Complementi di Logica Modale

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Complementi di Logica Modale"

Transcript

1 Complementi di Logica Modale Umberto Grandi 17 Maggio Completezza 1.1 Livelli di interpretazione semantica Per fissare la notazione e prendere confidenza con le strutture di Kripke (i modelli in logica modale) può essere utile indagare più a fondo l interpretazione delle formule. Fissato un insieme di variabili proposizionali V ar, una formula ben formata è ottenuta da esse tramite connettivi booleani e operatore. L operatore ψ è definito come ψ. Ricordiamo inoltre che un modello è composto da una struttura relazionale (che chiameremo frame) F =< W, R > e da una funzione V che ad ogni mondo associa una valutazione delle variabili proposizionali in questione: V : W V ar {0, 1}. Seguendo le regole di interpretazione la valutazione si estende a una valutazione ˆV su tutte le formule ben formate. Dato un modello M =< W, R, V >, la verità di una formula ϕ può essere considerata a diversi livelli: ϕ è vera nello stato w, e scriviamo M, w = ϕ, se ˆV (w)(ϕ) = 1; ϕ è globalmente vera in M, e scriviamo M = ϕ, se M, w = ϕ per ogni w W; ϕ è valida sul frame F, e scriviamo F = ϕ, se ϕ è globalmente vera su ogni modello basato sul frame F, dunque vera in ogni stato di ogni modello su F. Soltanto quest ultimo concetto permetterà di ottenere dei teoremi di completezza per logiche modali. Il collegamento tra sintattica e semantica avviene dunque al livello dei frame, non dei modelli. 1.2 Correttezza Data una logica Λ, richiedere che sia corretta rispetto ai suoi modelli significa richiedere che tutte le sue conseguenze continuino a valere su questa classe, che dunque le regole di deduzione dei teoremi preservino la verità. Per le 1

2 logiche modali, come anticipato, nel ruolo dei modelli ci sono i frame e la verità viene impersonata dalla validità: Λ è corretta rispetto alla classe di frame F sse Λ ϕ F = ϕ per ogni F F. C è un motivo per cui K è la più piccola logica modale: Lemma 1.1. K è valido su tutti i frame. Questo fatto e il seguente lemma permettono di dimostrare la correttezza delle principali logiche modali. Il lemma afferma: dato K il ragionamento modale è corretto. Lemma 1.2. Sia Γ un insieme di formule ben formate ed F un frame su cui sono valide tutte le formule di Γ. Ogni teorema di K Γ è valido su F. Dimostrazione. Per induzione sulle dimostrazioni: se α K Γ allora è valido in F per ipotesi. Se è ottenuta per modus ponens da β e β γ (valide per ipotesi in tutto il modello) allora β è valida per le regole di ˆV. Se è ottenuta per sostituzione α = β[p 1 /β 1,...p n β n ], per ipotesi β era vera per ogni assegnamento, dunque α rimane valida. Infine il caso di α = β ottenuta per necessitazione. α implica l esistenza di un mondo dove β sia falsa, ma per ipotesi induttivaβ è verificata in tutto il frame, e dunque lo è anche α. Per ottenere la correttezza di Λ sarà dunque sufficiente controllare la validità dei suoi assiomi su una certa classe di frame; per il lemma appena dimostrato tutte i teoremi di Λ saranno automaticamente validi. Mostriamo per esempio che: Proposizione 1.1. S5 è corretta rispetto ai frame riflessivi, simmetrici e transitivi (frame dove R è una relazione di equivalenza). Dimostrazione. Basta dimostrare che gli assiomi di S5 sono validi su questi frame. L assioma T: p p è valido poichè essendo il frame riflessivo, Rww vale per ogni w W e dunque se M, w = p allora M, w = p. Per S5: p p vediamo che se M, w = p allora esiste w tale che M, w = p. Ora per transitività e simmetria ogni mondo con cui il primo w è in relazione può vedere w, dunque vale che M, w = p per ogni w in relazione con w e così M, w = p. Allo stesso modo si dimostra che T è corretto rispetto ai frame riflessivi, S4 è corretto rispetto ai frame riflessivi e simmetrici, D rispetto a quelli senza vicoli ciechi. Ovviamente K è corretta rispetto alla classe di tutti i frame. 2

3 1.3 Completezza Data una classe di modelli si può generalmente definire la nozione di conseguenza logica, scrivendo che ϕ segue logicamente da ψ se in ogni modello in cui vale ψ vale anche ϕ. Nel nostro caso, data una classe F di frame, scriveremo ψ = F ϕ per indicare che per ogni F F F = ψ F = ϕ. Quello che si richiede con la completezza 1 di una logica Λ rispetto a una classe F di frames è che: ψ = F ϕ Λ ψ ϕ ossia che conseguenza logica e conseguenza sintattica coincidano (la freccia inversa è data dalla correttezza). In realtà dimostreremo un enunciato analogo 2 : se ϕ è vera in ogni frame di F allora ϕ è dimostrabile da Λ. Il metodo utilizzato non funziona per tutte le logiche modali, ma risulta essere portentoso in molti casi. Fortunatamente per quelle fin qui menzionate il questo metodo detto del modello canonico funziona perfettamente. Tutto sta nel costruire un modello 3 che chiameremo M c Λ (modello, non frame) in cui le formule globalmente vere sono tutte e sole quelle dimostrabili. Una volta dimostrato poi che il modello canonico appartiene alla classe giusta di frame, quella su cui Λ è corretta, si ottiene la completezza: se ϕ è valida su tutti i frame di F, in particolare sarà valida sul frame del modello canonico, dunque globalmente vera sullo stesso M c Λ, e così dimostrabile. Le formule stesse saranno i mattoni per costruire questo modello (è un idea ricorrente), o meglio sottoinsiemi di formule ben formate. Definiamo che un insieme di formule Γ è Λ-inconsistente se esistono γ 1...γ n Γ tali che Λ (γ 1 γ n ), Λ-consistente altrimenti. Γ è Λ-consistente massimale se è massimale rispetto all inclusione. Le proprietà fondamentali di questi insiemi sono elencate nel seguente lemma (di facile dimostrazione): Lemma 1.3. Se Γ è Λ-consistente massimale allora: (i) per ogni formula ben formata β, o β Γ o β Γ; (ii) α β Γ α Γ oppure β Γ; (iii) α β Γ α Γ e β Γ; (iv) Γ è chiuso per modus ponens. Dimostrazione. Basta usare la definizione, e qualche tautologia. 1 debole; verrà in realtà dimostrata anche la completezza forte o compattezza, che sostituisce a ψ un qualsiasi insieme di formule ben formate. Inserire la distinzione avrebbe reso troppo pesante la trattazione. Per maggiori dettagli vedere [2]. 2 che corrisponde al precedente con al posto di ψ una tautologia 3 Sarà data soltanto un idea delle dimostrazioni, una trattazione in dettaglio si può trovare su [5] o su [2]. 3

