Details

Title Математическая модель логического анализа систем на основе законов алгебры множеств // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVIII Международной научно-практической конференции, 27–29 июня 2024 года: [в 2 частях]. Ч. 1
Creators Кулик Борис Александрович
Organization Российская академия наук. Институт проблем машиноведения
Imprint Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024
Electronic publication 2025
Collection Общая коллекция
Document type Article, report
File type PDF
Language Russian
DOI 10.18720/SPBPU/2/id24-451
Rights Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally New arrival
Record key RU\SPSTU\edoc\76088
Record create date 5/27/2025

Allowed Actions

Read Download (0.6 Mb)

Group Anonymous
Network Internet

В докладе предложено рассматривать алгебру множеств в соответствии с ее определением в книге Р. Куранта и Г. Роббинса «Что такое математика?» как независимую от теории множеств математическую систему, законы которой можно обосновать без аксиом. Показана основанная на законах алгебры множеств математическая модель, предназначенная для логического анализа систем. При решении некоторых задач в этой модели потребовалось сформулировать и обосновать три новых закона алгебры множеств: закон парадокса, закон непустого пересечения и закон существования.

The report proposes to consider the algebra of sets in accordance with its definition in the book by R. Courant and H. Robbins “What is mathematics?” as a mathematical system independent of set theory, the laws of which can be justified without axioms. A mathematical model based on the laws of algebra of sets is shown, designed for the logical analysis of systems. When solving some problems in this model, it was necessary to formulate and justify three new laws of algebra of sets: the law of paradox, the law of nonempty intersection and the law of existence.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet All

Access count: 11 
Last 30 days: 11

Detailed usage statistics