如何使用Z-表示法证明(p^q) ^(q -> r) <-> r？_如何在pyomo中编写约束，如果p或q，那么r？_如何将形式为P->Q->R的命题同时应用于Coq中的两个假设P和Q？ - 腾讯云开发者社区

～Q 　　(4) 分配律　　P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) 　　P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R) 　　(5) 交换律　　P∧Q等价于Q∧P 　　P∨Q等价于Q∨P ...　　(6) 结合律　　(P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R) 　　(P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R) 　　(7) 逆否律　　P→Q等价于～Q→～P 　　此外，还可建立下列等价关系：　　(8...(x)∨Q(x)］等价于　　(x)P(x)∨(x)Q(x) 　　(10) (x)P(x)等价于(y)P(y) 　　(x)P(x)等价于(y)P(y) 证明：否定之否定，～(～P)等价于P。 ...和知识的陈述式表示相对应的是知识的过程式表示。所谓过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。...谓词逻辑法采用谓词合适公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。

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自己的中文名用英文_如何根据姓名首字母排序

-'~-)Z-)b-+>-+p", "heng": "?J?...z-,T-:L-:Q-:W-:u", "mi": "!s#p$A(w)')w*C1d2b2}3p407c;>;F?bClH{J#K'K/L}N#N6PaU*WZW[WcX1Z....-)|-)Z-)X-(z-(2-&U-&0-%g-$C~g~`~A~>|`yrxEu+tat#rjqYq,nAmkm5m.lzjag@b]bXbRbB`l^&]q]gWYU@U3TsTlSpP_P>P%...e~:p>[$XOVUU8U*TwR1Q&PYKrEy6E5K't'k'c", "za": "-4$-+Z-'b-'X-'2-$c-!c~B~:~5i}]s[$NyKr?r?...%", "n": "-&)-#a", "huan": "-%v-$Z-$Y~G}D{_zWw@w2r.q[pYp0okm8l!

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命题逻辑的推理规则

推理方法证明前提 A 推出结论 B 的方法有三种：真值表法等值演算法(利用等值式) 在自然推理系统 P 中用推理规则证明（重点）推理规则：以下规则虚熟记于心, 下述逗号可以理解成并且...p\rightarrow r (传递性) 等价三段论：p\leftrightarrow q,q\leftrightarrow r\Rightarrow p\leftrightarrow r(传递性)...q\vee s 推理证明的一般步骤：例 1：证明下述式子： (p\vee q)\wedge(p\leftrightarrow r)\wedge(q\rightarrow s)\Rightarrow...s,\neg s 结论：\neg q 一般证明法：步骤公式理由 1 $\neg s$ 前提引入 2 $r\rightarrow s$ 前提引入 3 $\neg r$ 1,2 拒取式 4 $p\vee...用归谬法 (反证法) 证明：思想：将结论否定，在由此推出矛盾步骤公式理由 1 $\neg\neg q$ 附加前提引入，假设羊儿吃草 2 $q$ 1，置换规则 3 $p\vee q$ 2, 附加律

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离散数学与组合数学-01集合论

,商的英文是quotient,所以用Q来表示 R表示集合理论中的实数集,而复数中的实数部分也以此符号为代表,英文是real numbe 1.2 集合表示 1.2.1属于关系 \alpha \in...一般使用平面上的方形或圆形表示一个集合，而使用平面上的一个小圆点来表示集合的元素。...零率又称为幺律，这是因为在抽象代数中，如果存在一个元a,对任意元x，均有ax=xa=a,则称a为零元德摩根率：非(P 且 Q) = (非 P) 或 (非 Q) ，非(P 或 Q) = (非 P)...且 (非 Q) 分配率的文氏图说明： 1.6.2 证明证明方法德摩根律证明 1.7 可数集合与不可数集合 1.7.1 自然数集的定义定义 (皮亚诺公理) 定义 (冯 • 诺依曼的自然数定义...) 1.7.2 如何比较集合的大小？

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快速找到离群值的三种方法

四分位极差法首先找到第一和第三个四分位数值，通常记为Q1和Q3。然后用Q3减去Q1计算四分位差(IQR)。通过减去/增加1.5倍IQR来计算下界和上界。...标准偏差法标准偏差法（Standard Deviation Method）使用数据的标准差来判断数据点是否偏离了数据。上界和下界是均值和3倍标准差的加减。...标准偏差法可能不适用于小样本，因为标准偏差在小样本中可能不够稳定。 Z-分数法 Z-分数（Z-Score）法测量了数据点与数据集平均值之间的偏差，以标准化方式表示这个偏差。...filtered_df = df[(df['Salary_zscore'] = -3)] Z-分数法适用于各种类型的数据分布，不需要假设数据分布的形状...由于使用了随机性，它对高维数据和大数据集非常有效。但是这些方法执行的速度会很慢，如果对于速度要求比较严格还是需要谨慎选择。

