SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 34
Baixar para ler offline
ËÈÊÁÅÇ
      Ëåêöèÿ 4:
Èñ÷èñëåíèå ïðåäèêàòîâ.


    Äìèòðèé Èöûêñîí
        ÏÎÌÈ ÐÀÍ

     14 îêòÿáðÿ 2007



                         1 / 34
Ïëàí


1  Ôîðìóëû èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ
 2 Èíòåðïðåòàöèè è ìîäåëè
 3 Ïðåäâàðåííàÿ ôîðìà
 4 Ñêóëåìèçàöèÿ, ÑÍÔ
 5 Ýðáðàíîâ óíèâåðñóì, ýðáðàíîâà èíòåðïðåòàöèÿ
 6 Ìåòîä ðåçîëþöèé äëÿ èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ
 7 Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ
 8 Àðèôìåòèêà Ïåàíî
 9 Ýëåìåíòû òåîðèè ìîäåëåé
10 *1-àÿ òåîðåìà Ãåäåëÿ î íåïîëíîòå àðèôìåòèêè




                                                          2 / 34
Ëèòåðàòóðà




1   Í.Ê. Âåðåùàãèí, À. Øåíü. ßçûêè è èñ÷èñëåíèÿ.
2   Í. Ê. Âåðåùàãèí, À. Øåíü. Âû÷èñëèìûå ôóíêöèè.




                                                    3 / 34
ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë
Γ  áåñêîíå÷íîå ìíîæåñòâî ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ.
Γ = {x1 , x2 , x3 , . . . }  .
       (i ) (i )
F = {f1 1 , f2 2 ...}        ìíîæåñòâî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ ñ
óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥ 0 (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü
áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè).
Îïðåäåëåíèå. Òåðìû:
  • Ïðåäìåòíàÿ ïåðåìåííàÿ x ∈ Γ  òåðì.
  • Åñëè f (i) ∈ F, à t1 , t2 , . . . , ti  òåðìû, òî
    f (i) (t1 , t2 , . . . , ti )  òåðì.
Ïðèìåð.
  • f (0) ()  òåðì;
  • f (2) (x, y )  òåðì;
  • f (2) (g (1) (x), h(3) (x, y , g (1) (x)))  òåðì.
Íóëüìåñòíûå ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû îáû÷íî íàçûâàþò
êîíñòàíòàìè .
                                                                    4 / 34
ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë

         (i )   (i )
P = {p1 1 , p2 2 ...}            ìíîæåñòâî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ñ
óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥ 0 (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü
áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè).
Îïðåäåëåíèå. Àòîìàðíîé ôîðìóëîé íàçûâàåòñÿ ñòðî÷êà âèäà
p (i) (t1 , t2 , . . . , ti ), ãäå p (i) ∈ P, à t1 , t2 , . . . , ti  òåðìû.
Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà 1-ãî ïîðÿäêà
    • Åñëè A  àòîìàðíàÿ ôîðìóëà, òî A  ïðåäèêàòíàÿ
       ôîðìóëà.
    • Åñëè A, B  ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû, òî
       (A), ¬A, A ∨ B, A ∧ B, A → B  ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû.
    • Åñëè A  ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà, x ∈ Γ, òî ∀xA è ∃xA
       ÿâëÿþòñÿ ïðåäèêàòíûìè ôîðìóëàìè.

                                                                                5 / 34
Ïðèìåðû ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë



  • p(f(x))  ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x ;
  • p1 (f1 (x)) ∨ p2 ()  ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x ;
  • ∀x∃y (p1 (z) ∨ p1 (x))  ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ z ;
  • ∀x(p1 (f (x))) → ∃yp1 (y )  çàìêíóòàÿ ôîðìóëà;
  • ∀y (p1 (x, y ) ∨ ∃zp2 (f (x, y ), g (x)))  ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ
    x.
Îïðåäåëåíèå. Ïåðåìåííàÿ íàçûâàåòñÿ ñâîáîäíîé, åñëè îíà íå
âõîäèò â îáëàñòü äåéñòâèÿ êâàíòîðà ïî ýòîé ïåðåìåííîé.
Ôîðìóëà áåç ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ íàçûâàåòñÿ çàìêíóòîé.


                                                                       6 / 34
Èíòåðïðåòàöèÿ



Ïóñòü ϕ  ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà ñî ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûìè
x1 , x2 , . . . , xk , ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè f1 , f2 , . . . , fm
                                                   (i ) (i )
                                                       1   2        (i )
                                                                     m


è ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè p1 ), p2 ), . . . pn ).
                                   1(j   (j2   (j  n


Èíòåðïðåòàöèåé ôîðìóëû ϕ íàçûâàåòñÿ ìíîæåñòâî M ,
çàäàííûå íà íåì îòîáðàæåíèÿ f (i ) : M i → M è ïðåäèêàòû
                                       s       s

p (j ) : M j → {0, 1}, êàæäîé ïåðåìåííîé xl ñîïîñòàâëåí ýëåìåíò
  r      r

M.
Äëÿ êàæäîé òàêîé èíòåðïðåòàöèè ìîæíî ïîñ÷èòàòü çíà÷åíèå
ôîðìóëû.
Ìîäåëüþ íàçûâàåòñÿ èíòåðïðåòàöèÿ, â êîòîðîé çíà÷åíèå
ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1.


                                                                           7 / 34
Ïðèìåðû


                      .
    Â èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x ... 4, q(x) = x ... 2
• ∀x(p(x) → q(x))

    çíà÷åíèå ôîðìóëû 1.
    Â èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x ... 3, q(x) = x ... 2
    çíà÷åíèå ôîðìóëû 0.
    ∀x(p(f (x))) → ∀xp(x) Â èíòåðïðåòàöèè M = Z,
•
              ..
    p(x) = x . 2, f (x) = 2x çíà÷åíèå ôîðìóëû 0.
•   (p() ∨ q()) ∧ (p() ∨ ¬q())  ïðîïîçèöèîíàëüíûå
    ôîðìóëû  ýòî ÷àñòíûé ñëó÷àé ïðåäèêàòíûõ. Åñëè â
    ïðåäèêàòíûõ ôîðìóëàõ ñîäåðæàòñÿ òîëüêî íóëüìåñòíûå
    ïðåäèêàòû è íåò êâàíòîðîâ, ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ è
    ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ.

                                                            8 / 34
Âûïîëíèìîñòü, îáùåçíà÷èìîñòü,
                                ïðîòèâîðå÷èâîñòü


Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ âûïîëíèìîé,
åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè êîòîðîé çíà÷åíèå
ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1.
Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
íåâûïîëíèìîé (èëè ïðîòèâîðå÷èâîé), åñëè ïðè âñåõ
èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 0.
Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
îáùåçíà÷èìîé (èëè òàâòîëîãèåé), åñëè ïðè âñåõ
èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1.
Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ
íåîáùåçíà÷èìîé , åñëè ñóùåñòâóåò èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè
êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 0.

                                                            9 / 34
Èñ÷èñëåíèå ïðåäèêàòîâ 1-ãî ïîðÿäêà



•   Ìû äîêàçûâàåì, ÷òî ôîðìóëà ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé.
    (Èíîãäà, ÷òî åå îòðèöàíèå ÿâëÿåòñÿ ïðîòèâîðå÷èåì).
•   Äîêàçàòåëüñòâî  ýòî ñòðîêà.
•   Äîêàçàòåëüñòâî ìîæíî ëåãêî ïðîâåðèòü (çà
    ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ). Íàéòè äîêàçàòåëüñòâî, âîçìîæíî,
    ñëîæíî (îáû÷íî àëãîðèòìè÷åñêè íåðàçðåøèìî).
•   Êîððåêòíîñòü: åñëè ôîðìóëà èìååò äîêàçàòåëüñòâî, òî îíà
    òàâòîëîãèÿ.
•   Ïîëíîòà: âñå òàâòîëîãèè èìåþò äîêàçàòåëüñòâà.


                                                              10 / 34
Ìåòîä ðåçîëþöèé äëÿ èñ÷èñëåíèÿ
                                            ïðåäèêàòîâ


•   ×òîáû äîêàçàòü, ÷òî ôîðìóëà ϕ ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé, ìû
    áóäåì äîêàçûâàòü, ÷òî ôîðìóëà ¬ϕ ÿâëÿåòñÿ
    ïðîòèâîðå÷èâîé.
•   Èçáàâèìñÿ îò âñåõ âõîæäåíèé èìïëèêàöèé â ôîðìóëó:
    çàìåíèì A → B íà ¬A ∨ B
•   Ïðîíåñåì îòðèöàíèÿ äî àòîìàðíûõ ôîðìóë, ïîëüçóÿñü
    ïðàâèëàìè:
      •   ¬∀xA ýêâèâàëåíòíî ∃x¬A,
      •   ¬∃xA ýêâèâàëåíòíî ∀x¬A,
      •   ¬(A ∨ B)ýêâèâàëåíòíî (¬A ∧ ¬B),
      •   ¬(A ∧ B)ýêâèâàëåíòíî (¬A ∨ ¬B).

