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通用一致性定理证明
xiu_xiu_1008
2010-03-01 05:16:53
有没有高手能帮我证明一下
FD的推理规则。A8:{X→Y,W→Z} |=X∪(W-Y)→YZ【通用一致性定理】,先谢了!
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通用一致性定理证明
有没有高手能帮我证明一下 FD的推理规则。A8:{X→Y,W→Z} |=X∪(W-Y)→YZ【通用一致性定理】,先谢了!
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secouc
2010-05-24
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Solution:
1.X→Y (given)
2.W→Z (given)
3.X→Y∩W (by joint dependence and 1)
4.W-Y→W-Y (self-determination)
5.X∪(W-Y)→(Y∩W)∪(W-Y) =W
(by composition, 3, 4)
6.X∪(W-Y)→W (simplifying 5)
7.X∪(W-Y)→Z (by transitivity, 6, 2)
8. X∪(W-Y)→Y∪Z (by composition, 1, 7)
ACMAIN_CHM
2010-03-02
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这个要看《离散数学》了。很久不看了。
利用Lean Prover掌握
定理
证明
技巧
Lean Prover是一个强大的交互式
定理
证明
器,它结合了形式逻辑和数学
定理
证明
的复杂性,同时提供了自动化
证明
工具来支持各种逻辑推导。作为一个开源项目,Lean在
证明
器社区中逐渐获得了广泛的关注和认可。群是一个代数结构,由一组元素以及在这些元素上定义的一个二元运算组成,满足以下四个基本条件:封闭性:群内任意两个元素进行运算的结果仍然属于该群。
神经网络普遍逼近
定理
的可视化
证明
附Matlab代码
神经网络,作为人工智能领域的核心算法,以其强大的学习能力和泛化能力而备受瞩目。神经网络之所以能解决复杂的问题,很大程度上归功于其强大的函数逼近能力。而支撑这一能力的理论基石,正是神经网络的普遍逼近
定理
(Universal Approximation Theorem, UAT)。该
定理
指出,一个具有足够多神经元的单隐层前馈神经网络可以以任意精度逼近任何定义在有界闭集上的连续函数。这一看似简单的结论,却蕴含着深刻的数学原理,并且为神经网络的应用提供了坚实的理论基础。
【
定理
证明
工具调研】Coq, Isabelle and Lean.
特点2:基于依赖类型理论(:其类型系统强大,支持依赖类型和多态类型,能在编写代码时避免许多常见错误,还可使复杂
证明
和程序编写更易实现。交互式
证明
:用户可通过交互方式逐步构建和验证
证明
,便于随时检查
证明
的正确性,利于理解和组织
证明
过程。丰富的库和插件系统:提供大量的库和插件,可轻松扩展和定制功能,满足不同用户的特定需求。优势表达能力强:dependent types 的存在让其可以表达复杂的数学概念和逻辑关系,能够处理一些其他工具难以表达的问题.成熟的生态系统。
神经符号推理在自动
定理
证明
中的应用
自动
定理
证明
是计算机科学中的一个重要领域,旨在让计算机自动
证明
数学
定理
或逻辑命题。传统的自动
定理
证明
方法主要基于符号逻辑和规则推理,虽然在某些领域取得了显著成果,但在处理复杂问题时面临着效率低下、搜索空间爆炸等挑战。神经符号推理结合了神经网络的强大学习能力和符号逻辑的精确推理能力,为自动
定理
证明
带来了新的思路和方法。本文的目的是全面介绍神经符号推理在自动
定理
证明
中的应用,包括其核心概念、算法原理、实际应用场景等,同时提供相关的代码示例和工具资源推荐,帮助读者深入理解和掌握这一领域的知识和技术。
5、自动
定理
证明
中的关键概念与技术
本文详细探讨了自动
定理
证明
中的关键概念与技术,包括抽象
一致性
属性的定义与验证、数学公理的应用、推理规则与逻辑性质的定义、推理系统的构建与验证、实际应用与优化策略,以及通过案例分析展示了推理系统的工作原理。最后对未来的多模态推理、深度学习和跨领域应用进行了展望。
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