Forum ŚFiNiA Strona Główna ŚFiNiA
ŚFiNiA - Światopoglądowe, Filozoficzne, Naukowe i Artystyczne forum - bez cenzury, regulamin promuje racjonalną i rzeczową dyskusję i ułatwia ucinanie demagogii. Forum założone przez Wuja Zbója.
 
 FAQFAQ   SzukajSzukaj   UżytkownicyUżytkownicy   GrupyGrupy   GalerieGalerie   RejestracjaRejestracja 
 ProfilProfil   Zaloguj się, by sprawdzić wiadomościZaloguj się, by sprawdzić wiadomości   ZalogujZaloguj 

Część A Matematyczne fundamenty logiki człowieka Beta.v.2.0

 
Napisz nowy temat   Odpowiedz do tematu    Forum ŚFiNiA Strona Główna -> Metodologia / Forum Kubusia
Zobacz poprzedni temat :: Zobacz następny temat  
Autor Wiadomość
rafal3006
Opiekun Forum Kubusia



Dołączył: 30 Kwi 2006
Posty: 35963
Przeczytał: 15 tematów

Skąd: z innego Wszechświata
Płeć: Mężczyzna

PostWysłany: Czw 22:29, 07 Sie 2008    Temat postu: Część A Matematyczne fundamenty logiki człowieka Beta.v.2.0

Proste jest piękne

Aksjomat logików praktyków:
Jak logicznie myślimy, tak matematycznie zapisujemy. Mówimy „NIE” zapisujemy (~), mówimy „i” zapisujemy AND(*), mówimy “lub” zapisujemy OR(+), w implikacji mówimy “musi” zapisujemy ( =>), mówimy “może” zapisujemy (~>).


Elementarz algebry Boole’a

Część A
Matematyczne fundamenty logiki człowieka


Część B Tajemnice implikacji


Polecana literatura dla nie znających algebry Boole’a:
Fundamenty algebry Boole'a

“Fundamenty algebry Boole’a” to nauka tej algebry od zupełnego zera w inny sposób niż to czynią podręczniki szkolne. Myślę, że znacznie prostszy i ciekawszy bowiem jest to algebra widziana okiem praktyka z 30-letnim stażem, Kubusia.


Autor: Kubuś

Kubuś – wirtualny, Internetowy Miś


W pracach nad teorią implikacji bezcennej pomocy udzielili Kubusiowi przyjaciele:

Irbisol (sfinia), Macjan (sfinia), Miki (sfinia), Rafał3006 (sfinia), WujZbój (sfinia)

Wielkie dzięki !

Szczególne podziękowania Wujowi Zbójowi za jego nieskończoną cierpliwość w dyskusjach z Kubusiem.

Spotkało się pięciu odpowiednich ludzi w odpowiednim miejscu i czasie, gdyby zabrakło któregokolwiek ogniwa ta teoria nie mogłaby zaistnieć.


Spis treści:

1.0 Notacja
2.0 Nieznane fundamenty algebry Boole’a
2.1 Logika dodatnia i ujemna
2.2 Matematyczne operatory logiczne
2.3 Logika dodatnia i ujemna w zdaniach
2.4 Katastrofalne skutki nie odróżniania logiki dodatniej od logiki ujemnej
2.5 Katastrofalne skutki mieszania logiki dodatniej i ujemnej

3.0 Matematyczne fundamenty logiki człowieka
3.1 Definicje podstawowe
3.2 Definicja implikacji prostej
3.3 Definicja implikacji odwrotnej
3.4 Rodzaje implikacji
3.5 Prawa Kubusia

3.6 Tajemnica definicji implikacji
3.6.1 Tajemnica implikacji prostej
3.6.2 Tajemnica implikacji odwrotnej

3.7 Operatorowa definicja implikacji prostej
3.8 Operatorowa definicja implikacji odwrotnej

3.9 Prawo żelaznego uścisku w implikacji
3.9.1 Żelazny uścisk w implikacji prostej
3.9.2 Żelazny uścisk w implikacji odwrotnej
3.10 Implikacja w przedszkolu

4.0 Błędy w podręczniku logiki

5.0 Prawa Kubusia w implikacji
5.1 Logika dodatnia i ujemna w implikacji
5.2 Warunek wystarczający w implikacji prostej
5.3 Warunek konieczny w implikacji odwrotnej
5.4 Prawa Kubusia w obsłudze równoważności
5.5 Gwarancje w obietnicach i groźbach

6.0 Nowe prawa matematyczne w algebrze Boole’a


Wstęp

Istotą publikacji jest odkrycie dwóch nowych, matematycznych operatorów w naturalnym języku mówionym "musi" => (implikacja prosta) i "może" ~> (implikacja odwrotna). Operatorami tymi, podobnie jak AND(i) i OR(lub) człowiek posługuje się doskonale od czasów Adama i Ewy. Operatory te działają fenomenalnie w całej algebrze Boole'a, w szczególności obsługują obietnice (implikacja prosta) i groźby (implikacja odwrotna).

W matematycznych fundamentach logiki człowieka, poruszane są zagadnienia czysto matematyczne, niezbędne do zrozumienia implikacji takie jak: logika dodatnia i ujemna, rozszyfrowanie i nazwanie wszystkich 16 matematycznych operatorów logicznych (człowiek zna poprawne znaczenie zaledwie sześciu) i przede wszystkim szczegółowe omówienie implikacji prostej (operator "musi" =>) i implikacji odwrotnej (operator "może" ~>) od strony matematycznej.



1.0 Notacja

1 = prawda
0 = fałsz
# - różne
* - symbol iloczynu logicznego (AND), w mowie potocznej spójnik 'i'
+ - symbol sumy logicznej (OR), w mowie potocznej spójnik "lub"
~ - przeczenie, negacja (NOT), w mowie potocznej "NIE"
~(...) - w mowie potocznej "nie może się zdarzyć że ...", "nie prawdą jest że ..."
A = ~(~A) - prawo podwójnego przeczenia
<=> - symbol równoważności

=> - operator implikacji prostej, w naturalnym języku mówionym (logice człowieka) spójnik "musi" między p i q
Jeśli liczba jest podzielna przez 8 to "musi" być podzielna przez 2
P8=>P2
Zajście P8 wystarcza, aby zaszło P2
W implikacji prostej p musi być warunkiem wystarczającym dla q

~> - operator implikacji odwrotnej, w naturalnym języku mówionym (logice człowieka) spójnik "może" między p i q
Jeśli liczba jest podzielna przez 2 to "może" być podzielna przez 8
P2~>P8
Zajście P2 jest konieczne, aby zaszło P8
W implikacji odwrotnej p musi być warunkiem koniecznym dla q

W naturalnej logice człowieka spójnik „musi” między p i q decyduje o tym iż jest to implikacja prosta, zaś spójnik „może” decyduje o tym iż jest to implikacja odwrotna. Spójniki te ujęto w cudzysłów, aby ten fakt uwypuklić.


2.0 Nieznane fundamenty algebry Boole’a

Nieznane fundamenty algebry Boole’a to logika dodatnia i ujemna. Bez wprowadzenia tych pojęć nie da się zrozumieć implikacji.

2.1 Logika dodatnia i ujemna

W Wikipedii w temacie "logika ujemna" pisze o związku 0 i 1 z poziomami napięć. Przydatność takiego pojęcia w matematyce jest równa zeru absolutnemu - zapomnijmy o tym.

Dowolne wyrażenie w algebrze Boole’a może przyjmować w osi czasu wyłącznie wartości 0 albo 1
A+B(C*D) .....
gdzie:
A,B,C,D… - zmienne binarne przyjmujące w osi czasu wyłącznie wartości 0 albo 1

Wyrażeniu jak wyżej możemy przypisać abstrakcyjną funkcję logiczną Y (wyjście cyfrowe).

Fizycznie, dowolna funkcja logiczna Y:
Y=A+B(C*D) .....
Może przyjmować w osi czasu wyłącznie wartości 0 albo 1.

Po przepuszczeniu jej przez prościutki negator otrzymamy funkcję ~Y będącą lustrzanym odbiciem funkcji Y. Logika ujemna (~Y) to lustrzane odbicie logiki dodatniej.

Oczywiście zachodzi:
Y = ~(~Y)
O tym, że logika ujemna istnieje można się łatwo przekonać w technice cyfrowej obserwując wszystko na przyrządzie pomiarowym zwanym oscyloskopem.

Spójrzmy na prawa de’Morgana od tej właśnie strony.

Definicja iloczynu logicznego.
Y=A1*A2 ….*An = 1 - wtedy i tylko wtedy gdy wszystkie zmienne są równe jeden

Definicja sumy logicznej.
Y=A1+A2 ….+An = 0 - wtedy i tylko wtedy gdy wszystkie zmienne są równe zeru

Jeśli:
Y=A1*A2 ….*An = 1 - wtedy i tylko wtedy gdy wszystkie zmienne są równe jeden
to:
~Y= ~A1+~A2…+~An = 0 - bo wszystkie składniki sumy logicznej są równe 0.

Oczywistym jest że:
Jeśli Y=1 to ~Y=0
Jeśli A1=1 to ~A1=0 itd.

Z ostatniego równania mamy:
Y= ~(~Y) = ~(~A1+~A2…+~An) = ~(0) = 1 czyli:
A1*A2 ….*An = ~(~A1+~A2…+~An) - prawo de’Morgana dla iloczynu logicznego

To samo rozumowanie możemy przeprowadzić dla sumy logicznej.
Jeśli:
Y = A1+A2…+An = 0 - wtedy i tylko wtedy gdy wszystkie zmienne są równa zeru
to:
~Y = ~A1*~A2…*~An =1 - bo wszystkie składniki iloczynu logicznego są równe 1

W tym przypadku mamy;
Jeśli Y=0 to ~Y=1
Jeśli A1=0 to ~A1=1 itd.

