Teorías. Una teoría acerca de una base de conocimiento Σ contendrá no sólo a Σ sino que a todo lo que se puede deducir de Σ.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Teorías. Una teoría acerca de una base de conocimiento Σ contendrá no sólo a Σ sino que a todo lo que se puede deducir de Σ."

Transcripción

1 Teorías Qué es una teoría? Ya hemos usado antes la noción de base de conocimiento Este concepto se refiere a un conocimiento, representado a través de axiomas. Una teoría acerca de una base de conocimiento Σ contendrá no sólo a Σ sino que a todo lo que se puede deducir de Σ. Formalmente, Definición 31. Una conjunto de oraciones Σ L(S) es una teoría ssi: Es cerrado con respecto a la consecuencia lógica. Es decir, Σ = ϕ ϕ Σ. Es consistente. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 274

2 Para qué queremos una teoría? En aplicaciones computacionales de lógica nos interesa poder tener algoritmos que verifiquen la pertenencia de cierto conocimiento a las teorías. Nos interesa analizar qué tipos de teorías existen y qué propiedades tienen relacionadas con el conocimiento que se puede obtener de ellas. Conociendo estas propiedades sabremos qué tipo de teorías son las interesantes de modelar computacionalmente. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 275

3 Obteniendo teorías Existen varias formas de generar teorías. Primera Forma: A partir de un conjunto de axiomas. La teoría generada a partir del conjunto de axiomas AX es T h(ax) = {ϕ AX = ϕ} Segunda Forma: A partir de una estructura E. La teoría queda formada por todas las oraciones que son verdaderas en ella: T h(e) = {ϕ E = ϕ} Ejemplo: La teoría formada a partir de N = N,, +, 0, 1 Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 276

4 Teorías Completas Definición 32. Una teoría de Σ L(S) es completa ssi Σ = ϕ o Σ = ϕ Esto significa que cada oración es verdadera o falsa en la teoría. Consideremos nuevamente los axiomas de la teoría de grupos, AX G : xyz x (y z) = (x y) z x x e = e x = x x x i(x) = e (asociatividad) (identidad, e es elemento neutro) (existencia de un inverso) Es T h(ax G ) una teoría completa? La respuesta es no, de hecho, la siguiente fórmula ϕ := x y (x y = y x) Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 277

5 es tal que Es T h(n) una teoría completa? Σ = ϕ y Σ = ϕ La respuesta es sí. En general, todas las teorías que provienen de estructuras son completas. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 278

6 Teorías decidibles Definición 33. Una teoría Σ L(S) es decidible si existe un algoritmo M que dice SI si Σ = ϕ y dice NO si Σ = ϕ. Si una teoría es decidible, siempre podemos construir una máquina que verifique la pertenencia de cualquier oración a la teoría. Por el teorema de Church-Turing, sabemos que la teoría Σ = {} es indecidible. Pero, qué pasa con otras teorías? indecidibles? son todas las teorías de primer orden Respuesta: Hay algunas indecidibles y otras no. Por ejemplo, la teoría de grupos es indecidible, pero la teoría de grupos conmutativos es decidible. Qué consecuencias tiene el hecho que queramos trabajar con una teoría indecidible? Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 279

7 Axiomatizabilidad Finita Hace poco dijimos que una forma de generar teorías es haciéndolo a partir de una estructura. Evidentemente, no resulta computacionalmente atractivo almacenar toda una teoría. Lo que nos podría interesar es tener un conjunto finito de axiomas a partir del cual pudiésemos generar la teoría. Una teoría para la cual existe tal conjunto de axiomas es denominada finitamente axiomatizable. Formalmente, Definición 34. Una teoría Σ L(S) es finitamente axiomatizable, si es que existe un conjunto finito de axiomas AX L(S) tal que Σ = T h(ax) = {ϕ L(S) AX = ϕ} Teorema 9. decidible. Si Σ es una completa y finitamente axiomatizable, entonces Σ es Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 280

8 Demostración: Ejercicio. De la demostración es posible darse cuenta que no es realmente necesario que el conjunto de axiomas sea finito para poder obtener el resultado de decidibilidad. Basta con que sea recursivamente enumerable. Será posible construir una máquina que sea capaz de enumerar todas las verdades de la aritmética? En otras palabras, es posible construir una máquina que sea capaz de demostrar (o refutar) todos los teoremas de la aritmética? Dado el teorema anterior, para demostrar esto sólo necesitamos demostrar que T h(n) es finitamente axiomatizable, o, al menos que puede ser generada a partir de un conjunto recursivamente enumerable de axiomas. Lamentablemente, la respuesta a esta pregunta es NO y constituye el primer teorema de incompletitud de Gödel. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 281

9 Teoremas de Incompletitud de Gödel El primer teorema de incompletitud de Gödel responde precisamente la pregunta que nos acabamos de hacer. Teorema 10. [Primer Teorema de Incompletitud de Kurt Gödel] Sea AX L({+,, 0, 1}) un conjunto de axiomas recursivamente enumerable y consistente. Entonces siempre existe una oración ϕ L({+,, 0, 1}) tal que N = ϕ, pero AX = ϕ Las conclusiones de este teorema son muy fuertes: cualquier axiomatización decente de la aritmética dejará siempre al menos una verdad (oración) que no podremos demostrar. Podemos concluir que T h(n) no es finitamente axiomatizable. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 282

10 Demostrando el Primer Teorema de Incompletitud de Gödel Advertencia: La demostración que veremos de este teorema tendrá algunas omisiones importantes. Supongamos que tuviéramos una máquina M que es capaz de demostrar todos los teoremas de la aritmética. Es decir, que M es una máquina que enumera recursivamente a los elementos de T h(n). Si T h(n) fuera axiomatizable finitamente, tal máquina puede ser construida porque sería posible usar el sistema deductivo de Hilbert para encontrar todas las verdades de la aritmética. La idea principal de la demostración de Gödel es que es posible escribir en un lenguaje lógico lo suficientemente expresivo para representar a la aritmética una fórmula que dice lo siguiente: ϕ := M no puede demostrar esta fórmula Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 283

