Читать контрольная по экономике отраслей: "Формирование и проверка гипотез" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

/ Формирование и проверка гипотез В логике методы рассуждений делятся на два класса: дедуктивные выводы и правдоподобные рассуждения (или недедуктивные выводы). Для выполнения дедуктивных выводов необходимы некоторые правила логического вывода; эти правила определены математической формальной системой, с помощью которой моделируются рассуждения и во многом соответствуют правилам логического вывода, которые используются в строгих математических доказательствах. Из предыдущих разделов мы уже знаем, что для систем логического анализа на основе E-структур предусмотрены два правила вывода – транзитивности и контрапозиции, с помощью которых формируется CT-замыкание структуры. Кроме того, для контроля корректности структуры используются методы проверки наличия или отсутствия коллизий. Эти методы не являются правилами вывода, но способствуют их успешной реализации.

Однако естественные рассуждения не ограничиваются только дедуктивными выводами. Дедукция, как правило, работает на заключительном этапе мыслительных процессов, когда построены некоторые исходные утверждения, которые имеют статус аксиом. Тогда получение следствий (теорем) из аксиом и проверка того, что некоторое утверждение является следствием из этих аксиом, относятся к дедукции В то же время сами аксиомы нередко формируются с помощью некоторых обобщений и творческой интуиции. Эта мыслительная деятельность относится уже к правдоподобным рассуждениям.

Понятно, что с помощью логики, по-видимому, невозможно отобразить все многообразие творческого поиска. Но некоторые его разновидности все же можно воспроизвести, используя строгие математические системы. Некоторые методы правдоподобных рассуждений могут быть реализованы с использованием математики и вполне возможна реализация их на компьютере. К ним относятся индукция (в узком смысле поиск закономерностей на примерах), абдукция (поиск объяснений для некоторых неожиданных и не выводимых из аксиом фактов или примеров) и формирование гипотез (поиск новых утверждений, не являющихся следствиями принятых аксиом).

Примером индукции в рассуждениях является вывод немецким астрономом Иоганном Кеплером (1571–1630) математических законов движения планет вокруг Солнца на основе данных астрономических наблюдений. Но индуктивные выводы не всегда бывают, безусловно, верными. Если мы, допустим, путешествуя по Европе и Азии, встречаем только белых лебедей, то мы можем сделать индуктивный вывод "Все лебеди белые". Но, если мы попадем в Австралию, то нам придется изменить свою точку зрения, так как там встречаются черные лебеди. В настоящее время многие методы поиска закономерностей на примерах развились в целую отрасль компьютерных технологий, которая получила название Data Mining.

Абдукцию мы рассмотрим позже. А в этом разделе познакомимся с гипотезами. По сути гипотеза – это новое знание, которое не является следствием принятых аксиом (или посылок). В то же время, чтобы гипотеза была корректной, она не должна противоречить нашим аксиомам – для E-структур это означает, что при добавлении сформулированной гипотезы в конкретную структуру не происходит логических конфликтов в виде коллизий.

Рассмотрим сначала самые простые случаи такого бесконфликтного обновления знаний. Пусть исходное

Похожие работы