[图解]建模相关的基础知识-05

news2025/1/20 18:31:22

1
00:00:01,510 --> 00:00:03,900
练习,我们就出这一道就行了

2
00:00:04,230 --> 00:00:07,210
这些都是像数理逻辑

3
00:00:08,140 --> 00:00:10,570
包括信息专业的

4
00:00:11,350 --> 00:00:12,900
包括文科的

5
00:00:12,910 --> 00:00:14,260
这都是通用的

6
00:00:14,920 --> 00:00:16,590
大把的题,到处都是

7
00:00:16,600 --> 00:00:18,830
大家网上都可以找到各种各样的教材

8
00:00:19,120 --> 00:00:20,690


9
00:00:20,780 --> 00:00:21,850
都是一样的

10
00:00:22,190 --> 00:00:23,530
可能用的符号有点区别

11
00:00:23,540 --> 00:00:25,280
但实际上背后道理都一样的

12
00:00:26,250 --> 00:00:30,270
用刚才我们讲的,一个是推理

13
00:00:31,190 --> 00:00:33,790
一个是推理,一个是变换

14
00:00:35,820 --> 00:00:39,790
刚才我们讲的那几个,推理的

15
00:00:41,080 --> 00:00:42,270
第2个就是变换

16
00:00:42,720 --> 00:00:45,850
包括前面的那个式子

17
00:00:45,860 --> 00:00:49,040
就是这个,可以把推理

18
00:00:49,050 --> 00:00:52,750
转成与或这种运算

19
00:00:54,920 --> 00:00:56,830
一个推理一个变换

20
00:00:57,490 --> 00:00:59,630
把它形式换一下

21
00:01:02,350 --> 00:01:05,300
也就是说,我们计算这些式子

22
00:01:05,810 --> 00:01:08,950
看哪些得出来结果为真的

23
00:01:09,860 --> 00:01:10,380
那就是真的

24
00:01:10,390 --> 00:01:14,130
如果得出来结果不知道是真是假的

25
00:01:14,920 --> 00:01:20,620
随着PQ的取值变化的,肯定不对了

26
00:01:21,300 --> 00:01:24,730
重言式或者叫永真式

27
00:01:24,740 --> 00:01:28,210
就是说不管PQR这些什么之类的

28
00:01:28,220 --> 00:01:29,050
取什么值

29
00:01:29,880 --> 00:01:31,200
这个结果永远都是真的

30
00:01:31,210 --> 00:01:33,760
这个式子永远都是为真的

31
00:01:35,210 --> 00:01:38,730
所以就需要我们一个个去算一下

32
00:01:40,930 --> 00:01:41,820
哪些是重言式

33
00:01:42,520 --> 00:01:44,100
当然有些是可以看出来的

34
00:01:44,110 --> 00:01:48,570
比如说,像这个

35
00:01:50,770 --> 00:01:54,270
如果P那么Q,而且如果Q那么R

36
00:01:54,280 --> 00:01:58,960
那么推理P到R,这个是直觉上可以看出来

37
00:01:58,970 --> 00:02:02,740
但是你要把它变成数学的这种推理

38
00:02:03,930 --> 00:02:05,820
需要把它展开来算的

39
00:02:08,910 --> 00:02:12,260
这个课上我们就不要求大家做了

40
00:02:13,360 --> 00:02:14,800
有空回去大家如果愿意

41
00:02:15,710 --> 00:02:18,550
之前如果在学校里面学过了想回顾一下

42
00:02:18,560 --> 00:02:19,750
可以自己算一下

43
00:02:20,190 --> 00:02:23,650
不想回顾就算了

44
00:02:23,900 --> 00:02:25,970
如果之前在学校里没学过的

45
00:02:28,300 --> 00:02:30,270
获取知识的渠道

46
00:02:30,940 --> 00:02:33,600
一个是学校里以前是信息专业的

47
00:02:33,610 --> 00:02:35,000
包括计算机软件的

48
00:02:35,350 --> 00:02:37,650
可能学校里学过,可能现在也忘光了

49
00:02:39,190 --> 00:02:40,980
大部分忘掉了

50
00:02:41,420 --> 00:02:43,570
第2个,不是计算机专业的

51
00:02:43,580 --> 00:02:45,190
