помогите разобраться в задачах по логике : Гуманитарный раздел

Nastya333 в сообщении #557621 писал(а):

во 2 задаче я предположила, что всё это стороны( например, верхний левый угол квадрата) ???
и если они несовместимы, значит будет две круговые схемы, которые между собой никак не взаимосвязаны?

Даже если и со сторонами — верхняя стороны есть верхняя, левая — левая. Одна сторона не может быть одновременно и левой и верхней. Как это себе представить, чтобы одна сторона была и такой, и другой. Ведь так? Понятия попарно несовместимы.

Nastya333 в сообщении #557621 писал(а):

в 3 задаче : «Жизнь — это искусство делать верные выводы из неверных посылок»
Определение несоразмерное(определяющее понятие по объёму шире, чем определяемое понятие)

Нет. Какие ещё варианты ошибок остались? Кстати, Вас это определение устраивает?

Nastya333 в сообщении #557621 писал(а):

в 1задаче: -Метр делится на сантиметры.
Делению поддаются только общие понятия. Это логическая операция распределения объема на части по единому для них признаку (основанию деления)

Вооооот. Т.е. полученные члены при делении должны в сумме давать объем исходного понятия. Например, делим страны на коммунистические и не коммунистические. Весь объем исчерпали (круг поделили на 2 части). Даю подсказку: иногда логическое деление путают с разбиением целого на части. Деление же — это выделение вида из рода. Вид обладает всеми признаками рода + свой видообразующий признак. Например, корабль состоят из палубы, каюты. Это разбиение целого на части, но не деление. Деление было бы: корабли делятся на военные и гражданские, например. Часть не обладает всеми признаками целого.

— Пн апр 09, 2012 08:36:27 —

Nastya333 в сообщении #557657 писал(а):

и ещё задачки
4.Определить вид суждения, его термины и их распределенность
— а) все излишества губят здоровье
б) некоторые множества бесконечны

а) Общеутвердительное. Субъект(распределён)-излишества, предикат(не распределён)-губят здоровье.
б) Частноутвердительное. Субъект(распределён)-множества, предикат(не распределён)-бесконечны.

а) — да. б) — нет.

Ну вот если перед субъектом стоит слово «некоторые», как может быть распределен термин (т.е. взят в полном объеме). Явно же указано, что термин взять в части объема.

Nastya333 в сообщении #557657 писал(а):

5. Перевести на символический язык логики высказываний сложное суждение и выявить с помощью таблицы условия истинности этого суждения
— «Если бы Иван IV был зол по природе или не заботился об интересах государства, то он не отменил бы опричнины».

А-Иван IV был зол по природе
В-Иван IV не заботился об интересах государства
С-он не отменил бы опричнины.
АvВ(импликация)к С

Да.

Nastya333 в сообщении #557657 писал(а):

6.Сделать выводы посредством превращения.
— Вселенная бесконечна
решение: Вселенная не является не бесконечной.

Я бы уточнил, для порядка: Ни одна Вселенная не является не бесконечной

Nastya333 в сообщении #557657 писал(а):

7. Сделать выводы посредством обращения.
— Всякий студент обязан сдавать какие-нибудь экзамены.
решение: Некоторые экзамены обязаны сдавать все студенты.

Откуда взялось слово «все» перед студентами?

Nastya333 в сообщении #557657 писал(а):

8.Сделать выводы посредством противопоставления предикату.
— Некоторые существительные не склоняются.
??? может быть: склоняются некоторые существительные.

Нет. Некоторые не склоняемые части речи являются существительными.

Остальное чуть позже посмотрю.

Логика | Определение, типы и использование

Готтлоб Фреге

Смотреть все СМИ

Ключевые люди:

Аристотель
Джон Стюарт Милль
Бертран Рассел
Людвиг Витгенштейн
Альфред Норт Уайтхед

Похожие темы:

история логики
формальная логика
прикладная логика
металогический
философия логики

Просмотреть весь связанный контент →

логика , изучение правильных рассуждений, особенно в том, что касается составления выводов.

В этой статье рассматриваются основные элементы и проблемы современной логики, а также дается обзор ее различных областей. Для лечения исторического развития логики см. логика, история. Подробное обсуждение конкретных областей см. в статьях прикладной логики, формальной логики, модальной логики и логики философии.

Вывод — это управляемый правилом шаг от одного или нескольких утверждений, называемых посылками, к новому утверждению, обычно называемому заключением. Правило вывода называется сохраняющим истину, если вывод, вытекающий из применения правила, истинен всякий раз, когда истинны посылки. Выводы, основанные на правилах сохранения истины, называются дедуктивными, а изучение таких выводов известно как дедуктивная логика. Правило вывода считается действительным или дедуктивно действительным, если оно обязательно сохраняет истину. То есть в любом мыслимом случае, когда посылки верны, вывод, сделанный правилом вывода, также будет истинным. Выводы, основанные на действительных правилах вывода, также называются действительными.