                                                             11 / 34
Ïðåäâàðåííàÿ ôîðìà
  •   Ïåðåèìåíóåì ñâÿçàííûå ïåðåìåííûå òàê, ÷òîáû èõ èìåíà
      íå ñîâïàäàëè íè ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. È ó
      ñâÿçàííûõ ïåðåìåííûõ, ñîîòâåòñòâóþùèõ ðàçíûì
      êâàíòîðàì, áûëè áû ðàçíûå èìåíà.
  •   Âûíåñåì âñå êâàíòîðû âïåðåä, ðóêîâîäñòâóÿñü ïðàâèëàìè
        •   (∀xA) ∨ B   ýêâèâàëåíòíî ∀x(A ∨ B),
        •   (∀xA) ∧ B   ýêâèâàëåíòíî ∀x(A ∧ B),
        •   (∃xA) ∨ B   ýêâèâàëåíòíî ∃x(A ∨ B),
        •   (∃xA) ∧ B   ýêâèâàëåíòíî (∃xA) ∧ B .
Ïðèìåð. (p(f (x)) ∨ ∀xq(g (x))) ∧ ∃yq(y )
  • Ïåðåèìåíîâûâàåì ïåðåìåííûå
    (p(f (x)) ∨ ∀zq(g (z))) ∧ ∃yq(y )
  • (∀z(p(f (x)) ∨ q(g (z)))) ∧ ∃yq(y )
  • ∀z(((p(f (x)) ∨ q(g (z)))) ∧ ∃yq(y ))
  • ∀z∃y (∀z(p(f (x)) ∨ q(g (z))) ∧ q(y ))
                                                              12 / 34
Ñêóëåìèçàöèÿ
Èìååì ôîðìóëó â ïðåäâàðåííîé ôîðìå                         ϕ = q1 x1 q2 x2 . . . qk xk A     ,
ãäå qi ∈ {∀, ∃}, à ôîðìóëà A íå ñîäåðæèò êâàíòîðîâ.
  • Ïóñòü ql  ïåðâûé êâàíòîð ñóùåñòâîâàíèÿ. Ò.å.,
     q1 = q2 = · · · = ql−1 = ∀.
  • Çàìåíèì ϕ íà ôîðìóëó ϕ =
                                                       , ãäå
    ∀x1 ∀x2 . . . ∀xl−1 ql+1 xl . . . qk xk A[x → fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 )]
     ôîðìóëà                          ïîëó÷àåòñÿ èç ôîðìóëû
                    A[xl → fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 )]
    A   çàìåíîé âñåõ âõîæäåíèé ïåðåìåííîé íà òåðì                 xl
                      .
    fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 )
  •  Åñëè ó ôîðìóëû åñòü ìîäåëü, òî è ó ôîðìóëû åñòü
                                ϕ                                                ϕ
     ìîäåëü: äîñòàòî÷íî ôóíêöèþ îïðåäåëèòü òàê: îíà
                                                  fl
     ñîïîñòàâëÿåò çíà÷åíèÿì ïåðåìåííûõ             çíà÷åíèå    x1 , . . . , xl−1
    xl , ÷òîáû áûëà èñòèííà ôîðìóëà               .     ql+1 xl . . . qk xk A
  •  Åñëè ó ôîðìóëû åñòü ìîäåëü, òî è ó ôîðìóëû åñòü
                                ϕ                                                 ϕ
     ìîäåëü. Â ìîäåëè äëÿ çàäàíà ôóíêöèÿ, óêàçûâàþùàÿ,
                                     ϕ
     êàê ïî çíà÷åíèÿì ïåðåìåííûõ            íàõîäèòü
                                                   x1 , . . . , xl−1
     çíà÷åíèå , ÷òîáû áûëà èñòèííà ôîðìóëà
                    xl                                       . 13 / 34   ql+1 xl . . . qk xk A
Ñêóëåìèçàöèÿ (ïðîäîëæåíèå)


  • Àíàëîãè÷íî èçáàâëÿåìñÿ îò âòîðîãî êâàíòîðà
    ñóùåñòâîâàíèÿ.
  • Òàê ïîëó÷àåì ôîðìóëû ϕ , ϕ , . . . , ϕ(m)
  • Ôîðìóëà ϕ(m) íå ñîäåðæèò êâàíòîðîâ ñóùåñòâîâàíèÿ.
  • Ôîðìóëà ϕ âûïîëíèìà òîãäà è òîëüêî òîãäà, êîãäà
    âûïîëíèìà ôîðìóëà ϕ(m)
  • Ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà òîãäà è òîëüêî òîãäà, êîãäà
    ïðîòèâîðå÷èâà ôîðìóëà ϕ(m)
Ïðèìåð. ∀x∃y ∀z∃t(p(g (x, y )) ∧ ¬q(h(z, g (x, t))))
ïåðåïèñûâàåòñÿ â âèäå
∀x∀z(p(g (x, f2 (x))) ∧ ¬q(h(z, g (x, f4 (x, z)))))


                                                          14 / 34
ÑÍÔ




Ñêóëåìîâñêàÿ íîðìàëüíàÿ ôîðìà (ÑÍÔ):
  • Ïðèâîäèì â ïðåäâàðåííóþ ôîðìó (êâàíòîðû âïåðåä)
  • Äåëàåì ñêóëåìèçàöèþ (èçáàâëÿåìñÿ îò ∃)
  • Áåñêâàíòîðíóþ ÷àñòü ôîðìóëû ïðèâîäèì â ÊÍÔ
    (íàïðèìåð, åå îòðèöàíèå ïðèâîäèì â ÄÍÔ): àòîìàðíûå
    ôîðìóëû ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàê ïðîïîçèöèîíàëüíûå
    ïåðåìåííûå.



                                                         15 / 34
Ïðèìåð ïðèâåäåíèÿ â ÑÍÔ
Ïðèìåð.∀x(p(g (x)) ∧ ¬p(h())) → ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y ))
 • Èçáàâëÿåìñÿ îò :→
   ¬(∀x(p(g (x)) ∧ ¬p(h()))) ∨ ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y ))
 •   Ïðîíîñèì îòðèöàíèå:
     (∃x(¬p(g (x)) ∨ p(h()))) ∨ ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y )))
 •   Âûíîñèì êâàíòîðû âïåðåä:
     ∃x∀y (¬p(g (x)) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y )))
 •   Èçáàâëÿåìñÿ îò êâàíòîðîâ ñóùåñòâîâàíèÿ:
   ∀y (¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y ))
 •   Ïðèâîäèì â ÊÍÔ:    ¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y )
 •   Äëÿ ýòîãî ïðèâîäèì â ÄÍÔ:
     p(g (f ())) ∧ ¬p(h()) ∧ (p(g (h())) ∨ p(y ))
 •   Ðàñêðûâàåì ñêîáêè:
     (p(g (f ()))∧¬p(h())∧p(g (h())))∨(p(y )∧p(g (f ()))∧¬p(h()))
 •   Îòâåò:   ∀y ((¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h()))) ∧ (¬p(y ) ∨
     ¬p(g (f ())) ∨ p(h()))
                                                                      16 / 34
Ýðáðàíîâ óíèâåðñóì
•   Ìû äîêàçûâàåì, ÷òî ôîðìóëà ÿâëÿåòñÿ ïðîòèâîðå÷èâîé
•   Èíòåðïðåòàöèé ñëèøêîì ìíîãî, õî÷åòñÿ óìåíüøèòü èõ
    êîëè÷åñòâî
•   Âûñîòîé òåðìà íàçûâàåòñÿ ìàêñèìàëüíîå ÷èñëî
    âëîæåííûõ ñêîáîê â íåì.
    Ïðèìåð. Âûñîòà f (x, y ) è h() ðàâíÿåòñÿ 1, âûñîòà
    f (g (h(y ), z), x) ðàâíÿåòñÿ 3.
•   Ïóñòü äàíà ôîðìóëà ϕ. Fϕ  ìíîæåñòâî åå
    ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ (åñëè òàì íåò êîíñòàíò
    (íóëüìåñòíûõ ñèìâîëîâ), òî äîáàâèì!!!) Îáîçíà÷èì
    Uϕ  ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû 1.
       (1)

    Uϕ  ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû 2.
       (2)

    Uϕ  ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû k .
       (k)


                 Uϕ  ýðáðàíîâ óíèâåðñóì
            ∞
       H          (i)
    Uϕ =
         i=1
                                                         17 / 34
Ïðèìåð ýðáðàíîâà óíèâåðñóìà




ϕ = ∀x∃y (p(f (x, g (y ))))
Fϕ = {f (2) , g (1) , c (0) }
 (1)
Uϕ = {c}
 (2)
Uϕ = {f (c, c), g (c)}
 (3)
Uϕ = {f (g (c), c), f (g (c), g (c)), f (g (c), f (c, c)),
        f (c, g (c)), f (c, f (c, c)),
        f (f (c, c), c), f (f (c, c), g (c)), f (f (c, c), f (c, c),
        g (f (c, c), g (g (c))}




                                                                       18 / 34
Ýðáðàíîâñêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ



• ϕ   ôîðìóëà
•   Ìíîæåñòâî: Uϕ
                H

•   Ôóíêöèè çàäàþòñÿ ñèíòàêñè÷åñêè :
    f (t1 , t2 , . . . , tk ) = f (t1 , t2 , . . . , tk )
•   Ïðåäèêàòû çàäàþòñÿ ïðîèçâîëüíî
    Èòîãî:
•   Ìíîæåñòâî çàäàíî
•   Ôóíêöèè çàäàíû
•   Ïðåäèêàòû ìîæíî âàðüèðîâàòü


                                                            19 / 34
Ìîäåëü íà ýðáðàíîâñêîé èíòåðïðåòàöèè


Òåîðåìà. Åñëè ôîðìóëà φ â ÑÊÍÔ âûïîëíèìà, òî åå ìîæíî
âûïîëíèòü ñ ïîìîùüþ Ýðáðàíîâñêîé èíòåðïðåòàöèè.
Äîêàçàòåëüñòâî. ϕ = ∀x1∀x2 . . . ∀xk (S1 ∧ S2 ∧ · · · ∧ Sn ), ãäå Si 
äèçúþíêöèÿ ëèòåðàëîâ (àòîìàðíûõ ôîðìóë èëè èõ îòðèöàíèé).
Ïóñòü I  èíòåðïðåòàöèÿ. M  ìíîæåñòâî. Åñëè äëÿ
îïðåäåëåíèÿ ýðáðàíîâñêîãî óíèâåðñóìà ìû äîáàâëÿëè
êîíñòàíòó, òî ïðèäàäèì åé òîæå êàêîå-òî çíà÷åíèå.
Èíòåðïðåòàöèÿ I çàäàåò îòîáðàæåíèå èç µI : Uϕ → M .               H

Çíà÷åíèÿ ïðåäèêàòîâ â IH :
pI (t1 , t2 , . . . , tr ) = pI (µ(t1 ), µ(t2 ), . . . , µ(tr )).
Äëÿ êàæäîãî i äèçúþíêò Si âûïîëíÿåòñÿ ïðè âñåõ çíà÷åíèÿõ
 H



ïåðåìåííûõ ïðè èíòåðïðåòàöèè I . Çíà÷èò, âûïîëíÿåòñÿ è ïðè
âñåõ çíà÷åíèÿõ ïåðåìåííûõ â èíòåðïðåòàöèè IH .