Z ostatniego równania mamy:
Y = ~(~Y) = ~(~A1*~A2…*~An) = ~(1) = 0
czyli:
A1+A2…+An = ~(~A1*~A2…*~An) - prawo de’Morgana dla sumy logicznej

Definicja.
Dowolnemu wyrażeniu w algebrze Boole’a możemy przypisać abstrakcyjną funkcję logiczną Y przyjmującą w osi czasu wartości binarne w zależności od zmiennych wejściowych.
Logika dodatnia - funkcja logiczna (wyjście cyfrowe) jest niezanegowana (Y)
Logika ujemna - funkcja logiczna jest zanegowana (~Y)

Prawa de’Morgana mówią o związkach między logiką dodatnią a ujemną na dowolnie długiej funkcji logicznej z dowolnie pomieszanymi operatorami.

Y = ~A+(B*C) - funkcja logiczna
Przejście do logiki ujemnej
~Y = A * (~B + ~C) - totalna negacja wszystkich zmiennych i wymiana operatorów na przeciwne tzn. OR(+) na AND(*) i odwrotnie.

Powrót do logiki dodatniej możemy uzyskać na dwa sposoby:
I.
Y = ~A+(B*C) - ponowna totalna negacja wszystkich zmiennych i wymiana operatorów
II.
Y = ~(~Y) = ~[A * (~B + ~C)] - zanegowanie logiki ujemnej


2.2 Matematyczne operatory logiczne

Efektem ubocznym walki z implikacją jest rozszyfrowanie i nazwanie wszystkich 16 operatorów matematycznych w algebrze Boole'a.

Kod:
p q  OR NOR  AND NAND  <=> XOR  => ->  ~> <-  FILL NOP  P NP  Q NQ
0 0  0   1    0   1     1   0   1  0    1  0   1    0   0 1   0 1
0 1  1   0    0   1     0   1   1  0    0  1   1    0   0 1   1 0
1 0  1   0    0   1     0   1   0  1    1  0   1    0   1 0   0 1
1 1  1   0    1   0     1   0   1  0    1  0   1    0   1 0   1 0


Kod:
Logika dodatnia    Logika ujemna

OR                 NOR
AND                NAND
<=>                XOR
=>(musi)           -> ~(musi)
~>(może)           <- ~(może)
FILL               NOP
P                  NP
Q                  NQ

Jak widać, połowa z 16 operatorów działa w logice dodatniej, zaś druga połowa w logice ujemnej. Za operatory dodatnie przyjęto te które człowiek używa w języku mówionym. Najważniejsze w porozumiewaniu się człowieka z człowiekiem są cztery operatory dodatnie o fundamentalnym znaczeniu: OR(+), AND(*), implikacja prosta (operator „musi” =>) i implikacja odwrotna (operator „może” ~>)

Komplet równań matematycznych opisujących powyższe operatory można znaleźć tu:
Fundamenty algebry Boole'a


2.3 Logika dodatnia i ujemna w zdaniach

W zdaniach twierdzących człowiek zawsze jako pierwsze wypowiada zdanie proste w logice dodatniej, bo za taką logikę przyjmujemy pierwsze wypowiedziane zdanie. Logika ujemna to zaprzeczenie zdaniu wypowiedzianemu.

Y = Jutro pójdę do kina – logika dodatnia bo Y

Negujemy powyższe równanie dwustronnie:
~Y = Jutro nie pójdę do kina – logika ujemna bo ~Y

W zdaniu twierdzącym wyjście Y występuje wyłącznie na poziomie abstrakcyjnym, nie jest dostępne w wypowiadanym zdaniu w przeciwieństwie do implikacji.

Y- funkcja logiczna (wyjście cyfrowe) która w osi czasu może przybierać wyłącznie wartości 0 albo 1.

Oczywiście nigdy nie będzie:
Y = ~Y – bo algebra Boole’a leży w gruzach

Ze zdania w logice ujemnej można wrócić do logiki dodatniej na dwa sposoby.

I.
Wypowiadamy ponownie zdanie w logice dodatniej
Y=~(~Y)=Y
Jutro pójdę do kina

II.
Zaprzeczamy zdaniu w logice ujemnej
Y= ~(~Y)
Czyli:
Y = ~( Jutro nie pójdę do kina) – logika dodatnia bo Y.
Zaprzeczam, że jutro nie pójdę do kina
Nie może się zdarzyć, że jutro nie pójdę do kina ...itp.

Matematycznie każde wypowiedziane zdanie twierdzące traktujemy jako prawdziwe i przypisujemy mu wartość PRAWDA czyli Y=1.

Y = Jutro nie pójdę do kina, logika dodatnia bo Y
Zdanie w logice przeciwnej:
~Y = Jutro pójdę do kina, logika ujemna bo ~Y

W zdaniu prostym nie mamy dostępnego wyjścia Y i w tym przypadku która logika jest ujemna a która dodatnia to rzecz umowna. Pewne jest, że istnieją dwie przeciwstawne logiki. Zdanie proste w logice dodatniej (Y) nigdy nie będzie równoważne zdaniu prostemu w logice ujemnej (~Y)

Jutro pójdę do kina # Jutro nie pójdę do kina


2.4 Katastrofalne skutki nie odróżniania logiki dodatniej od logiki ujemnej

Wielu logików twierdzi, że poprawne jest poniższe równanie w algebrze Boole’a.
Zawsze tak = Nigdy nie
czyli:
Nigdy nie chodzę do kina = zawsze chodzę do kina

To oczywisty matematyczny idiotyzm a nie algebra Boole’a.

W algebrze Boole’a jest tak:
Y = Nigdy nie chodzę do kina (logika dodatnia bo Y)
negujemy równanie dwustronnie:
~Y = Zawsze chodzę do kina (logika ujemna bo ~Y)
Gdzie:
Y - to funkcja logiczna niedostępna w wypowiadanym zdaniu.

Zapis:
Nigdy nie = Zawsze tak
jest równoważny zapisowi:
Y = ~Y
Powyższe równanie jest bezpośrednim uderzeniem w fundament algebry Boole’a.

Aksjomat, na którym zbudowana jest cała algebra Boole’a jest taki:
Y # ~Y - żadne pojęcie nie może być równe zaprzeczeniu tego pojęcia.

Powyższe nieporozumienie to skutek uznania języka angielskiego za „świętą krowę” czyli uznanie poniższego fałszu za prawdę:
ang. NEVER = pol. NIGDY - to jest fałsz w algebrze Boole’a.

Prawidłowe w algebrze Boole'a równania są takie:
ang. NEVER # ang. NEVER_NOT - Anglicy używają wyłącznie NEVER
pol. NIGDY # pol. NIGDY_NIE - Polacy używają wyłącznie NIGDY_NIE

Matematyczny związek języka polskiego z angielskim jest taki:
ang. NEVER = pol. NIGDY_NIE
czyli:
Jeśli mówimy po angielsku to używamy operatora NEVER, zaś jeśli po polsku to używamy operatora NIGDY_NIE - oba znaczą to samo, to nierozdzielna NAZWA tego samego operatora !

Podobnie mamy w kiwaniu głową na TAK i NIE.
Jak nazywa się operator kiwania głową z góry na dół ?
TAK - po Polsku
NIE - po Bułgarsku

Zapis matematyczny:
Polskie TAK = Bułgarskie NIE
I już mamy wszystko, wiemy co robić po wjeździe do Bułgarii, tak samo jak Bułgarzy wiedzą co robić po wjeździe do Polski .... i bardzo dużo innych podobnych przykładów.


2.5 Katastrofalne skutki mieszania logiki dodatniej i ujemnej

Zderzenie dwóch logik:
W dzisiejszej logice jedynym legalnym operatorem jest operator implikacji prostej =>, operator implikacji odwrotnej ~> nie jest używany.
Jeśli jeździmy samochodem po Polsce to musimy jeździć prawą stroną (operator =>), zaś jeśli po Anglii to musimy jeździć lewą stroną (operator ~>). Brak operatora implikacji odwrotnej ~> oznacza, że Polacy jeżdżą po Anglii prawą stroną, masakra gwarantowana.
=> - samochód Polski z kierownicą po lewej stronie
~> - samochód Angielski z kierownicą po prawej stronie
Mózg człowieka obietnice obsługuje operatorem implikacji prostej =>, zaś groźby operatorem implikacji odwrotnej ~>, zatem "przesiada się" z jednego operatora na drugi niezwykle często. Matematyka bez operatora implikacji odwrotnej ~>, to jeżdżenie po Anglii jedynie słuszną, prawą stroną.

Mieszanie dwóch logik:
Jutro pójdę do kina i nie pójdę do teatru
Zapis matematyczny naturalny, zgodny z wypowiedzianym zdaniem:
K*~T – kino i nie teatr

Logika dodatnia:
K = kino
~K = nie kino
T = teatr
~T = nie teatr

Logika ujemna:
K = nie kino
~K = kino
T = nie teatr
~T = teatr

Zapis powyższego zdania w logice ujemnej:
~K*T = ~(nie kino)*(nie teatr) = kino i nie teatr
Jutro pójdę do kina i nie pójdę do teatru

Jak widać po podstawieniu konkretnych parametrów w logice ujemnej otrzymaliśmy zdanie zgodne z wypowiedzianym. Ogólnie, zdanie o dowolnej ilości zmiennych możemy kodować w logice dodatniej (jazda prawą stroną - Polak) zgodnej z naturalnym językiem, albo logice ujemnej (jazda lewą stroną - Anglik) będącej w totalnej niezgodności z językiem mówionym. Załóżmy, że wypowiedzieliśmy zdanie z 16-toma zmiennymi. Jeśli do matematycznego wzoru opisującego zdanie dodamy dopisek „logika dodatnia” albo „logika ujemna” to z łatwością odtworzymy wypowiedziane zdanie.

