Дискретная математика без формул

Дальше – больше. Язык предикатов – это существенное расширение языка высказываний и обычным образом перебрать все случаи даже в простейшей ситуации, вроде «Икс любит кашу», не всегда возможно. Тем более, что речь может идти и о бесконечностях. Для решения проблем семантики в этом случае прибегают к теории моделей. Но это теория также, в конечном итоге, упирается в «смысл» типа истинно-ложно.

Возвращаясь к аксиоматическим теориям следует сказать, что в математике «практический смысл» имеют лишь такие теории, в которых можно выводить только истинные формулы. И нельзя ложные.

Одна ложная формула «уничтожает без остатка» любую аксиоматическую теорию.

Наша теория, созданная из буквы Я, не привязана к понятию истинности. Поэтому она бессмысленна, как бессистемная перестановка детских кубиков.

С кубиками все ясно. Но проблемы аксиоматических теорий на этом не исчерпываются. Пожалуй самым фундаментальным открытием в этой сфере следует считать доказанную Геделем ТЕОРЕМУ О НЕПОЛНОТЕ. Оказывается, в сколько-нибудь сложной аксиоматической системе (посложнее, чем кубики, но достаточно даже арифметики) существуют формулы, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть. Может в этом причина, что не все школьные задачки имеют решения?!

Так что, создавая свои аксиоматические теории помните, что они должны обладать какими-то полезными свойствами. А такие теории создавать уже не так-то просто. Хотя создать свою собственную математику может каждый!

Известно высказывание одного крупного математика: «Преимущество аксиоматизации – это преимущество воровства перед честным трудом».

Лекция 11. ТЕОРИЯ АЛГОРИТМОВ

Теория алгоритмов не учит «составлять» алгоритмы. Она занимается более важным вопросом. Основная задача классической теории алгоритмов – это ответ на вопрос: «Можно ли (вообще) для задач данного типа построить алгоритм?». Говоря более наукообразно: «Являются ли задачи данного типа алгоритмически разрешимыми»?

Это связано с тем, что, во-первых, не для всех задач возможно создать алгоритмы их решения. А, во-вторых, чтобы сделать математически строгий вывод о невозможности построить алгоритм, надо иметь строгое (формальное) определение самого алгоритма. Но понятие АЛГОРИТМА относится к фундаментальным неопределяемым понятиям. В вопросе об алгоритме у нас собачья позиция. Понимать понимаем, а сказать не можем. Если где-то встречаете «определение» алгоритма, то там, что ни слово – то аллегория…

Из этого тупика был найден нетривиальный выход. Понятие алгоритма заменили строго формализованными математическими моделями. Среди самых известных рекурсивные функции, машины Тьюринга и нормальные алгорифмы Маркова.

Эти математические модели выступают в роли «конкретизаций понятия алгоритма». То есть длительная практика подтверждает так называемый тезис Черча, который можно пересказать так:

Для любой алгоритмически разрешимой задачи можно построить рекурсивную функцию (машину Тьюринга, нормальный алгорифм Маркова). И наоборот, для задач, для которых нельзя построить перечисленные конкретизации, не существует алгоритма решения.

РЕКУРСИВНЫЕ ФУНКЦИИ основаны на той идее, что исходные данные и возможные результаты решения любой задачи можно пронумеровать. Для чего, естественно, достаточно множества натуральных чисел (целых положительных чисел, начиная с нуля). А далее базовыми об'являются функции, возможность выполнить (вычислить) которые не вызывает сомнений.

НУЛЬ– ФУНКЦИЯ – это функция, которая дает значение ноль для любого значения аргумента. Реализовать эту функцию может не только ребенок. Можно посадить попугая и подучить его на любой вопрос о значении функции кричать «Ноль!».

ФУНКЦИЯ СЛЕДОВАНИЯ дает следующее, по сравнению с аргументом, значение. Для пяти это шесть, для миллиона – миллион один. Можно бы было сказать, что здесь надо просто прибавлять 1.

