刘路论文发表在数理逻辑杂志

少年是处于风华正茂，意气风发的时候，莫说少年少不更事，多少人在少年时期就已取得卓越的成就。甘罗十二岁就已成为宰相，朱自清十六岁就已写出绝妙深刻的散文。而数学更是一个较为高深的领域，研究数学需要的不仅仅是勤奋，还有天赋。许多数学家如高斯、塞尔在少年时期就已崭露头角。今天要说的，是这位二十岁就攻克了世界级难题，成为大学里最年轻的教授的刘路。

沉迷数学，成绩不理想

刘路是1989年生人，出生于大连，母亲是一家企业的工程师，父亲在一家国有企业的后勤部门工作。因为父母都是理工科出生，所以刘路在家庭氛围的影响下，对理工科尤其是数学非常感兴趣。刘路说自己并不是那么有天赋的人，只是对数学尤其关注。

刘路上小学时还没有表现出对数学有多大的兴趣，上了初中之后，他开始沉迷数学的研究之中。在别的同学为初中的数学题犯难时，他就已经开始学习数论了。

刘路研究的都是脱离中学课本的数学难题，但他过于沉迷，在学校的学习上没有用心，导致其他学科的成绩都不是很理想，许多科目亮了红灯，最后连他最喜欢的数学都只徘徊在及格线边缘。

然而，刘路自己对于这种情况倒不是很在意，他认为自己人生的目标就是要研究数学，而不是考上一个如何厉害的大学，找到一份如何体面的工作。他是排斥应试教育的。

可他身边的人自然不这么想。刘路的班主任很为他糟糕的成绩担忧，打电话给他的父母，让他们督促刘路学习。刘路的母亲见儿子每天把自己关在房间里努力学习，房里的灯常亮到十二点，但后来发现刘路是在研究和课程无关的数学题。

这个性格内向，喜欢数学的男生，在初三时就已看完了对初中生来说如同天书的《古今数学思想集》，可以说是天赋异禀。可他的父母和老师都为他的成绩担忧，他的班主任还直言：“这个孩子很努力，但就是不够聪明。”

刘路在中考时超常发挥，考上了大连当地的重点高中。重点高中里的学生成绩都很好，刘路依然处在快要垫底的状态。他并不专心备考，也不爱交作业，包括数学作业。他的成绩其实浮动明显，原因是他在解数学题的时候很喜欢写几步就得到结果，并没有去完善过程。对数学的喜爱和研究使他有良好的数学基础，但就是因为答题时的离经叛道，使得有些题是满分，有些题是零分。

父母也担心刘路的未来，他的高中班主任也跟他的父母交流过，觉得必须让他知道高考成绩的重要性，但最终还是决定尊重他的选择，这种尊重带有无奈的成分。

刘路最终以超出重点线56分的成绩考上了中南大学的数学系，这已经是一个很不错的成绩了，但刘路所在的高中人才济济，考上清华北大甚至牛津、斯坦福的大有人在，刘路的高考成绩在高中里算比较逊色的。

刘路直言，自己的志愿从一本到三本，填的都是数学专业，即使读一个不太出色的学校，他也要读数学。

攻克世界级难题

大学相对宽松的环境让刘路有更多的时间和精力研究数学。他在大学中的成绩并不拔尖，在课堂上也没有什么突出表现，但他很喜欢泡图书馆，还常常从图书馆带回一堆全英文的数学书籍，在宿舍看到凌晨。他的同学问他问题，发现他的思路跟别人不一样，会用更简单，更高效的方法来解决。

而在研究数学之外，刘路也不是没有其他的爱好。他会攒钱去西藏旅游，对心理学感兴趣，会看有关心理学的书籍。他也对物理感兴趣，只是这种兴趣比对数学的要小。

大二时，刘路开始研究数理逻辑，在学习过程中，他了解了“西塔潘猜想”，也就是反推数学中的拉姆齐二染色定理。他发现许多数学家都想努力证明这个猜想，可都没有得出证明。

大三时，刘路突然想到之前的一个推理方法稍加修改之后可以证明这个猜想，于是他连夜写出了证明过程。稍加整理后，刘路以刘嘉忆为署名，将证明投给了数理逻辑权威杂志《符号逻辑杂志》。