Załóżmy teraz, że poszczególne zmienne zapisujemy w logice dodatniej albo ujemnej rzucając monetą. Wszystkich możliwości zakodowania takiego zdania jest 2 do potęgi 15 czyli 65536. Konia z rzędem temu kto tak zapisane zdanie odczyta. Teoretycznie do każdej zmiennej możemy załączyć dopisek o zastosowanej logice i wtedy będzie to zapis matematycznie poprawny, groch z kapustą i głupota jednak pozostanie.

Aksjomat logików praktyków:
Wypowiedziane zdania zawsze kodujemy w logice dodatniej, zgodnej z naturalnym językiem mówionym. W uzasadnionych przypadkach dopuszczalne są odstępstwa.


3.0 Matematyczne fundamenty logiki człowieka

Algebra Boole’a to matematyka ścisła. Implikacja to jeden z fundamentalnych operatorów w tej algebrze. Implikacja to zdanie złożone połączone spójnikiem „Jeśli...to...”. W całej logice istnieją tylko dwa rodzaje implikacji opisywane przez matematyczne operatory logiczne. Jeden z nich to operator implikacji prostej „musi” =>, zaś drugi to operator implikacji odwrotnej „może” ~>.

Od strony matematycznej, definicja implikacji odwrotnej jest tak samo zbędna jak zbędna jest definicja sumy logicznej (bo prawa de’Morgana)

Zobaczmy to w tabeli:

Kod:

p q p*q p+q=~(~p*~q) p=>q p~>q=p<=q
1 1  1   1            1    1
1 0  0   1            0    1
0 0  0   0            1    1
0 1  0   1            1    0


Jak widać, matematycznie zbędne jest zarówno wprowadzanie nowego symbolu sumy logicznej jak i nowego symbolu implikacji odwrotnej ~>. Zauważmy, że matematycznie nigdy nie będzie p=>q = p~>q bo to różny zestaw zer i jedynek, tak samo jak nigdy nie będzie OR(+)=AND(*). Zarówno operator sumy logicznej (+) jak i operator implikacji odwrotnej (~>) są niezbędne w opisie matematycznym naturalnego języka mówionego człowieka. W języku mówionym implikacji odwrotnej używa się równie często jak implikacji prostej.


3.1Definicje podstawowe

Definicja:
Zdanie jest zdaniem poprawnym jeśli da się określić jego prawdziwość lub fałszywość.

Jeśli zdanie jest prawdziwe to przypisujemy mu wartość 1 = „prawda”, zaś jeśli fałszywe to przypisujemy mu wartość 0 = ”fałsz”.

Zdania poprawne:
Pies ma cztery łapy - prawda
Pies ma trąbę - fałsz
Jeśli liczba jest podzielna przez 2 to „na pewno” jest podzielna przez 5
P2=>P5 - zdanie fałszywe bo 2
Jeśli liczba jest podzielna przez 2 to „może” być podzielna przez 5
P2~>P5 - - zdanie prawdziwe bo 10

Zdanie niepoprawne:
Jeśli księżyc jest z sera to pies ma cztery łapy - brak związku między księżycem a czterema łapami u psa

Definicja implikacji:
Implikacją jest dowolne zdanie ujęte w spójnik „Jeśli… to…”

Mówiąc o implikacji, będziemy mieli na myśli implikację w najszerszym tego słowa znaczeniu jak w definicji wyżej. Zdanie ujęte w spójnik „Jeśli…to…” może być implikacją prostą, implikacją odwrotną, równoważnością (częsta w matematyce) albo śmieciem (będącym czymkolwiek innym). „Jeśli.. to...” to najbardziej uniwersalny spójnik w logice !


3.2 Definicja implikacji prostej

Definicja implikacji prostej:
p=>q = ~p + q = ~(p*~q)

p=>q
Jeśli p to q
Jeśli zajdzie p to „musi” zajść q (z p „musi” wynikać q”)
Zajście p gwarantuje zajście q
W implikacji prostej zajście p jest warunkiem wystarczającym dla zajścia q
Warunek wystarczający = gwarancja
gdzie:
p=>q
p – poprzednik implikacji (zawsze po spójniku “Jeśli…”
q – następnik implikacji (zawsze po spójniku „to...”)
=> - operator implikacji prostej, spójnik „musi” między p i q w naturalnej logice człowieka

Definicja zero-jedynkowa implikacji prostej:
Kod:
p q p=>q
1 1  1
1 0  0
0 0  1
0 1  1


Przykład 3.2
Jeśli zwierzę jest psem to „musi” mieć 4 łapy
p=>q = P=>4L
Bycie psem jest warunkiem wystarczającym, aby mieć cztery łapy. Bycie psem gwarantuje 4 łapy

Jeśli p jest warunkiem wystarczającym zajścia q to q musi być warunkiem koniecznym zajścia p. W implikacji przeciwnej q=>p zajście q może spowodować zajście p ale nie gwarantuje tego.

Wyprowadzenie wzoru implikacji przeciwnej:
p=>q = ~p + q - definicja implikacji prostej

Zamieniamy wszędzie p i q otrzymując wzór implikacji przeciwnej:
q=>p = ~q + p - matematyczny wzór implikacji przeciwnej

Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” być psem
q=>p = 4L ??? P

Jeśli zwierzę ma cztery łapy (q) to „może” zajść p (pies) lub „może” zajść ~p (nie pies = lis, zając, słoń…). Nie ma innych możliwości. Zauważmy, że w miejsce ??? nie możemy wstawić operatora implikacji prostej, spójnika "musi" => między p i q, bo 4 łapy u zwierzęcia nie są warunkiem wystarczającym bycia psem.

Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” być psem
4L<=P - to jedyna poprawna możliwość zapisania implikacji odwrotnej przy pomocy symbolu <=
<= - symbol operatora implikacji przeciwnej, spójnik „może” między p i q, czytamy przeciwnie do strzałki

Porównajmy to co wyżej z implikacja prostą.
Jeśli zwierzę jest psem to „musi” mieć 4 łapy
P=>4L
=> - symbol operatora implikacji prostej, spójnik „musi” między p i q, czytamy zgodnie ze strzałką

Zauważmy, że w implikacji prostej zdanie czytamy zgodnie ze strzałką (P=>4L) zaś w implikacji przeciwnej przeciwnie do strzałki (4L<=P). Nie ulega wątpliwości że „musi” i „może” to dwa fundamentalnie różne spójniki i powinny mieć różne symbole identycznie jak AND(*) i OR (+).

Dowolny z powyższych powodów wystarcza, aby wprowadzić do logiki nowy operator implikacji odwrotnej:
~> - operator implikacji odwrotnej, spójnik „może” między p i q w naturalnej logice człowieka

Oczywiście matematycznie zachodzi:
4L<=P = 4L~>P
czyli:
p<=q = p~>q
Zauważmy:
p=>q - implikacja prosta, zdanie czytamy zgodnie ze strzałką
p~>q - implikacja odwrotna, zdanie czytamy zgodnie ze strzałką
Jak widać w obu przypadkach zdanie czytamy zgodnie ze strzałką. To jest kapitalne uproszczenie problemu implikacji jeśli weźmiemy pod uwagę poniższe matematyczne tożsamości.
p=>q = q<=p
p~>q = q<~p
Oraz prawa Kubusia o których w dalszej części.


3.3 Definicja implikacji odwrotnej

Definicja implikacji odwrotnej:
p~>q = p + ~q = ~(~p*q)

p~>q
Jeśli zajdzie p to „może ” zajść q (z p „może” wynikać q)
W implikacji odwrotnej p musi być warunkiem koniecznym dla q
gdzie:
p~>q
p – poprzednik implikacji (zawsze po spójniku “Jeśli…”)
q – następnik implikacji (zawsze po spójniku „to...”)
~> - operator implikacji odwrotnej, spójnik „może” między p i q w naturalnej logice człowieka

Definicja implikacji odwrotnej w wersji zero-jedynkowej:
Kod:
p q p~>q = p<=q
1 1  1
1 0  1
0 0  1
0 1  0

W implikacji odwrotnej między p i q musi zachodzić warunek konieczności. Zajście p jest warunkiem koniecznym aby zaszło q, ale nie gwarantuje tego.

Jeśli zajdzie p to może zajść q (p~>q)
lub
Jeśli zajdzie p to może zajść ~q (p~> ~q)
Nie ma innych możliwości bo to algebra Boole’a.

Zapiszmy matematycznie to co wyżej:
(p~>q)+(p~> ~q) = (p+~q)+[p+~(~q)] = p+ ~q + p + q = p+p + ~q + q = p + 1 = 1
bo:
p+p=p, ~q+q=1, p+1=1
Powyższe równanie to tautologia (zdanie zawsze prawdziwe) czyli "jeśli zajdzie p to wszystko może się zdarzyć".

Przykład 3.3
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” być psem
4L~>P
Implikacja odwrotna, bo cztery łapy są warunkiem koniecznym, aby zwierzę było psem.
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” być psem lub „może” nie być psem (lis, zając, słoń…)

Gwarancja w implikacji odwrotnej występuje po stronie ~p.
Prawo Kubusia:
4L~>P = ~4L => ~P - prawo zamiany implikacji odwrotnej na równoważna implikację prostą
~4L => ~P
Jeśli zwierzę nie ma czterech łap to „na pewno” nie jest psem (gwarancja)
Brak czterech łap jest warunkiem wystarczającym by nie być psem
Oczywiście mamy tu na myśli psa zdrowego, bez ułomności.


