如何使用Z-表示法证明(p^q) ^(q -> r) <-> r？ - 腾讯云开发者社区

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人工智能：第二章知识表示方法

～Q 　　(4) 分配律　　P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) 　　P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R) 　　(5) 交换律　　P∧Q等价于Q∧P 　　P∨Q等价于Q∨P ...　　(6) 结合律　　(P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R) 　　(P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R) 　　(7) 逆否律　　P→Q等价于～Q→～P 　　此外，还可建立下列等价关系：　　(8...(x)∨Q(x)］等价于　　(x)P(x)∨(x)Q(x) 　　(10) (x)P(x)等价于(y)P(y) 　　(x)P(x)等价于(y)P(y) 证明：否定之否定，～(～P)等价于P。 ...和知识的陈述式表示相对应的是知识的过程式表示。所谓过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。...谓词逻辑法采用谓词合适公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。

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自己的中文名用英文_如何根据姓名首字母排序

-'~-)Z-)b-+>-+p", "heng": "?J?...z-,T-:L-:Q-:W-:u", "mi": "!s#p$A(w)')w*C1d2b2}3p407c;>;F?bClH{J#K'K/L}N#N6PaU*WZW[WcX1Z....-)|-)Z-)X-(z-(2-&U-&0-%g-$C~g~`~A~>|`yrxEu+tat#rjqYq,nAmkm5m.lzjag@b]bXbRbB`l^&]q]gWYU@U3TsTlSpP_P>P%...e~:p>[$XOVUU8U*TwR1Q&PYKrEy6E5K't'k'c", "za": "-4$-+Z-'b-'X-'2-$c-!c~B~:~5i}]s[$NyKr?r?...%", "n": "-&)-#a", "huan": "-%v-$Z-$Y~G}D{_zWw@w2r.q[pYp0okm8l!

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命题逻辑的推理规则

推理方法证明前提 A 推出结论 B 的方法有三种：真值表法等值演算法(利用等值式) 在自然推理系统 P 中用推理规则证明（重点）推理规则：以下规则虚熟记于心, 下述逗号可以理解成并且...p\rightarrow r (传递性) 等价三段论：p\leftrightarrow q,q\leftrightarrow r\Rightarrow p\leftrightarrow r(传递性)...q\vee s 推理证明的一般步骤：例 1：证明下述式子： (p\vee q)\wedge(p\leftrightarrow r)\wedge(q\rightarrow s)\Rightarrow...s,\neg s 结论：\neg q 一般证明法：步骤公式理由 1 $\neg s$ 前提引入 2 $r\rightarrow s$ 前提引入 3 $\neg r$ 1,2 拒取式 4 $p\vee...用归谬法 (反证法) 证明：思想：将结论否定，在由此推出矛盾步骤公式理由 1 $\neg\neg q$ 附加前提引入，假设羊儿吃草 2 $q$ 1，置换规则 3 $p\vee q$ 2, 附加律

1.9K1 0

【人工智能 | 知识表示】问题规约法 & 谓词符号逻辑，良好的知识表示是解题的关键！（笔记总结系列）

定义转换规则：确定如何将原始问题转化为子问题。这包括定义问题之间的关系和转换过程，以确保转换后的子问题仍然保持原始问题的特性。解决子问题：使用合适的方法或技术解决子问题。...等价于P (2) P∨Q等价于～P=>Q (3) 狄·摩根定律：～(P∨Q)等价于～P∧～Q ～(P∧Q)等价于～P∨～Q (4) 分配律： P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) P∨...(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R) (5) 交换律： P∧Q等价于Q∧P P∨Q等价于Q∨P (6) 结合律： (P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R) (7...(S∨T) \rightarrow Q，T }, 证明：R 否定结论，将公式化为子句，得子句集： { P，～P∨～ Q∨R，～S∨Q，～ T∨Q ，T ，～R } 这里除了用列出结论之外还可以用消解反演树...用归结原理证明：某些有智能的并不能阅读。解证明: 已知谓词:R（x）表示x能阅读, L(x)表示有文化，D（x）表示x是海豚，I（x）表示智慧的。

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离散数学与组合数学-01集合论

,商的英文是quotient,所以用Q来表示 R表示集合理论中的实数集,而复数中的实数部分也以此符号为代表,英文是real numbe 1.2 集合表示 1.2.1属于关系 \alpha \in...一般使用平面上的方形或圆形表示一个集合，而使用平面上的一个小圆点来表示集合的元素。...零率又称为幺律，这是因为在抽象代数中，如果存在一个元a,对任意元x，均有ax=xa=a,则称a为零元德摩根率：非(P 且 Q) = (非 P) 或 (非 Q) ，非(P 或 Q) = (非 P)...且 (非 Q) 分配率的文氏图说明： 1.6.2 证明证明方法德摩根律证明 1.7 可数集合与不可数集合 1.7.1 自然数集的定义定义 (皮亚诺公理) 定义 (冯 • 诺依曼的自然数定义...) 1.7.2 如何比较集合的大小？