                                                                         20 / 34
Ïîèñê îïðîâåðæåíèÿ

Äëÿ êàæäîãî äèçúþíêòà Sj ôîðìóëû ϕ íàïèøåì îãðîìíîå
÷èñëî äèçúþíêòîâ, êîòîðûå ïîëó÷àþòñÿ èç Sj ïîäñòàíîâêîé
âìåñòî ïåðåìåííûõ âñåâîçìîæíûõ òåðìîâ èç Uϕ .
                                                    k
                                                        (i)


Ïîëó÷èâøååñÿ ìíîæåñòâî äèçúþíêòîâ îáîçíà÷èì ÷åðåç Dk .
                                                   i=1

Dk ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàê ïðîïîçèöèîíàëüíóþ ôîðìóëó îò
ïåðåìåííûõ p(t1, . . . , tr ), ãäå tj ∈ Uϕ
                                        k
                                           (i)


Åñëè Dk  ïðîòèâîðå÷èâà êàê ïðîïîçèöèîíàëüíàÿ ôîðìóëà, òî
                                       i=1

è ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà.
Åñëè âñå Dk  âûïîëíèìû, òî è ϕ âûïîëíèìà. Â ýðáðàíîâñêîé
èíòåðïðåòàöèè çàäàäèì pI (t1, t2, . . . , tr ) òî çíà÷åíèå, êîòîðîå
ïðèíèìàëîñü â ëåêñèêîãðàôè÷åñêè ïåðâîì âûïîëíÿþùåì
                           H



íàáîðå Dk , 1 ≤ k  ∞ áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ðàç.
                                                                      21 / 34
Ìåòîä ðåçîëþöèé


•   Åñëè ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà, òî ñóùåñòâóåò òàêîå k ,
    ÷òî ïðîïîçèöèîíàëüíàÿ ôîðìóëà Dk ïðîòèâîðå÷èâà.
•   Ïðîòèâîðå÷èâîñòü ïðîïîçèöèîíàëüíîé ôîðìóëû Dk ìîæíî
    ïîêàçàòü ñ ïîìîùüþ ìåòîäà ðåçîëþöèé.
    Ïðèìåð.
    ϕ = ∀xy ((p(f (x)) ∨ q(y )) ∧ ¬q(g (b)) ∧ ¬p(y ))
    b  åäèíñòâåííàÿ êîíñòàíòà.
    Îïðîâåðæåíèå.
    (p(f (b))∨q(g (b)));¬q(g (b))
              p(f (b))            ;
    p(f (b));¬p(f (b))




                                                            22 / 34
Ðàçðåøèìûå è ïåðå÷èñëèìûå ÿçûêè


Σ  àëôàâèò, L ⊂ Σ∗  ÿçûê.
ßçûê L íàçûâàåòñÿ àëãîðèòìè÷åñêè ðàçðåøèìûì, åñëè
ñóùåñòâóåò òàêàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà M , ÷òî
      x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qyes
      x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qno
ßçûê L íàçûâàåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ
ìàøèíà Òüþðèíãà M , ÷òî
      x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qyes
      x ∈ L ⇐⇒ M(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ




                                                        23 / 34
Ïåðå÷èñëèìîñòü òàâòîëîãèé



Çàìå÷àíèå. ßçûê òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì
  • Îòðèöàíèå ôîðìóëû ïðèâîäèì â ÑÍÔ, ïåðåáèðàåì âñå k è
     ïðîâåðÿåì, ÿâëÿåòñÿ ëè Dk ïðîòèâîðå÷èâîé. Åñëè
     ÿâëÿåòñÿ, òî îñòàíîâèòüñÿ â ñîñòîÿíèè qyes .
  • Ìåòîä Áðèòàíñêîãî ìóçåÿ. Ïåðåáèðàåì âñå ñòðî÷êè è
     ïðîâåðÿåì, ÿâëÿþòñÿ ëè îíè äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ϕ.
     Åñëè ÿâëÿåòñÿ, òî îñòàíîâèòüñÿ â ñîñòîÿíèè qyes .
Âîïðîñ. À ÿâëÿåòñÿ ëè ÿçûê òàâòîëîãèé àëãîðèòìè÷åñêè
ðàçðåøèìûì?
Íåò.


                                                             24 / 34
Ïðåäèêàò ðàâåíñòâà
  •   Èíôèêñíàÿ çàïèñü: ïèøåì x = y âìåñòî = (x, y )
  •   ×òîáû âî âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ îí âîñïðèíèìàëñÿ
      îäèíàêîâî, íóæíû àêñèîìû ðàâåíñòâà.
      Àêñèîìû ðàâåíñòâà:
  •   ∀x∀y (x = y → y = x)  ñèììåòðè÷íîñòü
  •   ∀x∀y ∀z((x = y ∧ y = z) → x = z)  òðàíçèòèâíîñòü
  •   Äëÿ êàæäîãî ôóíêöèîíàëüíîãî ñèìâîëà f (r ):
      ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) →
                                 ñîãëàñîâàííîñòü ñ
      f (x1 , . . . , xr ) = f (y1 , . . . , yr ))
      ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè
  •   Äëÿ êàæäîãî ïðåäèêàòíîãî ñèìâîëà p(r ):
      ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) →
                                 ñîãëàñîâàííîñòü ñ
      (p(x1 , . . . , xr ) → p(y1 , . . . , yr )))
   ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè
Ôîðìóëó ϕ ñ ïðåäèêàòîì ðàâåíñòâà íàäî âîcïðèíèìàòü êàê
(A1 ∧ · · · ∧ An ) → ϕ
                                                                    25 / 34
Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü
Òåîðåìà. ßçûê òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ àëãîðèòìè÷åñêè
íåðàçðåøèìûì.
Äîêàçàòåëüñòâî. Ñâåäåì çàäà÷ó îá îñòàíîâêå ÌÒ ê ïðîâåðêå,
ÿâëÿåòñÿ ëè ôîðìóëà òàâòîëîãèåé.
  • Äëÿ êàæäîãî ëåíòî÷íîãî ñèìâîëà s ∈ Σ çàâîäèì êîíñòàíòó
    s(), äëÿ êàæäîãî ñîñòîÿíèÿ q ∈ Q çàâîäèì êîíñòàíòó q().
  • Ëåíòó áóäåì êîäèðîâàòü òàê:
      q()|c1 () ◦ c2 () ◦ · · · ◦ cl−1 () ◦ g (cl ()) ◦ · · · ◦ cm ()
  •   Ïðàâèëî (q1, c1) → (q2, c2, ←) çàïèñûâàåì ôîðìóëîé:
      ∀x∀y (q1 ()|x ◦ c0 () ◦ g (c1 ()) ◦ y = q2 ()|x ◦ g (c0 ()) ◦ c2 () ◦ y )
  • Ïðåäèêàò îñòàíîâêè stop: ∀x(stop(qf |x)) äëÿ êîíå÷íîãî
    ñîñòîÿíèÿ qf
ÌÒ îñòàíîâèòñÿ íà âõîäå x ⇐⇒ ôîðìóëà
(A1 ∧ . . . An ) → stop(q0 ()|x1 () ◦ . . . xm ()) ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé.
Ai  ýòî àêñèîìû ðàâåíñòâà è ïðàâèëà, çàäàþùèå ÌÒ.
                                                                                  26 / 34
Àðèôìåòèêà Ïåàíî

Êîíñòàíòà 0, ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû: +, ·, s , ïðåäèêàò =
Àêñèîìû Ïåàíî:
  • ∀x¬(s(x) = 0)
  • ∀x∀y (s(x) = s(y ) → x = y )
  • ∀x(x + 0 = x)
  • ∀x∀y (x + s(y ) = s(x + y ))
  • ∀x∀y (x · s(y ) → x · y + x)
  • ∀x(x · 0 = 0)
  • (ϕ(0) ∧ ∀x(ϕ(x) → ϕ(s(x)))) → ∀xϕ(x) äëÿ êàæäîé
    ôîðìóëû ϕ ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. Ýòî ñõåìà
    àêñèîì (ñõåìà èíäóêöèè), íåëüçÿ îáîéòèñü êîíå÷íûì
    ÷èñëîì àêñèîì.

                                                            27 / 34
Ýëåìåíòû òåîðèè ìîäåëåé
Îïðåäåëåíèå. Âûñêàçûâàíèåì íàçûâàåòñÿ çàìêíóòàÿ ôîðìóëà.
Îïðåäåëåíèå. Òåîðèåé íàçûâàåòñÿ ìíîæåñòâî âûñêàçûâàíèé
(âîçìîæíî, áåñêîíå÷íîå).
Îïðåäåëåíèå. Ìû ãîâîðèì, ÷òî èç òåîðèè T âûâîäèòñÿ
ôîðìóëà α (T α), åñëè îíà äîêàçóåìà, ïðè óñëîâèè ÷òî
ìîæíî èñïîëüçîâàòü ôîðìóëû èç T , êàê àêñèîìû. Áîëåå
ôîðìàëüíî: âñå ôîðìóëû èç T è ¬α ïðèâîäèì â ÑÍÔ, åñëè
âûâîäèòñÿ ïðîòèâîðå÷èå èç ìíîæåñòâà ïîëó÷åííûõ äèçúþíêòîâ
ïî ìåòîäó ðåçîëþöèè, òî T α.
Òåîðåìà. (êîìïàêòíîñòè) Åñëè T α, òî ñóùåñòâóåò êîíå÷íàÿ
ïîäòåîðèÿ T ⊂ T : T α.
Äîêàçàòåëüñòâî. Âûâîä êîíå÷åí, çíà÷èò, â íåì èñïîëüçóåòñÿ
ëèøü êîíå÷íîå ÷èñëî ôîðìóë èç T .
Ñëåäñòâèå. T α ⇐⇒ ñóùåñòâóåò êîíå÷íîå ìíîæåñòâî
ôîðìóë A1, . . . , An ∈ T : ôîðìóëà (A1 ∧ · · · ∧ An ) → α ÿâëÿåòñÿ
òàâòîëîãèåé.
                                                                      28 / 34
Ìîäåëè äëÿ òåîðèé

