61、证明理论与不一致理论的探索

证明理论与不一致理论的探索

1. 证明理论基础

证明理论在数学推理中起着关键作用。Herbrand定理在定理证明程序设计方面具有一定优势,尽管Herbrand证明可能比常规证明更长,但基于搜索项和测试命题有效性来构建定理证明程序似乎更容易。同时,Herbrand定理还用于证明挖掘,例如H. Luckhardt对Roth定理的“Herbrand分析”,通过该分析改进了已知的界限。

Roth定理是数论中的一个结果,对于每个无理代数数 $a$ 和 $\varepsilon > 0$,不等式 $\left|a - \frac{p}{q}\right| < \frac{1}{q^{2 + \varepsilon}}$ 只有有限个互质整数解 $p$ 和 $q$。这意味着无理代数数不能用误差渐近小于分母平方倒数的分数来近似。

2. 相继式演算与切割消除

Gerhard Gentzen发明了将一般证明转化为直接证明的另一种方法——相继式演算。他最初研究自然演绎演算,为了便于逻辑研究,逐渐简化系统,最终得到相继式演算。该演算的关键思想是仅使用引入规则,从简单公式逐步推导出复杂公式。

例如,合取和析取的自然规则如下:
- 从 $A$ 和 $B$ 推导出 $A \land B$;
- 从 $A$ 推导出 $A \lor B$;
- 从 $B$ 推导出 $A \lor B$。

然而,这个想法需要对系统进行技术修改。Gentzen引入了相继式的概念,即一步证明可以由多个公式组成,相继式的含义是其中公式的析取。在相继式演算中,对一个或多个相继式中的固定少量公式(通常仅一个)应用规则,其余相继式直接复制到

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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