1.1K3 0

科学瞎想系列之一三二电机绕组(9)

Z-υ•p，转向或顺转或反转、转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)的谐波磁场(⑴式中第三项和式）。...1.4 极对数为k•Z-υ•p的谐波磁场产生的υ次谐波电势极对数为k•Z-υ•p的谐波磁场转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)，磁场幅值也为Bυk。...±1)•(α/2)]} =sin(180º•q±q•α/2)÷[q•sin(180º±α/2)] =±sin(q•α/2)÷[q•sin(α/2)] =±Kd1...(20) 以上两式中Y1和τ均用槽数表示。...；再看(23)式所示谐波磁场，其极对数为p，转速为±υ•n1，“±”号表示磁场的转向，取“+”号时表示该谐波磁场转向与基波转向相反(反转)，取“-”号时表示该谐波磁场转向与基波转向相同(顺转)。

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ECCV 2022 | VisDB：基于学习的密集人体鲁棒估计

基于密集热图的表示可以保留图像域中的空间关系并对预测的不确定性进行建模。它被证明可以有效地定位可见关节/顶点，并且可以灵活拟合输入图像。...最后，通过使用可见性作为 3D 网格预测的置信度，作者证明了 VisDB 是一种强大的中间表示，它允许模型更有效地回归和/或优化 SMPL 参数。...为了证明该方法的有效性，作者对现有技术使用的多个人类数据集进行了广泛的实验。...作者展示了密集的可见性预测如何用于鲁棒的人体估计。首先，作者利用遮挡标签来监督顶点深度预测。其次，我们通过使用可见性作为置信度权重来回归和优化 SMPL 参数以适应 VisDB（部分主体）输出。...x, y)} v^z-\min _{\bar{v} \in \bar{Q}(x, y)} \bar{v}^z\right), \end{equation} 其中 Q(x, y) 是投影到离散图像坐标

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强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

$A_t$ 是有限的动作集合 $P$ 是基于环境的状态转移矩阵：其中每一项为智能体在某个状态 $s$ 下，采取动作 $a$ 后，与环境交互后转移到其他状态 $s^{'}$ 的概率值，表示为 $P(S{...$ 是折扣因子(discounted factor)，取值区间为 $0,1$ 所以MDP过程可以表示为 $(S,A,P,R,\gamma)$，如果该过程中的状态转移矩阵 $P$ 和奖励 $R(s,a)$...}(s,a)] \ &= \sum{a}[\nabla\pi(a|s)q{\pi}(s,a)+\pi(a|s)\nabla\sum{s^{'},r}p(s^{'},r|s,a)(r+v{\pi}(s^{...$ 上式为梯度策略定理的一个常见变形，但由于式中存在$q{\pi{\theta}}$，算法无法直接使用蒙特卡洛法来求取其中的期望。...可以使用蒙特卡洛采样法来求解（即上述公式），算法只需要根据策略来采样一个状态$s$、一个动作$a$和将来的轨迹，就能构造上述公式中求取期望所对应的一个样本。

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矩阵分析笔记（二）极大线性无关组

,\alpha_p线性表示如果每个\beta_j都可以由向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示，j=1,2,...,q。...,\beta_q可由\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示，用符号记为\{\beta_1,\beta_2,......,\alpha_p\}≤_{lin}\{\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t\} 证明：我们利用线性表示关系的矩阵表达。...：对m用数学归纳法 m=1时，n≥2。...,\beta_q\}，则p≤q 证明：用反证法，假设p<qT\in \mathbb{F}^{q\times p}，使得 \begin{bmatrix}\alpha_1 &\alpha_2 & \cdots

1.4K2 0

计算理论入门 1.1 命题逻辑

我们始终使用小写字母，如p，q和r来表示命题。以这种方式使用的字母称为命题变量。...这些运算符可以用于更复杂的表达式，如p∧(¬q)或(p∨q)∧(q∨r)。由简单的命题和逻辑运算符组成的命题被称为复合命题。可以在复合表达式中使用括号来表示运算符的求值顺序。...（提示：就像图1.1中的真值表那样，从p，q和r的八个值的组合开始，现在，解释为什么五个变量可能组合的值有32个，并描述如何系统地列出它们）。...) e) p∨(¬p) f) (p∧q) → (p∨q) 五、使用真值表来证明，以下每个命题在逻辑上等同于p↔q。...证明每个命题¬p，p∧q，p∨q，p→q，p↔q和p⊕q可以重写为逻辑等价命题，使用↓作为其唯一运算符。