后面可能参加过软考

52
00:02:46,170 --> 00:02:47,390
这些内容

53
00:02:47,920 --> 00:02:48,990
可能也接触到

54
00:02:50,310 --> 00:02:56,780
那么也会去学,其他途径的话

55
00:02:57,620 --> 00:02:58,790
因为你一旦工作以后

56
00:02:58,800 --> 00:03:01,860
你专门去学,这种机会不是很大

57
00:03:03,090 --> 00:03:05,630
就是说,如果大家已经有了这个知识

58
00:03:05,640 --> 00:03:06,990
就不用再做这个题了

59
00:03:07,120 --> 00:03:08,390
没有的话,可以做一下

1
00:00:00,860 --> 00:00:04,680
下面我演示一道怎么解题

2
00:00:05,470 --> 00:00:06,750
其他的大家自己做

3
00:00:06,880 --> 00:00:08,750
比如说,我做最简单的

4
00:00:08,760 --> 00:00:11,920
这一道

5
00:00:12,650 --> 00:00:20,100
P蕴含P与Q,到底是真还是假

6
00:00:20,440 --> 00:00:21,440
我们可以把它展开

7
00:00:21,770 --> 00:00:25,510
这个就把蕴含变成与或非这种计算

8
00:00:25,520 --> 00:00:28,350
就变成P的否

9
00:00:29,070 --> 00:00:29,380


10
00:00:29,390 --> 00:00:34,340
或,后面一样的,P与Q

11
00:00:35,670 --> 00:00:38,090
这个就相当于什么

12
00:00:38,460 --> 00:00:42,590
你看,这是或,这是与,实际上是分配律了

13
00:00:42,870 --> 00:00:48,910
非P或P

14
00:00:52,980 --> 00:00:54,760


15
00:00:54,770 --> 00:01:03,040
非P或P,与 非P或 Q

16
00:01:03,670 --> 00:01:03,980


17
00:01:04,800 --> 00:01:07,470
非P或P肯定为真了

18
00:01:07,960 --> 00:01:09,070
互补的

19
00:01:09,080 --> 00:01:09,830
肯定为真

20
00:01:11,520 --> 00:01:13,320
但是你要使这整个为真的话

21
00:01:13,570 --> 00:01:17,840
右边这个也必须为真

22
00:01:18,790 --> 00:01:20,330
这个必须为真的话

23
00:01:21,070 --> 00:01:24,100
这两个里面有一个真就够了,因为这是或

24
00:01:26,340 --> 00:01:29,220
但是这两个一定有一个为真吗

25
00:01:29,230 --> 00:01:29,860
不一定的

26
00:01:29,870 --> 00:01:35,950
如果这两个刚好都是假的,就不行了

27
00:01:36,170 --> 00:01:38,260
这两个都是假的,有没有可能,有的

28
00:01:38,270 --> 00:01:41,910
你看,比如说,Q是假的

29
00:01:43,140 --> 00:01:46,480
非P也是假的,P是真的

30
00:01:46,490 --> 00:01:52,170
也就是说,当P为真Q为假的时候

31
00:01:54,830 --> 00:01:57,030
那么右边这个就是假的

32
00:01:58,510 --> 00:02:00,720
右边这个假就使得整个式子怎么样

33
00:02:01,660 --> 00:02:05,080
它就是假的

34
00:02:06,740 --> 00:02:11,740
所以这个是不能作为永真式的

35
00:02:11,910 --> 00:02:15,410
因为它随着你取值范围的变化

36
00:02:15,920 --> 00:02:17,980
取值的变化而变化

37
00:02:19,190 --> 00:02:19,670
对不对

38
00:02:23,300 --> 00:02:26,530
这样来,其他的大家自己空就研究一下

1
00:00:01,570 --> 00:00:06,830
下一个要回顾的基本知识就是集合论

2
00:00:10,660 --> 00:00:12,610
首先我们来看集合,Set

3
00:00:14,740 --> 00:00:15,850
什么是集合

4
00:00:16,300 --> 00:00:19,250
实际上它是一个基本的概念

5
00:00:20,060 --> 00:00:22,250
没有办法直接定义的

6
00:00:22,260 --> 00:00:25,100
你要定义就是说,它是由

7