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ECCV 2022 | VisDB：基于学习的密集人体鲁棒估计

基于密集热图的表示可以保留图像域中的空间关系并对预测的不确定性进行建模。它被证明可以有效地定位可见关节/顶点，并且可以灵活拟合输入图像。...最后，通过使用可见性作为 3D 网格预测的置信度，作者证明了 VisDB 是一种强大的中间表示，它允许模型更有效地回归和/或优化 SMPL 参数。...为了证明该方法的有效性，作者对现有技术使用的多个人类数据集进行了广泛的实验。...作者展示了密集的可见性预测如何用于鲁棒的人体估计。首先，作者利用遮挡标签来监督顶点深度预测。其次，我们通过使用可见性作为置信度权重来回归和优化 SMPL 参数以适应 VisDB（部分主体）输出。...x, y)} v^z-\min _{\bar{v} \in \bar{Q}(x, y)} \bar{v}^z\right), \end{equation} 其中 Q(x, y) 是投影到离散图像坐标

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科学瞎想系列之一三二电机绕组(9)

Z-υ•p，转向或顺转或反转、转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)的谐波磁场(⑴式中第三项和式）。...1.4 极对数为k•Z-υ•p的谐波磁场产生的υ次谐波电势极对数为k•Z-υ•p的谐波磁场转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)，磁场幅值也为Bυk。...±1)•(α/2)]} =sin(180º•q±q•α/2)÷[q•sin(180º±α/2)] =±sin(q•α/2)÷[q•sin(α/2)] =±Kd1...(20) 以上两式中Y1和τ均用槽数表示。...；再看(23)式所示谐波磁场，其极对数为p，转速为±υ•n1，“±”号表示磁场的转向，取“+”号时表示该谐波磁场转向与基波转向相反(反转)，取“-”号时表示该谐波磁场转向与基波转向相同(顺转)。

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快速找到离群值的三种方法

四分位极差法首先找到第一和第三个四分位数值，通常记为Q1和Q3。然后用Q3减去Q1计算四分位差(IQR)。通过减去/增加1.5倍IQR来计算下界和上界。...标准偏差法标准偏差法（Standard Deviation Method）使用数据的标准差来判断数据点是否偏离了数据。上界和下界是均值和3倍标准差的加减。...标准偏差法可能不适用于小样本，因为标准偏差在小样本中可能不够稳定。 Z-分数法 Z-分数（Z-Score）法测量了数据点与数据集平均值之间的偏差，以标准化方式表示这个偏差。...filtered_df = df[(df['Salary_zscore'] = -3)] Z-分数法适用于各种类型的数据分布，不需要假设数据分布的形状...由于使用了随机性，它对高维数据和大数据集非常有效。但是这些方法执行的速度会很慢，如果对于速度要求比较严格还是需要谨慎选择。

2.5K3 0

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

$A_t$ 是有限的动作集合 $P$ 是基于环境的状态转移矩阵：其中每一项为智能体在某个状态 $s$ 下，采取动作 $a$ 后，与环境交互后转移到其他状态 $s^{'}$ 的概率值，表示为 $P(S{...$ 是折扣因子(discounted factor)，取值区间为 $0,1$ 所以MDP过程可以表示为 $(S,A,P,R,\gamma)$，如果该过程中的状态转移矩阵 $P$ 和奖励 $R(s,a)$...}(s,a)] \ &= \sum{a}[\nabla\pi(a|s)q{\pi}(s,a)+\pi(a|s)\nabla\sum{s^{'},r}p(s^{'},r|s,a)(r+v{\pi}(s^{...$ 上式为梯度策略定理的一个常见变形，但由于式中存在$q{\pi{\theta}}$，算法无法直接使用蒙特卡洛法来求取其中的期望。...可以使用蒙特卡洛采样法来求解（即上述公式），算法只需要根据策略来采样一个状态$s$、一个动作$a$和将来的轨迹，就能构造上述公式中求取期望所对应的一个样本。

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矩阵分析笔记（二）极大线性无关组

,\alpha_p线性表示如果每个\beta_j都可以由向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示，j=1,2,...,q。...,\beta_q可由\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示，用符号记为\{\beta_1,\beta_2,......,\alpha_p\}≤_{lin}\{\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t\} 证明：我们利用线性表示关系的矩阵表达。...：对m用数学归纳法 m=1时，n≥2。...,\beta_q\}，则p≤q 证明：用反证法，假设pq\times p}，使得 \begin{bmatrix}\alpha_1 &\alpha_2 & \cdots