Îïðåäåëåíèå. Èíòåðïðåòàöèÿ I íàçûâàåòñÿ ìîäåëüþ äëÿ òåîðèè
  (
T I |= T ), åñëè îíà ÿâëÿåòñÿ ìîäåëüþ (âûïîëíÿåò) êàæäîé
ôîðìóëû èç T .
Ëåììà. I |= T , T α. Òîãäà I |= α.
Äîêàçàòåëüñòâî.
Ñóùåñòâóþò A1, A2, . . . , An ∈ T : ôîðìóëà (A1 ∧ · · · ∧ An ) → α
òàâòîëîãèÿ.  ÷àñòíîñòè, I âûïîëíÿåò ýòó ôîðìóëó. Çíà÷åíèÿ
ôîðìóë A1, . . . , An â èíòåðïðåòàöèè I ðàâíÿþòñÿ 1, çíà÷èò è
çíà÷åíèå ôîðìóëû α â èíòåðïðåòàöèè I ðàâíÿåòñÿ 1.
Îïðåäåëåíèå. Òåîðèÿ íàçûâàåòñÿ íåïðîòèâîðå÷èâîé, åñëè èç
íåå íå âûâîäèìà ïðîòèâîðå÷èâàÿ ôîðìóëà.
Çàìå÷àíèå. Åñëè òåîðèÿ èìååò ìîäåëü, òî îíà íåïðîòèâîðå÷èâà.
Òåîðåìà. (î ïîëíîòå, Ê. Ãåäåëü) Åñëè òåîðèÿ T
íåïðîòèâîðå÷èâà, òî îíà èìååò ìîäåëü.
                                                                     29 / 34
Ïðîòèâîðå÷èâûå òåîðèè




•   Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè ïîñëå ïðèâåäåíèÿ âñåõ åå
    ôîðìóë â ÑÍÔ èç äèçúþíêòîâ ìîæíî âûâåñòè
    ïðîòèâîðå÷èå
•   Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè èç íåå ìîæíî âûâåñòè
    ïðîòèâîðå÷èâóþ ôîðìóëó
•   Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè èç íåå ìîæíî âûâåñòè ëþáóþ
    ôîðìóëó
•   Åñëè T ∪ {¬ϕ} ïðîòèâîðå÷èâà, òî T ϕ



                                                            30 / 34
Ãåäåëåâà íóìåðàöèÿ
Ïóñòü T íåïðîòèâîðå÷èâàÿ òåîðèÿ, ñîäåðæàùàÿ àðèôìåòèêó
Ïåàíî.
×èñëàìè â àðèôìåòèêå Ïåàíî ÿâëÿþòñÿ òåðìû
0, s(0), s(s(0)), . . .
Ôàêò. Ïî ëþáîé ÌÒ M ìîæíî ïîñòðîèòü ïðåäèêàòíóþ
ôîðìóëó ϕM (x, y ), êîòîðàÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T ,
îáëàäàåò ñëåäóþùèì ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë
m è n ôîðìóëà ϕM (m, n) áóäåò âûïîëíÿòüñÿ ⇐⇒ Ìàøèíà
Òüþðèíãà M , ïîëó÷èâ íà âõîä m çàêîí÷èò ðàáîòó è íà åå ëåíòå
áóäåò íàïèñàíî n.
  • Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü (àëãîðèòìîì) âñå ñòðî÷êè, êîòîðûå
    ÿâëÿþòñÿ çàìêíóòûìè ôîðìóëàìè
  • Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü (àëãîðèòìîì) âñå ñòðî÷êè, êîòîðûå
    ÿâëÿþòñÿ äîêàçàòåëüñòâàìè
  • Ìîæíî ïîñòðîèòü ÌÒ, êîòîðàÿ ïî ÷èñëàì m è n ïðîâåðèò,
    ÿâëÿåòñÿ ëè äîêàçàòåëüñòâî ñ íîìåðîì m äîêàçàòåëüñòâîì
    ôîðìóëû ñ íîìåðîì n.                                     31 / 34
Ãåäåëåâà íóìåðàöèÿ (ïðîäîëæåíèå)

•   Ìîæíî ïîñòðîèòü ôîðìóëó Proof (x, y ), êîòîðàÿ â
    ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , îáëàäàåò ñëåäóþùèì
    ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë m è n ôîðìóëà
    Proof (m, n) âûïîëíÿåòñÿ ⇐⇒ äîêàçàòåëüñòâî ñ íîìåðîì
    m ÿâëÿåòñÿ äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ñ íîìåðîì n.
•   Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü âñå ôîðìóëû ñ îäíîé ñâîáîäíîé
    ïåðåìåííîé.
•   Ìîæíî ïîñòðîèòü ôîðìóëó Subst(x, y , z), êîòîðàÿ â
    ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , îáëàäàåò ñëåäóþùèì
    ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë m è n ôîðìóëà
    Subst(m, n, k) âûïîëíÿåòñÿ ⇐⇒ m  ýòî íîìåð ôîðìóëû,
    êîòîðàÿ ïîëó÷èòñÿ, åñëè â ôîðìóëó ñ îäíîé ñâîáîäíîé
    ïåðåìåííîé ñ íîìåðîì n ïîäñòàâèòü ÷èñëî k âìåñòî
    ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé.
                                                           32 / 34
1-ÿ òåîðåìà Ãåäåëÿ î íåïîëíîòå
Òåîðåìà. (Ê. Ãåäåëü) Ïóñòü T íåïðîòèâîðå÷èâàÿ òåîðèÿ,
ñîäåðæàùàÿ àðèôìåòèêó Ïåàíî. Òîãäà ñóùåñòâóåò ôîðìóëà ϕ,
êîòîðàÿ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè ìîäåëè òåîðèè T ,
êîòîðàÿ íå âûâîäèòñÿ èç T .
Äîêàçàòåëüñòâî.
  • ¬∃z∃p[Subst(z, x, x) ∧ Proof (p, z)]
  •   Ýòà ôîðìóëà ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé x . Ïóñòü åå
      íîìåð N .
  •   Ïîäñòàâèì N â ýòó ôîðìóëó. Ïîëó÷èëàñü ôîðìóëà ϕ.
  •   Ïî ïîñòðîåíèþ ôîðìóëà ϕ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé
      ìîäåëè òåîðèè T , êîãäà íåäîêàçóåìà è íåâûïîëíÿåòñÿ,
      êîãäà äîêàçóåìà.
  •   Ëèáî ôîðìóëà ϕ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè
      òåîðèè T è íåäîêàçóåìà, ëèáî T ïðîòèâîðå÷èâà.
                                                              33 / 34
Óïðàæíåíèÿ




•   Äîêàæèòå, ÷òî åñëè ÿçûêè L è L ïåðå÷èñëèìû, òî îíè îáà
    àëãîðèòìè÷åñêè ðàçðåøèìû.
•   Äîêàæèòå, ÷òî ÿçûê ôîðìóë, êîòîðûå íå ÿâëÿþòñÿ
    òàâòîëîãèÿìè, íåïåðå÷èñëèì.
•   Çàïèøèòå â àðèôìåòèêå Ïåàíî ôîðìóëû, êîäèðóþùèå
    ñëåäóþùèå âûñêàçûâàíèÿ:
          .
      •   a   .. b
      •   p    ïðîñòîå ÷èñëî.
      •   a    ñòåïåíü ÷èñëà 2.
      •   a    ñòåïåíü ÷èñëà 4.


                                                             34 / 34

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Олон хувьсагчтай функцийн үндэс
Олон хувьсагчтай функцийн үндэсОлон хувьсагчтай функцийн үндэс
Олон хувьсагчтай функцийн үндэсBattur
 
20130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture0120130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture01Computer Science Club
 
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0420090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04Computer Science Club
 
9 геом мерзляк_полонский_2009_рус
9 геом мерзляк_полонский_2009_рус9 геом мерзляк_полонский_2009_рус
9 геом мерзляк_полонский_2009_русAira_Roo
 
Нэг хувьсагчийн функц
Нэг хувьсагчийн функцНэг хувьсагчийн функц
Нэг хувьсагчийн функцBattur
 
Excel dasgal
Excel dasgalExcel dasgal
Excel dasgaloyuna
 
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...Evgenii Kozhanov
 
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанар
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанарLecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанар
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанарGantur Togtokh
 
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture0220090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02Computer Science Club
 
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàÇàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàzaluu_medleg
 
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷zaluu_medleg
 
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èìÒðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èìzaluu_medleg
 

Mais procurados (16)

Олон хувьсагчтай функцийн үндэс
Олон хувьсагчтай функцийн үндэсОлон хувьсагчтай функцийн үндэс
Олон хувьсагчтай функцийн үндэс
 
20130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture0120130216 machinelearning khachay_lecture01
20130216 machinelearning khachay_lecture01
 
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture0420090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04
20090315 hardnessvsrandomness itsykson_lecture04
 
9 геом мерзляк_полонский_2009_рус
9 геом мерзляк_полонский_2009_рус9 геом мерзляк_полонский_2009_рус
9 геом мерзляк_полонский_2009_рус
 
Нэг хувьсагчийн функц
Нэг хувьсагчийн функцНэг хувьсагчийн функц
Нэг хувьсагчийн функц
 
20090927 mfcs itsykson_lecture02-03
20090927 mfcs itsykson_lecture02-0320090927 mfcs itsykson_lecture02-03
20090927 mfcs itsykson_lecture02-03
 
Excel dasgal
Excel dasgalExcel dasgal
Excel dasgal
 
04
0404
04
 
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...
Проектирование и анализ расписания движения поездов на основе макс-плюс алгеб...
 