00:00:25,110 --> 00:00:28,210
一些可以区分的

8
00:00:28,460 --> 00:00:32,160
各自不同的元素组成的

9
00:00:32,330 --> 00:00:33,520
什么叫元素呢

10
00:00:36,950 --> 00:00:39,830
所以就像我们数学里面

11
00:00:39,840 --> 00:00:41,930
什么叫点,点怎么定义

12
00:00:46,190 --> 00:00:48,270
没有办法直接定义,只能描述

13
00:00:49,110 --> 00:00:53,180
就是说,有一些东西在一起,这些东西

14
00:00:54,490 --> 00:00:57,390
它们之间是没有顺序的

15
00:00:59,560 --> 00:01:00,990
而且也不能重复

16
00:01:01,560 --> 00:01:02,780
各自不同

17
00:01:03,110 --> 00:01:05,100
没有顺序的在一起

18
00:01:07,630 --> 00:01:13,820
所以你看,{1,2}集合,跟{2,1}是一样的

19
00:01:13,830 --> 00:01:16,290
{1,2,1}也是一样的

20
00:01:16,300 --> 00:01:17,810
因为这个1是重复的

21
00:01:19,920 --> 00:01:22,640
所以这里面只有两个元素

22
00:01:23,650 --> 00:01:32,020
1和2,首先,元素跟集合的关系

23
00:01:33,210 --> 00:01:36,730
x属于S集合

24
00:01:37,410 --> 00:01:40,210
也就是说,x是集合S的元素

25
00:01:42,570 --> 00:01:44,240
相反的,就是不属于了

26
00:01:46,280 --> 00:01:53,110
打个叉,不属于,集合还有一个概念,空集

27
00:01:55,280 --> 00:01:58,580
集合里面没有元素,空集

28
00:01:59,470 --> 00:02:02,560
还有一些默认的符号来表示集合

29
00:02:02,570 --> 00:02:04,420
Z代表整数

30
00:02:04,900 --> 00:02:07,780
N代表自然数,等等

31
00:02:10,650 --> 00:02:11,920
比如说右边这个例子

32
00:02:11,930 --> 00:02:15,690
P等于这些集合

33
00:02:16,660 --> 00:02:17,940
2357

34
00:02:17,950 --> 00:02:19,820
这显然是一些自然数了

35
00:02:21,640 --> 00:02:25,380
W就是一些字符串的集合

36
00:02:29,970 --> 00:02:34,180
所以下面这些是成立的,-5不属于自然数

37
00:02:36,230 --> 00:02:36,750
负数

38
00:02:37,530 --> 00:02:38,890
-6属于整数

39
00:02:39,570 --> 00:02:39,880
这个对

40
00:02:41,190 --> 00:02:44,110
然后'4'这个字符不属于自然数

41
00:02:44,240 --> 00:02:44,830
这也对

42
00:02:47,190 --> 00:02:52,120
星期四属于W,对

43
00:02:53,540 --> 00:02:57,050
7属于P集合,对

44
00:02:59,300 --> 00:03:08,660
集合的表达方式可以分两种

45
00:03:08,870 --> 00:03:11,980
一个是直接列出来,有多少个

46
00:03:12,110 --> 00:03:15,190
13579列出来

47
00:03:15,700 --> 00:03:20,870
我们看这里,a字符,2

48
00:03:20,880 --> 00:03:25,920
然后,c字符,4,也可以放在同一个集合里面

49
00:03:27,310 --> 00:03:29,020
看起来它类型不一样

50
00:03:29,110 --> 00:03:32,870
但我们把类型放大一点

51
00:03:32,880 --> 00:03:34,110
实际上还是一样的

52
00:03:34,120 --> 00:03:36,310
你就可以认为它是对象

53
00:03:36,600 --> 00:03:37,280
都是东西

54
00:03:37,940 --> 00:03:42,970
所以如果我们的类型

55
00:03:42,980 --> 00:03:45,130
更抽象,它们是一样的

56
00:03:45,970 --> 00:03:51,130
包括集合,你看8,6,这是元素

57
00:03:51,470 --> 00:03:53,930
然后里面有一个集合,8,6组成的集合

58
00:03:53,940 --> 00:03:55,280