4 Non abbiamo ancora dimostrato l esistenza di un insieme Λ-massimale consistente, dimostriamo allora un lemma molto più forte: Lemma 1.4 (Lindenbaum). Ogni insieme Λ-consistente può essere esteso a un insieme Λ-consistente massimale. Dimostrazione. Sia Γ un insieme Λ-consistente, è sufficiente considerare la famiglia di Σ sottoinsiemi di fbf {Σ/Γ Σ, Σ Λ-consistente}, ed applicare il lemma di Zorn. Abbiamo ora tutti gli strumenti necessari per costruire il modello canonico. Sia M c Λ =< W c, R c, V c > dove W c sia formato da tutti gli insiemi Λ-consistenti massimali di formule; se indichiamo con (w) = {ϕ t.c. ϕ w}, definiamo R c ww per w e w in W c sse (w) w. Dunque w è in relazione con w se per ogni formula necessitata ϕ w, la sottoformula necessitata sta in w, ϕ w. Cerchiamo ora un suggerimento per la valutazione V c, dimostrando il seguente lemma: Lemma 1.5. ψ w esiste w Λ-consistente massimale tale che ψ w. Dimostrazione. Mostriamo che (w) ψ è Λ-consistente. Se così non fosse infatti esisterebbero γ 1...γ n tali che γ 1... γ n w tali che Λ (γ 1...γ n ψ) ossia Λ (γ 1... γ n ) ψ per Nec: Λ ((γ 1...γ n ) ψ) per K: Λ (γ 1...γ n ) ψ per distributività: Λ ( γ 1... γ n ) ψ) ossia: Λ ( γ 1... γ n ) ψ) dunque: Λ ( γ 1... γ n ψ) ma ψ w e dunque w sarebbe Λ-inconsistente, contro le ipotesi. Sfruttando appieno il suggerimento definiamo V c (w)(p) = 1 sse p w, per ogni w W c e per ogni variabile proposizionale p. Si può dimostrare con argomenti simili a quelli appena utilizzati il seguente teorema fondamentale: Teorema 1.1. Per ogni α formula ben formata, ˆV c (w)(α) = 1 α w. Torniamo ora alla proprietà richiesta per la completezza rispetto al modello canonico: ψ valida su M c Λ implica che Λ ψ. Supponiamo che Λ ψ, { ψ} è Λ-consistente, dunque estendibile per il Lemma di Lindenbaum ad un sottoinsieme Λ-consistente massimale w. Per la 4

5 definizione di W c, w è un punto del modello canonico, e dato che ψ w otteniamo M c Λ, w = ψ per il teorema 1.1, contro l ipotesi di validità di ψ. Resta soltanto da dimostrare che MΛ c F per ottenere la completezza di Λ rispetto a F. Come anticipato ciò non è sempre vero 4, ma risulta dimostrabile per tutti i sistemi modali visti sinora. Mostriamo che M c S5 appartiene alla classe di correttezza di S5: Proposizione 1.2. R c S5 è riflessiva, simmetrica e transitiva. Dimostrazione. Dimostriamo soltanto la simmetria. Supponiamo che Rww, ossia che (w) w. Se per assurdo (w ) w, e dunque R non fosse simmetrica, esisterebbe una formula ψ tale che ψ w ma ψ w. Per la massimalità di w si avrebbe che ψ w. Ora p p è un teorema di S5 e w è chiuso per MP, dunque ψ w. Concludendo, ψ = ψ w, mentre avevamo supposto il contrario. Corollario 1.1. S5 è completa rispetto alla classe dei frame < W, R > dove R è una relazione di equivalenza. 4 per esempio se W è ( ψ ψ) ψ, KW non è corretta rispetto al suo modello canonico, cfr. [5] pag

6 2 Decidibilità Una proprietà fondamentale da dimostrare è la decidibilità delle logiche sinora menzionate. Ciò significa determinare se esiste una procedura meccanica, un (non) ben definito algoritmo che decida se una determinata formula è dimostrabile o meno. Sottolineerei o meno, infatti ciò che si sa è che se gli assiomi di una logica sono buoni 5, l insieme dei suoi teoremi è semidecidibile. La procedura, costosa ma efficace, che permette di verificare se una data formula è un teorema, consiste nell elencare in ordine di lunghezza tutte le possibili dimostrazioni. Prima o poi quella giusta comparirà nell elenco. Ciò che invece non è noto a priori è se esiste una procedura terminante per riconoscere i non-teoremi. Uno dei tanti punti di forza della logica modale è che questo algoritmo esiste in generale per K, ma anche per i particolari sistemi finora elencati. La dimostrazione di questo fatto si basa sulla seguente proprietà: si può dimostrare che data una formula ψ tale che Λ ψ esiste un modello finito ed uno stato w in cui ψ è falsa (proprietà dei modelli finiti). L algoritmo cercato è dunque il seguente: si elencano tutte le strutture finite fino a che non se ne trova una invalidante ψ. La procedura ha termine poichè i modelli finiti (se le variabili sono finite 6 ) sono numerabili per taglia, dunque la struttura invalidante comparirà nell elenco dopo un tempo finito. Al pari del modello canonico, anche questa procedura è particolare e dipende dal sistema logico che stiamo considerando. Si può comunque dimostrare che K, T, S4 ed S5 godono della proprietà dei modelli finiti e sono dunque decidibili. 3 La conoscenza secondo S5 Spesso S5 viene chiamata col nome più espressivo di logica epistemica, stante ad indicare la sua interpretazione come buon candidato alla modellizzazione della conoscenza. Non discuteremo qui le motivazioni a supporto di quest interpretazione, ampiamente discusse nella letteratura a partire dall iniziale lavoro di Hintikka [4]. Piuttosto, esamineremo in dettaglio un esempio di come S5 possa caratterizzare la conoscenza 7. 5 leggere primitivi ricorsivi. 6 Se le variabili sono infinite possiamo restringerci alle variabili di ψ, visto che siamo interessati soltanto ad invalidare quella formula. 7 Le idee di questa sezione sono prese da [3] 6

7 Una struttura molto utilizzata in teoria della scelta o in teoria dei giochi come modello per l informazione e la conoscenza di un agente è la seguente. Siano dati un insieme Ω e una partizione P su Ω. Ad ogni elemento w in Ω possiamo associare l unico elemento della partizione a cui appartiene, che denoteremo con P(w). Se si considera l insieme Ω come costituito dall insieme dei mondi, la partizione P associa ad ogni mondo un sottoinsieme di mondi, diciamo quelli considerati possibili. Si supponga di essere di essere nel mondo w, P(w) indica che è a conoscenza di essere in uno dei mondi in P(w) ma non si sa qual è. P è detta infatti funzione di informazione, dato che associa ad ogni mondo l informazione (la disinformazione in realtà) sulla propria posizione. Come si può dedurre è un modello molto generale e adatto a una gran varietà di situazioni. Viene detto evento ogni sottoinsieme di Ω (identificando un evento con l insieme dei mondi in cui accade). Possiamo definire sullo spazio degli eventi una funzione conoscenza K, che associ ad un evento E l evento K(E) = {w Ω/P(w) E}. L evento immagine tramite K è l insieme dei mondi in cui siamo a conoscenza dell evento E, in cui sappiamo E: in qualsiasi stato pensiamo di essere (qualsiasi in P(w) dunque) E accade (P(w) E). Possiamo pensare ad una situazione pratica in cui si sia in una stanza all interno di un grosso albergo, e grazie ad un gioco di specchi si possa vedere un numero imprecisato di altre stanze, senza però capire in quale si è per davvero. Si potranno dare delle descrizioni: c è un tavolino, c è la moquette, l abat-jour è accesa ; ed applicarle come delle etichette alle stanze che si vedono. L unico modo per esser certi che nella stanza in cui sono veramente l abat-jour è accesa o meno, è che questa sia accesa in tutte le stanze a cui ho accesso. Soltanto in queste stanze sarà vero che so che l abat-jour è accesa. Diamo ora una assiomatizzazione particolarmente espressiva di S5. Per renderla ancora più espressiva scriveremo K al posto di e leggeremo l agente sa ψ invece che ψ è necessario : K: K(ψ ϕ) (Kψ Kϕ). Se lo si legge sembra affermare che che l agente è intelligente. T: Kψ ψ. L agente sa soltanto cose vere. S4: Kψ KKψ. Se l agente sa ψ allora sa di saperlo. S5: Kψ K Kψ. Sa di non sapere. Questa, oltre che essere un assiomatizzazione perfettamente equivalente di S5 (è stato soltanto cambiato qualche nome), è anche una lista di proprietà piuttosto ragionevoli per caratterizzare il comportamento di un agente razionale rispetto alla propria conoscenza. 7