3.4 Rodzaje implikacji

Definicje:
p=>q = ~p + q - definicja implikacji prostej
p~>q = p + ~q - definicja implikacji odwrotnej

Ze względu na rodzaj implikacje możemy podzielić na implikacje proste, odwrotne i przeciwne.

p=>q - implikacja prosta
q=>p = p<=q = p~>q - implikacja przeciwna do implikacji prostej przechodzi w implikację odwrotną
p~>q - implikacja odwrotna
q~>p = p<~q = p=>q - implikacja przeciwna do implikacji odwrotnej przechodzi w implikację prostą

Twierdzenie 3.4
Implikacja prosta po zamianie p i q przechodzi w implikację odwrotną. Implikacja odwrotna po zamianie p i q przechodzi w implikację prostą.

Dowód wyżej.


3.5 Prawa Kubusia

p=>q = ~p ~> ~q - prawo zamiany implikacji prostej na implikację odwrotną
p~>q = ~p => ~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą

Negujemy zmienne i wymieniamy operator na przeciwny, identycznie jak w prawach de’Morgana.

Dowód 3.5.1
p=>q = ~p ~> ~q - prawo zamiany implikacji prostej na implikację odwrotną

Kod:
p q p=>q ~p ~q ~p~>~q
0 0  1    1  1    1
0 1  1    1  0    1
1 0  0    0  1    0
1 1  1    0  0    1

Równość kolumn p=>q i ~p~>~q jest dowodem poprawności prawa Kubusia.

Ten sam dowód w równaniach algebry Boole'a:
A.
p=>q = ~p + q - definicja implikacji prostej
p~>q = p + ~q - definicja implikacji odwrotnej
B.
~p ~> ~q = ~p + ~(~q) = ~p + q - na podstawie definicji implikacji odwrotnej

Prawe strony równań A i B są równe zatem zachodzi:
p=>q = ~p ~> ~q

Dowód 3.5.2
p~>q = ~p=>~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą

Kod:
p q p~>q ~p ~q ~p=>~q
0 0  1    1  1    1
0 1  0    1  0    0
1 0  1    0  1    1
1 1  1    0  0    1

Równość kolumn p~>q i ~p=>~q jest dowodem poprawności prawa Kubusia.

Ten sam dowód w równaniach algebry Boole'a:
A.
p~>q = p + ~q - definicja implikacji odwrotnej
p=>q = ~p + q - definicja implikacji prostej
B.
~p => ~q = ~(~p) + ~q = p + ~q - na podstawie definicji implikacji prostej

Prawe strony równań A i B są równe zatem zachodzi:
p~>q = ~p => ~q


3.6 Tajemnica definicji implikacji

Załóżmy, że nie znamy matematycznej definicji implikacji. Spróbujmy wygenerować jej matematyczną postać na podstawie logicznego rozumowania.

Oznaczmy:
=> - w naturalnej logice człowieka spójnik „na pewno” ("musi") między p i q
~> - w naturalnej logice człowieka spójnik „może” między p i q


3.6.1 Tajemnica implikacji prostej

Dla p i q należy wykonać wszystkie możliwe przeczenia, możliwe są cztery przypadki. Zauważmy, że w poniższym logicznym myśleniu nie sposób zamienić "na pewno" z "może".

Jeśli zwierzę jest psem to „na pewno” ma cztery łapy
A: P=>4L =1
Jeśli zwierzę jest psem to „na pewno” nie ma czterech łap
B: P=>~4L =0
Jeśli zwierzę nie jest psem to „może” nie mieć czterech łap
C: ~P ~> ~4L =1 bo kura, stonoga …
Jeśli zwierzę nie jest psem to „może” mieć cztery łapy
D: ~P ~> 4L =1 bo słoń, kot …

Jak widać wszystko może się zdarzyć za wyjątkiem linii B.
Logika człowieka dla linii B:
Nie może się zdarzyć, że zwierzę jest psem (P) i nie ma czterech łap (~4L).
Czyli:
~(P*~4L)
Stąd zapis definicji implikacji prostej:
p=P, q=4L
p=>q = ~(p*~q)

Przepiszmy teraz same równania:
A: P=>4L =1
B: P=>~4L =0
C: ~P ~> ~4L =1
D: ~P ~> 4L =1

Przejdźmy na zapis ogólny z użyciem p i q:
p=P
q=4L

A: p=>q =1
B: p=>~q =0
C: ~p ~> ~q =1
D: ~p ~> q =1

Opuszczamy operatory i otrzymujemy symboliczną definicję implikacji prostej:
A: p q =1
B: p ~q =0
C: ~p ~q =1
D: ~p q =1

Przejdźmy teraz do zero-jedynkowej definicji implikacji prostej:
p=1, ~p=0
q=1, ~q=0

N: p q p=>q
A: 1 1 =1
B: 1 0 =0
C: 0 0 =1
D: 0 1 =1

Jak widać, z naturalnego rozumowania człowieka otrzymaliśmy piękną definicję implikacji prostej. Postępując analogicznie łatwo wygenerujemy definicję implikacji odwrotnej.


3.6.2 Tajemnica implikacji odwrotnej

Zauważmy, że w poniższym logicznym myśleniu również nie sposób zamienić "może" z "na pewno"

Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” być psem
A: 4L~>P =1 bo pies
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” nie być psem
B: 4L~> ~P =1 bo słoń, kot …
Jeśli zwierzę nie ma czterech łap to „na pewno” nie jest psem
C: ~4L => ~P =1
Jeśli zwierzę nie ma czterech łap to „na pewno” jest psem
D: ~4L => P =0

Jak widać wszystko może się zdarzyć za wyjątkiem linii D.

Logika człowieka dla linii D:
Nie może się zdarzyć, że zwierzę nie ma czterech łap i jest psem
czyli:
~(~4L*P)
Stąd mamy matematyczną definicję implikacji odwrotnej:
p=4L, q=P
p~>q = ~(~p*q)

Przepiszmy teraz wyłącznie równania matematyczne:
A: 4L~>P =1
B: 4L~> ~P =1
C: ~4L => ~P =1
D: ~4L => P =0

Przechodzimy na zapis ogólny:
p=4L
q=P
A: p ~> q =1
B: p ~> ~q =1
C: ~p => ~q =1
D: ~p => q =0

Opuszczamy operatory otrzymując definicję implikacji odwrotnej w wersji symbolicznej:
A: p q =1
B: p ~q =1
C: ~p ~q =1
D: ~p q =0

Przechodzimy do zero-jedynkowej definicji implikacji odwrotnej:
p=1, ~p=0
q=1, ~q=0

N: p q p~>q
A: 1 1 =1
B: 1 0 =1
C: 0 0 =1
D: 0 1 =0

Jak widać, z naturalnego rozumowania człowieka otrzymaliśmy piękną definicję implikacji odwrotnej.
Przeprowadźmy teraz na symbolach ogólnych rozumowanie dokładnie odwrotne i zobaczmy co z tego wyniknie.


3.7 Operatorowa definicja implikacji prostej

Definicja implikacji prostej:
p=>q = ~p + q = ~(p*~q)

=> - operator „musi”, implikacja prosta
~> - operator „może”, implikacja odwrotna

Operatorowa definicja implikacji prostej:
A: p=>q =1
B: p=>~q =0
p=>q = ~p ~> ~q - prawo Kubusia dla A
p=>~q = ~p ~>q - prawo Kubusia dla B
Stąd na podstawie prawa Kubusia:
C: ~p ~> ~q =1
LUB
D: ~p ~> q =1

Wyprowadzenie operatorowej definicji implikacji prostej.

Definicja zero-jedynkowa implikacji prostej:
Kod:
N: p q p=>q
A: 1 1  1
B: 1 0  0
C: 0 0  1
D: 0 1  1


Przechodzimy na zapis symboliczny:
p=1, ~p=0
q=1, ~q=0

N: p q p=>q
A: p q =1
B: p ~q =0
C: ~p ~q =1
D: ~p q =1

Między p i q wstawiamy odpowiednie operatory otrzymując operatorową definicję implikacji prostej

p=>q = ~p+q - definicja implikacji prostej
p~>q = p+~q - definicja implikacji odwrotnej

Operatorowa definicja implikacji prostej w równaniach matematycznych:
Zdanie p=>q traktujemy jako nowo wypowiedziane (1 1 =1) podlegające pod definicję implikacji prostej
A: 1 1 =1 - zdanie wypowiedziane, implikacja prosta
A: p=>q = ~p+q =1
B: 1 0 =0 - na podstawie definicji implikacji prostej
B: p=>~q = ~p+~q =0
p=>q = ~p ~> ~q - prawo Kubusia dla A
p=>~q = ~p ~>q - prawo Kubusia dla B

Z prawa Kubusia wynika, że dalszą część tabeli symbolicznej implikacji prostej musimy kodować przy pomocy operatora implikacji odwrotnej „może” ~>, inaczej prawo Kubusia, zatem i algebra Boole’a leży w gruzach. Zdanie ~p ~> ~q traktujemy jako nowo wypowiedziane zdanie (1 1 =1) podlegające pod definicję implikacji odwrotnej. Prawa Kubusia mówią nam co się stanie dla nie spełnionego warunku p (~p).