证明的发表使得刘嘉忆这个名字在数学界名声大噪，著名数学家邓尼斯·汉斯杰弗德看到证明后给他写信，称赞他的证明过程非常漂亮。邓尼斯曾多年研究西塔潘猜想无果，在得知刘嘉忆只是中国一个普通的大学学生时，他震惊不已。

成为最年轻的教授

一开始，中南大学得知自家学校出了一个能攻克世界难题的人才刘嘉忆时，迅速翻找学校的学生档案，但都查无此人。后来才发现，刘嘉忆是数学系的大三学生刘路，所有人也没想到这个性格内向，不甚出众，甚至有点奇怪的人，是一个数学天才。

中南大学的博士生导师侯振挺教授得知后，决定收刘路为徒，还为他创造良好的学术研究环境，推荐他参加各种学术研讨会。

2011年，刘路在美国芝加哥大学举行的数理逻辑学术会议上做了四十分钟的报告，阐述他对西塔潘猜想的证明过程，赢得了满堂喝彩。

中南大学本身对刘路非常重视，奖励他一百万元，让他可以改善学术研究条件和生活条件。为了让他更顺畅地进入数学领域的研究工作，中南大学决定提前让他毕业，并且立即录取他为硕博连读，或是直接攻读博士学位。

李邦河、丁夏畦、林群三位中国科学院院士联名向教育部写信，让他们重视刘路这位难得一见的人才。随后，中南大学破格录取刘路为大学正教授。刘路一瞬间成为当代最年轻的大学教授，与以往胡适、刘半农等二十多岁当大学教授的伟人并驾齐驱。刘路也成为了2012年的新闻人物。

很多人质疑中南大学的这个做法，认为刘路虽然取得了巨大的成就，但毕竟只是一个初出茅庐的大学生，是否具备当一个大学教授的资格。中南大学却表示，刘路能够独自一人破解世界级难题，说明他已有极高的研究能力，这样的能力早已超越他的年龄。

学校也没有让刘路立马就进行教学工作，而是希望他继续深入研究，带来更大的成果。

刘路是个不骄不躁的人，面对这些，他表现得很淡然，表示自己还有很多东西要学习，还有很大的进步空间，自己还会继续研究学习。

刘路的成就在于他对兴趣的执着追求。兴趣和理想每个人都有，只是很少有人能从一而终地坚持下去。但其实，是因为热爱所以坚持，只要能够坚持，必定能看到曙光。

在清华就不可以发挥他的作用了，因为他的作用就是让自己把一些不如自己优秀的人比下去，做个更加优秀的人。

刘路被破格聘请为教授，同时也刷新最年轻教授的纪录，但是他往后并没有一心放在他所擅长的逻辑数学之上，而是跨界到了计算机。

有三名院士的联合推荐，就会大大提高它的含金量，同时也是对他的成绩认可，他应该会通过推荐而取得教授这个职称。

刘路发表论文的杂志

名称就是《RT22 DOES NOT IMPLY WKL0》，百度文库里搜“西塔潘猜想”第一个就是这篇论文。因为公式没法表示，我写得前面的22是RT的上下标，后面的0是WKL的下标。你可以去看，不过如果不是专门研究数学的是看不懂的。反正我高数学得不差，当年考研也是140分以上的成绩，但完全看不懂他的证明过程。只能说他是真的很牛。