8 Torniamo alle strutture di Aumann (si possono chiamare così) esposte all inizio di questa sezione. Abbiamo un insieme Ω di mondi, una partizione P, e una serie di etichette applicate agli elementi di Ω. È immediato associare ad essa una struttura di Kripke, considerando Ω come l insieme dei mondi, e definendo R come la relazione di equivalenza determinata dalla partizione P. Se poi consideriamo le etichette, le proprietà dei mondi, come variabili, possiamo costruire una valutazione V. V assegnerà valore 1 alla variabie p se in quel mondo vale la proprietà p, se quel mondo ha l etichetta p, e zero altrimenti. Abbiamo visto che la valutazione si può estendere a tutte le formule ben formate, comprese quelle contenenti il che nel nostro caso è proprio la conoscenza K. È facile mostrare che l estensione è coerente anche rispetto a K, la funzione conoscenza (che non a caso era definita in termini di P). Si associ infatti ad ogni formula ψ l insieme ψ Ω dei mondi in cui la formula è vera: ψ Ω = {w Ω t.cv (w)(ψ) = 1}. Sorprendentemente si ottiene K(ψ Ω ) = (Kψ) Ω ): l insieme dove l agente sa ψ è esattamente l insieme dei mondi dove vale K(ψ). Non è tutto, la completezza di S5 dimostrata nelle precedenti sezioni ci fornisce un risultato potentissimo: tutto quello che possiamo dire (con formule modali) sulla conoscenza (di un agente razionale con le proprietà sopraelencate) è dimostrato da S5. Un ulteriore argomento portato in [1] a favore di questa interpretazione riguarda il modello canonico. Il modello canonico di S5 rappresenta infatti esattamente l insieme dei mondi possibili per un agente con un determinato vocabolario (le etichette). Gli insiemi di formule consistenti massimali sono esattamente tutti i possibili mondi che si può immaginare con il linguaggio a sua disposizione. Riferimenti bibliografici [1] R.J. Aumann. Interactive epistemology i: Knowledge. International Journal of Game Theory, (28): , [2] P. Blackburn, M. de Rijke, and Y. Venema. Modal Logic. Cambridge University Press, [3] R. Fagin, J.Y. Halpern, Y.Moses, and M.Y. Vardi. Reasoning About Knowledge. MIT Press, [4] J. Hintikka. Knowledge and Belief. Cornell University Press, [5] G.E. Huges and M.J. Cresswell. A New Introduction to Modal Logic. Routledge,

LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA (A.A. 12/13)

LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA (A.A. 12/13) LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA (A.A. 12/13) DISPENSA N. 4 Sommario. Dimostriamo il Teorema di Completezza per il Calcolo dei Predicati del I ordine. 1. Teorema di Completezza Dimostriamo il Teorema

Dettagli

Introduzione ad alcuni sistemi di logica modale

Introduzione ad alcuni sistemi di logica modale Introduzione ad alcuni sistemi di logica modale Laura Porro 16 maggio 2008 1 Il calcolo proposizionale Prendiamo come primitivi i simboli del Calcolo Proposizionale (PC) tradizionale a due valori 1 : un

Dettagli

Luca Costabile Esercizi di Logica Matematica Dispensa Calcolo Proposizionale 1

Luca Costabile Esercizi di Logica Matematica Dispensa Calcolo Proposizionale 1 Luca Costabile Esercizi di Logica Matematica Dispensa Calcolo Proposizionale 1 Esercizio 1.12 Per dimostrare che per ogni funzione esiste una formula in cui compaiono le variabili tale che la corrispondente

Dettagli

Logica proposizionale

Logica proposizionale Logica proposizionale Proposizione: frase compiuta che è sempre o vera o falsa. Connettivi Posti in ordine di precedenza: not, and, or, implica, doppia implicazione Sintassi Le proposizioni sono costituite

Dettagli

ALGEBRE DI BOOLE. (d) x, y X x y oppure y x.

ALGEBRE DI BOOLE. (d) x, y X x y oppure y x. ALGEBRE DI BOOLE Un insieme parzialmente ordinato è una coppia ordinata (X, ) dove X è un insieme non vuoto e " " è una relazione binaria definita su X tale che (a) x X x x (riflessività) (b) x, y, X se

Dettagli

04 - Logica delle dimostrazioni

04 - Logica delle dimostrazioni Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale Appunti del corso di Matematica 04 - Logica delle dimostrazioni Anno Accademico 013/014 D. Provenzano,

Dettagli

DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI

DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI DAI NUMERI NATURALI AI NUMERI RAZIONALI 1. L insieme dei numeri naturali Nel sistema assiomatico ZF, l Assioma dell infinito stabilisce che: Esiste un insieme A, i cui elementi sono insiemi e tale che

Dettagli

DIMOSTRAZIONI DI EQUIVALENZE, SUI CONNETTIVI E SULL'AMBIGUITA' DELLA SINTASSI. Corso di Logica per la Programmazione

DIMOSTRAZIONI DI EQUIVALENZE, SUI CONNETTIVI E SULL'AMBIGUITA' DELLA SINTASSI. Corso di Logica per la Programmazione DIMOSTRAZIONI DI EQUIVALENZE, SUI CONNETTIVI E SULL'AMBIGUITA' DELLA SINTASSI Corso di Logica per la Programmazione SULLE LEGGI DEL CALCOLO PROPOSIZIONALE Abbiamo visto le leggi per l'equivalenza ( ),

Dettagli

Elementi di Algebra e Logica Determinare la tavola della verità di ciascuna delle seguenti forme proposizionali:

Elementi di Algebra e Logica Determinare la tavola della verità di ciascuna delle seguenti forme proposizionali: Elementi di Algebra e Logica 2008. 8. Logica. 1. Determinare la tavola della verità di ciascuna delle seguenti forme proposizionali: (a) p ( q r); (b) p (q r); (c) (p q) ( p r); (d) (p q) ( p r); (e) (p

Dettagli

INSIEMI E RELAZIONI. 1. Insiemi e operazioni su di essi

INSIEMI E RELAZIONI. 1. Insiemi e operazioni su di essi INSIEMI E RELAZIONI 1. Insiemi e operazioni su di essi Il concetto di insieme è primitivo ed è sinonimo di classe, totalità. Sia A un insieme di elementi qualunque. Per indicare che a è un elemento di