C: 1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja odwrotna
C: ~p ~> ~q = ~p+q =1
LUB
D: 1 0 =1 - na podstawie definicji implikacji odwrotnej
D: ~p ~> q = ~p+~q =1

Spójnik „LUB” oznacza, że w implikacji odwrotnej może zajść C albo D w zależności od danych wejściowych (~p). Oczywiście, dla konkretnej zmiennej wejściowej spełniającej warunek ~p zajście C=1 wymusi D=0 i odwrotnie, zajście D=1 wymusi C=0.

Jak widzimy operatorowa definicja implikacji prostej to złożenie dwóch definicji, implikacji prostej w pierwszej części i implikacji odwrotnej w drugiej części. To dwie różne definicje dlatego bezwzględnych wynikowych zer i jedynek nie wolno ze sobą mieszać. Zdania p=>q i ~p~>~q należy traktować jako dwa niezależne i równoważne zdania, pierwsze podlegające pod definicję implikacji prostej, zaś drugie pod definicję implikacji odwrotnej. Oczywiście każdemu zdaniu nowo wypowiedzianemu przypisujemy wartość startową 1 1 =1. Stąd mamy wyjaśnienie wynikowych zer i jedynek w definicji implikacji prostej.

Dokładnie tak samo postępujemy z definicją zero-jedynkową implikacji odwrotnej


3.8 Operatorowa definicja implikacji odwrotnej

Definicja implikacji odwrotnej:
p~>q = p + ~q = ~(~p*q)

~> - operator „może”, implikacja odwrotna
=> - operator „musi”, implikacja prosta

Operatorowa definicja implikacji odwrotnej:
A: p~>q =1
LUB
B: p~>~q =1
p~>q = ~p => ~q - prawo Kubusia dla A
p~>~q = ~p =>q - prawo Kubusia dla B
Stąd na podstawie prawa Kubusia:
C: ~p => ~q =1
D: ~p => q =0

Wyprowadzenie operatorowej definicji implikacji odwrotnej.

Definicja zero-jedynkowa implikacji odwrotnej:
Kod:
N: p q p~>q
A: 1 1  1
B: 1 0  1
C: 0 0  1
D: 0 1  0


Przechodzimy na zapis symboliczny:
p=1, ~p=0
q=1, ~q=0

N: p q p~>q
A: p q =1
B: p ~q =1
C: ~p ~q =1
D: ~p q =0

Między p i q wstawiamy odpowiednie operatory otrzymując operatorową definicję implikacji odwrotnej.

p~>q = p+~q - definicja implikacji odwrotnej
p=>q = ~p+q - definicja implikacji prostej

Operatorowa definicja implikacji odwrotnej w równaniach matematycznych:
Zdanie p~>q traktujemy jako nowo wypowiedziane (1 1 =1) podlegające pod definicję implikacji odwrotnej.
A: 1 1 =1 - zdanie wypowiedziane, implikacja odwrotna
A: p~>q = p+~q =1
LUB
B: 1 0 =1 - na podstawie definicji implikacji odwrotnej
B: p~>~q = p+q =1
p~>q = ~p => ~q - prawo Kubusia dla A
p~>~q = ~p =>q - prawo Kubusia dla B

Z prawa Kubusia wynika, że dalszą część tabeli symbolicznej implikacji odwrotnej musimy kodować przy pomocy operatora implikacji prostej „musi” =>, inaczej prawo Kubusia, zatem i algebra Boole’a leży w gruzach. Zdanie ~p => ~q traktujemy jako nowo wypowiedziane zdanie (1 1 =1) podlegające pod definicję implikacji prostej. Prawa Kubusia mówią nam co się stanie dla nie spełnionego warunku p (~p).

C: 1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja prosta
C: ~p => ~q = p+~q =1
D: 1 0 =0 - na podstawie definicji implikacji prostej
D: ~p => q = p+q =0

Spójnik „LUB” oznacza, że w implikacji odwrotnej może zajść A albo B w zależności od danych wejściowych (p). Oczywiście, dla konkretnej zmiennej wejściowej spełniającej warunek p zajście A=1 wymusi B=0 i odwrotnie, zajście B=1 wymusi A=0.

Jak widzimy definicja symboliczna implikacji odwrotnej to złożenie dwóch definicji, implikacji odwrotnej w pierwszej części i implikacji prostej w drugiej części. To dwie różne definicje dlatego bezwzględnych wynikowych zer i jedynek nie wolno ze sobą mieszać. Zdania p=>q i ~p~>~q należy traktować jako dwa niezależne i równoważne zdania, pierwsze podlegające pod definicję implikacji odwrotnej, zaś drugie pod definicję implikacji prostej. Oczywiście każdemu zdaniu nowo wypowiedzianemu przypisujemy wartość startową 1 1 =1. Stąd mamy wyjaśnienie wynikowych zer i jedynek w definicji implikacji odwrotnej.


3.9 Prawo żelaznego uścisku w implikacji

Z operatorowych definicji implikacji prostej i odwrotnej wynika, że są one ze sobą wzajemnie związane żelaznym uściskiem. Nie ma definicji implikacji prostej bez operatora implikacji odwrotnej i odwrotnie, nie ma definicji implikacji odwrotnej bez operatora implikacji prostej.

Operatorowa definicja implikacji prostej :
A: p=>q =1
B: p=>~q =0
p=>q = ~p ~> ~q - prawo Kubusia dla A
p=>~q = ~p ~>q - prawo Kubusia dla B
Stąd na podstawia prawa Kubusia:
C: ~p ~> ~q =1
LUB
D: ~p ~> q =1

Operatorowa definicja implikacji odwrotnej:
A: p~>q =1
LUB
B: p~>~q =1
p~>q = ~p => ~q - prawo Kubusia dla A
p~>~q = ~p =>q - prawo Kubusia dla B
Stąd na podstawia prawa Kubusia:
C: ~p => ~q =1
D: ~p => q =0

Na podstawie powyższych definicji możemy zapisać.

Reguła bez wyjątków:
Operator implikacji odwrotnej „może” ~> zawsze generuje jedynki w wyniku, zaś operator implikacji prostej „musi” => generuje twardą prawdę (=1) i twardy fałsz (=0).

Prawo żelaznego uścisku:
Jeśli dwie implikacje różnią się między sobą wyłącznie zanegowanymi parametrami p i q to muszą być kodowane przeciwnymi operatorami.

Dowodem są tu prawa Kubusia, będące ścisłym odpowiednikiem praw de’Morgana w algebrze Boole’a. Negujemy zmienne i wymieniamy operator na przeciwny.

p=>q = ~p ~> ~q - prawo zamiany implikacji prostej na implikację odwrotną
p~>q = ~p=>~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą


Przykład 3.9
Jeśli zdasz egzamin dostaniesz komputer
E=>K
Dobrowolnych obietnic należy dotrzymywać, stąd operator implikacji prostej

Jeśli nie zdasz egzaminu nie dostaniesz komputera
~E ~> ~K
Nie ma takiej kary której człowiek nie miałby prawa darować, inaczej jego wolna wola leży w gruzach.

W przypadku nie zdania egzaminu może wystąpić na podstawie definicji implikacji odwrotnej:
~E ~> ~K =1 - nie zdałem egzaminu i nie dostałem komputera
LUB
~E ~> K =1 - nie zdałem egzaminu, a mimo wszystko dostałem komputer bo ojciec mnie kocha, bo docenił moje starania itp.


3.9.1 Żelazny uścisk w implikacji prostej

Zobaczmy na przykładzie istotę problemu.
p=>q = ~p + q - definicja implikacji prostej
p~>q = p + ~q - definicja implikacji odwrotnej

Przykład 3.9.1
Jeśli zwierzę jest psem to ma cztery łapy
P=>4L
Implikacja prosta bo bycie psem jest warunkiem wystarczającym, aby mieć 4 łapy

A.
1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja prosta
Jeśli zwierze jest psem to „na pewno” => ma cztery łapy
A: P=>4L = ~P + 4L = 1
Prawda, bo wszystkie psy mają cztery łapy
B.
1 0 =0 - na podstawie definicji implikacji prostej
Jeśli zwierzę jest psem to „na pewno” => nie ma czterech łap
B: P=>~4L = ~P + ~4L = 0
Fałsz.

Prawo Kubusia:
P=>4L = ~P ~> ~4L – prawo zamiany implikacji prostej na implikację odwrotną

Odpowiedź na pytanie co może się zdarzyć gdy zwierzę nie jest psem otrzymujemy w równoważnej implikacji odwrotnej. Implikacja prosta i odwrotna to dwie różne definicje których nie wolno mieszać. Zdanie ~P ~> ~4L traktujemy zatem jako zupełnie nowe zdanie (1 1 =1) analizowane przy pomocy implikacji odwrotnej.

C.
1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja odwrotna !
Jeśli zwierzę nie jest psem to „może” ~> nie mieć czterech łap
C: ~P ~> ~4L = ~P + 4L = 1
Prawda bo kura, wąż …
LUB
D.
1 0 =1 - na podstawie definicji implikacji odwrotnej
Jeśli zwierzę nie jest psem to „może” ~> mieć cztery łapy
D: ~P ~> 4L = ~P + ~4L = 1
Prawda bo słoń, zając …

Jak widać, w analizie wypowiedzianego zdania mamy w wyniku trzy jedynki i jedno zero czyli piękną implikację prostą.

Żelazny uścisk w implikacji prostej.