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанар
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанарLecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанар
Lecture4 5 aлгоритм_түүний_шинжчанар
 
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture0220090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02
20090920 cryptoprotocols nikolenko_lecture02
 
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
Ορόσημο Φροντιστήριο (Αθήνα). Βοήθημα μαθηματικών Α' λυκείου 2015 |
 
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãàÇàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
 
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
 
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èìÒðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
 
geom_9_merzlyak
geom_9_merzlyakgeom_9_merzlyak
geom_9_merzlyak
 

Destaque

Tipos de mosquetones
Tipos de mosquetonesTipos de mosquetones
Tipos de mosquetonesuzzi
 
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektu
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektuKurz projekzového mnagementu: prezentace projektu
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektuKISK FF MU
 
Эффективное продвижение на мобильных сайтах
Эффективное продвижение на мобильных сайтахЭффективное продвижение на мобильных сайтах
Эффективное продвижение на мобильных сайтахWapstart
 
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoop
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoopDistributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoop
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoopPaolo Nesi
 
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...Maria Chaykina
 
One piece volume 17(146-155)
One piece volume 17(146-155)One piece volume 17(146-155)
One piece volume 17(146-155)Marcos Donato
 
One piece volume 36(337-346)
One piece volume 36(337-346)One piece volume 36(337-346)
One piece volume 36(337-346)Marcos Donato
 
tarea 4 - Rosa Naula
tarea 4 - Rosa Naulatarea 4 - Rosa Naula
tarea 4 - Rosa NaulaRosa Naula
 
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management Dr. Shriniwa...
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management  Dr. Shriniwa...Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management  Dr. Shriniwa...
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management Dr. Shriniwa...shivsr5
 
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1Computer Science Club
 
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikar
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas KashalikarBhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikar
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikarshivsr5
 
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011Pauliina Venho
 
20080302 cryptography hirsch_lecture03
20080302 cryptography hirsch_lecture0320080302 cryptography hirsch_lecture03
20080302 cryptography hirsch_lecture03Computer Science Club
 
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...Maria Chaykina
 

Destaque (20)

Tipos de mosquetones
Tipos de mosquetonesTipos de mosquetones
Tipos de mosquetones
 
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektu
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektuKurz projekzového mnagementu: prezentace projektu
Kurz projekzového mnagementu: prezentace projektu
 
Maria Seredyszyn Hames, Easter
Maria Seredyszyn Hames, EasterMaria Seredyszyn Hames, Easter
Maria Seredyszyn Hames, Easter
 
Эффективное продвижение на мобильных сайтах
Эффективное продвижение на мобильных сайтахЭффективное продвижение на мобильных сайтах
Эффективное продвижение на мобильных сайтах
 
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoop
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoopDistributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoop
Distributed and Parallel Architecture, from grid to MapReduce, hadoop
 
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...
Tourplace2013: Как самостоятельно провести юзабилити-тестирование (на примере...
 
One piece volume 17(146-155)
One piece volume 17(146-155)One piece volume 17(146-155)
One piece volume 17(146-155)
 
One piece volume 36(337-346)
One piece volume 36(337-346)One piece volume 36(337-346)
One piece volume 36(337-346)
 
Descripción del Curso
Descripción del CursoDescripción del Curso
Descripción del Curso
 
Parra (3)
Parra (3)Parra (3)
Parra (3)
 
Nature in pencil
Nature in pencilNature in pencil
Nature in pencil
 
tarea 4 - Rosa Naula
tarea 4 - Rosa Naulatarea 4 - Rosa Naula
tarea 4 - Rosa Naula
 
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management Dr. Shriniwa...
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management  Dr. Shriniwa...Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management  Dr. Shriniwa...
Tanavmuktisathi Upayukta Llekh Bestseller For Stress Management Dr. Shriniwa...
 
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 1
 
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikar
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas KashalikarBhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikar
Bhovara (Marathi Bestseller Autofiction) Dr. Shriniwas Kashalikar
 
#Curation Restart Education Project . Top 10 #edtech20 tools who will change ...
#Curation Restart Education Project . Top 10 #edtech20 tools who will change ...#Curation Restart Education Project . Top 10 #edtech20 tools who will change ...
#Curation Restart Education Project . Top 10 #edtech20 tools who will change ...
 
Jobs stories
Jobs storiesJobs stories
Jobs stories
 
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011
Mobiilisti omniassa suunnittelua_2011
 
20080302 cryptography hirsch_lecture03
20080302 cryptography hirsch_lecture0320080302 cryptography hirsch_lecture03
20080302 cryptography hirsch_lecture03
 
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...
User Experience 2010: Где купить фоторужье, или как с помощью карточной сорти...
 

Mais de Computer Science Club

20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12Computer Science Club
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11Computer Science Club
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10Computer Science Club
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01Computer Science Club
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04Computer Science Club
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01Computer Science Club
 

Mais de Computer Science Club (20)

20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed
 
Computer Vision
Computer VisionComputer Vision
Computer Vision
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
 
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-0320140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
 