(Прочитайте статью Стивена Пинкера о рациональности в «Британнике».)

Логика в узком смысле эквивалентна дедуктивной логике. По определению такое рассуждение не может дать никакой информации (в виде вывода), которая уже не содержится в посылках. В более широком смысле, близком к обыденному, логика также включает в себя изучение выводов, которые могут привести к выводам, содержащим действительно новую информацию. Такие выводы называются ампликативными или индуктивными, а их формальное изучение известно как индуктивная логика. Они иллюстрируются выводами, сделанными умными детективами, такими как вымышленный Шерлок Холмс.

Различие между дедуктивным и ампликативным выводами можно проиллюстрировать следующими примерами. Из посылки «кто-то всем завидует» можно сделать правильный вывод, что «все кому-то завидуют». Невозможно вообразить случай, когда посылка этого вывода верна, а заключение ложно. Однако, когда судебно-медицинский эксперт на основании определенных свойств набора человеческих костей делает вывод о приблизительном возрасте, росте и различных других характеристиках умершего человека, используемое рассуждение является ампликативным, потому что, по крайней мере, можно предположить, что сделанные им выводы являются ложными. ошибся.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.

Подпишитесь сейчас

В еще более узком смысле логика ограничивается изучением умозаключений, которые зависят только от определенных логических понятий, выражаемых так называемыми «логическими константами» (логику в этом смысле иногда называют элементарной логикой) . Наиболее важными логическими константами являются кванторы, пропозициональные связки и тождество. Квантификаторы являются формальными аналогами английских фраз, таких как «есть…» или «там существует…», а также «для каждого…» и «для всех…». Они используются в формальных выражениях, таких как (∃ x ) (читается как «есть индивидуум, назовите его x , такой, что относительно x верно то, что…») и (∀ y ) (читается как «для каждого индивидуума назовите его y , верно для y , что …»). Основные пропозициональные связки в английском языке аппроксимируются «не» (~), «и» (&), «или» (∨) и «если…, то…» (⊃). Идентичность, представленная знаком ≡, обычно переводится на английский язык как «… есть…» или «… идентично…». Два вышеприведенных примера предложений могут быть выражены как (1) и (2) соответственно:

(1) (∃ x )(∀ y ) ( x завидует y )

(2) (∀ y 90 026 )(∃ х ) ( х завидует y )

Способ, которым различные логические константы в предложении связаны друг с другом, известен как логическая форма предложения. Логическую форму также можно рассматривать как результат замены всех нелогических понятий в предложении логическими константами или общими логическими символами, известными как переменные. Например, заменив относительное выражение «a завидует b» на «E(a,b)» в (1) и (2) выше, можно получить (3) и (4) соответственно:

(3) (∃ x )(∀ y ) E( x , y )

(4)(∀ y 90 026 )(∃ х ) Е( х , y )

Формулы в (3) и (4) выше являются явным представлением логических форм соответствующих английских предложений. Изучение отношений между такими неинтерпретируемыми формулами называется формальной логикой.

Следует отметить, что логические константы имеют то же значение в логических формулах, таких как (3) и (4), как и в предложениях, которые также содержат нелогические понятия, такие как (1) и (2). Логическая формула, переменные которой заменены нелогическими понятиями (значениями или референтами), называется «интерпретируемой» пропозицией или просто «интерпретацией». Один из способов выразить правильность вывода из (3) в (4) состоит в том, чтобы сказать, что соответствующий вывод из предложения, подобного (1), в предложение, подобное (2), будет верным для всех возможных интерпретаций (3) и (4).

Правильные логические выводы становятся возможными благодаря тому факту, что логические константы в сочетании с нелогическими понятиями позволяют высказыванию представлять реальность. Действительно, эту репрезентативную функцию можно считать их наиболее фундаментальной чертой. Утверждение G, например, может быть правильно выведено из другого утверждения F, когда все сценарии, представленные F — сценарии, в которых F истинно, — также являются сценариями, представленными G — сценариями, в которых G истинно. В этом смысле (2) можно правильно вывести из (1), потому что все сценарии, в которых верно, что кто-то всем завидует, также являются сценариями, в которых верно, что всем завидует по крайней мере один человек.

Утверждение считается логически истинным, если оно истинно во всех возможных сценариях или «возможных мирах». Предложение противоречиво, если оно ложно во всех возможных мирах. Таким образом, еще один способ выразить правильность вывода от F к G состоит в том, чтобы сказать, что условное суждение «Если F, то G» (F ⊃ G) логически истинно.