11 Supongamos que M puede demostrar esa fórmula. Entonces concluimos que ésta es un teorema, es decir es verdadera. Pero decir que es verdadera implica aceptar que M no pudo haber demostrado la fórmula, lo que implica una contradicción. Por lo tanto podemos concluir que ϕ no se puede ser demostrada por M, luego ϕ es verdadera! Si tal máquina existiese, tendríamos una fórmula que es verdadera en la aritmética (si es que la formula existe), pero que no se puede demostrar por una máquina. La demostración del teorema de Gödel consiste en demostrar que la oración ϕ existe en cualquier teoría lo suficientemente poderosa para representar a los naturales. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 284

12 Números de Gödel Los números de Gödel son números naturales que se le asignan únicamente a cada expresión del lenguaje. No daremos formalmente una construcción de los números de gödel pero en esencia: A cada expresión del lenguaje (oración, pedazos de oración, etc.) le corresponde un número de Gödel único. A partir de un número de Gödel cualquiera, es posible computar la expresión que le corresponde. Si ϕ es una fórmula, denotaremos como ϕ al número de Gödel de ϕ. Teorema 11. [de diagonalización] Para cualquier fórmula ψ(y) (con y como variable libre), es posible encontrar una oración G tal que T = G ψ( G ), Donde T es una teoría sufucientemente poderosa como para representar a los naturales. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 285

13 Recursividad enumerable es definible Impongamos la siguiente restricción sobre M: Diremos que M responde SI al recibir como entrada a ϕ ssi ϕ es verdadera. Teorema 12. Si M es una MT, entonces es posible construir una oración de primer P M (w) que será verdadera ssi M acepta a w. En parte, la demostración de este teorema la vimos cuando analizamos la indecidibilidad de la lógica de predicados. Podríamos pensar a M como una máquina que usa el sistema deductivo de Hilbert para generar todas las consecuencias de un conjunto recursivamente enumerable de axiomas AX. Luego, existe una fórmula P M (y) que es capaz de decir si y es un teorema de la artimética. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 286

14 Finalmente, la demostración Por el teorema de diagonalización, si T es una teoría suficientemente expresiva como para representar a los naturales, entonces existe un ϕ tal que: T = ϕ P M ( ϕ ) (*) Supongamos que ϕ es un teorema de la aritmética. Por (*) tenemos que ϕ no se puede demostrar. Esto implica que la axiomatización interna que posee la máquina no es completa. Supongamos que ϕ no es un teorema (es falsa). Entonces (*) dice que la fórmula se puede demostrar! Esto implica que el conjunto de axiomas es inconsistente con la aritmética! Luego, si queremos tener un sistema que axiomatice la aritmética vamos siempre a tener dos posibilidades: Que la axiomatización sea incompleta. Que la axiomatización sea inconsistente. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 287

15 El segundo teorema de incompletitud de Gödel tiene que ver precisamente sobre esta segunda posibilidad. Esencialmente, dice que no es posible demostrar la consistencia de un conjunto de axiomas que representan a la aritmética usando los mismos axiomas de la aritmética. Para poder demostrar la consistencia de ésta tendríamos que recurrir a otro lenguaje que hable sobre ella. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 288

16 Axiomatizando los Naturales con Segundo Orden Aún cuando hay limitaciones computacionales inherentes al intentar modelar la aritmética de primer orden usando lógica de primer orden, es posible dar axiomatizaciones que caractericen fielmente a los naturales. Supongamos el lenguaje de segundo orden L II ({}, {+, }, 0, 1). Giuseppe Peano propuso en 1889, la siguiente axiomatización para los naturales: x x + 1 = 0, x y (x + 1 = y + 1 x = y), x x + 0 = x, x y x + (y + 1) = (x + y) + 1 x x 0 = 0, x y x (y + 1) = x y + x Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 289

17 Además del axioma de segundo orden: P ([P (0) x (P (x) P (x + 1))] x P (x)) Este es el axioma de inducción de los naturales. En la lógica de primer orden, además de permitirse cuantificar por objetos, se permite cuantificar sobre propiedades. Cualquier estructura que sea modelo de estos axiomas debe ser tal que la propiedad se cumple para todas las relaciones unarias. Esta axiomatización captura completamente en la lógica a la estructura de los naturales: Teorema 13. [de Dedekind] Sea AP II la axiomatización para los naturales de Peano. Toda estructura A tal que A = AP II es esencialmente la estructura N = N,, +, 0, 1. Es decir, A = AP II entonces A = N Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 290

18 A = N significa que A y N isomorfas, es decir, que son esencialmente la misma; A y N pueden ser hechas iguales a través de un cambio de nobre de sus miembros. Parece que esto solucionara los problemas antes planteados por el teorema de incompletitud de Gödel y la decidibilidad de la aritmética. Sin embargo, la lógica de segundo orden: 1. No tiene, demostradamente, un sistema formal deductivo completo. 2. No hay un método para generar todas las oraciones que son universalmente válidas. 3. Otras propiedades no se cumplen; por ejemplo, compacidad. El punto 1 implica que no es posible construir un máquina que responda que SI frente a la consulta AP II = ϕ cuando ϕ sea un teorema de la aritmética. Jorge Baier Aranda, PUC << Atrás 291

Problemas de Decisión

Problemas de Decisión Problemas de Decisión La motivación de este capítulo puede estar dado por lo siguiente: Dado un conjunto Σ de fórmulas proposicionales en L(P ), existe un algoritmo general para determinar si Σ = ϕ Qué