Dettagli

8. Completamento di uno spazio di misura.

8. Completamento di uno spazio di misura. 8. Completamento di uno spazio di misura. 8.1. Spazi di misura. Spazi di misura completi. Definizione 8.1.1. (Spazio misurabile). Si chiama spazio misurabile ogni coppia ordinata (Ω, A), dove Ω è un insieme

Dettagli

Sviluppi e derivate delle funzioni elementari

Sviluppi e derivate delle funzioni elementari Sviluppi e derivate delle funzioni elementari In queste pagine dimostriamo gli sviluppi del prim ordine e le formule di derivazioni delle principali funzioni elementari. Utilizzeremo le uguaglianze lim

Dettagli

Il Teorema di Kakutani

Il Teorema di Kakutani Il Teorema di Kakutani Abbiamo visto, precedentemente, il seguente risultato: 1 Sia X uno spazio di Banach. Se X è separabile, la palla è debolmente compatta. B X = {x X x 1} Il Teorema di Kakutani è un

Dettagli

1 Giochi di Ehrenfeucht-Fraissé e Logica del Prim ordine

1 Giochi di Ehrenfeucht-Fraissé e Logica del Prim ordine 1 Giochi di Ehrenfeucht-Fraissé e Logica del Prim ordine In questo tipo di giochi l arena è costituita da due grafi orientati G = (V, E), G = (V, E ). Lo scopo del I giocatore è di mostrare, in un numero

Dettagli

Riassumiamo le proprietà dei numeri reali da noi utilizzate nel corso di Geometria.

Riassumiamo le proprietà dei numeri reali da noi utilizzate nel corso di Geometria. Capitolo 2 Campi 2.1 Introduzione Studiamo ora i campi. Essi sono una generalizzazione dell insieme R dei numeri reali con le operazioni di addizione e di moltiplicazione. Nel secondo paragrafo ricordiamo

Dettagli

ALGEBRA I: ASSIOMI DI PEANO E PROPRIETÀ DEI NUMERI NATURALI

ALGEBRA I: ASSIOMI DI PEANO E PROPRIETÀ DEI NUMERI NATURALI ALGEBRA I: ASSIOMI DI PEANO E PROPRIETÀ DEI NUMERI NATURALI 1. GLI ASSIOMI DI PEANO Come puro esercizio di stile voglio offrire una derivazione delle proprietà elementari dei numeri naturali e delle operazioni

Dettagli

Matematica. Corso integrato di. per le scienze naturali ed applicate. Materiale integrativo. Paolo Baiti 1 Lorenzo Freddi 1

Matematica. Corso integrato di. per le scienze naturali ed applicate. Materiale integrativo. Paolo Baiti 1 Lorenzo Freddi 1 Corso integrato di Matematica per le scienze naturali ed applicate Materiale integrativo Paolo Baiti 1 Lorenzo Freddi 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica, Università di Udine, via delle Scienze

Dettagli

Teoria dei modelli. Alessandro Berarducci. 3 Marzo Dipartimento di Matematica Pisa

Teoria dei modelli. Alessandro Berarducci. 3 Marzo Dipartimento di Matematica Pisa Teoria dei modelli Alessandro Berarducci Dipartimento di Matematica Pisa 3 Marzo 2014 Teoria dei campi algebricamente chiusi Denizione 1 La teoria del primo ordine dei campi algebricamente chiusi, ACF,

Dettagli

Un po di logica. Christian Ferrari. Laboratorio di matematica

Un po di logica. Christian Ferrari. Laboratorio di matematica Un po di logica Christian Ferrari Laboratorio di matematica 1 Introduzione La logica è la disciplina che studia le condizioni di correttezza del ragionamento. Il suo scopo è quindi quello di elaborare

Dettagli

Intelligenza Artificiale. Breve introduzione alle logiche non classiche

Intelligenza Artificiale. Breve introduzione alle logiche non classiche Intelligenza Artificiale Breve introduzione alle logiche non classiche Marco Piastra Logiche non classiche - Argomenti 0. In che senso non classiche?. Logica abduttiva 2. Logiche modali 3. Logiche multivalenti

Dettagli

DIMOSTRAZIONI E TAUTOLOGIE, IPOTESI NON TAUTOLOGICHE. Corso di Logica per la Programmazione A.A. 2013/14 Andrea Corradini

DIMOSTRAZIONI E TAUTOLOGIE, IPOTESI NON TAUTOLOGICHE. Corso di Logica per la Programmazione A.A. 2013/14 Andrea Corradini DIMOSTRAZIONI E TAUTOLOGIE, IPOTESI NON TAUTOLOGICHE Corso di Logica per la Programmazione A.A. 2013/14 Andrea Corradini INFERENZE CORRETTE E TAUTOLOGIE Il Calcolo Proposizionale permette di formalizzare

Dettagli

CALCOLO DEL PRIMO ORDINE

CALCOLO DEL PRIMO ORDINE CALCOLO DEL PRIMO ORDINE ANCORA SUL CONCETTO DI CALCOLO (PROOF SYSTEM) Un sistema di dimostrazione è un insieme di regole di inferenza Ciascuna regola di inferenza consente di derivare una formula ϕ (conseguenza)

Dettagli

(2) se A A, allora A c A; (3) se {A n } A, allora +

(2) se A A, allora A c A; (3) se {A n } A, allora + 1. Spazi di misura In questo paragrafo accenneremo alla nozione di spazio di misura. Definizione 1. Sia X un insieme non vuoto. Una famiglia A di sottoinsiemi di X è una σ-algebra se : (1) A; (2) se A

Dettagli

Esercizi di logica. Ivan Valbusa 5 dicembre 2012

Esercizi di logica. Ivan Valbusa 5 dicembre 2012 Esercizi di logica Ivan Valbusa 5 dicembre 2012 Gli esercizi proposti di seguito coprono solo una piccola parte del programma del corso. Sono mediamente più difficili di quelli presenti sul manuale di

Dettagli

Gli insiemi N, Z e Q. I numeri naturali

Gli insiemi N, Z e Q. I numeri naturali Università Roma Tre L. Chierchia 1 Gli insiemi N, Z e Q Il sistema dei numeri reali (R, +,, ) può essere definito tramite sedici assiomi: quindici assiomi algebrici (si veda ad esempio 2.3 in [Giusti,

Dettagli

LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA

LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA LOGICA MATEMATICA PER INFORMATICA A.A. 12/13, DISPENSA N. 6 Sommario. Il Teorema di Compattezza e alcune sue applicazioni: assiomatizzabilità e non-assiomatizzabilità di proprietà di strutture, e modelli

Dettagli

L aritmetica degli insiemi infiniti Parte I

L aritmetica degli insiemi infiniti Parte I L aritmetica degli insiemi infiniti Parte I Stefano Baratella Versione L A TEX realizzata in collaborazione con Tullio Garbari 1 Prerequisiti La relazione di equipotenza tra insiemi. Definizione 1. Si

Dettagli

Forme differenziali lineari e loro integrazione

Forme differenziali lineari e loro integrazione Forme differenziali lineari e loro integrazione Integrazione di una forma differenziale in due variabili Siano L(, ) e ( ) consideriamo l espressione M, due funzioni definite e continue in un insieme connesso

Dettagli

Insiemi, Numeri, Terminologia. Prof. Simone Sbaraglia

Insiemi, Numeri, Terminologia. Prof. Simone Sbaraglia Insiemi, Numeri, Terminologia Prof. Simone Sbaraglia Corso Rapido di Logica Matematica La logica formale definisce le regole cui deve obbedire qualsiasi teoria deduttiva. Una proposizione e` una affermazione

Dettagli

IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE.

IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE. IL TEOREMA FONDAMENTALE DELL ARITMETICA: DIMOSTRAZIONE VELOCE. PH. ELLIA Indice Introduzione 1 1. Divisori di un numero. 1 2. Il Teorema Fondamentale dell Aritmetica. 2 3. L insieme dei numeri primi è

Dettagli

Precorsi di matematica

Precorsi di matematica Precorsi di matematica Francesco Dinuzzo 12 settembre 2005 1 Insiemi Il concetto di base nella matematica moderna è l insieme. Un insieme è una collezione di elementi. Gli elementi di un insieme vengono

Dettagli

A.A CORSO DI ALGEBRA 1. PROFF. P. PIAZZA, E. SPINELLI. SOLUZIONE ESERCIZI FOGLIO 5.

A.A CORSO DI ALGEBRA 1. PROFF. P. PIAZZA, E. SPINELLI. SOLUZIONE ESERCIZI FOGLIO 5. A.A. 2015-2016. CORSO DI ALGEBRA 1. PROFF. P. PIAZZA, E. SPINELLI. SOLUZIONE ESERCIZI FOGLIO 5. Esercizio 5.1. Determinare le ultime tre cifre di n = 13 1625. (Suggerimento. Sfruttare il Teorema di Eulero-Fermat)

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI LA SAPIENZA CORSO DI STUDI IN INFORMATICA ESERCITAZIONI AL CORSO DI LOGICA MATEMATICA LOGICA PROPOSIZIONALE

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI LA SAPIENZA CORSO DI STUDI IN INFORMATICA ESERCITAZIONI AL CORSO DI LOGICA MATEMATICA LOGICA PROPOSIZIONALE UNIVERSITÀ DEGLI STUDI LA SAPIENZA CORSO DI STUDI IN INFORMATICA ESERCITAZIONI AL CORSO DI LOGICA MATEMATICA LOGICA PROPOSIZIONALE TAVOLE DI VERITÀ, COLETEZZA VERO-FUNZIONALE Esercizio 1. Calcola le tavole

Dettagli

Logica degli enunciati; Operazioni con le proposizioni; Proprietà delle operazioni logiche; Tautologie; Regole di deduzione; Logica dei predicati;

Logica degli enunciati; Operazioni con le proposizioni; Proprietà delle operazioni logiche; Tautologie; Regole di deduzione; Logica dei predicati; Logica degli enunciati; Operazioni con le proposizioni; Proprietà delle operazioni logiche; Tautologie; Regole di deduzione; Logica dei predicati; Implicazione logica. Equivalenza logica; Condizione necessaria,

Dettagli

Materiale didattico aggiuntivo - Analisi Matematica I CENNI DI LOGICA MATEMATICA. 1. Proposizioni. Valori logici. Connettivi logici. Tavole di verita.

Materiale didattico aggiuntivo - Analisi Matematica I CENNI DI LOGICA MATEMATICA. 1. Proposizioni. Valori logici. Connettivi logici. Tavole di verita. Materiale didattico aggiuntivo - Analisi Matematica I CENNI DI LOGICA MATEMATICA 1. Proposizioni. Valori logici. Connettivi logici. Tavole di verita. Intenderemo per PROPOSIZIONE (o ENUNCIATO) una qualunque

Dettagli

Semantica proposizionale. Unit 2, Lez 3 e 4 Corso di Logica

Semantica proposizionale. Unit 2, Lez 3 e 4 Corso di Logica Semantica proposizionale Unit 2, Lez 3 e 4 Corso di Logica Sommario Semantica dei connettivi Costruzione delle tavole di verità Tautologie, contraddizioni e contingenze Semantica delle forme argomentative

Dettagli

ESERCIZI DI ANALISI MATEMATICA 1 FOGLIO 1

ESERCIZI DI ANALISI MATEMATICA 1 FOGLIO 1 ESERCIZI DI ANALISI MATEMATICA 1 FOGLIO 1 Logica e connettivi logici Esercizio 0.1. Si costruiscano le tabelle di verità delle seguenti espressioni booleane; cioè, al variare dei valori di verit delle

Dettagli

Introduzione alla logica

Introduzione alla logica Corso di Intelligenza Artificiale 2011/12 Introduzione alla logica iola Schiaffonati Dipartimento di Elettronica e Informazione Sommario 2 Logica proposizionale (logica di Boole) Logica del primo ordine

Dettagli

Elementi di logica. SCOPO: introdurre nozioni di logica & vocabolario per una corretta interpretazione delle dimostrazioni.

Elementi di logica. SCOPO: introdurre nozioni di logica & vocabolario per una corretta interpretazione delle dimostrazioni. Elementi di logica SCOPO: introdurre nozioni di logica & vocabolario per una corretta interpretazione delle dimostrazioni. Quantificatori: elementi fondamentali del linguaggio matematico. quantificatore

Dettagli

1 Principio di Induzione

1 Principio di Induzione 1 Principio di Induzione Per numeri naturali, nel linguaggio comune, si intendono i numeri interi non negativi 0, 1,, 3, Da un punto di vista insiemistico costruttivo, a partire dall esistenza dell insieme

Dettagli

ANALISI 1 1 QUINTA LEZIONE

ANALISI 1 1 QUINTA LEZIONE ANALISI 1 1 QUINTA LEZIONE 1 prof. Claudio Saccon, Dipartimento di Matematica Applicata, Via F. Buonarroti 1/C email: saccon@mail.dm.unipi.it web: http://www2.ing.unipi.it/ d6081/index.html Ricevimento:

Dettagli

3. Successioni di insiemi.

3. Successioni di insiemi. 3. Successioni di insiemi. Per evitare incongruenze supponiamo, in questo capitolo, che tutti gli insiemi considerati siano sottoinsiemi di un dato insieme S (l insieme ambiente ). Quando occorrerà considerare

Dettagli

Lezione 4. Problemi trattabili e soluzioni sempre più efficienti. Gianluca Rossi

Lezione 4. Problemi trattabili e soluzioni sempre più efficienti. Gianluca Rossi Lezione 4 Problemi trattabili e soluzioni sempre più efficienti Gianluca Rossi Trattabile o intrattabile? Consideriamo ora il problema, ben noto a tutti gli studenti a partire dalla scuola media, di calcolare

Dettagli

2.6 Calcolo degli equilibri di Nash

2.6 Calcolo degli equilibri di Nash 92 2 Giochi non Cooperativi Per queste estensioni di giochi non finiti si possono provare risultati analoghi a quelli visti per i giochi finiti. Rimandiamo alla bibliografia per uno studio più approfondito