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 

20071014 introductory course_itsykson_lecture04

  • 1. ËÈÊÁÅÇ Ëåêöèÿ 4: Èñ÷èñëåíèå ïðåäèêàòîâ. Äìèòðèé Èöûêñîí ÏÎÌÈ ÐÀÍ 14 îêòÿáðÿ 2007 1 / 34
  • 2. Ïëàí 1 Ôîðìóëû èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ 2 Èíòåðïðåòàöèè è ìîäåëè 3 Ïðåäâàðåííàÿ ôîðìà 4 Ñêóëåìèçàöèÿ, ÑÍÔ 5 Ýðáðàíîâ óíèâåðñóì, ýðáðàíîâà èíòåðïðåòàöèÿ 6 Ìåòîä ðåçîëþöèé äëÿ èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ 7 Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ 8 Àðèôìåòèêà Ïåàíî 9 Ýëåìåíòû òåîðèè ìîäåëåé 10 *1-àÿ òåîðåìà Ãåäåëÿ î íåïîëíîòå àðèôìåòèêè 2 / 34
  • 3. Ëèòåðàòóðà 1 Í.Ê. Âåðåùàãèí, À. Øåíü. ßçûêè è èñ÷èñëåíèÿ. 2 Í. Ê. Âåðåùàãèí, À. Øåíü. Âû÷èñëèìûå ôóíêöèè. 3 / 34
  • 4. ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë Γ áåñêîíå÷íîå ìíîæåñòâî ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ. Γ = {x1 , x2 , x3 , . . . } . (i ) (i ) F = {f1 1 , f2 2 ...} ìíîæåñòâî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ ñ óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥ 0 (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè). Îïðåäåëåíèå. Òåðìû: • Ïðåäìåòíàÿ ïåðåìåííàÿ x ∈ Γ òåðì. • Åñëè f (i) ∈ F, à t1 , t2 , . . . , ti òåðìû, òî f (i) (t1 , t2 , . . . , ti ) òåðì. Ïðèìåð. • f (0) () òåðì; • f (2) (x, y ) òåðì; • f (2) (g (1) (x), h(3) (x, y , g (1) (x))) òåðì. Íóëüìåñòíûå ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû îáû÷íî íàçûâàþò êîíñòàíòàìè . 4 / 34
  • 5. ßçûê ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë (i ) (i ) P = {p1 1 , p2 2 ...} ìíîæåñòâî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ñ óêàçàíèåì èõ àðíîñòè, ik ≥ 0 (â ýòîì ìíîæåñòâå åñòü áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ïðåäèêàòíûõ ñèìâîëîâ ëþáîé àðíîñòè). Îïðåäåëåíèå. Àòîìàðíîé ôîðìóëîé íàçûâàåòñÿ ñòðî÷êà âèäà p (i) (t1 , t2 , . . . , ti ), ãäå p (i) ∈ P, à t1 , t2 , . . . , ti òåðìû. Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà 1-ãî ïîðÿäêà • Åñëè A àòîìàðíàÿ ôîðìóëà, òî A ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà. • Åñëè A, B ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû, òî (A), ¬A, A ∨ B, A ∧ B, A → B ïðåäèêàòíûå ôîðìóëû. • Åñëè A ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà, x ∈ Γ, òî ∀xA è ∃xA ÿâëÿþòñÿ ïðåäèêàòíûìè ôîðìóëàìè. 5 / 34
  • 6. Ïðèìåðû ïðåäèêàòíûõ ôîðìóë • p(f(x)) ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x ; • p1 (f1 (x)) ∨ p2 () ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x ; • ∀x∃y (p1 (z) ∨ p1 (x)) ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ z ; • ∀x(p1 (f (x))) → ∃yp1 (y ) çàìêíóòàÿ ôîðìóëà; • ∀y (p1 (x, y ) ∨ ∃zp2 (f (x, y ), g (x))) ñâîáîäíàÿ ïåðåìåííàÿ x. Îïðåäåëåíèå. Ïåðåìåííàÿ íàçûâàåòñÿ ñâîáîäíîé, åñëè îíà íå âõîäèò â îáëàñòü äåéñòâèÿ êâàíòîðà ïî ýòîé ïåðåìåííîé. Ôîðìóëà áåç ñâîáîäíûõ ïåðåìåííûõ íàçûâàåòñÿ çàìêíóòîé. 6 / 34
  • 7. Èíòåðïðåòàöèÿ Ïóñòü ϕ ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà ñî ñâîáîäíûìè ïåðåìåííûìè x1 , x2 , . . . , xk , ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè f1 , f2 , . . . , fm (i ) (i ) 1 2 (i ) m è ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè p1 ), p2 ), . . . pn ). 1(j (j2 (j n Èíòåðïðåòàöèåé ôîðìóëû ϕ íàçûâàåòñÿ ìíîæåñòâî M , çàäàííûå íà íåì îòîáðàæåíèÿ f (i ) : M i → M è ïðåäèêàòû s s p (j ) : M j → {0, 1}, êàæäîé ïåðåìåííîé xl ñîïîñòàâëåí ýëåìåíò r r M. Äëÿ êàæäîé òàêîé èíòåðïðåòàöèè ìîæíî ïîñ÷èòàòü çíà÷åíèå ôîðìóëû. Ìîäåëüþ íàçûâàåòñÿ èíòåðïðåòàöèÿ, â êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. 7 / 34
  • 8. Ïðèìåðû .  èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x ... 4, q(x) = x ... 2 • ∀x(p(x) → q(x)) çíà÷åíèå ôîðìóëû 1.  èíòåðïðåòàöèè M = Z, p(x) = x ... 3, q(x) = x ... 2 çíà÷åíèå ôîðìóëû 0. ∀x(p(f (x))) → ∀xp(x)  èíòåðïðåòàöèè M = Z, • .. p(x) = x . 2, f (x) = 2x çíà÷åíèå ôîðìóëû 0. • (p() ∨ q()) ∧ (p() ∨ ¬q()) ïðîïîçèöèîíàëüíûå ôîðìóëû ýòî ÷àñòíûé ñëó÷àé ïðåäèêàòíûõ. Åñëè â ïðåäèêàòíûõ ôîðìóëàõ ñîäåðæàòñÿ òîëüêî íóëüìåñòíûå ïðåäèêàòû è íåò êâàíòîðîâ, ïðåäìåòíûõ ïåðåìåííûõ è ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ. 8 / 34
  • 9. Âûïîëíèìîñòü, îáùåçíà÷èìîñòü, ïðîòèâîðå÷èâîñòü Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ âûïîëíèìîé, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ íåâûïîëíèìîé (èëè ïðîòèâîðå÷èâîé), åñëè ïðè âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 0. Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ îáùåçíà÷èìîé (èëè òàâòîëîãèåé), åñëè ïðè âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 1. Îïðåäåëåíèå. Ïðåäèêàòíàÿ ôîðìóëà íàçûâàåòñÿ íåîáùåçíà÷èìîé , åñëè ñóùåñòâóåò èíòåðïðåòàöèÿ, ïðè êîòîðîé çíà÷åíèå ôîðìóëû ðàâíÿåòñÿ 0. 9 / 34
  • 10. Èñ÷èñëåíèå ïðåäèêàòîâ 1-ãî ïîðÿäêà • Ìû äîêàçûâàåì, ÷òî ôîðìóëà ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé. (Èíîãäà, ÷òî åå îòðèöàíèå ÿâëÿåòñÿ ïðîòèâîðå÷èåì). • Äîêàçàòåëüñòâî ýòî ñòðîêà. • Äîêàçàòåëüñòâî ìîæíî ëåãêî ïðîâåðèòü (çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ). Íàéòè äîêàçàòåëüñòâî, âîçìîæíî, ñëîæíî (îáû÷íî àëãîðèòìè÷åñêè íåðàçðåøèìî). • Êîððåêòíîñòü: åñëè ôîðìóëà èìååò äîêàçàòåëüñòâî, òî îíà òàâòîëîãèÿ. • Ïîëíîòà: âñå òàâòîëîãèè èìåþò äîêàçàòåëüñòâà. 10 / 34
  • 11. Ìåòîä ðåçîëþöèé äëÿ èñ÷èñëåíèÿ ïðåäèêàòîâ • ×òîáû äîêàçàòü, ÷òî ôîðìóëà ϕ ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé, ìû áóäåì äîêàçûâàòü, ÷òî ôîðìóëà ¬ϕ ÿâëÿåòñÿ ïðîòèâîðå÷èâîé. • Èçáàâèìñÿ îò âñåõ âõîæäåíèé èìïëèêàöèé â ôîðìóëó: çàìåíèì A → B íà ¬A ∨ B • Ïðîíåñåì îòðèöàíèÿ äî àòîìàðíûõ ôîðìóë, ïîëüçóÿñü ïðàâèëàìè: • ¬∀xA ýêâèâàëåíòíî ∃x¬A, • ¬∃xA ýêâèâàëåíòíî ∀x¬A, • ¬(A ∨ B)ýêâèâàëåíòíî (¬A ∧ ¬B), • ¬(A ∧ B)ýêâèâàëåíòíî (¬A ∨ ¬B). 11 / 34
  • 12. Ïðåäâàðåííàÿ ôîðìà • Ïåðåèìåíóåì ñâÿçàííûå ïåðåìåííûå òàê, ÷òîáû èõ èìåíà íå ñîâïàäàëè íè ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. È ó ñâÿçàííûõ ïåðåìåííûõ, ñîîòâåòñòâóþùèõ ðàçíûì êâàíòîðàì, áûëè áû ðàçíûå èìåíà. • Âûíåñåì âñå êâàíòîðû âïåðåä, ðóêîâîäñòâóÿñü ïðàâèëàìè • (∀xA) ∨ B ýêâèâàëåíòíî ∀x(A ∨ B), • (∀xA) ∧ B ýêâèâàëåíòíî ∀x(A ∧ B), • (∃xA) ∨ B ýêâèâàëåíòíî ∃x(A ∨ B), • (∃xA) ∧ B ýêâèâàëåíòíî (∃xA) ∧ B . Ïðèìåð. (p(f (x)) ∨ ∀xq(g (x))) ∧ ∃yq(y ) • Ïåðåèìåíîâûâàåì ïåðåìåííûå (p(f (x)) ∨ ∀zq(g (z))) ∧ ∃yq(y ) • (∀z(p(f (x)) ∨ q(g (z)))) ∧ ∃yq(y ) • ∀z(((p(f (x)) ∨ q(g (z)))) ∧ ∃yq(y )) • ∀z∃y (∀z(p(f (x)) ∨ q(g (z))) ∧ q(y )) 12 / 34