Más detalles

Teorema de incompletitud de Gödel

Teorema de incompletitud de Gödel Teorema de incompletitud de Gödel Theorem (Gödel) Th(N) es una teoría indecidible. IIC2213 Teorías 79 / 109 Teorema de incompletitud de Gödel Theorem (Gödel) Th(N) es una teoría indecidible. Corolario

Más detalles

COMPACIDAD Y COMPLETITUD: DOS TEOREMAS CLÁSICOS DE LA TEORÍA DE MODELOS

COMPACIDAD Y COMPLETITUD: DOS TEOREMAS CLÁSICOS DE LA TEORÍA DE MODELOS COMPACIDAD Y COMPLETITUD: DOS TEOREMAS CLÁSICOS DE LA TEORÍA DE MODELOS JOEL TORRES DEL VALLE 1 1 Universidad Cartagena Resumen. Se presentan dos teoremas clásicos de la Teoría de Modelos: Teorema de La

Más detalles

IIC2213. IIC2213 Teorías 1 / 42

IIC2213. 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 detalles

El algoritmo de Resolución

El algoritmo de Resolución El algoritmo de Resolución El algoritmo de resolución es casi idéntico al de lógica proposicional: Suponga que quiere demostrar que ϕ es consecuencia lógica de Σ. El método es el siguiente: Transforme

Más detalles

Introducción a la Complejidad Computacional

Introducción a la Complejidad Computacional Introducción a la Complejidad Computacional El análisis sobre decidibilidad que hemos hecho nos permite saber qué podemos hacer y qué no podemos hacer. Pero nada sabemos de qué tan difícil resolver los

Más detalles

Introducción a la indecidibilidad

Introducción a la indecidibilidad Introducción a la indecidibilidad José M. empere Departamento de istemas Informáticos y Computación Universidad Politécnica de Valencia Lenguajes y problemas Un problema será considerado cualquier cuestión

Más detalles

El sistema deductivo de Hilbert

El sistema deductivo de Hilbert El sistema deductivo de Hilbert IIC2213 IIC2213 El sistema deductivo de Hilbert 1 / 17 Completidad de resolución proposicional Qué tenemos que agregar a nuestro sistema de deducción para que sea completo?

Más detalles

Demostraciones por resolución

Demostraciones por resolución Demostraciones por resolución A lo largo del curso, hemos prometido insistentemente que hay métodos para mecanizar demostraciones En particular, queremos un método, dado una base de conocimiento Σ y una

Más detalles

Minimización de Aútomatas Finitos

Minimización de Aútomatas Finitos Minimización de Aútomatas Finitos Supongamos que para un AFD M = (Q, Σ, δ, q 0, F ) definimos la siguiente relación R M : xr M y ssi δ(q 0, x) = δ(q 0, y) Claramente, podemos notar que esta relación es

Más detalles

Problemas recursivamente enumerables

Problemas recursivamente enumerables Problemas recursivamente enumerables Definición Un problema L es recursivamente enumerable si existe una máquina de Turing M tal que L = L(M). Nótese que M en la definición no necesariamente se detiene

Más detalles

Problemas recursivamente enumerables

Problemas recursivamente enumerables Problemas recursivamente enumerables Definición Un problema L es recursivamente enumerable si existe una máquina de Turing M tal que L = L(M). Nótese que M en la definición no necesariamente se detiene

Más detalles

Máquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 42

Máquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 42 Máquinas de Turing IIC3242 IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 42 Complejidad Computacional Objetivo: Medir la complejidad computacional de un problema. Vale decir: Medir la cantidad de recursos computacionales

Más detalles

Lógica de primer orden: Repaso y notación

Lógica de primer orden: Repaso y notación Lógica de primer orden: Repaso y notación IIC3263 IIC3263 Lógica de primer orden: Repaso y notación 1 / 29 Lógica de primer orden: Vocabulario Una fórmula en lógica de primer orden está definida sobre

Más detalles

Introducción al Curso Seminario de Matemáticas

Introducción al Curso Seminario de Matemáticas al Curso Seminario de Matemáticas Julio Ariel Hurtado Alegría ahurtado@unicauca.edu.co 15 de febrero de 2013 Julio A. Hurtado A. Departamento de Sistemas 1 / 18 Agenda Presentación del Curso Julio A. Hurtado

Más detalles

Tema 10: Conceptos Metalógicos

Tema 10: Conceptos Metalógicos Facultad de Informática Grado en Ingeniería Informática Lógica PARTE 2: LÓGICA DE PRIMER ORDEN Tema 10: Conceptos Metalógicos Profesor: Javier Bajo jbajo@fi.upm.es Madrid, España 12/11/2012 Introducción

Más detalles

Repaso de Lógica de Primer Orden

Repaso 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 detalles

Lógica proposicional: Lectura única

Lógica proposicional: Lectura única Lógica proposicional: Lectura única Una fórmula ϕ es atómica si ϕ = p, donde p P. Una fórmula ϕ es compuesta si no es atómica. - Si ϕ = ( α), entonces es un conectivo primario de ϕ y α es una subfórmula

Más detalles

Lógica Proposicional: Deducciones formales

Lógica Proposicional: Deducciones formales Lógica Proposicional: Deducciones formales Pablo Barceló P. Barceló Resolución Proposicional - CC52A 1 / 24 La noción de consecuencia lógica La noción de consecuencia es fundamental para cualquier lenguaje,

Más detalles

Lógica de Primer Orden

Lógica de Primer Orden Lógica de Primer Orden IIC2213 IIC2213 Lógica de Primer Orden 1 / 60 Lógica de primer orden Dos de los objetivos de la lógica proposicional: Poder modelar el proceso de razonamiento. Poder formalizar la

Más detalles

El problema de satisfacción

El problema de satisfacción El problema de satisfacción Definición Un conjunto de fórmulas Σ es satisfacible si existe una valuación σ tal que σ(σ) = 1. En caso contrario, Σ es inconsistente. IIC2213 Lógica Proposicional 33 / 42

Más detalles

Qué es la lógica? Esfuerzos por modelar estas leyes del pensamiento humano. Han existido desde la antigüedad.