这也是一个元素

59
00:03:58,980 --> 00:04:00,000
看起来类型不一样

60
00:04:00,010 --> 00:04:01,560
但是如果你把它放大了

61
00:04:03,540 --> 00:04:04,810
往更抽象来看

62
00:04:04,940 --> 00:04:10,910
可以找到一个共同的类型,列出来

63
00:04:11,820 --> 00:04:14,300
显然这种列举只适合于什么

64
00:04:15,580 --> 00:04:16,980
量比较少的

65
00:04:16,990 --> 00:04:24,590
而且它的结果是定下来的

66
00:04:25,900 --> 00:04:27,010
量比较少

67
00:04:27,740 --> 00:04:32,980
如果这个里面的数量是无限的

68
00:04:33,920 --> 00:04:37,080
就像刚才整数字符串一样

69
00:04:37,770 --> 00:04:39,340
你怎么列举

70
00:04:40,490 --> 00:04:43,890
所以可以用谓词来表达

71
00:04:43,900 --> 00:04:51,080
比如说x属于S,然后这里面P(x)

72
00:04:51,460 --> 00:04:54,410
以x为变量的一个谓词

73
00:04:55,560 --> 00:05:00,930
就是S里面符合P(x)这个谓词为真的

74
00:05:01,680 --> 00:05:04,680
这些元素,这就是这个集合的意思

75
00:05:04,690 --> 00:05:10,660
这样表达,竖杠右边

76
00:05:11,760 --> 00:05:14,400
这个是一个条件,一个谓词

77
00:05:16,830 --> 00:05:18,060
变体还有很多了

78
00:05:18,800 --> 00:05:23,600
x是这个,然后条件是这个

79
00:05:25,620 --> 00:05:29,300
然后这边这样,还可以更复杂一点

80
00:05:29,310 --> 00:05:31,750
这个不是说属于什么

81
00:05:31,760 --> 00:05:37,400
属于在这里,这是条件

82
00:05:38,320 --> 00:05:44,740
然后这个是元素

83
00:05:46,310 --> 00:05:47,990
这就是符合这个条件的

84
00:05:48,120 --> 00:05:50,230
然后计算这个,就成为一个集合

85
00:05:53,820 --> 00:05:54,680
这样来表达

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实战篇Redis 开篇导读 亲爱的小伙伴们大家好&#xff0c;马上咱们就开始实战篇的内容了&#xff0c;相信通过本章的学习&#xff0c;小伙伴们就能理解各种redis的使用啦&#xff0c;接下来咱们来一起看看实战篇我们要学习一些什么样的内容 短信登录 这一块我们会使用redis共…

碳素钢化学成分分析 螺纹钢材质鉴定 钢材维氏硬度检测

碳素钢的品种主要有圆钢、扁钢、方钢等。经冷、热加工后钢材的表面不得有裂缝、结疤、夹杂、折叠和发纹等缺陷。尺寸和允许公差必须符合相应品种国家标准的要求。 具体分类、按化学成分分类 &#xff1a; 碳素钢按化学成分&#xff08;即以含碳量&#xff09;可分为低碳钢、中…

问题:军保卡不允许开立附属卡,不能开展境外交易,不开通云闪付工功能() #其他#经验分享

问题&#xff1a;军保卡不允许开立附属卡&#xff0c;不能开展境外交易&#xff0c;不开通云闪付工功能&#xff08;&#xff09; A&#xff0e;A&#xff1a;正确 B&#xff0e;B&#xff1a;错误 参考答案如图所示

在线渲染3d怎么用?3d快速渲染步骤设置

在线渲染3D模型是一种高效的技术&#xff0c;它允许艺术家和设计师通过互联网访问远程服务器的强大计算能力&#xff0c;从而加速渲染过程。无论是复杂的场景还是高质量的视觉效果&#xff0c;在线渲染服务都能帮助您节省宝贵的时间。 在线渲染3D一般选择的是&#xff1a;云渲染…

React的useState的基础使用

import {useState} from react // 1.调用useState添加状态变量 // count 是新增的状态变量 // setCount 修改状态变量的方法 // 2.添加点击事件回调 // userState实现计数实例import {useState} from react// 使用组件 function App() {// 1.调用useState添加状态变量// coun…

Python下载库

注&#xff1a;本文一律使用windows讲解。 一、使用cmd下载 先用快捷键win R打开"运行"窗口&#xff0c;如下图。 在输入框中输入cmd并按回车Enter或点确定键&#xff0c;随后会出现这个画面&#xff1a; 输入pip install 你想下载的库名&#xff0c;并按回车&…