Dettagli

Successioni, massimo e minimo limite e compattezza in R

Successioni, massimo e minimo limite e compattezza in R Università di Roma Tor Vergata Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie per i Media Successioni, massimo e minimo limite e compattezza in R Massimo A. Picardello BOZZA 10.11.2011 21:24 i CAPITOLO 1 Successioni

Dettagli

1 IL LINGUAGGIO MATEMATICO

1 IL LINGUAGGIO MATEMATICO 1 IL LINGUAGGIO MATEMATICO Il linguaggio matematico moderno è basato su due concetti fondamentali: la teoria degli insiemi e la logica delle proposizioni. La teoria degli insiemi ci assicura che gli oggetti

Dettagli

Logica. 7: Conseguenza ed equivalenza logica in logica classica proposizionale. Claudio Sacerdoti Coen. Universitá di Bologna

Logica. 7: Conseguenza ed equivalenza logica in logica classica proposizionale. Claudio Sacerdoti Coen. Universitá di Bologna Logica 7: Conseguenza ed equivalenza logica in logica classica proposizionale Universitá di Bologna 30/11/2016 Outline Conseguenza logica per la logica proposizionale Wikipedia:

Dettagli

Quello che avreste dovuto sapere su ordinali e cardinali, ma non avete mai osato studiare.

Quello che avreste dovuto sapere su ordinali e cardinali, ma non avete mai osato studiare. Relazione per il seminario di logica, Milano, 11 Aprile 2008. Quello che avreste dovuto sapere su ordinali e cardinali, ma non avete mai osato studiare. Giorgio Venturi Si può giustamente affermare che

Dettagli

COMPLETAMENTO DI SPAZI METRICI

COMPLETAMENTO DI SPAZI METRICI COMPLETAMENTO DI SPAZI METRICI 1. Successioni di Cauchy e spazi metrici completi Definizione 1.1. Una successione x n n N a valori in uno spazio metrico X, d si dice di Cauchy se, per ogni ε > 0 esiste

Dettagli

METODI MATEMATICI PER L INFORMATICA

METODI MATEMATICI PER L INFORMATICA METODI MATEMATICI PER L INFORMATICA Tutorato Lezione 2 17/03/2016 Corso per matricole congrue a 1 Docente: Margherita Napoli Tutor: Amedeo Leo Applicazioni della logica proposizionale La logica ha una

Dettagli

Giovanna Carnovale. October 18, Divisibilità e massimo comun divisore

Giovanna Carnovale. October 18, Divisibilità e massimo comun divisore MCD in N e Polinomi Giovanna Carnovale October 18, 2011 1 Divisibilità e massimo comun divisore 1.1 Divisibilità in N In questa sezione introdurremo il concetto di divisibilità e di massimo comun divisore

Dettagli

Lezioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA (gruppo 3)

Lezioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA (gruppo 3) Lezioni di ISTITUZIONI di MATEMATICA (gruppo 3) Nicola Durante 2011-12 Abstract 1 Insiemi numerici (Lezione del 5.10.11) 1.1 Cenni di teoria degli insiemi Richiamiamo brevemente alcuni simboli usati in

Dettagli

Osservazione 1.1 Si verifica facilmente che esiste un unica relazione d ordine totale su Q che lo renda un campo ordinato.

Osservazione 1.1 Si verifica facilmente che esiste un unica relazione d ordine totale su Q che lo renda un campo ordinato. 1 Numeri reali Definizione 1.1 Un campo ordinato è un campo K munito di una relazione d ordine totale, compatibile con le operazioni di somma e prodotto nel senso seguente: 1. a, b, c K, a b = a + c b

Dettagli

m = a k n k + + a 1 n + a 0 Tale scrittura si chiama rappresentazione del numero m in base n e si indica

m = a k n k + + a 1 n + a 0 Tale scrittura si chiama rappresentazione del numero m in base n e si indica G. Pareschi COMPLEMENTI ED ESEMPI SUI NUMERI INTERI. 1. Divisione con resto di numeri interi 1.1. Divisione con resto. Per evitare fraintendimenti nel caso in cui il numero a del Teorema 0.4 sia negativo,

Dettagli

1 ELEMENTI DI ALGEBRA BOOLEANA I postulati dell'algebra di Boole Alcuni teoremi I teoremi di De Morgan

1 ELEMENTI DI ALGEBRA BOOLEANA I postulati dell'algebra di Boole Alcuni teoremi I teoremi di De Morgan 1 ELEMENTI DI LGER OOLEN... 1 1.1 I postulati dell'lgebra di oole... 1 1.2 lcuni teoremi... 5 1.3 I teoremi di De Morgan... 6 1.4 Esercizi... 8 1.1 1 ELEMENTI DI LGER OOLEN 1.1 I postulati dell'lgebra

Dettagli

Maiuscole e minuscole

Maiuscole e minuscole Maiuscole e minuscole Abilità interessate Distinguere tra processi induttivi e processi deduttivi. Comprendere il ruolo e le caratteristiche di un sistema assiomatico. Riconoscere aspetti sintattici e

Dettagli

Appunti di informatica. Lezione 7 anno accademico Mario Verdicchio

Appunti di informatica. Lezione 7 anno accademico Mario Verdicchio Appunti di informatica Lezione 7 anno accademico 2016-2017 Mario Verdicchio L algoritmo di Euclide per l MCD Dati due numeri A e B, per trovare il loro MCD procedere nel seguente modo: 1. dividere il maggiore

Dettagli

Logica per la Programmazione

Logica per la Programmazione Logica per la Programmazione Lezione 6 Logica del Primo Ordine Motivazioni Sintassi Interpretazioni Formalizzazione A. Corradini e F.Levi Dip.to Informatica Logica per la Programmazione a.a. 2015/16 pag.

Dettagli

1 I numeri naturali. 1.1 Gli assiomi di Peano

1 I numeri naturali. 1.1 Gli assiomi di Peano 1 I numeri naturali I numeri naturali sono il punto di partenza per la costruzione degli altri insiemi numerici: numeri interi, razionali, reali e quindi complessi, interi modulo n. Il concetto di numero

Dettagli

Ragionamento Automatico Richiami di calcolo dei predicati

Ragionamento Automatico Richiami di calcolo dei predicati Richiami di logica del primo ordine Ragionamento Automatico Richiami di calcolo dei predicati (SLL: Capitolo 7) Sintassi Semantica Lezione 2 Ragionamento Automatico Carlucci Aiello, 2004/05Lezione 2 0

Dettagli

LEZIONE 8. k e w = wx ı + w y j + w z. k di R 3 definiamo prodotto scalare di v e w il numero

LEZIONE 8. k e w = wx ı + w y j + w z. k di R 3 definiamo prodotto scalare di v e w il numero LEZINE 8 8.1. Prodotto scalare. Dati i vettori geometrici v = v x ı + v y j + v z k e w = wx ı + j + k di R 3 definiamo prodotto scalare di v e w il numero v, w = ( v x v y v z ) w x = v x + v y + v z.

Dettagli

Codice Gray. (versione Marzo 2007)

Codice Gray. (versione Marzo 2007) Codice Gray (versione Marzo 27) Data una formula booleana con n variabili, per costruire una tavola di verità per questa formula è necessario generare tutte le combinazioni di valori per le n variabili.