因为在清华北大是要论资排辈选了，只有中南大学大胆创新，别具一格，珍惜人才了。

刘嘉忆本名刘路，“刘嘉忆”是刘路向国外杂志投稿时用的名字。1989年生，祖籍大连，身高1.75米，体重55公斤。父亲在国有企业后勤部门工作，母亲是一家企业的工程师，良好的家庭环境培养了他对理工科尤其是数学的热爱。自认为“父母并没有给予他数学方面的遗传基因和教育，自己上小学时也没有对数学表现出特别的爱好。”“如果要说我与同龄人有什么不同之处的话，那就是我对数学的特别关注。”，“上初中时，一些同学还在为数学教科书上的习题抓耳挠腮时，我就开始自学数论了。”2008年，刘路考入了中南大学数学科学与计算技术学院。据媒体描述，在学校里，他每天进出入图书馆，每日在寝室阅读从图书馆借的全英文数学书籍，一直读到深夜。大二，刘路开始研究数理逻辑。2010年，中南大学宣布刘路证明了英国数理逻辑学者西塔潘（英语：David Seetapun）提出的西塔潘猜想。其论文名为"RT_2^2 does not imply WKL_0"，发表在《符号逻辑杂志》（Journal of Symbolic Logic）2012年第二期609-602页。2012年，中南大学颁发给刘路100万元的奖励，其中50万元用于改善科研条件，50万元用于改善生活条件。 2012年毕业于中南大学数学与统计学院。 “如果要说我与同龄人有什么不同之处的话，那就是我对数学的特别关注。”刘嘉忆说，“上初中时，一些同学还在为数学教科书上的习题抓耳挠腮时，我就开始自学数论了。”数论就是指研究整数性质的一门理论。刘嘉忆说，当时，对其他同学来说，看初等数论中的整除理论、同余理论、连分数理论像是在看“天书”，而他却学得津津有味。2008年，刘嘉忆以优异的成绩考上中南大学数学科学与计算技术学院。按说，有了扎实的数学基础，刘嘉忆应该在同学面前崭露头角，但每次数学考试，他的成绩并不拔尖。刘嘉忆的同学高涛说，在课堂上，他并没有表现得与众不同，但每到课余时间，他就会去图书馆，一回来，准会带上一大堆全英文数学书籍，常常捧着看到深夜。同学问他题目，发现他的思路与他人不一样，还会用更简单的方法来计算或解释。大二时，刘嘉忆开始学习数理逻辑。数理逻辑是数学基础的一个不可缺少的组成部分。相对其他数学课程，他对此表现出特别的偏爱。他的任课老师也看出了他的不一般，给予他许多指导和鼓励。何伟教授在组合学课程中提及拉姆齐二染色定理——这正是刘嘉忆几个月来冥想苦思的问题。从此，他更坚定了攻克这个难题的信心。“其实，我在思考这个命题时好像灵光一现，论证倒没有花费太多的时间。”刘嘉忆说，“如果一定要总结点什么，可能与我平时的积累有关吧。” 刘嘉忆说，前不久他投给《美国数学会汇刊》的论文获得威士康星大学、伯克利大学等几位教授很高的评价，有望公开发表。目前，刘嘉忆正准备学习模型论。“这是数理逻辑的主要分支之一，研究形式语言与其模型之间的关系，将来研究要再上台阶，必须具备扎实的基础知识。”他说。