Но операции сложения у нас пока нет!

ФУНКЦИЯ ВЫБОРА АРГУМЕНТА. Это вообще забавная даже для первоклассника функция, содержащая в своем имени номер аргумента. Если у вас есть несколько аргументов, то эта функция в качестве значения возьмет значение указанного в ней аргумента. Например, функция выбора третьего из Иванова, Петрова и Сидорова, которых мы ранее пронумеровали, например, как 22, 13 и 49, даст значение 49.

Эти три базовых функции могут использоваться далее в качестве исходного материала для создания более сложных функций с помощью трех операторов: суперпозиции, примитивной рекурсии и наименьшего корня.

Известный хорошо еще со школы ОПЕРАТОР СУПЕРПОЗИЦИИ позволяет вместо аргумента подставлять функцию… «Игла в яйце, а яйцо в ларце»…

Дольше словами описывать ОПЕРАТОР ПРИМИТИВНОЙ РЕКУРСИИ. Но если поднатужиться, то можно понять. Этот оператор позволяет построить новую функцию из двух функций, одна из которых имеет на один аргумент меньше, а другая на один аргумент больше.

Значение создаваемой функции для нулевого значения выбранного аргумента приравнивается к функции, не имеющей как раз этого аргумента. Значение же создаваемой функции для всех прочих

(ненулевых) значений выбранного аргумента приравнивается другой функции, зависящей (напрягитесь!) от тех же аргументов, кроме выбранного; от ПРЕДЫДУЩЕГО значения выбранного аргумента и от создаваемой функции от предыдущего значения выбранного аргумента.

Ну как тут не пожалеть о формулах.

Хотя, на самом-то деле мы со школы сталкиваемся с такого рода функциями, но, как тот герой, только на старости лет узнаем, что говорим прозой. Приведем построение с помощью рекурсии всем известной двухместной функции умножения икс на игрек (считая выбранной переменной игрек).

Функцию умножения икс на ноль можно выразить через нуль-функцию от икс, которая обеспечит нам желанное значение – ноль.

Функцию умножения икс на игрек (отличный от нуля) можно выразить через функцию сложения икса со значением функции умножения икса на предыдущее значение игрека… То есть мы выразили умножение через сложение.

Здесь следует сделать два замечания. Считаем, что к этому моменту доказана рекурсивность используемой здесь функция сложения. И второе, при умножении икс на игрек в нашем распоряжении функция от трех аргументов. Но, применив проектирующую функцию мы избавимся от среднего аргумента, коль скоро он нам здесь не нужен. Нам ведь дозволено заниматься подбором из возможного!

Последний оператор – ОПЕРАТОР НАИМЕНЬШЕГО КОРНЯ. Его необходимость просто об'яснить хотя бы тем, что рекурсивные функции, призванные решать любые алгоритмически разрешимые задачи, сами используют лишь целые положительные числа. А это не позволяет решить даже детскую задачку: 5 – 8 =? (Нет для рекурсивных функций отрицательных чисел). На самом-то деле эти детские задачки можно решить по-детски. Договориться, что 1000 это (сдвинутый) ноль, а вычитание – есть сложение с «отрицательным» числом! Тогда

1005 + 992 = 1997 (приведение к шкале: 1997 – 1000 = 997)

Поскольку мы при этом сдвиг нуля учли дважды, то окончательный результат (в системе с один раз сдвинутым на 1000 нулем) будет 997. Но это детское решение лишь говорит о том, что без отрицательных чисел и в школе можно обойтись. Как и в древнем Риме обходились. Правда там и без нуля обходились, а здесь он нам нужен позарез.

Именно оператор наименьшего корня и следит, при каком значении выбранного аргумента наблюдаемая им функция впервые опустится до нуля. Это значение выбранного аргумента и будет значением оператора наименьшего корня. Например, для функции икс минус игрек при иксе равном 5, значение оператора наименьшего корня также будет равно 5, поскольку двигаясь в значениях игрека от нуля получим нулевое значение функции именно при игрек равном 5.