Przepiszmy powyższy przykład wyłącznie w postaci wzorów matematycznych:

A: P=>4L = ~P + 4L = 1
B: P=>~4L = ~P + ~4L = 0
C: ~P ~> ~4L = ~P + 4L = 1
D: ~P ~> 4L = ~P + ~4L = 1

Matematycznie zachodzi:
p~>q = p<=q

Przepiszmy równania stosując powyższą tożsamość:
A: P=>4L = ~P + 4L = 1
B: P=>~4L = ~P + ~4L = 0
C: ~P <= ~4L = ~P + 4L = 1
D: ~P <= 4L = ~P + ~4L = 1

Oczywiście totalnie nic się nie zmieniło. W powyższych równaniach symbol <= jest operatorem implikacji odwrotnej „może”, czytanym od strzałki do podstawy wektora. Zauważmy, że z równań C i D nie da się wyeliminować symbolu implikacji odwrotnej !

Matematycznie zachodzi co prawda:
C: ~P<=~4L = ~4L=>~P
… ale obie implikacje czytamy od strzałki do podstawy wektora, inaczej algebra Boole’a leży w gruzach !


3.9.2 Żelazny uścisk w implikacji odwrotnej

Rozpatrzymy implikację odwrotną do implikacji prostej omówionej wyżej.

Przykład 3.9.2
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to może być psem
4L~>P
Implikacja odwrotna bo cztery łapy są warunkiem koniecznym bycia psem

Analiza:
A.
1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja odwrotna
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” ~> być psem
A: 4L~>P = 4L + ~P = 1
Prawda bo pies
LUB
B.
1 0 1 - na podstawie definicji implikacji odwrotnej
Jeśli zwierzę ma cztery łapy to „może” ~> nie być psem
B: 4L ~> ~P = 4L + P = 1
Prawda bo słoń, zając …

Prawo Kubusia:
4L~>P = ~4L => ~P - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą

Prawo Kubusia daje odpowiedź, co będzie jeśli zwierzę nie ma czterech łap. Jak widać w tym przypadku mamy do czynienia z implikacją prostą, spójnik „musi” =>. Oczywiście implikację ~4L => ~P traktujemy jako zupełnie nowe zdanie (1 1 =1) podlegające pod definicję implikacji prostej, bo nie wolno mieszać ze sobą implikacji odwrotnej i prostej.

C.
1 1 =1 - zdanie nowo wypowiedziane, implikacja prosta =>.
Jeśli zwierzę nie ma czterech łap to „na pewno” => nie jest psem
C: ~4L => ~P = 4L + ~P = 1
Prawda bez żadnych wyjątków
D.
1 0 0 - na podstawie definicji implikacji prostej
Jeśli zwierzę nie ma czterech łap to „na pewno” => jest psem
D: ~4L => P = 4L + P = 0
Fałsz, bo każdy pies ma cztery łapy

To co wyżej to piękna matematyka ścisła, prosta do bólu i nie do obalenia.

Żelazny uścisk w implikacji odwrotnej.

Przepiszmy z powyższej analizy wyłącznie równania matematyczne.

A: 4L~>P = 4L + ~P = 1
B: 4L ~> ~P = 4L + P = 1
C: ~4L => ~P = 4L + ~P = 1
D: ~4L => P = 4L + P = 0

Korzystając z matematycznej tożsamości:
p=>q = p<~p
wyeliminujmy tym razem symbol implikacji prostej z równań C i D.

A: 4L~>P = 4L + ~P = 1
B: 4L ~> ~P = 4L + P = 1
C: ~4L <~ ~P = 4L + ~P = 1
D: ~4L <~ P = 4L + P = 0

Oczywiście nic się nie zmieniło. W równaniach C i D nadal mamy do czynienia z symbolem implikacji prostej <~ czytanym od strzałki do podstawy wektora.

Tu również matematycznie zachodzi:
C: ~4L <~ ~P = ~P ~> ~4L
… ale powyższe równanie czytamy zawsze od strzałki do podstawy wektora i jest to symbol operatora implikacji prostej „musi”, inaczej algebra Boole’a leży w gruzach !

Jak widać, nie da się wyeliminować ani implikacji odwrotnej z definicji implikacji prostej, ani też implikacji prostej z definicji implikacji odwrotnej !


3.10 Implikacja w przedszkolu

Kubusiowe zagadki dla 5-letnich dzieci.

Zgadnijcie czy mówię prawdę czy kłamię.
A.
Jeśli zwierzę jest psem to ma cztery łapy
Prawda czy kłamstwo ?
Dzieci: Prawda
Jeśli zwierzę jest psem to ma cztery łapy
P=>4L = ~P+4L =1
B.
Jeśli zwierzę jest psem to nie ma czterech łap
Prawda czy kłamstwo ?
Dzieci: Kłamstwo
Jeśli zwierzę jest psem to nie ma czterech łap
P=> ~4L = ~P+~4L =0
C.
Jakie to zwierzę, nie jest psem i nie ma czterech łap
Dzieci: Kura nie jest psem i nie ma czterech łap ! … i bocian … i stonoga …
Prawo Kubusia:
P=>4L = ~P ~> ~4L
Jeśli zwierzę nie jest psem to może nie mieć czterech łap
~P ~> ~4L = ~P + 4L = 1
D.
Jakie to zwierzę, nie jest psem i ma cztery łapy
Dzieci: Słoń nie jest psem i ma cztery łapy ! … i kot … i zając …
Jeśli zwierzę nie jest psem to może mieć cztery łapy
~P ~> 4L = ~P + ~4L = 1

Powyższa lekcja logiki w przedszkolu to dowód, że 5-cio letnie dzieciaki doskonale posługują się w praktyce matematyką ścisłą, algebrą Boole’a. Odpowiednie równania matematyczne dopiszą jak trochę podrosną.


4.0 Błędy w podręczniku logiki

Wszelkie błędy w logice klasycznej wynikają z nie uznawania za legalną definicji implikacji odwrotnej i związanego z nią operatora „może” ~>. Istotę błędu najlepiej widać na przykładzie podręcznika matematyki dla pierwszej klasy LO.

Definicja implikacji prostej:
p=>q = ~p + q
Jeśli zajdzie p to „musi” => zajść q
Zajście p jest warunkiem wystarczającym zajścia q, z czego wynika że q jest warunkiem koniecznym dla p.
=> - operator implikacji prostej, spójnik „musi” między p i q

Definicja implikacji odwrotnej:
p~>q = p + ~q
Jeśli zajdzie p to „może” zajść q
Zajście p jest warunkiem koniecznym dla q
~> - operator implikacji odwrotnej, spójnik „może” między p i q
Zamiast badać czy zachodzi warunek konieczny w p~>q można badać czy zachodzi warunek wystarczający w implikacji przeciwnej q=>p. Ta metoda jest równoważna i często łatwiejsza.

Prawa Kubusia:
p=>q = ~p ~> ~q - prawo zamiany implikacji prostej na równoważną implikację odwrotną
p~>q = ~p => ~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na równoważną implikację prostą

Prawo żelaznego uścisku:
Jeśli dwie implikacje różnią się od siebie wyłącznie zanegowanymi p i q to muszą być kodowane przeciwnymi operatorami.

Dowodem są tu prawa Kubusia, będące ścisłym odpowiednikiem praw de’Morgana w algebrze Boole’a. Negujemy zmienne i wymieniamy operator na przeciwny.

Zajrzyjmy do podręcznika matematyki dla I klasy LO. Widzimy definicję implikacji prostej identyczną jak wyżej, identyczny jest też opis warunku wystarczającego i koniecznego. O definicji implikacji odwrotnej oczywiście ani śladu bo ta jest nielegalna w dzisiejszej matematyce.

Dalej mamy tabelkę:
Kod:

p=>q          q=>p

~p=>~q       ~q=>~q

Pod którą autor stwierdza, że zachodzą tożsamości po przekątnych:
A: p=>q = ~q => ~p
B: q=>p = ~p => ~q

Powyższa tabelka w pionie jest matematycznie błędna, bowiem zgwałcone zostało prawo żelaznego uścisku. Implikacje różniące się między sobą wyłącznie zanegowanymi p i q musimy zapisywać przeciwnymi operatorami.

Dowód.
W pierwszej linii mamy:
p=>q # q=>p
p=>q - jeśli zajdzie p to „musi” => zajść q
Z definicji p jest wystarczające dla q
Odczytując analogicznie prawą stronę:
q=>p - jeśli zajdzie q to „musi” => zajść p
… ale tu q jest konieczne dla p !

Ostatni zapis jest błędem bowiem w tym przypadku q jest warunkiem koniecznym dla p a nie wystarczającym. Nie mamy zatem prawa użyć operatora implikacji prostej „musi” =>.

Poprawny zapis ostatniego zdania jest taki:
q~>p - jeśli zajdzie q to „może” ~> zajść p
gdzie:
q jest warunkiem koniecznym dla p.
~> - operator implikacji odwrotnej, spójnik „może” między q i p.

Jeśli poprawimy ten błąd w tabelce to otrzymamy z prawej strony prawa Kubusia. Z lewej strony tabelki też muszą obowiązywać prawa Kubusia.

Poprawna i kompletna tabela wygląda tak.
Kod:

A1:  p=>q = ~p+q            A2:  q~>p = q+~p
B1:  p=>~q = ~p+~q          B2:  q~>~p = q+p
C1: ~p~>~q = ~p+q           C2: ~q=>~p = q+~p
D1: ~p~>q = ~p+~q           D2: ~q=>p = q+p


Lewa strona to kompletna analiza matematyczna zdania p=>q, zaś prawa strona to kompletna analiza zupełnie innego zdania q~>p.