1.8K2 0

Agens层次聚类

层次聚类分为两种：合并（自下而上）聚类(agglomerative) 分裂（自上而下）聚类(divisive) 目前使用较多的是合并聚类，本文着重讲解合并聚类的原理。..., 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] # 生成第一个分簇坐标 for i in range(0, 9):..., 'cluster9': 'P->X', 'cluster2': 'K->N', 'cluster7': 'O->Q', 'cluster6': 'Y->J'} 迭代分簇，直到满足K为止： # 判断分簇...>Y->J->U->T->R->L->O', 'cluster3': 'V->B->W->N->E->A->I->G', 'cluster2': 'C->H->Q->F->D->S->Z->K'}...>Y->J->U->T->R->L->O', 'cluster3': 'V->B->W->N->E->A->I->G', 'cluster2': 'C->H->Q->F->D->S->Z->K'} 由此可见

1.1K4 0

计算理论入门 1.1 命题逻辑

我们始终使用小写字母，如p，q和r来表示命题。以这种方式使用的字母称为命题变量。...这些运算符可以用于更复杂的表达式，如p∧(¬q)或(p∨q)∧(q∨r)。由简单的命题和逻辑运算符组成的命题被称为复合命题。可以在复合表达式中使用括号来表示运算符的求值顺序。...（提示：就像图1.1中的真值表那样，从p，q和r的八个值的组合开始，现在，解释为什么五个变量可能组合的值有32个，并描述如何系统地列出它们）。...) e) p∨(¬p) f) (p∧q) → (p∨q) 五、使用真值表来证明，以下每个命题在逻辑上等同于p↔q。...证明每个命题¬p，p∧q，p∨q，p→q，p↔q和p⊕q可以重写为逻辑等价命题，使用↓作为其唯一运算符。

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计算机维修技术在线阅读,西南大学19秋计算机维修技术在线作业

[单选题]在常见的BIOS报警信息中，下列各项中哪一项表示硬盘没有格式化，需要对硬盘分区进行格式化。( ) 2 u) ?...[多选题]微机维修工作中的观察法有( )等方法。...: M8 p* S” b& z1 [7 b A.触摸法 ; r9 R” a; i; vB.监听法) Y% L# W” _9 e’ q2 Z5 d C.插拔法 ( |” f) P( w....[判断题]AGP总线是加速图形总线/ i2 Z- K. I7 H X% k A.正确 ‘ b; x3 S- r! uB.错误 ( r3 K6 G Y+ z4 a, X38....[问答题]如何把一个“裸机”变为一个可使用的计算机系统。 ” U. z# o; }. Z0 O3 w* H. B8 {58.[问答题]论述微型计算机主板故障的检修过程。

2.2K4 0

Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）

背景在上一篇译文新手向——使用Keras+卷积神经网络玩小鸟中，展示了如何使用深度Q学习神经网络来玩耍FlapyBird。...L(\theta) = E_{x\sim p(x|\theta)}[R] ? 在这里，总奖励R的期望是在由参数θ调整的某一概率分布p(x∣θ) 下计算的。...是一个单元的输出层，使用sigmoid激活函数（输出0代表不加速，1表示全加速）。刹车。是一个单元的输出层，也使用sigmoid激活函数（输出0表示不制动，1表示紧急制动）。...沿车横向轴线的车速度 ob.speedZ (-oo, +oo) (km/h) 沿车的Z-轴线的车速度 ob.wheelSpinVel (0,+oo) (rad/s) 4个传感器组成的矢量，表示车轮的旋转速度...结果还不错，但是还不理想，因为它还没太学会使用刹车。学习如何刹车事实证明，要求AI学会如何刹车比转弯和加速难多了。原因在于当刹车的时候车速降低，因此，奖励也会下降，AI根本就不会热心于踩刹车。

1.8K2 0

义乌中学暑假集训 2021.07.14 D

现有两个人，其中一个从 s_1 走到 t_1，一个从 s_2 走到 t_2，问如何操作使得两人花费总时间最少？ n,m\leq 5000,0\leq k\leq 10^9。 Sol 这里给个非正解。...q.empty()) for(u=q.front(),q.pop(),i=fir[u];i;i=nxt[i]) if(F[to]>F[u]+1) p[to]=i,F[to]=F[u]+1...w[p[to]]) p[to]=i; return ; } I void U2(CI x){if(x==s2) return ;Sum+=(w[p[x]]>0),U2(son[p[x]^1]);...(x+y-z)) return 0.0; RI t=k/(x+y-z);t++;k%=(x+y-z); if(k>z) return 1.0*(x+y-2*z-(k-z))*(1.0/t...r-l)/3,rmid=lmid+(r-l)/3; if(check(x,y,lmid)<check(x,y,rmid)) l=lmid; else r=rmid;