Qué es la lógica? Esfuerzos por modelar estas leyes del pensamiento humano. Han existido desde la antigüedad. Qué es la lógica? La definición del Diccionario General de la Lengua Española dice: Disciplina que estudia los principios formales del conocimiento humano, es decir, las formas y las leyes más generales

Más detalles

Temas. Objetivo. Que el estudiante logre:

Temas. Objetivo. Que el estudiante logre: 0 Temas Objetivo Que el estudiante logre: 1) Formalizar problemas de decisión. 2) Identificar conceptos constructivos de la Teoría de la Computabilidad. 1 2 TEORÍA DE LA COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL TEORÍA

Más detalles

Máquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 45

Máquinas de Turing IIC3242. IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 45 Máquinas de Turing IIC3242 IIC3242 Máquinas de Turing 1 / 45 Complejidad Computacional Objetivo: Medir la complejidad computacional de un problema. Vale decir: Medir la cantidad de recursos computacionales

Más detalles

Introdución a la Lógica Proposicional

Introdución a la Lógica Proposicional Introdución a la Lógica Proposicional Pablo Barceló P. Barceló Lógica Proposicional - CC52A 1 / 24 Lógica proposicional: Sintaxis Tenemos los siguientes elementos: - Variables proposicionales (P): p, q,

Más detalles

Máquinas de Turing. 18 de junio de 2015

Máquinas de Turing. 18 de junio de 2015 Máquinas de Turing 18 de junio de 2015 1. Introducción Hasta ahora hemos visto clases de lenguajes relativamente simples. Lo que vamos a ver ahora es preguntarnos qué lenguajes pueden definirse por cualquier

Más detalles

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES FACULTAD DE FILOSOFIA Y LETRAS

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES FACULTAD DE FILOSOFIA Y LETRAS UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES FACULTAD DE FILOSOFIA Y LETRAS DEPARTAMENTO: ASIGNATURA: PROFESORES: CUATRIMESTRE: FILOSOFÍA LÓGICA SUPERIOR Segundo AÑO: 2012 PROGRAMA Nº: UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES FACULTAD

Más detalles

Los Teoremas de Incompletitud de Gödel: Parte II: Coherencia y completitud

Los Teoremas de Incompletitud de Gödel: Parte II: Coherencia y completitud Los Teoremas de Incompletitud de Gödel: Parte II: Coherencia y completitud Guillermo Morales Luna Departmento de Computación CINVESTAV-IPN gmorales@cs.cinvestav.mx 2-o Encuentro Nacional de Epistemología

Más detalles

Godel y la Crisis de los Fundamentos Andres Abeliuk

Godel y la Crisis de los Fundamentos Andres Abeliuk Godel y la Crisis de los Fundamentos Andres Abeliuk Hay un concepto que es el corruptor y el desatinador de los otros. No hablo del Mal cuyo limitado imperio es la ética: hablo del infinito. Jorge Luis

Más detalles

Lógica Proposicional IIC1253. IIC1253 Lógica Proposicional 1/64

Lógica Proposicional IIC1253. IIC1253 Lógica Proposicional 1/64 Lógica Proposicional IIC1253 IIC1253 Lógica Proposicional 1/64 Inicio de la Lógica Originalmente, la Lógica trataba con argumentos en el lenguaje natural. Ejemplo Es el siguiente argumento válido? Todos

Más detalles

Computabilidad y aleatoriedad

Computabilidad y aleatoriedad Computabilidad y aleatoriedad Santiago Figueira Grupo de Investigación en Lógica y Computabilidad Departamento de Computación Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires VI Jornadas

Más detalles

Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica. IIC3260 Una Aplicación de Teoría de Modelos Finitos: Lógica = Autómata 35 / 60

Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica. IIC3260 Una Aplicación de Teoría de Modelos Finitos: Lógica = Autómata 35 / 60 Autómata = Lógica Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica IIC3260 Una Aplicación de Teoría de Modelos Finitos: Lógica = Autómata 35 / 60 Autómata = Lógica Nuestro objetivo es demostrar que

Más detalles

Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica Qué significa esto? Queremos encontrar una lógica que defina a los lenguajes regulares

Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica Qué significa esto? Queremos encontrar una lógica que defina a los lenguajes regulares Autómata = Lógica Nuestro objetivo es demostrar que autómata = lógica Qué significa esto? Queremos encontrar una lógica que defina a los lenguajes regulares Pero antes: Vamos a hacer un breve repaso sobre

Más detalles

Teorías decidibles. Definición. Ejercicio

Teorías decidibles. Definición. Ejercicio Teorías decidibles Definición Una teoría Σ sobre un vocabulario L es decidible si existe un algoritmo que, dada una L-oración ϕ, verificasiϕ Σ. Ejercicio Sea Ord k el siguiente conjunto de axiomas sobre

Más detalles

Los fundamentos de la matemática y los teoremas de Gödel

Los fundamentos de la matemática y los teoremas de Gödel Los fundamentos de la matemática y los teoremas de Gödel Mario A. Natiello Centre for Mathematical Sciences Lund University Sweden Los fundamentos de la matemática y los teoremas de Gödel p.1/23 Contenido

Más detalles

Con los dos conectivos y en las formulas que tienen una sola variable proposicional distinta, no hay forma de construir una contradicción.

