciales
Más detallesDependencia e independencia lineal
CAPíTULO 3 Dependencia e independencia lineal En este capítulo estudiaremos tres conceptos de gran importancia para el desarrollo del álgebra lineal: el concepto de conjunto generador, el concepto de conjunto
Más detallesConjuntos Los conjuntos se emplean en muchas áreas de las matemáticas, de modo que es importante una comprensión de los conjuntos y de su notación.
NÚMEROS REALES Conjuntos Los conjuntos se emplean en muchas áreas de las matemáticas, de modo que es importante una comprensión de los conjuntos y de su notación. Un conjunto es una colección bien definida
Más detallesExpresiones Regulares y Derivadas Formales
y Derivadas Formales Las Derivadas Sucesivas. Universidad de Cantabria Esquema 1 2 3 Derivadas Sucesivas Recordemos que los lenguajes de los prefijos dan información sobre los lenguajes. Derivadas Sucesivas
Más detallesAutómatas de Pila y Lenguajes Incontextuales
Autómatas de Pila y Lenguajes Incontextuales Elvira Mayordomo Universidad de Zaragoza 5 de noviembre de 2012 Contenido de este tema 1. Introducción a los autómatas de pila 2. Definiciones 3. Equivalencia
Más detalles- Fernando Sánchez - Departamento de Matemáticas - Universidad de Extremadura. Topología
- Fernando Sánchez - - 6 Topología Cálculo I en R 26 10 2015 Elementos de la topología en R. Una topología en un conjunto da un criterio para poder hablar de proximidad entre los elementos de un conjunto.
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS DE PREPARACIÓN PARA OPOSICIONES. Problemas 02
PROBLEMAS RESUELTOS DE PREPARACIÓN PARA OPOSICIONES Problemas 0 Salvador Pérez Gómez pies3coma14@hotmail.com 4 de abril de 007 PROBLEMA 1 Sea n un número natural. Sea A n = n + n + 3n. a) Demostrar que
Más detallesTriángulos. Definición y clasificación
Profr. Efraín Soto polinar. Triángulos En esta sección empezamos el estudio de las figuras geométricas planas creadas de segmentos de rectas. uando la figura está formada por tres segmentos de recta y
Más detallesComputational Logic Chapter 5. Intuitionistic Logic
Computational Logic Chapter 5. Intuitionistic Logic Pedro Cabalar Dept. Computer Science University of Corunna, SPAIN January 18, 2011 P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University
Más detalles