Однако не все философы принимают эти объяснения логической достоверности. Для некоторых из них логические истины — это просто самые общие истины о реальном мире. Для других это истины об определенной незаметной части реального мира, содержащей абстрактные сущности, подобные логическим формам.

В дополнение к дедуктивной логике существуют другие разделы логики, изучающие умозаключения, основанные на таких понятиях, как знание того, что (эпистемическая логика), убеждение, что (доксастическая логика), время (логика времени) и моральное обязательство (деонтическая логика), среди прочих. Эти области иногда известны вместе как философская логика или прикладная логика. Некоторые математики и философы считают теорию множеств, изучающую отношения принадлежности между множествами, еще одной ветвью логики.

Различия между концептуальной, физической и логической моделями данных

Моделирование данных — это процесс планирования структуры для представления того, как информация и отношения между данными будут храниться в вашей системе.

Этот пост представляет собой краткое введение в моделирование данных, а также в три прогрессивных типа моделей данных: концептуальное моделирование данных, логическое моделирование данных и моделирование физических данных. Что делают эти модели данных? Кто должен участвовать в их создании? Как они создаются?

Это первая часть из трех статей о моделировании данных.

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс, помогающий понять структуру, форму и отношения информации. Как и любая модель, это упрощенная и несовершенная версия реальности. Но при тщательной и внимательной работе хорошо спроектированная модель данных сможет реагировать на изменения и соответствовать будущим требованиям.

Почему важно моделирование данных?

Создание модели данных — важный шаг в разработке приложений. Моделирование данных заставит вашу команду принимать решения о том, какие данные необходимы и как их собирать и структурировать.

На самом деле модель данных можно представить просто как «набор решений», утверждений и предположений. Даже если что-то смоделировано неправильно, эти предположения записываются и помогают команде в будущем понять, почему смоделировано именно так. Имея этот базовый уровень информации, команда в будущем сможет более тщательно обдумать, является ли внесение изменений правильным направлением действий.

Концептуальная, логическая и физическая модель данных

Существует три традиционных уровня моделирования данных. Не каждая команда обязательно будет строго следовать всем трем. Часто все три — концептуальная, логическая и физическая модели данных — объединяются в одно упражнение по моделированию.

Однако разделение процесса на эти три уровня может оказаться полезным. Каждый шаг закладывает основу для следующего:

1. 1. Концептуальная модель «что»
   2. Логика – «как» в деталях
   3. Физический — «как» реализации

Каждый уровень концептуальной, физической и логической моделей данных может включать в себя разные роли из вашей команды.

Концептуальная модель данных

Концептуальную модель данных можно рассматривать как модель данных «белая доска». Эта модель вообще не вникает в вопрос «как».

Для этой модели важно сосредоточиться на сборе всех типов данных (или «сущностей»), которые потребуются системе. В дополнение к сущностям концептуальная модель данных также будет охватывать:

• • Атрибуты: индивидуальных свойств объекта. Например, объект «человек» может иметь «имя» и «размер обуви». Объект «адрес» может иметь «почтовый индекс» и «город».
  • Отношения: как объект соединяется с другими объектами. Например, объект «лицо» может иметь один или несколько «адресов».

Наряду с сущностями, их атрибутами и отношениями концептуальная модель также может:

• • Организация области действия: какие объекты включены, но также и те, которые явно НЕ включены.
  • Определение бизнес-концепций/правил: Например, разрешено ли физическим лицам иметь несколько адресов? Как насчет нескольких писем? Должен ли он иметь уникальный идентификатор?

Концептуальная модель данных часто создается архитекторами совместно с заинтересованными сторонами и экспертами в предметной области.

Пример концептуальной модели данных

Существует множество «языков» для описания концептуальной модели данных. Но пока это задокументировано в доступной форме, это может быть так же просто, как прямоугольники и стрелки.

Вот пример концептуальной схемы, которая включает в себя два основных объекта: маршрута путешествия (и связанные с ним расписания) и авиакомпании :

Хотя они могут выглядеть как таблицы в реляционной базе данных, этап концептуального моделирования слишком рано принимать решение о как данные будут храниться. Это определение приходит позже: это могут быть таблицы, документы JSON, узлы графа, файлы CSV, блокчейн или любое другое количество носителей данных.

Логическая модель данных

Логическая модель данных является следующим шагом после того, как заинтересованные стороны согласовали концептуальную модель.

Этот шаг включает в себя заполнение деталей концептуальной модели. Еще слишком рано выбирать конкретную СУБД, но этот шаг может помочь вам решить, какие класс используемой базы данных (реляционной, документной и т. д.). Например, если вы решили реляционное , то пришло время решить, какие таблицы создавать. Если вы решили документ , то пришло время определить коллекции.

Определите детали каждого отдельного поля/столбца и связи. Сюда входят типы данных, размеры, длины, массивы, вложенные объекты и т. д.