Con los dos conectivos y en las formulas que tienen una sola variable proposicional distinta, no hay forma de construir una contradicción. 1) No se puede formar una contradicción usando solamente los dos conectivos, {*,->}, en las formulas que tienen una sola variable proposicional distinta. Con los dos conectivos y en las formulas que tienen

Más detalles

Contenido. BLOQUE I: PRELIMINARES Tema 1: INTRODUCCIÓN Lógica Grado en Ingeniería Informática. Introducción. El lenguaje natural.

Contenido. BLOQUE I: PRELIMINARES Tema 1: INTRODUCCIÓN Lógica Grado en Ingeniería Informática. Introducción. El lenguaje natural. Contenido BLOQUE I: PRELIMINARES Tema 1: INTRODUCCIÓN Lógica Grado en Ingeniería Informática Alessandra Gallinari URJC Introducción El lenguaje de la lógica Lenguaje natural, lenguaje formal y metalenguaje

Más detalles

1 De niciones básicas

1 De niciones básicas Universidad Simón Bolívar Dpto. de Computación y Tecnología de la Información CI3721 - Traductores e Interpretadores Abril-Julio 2008 Profesor Luis astorga Apuntes sobre problemas de decisión y reducción

Más detalles

Curso académico 2007/2008 Tema 3: Método de los Árboles Semánticos

Curso académico 2007/2008 Tema 3: Método de los Árboles Semánticos p. 1/? Sistemas Lgicos Computacionales Curso académico 2007/2008 Tema 3: Método de los Árboles Semánticos Guido Sciavicco Universidad Murcia, Espinardo (Murcia) - Spain p. 2/? La Maquina que Piensa Formalizar

Más detalles

El lenguaje P. Lógica y Computabilidad ( ) símbolos p. Verano convenciones. Lógica Proposicional - clase 1

El lenguaje P. Lógica y Computabilidad ( ) símbolos p. Verano convenciones. Lógica Proposicional - clase 1 Lógica y Computabilidad Verano 2011 Departamento de Computación - FCEyN - UBA Lógica Proposicional - clase 1 Lenguaje de lógica proposicional, semántica, tautología, consecuencia semántica, conjunto satisfacible,

Más detalles

Estructuras algebraicas

Estructuras algebraicas Semana 10[1/14] 26 de abril de 2007 Semana 10[2/14] Grupos Un grupo es un caso particular de una estructura algebraica. Veremos que esta noción rescata ampliamente las propiedades de estructuras tales

Más detalles

Lógica Proposicional IIC2213. IIC2213 Lógica Proposicional 1/42

Lógica Proposicional IIC2213. IIC2213 Lógica Proposicional 1/42 Lógica Proposicional IIC2213 IIC2213 Lógica Proposicional 1/42 Por qué necesitamos la lógica? Necesitamos un lenguaje con una sintaxis precisa y una semántica bien definida. Queremos usar este lenguaje

Más detalles

Lógica Proposicional IIC2213. IIC2213 Lógica Proposicional 1/42

Lógica Proposicional IIC2213. IIC2213 Lógica Proposicional 1/42 Lógica Proposicional IIC2213 IIC2213 Lógica Proposicional 1/42 Por qué necesitamos la lógica? Necesitamos un lenguaje con una sintaxis precisa y una semántica bien definida. Queremos usar este lenguaje

Más detalles

Aprendizaje Computacional y Extracción de Información

Aprendizaje Computacional y Extracción de Información Aprendizaje Computacional y Extracción de Información Inferencia Gramatical Jose Oncina oncina@dlsi.ua.es Dep. Lenguajes y Sistemas Informáticos Universidad de Alicante 26 de septiembre de 2007 J. Oncina

Más detalles

Complejidad Computacional. Andrés Abeliuk Estudiante de Ciencias de la computación U. de Chile

Complejidad Computacional. Andrés Abeliuk Estudiante de Ciencias de la computación U. de Chile Complejidad Computacional Andrés Abeliuk Estudiante de Ciencias de la computación U. de Chile Números infinitos por cantor Es una de las creaciones matemáticas más sorprendentes y atrevidas de toda la

Más detalles

Lógica Proposicional. Del conjunto de hipótesis Γ se deduce α?

Lógica Proposicional. Del conjunto de hipótesis Γ se deduce α? Proposicional Metateoría: Corrección y Completitud Proposicional - 1 Del conjunto de hipótesis Γ se deduce α? Γ = α? -Tablas de verdad - Equivalencia lógicas Existen métodos que siempre responden SI o

Más detalles

13.3. MT para reconocer lenguajes

13.3. MT para reconocer lenguajes 13.3. MT para reconocer lenguajes Gramática equivalente a una MT Sea M=(Γ,Σ,,Q,q 0,f,F) una Máquina de Turing. L(M) es el lenguaje aceptado por la máquina M. A partir de M se puede crear una gramática

Más detalles

Teoría de Modelos Finitos: Motivación

Teoría de Modelos Finitos: Motivación Teoría de Modelos Finitos: Motivación IIC3260 IIC3260 Teoría de Modelos Finitos: Motivación 1 / 29 Poder expresivo de una lógica: Caso finito Desde ahora en adelante nos vamos a concentrar en las estructuras

Más detalles

Resolución Proposicional

Resolución Proposicional Resolución Proposicional IIC2213 IIC2213 Resolución Proposicional 1 / 19 Resolución proposicional Sabemos que Σ = ϕ si y sólo si Σ { ϕ} es inconsistente. Cómo verificamos si Σ { ϕ} es inconsistente? El

Más detalles

La lógica de segundo orden: Sintaxis

La lógica de segundo orden: Sintaxis La lógica de segundo orden: Sintaxis Dado: Vocabulario L Definición La lógica de segundo orden (LSO) sobre L es definida como la extensión de LPO que incluye las siguientes reglas: Si t 1,..., t k son