Prawe strony równań wynikają bezpośrednio z definicji implikacji:
p=>q = ~p+q - definicja implikacji prostej
p~>q = p+~q - definicja implikacji odwrotnej

W poprawionej tabelce zachodzą prawa Kubusia w pionie:
p=>q = ~p~> ~q (A1=C1)
p~>q = ~p=>~q (A2=C2)
bo prawe strony równań są równe.
W prawach Kubusia mamy do czynienia z analizą tego samego zdania, gdzie przed i po zastosowaniu tych praw poprzednik z następnikiem nie są zamieniane !

A1:
Jeśli powiesz wierszyk dostaniesz czekoladę
W=>C
Implikacja prosta bo dobrowolnych obietnic musimy dotrzymywać
… a co będzie jak nie powiem wierszyka ?
W=>C = ~W ~>~C - prawo Kubusia
C1:
Jeśli nie powiesz wierszyka to możesz nie dostać czekolady
~W~>~C
LUB
Jeśli nie powiesz wierszyka to możesz dostać czekoladę
~W ~> C

Zauważmy:
Jeśli powiesz wierszyk dostaniesz czekoladę
W=>C - obietnica
Jeśli nie powiesz wierszyka nie dostaniesz czekolady
~W~>~C - ewidentna groźba
W groźbach spójnik „możesz” nie jest wypowiadany gdyż po pierwsze osłabiałby groźbę, a po drugie jest gwarantowany z definicji i nie ma sensu go powtarzać.

Wniosek 1:
Z powyższego wynika, że obietnice i groźby musimy kodować przeciwnymi operatorami, inaczej prawa Kubusia (czyli prawa de”Morgana w implikacji) leżą w gruzach !

W powyższej tabeli zachodzą też tożsamości po przekątnych.

Prawa kontrapozycji:
p=>q = ~q=>~p (A1=C2)
q~>p = ~p~> ~q (A2=C1)
bo prawe strony równań są równe.

Prawa kontrapozycji mówią o związkach między kompletnie różnymi zdaniami.
A1: p=>q
Jeśli powiesz wierszyk dostaniesz czekoladę
W=>C
C2: ~q=>~p
Jeśli nie dostałeś czekolady to na pewno nie powiedziałeś wierszyka
~C => ~W

Zdanie C2 wypowiemy na przykład w takiej sytuacji.

Kubuś_Junior:
Wujek wczoraj tata powiedział, że jak powiem wierszyk to dostanę czekoladę. Nie dostałem czekolady, zgadnij czy powiedziałem wierszyk.

Wujek:
Jeśli nie dostałeś czekolady to na pewno nie powiedziałeś wierszyka
~C => ~W

Dobrze, a teraz załóżmy że dostałem czekoladę. Zgadnij czy powiedziałem wierszyk ?

Jeśli dostałeś czekoladę to mogłeś powiedzieć wierszyk lub mogłeś nie powiedzieć wierszyka. W tym ostatnim przypadku tata dał ci czekoladę bo cię kocha.

Junior:
~C => ~W = C~>W - prawo Kubusia
Jeśli dostałeś czekoladę to mogłeś powiedzieć wierszyk
C~>W
LUB
Jeśli dostałeś czekoladę to mogłeś nie powiedzieć wierszyka
C~>~W
Wujek , skąd znasz teorię implikacji ?

Wujek:
Wyssałem z mlekiem matki, tą teorię znali doskonale pierwsi ludzie na Ziemi, Adam i Ewa.

Jak widać, prawo kontrapozycji również działa doskonale, dotyczy jednak zupełnie czego innego niż prawa Kubusia.

Wniosek 2:
Prawa Kubusia dotyczą implikacji w których p i q pozostają na tych samych pozycjach zaś prawa kontrapozycji mówią o związku dwóch implikacji po zamianie p i q miejscami czyli są to fundamentalnie różne prawa.

Doskonale działa też drugie prawo kontrapozycji:
q~>p = ~p~> ~q
Zdanie wypowiedziane:
Jeśli powiesz wierszyk dostaniesz czekoladę
p=W
q=C

A2: q~>p
Jeśli dostałeś czekoladę to mogłeś powiedzieć wierszyk
C~>W
LUB
Jeśli dostałeś czekoladę to mogłeś nie powiedzieć wierszyka
C~>~W

C1: ~p~> ~q
Jeśli nie powiedziałeś wierszyka to mogłeś nie dostać czekolady
~W ~> ~C
LUB
Jeśli nie powiedziałeś wierszyka to mogłeś dostać czekoladę
~W~> C

Zauważmy, że to prawo w wydaniu podręcznika do I klasy LO jest błędne matematycznie i kompletnie bez sensu.

q=>p = ~p=>~q - podręcznik do I klasy LO
Jeśli powiesz wierszyk dostaniesz czekoladę
W=>C
p=W
q=C

Dla naszego zdania mamy:
q=>p
Jeśli dostałeś czekoladę to „na pewno” => powiedziałeś wierszyk
C=>W
Tu mamy pogwałcenie praw implikacji w poziomie, bowiem implikacja prosta p=>q po zamianie p i q przechodzi zawsze w implikację odwrotną q~>p

~p=>~q
Jeśli nie powiedziałeś wierszyka to „na pewno” => nie dostałeś czekolady
~W=>~C
Tu mamy pogwałcenie praw implikacji w pionie, bowiem implikacja prosta p=>q po zanegowaniu p i q przechodzi zawsze w implikacje odwrotną ~p~>~q (prawo Kubusia) czyli ostatnie zdanie powinno brzmieć.
Jeśli nie powiedziałeś wierszyka to „mogłeś” ~> nie dostać czekolady
~W~>~C

Z tego powodu w Wikipedii znajdziemy tylko jedno prawo kontrapozycji dotyczące implikacji prostej :
p=>q = ~q=>~p
druga część tego prawa jest w dzisiejszej logice skrzętnie zamieciona pod dywan bo dotyczy nielegalnej implikacji odwrotnej i kompletnie nie znanego operatora „może” ~>.


5.0 Prawa Kubusia w implikacji

Zdanie ujęte w spójnik „Jeśli …to …” może być implikacją prostą, implikacja odwrotną, równoważnością (częste w matematyce) albo śmieciem (będącym czymkolwiek innym).


5.1 Logika dodatnia i ujemna w implikacji

Jeśli zdasz egzamin dostaniesz komputer
E=>K - obietnica, logika dodatnia bo K
Jeśli zdasz egzamin to masz gwarantowany komputer. Wszystko inne może się zdarzyć.

… a jak nie zdam egzaminu

Prawo Kubusia:
E=>K = ~E ~>~K
Jeśli nie zdasz egzaminu nie dostaniesz komputera
~E ~> ~K - groźba, logika ujemna bo ~K
czyli na mocy definicji implikacji odwrotnej:
Jeśli nie zdasz egzaminu to możesz nie dostać komputera
~E ~> ~K
LUB
Jeśli nie zdasz egzaminu to możesz dostać komputer
~E ~> K

To bardzo często spotykany dialog w języku mówionym. Oczywiście na mocy prawa Kubusia zdania te są równoważne.

Prawa Kubusia:
p=>q = ~p ~> ~q - prawo zamiany implikacji prostej na implikację odwrotną
p~>q = ~p => ~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą

Logika dodatnia - wyjście q nie zanegowane (q)
Logika ujemna - wyjście q zanegowane (~q)

W powyższych równaniach q jest funkcją logiczną (wyjściem cyfrowym) która może być zapisana w logice dodatniej q (q bez negacji) lub logice ujemnej ~q (q z negacją). Prawa Kubusia umożliwiają przejście z logiki dodatniej na równoważną logikę ujemną lub odwrotnie.

Z powyższego przykładu widać, że obietnica w logice dodatniej przechodzi w groźbę w logice ujemnej.

Zachodzi też odwrotnie, groźba w logice dodatniej przechodzi w obietnicę w logice ujemnej.
Jeśli ubrudzisz spodnie dostaniesz lanie
B~>L - groźba, logika dodatnia bo L
Jeśli nie ubrudzisz spodni nie dostaniesz lania
~B => ~L - obietnica, logika ujemna bo ~L


5.2 Warunek wystarczający w implikacji prostej

Definicja implikacji prostej:
p=>q = ~p + q
Jeśli zajdzie p to „musi” => zajść q
Zajście p gwarantuje zajście q
W implikacji prostej p musi być warunkiem wystarczającym dla q

Metody badania warunku wystarczającego w implikacji prostej:
A.
Dla każdego przypadku spełniającego warunek p musi zachodzić warunek q
B.
Wystarczy znaleźć jeden przypadek dla którego zachodzi warunek p i nie zachodzi warunek q, aby wykazać, że warunek wystarczalności nie zachodzi.
C.
Można skorzystać z definicji implikacji prostej.
p=>q = p + ~q = ~(p*~q) - definicje implikacji prostej
~(p*~q) - gwarancja w implikacji prostej
Nie może się zdarzyć, że zajdzie warunek p i nie zajdzie q

Przykład:
Jeśli liczba jest podzielna przez 8 to jest podzielna przez 2
P8=>P2
A - prawda
Dla każdej liczby podzielnej przez 8 na pewno zachodzi jej podzielność przez 2
C - prawda
~(p*~q) = ~(P8*~P2) - gwarancja spełniona
Nie istnieje liczba podzielna przez 8 i niepodzielna przez 2

Przykład:
Jeśli liczba jest podzielna przez 5 to jest podzielna przez 2
P5=>P2
B - implikacja fałszywa bo 5 jest podzielne przez 5 i nie jest podzielne przez 2
C - implikacja fałszywa
~(p*~q) = ~(P5*~P2) - gwarancja
Nie istnieje liczba podzielna przez 5 i niepodzielna przez 2
Gwarancja złamana bo 5 jest podzielne przez 5 i niepodzielne przez 2


5.3 Warunek konieczny w implikacji odwrotnej

Definicja implikacji odwrotnej:
p~>q = p + ~q
Jeśli zajdzie p to „może” ~> zajść q
W implikacji odwrotnej p musi być warunkiem koniecznym dla q

Twierdzenie 5.3
Badanie warunku koniecznego w implikacji odwrotnej p~>q jest równoważne z badaniem warunku wystarczającego w implikacji przeciwnej q=>p.