  • 13. Ñêóëåìèçàöèÿ Èìååì ôîðìóëó â ïðåäâàðåííîé ôîðìå ϕ = q1 x1 q2 x2 . . . qk xk A , ãäå qi ∈ {∀, ∃}, à ôîðìóëà A íå ñîäåðæèò êâàíòîðîâ. • Ïóñòü ql ïåðâûé êâàíòîð ñóùåñòâîâàíèÿ. Ò.å., q1 = q2 = · · · = ql−1 = ∀. • Çàìåíèì ϕ íà ôîðìóëó ϕ = , ãäå ∀x1 ∀x2 . . . ∀xl−1 ql+1 xl . . . qk xk A[x → fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 )] ôîðìóëà ïîëó÷àåòñÿ èç ôîðìóëû A[xl → fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 )] A çàìåíîé âñåõ âõîæäåíèé ïåðåìåííîé íà òåðì xl . fl (x1 , x2 , . . . , xl−1 ) • Åñëè ó ôîðìóëû åñòü ìîäåëü, òî è ó ôîðìóëû åñòü ϕ ϕ ìîäåëü: äîñòàòî÷íî ôóíêöèþ îïðåäåëèòü òàê: îíà fl ñîïîñòàâëÿåò çíà÷åíèÿì ïåðåìåííûõ çíà÷åíèå x1 , . . . , xl−1 xl , ÷òîáû áûëà èñòèííà ôîðìóëà . ql+1 xl . . . qk xk A • Åñëè ó ôîðìóëû åñòü ìîäåëü, òî è ó ôîðìóëû åñòü ϕ ϕ ìîäåëü.  ìîäåëè äëÿ çàäàíà ôóíêöèÿ, óêàçûâàþùàÿ, ϕ êàê ïî çíà÷åíèÿì ïåðåìåííûõ íàõîäèòü x1 , . . . , xl−1 çíà÷åíèå , ÷òîáû áûëà èñòèííà ôîðìóëà xl . 13 / 34 ql+1 xl . . . qk xk A
  • 14. Ñêóëåìèçàöèÿ (ïðîäîëæåíèå) • Àíàëîãè÷íî èçáàâëÿåìñÿ îò âòîðîãî êâàíòîðà ñóùåñòâîâàíèÿ. • Òàê ïîëó÷àåì ôîðìóëû ϕ , ϕ , . . . , ϕ(m) • Ôîðìóëà ϕ(m) íå ñîäåðæèò êâàíòîðîâ ñóùåñòâîâàíèÿ. • Ôîðìóëà ϕ âûïîëíèìà òîãäà è òîëüêî òîãäà, êîãäà âûïîëíèìà ôîðìóëà ϕ(m) • Ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà òîãäà è òîëüêî òîãäà, êîãäà ïðîòèâîðå÷èâà ôîðìóëà ϕ(m) Ïðèìåð. ∀x∃y ∀z∃t(p(g (x, y )) ∧ ¬q(h(z, g (x, t)))) ïåðåïèñûâàåòñÿ â âèäå ∀x∀z(p(g (x, f2 (x))) ∧ ¬q(h(z, g (x, f4 (x, z))))) 14 / 34
  • 15. ÑÍÔ Ñêóëåìîâñêàÿ íîðìàëüíàÿ ôîðìà (ÑÍÔ): • Ïðèâîäèì â ïðåäâàðåííóþ ôîðìó (êâàíòîðû âïåðåä) • Äåëàåì ñêóëåìèçàöèþ (èçáàâëÿåìñÿ îò ∃) • Áåñêâàíòîðíóþ ÷àñòü ôîðìóëû ïðèâîäèì â ÊÍÔ (íàïðèìåð, åå îòðèöàíèå ïðèâîäèì â ÄÍÔ): àòîìàðíûå ôîðìóëû ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàê ïðîïîçèöèîíàëüíûå ïåðåìåííûå. 15 / 34
  • 16. Ïðèìåð ïðèâåäåíèÿ â ÑÍÔ Ïðèìåð.∀x(p(g (x)) ∧ ¬p(h())) → ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y )) • Èçáàâëÿåìñÿ îò :→ ¬(∀x(p(g (x)) ∧ ¬p(h()))) ∨ ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y )) • Ïðîíîñèì îòðèöàíèå: (∃x(¬p(g (x)) ∨ p(h()))) ∨ ∀y (¬p(g (h())) ∧ p(y ))) • Âûíîñèì êâàíòîðû âïåðåä: ∃x∀y (¬p(g (x)) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y ))) • Èçáàâëÿåìñÿ îò êâàíòîðîâ ñóùåñòâîâàíèÿ: ∀y (¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y )) • Ïðèâîäèì â ÊÍÔ: ¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h())) ∧ p(y ) • Äëÿ ýòîãî ïðèâîäèì â ÄÍÔ: p(g (f ())) ∧ ¬p(h()) ∧ (p(g (h())) ∨ p(y )) • Ðàñêðûâàåì ñêîáêè: (p(g (f ()))∧¬p(h())∧p(g (h())))∨(p(y )∧p(g (f ()))∧¬p(h())) • Îòâåò: ∀y ((¬p(g (f ())) ∨ p(h()) ∨ ¬p(g (h()))) ∧ (¬p(y ) ∨ ¬p(g (f ())) ∨ p(h())) 16 / 34
  • 17. Ýðáðàíîâ óíèâåðñóì • Ìû äîêàçûâàåì, ÷òî ôîðìóëà ÿâëÿåòñÿ ïðîòèâîðå÷èâîé • Èíòåðïðåòàöèé ñëèøêîì ìíîãî, õî÷åòñÿ óìåíüøèòü èõ êîëè÷åñòâî • Âûñîòîé òåðìà íàçûâàåòñÿ ìàêñèìàëüíîå ÷èñëî âëîæåííûõ ñêîáîê â íåì. Ïðèìåð. Âûñîòà f (x, y ) è h() ðàâíÿåòñÿ 1, âûñîòà f (g (h(y ), z), x) ðàâíÿåòñÿ 3. • Ïóñòü äàíà ôîðìóëà ϕ. Fϕ ìíîæåñòâî åå ôóíêöèîíàëüíûõ ñèìâîëîâ (åñëè òàì íåò êîíñòàíò (íóëüìåñòíûõ ñèìâîëîâ), òî äîáàâèì!!!) Îáîçíà÷èì Uϕ ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû 1. (1) Uϕ ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû 2. (2) Uϕ ìíîæåñòâî çàìêíóòûõ òåðìîâ èç Fϕ âûñîòû k . (k) Uϕ ýðáðàíîâ óíèâåðñóì ∞ H (i) Uϕ = i=1 17 / 34
  • 18. Ïðèìåð ýðáðàíîâà óíèâåðñóìà ϕ = ∀x∃y (p(f (x, g (y )))) Fϕ = {f (2) , g (1) , c (0) } (1) Uϕ = {c} (2) Uϕ = {f (c, c), g (c)} (3) Uϕ = {f (g (c), c), f (g (c), g (c)), f (g (c), f (c, c)), f (c, g (c)), f (c, f (c, c)), f (f (c, c), c), f (f (c, c), g (c)), f (f (c, c), f (c, c), g (f (c, c), g (g (c))} 18 / 34
  • 19. Ýðáðàíîâñêàÿ èíòåðïðåòàöèÿ • ϕ ôîðìóëà • Ìíîæåñòâî: Uϕ H • Ôóíêöèè çàäàþòñÿ ñèíòàêñè÷åñêè : f (t1 , t2 , . . . , tk ) = f (t1 , t2 , . . . , tk ) • Ïðåäèêàòû çàäàþòñÿ ïðîèçâîëüíî Èòîãî: • Ìíîæåñòâî çàäàíî • Ôóíêöèè çàäàíû • Ïðåäèêàòû ìîæíî âàðüèðîâàòü 19 / 34
  • 20. Ìîäåëü íà ýðáðàíîâñêîé èíòåðïðåòàöèè Òåîðåìà. Åñëè ôîðìóëà φ â ÑÊÍÔ âûïîëíèìà, òî åå ìîæíî âûïîëíèòü ñ ïîìîùüþ Ýðáðàíîâñêîé èíòåðïðåòàöèè. Äîêàçàòåëüñòâî. ϕ = ∀x1∀x2 . . . ∀xk (S1 ∧ S2 ∧ · · · ∧ Sn ), ãäå Si äèçúþíêöèÿ ëèòåðàëîâ (àòîìàðíûõ ôîðìóë èëè èõ îòðèöàíèé). Ïóñòü I èíòåðïðåòàöèÿ. M ìíîæåñòâî. Åñëè äëÿ îïðåäåëåíèÿ ýðáðàíîâñêîãî óíèâåðñóìà ìû äîáàâëÿëè êîíñòàíòó, òî ïðèäàäèì åé òîæå êàêîå-òî çíà÷åíèå. Èíòåðïðåòàöèÿ I çàäàåò îòîáðàæåíèå èç µI : Uϕ → M . H Çíà÷åíèÿ ïðåäèêàòîâ â IH : pI (t1 , t2 , . . . , tr ) = pI (µ(t1 ), µ(t2 ), . . . , µ(tr )). Äëÿ êàæäîãî i äèçúþíêò Si âûïîëíÿåòñÿ ïðè âñåõ çíà÷åíèÿõ H ïåðåìåííûõ ïðè èíòåðïðåòàöèè I . Çíà÷èò, âûïîëíÿåòñÿ è ïðè âñåõ çíà÷åíèÿõ ïåðåìåííûõ â èíòåðïðåòàöèè IH . 20 / 34
  • 21. Ïîèñê îïðîâåðæåíèÿ Äëÿ êàæäîãî äèçúþíêòà Sj ôîðìóëû ϕ íàïèøåì îãðîìíîå ÷èñëî äèçúþíêòîâ, êîòîðûå ïîëó÷àþòñÿ èç Sj ïîäñòàíîâêîé âìåñòî ïåðåìåííûõ âñåâîçìîæíûõ òåðìîâ èç Uϕ . k (i) Ïîëó÷èâøååñÿ ìíîæåñòâî äèçúþíêòîâ îáîçíà÷èì ÷åðåç Dk . i=1 Dk ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàê ïðîïîçèöèîíàëüíóþ ôîðìóëó îò ïåðåìåííûõ p(t1, . . . , tr ), ãäå tj ∈ Uϕ k (i) Åñëè Dk ïðîòèâîðå÷èâà êàê ïðîïîçèöèîíàëüíàÿ ôîðìóëà, òî i=1 è ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà. Åñëè âñå Dk âûïîëíèìû, òî è ϕ âûïîëíèìà.  ýðáðàíîâñêîé èíòåðïðåòàöèè çàäàäèì pI (t1, t2, . . . , tr ) òî çíà÷åíèå, êîòîðîå ïðèíèìàëîñü â ëåêñèêîãðàôè÷åñêè ïåðâîì âûïîëíÿþùåì H íàáîðå Dk , 1 ≤ k ∞ áåñêîíå÷íîå ÷èñëî ðàç. 21 / 34
  • 22. Ìåòîä ðåçîëþöèé • Åñëè ôîðìóëà ϕ ïðîòèâîðå÷èâà, òî ñóùåñòâóåò òàêîå k , ÷òî ïðîïîçèöèîíàëüíàÿ ôîðìóëà Dk ïðîòèâîðå÷èâà. • Ïðîòèâîðå÷èâîñòü ïðîïîçèöèîíàëüíîé ôîðìóëû Dk ìîæíî ïîêàçàòü ñ ïîìîùüþ ìåòîäà ðåçîëþöèé. Ïðèìåð. ϕ = ∀xy ((p(f (x)) ∨ q(y )) ∧ ¬q(g (b)) ∧ ¬p(y )) b åäèíñòâåííàÿ êîíñòàíòà. Îïðîâåðæåíèå. (p(f (b))∨q(g (b)));¬q(g (b)) p(f (b)) ; p(f (b));¬p(f (b)) 22 / 34
  • 23. Ðàçðåøèìûå è ïåðå÷èñëèìûå ÿçûêè Σ àëôàâèò, L ⊂ Σ∗ ÿçûê. ßçûê L íàçûâàåòñÿ àëãîðèòìè÷åñêè ðàçðåøèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà M , ÷òî x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qyes x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qno ßçûê L íàçûâàåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì, åñëè ñóùåñòâóåò òàêàÿ ìàøèíà Òüþðèíãà M , ÷òî x ∈ L ⇐⇒ M(x) îñòàíàâëèâàåòñÿ â ñîñòîÿíèè qyes x ∈ L ⇐⇒ M(x) íå îñòàíàâëèâàåòñÿ 23 / 34
  • 24. Ïåðå÷èñëèìîñòü òàâòîëîãèé Çàìå÷àíèå. ßçûê òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ ïåðå÷èñëèìûì • Îòðèöàíèå ôîðìóëû ïðèâîäèì â ÑÍÔ, ïåðåáèðàåì âñå k è ïðîâåðÿåì, ÿâëÿåòñÿ ëè Dk ïðîòèâîðå÷èâîé. Åñëè ÿâëÿåòñÿ, òî îñòàíîâèòüñÿ â ñîñòîÿíèè qyes . • Ìåòîä Áðèòàíñêîãî ìóçåÿ. Ïåðåáèðàåì âñå ñòðî÷êè è ïðîâåðÿåì, ÿâëÿþòñÿ ëè îíè äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ϕ. Åñëè ÿâëÿåòñÿ, òî îñòàíîâèòüñÿ â ñîñòîÿíèè qyes . Âîïðîñ. À ÿâëÿåòñÿ ëè ÿçûê òàâòîëîãèé àëãîðèòìè÷åñêè ðàçðåøèìûì? Íåò. 24 / 34