Más detalles

Algunos ejemplos «clásicos» de problemas de decisión. (Notas incompletas de clase)

Algunos ejemplos «clásicos» de problemas de decisión. (Notas incompletas de clase) Algunos ejemplos «clásicos» de problemas de decisión. (Notas incompletas de clase) Juan Miguel León Rojas, 2006-2010. Esta obra se publica con la licencia Gratuidad cristiana «Por favor, siéntete libre

Más detalles

Introducción. Máquinas de Turing. Turing restringidas. Turing y Computadoras INAOE (INAOE) 1 / 49

Introducción. Máquinas de Turing. Turing restringidas. Turing y Computadoras INAOE (INAOE) 1 / 49 y Computadoras INAOE (INAOE) 1 / 49 Contenido y Computadoras 1 2 3 4 y Computadoras (INAOE) 2 / 49 y Computadoras Hasta ahora hemos visto clases de lenguajes relativamente simples Lo que vamos a ver ahora

Más detalles

Examen. Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ciencia de la Computación. Segundo Semestre, 2003.

Examen. Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ciencia de la Computación. Segundo Semestre, 2003. Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ciencia de la Computación Examen IIC 2222 Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales Segundo Semestre, 2003 Este examen tiene

Más detalles

Tema 2: Teoría de la Demostración

Tema 2: Teoría de la Demostración Tema 2: Teoría de la Demostración Conceptos: Estructura deductiva Teoría de la Demostración Sistemas axiomáticos: Kleene Fórmulas válidas Teorema de la Deducción Introducción a la T. de la Demostración

Más detalles

Fundamentos de Ciencias de la Computación

Fundamentos de Ciencias de la Computación Fundamentos de Ciencias de la Computación Clase 16: Problema de Primer Cuatrimestre de 2005 Departamento de Cs. e Ing. de la Computación Universidad Nacional del Sur Bahía Blanca, Argentina Un problema

Más detalles

Tema de la clase: Lógica Matemática. Introducción

Tema de la clase: Lógica Matemática. Introducción Tema de la clase: Lógica Matemática Instructor: Marcos Villagra Clase # 01 Escriba: Sergio Mercado Fecha 30/10/2017 Introducción Una de las características principales que distinguen a las matemáticas

Más detalles

Conjuntos. Un conjunto es una colección de objetos. Si a es un objeto y R es un conjunto entonces por. a R. se entiende que a pertenece a R.

Conjuntos. Un conjunto es una colección de objetos. Si a es un objeto y R es un conjunto entonces por. a R. se entiende que a pertenece a R. Conjuntos Un conjunto es una colección de objetos. Si a es un objeto y R es un conjunto entonces por se entiende que a pertenece a R. a R Normalmente, podremos definir a un conjunto de dos maneras: Por

Más detalles

Repaso de lógica, lógica modal y lógica temporal

Repaso de lógica, lógica modal y lógica temporal , lógica modal y lógica temporal 1 Sergio Mera 1 1 FormaLex, Departamento de Computación, FCEyN, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina Introducción al Análisis Formal de Normas Legales,

Más detalles

Entscheidungsproblem I TEORÍA DE LA COMPUTACIÓN MÁQUINAS DE TURING Y DECIDIBILIDAD. Máquinas de Turing (TM) Procedimiento efectivo

Entscheidungsproblem I TEORÍA DE LA COMPUTACIÓN MÁQUINAS DE TURING Y DECIDIBILIDAD. Máquinas de Turing (TM) Procedimiento efectivo Entscheidungsproblem I TEORÍA DE LA COMPUTACIÓN MÁQUINAS DE TURING Y DECIDIBILIDAD Francisco Hernández Quiroz Departamento de Matemáticas Facultad de Ciencias, UNAM E-mail: fhq@ciencias.unam.mx Página

Más detalles

Eliminación de Símbolos Inútiles

Eliminación de Símbolos Inútiles Eliminación de Símbolos Inútiles Veremos cómo eliminar los símbolos inútiles de una gramática. Lo haremos con dos algoritmos, que son definidos en la demostración de los siguientes lemas. Lema 1 Dada una

Más detalles

R no es enumerable. Por contradicción, supongamos que existe una biyección f : N! R. diagonalización de Cantor. Para cada i 2 N:

R no es enumerable. Por contradicción, supongamos que existe una biyección f : N! R. diagonalización de Cantor. Para cada i 2 N: R no es enumerable Por contradicción, supongamos que existe una biyección f : N! R. I Vamos a obtener una contradicción usando el método de diagonalización de Cantor. Para cada i 2 N: f (i) = n i.d i,0

Más detalles

Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 2: Lógica de Predicados y Métodos de Demostración

Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 2: Lógica de Predicados y Métodos de Demostración Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 2: Lógica de Predicados y Métodos de Demostración Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática Discreta - Cap. 1: Fundamentos:

Más detalles

Introducción a la complejidad computacional

Introducción a la complejidad computacional Introducción a la complejidad computacional definida sobre anillos arbitrarios 18 de junio de 2016 Fuente: http://www.utmmcss.com/ Por qué otro modelo? Continuo vs discreto. Intuición interiorizada del

Más detalles

Guía 4: Demostraciones en Cálculo Proposicional

Guía 4: Demostraciones en Cálculo Proposicional Introducción a los Algoritmos - 2do. cuatrimestre 2014 Guía 4: Demostraciones en Cálculo Proposicional Docentes: Walter Alini y Luciana Benotti. El objetivo principal de esta guía es lograr un buen entrenamiento