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Agens层次聚类

层次聚类分为两种：合并（自下而上）聚类(agglomerative) 分裂（自上而下）聚类(divisive) 目前使用较多的是合并聚类，本文着重讲解合并聚类的原理。..., 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] # 生成第一个分簇坐标 for i in range(0, 9):..., 'cluster9': 'P->X', 'cluster2': 'K->N', 'cluster7': 'O->Q', 'cluster6': 'Y->J'} 迭代分簇，直到满足K为止： # 判断分簇...>Y->J->U->T->R->L->O', 'cluster3': 'V->B->W->N->E->A->I->G', 'cluster2': 'C->H->Q->F->D->S->Z->K'}...>Y->J->U->T->R->L->O', 'cluster3': 'V->B->W->N->E->A->I->G', 'cluster2': 'C->H->Q->F->D->S->Z->K'} 由此可见

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计算机维修技术在线阅读,西南大学19秋计算机维修技术在线作业

[单选题]在常见的BIOS报警信息中，下列各项中哪一项表示硬盘没有格式化，需要对硬盘分区进行格式化。( ) 2 u) ?...[多选题]微机维修工作中的观察法有( )等方法。...: M8 p* S” b& z1 [7 b A.触摸法 ; r9 R” a; i; vB.监听法) Y% L# W” _9 e’ q2 Z5 d C.插拔法 ( |” f) P( w....[判断题]AGP总线是加速图形总线/ i2 Z- K. I7 H X% k A.正确 ‘ b; x3 S- r! uB.错误 ( r3 K6 G Y+ z4 a, X38....[问答题]如何把一个“裸机”变为一个可使用的计算机系统。 ” U. z# o; }. Z0 O3 w* H. B8 {58.[问答题]论述微型计算机主板故障的检修过程。

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Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）

背景在上一篇译文新手向——使用Keras+卷积神经网络玩小鸟中，展示了如何使用深度Q学习神经网络来玩耍FlapyBird。...L(\theta) = E_{x\sim p(x|\theta)}[R] ? 在这里，总奖励R的期望是在由参数θ调整的某一概率分布p(x∣θ) 下计算的。...是一个单元的输出层，使用sigmoid激活函数（输出0代表不加速，1表示全加速）。刹车。是一个单元的输出层，也使用sigmoid激活函数（输出0表示不制动，1表示紧急制动）。...沿车横向轴线的车速度 ob.speedZ (-oo, +oo) (km/h) 沿车的Z-轴线的车速度 ob.wheelSpinVel (0,+oo) (rad/s) 4个传感器组成的矢量，表示车轮的旋转速度...结果还不错，但是还不理想，因为它还没太学会使用刹车。学习如何刹车事实证明，要求AI学会如何刹车比转弯和加速难多了。原因在于当刹车的时候车速降低，因此，奖励也会下降，AI根本就不会热心于踩刹车。

1.6K2 0

义乌中学暑假集训 2021.07.14 D

现有两个人，其中一个从 s_1 走到 t_1，一个从 s_2 走到 t_2，问如何操作使得两人花费总时间最少？ n,m\leq 5000,0\leq k\leq 10^9。 Sol 这里给个非正解。...q.empty()) for(u=q.front(),q.pop(),i=fir[u];i;i=nxt[i]) if(F[to]>F[u]+1) p[to]=i,F[to]=F[u]+1...w[p[to]]) p[to]=i; return ; } I void U2(CI x){if(x==s2) return ;Sum+=(w[p[x]]>0),U2(son[p[x]^1]);...(x+y-z)) return 0.0; RI t=k/(x+y-z);t++;k%=(x+y-z); if(k>z) return 1.0*(x+y-2*z-(k-z))*(1.0/t...r-l)/3,rmid=lmid+(r-l)/3; if(check(x,y,lmid)<check(x,y,rmid)) l=lmid; else r=rmid;