Dettagli

Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Principio di induzione matematica

Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Principio di induzione matematica Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Principio di induzione matematica Il Principio di induzione matematica è una tecnica di dimostrazione che permette la dimostrazione simultanea di infinite affermazioni.

Dettagli

LEZIONE 12. Y = f(x) = f( x j,1 f(e j ) = x j,1 A j = AX = µ A (X),

LEZIONE 12. Y = f(x) = f( x j,1 f(e j ) = x j,1 A j = AX = µ A (X), LEZIONE 1 1.1. Matrice di un applicazione lineare. Verifichiamo ora che ogni applicazione lineare f: R n R m è della forma µ A per un unica A R m,n. Definizione 1.1.1. Per ogni j 1,..., n indichiamo con

Dettagli

INSIEMI. DEF. Un INSIEME è una qualsiasi collezione di oggetti.

INSIEMI. DEF. Un INSIEME è una qualsiasi collezione di oggetti. INSIEMI DEF. Un INSIEME è una qualsiasi collezione di oggetti. Esso è ben definito quando è chiaro se un oggetto appartiene o non appartiene all insieme stesso. Esempio. E possibile definire l insieme

Dettagli

Capitolo 1. Gli strumenti. 1.1 Relazioni

Capitolo 1. Gli strumenti. 1.1 Relazioni Capitolo 1 Gli strumenti Consideriamo un insieme X. In geometria siamo abituati a considerare insiemi i cui elementi sono punti ad esempio, la retta reale, il piano cartesiano. Più in generale i matematici

Dettagli

La matematica non è un opinione, lo è oppure...?

La matematica non è un opinione, lo è oppure...? La matematica non è un opinione, lo è oppure...? Giulio Giusteri Dipartimento di Matematica e Fisica Università Cattolica del Sacro Cuore Brescia 26 Febbraio 2010 Vecchie conoscenze Dedurre... dedurre...

Dettagli

La parabola. Giovanni Torrero Aprile La poarabola come luogo geometrico

La parabola. Giovanni Torrero Aprile La poarabola come luogo geometrico La parabola Giovanni Torrero Aprile 2006 1 La poarabola come luogo geometrico Definizione 1 (La parabola come luogo geometrico) La parabola è il luogo geometrico formato da tutti e soli i punti del piano

Dettagli

Appunti di geometria euclidea

Appunti di geometria euclidea Appunti di geometria euclidea Il metodo assiomatico Appunti di geometria Euclidea Lezione 1 Prima di esaminare nel dettaglio la Geometria dal punto di vista dei Greci è opportuno fare unrichiamo di Logica.

Dettagli

Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità

Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità Alcuni Teoremi sulle funzioni continue e uniforme continuità Teorema 0. Una funzione f(x) è continua in x 0 se e solo se per ogni sucessione {x n } dom(f) con x n x 0 dom(f), risulta f(x n ) f(x 0 ). (Non

Dettagli

GIOVANNI FUSCHINO COMPLETEZZA E RAGIONAMENTO PER DEFAULT

GIOVANNI FUSCHINO COMPLETEZZA E RAGIONAMENTO PER DEFAULT GIOVANNI FUSCHINO COMPLETEZZA E RAGIONAMENTO PER DEFAULT La completezza logica si esprime nel modo seguente: M α M α che si legge: da M 1 segue logicamente ( ) α se e solo se ( ) da M si può dedurre (

Dettagli

Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni

Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a. 23-4. Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni Siano V e W due spazi vettoriali e sia T : V W un applicazione lineare. Fissiamo una base B per V ed una base

Dettagli

x 1 Fig.1 Il punto P = P =

x 1 Fig.1 Il punto P = P = Geometria di R 2 In questo paragrafo discutiamo le proprietà geometriche elementari del piano Per avere a disposizione delle coordinate nel piano, fissiamo un punto, che chiamiamo l origine Scegliamo poi

Dettagli

Teoria dei Giochi. Anna Torre

Teoria dei Giochi. Anna Torre Teoria dei Giochi Anna Torre Almo Collegio Borromeo 5 maggio 2011 email: anna.torre@unipv.it sito web del corso:www-dimat.unipv.it/atorre/borromeo2011.html VALORE SHAPLEY per Giochi cooperativi ad utilità

Dettagli

2 non è un numero razionale

2 non è un numero razionale 2 non è un numero razionale 1. Richiami: numeri pari e dispari. Un numero naturale m è pari (rispettivamente dispari) se e solo se esiste un numero naturale r tale che m = 2r (rispettivamente m = 2r +

Dettagli

Una Breve Introduzione alla Logica

Una Breve Introduzione alla Logica Una Breve Introduzione alla Logica LOGICA La LOGICA è la disciplina che studia le condizioni di correttezza del ragionamento Occorre dire, anzitutto, quale oggetto riguardi ed a quale disciplina spetti

Dettagli

Indice. 1 Cenni di logica. 2 Elementi di teoria degli insiemi. 3 Relazioni e funzioni. 4 Strutture algebriche

Indice. 1 Cenni di logica. 2 Elementi di teoria degli insiemi. 3 Relazioni e funzioni. 4 Strutture algebriche Indice 1 Cenni di logica 2 Elementi di teoria degli insiemi 3 Relazioni e funzioni 4 Strutture algebriche Silvia Pianta - Laura Montagnoli Geometria I - Prerequisiti - UCSC A.A. 2015/2016 1 / 36 1. Cenni

Dettagli

1 Relazione di congruenza in Z

1 Relazione di congruenza in Z 1 Relazione di congruenza in Z Diamo ora un esempio importante di relazione di equivalenza: la relazione di congruenza modn in Z. Definizione 1 Sia X = Z, a,b Z ed n un intero n > 1. Si dice a congruo

Dettagli

Ordinali e cardinali Teoria assiomatica non formalizzata degli insiemi a cura di Franco Montagna

Ordinali e cardinali Teoria assiomatica non formalizzata degli insiemi a cura di Franco Montagna Ordinali e cardinali Teoria assiomatica non formalizzata degli insiemi a cura di Franco Montagna Avvertenza. Queste note costituiscono il contenuto di una breve lezione sugli insiemi e in particolare su

Dettagli

I teoremi di Gödel. Giovanna Corsi. Dicembre Aritmetizzazione. Numeri di Gödel 2. 3 L aritmetica di Robinson 7

I teoremi di Gödel. Giovanna Corsi. Dicembre Aritmetizzazione. Numeri di Gödel 2. 3 L aritmetica di Robinson 7 I teoremi di Gödel Giovanna Corsi Dicembre 2003 Indice 1 Aritmetizzazione. Numeri di Gödel 2 2 Teoremi limitativi per PA 3 3 L aritmetica di Robinson 7 4 Il predicato T eor P A 8 5 I teoremi di Gödel da

Dettagli

01 - Elementi di Teoria degli Insiemi

01 - Elementi di Teoria degli Insiemi Università degli Studi di Palermo Scuola Politecnica Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche Appunti del corso di Matematica 01 - Elementi di Teoria degli Insiemi Anno Accademico 2015/2016

Dettagli

Precorso di Matematica. Parte I : Fondamenti di Matematica

Precorso di Matematica. Parte I : Fondamenti di Matematica Facoltà di Ingegneria Precorso di Matematica Parte I : Fondamenti di Matematica 1. Teoria degli insiemi e cenni di logica Il concetto di insieme costituisce l elemento fondante di gran parte delle esposizioni

Dettagli

1 Funzioni reali di una variabile reale

1 Funzioni reali di una variabile reale 1 Funzioni reali di una variabile reale Qualche definizione e qualche esempio che risulteranno utili più avanti Durante tutto questo corso studieremo funzioni reali di una variabile reale, cioè Si ha f

Dettagli

Cenni di programmazione ricorsiva. Appunti per gli studenti di Programmazione I e Laboratorio (corsi A-B)

Cenni di programmazione ricorsiva. Appunti per gli studenti di Programmazione I e Laboratorio (corsi A-B) Cenni di programmazione ricorsiva Appunti per gli studenti di Programmazione I e Laboratorio (corsi A-B) Corso di Laurea in Informatica Università di Pisa A.A. 2009/10 R. Barbuti, P. Mancarella Indice

Dettagli

NOZIONI DI LOGICA PROPOSIZIONI.