Más detalles

Nociones de Localidad

Nociones de Localidad Nociones de Localidad IIC3260 IIC3260 Nociones de Localidad 1 / 48 Notación: Grafo de Gaifman Dado: Vocabulario L y L-estructura A Primero suponemos que L sólo contiene símbolos de relación IIC3260 Nociones

Más detalles

Departamento de Matemáticas Facultad de Química UNAM. Febrero de 2011

Departamento de Matemáticas Facultad de Química UNAM. Febrero de 2011 Lógica Matemática. El sistema M-I César Rincón Orta Departamento de Matemáticas Facultad de Química UNAM Febrero de 2011 La lógica matemática puede considerarse como una teoría analítica del arte de razonar,

Más detalles

Departamento de Tecnologías de la Información. Tema 5. Decidibilidad. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial

Departamento de Tecnologías de la Información. Tema 5. Decidibilidad. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Departamento de Tecnologías de la Información Tema 5 Decidibilidad Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Índice 5.1 Lenguajes reconocibles y decidibles 5.2 Problemas decidibles sobre lenguajes

Más detalles

Demostración del problema del paro (Halting problem)

Demostración del problema del paro (Halting problem) Demostración del problema del paro (Halting problem) Introducción a las ciencias de la computación Antonio López Jaimes UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA UNIDAD IZTAPALAPA Definición del problema El problema

Más detalles

Conjuntos finitos y conjuntos numerables

Conjuntos finitos y conjuntos numerables Tema 3 Conjuntos finitos y conjuntos numerables En este tema vamos a usar los números naturales para contar los elementos de un conjunto, o dicho con mayor precisión, para definir los conjuntos finitos

Más detalles

Computabilidad y Lenguajes Formales: Teoría de la Computabilidad: Decidibilidad

Computabilidad y Lenguajes Formales: Teoría de la Computabilidad: Decidibilidad 300CIG007 Computabilidad y Lenguajes Formales: Teoría de la Computabilidad: Decidibilidad Pontificia Universidad Javeriana Cali Ingenieria de Sistemas y Computación Prof. Gloria Inés Alvarez V. Lo indecidible

Más detalles

Índice. 1 Qué es la lógica?: una respuesta provisional. 2 Para qué sirve... cuando sirve. 3 Breve historia de la lógica.

Índice. 1 Qué es la lógica?: una respuesta provisional. 2 Para qué sirve... cuando sirve. 3 Breve historia de la lógica. Índice LÓGICA 1 PRESENTACIÓN 1 Qué es la lógica?: una respuesta provisional 2 Para qué sirve... cuando sirve Francisco Hernández Quiroz 3 Breve historia de la lógica Departamento de Matemáticas Facultad

Más detalles

Tipos 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. 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 detalles

Entscheidungsproblem I LENGUAJES RECURSIVAMENTE ENUMERABLES MÁQUINAS DE TURING. DECIDIBILIDAD. Máquinas de Turing (TM) Procedimiento efectivo

Entscheidungsproblem I LENGUAJES RECURSIVAMENTE ENUMERABLES MÁQUINAS DE TURING. DECIDIBILIDAD. Máquinas de Turing (TM) Procedimiento efectivo Entscheidungsproblem I LENGUAJES RECURSIVAMENTE ENUMERABLES MÁQUINAS DE TURING. DECIDIBILIDAD Francisco Hernández Quiroz Departamento de Matemáticas Facultad de Ciencias, UNAM E-mail: fhq@ciencias.unam.mx

Más detalles

Funciones y Cardinalidad

Funciones y Cardinalidad Funciones y Cardinalidad Definición 1 Llamaremos función f entre dos conjuntos A y B a una relación que verifica las siguientes propiedades: i) Dom(f) = A ii) Si (a, b), (a, c) f entonces b = c Dicho de

Más detalles

Lenguajes decidibles y semidecidibles. Elvira Mayordomo, Universidad de Zaragoza

Lenguajes decidibles y semidecidibles. Elvira Mayordomo, Universidad de Zaragoza Lenguajes decidibles y semidecidibles Elvira Mayordomo, Universidad de Zaragoza 1 Hoy 1. Lenguaje semidecidible y lenguaje decidible (repaso) 2. Todo decidible es semidecidible 3. Ejemplos de decidibles

Más detalles

Capítulo V: CONJUNTOS RECURSIVAMENTE ENUMERABLES

Capítulo V: CONJUNTOS RECURSIVAMENTE ENUMERABLES Capítulo V: CONJUNTOS RECURSIVAMENTE ENUMERABLES Mario de J. Pérez Jiménez Grupo de investigación en Computación Natural Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla

Más detalles

Clase 1: Divisibilidad

Clase 1: Divisibilidad Clase 1: Divisibilidad Dr. Daniel A. Jaume, * 5 de agosto de 2011 1. Enteros y el principio del buen orden El conjunto de los números enteros será denotado por Z. Z = {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,...} A los

Más detalles

Capítulo 4. Lógica matemática. Continuar

Capítulo 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 detalles

Resumen de aritmética de Peano

Resumen de aritmética de Peano Resumen de aritmética de Peano UDELAR/FING/IMERL 16 de febrero de 2017 1. Fundamentos de la Aritmética de Peano. Axioma 1.1. Existe un conjunto al que denotamos N, un elemento 0 N y una función s : N N

Más detalles

CIENCIAS FORMALES CIENCIAS FÁCTICAS

CIENCIAS FORMALES CIENCIAS FÁCTICAS UNA CLASIFICACIÓN DE LAS CIENCIAS CIENCIAS FORMALES CIENCIAS FÁCTICAS CIENCIAS FORMALES MATEMÁTICA LÓGICA CIENCIAS FÁCTICAS FÍSICA BIOLOGÍA QUÍMICA CIENCIAS SOCIALES OTRAS CIENCIAS FORMALES VOCABULARIO

