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人工智能的逻辑基础
有人可能会认为我们的第一原则应该是没有争议的。然而，在新领域，知识库仍然主要与实践和案例研究相关，数学化的尝试往往会遭到强烈抵制。（例如，我们中的一个人记得在 20 世纪 50 年代听到一些电气工程师抱怨微分方程与电路和控制系统的研究无关！）我们并不声称了解某个领域的数学思想和技术就是在该领域取得成功所需的全部——无论是在研究还是在实践中。然而，我们确实注意到，在成熟的科学和工程领域中，成功的准备总是包括对该领域的数学工具的扎实基础。这种准备提供了解释、理解和建立学科所需的所有重要框架。由于人工智能领域相对较新，因此“形式主义者”和“实验主义者”之间存在激烈的争论也就不足为奇了。形式主义者声称实验主义者会进步得更快
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑语境性和非局部性的条件
语境性和非局域性是量子统计所表现出的非经典性质，其含义深刻影响着量子理论的基础和应用。在本文中，我们对逻辑语境性和不等式证明提供了一些见解。前者可以理解为语境性的可能性版本，而后者是指不基于某些非语境性（或贝尔）不等式违反的量子语境性和非局域性的证明。我们所说的“可能性”是指结果的可能性描述，这些结果为布尔变量，当相应概率严格大于零时，其值为 1，否则为 0。本研究旨在从我们所谓的可能性悖论中建立这两个概念之间的桥梁，可能性悖论是一组可能性条件，其发生意味着语境性和非局域性。作为主要结果，我们证明了可能性悖论的存在，其发生是一类非常重要的场景中逻辑语境性的必要和充分条件。最后，我们讨论了这些可能性悖论的完整性所带来的一些有趣的后果。
通过计算机理解逻辑推理...
摘要 本学术研究旨在扩展对计算机系统中逻辑推理的理解。随着应用程序的不断创新，现代技术创新创造了计算机软件，使人们只需单击按钮即可完成日常工作。在计算机工程领域，获得逻辑推理能力对于应变和建立技术解决方案至关重要。通过技术的创新和进步，应用程序开发人员继续为进步伸出了轻松之手。这种轻松之手通过提供便利的应用程序来标记。获得逻辑应用程序的组件是传感器、粗糙集理论、空间图像和人工智能。 关键词：逻辑、计算机系统、应用程序、进步。 1. 简介 在不断的技术进步和进步中，世界各地目前都需要多样化、富有创造力和聪明的问题解决者。计算机工程领域培训个人帮助构建和创新计算机的不同组件。这门工程学科旨在确保计算机的所有各种元素能够很好地结合在一起，并有助于提高用户的工作效率 [1]。根据计算机工程，逻辑性是一种创建推理来证明另一个陈述的能力。提高逻辑推理能力可以帮助人们在这个工程领域取得成功，因为在设计程序时，逻辑通常用于理解和正确使用符号语言 [2]。对于所有职业来说，逻辑思维能力都被认为对工作环境至关重要。任何职位的员工都可能被要求找到某些问题的解决方案，而这些问题可能是他们专业领域与生俱来的；因此，工作场所中逻辑思维技能利用得越多，员工决策过程的生产力就越高，错误就越少 [3]。但在以逻辑技能为目标的计算机系统的帮助下，用户可以准确地将交给他们的问题或一组
逻辑马尔可夫决策计划 - 人
在过去的几年中，在扩展具有处理对象的能力的概率和随机框架方面有很多工作，例如。（Anderson等，2002; DˇSeroski等，2001; Friedman等，1999; Kersting＆de Raedt，2001; Kersting等，2003; Muggleton，1996）。从归纳逻辑程序或关系学习的角度来看，这些问题是对使用关系或计算逻辑表示的命题表示的升级。已经报道了这一方向的各种成功。的确，Friedman等人。（1999）以及Kersting和De Raedt（2001）升级贝叶斯网络，Muggleton（1996）升级随机传统语法，Anderson等。（2002）和Kerting等。（2003）升级（隐藏）马尔可夫模型。本文的第一个贡献是一种新颖的形式主义的介绍，称为逻辑马尔可夫决策计划（LOMDPS），该计划将马尔可夫决策过程与计算逻辑相结合。结果是
逻辑熵简介及其与...的关系
1 在一些较早的文献中，偏序被写成相反的形式，即“不细化”，因此顶部和底部以及连接和相遇互换（[1]；[2]）。 2 在范畴论中，子集的概念推广到子对象或“部分”的概念，“部分”的对偶概念（通过反转箭头获得）是划分的概念。” [5，第 85 页]
计算思维、空间和逻辑技能。
计算思维 (CT) 实施的教学成果近来已被定义，同时，人们已提出了不同的教学方法。从认识论的角度来看，一些心理学方面及其与一般构想的关系值得进一步研究。本研究旨在评估计算思维与逻辑思维、发散思维和空间技能之间的关系。对 3 至 5 年级的学生进行了 Elithorn 测试、Raven 渐进矩阵和创造性思维测试，第一次培训的样本为 51 名学生，第二次培训的样本为 43 名学生。测试在编码活动之前和之后进行。教师和研究人员合作制定和实施培训。活动包括八个研讨会，基于几个与 CT 相关的过程（规划、使用积木解决问题、故事板、使用 LegoWeDo 和 Scratch 编码）。以焦点小组和访谈的形式收集定性数据，以调查实验结束时教师的看法。结果显示，CT 与空间规划相关，与逻辑思维相关，与创造性思维没有影响。这些结果进一步阐明了最近的 CT 理论框架，其中空间技能发挥着有意义的作用。 L'implementazione del Pensiero Computazionale (PC) sin dalla scuola propone un cambio di paradigma nei diversi approcci pedagogico-didattici.认识论的观点、心理学的角度以及与一般性原则的关系。 Il Presente studio propone di valuetare rapporto tra pensierologico, pensiero divergente e compenze spaziali con il PC. Elithorn 的测试、Raven 的渐进式测试、Creativo 创意的测试和同学 (N=94) 的频繁测试，由于 anni scolastici 的缘故，在 primaria primaria durante 中经常出现 le classi terze、quarte e quinte della primaria primaria。我测试了 sono stati somministrati prima e dopo le attività diprogrammazione。 Insegnanti and Ricercatori hanno Collaborato alla progettazione e alla