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逻辑学中常见的定义、概念、运算符和其他基本要素

示例：P ∨ Q 表示“P 或 Q 至少有一个为真”。...示例：P ⊕ Q 表示“P 和 Q 中只有一个为真”。...假言三段论（Hypothetical Syllogism）：如果 P → Q 和 Q → R 都为真，则 P → R 为真。...3.3 归谬法（Reductio ad Absurdum）定义：假设某个命题为真，通过推导得出矛盾，从而证明该命题为假。 4....） P ∧ (Q ∨ R) ≡ (P ∧ Q) ∨ (P ∧ R) P ∨ (Q ∧ R) ≡ (P ∨ Q) ∧ (P ∨ R) 5.3 双重否定律（Double Negation） ¬(¬P) ≡

8031 0

深入浅出强化学习：从贝尔曼最优方程到策略迭代与值迭代的对比

状态价值函数 Vπ(s)V^\pi(s) 表示在策略 π\pi 下从状态 ss 出发的期望累积回报，而动作价值函数 Qπ(s,a)Q^\pi(s,a) 则表示在状态 ss 下采取动作 aa 后继续遵循策略...[R(s,a,s') + \gamma V^*(s')] Q∗(s,a)=∑s′P(s′∣s,a)[R(s,a,s′)+γmax⁡a′Q∗(s′,a′)]Q^*(s,a) = \sum_{s'} P(...马尔可夫决策过程的基本要素考虑一个标准的马尔可夫决策过程五元组 (S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,\gamma) ，其中： SS 表示状态空间 AA 表示动作空间 P(s′∣s,a)P(s'|s...[ R(s,a) + \gamma \sum_{s'} P(s'|s,a) V^\pi(s') \right] Qπ(s,a)=R(s,a)+γ∑s′P(s′∣s,a)∑a′π(a′∣s′)Qπ(s′,...s') \right] 类似地，动作价值函数的贝尔曼最优方程为： Q∗(s,a)=R(s,a)+γ∑s′P(s′∣s,a)max⁡a′Q∗(s′,a′)Q^*(s,a) = R(s,a) + \gamma

6431 0

谓词演算的推理理论

7611 0

深度解析强化学习经典算法：从Q-learning的收敛性到无限状态空间的挑战

在2025年的当下，强化学习已发展出完整的数学框架——马尔可夫决策过程（MDP），由五元组 (S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,\gamma) 定义：状态空间 SS 、动作空间 AA 、状态转移概率...与监督学习不同，强化学习面临"信用分配"的核心挑战——如何将延迟的奖励信号准确回溯到导致该奖励的先前动作。...从表格法到函数逼近的演进传统Q-learning采用表格形式存储每个状态-动作对的Q值，这种方法在离散且低维的问题中表现良好。...2 表示参数更新的噪声方差。...维度灾难：存储与计算的双重困境在无限状态空间场景下，表格表示法面临的首要挑战是维度灾难（Curse of Dimensionality）。

6691 0

彻底搞懂彩虹表的实现原理

方法三：彩虹表先构建一张表我们对于一个明文P，进行HASH算法H后得到了一个密文Q，可以进行如下表示 Q=H(P) 然后我们额外构建一个函数R（Reduce）。...那么表示为如下 P=R(Q) 这之后，就要开始一堆骚操作了我们先给定任意数P1，先进性一次H运算，得到Q1，即Q1=H(P1)。...假设循环得到n步长，我们就得到一条链，如下： P1-H-Q1-R-P2-H-Q2-R-P3-H-Q3-R-P4-H-Q4-.........-P(n-2)-H-Q(n-2)-R-P(n-1)-H-Q(n-1)-R-Pn 然后我们存储P1和Pn，其他的p都不存储，那么这就得到了一个类似于查表法的一张表，只不过他的数据量很明显要少了很多，少了n...它在各步的运算中，并不使用统一的R函数，而是分别使用R1…Rk共k个不同的R函数（下划线表示下标）。这样生成的哈希链集即被称为彩虹表。

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人工智能：第二章知识表示方法

自己的中文名用英文_如何根据姓名首字母排序

命题逻辑的推理规则

【人工智能 | 知识表示】问题规约法 & 谓词符号逻辑，良好的知识表示是解题的关键！（笔记总结系列）

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科学瞎想系列之一三二电机绕组(9)

快速找到离群值的三种方法

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

矩阵分析笔记（二）极大线性无关组

Agens层次聚类

计算理论入门 1.1 命题逻辑

计算机维修技术在线阅读,西南大学19秋计算机维修技术在线作业

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义乌中学暑假集训 2021.07.14 D

逻辑学中常见的定义、概念、运算符和其他基本要素

深入浅出强化学习：从贝尔曼最优方程到策略迭代与值迭代的对比

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深度解析强化学习经典算法：从Q-learning的收敛性到无限状态空间的挑战

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