Más detalles

Ciencias de la Computación I

Ciencias de la Computación I Ciencias de la Computación I Nociones básicas de Computabilidad Problemas y Lenguajes Un problema se describe con un lenguaje Cuanto más formal el lenguaje, más precisa la formulación del problema Los

Más detalles

Decidibilidad. I. Procedimientos Efectivos. Lógica Matemática III

Decidibilidad. I. Procedimientos Efectivos. Lógica Matemática III I. Procedimientos Efectivos La idea de tener una receta para resolver una clase de problemas nos relaciona con los procedimientos efectivos. Las recetas están escritas en algún lenguaje (español, chino,

Más detalles

Maestría Enseñanza Aprendizaje de las Ciencias Básicas. Dr. Gilberto Paredes

Maestría Enseñanza Aprendizaje de las Ciencias Básicas. Dr. Gilberto Paredes Maestría Enseñanza Aprendizaje de las Ciencias Básicas Dr. Gilberto Paredes Laboratorio de Física aplicada y Líneas de Investigación Computacional (LFAC) http://www.unet.edu.ve/lfac Caos, Sistemas Complejos,

Más detalles

Teoría de la Computación y Leguajes Formales

Teoría de la Computación y Leguajes Formales y Leguajes Formales Prof. Hilda Y. Contreras Departamento de Computación hyelitza@ula.ve hildac.teoriadelacomputacion@gmail.com Contenido Tema 0: Introducción y preliminares: Conocimientos matemáticos

Más detalles

Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados.

Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados. ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS GRADO EN MATEMÁTICAS. CURSO 215/216 Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados. 1.1. Grupo abeliano libre. Bases. Definición 1.1. El grupo Z n con

Más detalles

Teorema de Compacidad

Teorema de Compacidad Teorema de Compacidad Seminario de Teoría de Modelos - FCEyN - UBA 1 de septiembre de 2011 Teorema 1 (Compacidad). Una L-teoría T es satisfacible si y solo si todo subconjunto finito de T es satisfacible.

Más detalles

Apuntes de Lógica Matemática I

Apuntes de Lógica Matemática I Apuntes de Lógica Matemática I Héctor Olvera Vital 1. Primeras definiciones Definición 1 Un alfabeto A es un conjunto de símbolos. Definición 2 Una expresión del alfabeto A es una sucesión finita de símbolos

Más detalles

Un elemento de un monoide se dice que es inversible si tiene elemento inverso.

Un elemento de un monoide se dice que es inversible si tiene elemento inverso. Tema 1: Semigrupos 1 Tema 1: Semigrupos 1. Semigrupos: Conceptos fundamentales. Recordemos que un sistema algebraico es un conjunto S con una o varias operaciones sobre él, siendo una operación ó ley de

Más detalles

Teorema de Lagrange. En esta sección demostramos algunos hechos básicos sobre grupos, que se pueden deducir de la definición

Teorema de Lagrange. En esta sección demostramos algunos hechos básicos sobre grupos, que se pueden deducir de la definición Teorema de Lagrange Capítulo 3 3.1 Introducción En este capítulo estudiaremos uno de los teoremas más importantes de toda la teoría de grupos como lo es el Teorema de Lagrange. Daremos en primer lugar

Más detalles

Sistema Axiomático para el Cálculo Proposicional

Sistema Axiomático para el Cálculo Proposicional Sistema Axiomático para el Cálculo Proposicional Lógica Matemática José de Jesús Lavalle Martínez 12 de julio de 2011 Resumen Este documento es una traducción de partes de la sección 1.4 AN AXIOM SYSTEM

Más detalles

La clase de hoy. 22 de abril de 2017

La clase de hoy. 22 de abril de 2017 La clase de hoy 22 de abril de 2017 1. Satisfacibilidad 1.1. Vamos a extender ahora nuestra noción de verdad bajo una interpretación de enunciados a fórmulas. Por supuesto, el tema es cómo interpretar

Más detalles

Subespacios de espacios vectoriales

Subespacios de espacios vectoriales Subespacios de espacios vectoriales Objetivos. Estudiar la definición, el criterio y algunos ejemplos de subespacios vectoriales. Muchos espacios vectoriales importantes (por ejemplo, espacio de soluciones

Más detalles

Métodos de Inteligencia Artificial

Métodos 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 detalles

Los modelos abstractos de cómputo. Tema 1: Introducción. El modelo transductor. El modelo reconocedor. ordenador. datos. Modelo Abstracto de Cómputo

Los modelos abstractos de cómputo. Tema 1: Introducción. El modelo transductor. El modelo reconocedor. ordenador. datos. Modelo Abstracto de Cómputo Tema 1: Introducción Preliminares Los Modelos Abstractos de Cómputo El principio de inducción Palabras y Lenguajes Palabras Operadores sobre palabras Predicados sobre palabras Lenguajes Operadores sobre

Más detalles

Hacia las Gramáticas Propias II

Hacia las Gramáticas Propias II Hacia las Hacia las II Gramáticas sin Ciclos Universidad de Cantabria Outline Hacia las 1 Hacia las 2 3 Definición Hacia las Definición Diremos que una gramática libre de contexto G := (V, Σ, Q 0, P) es

Más detalles

58 7. ESPACIOS COCIENTE

58 7. ESPACIOS COCIENTE CAPíULO 7 Espacios cociente En esta sección estudiamos el cociente de un espacio vectorial por un subespacio W. Este cociente se define como el conjunto cociente de por una relación de equivalencia conveniente.

Más detalles

Conjuntos finitos y conjuntos numerables

Conjuntos finitos y conjuntos numerables Tema 3 Conjuntos finitos y conjuntos numerables En este tema vamos a usar los números naturales para contar los elementos de un conjunto, o dicho con mayor precisión, para definir los conjuntos finitos

Más detalles