Логическая модель обычно создается архитекторами и бизнес-аналитиками.

Пример логической модели данных

Например, при использовании реляционной модели логическая модель может выглядеть следующим образом:

Однако при наличии базы данных документов график может быть смоделирован как часть маршрута, непосредственно . Нет необходимости во внешнем ключе, но все же полезно думать о нем как о собственной подсущности. Таким образом, эта логическая модель может выглядеть так:

В случае расписания, которое имеет довольно маленькую конечную площадь, встраивание в ту же коллекцию имеет смысл. В случае, например, когда пользователь публикует сообщения в социальных сетях, количество которых не ограничено, имеет смысл моделировать отдельные коллекции.

Физическая модель данных

После определения логической модели пришло время фактически реализовать ее в реальной базе данных.

Если вы выбрали реляционную модель, варианты включают SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL и т. д. с базой документов. Одним из лучших вариантов для этого является Couchbase, база данных документов «NoSQL», которая поддерживает знакомые реляционные концепции, такие как JOIN, транзакции ACID 9.0166 и гибкие данные JSON.

Физическая модель данных должна включать:

• • Определенная СУБД (например, Couchbase)
  • Как хранятся данные (на диске/ОЗУ/гибриде/и т. д. Couchbase имеет встроенный кеш, чтобы обеспечить скорость ОЗУ с надежностью диска)
  • Как разместить репликации, сегменты, разделы и т. д. (Для Couchbase сегментирование и разделение выполняются автоматически. Репликация — это раскрывающийся список, в котором можно выбрать, сколько реплик вы хотите).

Физическая модель данных обычно создается администраторами баз данных и/или разработчиками.

Пример физической модели данных

Вот пример физической модели для Couchbase:

Иногда бывает полезно показать образцы данных вместе с физической моделью.

Вот пример документа маршрута:

JavaScript

{
«airlineid»: «airline_137»,
«исходный аэропорт»: «TLV»,
«аэропорт назначения»: «MRS»,
«остановки»: 0,
«расписание»: [
{ «день»: 0, «UTC»: «10:13:00», «рейс»: «AF198 дюймов },
{ «день»: 0, «UTC»: «01:31:00», «рейс»: «AF943» },
{ «день»: 1, «UTC»: «12:40:00», «рейс»: «AF356» },
// … и т. д …
]
}

А вот образец документа авиакомпании:

JavaScript

ключ: авиакомпания_137
{
«имя»: «Эйр Франс»,
«позывной»: «AIRFRANS»,
}

Это упрощенный вид реальной физической модели данных. Вы можете подписаться на бесплатную пробную версию Couchbase Capella и начать работать с этой моделью данных (кредитная карта не требуется).

Разница между концептуальной, логической и физической моделями данных

Каждая модель — это необходимый шаг на пути к созданию полезной модели данных для ваших приложений. Концептуальная модель данных — это самый высокий уровень и, следовательно, наименее подробный. Логическая модель данных предполагает более детальное продумывание реализации без фактической реализации чего-либо. Наконец, физическая модель данных опирается на требования логической модели данных для создания реальной базы данных.

Преимущества моделирования данных

Все преимущества прохождения процесса моделирования данных сводятся к общению:

• • Краткосрочное общение между заинтересованными сторонами для принятия решений о том, что важно, каковы бизнес-правила и как их реализовать.
  • Долгосрочная связь через спецификации базы данных, которые можно использовать для подключения ваших данных к другим службам через ETL (Couchbase может помочь вам сократить количество ETL, поскольку существует множество встроенных служб, которые помогут решить ваши расширяющиеся варианты использования — запрос , текстовый поиск, кэширование, аналитика, обработка событий, мобильная синхронизация).
  • Коммуникация, чтобы помочь вашей команде легче идентифицировать поврежденные или неверные данные.

Недостатки моделирования данных

Моделирование данных связано с затратами.

• • Это может быть потенциально долгий процесс. Он также может быть подвержен каскадному менталитету (например, ошибка, обнаруженная в процессе логического моделирования данных, может привести к полной переработке процесса концептуального моделирования).
  • Физическая реляционная модель может быть жесткой, и ее трудно изменить после создания физической модели данных (особенно в рабочей среде).
  • Физическую модель документа легко изменить в любое время, но она полагается на прикладной уровень для обеспечения соблюдения ограничений и типов данных.

• • С документной моделью Couchbase вы по-прежнему можете использовать транзакции JOIN и ACID, когда это необходимо, поэтому процесс моделирования должен быть знаком всем, кто привык к реляционному моделированию, но с дополнительной гибкостью и структурами данных, которые точно совпадают с объектами кода приложения. классы.

Если вы начинаете процесс логического моделирования с учетом базы данных документов, вы потенциально можете избежать времени цикла и воспользоваться преимуществами гибкости.