  • 25. Ïðåäèêàò ðàâåíñòâà • Èíôèêñíàÿ çàïèñü: ïèøåì x = y âìåñòî = (x, y ) • ×òîáû âî âñåõ èíòåðïðåòàöèÿõ îí âîñïðèíèìàëñÿ îäèíàêîâî, íóæíû àêñèîìû ðàâåíñòâà. Àêñèîìû ðàâåíñòâà: • ∀x∀y (x = y → y = x) ñèììåòðè÷íîñòü • ∀x∀y ∀z((x = y ∧ y = z) → x = z) òðàíçèòèâíîñòü • Äëÿ êàæäîãî ôóíêöèîíàëüíîãî ñèìâîëà f (r ): ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) → ñîãëàñîâàííîñòü ñ f (x1 , . . . , xr ) = f (y1 , . . . , yr )) ôóíêöèîíàëüíûìè ñèìâîëàìè • Äëÿ êàæäîãî ïðåäèêàòíîãî ñèìâîëà p(r ): ∀x1 . . . ∀xr ∀y1 . . . ∀yr ((x1 = y1 ∧ · · · ∧ xr = yr ) → ñîãëàñîâàííîñòü ñ (p(x1 , . . . , xr ) → p(y1 , . . . , yr ))) ïðåäèêàòíûìè ñèìâîëàìè Ôîðìóëó ϕ ñ ïðåäèêàòîì ðàâåíñòâà íàäî âîcïðèíèìàòü êàê (A1 ∧ · · · ∧ An ) → ϕ 25 / 34
  • 26. Àëãîðèòìè÷åñêàÿ íåðàçðåøèìîñòü Òåîðåìà. ßçûê òàâòîëîãèé ÿâëÿåòñÿ àëãîðèòìè÷åñêè íåðàçðåøèìûì. Äîêàçàòåëüñòâî. Ñâåäåì çàäà÷ó îá îñòàíîâêå ÌÒ ê ïðîâåðêå, ÿâëÿåòñÿ ëè ôîðìóëà òàâòîëîãèåé. • Äëÿ êàæäîãî ëåíòî÷íîãî ñèìâîëà s ∈ Σ çàâîäèì êîíñòàíòó s(), äëÿ êàæäîãî ñîñòîÿíèÿ q ∈ Q çàâîäèì êîíñòàíòó q(). • Ëåíòó áóäåì êîäèðîâàòü òàê: q()|c1 () ◦ c2 () ◦ · · · ◦ cl−1 () ◦ g (cl ()) ◦ · · · ◦ cm () • Ïðàâèëî (q1, c1) → (q2, c2, ←) çàïèñûâàåì ôîðìóëîé: ∀x∀y (q1 ()|x ◦ c0 () ◦ g (c1 ()) ◦ y = q2 ()|x ◦ g (c0 ()) ◦ c2 () ◦ y ) • Ïðåäèêàò îñòàíîâêè stop: ∀x(stop(qf |x)) äëÿ êîíå÷íîãî ñîñòîÿíèÿ qf ÌÒ îñòàíîâèòñÿ íà âõîäå x ⇐⇒ ôîðìóëà (A1 ∧ . . . An ) → stop(q0 ()|x1 () ◦ . . . xm ()) ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé. Ai ýòî àêñèîìû ðàâåíñòâà è ïðàâèëà, çàäàþùèå ÌÒ. 26 / 34
  • 27. Àðèôìåòèêà Ïåàíî Êîíñòàíòà 0, ôóíêöèîíàëüíûå ñèìâîëû: +, ·, s , ïðåäèêàò = Àêñèîìû Ïåàíî: • ∀x¬(s(x) = 0) • ∀x∀y (s(x) = s(y ) → x = y ) • ∀x(x + 0 = x) • ∀x∀y (x + s(y ) = s(x + y )) • ∀x∀y (x · s(y ) → x · y + x) • ∀x(x · 0 = 0) • (ϕ(0) ∧ ∀x(ϕ(x) → ϕ(s(x)))) → ∀xϕ(x) äëÿ êàæäîé ôîðìóëû ϕ ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. Ýòî ñõåìà àêñèîì (ñõåìà èíäóêöèè), íåëüçÿ îáîéòèñü êîíå÷íûì ÷èñëîì àêñèîì. 27 / 34
  • 28. Ýëåìåíòû òåîðèè ìîäåëåé Îïðåäåëåíèå. Âûñêàçûâàíèåì íàçûâàåòñÿ çàìêíóòàÿ ôîðìóëà. Îïðåäåëåíèå. Òåîðèåé íàçûâàåòñÿ ìíîæåñòâî âûñêàçûâàíèé (âîçìîæíî, áåñêîíå÷íîå). Îïðåäåëåíèå. Ìû ãîâîðèì, ÷òî èç òåîðèè T âûâîäèòñÿ ôîðìóëà α (T α), åñëè îíà äîêàçóåìà, ïðè óñëîâèè ÷òî ìîæíî èñïîëüçîâàòü ôîðìóëû èç T , êàê àêñèîìû. Áîëåå ôîðìàëüíî: âñå ôîðìóëû èç T è ¬α ïðèâîäèì â ÑÍÔ, åñëè âûâîäèòñÿ ïðîòèâîðå÷èå èç ìíîæåñòâà ïîëó÷åííûõ äèçúþíêòîâ ïî ìåòîäó ðåçîëþöèè, òî T α. Òåîðåìà. (êîìïàêòíîñòè) Åñëè T α, òî ñóùåñòâóåò êîíå÷íàÿ ïîäòåîðèÿ T ⊂ T : T α. Äîêàçàòåëüñòâî. Âûâîä êîíå÷åí, çíà÷èò, â íåì èñïîëüçóåòñÿ ëèøü êîíå÷íîå ÷èñëî ôîðìóë èç T . Ñëåäñòâèå. T α ⇐⇒ ñóùåñòâóåò êîíå÷íîå ìíîæåñòâî ôîðìóë A1, . . . , An ∈ T : ôîðìóëà (A1 ∧ · · · ∧ An ) → α ÿâëÿåòñÿ òàâòîëîãèåé. 28 / 34
  • 29. Ìîäåëè äëÿ òåîðèé Îïðåäåëåíèå. Èíòåðïðåòàöèÿ I íàçûâàåòñÿ ìîäåëüþ äëÿ òåîðèè ( T I |= T ), åñëè îíà ÿâëÿåòñÿ ìîäåëüþ (âûïîëíÿåò) êàæäîé ôîðìóëû èç T . Ëåììà. I |= T , T α. Òîãäà I |= α. Äîêàçàòåëüñòâî. Ñóùåñòâóþò A1, A2, . . . , An ∈ T : ôîðìóëà (A1 ∧ · · · ∧ An ) → α òàâòîëîãèÿ.  ÷àñòíîñòè, I âûïîëíÿåò ýòó ôîðìóëó. Çíà÷åíèÿ ôîðìóë A1, . . . , An â èíòåðïðåòàöèè I ðàâíÿþòñÿ 1, çíà÷èò è çíà÷åíèå ôîðìóëû α â èíòåðïðåòàöèè I ðàâíÿåòñÿ 1. Îïðåäåëåíèå. Òåîðèÿ íàçûâàåòñÿ íåïðîòèâîðå÷èâîé, åñëè èç íåå íå âûâîäèìà ïðîòèâîðå÷èâàÿ ôîðìóëà. Çàìå÷àíèå. Åñëè òåîðèÿ èìååò ìîäåëü, òî îíà íåïðîòèâîðå÷èâà. Òåîðåìà. (î ïîëíîòå, Ê. Ãåäåëü) Åñëè òåîðèÿ T íåïðîòèâîðå÷èâà, òî îíà èìååò ìîäåëü. 29 / 34
  • 30. Ïðîòèâîðå÷èâûå òåîðèè • Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè ïîñëå ïðèâåäåíèÿ âñåõ åå ôîðìóë â ÑÍÔ èç äèçúþíêòîâ ìîæíî âûâåñòè ïðîòèâîðå÷èå • Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè èç íåå ìîæíî âûâåñòè ïðîòèâîðå÷èâóþ ôîðìóëó • Òåîðèÿ ïðîòèâîðå÷èâà, åñëè èç íåå ìîæíî âûâåñòè ëþáóþ ôîðìóëó • Åñëè T ∪ {¬ϕ} ïðîòèâîðå÷èâà, òî T ϕ 30 / 34
  • 31. Ãåäåëåâà íóìåðàöèÿ Ïóñòü T íåïðîòèâîðå÷èâàÿ òåîðèÿ, ñîäåðæàùàÿ àðèôìåòèêó Ïåàíî. ×èñëàìè â àðèôìåòèêå Ïåàíî ÿâëÿþòñÿ òåðìû 0, s(0), s(s(0)), . . . Ôàêò. Ïî ëþáîé ÌÒ M ìîæíî ïîñòðîèòü ïðåäèêàòíóþ ôîðìóëó ϕM (x, y ), êîòîðàÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , îáëàäàåò ñëåäóþùèì ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë m è n ôîðìóëà ϕM (m, n) áóäåò âûïîëíÿòüñÿ ⇐⇒ Ìàøèíà Òüþðèíãà M , ïîëó÷èâ íà âõîä m çàêîí÷èò ðàáîòó è íà åå ëåíòå áóäåò íàïèñàíî n. • Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü (àëãîðèòìîì) âñå ñòðî÷êè, êîòîðûå ÿâëÿþòñÿ çàìêíóòûìè ôîðìóëàìè • Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü (àëãîðèòìîì) âñå ñòðî÷êè, êîòîðûå ÿâëÿþòñÿ äîêàçàòåëüñòâàìè • Ìîæíî ïîñòðîèòü ÌÒ, êîòîðàÿ ïî ÷èñëàì m è n ïðîâåðèò, ÿâëÿåòñÿ ëè äîêàçàòåëüñòâî ñ íîìåðîì m äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ñ íîìåðîì n. 31 / 34
  • 32. Ãåäåëåâà íóìåðàöèÿ (ïðîäîëæåíèå) • Ìîæíî ïîñòðîèòü ôîðìóëó Proof (x, y ), êîòîðàÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , îáëàäàåò ñëåäóþùèì ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë m è n ôîðìóëà Proof (m, n) âûïîëíÿåòñÿ ⇐⇒ äîêàçàòåëüñòâî ñ íîìåðîì m ÿâëÿåòñÿ äîêàçàòåëüñòâîì ôîðìóëû ñ íîìåðîì n. • Ìîæíî ïðîíóìåðîâàòü âñå ôîðìóëû ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. • Ìîæíî ïîñòðîèòü ôîðìóëó Subst(x, y , z), êîòîðàÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , îáëàäàåò ñëåäóþùèì ñâîéñòâîì: äëÿ âñåõ íàòóðàëüíûõ ÷èñåë m è n ôîðìóëà Subst(m, n, k) âûïîëíÿåòñÿ ⇐⇒ m ýòî íîìåð ôîðìóëû, êîòîðàÿ ïîëó÷èòñÿ, åñëè â ôîðìóëó ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé ñ íîìåðîì n ïîäñòàâèòü ÷èñëî k âìåñòî ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé. 32 / 34
  • 33. 1-ÿ òåîðåìà Ãåäåëÿ î íåïîëíîòå Òåîðåìà. (Ê. Ãåäåëü) Ïóñòü T íåïðîòèâîðå÷èâàÿ òåîðèÿ, ñîäåðæàùàÿ àðèôìåòèêó Ïåàíî. Òîãäà ñóùåñòâóåò ôîðìóëà ϕ, êîòîðàÿ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè ìîäåëè òåîðèè T , êîòîðàÿ íå âûâîäèòñÿ èç T . Äîêàçàòåëüñòâî. • ¬∃z∃p[Subst(z, x, x) ∧ Proof (p, z)] • Ýòà ôîðìóëà ñ îäíîé ñâîáîäíîé ïåðåìåííîé x . Ïóñòü åå íîìåð N . • Ïîäñòàâèì N â ýòó ôîðìóëó. Ïîëó÷èëàñü ôîðìóëà ϕ. • Ïî ïîñòðîåíèþ ôîðìóëà ϕ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T , êîãäà íåäîêàçóåìà è íåâûïîëíÿåòñÿ, êîãäà äîêàçóåìà. • Ëèáî ôîðìóëà ϕ âûïîëíÿåòñÿ â ñòàíäàðòíîé ìîäåëè òåîðèè T è íåäîêàçóåìà, ëèáî T ïðîòèâîðå÷èâà. 33 / 34
  • 34. Óïðàæíåíèÿ • Äîêàæèòå, ÷òî åñëè ÿçûêè L è L ïåðå÷èñëèìû, òî îíè îáà àëãîðèòìè÷åñêè ðàçðåøèìû. • Äîêàæèòå, ÷òî ÿçûê ôîðìóë, êîòîðûå íå ÿâëÿþòñÿ òàâòîëîãèÿìè, íåïåðå÷èñëèì. • Çàïèøèòå â àðèôìåòèêå Ïåàíî ôîðìóëû, êîäèðóþùèå ñëåäóþùèå âûñêàçûâàíèÿ: . • a .. b • p ïðîñòîå ÷èñëî. • a ñòåïåíü ÷èñëà 2. • a ñòåïåíü ÷èñëà 4. 34 / 34