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谓词演算的推理理论

4051 0

彻底搞懂彩虹表的实现原理

方法三：彩虹表先构建一张表我们对于一个明文P，进行HASH算法H后得到了一个密文Q，可以进行如下表示 Q=H(P) 然后我们额外构建一个函数R（Reduce）。...那么表示为如下 P=R(Q) 这之后，就要开始一堆骚操作了我们先给定任意数P1，先进性一次H运算，得到Q1，即Q1=H(P1)。...假设循环得到n步长，我们就得到一条链，如下： P1-H-Q1-R-P2-H-Q2-R-P3-H-Q3-R-P4-H-Q4-.........-P(n-2)-H-Q(n-2)-R-P(n-1)-H-Q(n-1)-R-Pn 然后我们存储P1和Pn，其他的p都不存储，那么这就得到了一个类似于查表法的一张表，只不过他的数据量很明显要少了很多，少了n...它在各步的运算中，并不使用统一的R函数，而是分别使用R1…Rk共k个不同的R函数（下划线表示下标）。这样生成的哈希链集即被称为彩虹表。

3.1K5 0

NKCTF

= PolynomialRing(GF(p)) while True: P1 = R.random_element(degree=(ZZ.random_element(len(flag)...P1.is_irreducible() and Q1.is_irreducible(): P = P1 Q = Q1 break e = 65537 N...= P*Q S.... = R.quotient(N) c = S(flag) ^ e print("P:" + str(p) + "\n") print("N:" + str(N) + "\n") print("C:...q = N.factor() p,q = p[0],q[0] s = (P**p.degree()-1)*(P**q.degree()-1) e = 65537 d = inverse_mod(e,s)

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Value function approximation

到目前为止，我们都假设了可以将价值函数或state-action价值(即Q函数)表示成向量或者矩阵表格表示法很多现实世界的问题会有巨大的状态空间和/或动作空间表格表示法是不够用(insufficient...优化) Delayed consequence(效果迟延) Exploration(探索) Generalization(泛化) Value Function Approximation (VFA) 使用一个参数化的函数来表示一个...-动作之间泛化 Benefits of Generalization 降低存储需要的存储空间 (P,R)/V/Q/π(P,R)/V/Q/\pi(P,R)/V/Q/π 降低计算量(P,R)/V/Q/π(P...,R)/V/Q/\pi(P,R)/V/Q/π 降低寻找一个好的(P,R)(P,R)(P,R)所需要的经验 (P,R)/V/Q/π(P,R)/V/Q/\pi(P,R)/V/Q/π 等价于需要的数据可能不是非常好的近似...Feature Vector 使用一个特征向量来表示一个状态s x(s)={x1(s)x1(s)...xn(s) x(s)= \begin{cases} x_1(s) \\ x_1(s) \\ ..

6781 0

动态规划(dynamic programming)

动态规划的基本思想动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间是如何转化的也就是状态转移方程因此我们遇到一个问题的时候应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题...w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径所以无权有向图最短路径是具有最优子结构的 2、求无权有向图中q-t的最长的路径 ?...而无权有向图最长路径中 q-t的最长路径是是q-r-t 但 q-r缺不是q-r的最长路径 q-s-t-r是一条更长的路径所以无权有向图最长路径不具有最优子结构 2、关于动态规划的另一个要点便是思考稍小的子问题和下一个子问题间是如何转化的也就是如何定义状态转移方程...p( i ) ：以i结尾的最长回文串我们会发现我们用子问题无法表示出p(i+1) 我们重新考虑一下原问题最长连续回文串如果用另一种方式来重新定义这个问题已知字符串 S[0,n] 求回文传...S[i,j]中最长的那一个我们可以定义以下子问题 P(i,j) ： S[i,j] 是否是一个回文， P(i,i) = true 那么我们可以定义如下的状态转换方程 P(i,j) ={ (P(i+1,j

1.4K5 0

命题逻辑基础

p\wedge r \wedge \neg(q\rightarrow p) 的类型（真值表法）哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 $p \quad q \...quad r$ $p\wedge r$ $p\rightarrow q$ $\neg(p\rightarrow q)$ $p\wedge r\wedge \neg(p\rightarrow q)$ $0...\wedge q)\rightarrow \neg r 的成真赋值和成假赋值（同上，真值表法）命题逻辑的等值演算等值式：若 A\leftrightarrow B 是重言式，则可称 A 和 B 等值，...结合例子来学习上述定义：例 1：求 p \rightarrow q 的主合取范式和主析取范式法一：真值表法（不妨先求主析取）先写小项写小项的成真赋值找出使 p\rightarrow q...，若任意一个命题公式都可以由 S 中的额联结词表示出来且命题公式与之等价，则称 S 为一个联结词的完备集。

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人工智能：第二章知识表示方法

自己的中文名用英文_如何根据姓名首字母排序

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