证据推理[RLS90]理论也定义了非加性“可证明性的概率”(或“认识概率”)作为逻辑蕴涵(可证明性)和概率二者的一般概念。这个想法通过考虑一个认识算子 K 扩大了标准命题逻辑，它表示一个理性代理关于世界的知识陈述。概率接着定义在结果的所有命题句子 p 的“认识全集” Kp 上，并争论说这是对于分析者最好的信息。从这个角度看，Dempster-Shafer理论好像是概率推理的普遍形式。
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十二月 02, 2023
概率逻辑, 或或然性逻辑, 的目标是组合概率论的处理不确定性的能力和演绎逻辑开发结构的能力, 结果是更加丰富和更有表达力的形式化, 并有广阔的可能应用领域, 的困难是增加了它们的概率论和逻辑构件的计算复杂性, 目录, 提议, 可能的应用领域, 引用, 参见, 外部链接提议, 编辑有很多的提议, 术语, 首先用于, 这里的句子的真值是概率, 提议的语义推广导致了概率性逻辑蕴涵, 在所有句子的概率都是要么, 要么, 的时候, 它简化为平常的逻辑蕴涵, 这种推广应用于可以建立句子的有限集合的一致性的很多逻辑系统, 在概率. 概率逻辑 或或然性逻辑 的目标是组合概率论的处理不确定性的能力和演绎逻辑开发结构的能力 结果是更加丰富和更有表达力的形式化 并有广阔的可能应用领域 概率逻辑的困难是增加了它们的概率论和逻辑构件的计算复杂性 目录 1 提议 2 可能的应用领域 3 引用 4 参见 5 外部链接提议 编辑有很多概率逻辑的提议 术语 概率逻辑 首先用于 N86 这里的句子的真值是概率 提议的语义推广导致了概率性逻辑蕴涵 在所有句子的概率都是要么 0 要么 1 的时候 它简化为平常的逻辑蕴涵 这种推广应用于可以建立句子的有限集合的一致性的很多逻辑系统 在概率论证 KM95 H05 理论中 概率不直接附加到逻辑句子上 转而它假定在句子中涉及到的变量 V displaystyle V nbsp 的特定子集 W displaystyle W nbsp 定义了在对应的子 s 代数上的一个概率空间 这引出了有关 V displaystyle V nbsp 的两个不同的概率测度 分别叫做 支持度 和 可能度 支持度可以被当作非加性 non additive 可证明性的概率 它普遍化了普通逻辑的蕴涵 V displaystyle V nbsp 和经典后验概率 V W displaystyle V W nbsp 的概念 在数学上 这个观点兼容于Dempster Shafer理论 证据推理 RLS90 理论也定义了非加性 可证明性的概率 或 认识概率 作为逻辑蕴涵 可证明性 和概率二者的一般概念 这个想法通过考虑一个认识算子 K 扩大了标准命题逻辑 它表示一个理性代理关于世界的知识陈述 概率接着定义在结果的所有命题句子 p 的 认识全集 Kp 上 并争论说这是对于分析者最好的信息 从这个角度看 Dempster Shafer理论好像是概率推理的普遍形式 主观逻辑 J01 理论的中心概念是关于在给定逻辑句子中涉及的某些命题变量的 评判 一个评判 opinion 是对表达各种无知程度的单一概率值的二维扩展 对于有关某个询问变量的整体评判的计算 这个理论分别提议了对各种逻辑连结词的算子 其中多数都完全兼容于 Dempster组合规则 可能的应用领域 编辑Argumentation theory 英语 Argumentation theory 人工智能 生物信息学 Formal epistemology 英语 Formal epistemology 博弈论 科学哲学 心理学 统计引用 编辑 A98 E W Adams A Primer of Probability Logic CSLI Publications Stanford 1998 C37 R Carnap Logical Foundations of Probability University of Chicago Press Chicago USA 1937 C91 R Chuaqui Truth Possibility and Probability New Logical Foundations of Probability and Statistical Inference Number 166 in Mathematics Studies North Holland 1991 G94 G Gerla Inferences in Probability Logic Artificial Intelligence 70 1 2 33 52 1994 H05 R Haenni Towards a Unifying Theory of Logical and Probabilistic Reasoning ISIPTA 05 4th International Symposium on Imprecise Probabilities and Their Applications pages 193 202 Pittsburgh USA 2005 1 J01 A J sang A logic for uncertain probabilities International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge Based Systems 9 3 279 311 2001 KM95 J Kohlas and P A Monney A Mathematical Theory of Hints An Approach to the Dempster Shafer Theory of Evidence Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems vol 425 Springer 1995 K70 H E Kyburg Probability and Inductive Logic Macmillan New York 1970 K74 H E Kyburg The Logical Foundations of Statistical Inference Reidel Dordrecht Netherlands 1974 N86 N J Nilsson Probabilistic logic Artificial Intelligence 28 1 71 87 1986 R05 J W Romeijn Bayesian Inductive Logic PhD thesis Faculty of Philosophy University of Groningen Netherlands 2005 2 RLS92 E H Ruspini J Lowrance and T Strat Understanding evidential reasoning International Journal of Approximate Reasoning 6 3 401 424 1992 W02 J Williamson Probability Logic In D Gabbay R Johnson H J Ohlbach and J Woods editors Handbook of the Logic of Argument and Inference the Turn Toward the Practical pages 397 424 Elsevier Amsterdam 2002 参见 编辑贝叶斯推理 贝叶斯网络 贝叶斯概率 Dempster Shafer theory Imprecise probabilities 逻辑 演绎逻辑 概率 概率论 Probabilistic argumentation 推理 不确定性 Upper and lower probabilities外部链接 编辑 3 Probabiliy and Logic Web Portal 4 Progicnet Probabilistic Logic And Probabilistic Networks 5 页面存档备份 存于互联网档案馆 The Society for Imprecise Probability 取自 https zh wikipedia org w index php title 概率逻辑 amp oldid 69443207, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