使用MATLAB的BP神经网络进行数据分类任务(简单版)

BP神经网络&#xff0c;即反向传播&#xff08;Backpropagation&#xff09;神经网络&#xff0c;是一种多层前馈神经网络&#xff0c;它通过反向传播算法来更新网络权重。这种网络结构特别适合于分类和回归任务。 MATLAB环境设置 在开始之前&#xff0c;请确保MATLAB环境已经…

【设计模式深度剖析】【5】【行为型】【迭代器模式】

&#x1f448;️上一篇:策略模式 设计模式-专栏&#x1f448;️ 文章目录 迭代器模式定义英文原话直译如何理解呢&#xff1f; 迭代器模式的角色1. Iterator&#xff08;迭代器&#xff09;2. ConcreteIterator&#xff08;具体迭代器&#xff09;3. Aggregate&#xff08;聚…

【Git】如何不管本地文件,强制git pull

要在 Git 中强制执行 git pull 操作&#xff0c;忽略本地文件的更改&#xff0c;可以按照以下步骤操作&#xff1a; 保存当前工作状态&#xff1a;如果你有未提交的更改&#xff0c;可以使用 git stash 将这些更改存储起来。 git stash强制拉取最新代码&#xff1a;使用 git re…

物联网学习小记

https://www.cnblogs.com/senior-engineer/p/10045658.html GOSP: 提供类似Qt的API接口&#xff0c;仅需要几百KB的硬件资源&#xff08;比Qt小的多&#xff09;&#xff0c;能运行在Qt不支持的低配置硬件上&#xff08;对Qt生态形成补充&#xff09;&#xff0c;适用于嵌入式…

基于SpringBoot+Vue单位考勤系统设计和实现(源码+LW+调试文档+讲解等)

&#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝1W,CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌&#x1f497; &#x1f31f;文末获取源码数据库&#x1f31f; 感兴趣的可以先收藏起来&#xff0c;还…

YOLOv5车流量监测系统研究

一. YOLOv5算法详解 YOLOv5网络架构 上图展示了YOLOv5目标检测算法的整体框图。对于一个目标检测算法而言&#xff0c;我们通常可以将其划分为4个通用的模块&#xff0c;具体包括&#xff1a;输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端&#xff0c;对应于上图中的4个红色模块。Y…

【Python错误】:AttributeError: ‘generator‘ object has no attribute ‘next‘解决办法

【Python错误】&#xff1a;AttributeError: ‘generator’ object has no attribute next’解决办法 在Python中&#xff0c;生成器是一种使用yield语句的特殊迭代器&#xff0c;它允许你在函数中产生一个值序列&#xff0c;而无需一次性创建并返回整个列表。然而&#xff0c;…

网线制作(双绞线+水晶头)——T568B标准

参考视频&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1KQ4y1i7zP/ 1、使用剥线器 2、将线捋顺、排序、剪掉牵引线 记忆技巧 1.线序颜色整体是一浅一深 2.颜色顺序是黄、蓝、绿、棕 一个黄种人、从上向下看&#xff0c;分别看到的是蓝天、青草(绿)、泥土(棕色) 3.中间两根浅…

常见机器学习概念

信息熵 信息熵&#xff08;information entropy&#xff09;是信息论的基本概念。描述信息源各可能事件发生的不确定性。20世纪40年代&#xff0c;香农&#xff08;C.E.Shannon&#xff09;借鉴了热力学的概念&#xff0c;把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”&…

大数据环境搭建@Hive编译

Hive3.1.3编译 1.编译原因1.1Guava依赖冲突1.2开启MetaStore后运行有StatsTask报错1.3Spark版本过低 2.环境部署2.1jdk安装2.2maven部署2.3安装图形化桌面2.4安装Git2.5安装IDEA 3.拉取Hive源码4.Hive源码编译4.1环境测试1.测试方法——编译2.问题及解决方案&#x1f4a5;问题1…

了解JVM中的Server和Client参数

了解JVM中的Server和Client参数 Java虚拟机&#xff08;Java Virtual Machine&#xff0c;JVM&#xff09;作为Java程序运行的核心&#xff0c;提供了多种参数来优化和调整程序的性能和行为。其中&#xff0c;-server和-client是两个重要的参数&#xff0c;分别用于配置JVM在服…