Cone avoid closed sets induced by non-enumerable trees within partition

逻辑学论文发表在哪

人工智能与现今逻辑学的发展-.〔摘要〕本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。〔关键词〕人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明； ·对归纳概括以及概念的学习。[①] 21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素 AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②] “次协调逻辑”（Paraconsistent Logic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立： ?(Aù?A) Aù?A→B A→(?A→B) (AA)→B (AA)→?B A→A (?Aù(AúB))→B (A→B)→(?B→?A) 若以C0为经典逻辑，则系列C0, C1, C2,… Cn,… Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③] 非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。 2．归纳以及其他不确定性推理人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出着名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④] 有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤] 这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。 3．广义内涵逻辑经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能” 、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，因而下述推理是非有效的：晨星必然是晨星，晨星就是暮星，所以，晨星必然是暮星。这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如�，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥] 在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemic logic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要着作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。 4．对自然语言的逻辑研究对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。自然语言具有表达和交际两种职能，其中交际职能是自然语言最重要的职能，是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境（简称语境）中进行的，语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外，还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件，如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人（作者）、听话的人（读者）以及交际双方所共同具有的背景知识，这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯，以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式（语词、语句）的意义有着极其重要的影响，这具体表现在：（i）语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力，具有严格规定语言表达式意义的能力。（ii）自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等，要弄清楚这些句子的意义和内容，就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的，等等，这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有：包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域，包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类；模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素，如此等等。（iii）语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化，以至偏离它通常所具有的意义（抽象意义），而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为，一个语言表达式在它的具体语境中的意义，才是它的完全的真正的意义，一旦脱离开语境，它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系，正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义，当然不是去研究某一个（或一组）特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义，而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。[⑦] 美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义，叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”（implicature），并于1975年提出了一组“交际合作原则”，包括一个总则和四组准则。总则的内容是：在你参与会话时，你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向，使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类，格赖斯提出了如下四组准则：（1）数量准则：在交际过程中给出的信息量要适中。 a．给出所要求的信息量； b．给出的信息量不要多于所要求的信息量。（2）质量准则：力求讲真话。 a．不说你认为假的东西。 b．不说你缺少适当证据的东西。（3）关联准则：说话要与已定的交际目的相关联。（4）方式准则：说话要意思明确，表达清晰。 a．避免晦涩生僻的表达方式； b．避免有歧义的表达方式； c．说话要简洁； d．说话要有顺序性。[⑧] 后来对这些原则提出了不少修正和补充，例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提，这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义（语用涵义）。实际上，一个语句p的语用涵义，就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说，从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是：（i）S说了p；（ii）没有理由认为S不遵守准则，或至少S会遵守总的合作原则；（iii）S说了p而又要遵守准则或总的合作原则，S必定想表达q；（iv）S必然知道，谈话双方都清楚：如果S是合作的，必须假设q；（v）S无法阻止听话人H考虑q；（vi）因此，S意图让H考虑q，并在说p时意味着q。试举二例：（1）a站在熄火的汽车旁，b向a走来。a说：“我没有汽油了。”b说：“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是：a想得到汽油。根据关系准则，b说这句话是与a想得到汽油相关的，由此可知：b说这句话时隐涵着：“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。” （2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。

《普通逻辑原理》应该是个入门级的读物，所讲述的有关概念、判断、基本规律、演绎推理、归纳推理、类比推理、假说和论证的知识都是逻辑学初学者所要熟知的概念。

逻辑学没有是否逻辑，只有是否符合逻辑，逻辑学当然是符合逻辑的，这不废话么。根据书中描述过常人理解的逻辑，如果没记错的话，其实指的是论证有效且结论为真，所以，还是逻辑的。但是你经常用不上回答。一部分是的，推理分两类，必然推理和或然推理，必然推理是前提为真的有效推理，所以永远成立（有些跟时间相关的推理肯定在前提里说明过时间不能变），或然推理有时候对有时候错，其说服力主要依赖于修辞。