Zamiast szukać warunku koniecznego w implikacji P2~>P8 możemy szukać warunku wystarczającego w implikacji przeciwnej P8=>P2. Ta metoda jest często najprostsza i najszybsza. Do dyspozycji mamy tu wszystkie metody badań opisane w punkcie wyżej.

W implikacji odwrotnej mamy dodatkową możliwość wynikającą z prawa Kubusia.
p~>q = ~p => ~q - prawo zamiany implikacji odwrotnej na implikację prostą

Jeśli będzie pochmurno to „może” padać
CH ~> P
CH~>P = ~CH => ~P - prawo Kubusia
~CH => ~P
Nie ma chmur to "na pewno" => nie będzie padać
Brak chmur jest oczywistym warunkiem wystarczającym braku deszczu, czyli w implikacji odwrotnej CH~>P zachodzi warunek konieczności.

Zauważmy , że w powyższym zdaniu warunek konieczności jest oczywistością:
Nie ma chmur, nie ma deszczu
zatem chmury są warunkiem koniecznym deszczu.

Twierdzenie 5.4
Matematyczne gwarancje dla wszystkich czterech możliwych przypadków implikacji, wynikające z definicji implikacji, są identyczne.

Możliwe cztery przypadki implikacji:
p=>q = ~p~>~q
p~>q = ~p=>~q

Jeśli będzie pochmurno to „może” padać
CH ~> P
Gwarancja dla powyższej implikacji wynikająca z definicji.
p~>q = p + ~q = ~(~p*q) - definicja implikacji odwrotnej
~(~p*q) = ~(~CH*P) - gwarancja
Nie może się zdarzyć, że nie będzie chmur i będzie padało. Gwarancja spełniona, chmury są warunkiem koniecznym dla deszczu.

Implikacja odwrotna do powyższej:
Jeśli będzie padać to „na pewno” => będą chmury
P=>CH
p=>q = ~p + q = ~(p*~q) - definicja implikacji prostej
~(p*~q) = ~(P*~CH) = ~(~CH*P) - gwarancja identyczna jak wyżej
Nie może się zdarzyć, że nie będzie chmur i będzie padało. Gwarancja spełniona, padanie jest warunkiem wystarczającym dla chmur.


5.4 Prawa Kubusia w obsłudze równoważności

Jeśli trójkąt ma wszystkie kąty równe to jest równoboczny
K60=>R = 1 - jeśli kąty równe to „na pewno” => równoboczny
Jeśli trójkąt ma wszystkie kąty równe to nie jest równoboczny
K60=>~R = 0 – fałsz
Prawo Kubusia:
K60=>R = ~K60 ~> ~R – prawo zamiany implikacji prostej na odwrotną
~K60 ~> ~R
Jeśli trójkąt nie ma kątów równych to „może” nie być równoboczny
~K60 ~> ~R = 1 – prawda
LUB
Jeśli nie ma wszystkich kątów równych to „może” być równoboczny
~K60 ~> R = 0 – oczywisty fałsz

Jak widać w analizie pionowej implikacji (prawa Kubusia) wykazaliśmy zachodzącą równoważność. To jest alternatywny sposób do analizy poziomej.
K60=>R i R=>K60
(Jeśli kąty równe to na pewno trójkąt jest równoboczny) i (Jeśli równoboczny to na pewno kąty równe)

5.5 Gwarancje w obietnicach i groźbach

Definicja obietnicy:
Jeśli dowolny warunek to nagroda
W=>N
Implikacja prosta bo dobrowolnych obietnic musimy dotrzymywać

Gwarancja w implikacji prostej:
Spełnienie warunku nagrody W gwarantuje nagrodę N z powodu spełnienia warunku W. Poza tym wszystko może cie zdarzyć.

Jeśli zdasz egzamin dostaniesz komputer
E=>K
Jeśli zdam egzamin to muszę dostać komputer z powodu zdanego egzaminu

Definicja groźby:
Jeśli dowolny warunek to kara
W~>K
Implikacja odwrotna bo nadawca ma prawo do darowania dowolnej kary.

Gwarancja w implikacji odwrotnej.

W~>K = ~W => ~K – prawo zamiany implikacji odwrotnej na równoważną implikację prostą
~W => ~K
Jeśli nie spełnię warunku kary to „na pewno” => nie zostanę ukarany z powodu nie spełnienia warunku kary. Wszystko inne może się zdarzyć.

Jeśli ubrudzisz spodnie dostaniesz lanie
B~>L
Prawo Kubusia:
B~>L = ~B => ~L
~B => ~L
Jeśli przyjdę w czystych spodniach, to nie mam prawa dostać lania z powodu czystych spodni.

Tylko i wyłącznie to gwarantuje implikacja odwrotna, wszystko inne może się zdarzyć. Zauważmy, że jest to bardzo silna gwarancja, aby ją złamać nadawca musiałby być idiotą i powiedzieć.

Przyszedłeś w czystych spodniach, dostajesz lanie bo przyszedłeś w czystych spodniach.


6.0 Nowe prawa matematyczne w algebrze Boole’a

Zabawę z tym problemem pozostawiam czytelnikowi sygnalizując problem na przykładzie.

Prawo sylogizmu w implikacji prostej, prawo przechodniości implikacji (jeżeli z jednego zdania wynika drugie i z drugiego trzecie, to z pierwszego wynika trzecie)

y = [(a=>b)*(b=>c)] => (a=>c)
gdzie:
=> - operator implikacji prostej, spójnik "musi" między p i q
p=>q - jeśli zajdzie p to "musi" zajść q
W implikacji prostej p musi być warunkiem wystarczającym dla q

Przykład 6.1
[(P8=>P4)*(P4=>P2)] => (P8=>P2) - matematyczna oczywistość
gdzie:
P8=>P4
Jeśli liczba jest podzielna przez 8 to jest podzielna przez 4
itd.

Dokładnie to samo obowiązuje w implikacji odwrotnej !

Prawo sylogizmu w implikacji odwrotnej, prawo przechodniości implikacji (jeżeli z jednego zdania "może" wynikać drugie i z drugiego "może" wynikać trzecie, to "na pewno" z pierwszego "może" wynikać trzecie)

[(a~>b)*(b~>c)] => (a~>c) - nowe prawo matematyczne !
gdzie:
~> - operator implikacji odwrotnej, spójnik "może" między p i q
p~>q - jeśli zajdzie p to "może" zajść q
W implikacji odwrotnej p musi być warunkiem koniecznym dla q
Zauważmy, że w implikacji prostej musi zachodzić warunek wystarczający między p i q, zaś w implikacji odwrotnej musi zachodzić warunek konieczny między p i q, inaczej oba te prawa nie działają. Ustalenie warunku koniecznego jest równie trywialne jak warunku wystarczającego (pkt.5.3).

Oczywiście prawa Kubusia działają zawsze:
p~>q = ~p=>~q
Stąd zapis równoważny powyższego prawa:
[(~a=>~b)*(~b=>~c)] => ~a=>~b

Dowód zero-jedynkowy
Kod:

a b c (a~>b)  (b~>c)    (a~>b)*(b~>c)   (a~>c)  Y = [(a~>b)*(b~>c)] => (a~>c)
0 0 0   1       1             1           1     1
0 0 1   1       0             0           0     1
0 1 0   0       1             0           1     1
0 1 1   0       1             0           0     1
1 0 0   1       1             1           1     1
1 0 1   1       0             0           1     1
1 1 0   1       1             1           1     1
1 1 1   1       1             1           1     1

W ostatniej kolumnie Y mamy same jedynki co oznacza, że powyższe prawo zachodzi zawsze, bez żadnych wyjątków.

Przykład 6.2

[(P2~>P4)*(P4~>P8)] => (P2~>P8) - matematyczna oczywistość

P2~>P4
Jeśli liczba jest podzielna przez 2 to „może” być podzielna przez 4
i (*)
P4~>P8
Jeśli liczba jest podzielna przez 4 to „może” być podzielna przez 8
to na pewno (=>)
P2~>P8
Jeśli liczba jest podzielna przez 2 to „może” być podzielna przez 8

Zauważmy coś bardzo ważnego:

[(P2~>P4)*(P4~>P8)] => (P2~>P8) = r*s => t
Jeśli zajdzie r i zajdzie s to "na pewno" zajdzie t

Spójnik "na pewno" użyty w naturalnej logice człowieka wymusza implikację prostą (=>) !

2008-08-04 Koniec


Ostatnio zmieniony przez rafal3006 dnia Czw 22:30, 07 Sie 2008, w całości zmieniany 1 raz
Powrót do góry
Zobacz profil autora
Wyświetl posty z ostatnich:   
Napisz nowy temat   Odpowiedz do tematu    Forum ŚFiNiA Strona Główna -> Metodologia / Forum Kubusia Wszystkie czasy w strefie CET (Europa)
Strona 1 z 1

 
Skocz do:  
Nie możesz pisać nowych tematów
Nie możesz odpowiadać w tematach
Nie możesz zmieniać swoich postów
Nie możesz usuwać swoich postów
Nie możesz głosować w ankietach

fora.pl - załóż własne forum dyskusyjne za darmo
Powered by phpBB © 2001, 2005 phpBB Group
Regulamin