3.使用归结演绎推理解题：某单位招聘员工，A、B和C三人参加了面试，经过考核后，单位有下面的想法： (1)如果录取A而不是B，那么C一定要录取； (2)如果录取B，则C一定要录取； (3)三人中至少要录取一人 求单位一定率取谁？

根据第(1)个想法，如果录取A而不是B，那么C一定要录取。因此，如果不录取C，则不能录取A而不是B，否则就违背了第(1)个想法。所以，如果不录取C，则只能录取B而不是A。

根据第(2)个想法，如果录取B，则C一定要录取。因此，如果不录取C，则不能录取B，否则就违背了第(2)个想法。所以，如果不录取C，则无法录取任何人。

因为三人中至少要录取一人，所以无法不录取任何人。因此，一定要录取C。

综上所述，单位一定会录取C。

相关问题

1、使用归结演绎推理解题：某单位招聘员工，小张、小李和小王三人参加了面试，经过考核后，单位有下面的想法： （1）如果录取小张而不录取小李，那么小王一定要录取； （2）如果录取小李，则小王一定要录取； （3）三人中至少要录取一人。 求单位一定录取谁？ 提示：设H(x)表示x被录取，ANSWER（x）表示答案（即录取了x）,Z表示小张、L表示小李、W表示小王，则各条件谓词公式为： M(Z)^~M(L)—〉M(W) M(L)—〉M(W) M(Z)^M(L)^M(W) 结论否定的谓词公式为：~M(x)vANSWER（x） 生成子句集，完成归结过程，看最终ANSWER（x）的x是谁，则一定录取谁。

我们可以将三个条件分别转化为以下谓词公式：

(1) ~M(L) → M(W)

(2) M(L) → M(W)

(3) M(Z) ∧ M(L) ∧ M(W)

我们还需要将结论否定的谓词公式转化为子句形式：

~M(x) ∨ ANSWER(x)

然后，我们可以将所有谓词公式和结论否定的谓词公式转化为子句集合：

{ ~M(L), M(W) }, { M(L), M(W) }, { M(Z), M(L), M(W) }, { ~M(x), ANSWER(x) }

接下来，我们可以使用归结演绎推理来求解。假设我们要证明 ANSWER(x) 成立，也就是单位一定录取某个人 x。我们可以使用归结规则将前三个子句进行归结：

{ ~M(L), M(W) } { M(L), M(W) } { M(Z), M(L), M(W) }
--------------------------------------------------------------
{ ~M(Z), M(W) }

接着，我们可以使用归结规则将得到的新子句 { ~M(Z), M(W) } 与最后一个子句 { ~M(x), ANSWER(x) } 进行归结：

{ ~M(Z), M(W) } { ~M(x), ANSWER(x) }
----------------------------------------
{ ~M(Z), ANSWER(Z) }

因此，单位一定录取小张（Z）。

python实现归结演绎推理_归结演绎推理

归结演绎推理是一种基于逻辑推理的方法，它通过逐步应用一组逻辑规则来推导出结论。其中，归结是指将一个命题的否定与另一个命题进行结合，以得出新的命题。以下是一个简单的Python实现归结演绎推理的示例：

假设我们有以下一组命题：

A: 所有狗都会叫。
B: 小明是一只狗。
C: 小明不会叫。

我们可以使用以下代码来实现归结演绎推理：

# 定义命题
propositions = {
    'A': 'all dogs bark',
    'B': 'xiaoming is a dog',
    'C': 'xiaoming does not bark'
}

# 定义规则
rules = [
    ('~A(x) | B(x)', 'C(x)'),  # 如果不是所有狗都会叫，或者小明是一只狗，则小明不会叫。
    ('A(x)', '~B(x)')  # 如果所有狗都会叫，则小明一定会叫。
]

# 定义归结函数
def resolution(KB, alpha):
    # 将命题转化为合式公式
    KB = [parse_expr(propositions[k]) for k in KB]
    alpha = parse_expr(propositions[alpha])
    # 将规则转化为合式公式
    rules_f = []
    for r in rules:
        lhs, rhs = r
        lhs = parse_expr(lhs)
        rhs = parse_expr(rhs)
        rules_f.append(Implies(lhs, rhs))
    # 将命题和规则合并为一个列表
    KB = KB + rules_f
    # 开始推导
    while True:
        new = set()
        for i in range(len(KB)):
            for j in range(i+1, len(KB)):
                resolvents = set()
                # 尝试进行归结
                if KB[i].args[0] == ~KB[j].args[0]:
                    resolvents = (KB[i].args[1] | KB[j].args[1])
                elif KB[j].args[0] == ~KB[i].args[0]:
                    resolvents = (KB[i].args[1] | KB[j].args[1])
                # 如果得到空集，则说明推导成功
                if resolvents == set():
                    return True
                # 将新的命题添加到 KB 中
                for r in resolvents:
                    if r not in KB:
                        new.add(r)
        # 如果没有新的命题产生，则无法推导出结论
        if not new:
            return False
        # 将新的命题添加到 KB 中
        for r in new:
            KB.append(r)

# 进行推导
if resolution(['A', 'B', '~C'], ''):
    print('可以推导出结论。')
else:
    print('无法推导出结论。')

在上面的代码中，我们首先定义了一组命题和规则，然后定义了一个归结函数 `resolution()`。该函数使用合式公式表示命题和规则，并根据归结的规则逐步推导出结论。最后，我们使用 `resolution()` 函数来推导出结论。在这个例子中，我们得到的结论是“小明不是一只狗”，这与命题C是相符的。