杰文斯很早就在他的学说中对经济学和逻辑学展现他特有的开创性作用。效用理论是他的《政治经济学理论通论》的基调，最早出现在1860年的一封书信中。而他的逻辑相似代入原理（logical principles of the substitution of similars）可以在他1861年的另一封信中发现，也就是“哲学存在于发现事物的相似性”。上面提到的效用理论，指的是商品的效用的度量是商品数量的连续函数，也就是表达出经济学也是一门数学科学的观点，他的论文《政治经济学数学理论通论》中有更加形式化的表达，这篇论文是1862年写给英国（经济学？）协会的，那时并不受人重视，就算四年后发表于社会统计学月刊仍是如此，直到1871年，杰文斯在他的《政治经济学理论》中进一步发展了他的学说，这时受到了人们的关注。直到这部书的发表，杰文斯才被那些早期的应用数学来研究政治经济学问题的作家们所注意，特别是安东尼·奥古斯丁·库尔诺（Antoine Augustin Cournot ）和戈森（HH Gossen）。相似的效用理论在1870年左右，由奥地利的卡尔·门格尔、瑞士的利昂·瓦尔拉斯独立发展出来。由于戈森发现了交换价值和边际效用的关系，所以应该算是戈森最先发现了边际效用理论。但是这丝毫不减低杰文斯在英国带来新思想并广为传播的贡献。基于对主流思想的回应，他有时候忽略一些条件，比如《政治经济学理论》的前言就说价值完全基于的是效用，这样他的理论就被曲解了。但是为了引起大家的关注而夸大重点地方法是可以被原谅的。就在这以后，新古典主义革命开始了。逻辑钢琴杰文斯在逻辑学上的成就和他在政治经济学学不相上下（pan passu）。1864年他出版了一本小书，名字是《纯逻辑，或数与量之间的逻辑》，其基础是乔治·布尔的逻辑体系，但摒除了他认为错误的数学外衣。随后几年他致力于研究逻辑机器，而英国皇家学会在1870年才开始。正是这个研究，他知道给定逻辑前提，可以用机械模拟出来。1866年他发现了伟大且普遍的推理法则，并于1869年以《同类替代》（The Substitution of Similars）为题描述了这个学说，最简单的格式是：“同类必有同质”（Whatever is true of a thing is true of its like.），他还有其他的各样表达。他在随后发表的《逻辑学初级教程》很快成为英语世界里最为流行的逻辑学基础教科书。那时他还写了很多逻辑学论文，1874年以《科学原理》为题发表，这部书里他对早期的纯逻辑和同类替代作了具体的表述，还发展了归纳是演绎的简单反转的观点。另外，他还对概率的一般原理和概率与归纳之间的关系作了出色的改造。他在各种自然科学上的造诣此时发挥了巨大作用，使他可以利用图形来处理抽象的逻辑学概念，从而获得了成功。杰文斯的归纳准则是对威廉·惠威尔理论的回归，恰是此理论受到了穆勒的批评。当然杰文斯用了新的表达，摒弃了受人批评的一些不必要的附属条件。这份努力可以算是19世纪英国最可大书一笔的逻辑学贡献之一。1880年，他出版了《演绎逻辑研究》，主要部分是他给学生使用的练习题。1877年及随后几年，他努力在《同时代人回顾》中对穆勒作出一个补充说明，最终出版时只有一卷，是他对穆勒哲学的批判，还有一卷本的《纯逻辑及小论文》，收集了他早期的逻辑学论文，都发表于他逝世后。这些批评不可不谓有所创见和说服力，但是不能和他其他的作品同日而语。杰文斯的长处在于开创性的思考，而不是批判；他将以一个勤勉的逻辑学家、经济学家和统计学家闻名后世。

发表逻辑论文

一、发表文章质量要求发表论文的质量自然是提升论文收录的一个主要的条件.对于这个方面来说主要就是针对于论文的观点正确,文字通畅,逻辑严密,结构合理,结论有创新,等等.之前收到一篇文章,错别字多,语句不通顺,编辑实在是看不懂,只能联系作者退稿修改,退稿再修改再审稿,浪费时间,严重的话永远拒收稿子.二、论文格式规范杂志论文格式要求每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位,投稿前必须先对此进行了解,弄清楚目标杂志是哪个方面的.还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊,这直接影响您的稿件发表的速度.符合自己单位要求发表论文是为了自己的职业生涯能够更好,所以发表论文前一定要了解自己所在单位职称等级对于论文格式结构的种种要求,如:字数、论文篇数,对第一作者是否要求、期刊要求(核心?普刊?),有的单位甚至对文章格式都有严格规定(论文摘要、关键词、正文、参考文献、图表等方面的事项).三、论文发表时间一般的学术刊物,从编辑接收稿件到样刊出来,需要2-3个月.如果是核心刊物,则需要半年,或许更长时间.不少作者认为期刊不是都是月刊、半月刊、旬刊,我这个月投稿,不是就安排下个月就出刊了,其实不然,很多期刊都是被提前会安排好版面,有些期刊版面都安排到下一年了,所以为评职称,还是提前准备为好.四、选择合法刊物发表论文不是随便找个期刊就可以的,期刊必须具有合法性,是合法期刊.不是国家新闻出版总署批准刊号的刊物,都是非法刊物.目前我国大约有1000-2000家非法刊物,或不规范的刊物.对大部分普通作者来说,是很难判断刊物的合法性的.对于有疑问的期刊,可以去国家新闻出版总署期刊查询里,确认一下是否是合法期

