71、数学哲学中的直觉主义与逻辑主义

数学哲学中的直觉主义与逻辑主义

1. 集合论公理的力量与实用性原则

在数学领域,某些公理的加入会极大地增强理论的强度。例如,当我们引入替换公理时,会引发无穷的爆发,理论强度大幅提升。而且,该公理模式还具有实用性,能将某些构造推广到任意基数。所谓“可验证的结果”,可能指的是我们认为清晰明确的数学部分,这些部分可能包含一些证明困难,但使用新公理后易于证明的定理,以及可以通过实验验证的关于自然数的定理。

由此,我们可以引出一个重要原则——力量与实用性原则:集合的宇宙由那些提供强大方法且具有丰富可验证结果的公理所决定。这一原则让人联想到宇宙学中的人择原理。人择原理用于解释为何物理学的基本常数似乎对我们极为有利,因为哪怕这些常数的值稍有改变,就可能因没有恒星和行星而无法形成生命,宇宙将变得简单而乏味。从某种程度上说,上述原则也可以用人择原理来解释,即我们生活在一个不仅拥有最有趣的物理学,还拥有最有趣的数学的世界里。

2. 直觉主义数学

直觉主义是一种与传统数学基础研究截然不同的方法。最初,直觉主义不仅涉及数学哲学,直觉主义者还提议对数学进行根本性修订,并在构造性基础上重建数学。尽管如今直觉主义数学的研究仍在继续,但它已不如以往那样吸引数学家的关注。不过,当前大多数修订数学基础的尝试仍与直觉主义相关。

直觉主义的主要倡导者是荷兰数学家L.E.J.布劳威尔。他在代数拓扑领域取得成功后,将研究转向数学基础,并致力于在直觉主义基础上修订数学。其他持有类似观点的数学家,如赫尔曼·外尔,也将这一计划视为他们关于数学基础理念的实现。这一思潮与形式主义背道而驰,在一定程度上是对形式主义的一种反应。希尔伯特对直觉主义影响力的增加及其可能产生的后果感到担忧,他认为自

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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