NOZIONI DI LOGICA PROPOSIZIONI. NOZIONI DI LOGICA PROPOSIZIONI. Una proposizione è un affermazione che è vera o falsa, ma non può essere contemporaneamente vera e falsa. ESEMPI Sono proposizioni : 7 è maggiore di 2 Londra è la capitale

Dettagli

Cenni sulle dimostrazioni dei teoremi di Gödel

Cenni sulle dimostrazioni dei teoremi di Gödel Cenni sulle dimostrazioni dei teoremi di Gödel Alberto Zanardo Dipartimento di Matematica Pura ed Applicata Università di Padova 30 ottobre 2007 Linguaggio e dimostrazioni nella teoria assiomatica dei

Dettagli

LOGICA DEL PRIMO ORDINE: MOTIVAZIONI, SINTASSI E INTERPRETAZIONI. Corso di Logica per la Programmazione A.A Andrea Corradini

LOGICA DEL PRIMO ORDINE: MOTIVAZIONI, SINTASSI E INTERPRETAZIONI. Corso di Logica per la Programmazione A.A Andrea Corradini LOGICA DEL PRIMO ORDINE: MOTIVAZIONI, SINTASSI E INTERPRETAZIONI Corso di Logica per la Programmazione A.A. 2013 Andrea Corradini LIMITI DEL CALCOLO PROPOSIZIONALE Nella formalizzazione di enunciati dichiarativi,

Dettagli

Le derivate parziali

Le derivate parziali Sia f(x, y) una funzione definita in un insieme aperto A R 2 e sia P 0 = x 0, y 0 un punto di A. Essendo A un aperto, esiste un intorno I(P 0, δ) A. Preso un punto P(x, y) I(P 0, δ), P P 0, possiamo definire

Dettagli

Aniello Murano Decidibilità delle teorie logiche

Aniello Murano Decidibilità delle teorie logiche Aniello Murano Decidibilità delle teorie logiche 11 Lezione n. Parole chiave: Teorie logiche Corso di Laurea: Informatica Codice: Email Docente: murano@ na.infn.it A.A. 2008-2009 Prefazione Nelle lezioni

Dettagli

Lunghezza media. Teorema Codice D-ario prefisso per v.c. X soddisfa. L H D (X). Uguaglianza vale sse D l i. = p i. . p.1/27

Lunghezza media. Teorema Codice D-ario prefisso per v.c. X soddisfa. L H D (X). Uguaglianza vale sse D l i. = p i. . p.1/27 Lunghezza media Teorema Codice D-ario prefisso per v.c. X soddisfa L H D (X). Uguaglianza vale sse D l i = p i.. p.1/27 Lunghezza media Teorema Codice D-ario prefisso per v.c. X soddisfa L H D (X). Uguaglianza

Dettagli

IL TEOREMA DEGLI ZERI Una dimostrazione di Ezio Fornero

IL TEOREMA DEGLI ZERI Una dimostrazione di Ezio Fornero IL TEOREMA DEGLI ZERI Una dimostrazione di Ezio Fornero Il teorema degli zeri è fondamentale per determinare se una funzione continua in un intervallo chiuso [ a ; b ] si annulla in almeno un punto interno

Dettagli

TEORIA DEI SISTEMI SISTEMI LINEARI

TEORIA DEI SISTEMI SISTEMI LINEARI TEORIA DEI SISTEMI Laurea Specialistica in Ingegneria Meccatronica Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Indirizzo Gestione Industriale TEORIA DEI SISTEMI SISTEMI LINEARI Ing. Cristian Secchi Tel.

Dettagli

1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee

1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee 1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee Vogliamo dare una idea, senza molte pretese, dei concetti che stanno alla base di alcuni calcoli svolti nella classificazione delle coniche. Supponiamo di

Dettagli

RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI. 1. Relazioni. Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano

RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI. 1. Relazioni. Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano RELAZIONI, FUNZIONI, INSIEMI NUMERICI C. FRANCHI 1. Relazioni Siano X e Y due insiemi non vuoti. Si definisce il prodotto cartesiano X Y := {(x, y) x X, y Y } dove con (x, y) si intende la coppia ordinata

Dettagli

DI CHE COSA SI OCCUPA LA LOGICA

DI CHE COSA SI OCCUPA LA LOGICA Di Emily Rinaldi DI CHE COSA SI OCCUPA LA LOGICA La logica si occupa dell esattezza dei ragionamenti Nei tempi antichi solo verbale. Nell epoca moderna la logica viene applicata per l ordinamento sistemazione

Dettagli

Cenni di logica. Hynek Kovarik. Università di Brescia. Analisi Matematica A

Cenni di logica. Hynek Kovarik. Università di Brescia. Analisi Matematica A Cenni di logica Hynek Kovarik Università di Brescia Analisi Matematica A Hynek Kovarik (Università di Brescia) Cenni di logica Analisi Matematica A 1 / 21 Scopo: introdurre nozioni di logica & terminologia

Dettagli

Teoria dei Giochi. Anna Torre

Teoria dei Giochi. Anna Torre Teoria dei Giochi Anna Torre Almo Collegio Borromeo 10 maggio 2011 email: anna.torre@unipv.it sito web del corso:www-dimat.unipv.it/atorre/borromeo2011.html Giochi a informazione incompleta Nel caso in

Dettagli

Proprietà dei linguaggi regolari

Proprietà dei linguaggi regolari Proprietà dei linguaggi regolari Argomenti della lezione Relazione tra automi, grammatiche ed espressioni regolari Pumping lemma per i linguaggi regolari Equivalenza di automi a stati finiti Le seguenti

Dettagli

Il teorema di Schwarz

Il teorema di Schwarz Il teorema di Schwarz 1. Quante sono le derivate parziali seconde, terze,...? Il procedimento di derivazione parziali applicato ad una funzione f(x, y) di due variabili raddoppia il numero di derivate

Dettagli

1 Se X e Y sono equipotenti, Sym(X) e Sym(Y ) sono isomorfi

1 Se X e Y sono equipotenti, Sym(X) e Sym(Y ) sono isomorfi In ogni esercizio c è la data del giorno in cui l ho proposto. 1 Se X e Y sono equipotenti, Sym(X) e Sym(Y ) sono isomorfi Se X è un insieme indichiamo con Sym(X) l insieme delle biiezioni X X. Si tratta

Dettagli