普通逻辑学学习心得----浅谈推理练习题的解题步骤逻辑学被称为思维的体操，这样的比喻是有道理的。逻辑学确实可以训练人的思维使之具有严密性，从而提高人的逻辑思维能力。但是这种能力的获得不是靠死记硬背来实现的，而是通过做大量的逻辑习题来取得的，从这个意义上说学习普通逻辑学与学习数学有共同之处，因此学习逻辑学的重要途径就是做练习题。普通逻辑练习题根据内容的不同可分为六部分：序言部分练习题、概论部分练习题、判断部分练习题、推理部分练习题、规律部分练习题以及论证部分练习题。通过练习使我们学生达到使用的概念明确、做出的判断恰当、推理合乎逻辑、论证有说服力的目的。虽然这几个部分的练习内容不同。要实现的目的也不同，但是在做这些题时一个共同之处就是要准确理解题中所涉及的概念。在做类似要区分一个逻辑结构式的常项和变项的类型题的时候，首先必须掌握什么是常项。什么是变项。然后再确定题中哪个部分是常项、哪个部分是变项。我们知道常项是逻辑结构式中保持不变并决定其性质的项。变项是逻辑结构式中可变的项，即可被具体概念或判断来代替的部分。根据常项、变项的定义，在练习题中“所有”“都是”是逻辑结构式中保持不变并决定这个逻辑结构式是全称肯定判断的项，所以“所有”“都是”这样的词通常都是常项。而“S”“P”是可被具体概念，如“马克思主义者”“唯物主义者”或者“中国人”“亚洲人”等所代替的部分，因此是变项。同理，在分析直言三段论结构的时候，也是要把握相应的概念：大项是结论中的谓项，小项是结论中的主项，含大项的前提是大前提，含小项的前提是小前提，大小前提中共有的项是中项。（当然这之前必须要知道什么是主项、什么是谓项以及前提和结论）然后再来分析题中三段论的结构。因为普通逻辑学重点部分是推理，所以以下以推理练习题中常见的一种题型为例，谈一谈我对这种类型题的解题步骤的一些理解。例：指出下列推理是哪种类型的推理，并说明是否正确、为什么。① 有的中毒是食物中毒，因此，并非有的中毒不是食物中毒。② 人寿之长短，或许由于遗传因素，或许由后天条件；徐某长寿有遗传因素，所以他的长寿与后天条件元关。第一步：分析结构后，才能确定推理类型，所以做这样的习题首先应该分析结构。1.根据关联词语（因为、所以）确定前提和结论。“因为”后面是前提，“所以”后面是结论，“因为”前面是结论。2.根据常项确定前提和结论的判断类型。例①的前提中常项是“有的”“是”。结论中的常项是“并非”“有的”“不是”，据此可确定这个推理是直言推理。例②的前提中常项是“或许”，所以这是选言推理。3.写出逻辑结构式，指出其推理类型。①题：SIP～－SOP这是直言判断对当关系直接推理。②题：pVq^p～－q这是相容选言推理肯定否定式。第二步：根据相应推理规则指出推理形式正确与否。1.①题是下反对关系推理。根据规则。下反对关系不能同假可以同真，所以可以假推真不能以真推假；②题是相容选言推理。根据相容选言推理规则肯定一部分选言支不能否定另一部分选言支，所以不能用肯定否定式。2.指出理由回答对错。①题推理形式错误，因为根据下反对关系进行推理不能由真推假。②题推理形式错误，因为违反相容选言推理规则：肯定一部分选言支不能否定另一部分选言支。犯有误相容为不相容的逻辑错误。以上就是我学习逻辑学的一些技巧和心得，总之，我觉得，学习逻辑学要多练，熟能生巧，练多了自然就能掌握解题技巧。纯自己写的，送给你吧～

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嗯，发表一定要有字数的要求，一般来讲是周级论文还是省级论文？还是国家级论文，它的字数要求不同，同时还要技术含量要高，发表的内容质量要高才可以

发逻辑学论文

中国哲学史。逻辑学作为一门科学的逻辑，是既古老又年轻的。2021年逻辑学最佳学生论文在中国哲学史一杂志发表，中国哲学是世界几大类型的传统哲学之一，它致力于研究天人之间的关系和古今历史演变的规律，形成了自己独具特色的自然观、历史观、人性论、认识论和方法论，特别重视哲学与伦理的联系。逻辑学历史悠久，源远流长。