English· Español· Deutsch· Nederlands· Français· 日本語· ქართული· 繁體中文· 简体中文· Português· Русский· العربية· हिन्दी· Italiano· 한국어· Polski· Svenska· Türkçe· Українська· Tiếng Việt· Bahasa Indonesia

un

гость
1 / ?
назад к урокам

Формальные доказательства как пути

Система формальных доказательств определяет набор аксиом и правил вывода. Каждая программма доказывания навигирует этим системой как поисковая проблема: начиная с данной предпосылки, применять правила вывода для генерации новых утверждений, пока не достигнете цели.

Представьте это в виде направленного графа:

Ноды: хорошо сформулированные утверждения в формальной системе.

Ребра: одиночные применения правил вывода (modus ponens, SAS конгруэнс и т.д.).

Доказательство: направленный путь от данной предпосылки к желаемому заключению.

Длина доказательства: количество шагов вывода в этом пути.

Кратчайшее доказательство теоремы соответствует кратчайшему пути между узлом предпосылки и узлом заключения в этом графе.

Proof as Path in Axiom Space

Программа поиска геометрических теорем исследовала этот граф путем: (1) прямого применения правил; (2) если застряли, введение дополнительных конструкций (что добавляет новые узлы в поиск). Программа нашла самоупотребление доказательство, избегая дополнительной конструкции - кратчайший путь существовал, который классический подход пропусти.

Длина доказательства и поиск доказательств

Поиск доказательств сталкивается с тем же экспоненциальным ростом, что и поиск в игровых деревьях. Множитель на каждом узле равен количеству применимых правил вывода. Глубина доказательств растет с ростом сложности теорем.

Программа поиска теорем использовала гиуристики для обрезания пространства доказательств, аналогично альфа-бета обрезанию в играх.

Предположим, что формальная геометрическая система имеет 12 применимых правил вывода на каждом шаге, и вы ищете доказательство. Классическое доказательство теоремы о равнобедренном треугольнике требует 3 шагов (данное → строить → SAS → заключение). Программное доказательство требует 2 шагов (данное → самоупотребление → заключение). Вычислите количество путей каждой длины, которые поиск должен исследовать в худшем случае (до того, как найти доказательство). На сколько меньше двухшаговый поиск относительно трехшагового пространства?

Точки, прямые & двойственность

Профессиональная программа геометрии использует доказательство самосоответствия иосцелесного треугольника, используя перспективу, которая не появляется в классических евклидовых доказательствах. Мысль: вместо сравнения треугольника ABC с вторым построенным треугольником, сравните ABC с самим собой, меняя базовые вершины - соответствие A↔A, B↔C, C↔B.

Это геометрический симметричный аргумент: иосцелесный треугольник симметричен отражению по высоте от вершины. Программа не строила отражение явно; она использовала соответствие в качестве абстракции.

Общая идея за этим - проективная двойственность: в проективной плоскости каждый тезис о точках и прямых имеет двойственный тезис, полученный путем замены слов 'точка' и 'прямая' во всем тексте.

Словарь двойственности:

- Точка ↔ Прямая

- Точка лежит на прямой ↔ Прямая проходит через точку

- Две точки определяют уникальную прямую ↔ Две прямые определяют уникальную точку

- Коллинеарные точки ↔ Конкуретные прямые

Одиночное доказательство тезиса о точках автоматически дает доказательство двойственного тезиса о прямых - и наоборот. Два доказательства имеют ту же структуру, ту же длину и те же шаги вывода. Обнаружение двойственного взгляда часто открывает проще доказательство исходного.

Применение двойственности

Теорема Дезаржа: Если два треугольника находятся в перспективе с точки (три прямые, проходящие через соответствующие вершины, пересекаются в одной точке), то они находятся в перспективе с прямой (три пересечения соответствующих сторон лежат на одной прямой).

Эта теорема самодвойственна: заменить точки и прямые дает абсолютно ту же самую формуулу.

Сформулируйте двойственный тезис следующему тезису: 'Три точки коллинеарны, если и только если ни две из них не являются различными прямыми.' Подождите - этот утверждение плохо сформулировано. Вместо этого рассмотрите: 'Любые две различные точки определяют ровно одну прямую.' Сформулируйте двойственный тезис, заменяя точки и прямые. Затем сформулируйте, верен ли двойственный тезис в проективной плоскости, и кратко объясните причину.

Частота дискретизации и частотный обзор

Система компьютерной музыки в Bell Labs основывалась на одной математической теореме: теореме Нейквиста-Шеннона.

Справка: ограниченный по частоте сигнал с максимальной частотой f_max может быть идеально восстановлен из проб с частотой не менее 2 × f_max в секунду.

Геометрическое толкование: ограниченный по частоте сигнал существует в конечномерном подпространстве пространства всех непрерывных функций. Дискретизация с частотой 2f_max обеспечивает достаточное количество координат для уникального определения точки в этом подпространстве.

Алиасинг: Геометрия неудачной дискретизации

Ниже частоты Нейквиста, частоты выше f_max алиасированы - они появляются как более низкие частоты в отобранных сигналах. Два отличных сигнала становятся неразличимыми после отобрания. Геометрически: оператор отбора проектует пространство сигналов на более низмерасполагаемое пространство, вызывая столкновение различных сигналов.

Для цифрового аудио (качество CD): f_max = 22,050 Гц (немного выше предела человечесzego слуха 20,000 Гц), частота отбора = 44,100 отборов/секунду. Для телефона: f_max = 4,000 Гц, частота отбора = 8,000 отборов/секунду.

Расчеты частоты Нейквиста

Теорема Нейквиста определяет минимальный темп отбора, необходимый для предотвращения потери информации.

Система голосового передачи через интернет должна воспроизводить речь до 8,000 Гц. Каков минимальный требуемый темп отбора? Затем: для хранения 5 минут аудио с этим темпом отбора с 16-битными образцами (65,536 уровней квантования), сколько байт потребуется для записи? Показать все расчеты.

Доказательство пространства & сигнального пространства: общая геометрия

Доказательство-путь и теорема Нейквиста о отборе сигналов делят общую геометрическую структуру: оба включают нахождение минимального представления чего-то сложного.

Минимизация доказательства: найти самый короткий путь (менее шагов вывода) через граф доказательства от предпосылок к заключению. Путь минимизации самосовместимости доказательства был сокращен за счет эксплуатации симметрии.

Обработка сигналов: найти минимальное количество выборок (самый низкий частотный проход) что сохраняет всю информацию в ограниченном по полосе частот сигнале. Теорема Нейквиста минимизирует представление за счет эксплуатации ограничений полосы частот.

Оба проблемы существуют в пространствах с структурой, которая позволяет получить результаты минимизации представления. Оба проблемы терпят неудачу, когда эта структура разрушается: доказательства становятся длиннее, когда пространство аксиом плохо организовано; алиасинг происходит, когда сигнал не является ограниченным по полосе.

Оба минимизации доказательств и отбор сигналов используют структуральную особенность для достижения минимального представления. Для доказательств, структура - связность графов доказательств. Для сигналов, структура - ограниченность частот. Определите одну другую область, где результат минимального представления существует из-за скрытой структурной особенности. Назовите структуру, представление и, что говорит минимальный результат.