第 1 章:该推断不是演绎有效的。完全有可能前提为真,而乔塞是西班牙少数不是天主教徒的人。但是,前提一起对结论给出了很好的(尽管不是决定性的)支持理由。因此,该推断是归纳有效的。
第 2 章:令
k 为“琼斯是个流氓”
f 为“琼斯是个傻瓜”
则推断符号化为:
¬fk∨fk 真值表检测结果为:
第一行,两个前提都为 T,而结论为 F。因此,该推断是无效的。
第 3 章:令
xS 为“x 看见枪击”
xH 为“x 听见枪击”
令考虑中的对象为所有人。推断符号化为:
第 4 章:令
令考虑中的对象为所有人。推断符号化为:
第 5 章:令
则推理符号化为:
该推断是无效的。 考虑如下情形:
第 6 章:令
则推断符号化为
第 7 章:令
则推断符号化为:
第 8 章:令
则推断符号化为:
该推断是无效的。考虑如下图示的情形组合:
第 9 章:令
则推断符号化为:
第 10 章:令
则推断形式化为:
第 11 章:令
则:
据互逆概率之间的关系可得,
第 13 章:将相关信息用表格表示如下:
计算期望值可得:
第 14 章:我们当然可以对给定的输入运行程序。如果它确实终止,则或早或晚它会终止,那时我们就知道它终止(尽管我们可能无法提前知道要多久它才会终止)。但是,如果它不终止,我们将永远无法知道这一点。无论计算持续了多长时间,如果它没停,这可能是因为它永远不会终止,但也可能只是它还没到终止的时候。我们没办法知道究竟处于哪种情形。
∃x xS∨∃x xH∃x(xS∨xH) 该推断是有效的。因为假设前提在某个情形为真,那就有某个对象 x 在该情形的论域中使得 xS∨xH 为真。据 ∨ 的真值条件,xS 为真或 xH 为真。在第 1 种情况下,有 ∃x xS;在第 2 种情况下,有 ∃x xH。因此无论哪种情况,∃x xS∨xH 在该情形都为真。
(ιx xR)P∀x xP 该推断是无效的。考虑某个情形 s,其中所有人都满足 P,但没有人满足 R。(也许比赛取消了!)那么前提在 s 为真。但摹状词 ιx xR 不指称任何东西。因此,结论在 s 为假。
bm¬(m∧¬b) 则 ¬b 为 T(且不为 F);因此 m∧¬b 为 T 和 F(两个合取项均为真,且其中一个为假);因此 ¬(m∧¬b) 为 T 和 F。在该情形下,两个前提均为 T,而结论不为 T。
□(¬f∧¬b)¬◊f∧¬◊b 该推断是有效的。因为假设前提在某个情形 s 为真,则两个合取项在该情形都为真。因此,没有关联情形 s′ 使得 f 为真(第 1 个合取项)或 b 为真(第 2 个合取项)。即,在每个关联情形 s′,¬f∧¬b 均为真。因此,结论在 s 为真。
bb→cc 该推断是无效的。 考虑某个情形 s,它有一个关联情形 s′,相关信息图示如下:
在每个 b 为真的情形,c 都为真。因此,b→c 在 s 为真。这样,两个前提在 s 均为真,但结论在 s 不为真。
rHr∧Gr r 在 s0 之前的所有时刻均为真,故 Hr 在 s0 为真。r 在 s0 之后的所有时刻均为真,故 Gs 在 s0 为真。因此,Hr∧Gs 在 s0 为真。但结论在 s0 不为真。
¬p=cpW∧¬cW 该推断是有效的。考虑任何前提为真的情形,则在该情形下,p 指称的任何对象都具有 W 表达的性质,而 c 指称的任何对象都不具有该性质。因此,据莱布尼茨律,p 和 c 指称不同的对象(假定没有什么可以既真又假!)。即,¬p=c 为真。
bc¬c∨b 该推断是无效的。 考虑某个 c 和 b 具有如下真值的情形:
则 ¬c 的真值为 0.5(1−0.5),因而 ¬c∨b 的真值也为 0.5(max(0.5,0.2))。这样两个前提都是可接受的(≥0.5),但结论不是可接受的。
推断是有效的。因为有 3 个高且富有的人,其中 2 个是快乐的,故 pr(h∣t∧w)=2/3;其中 1 个是不快乐的,故 pr(¬h∣t∧w)=1/3。因此,pr(h∣t∧w)>pr(¬h∣t∧w)。
第 12 章:第 1 问:考虑一个 100 人的具有该症状的典型样本,则 90 人得 A 病,10 人得 B 病。由于检查的正确率是 9/10,检查结果会告诉我们 90 个得 A 病的人中有 81 个得 A 病、9 人得 B 病;10 个得 B 病的人中有 9 人得 B 病、1 人得 A 病。因此,总共有 18 人检查结果为 B 病,因此一个随机抽中的人检查结果为 B 病的概率为 18/100。
第 2 问:令 r 为随机抽中的具有该症状的人,且令
b 为“r 得 B 病” t 为“r 的检查结果为 B 病”
pr(t∣b)=9/10,因为检查的正确率为 90%;
pr(b)=1/10,因为 10 人中有 1 人得 B 病;
pr(t)=18/100,据第 1 问。
pr(b∣t)=pr(t∣b)×pr(b)/pr(t)=109×101÷10018=1/2 E(t)E(¬t)=0.05×(−390)+0.95×(−90)=−105=0.05×(−1500)+0.95×0=−75 由于 E(¬t)>E(t),因此你应该不买保险。
第 15 章:没有。如果 n 是语句 ¬∃xProv(x,n) 的编码,则由于逻辑具有排中律,该理论能证明 ∃xProve(x,n)∨¬∃xProv(x,n)。但哥德尔定理表明 ¬∃xProv(x,n) 无法被证明,尽管它是真的。
0.05\−390 0.95\−90 0.05\−1500 0.95\0