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Type: Dissertação
Title: Semântica algébrica equivalente para a lógica da inconsistência epistêmica
Title in English: Equivalent algebraic semantics for the logic of epistemic inconsistency
Authors: Mendes, Gabriela de Melo Pontes
Advisor: Martins, Ana Teresa de Castro
Co-advisor: Pinho, Luís Gustavo Bastos
Keywords: Semânticas algébricas equivalentes;Algebrização a Blok e Pigozzi;Lógicas paraconsistentes
Issue Date: 2018
Citation: MENDES, Gabriela de Melo Pontes. Semântica algébrica equivalente para a lógica da inconsistência epistêmica. 2018. 65 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.
Abstract in Brazilian Portuguese: Algebrizar uma lógica consiste em definir uma álgebra a partir do sistema dedutivo de forma que tal álgebra represente o comportamento dessa lógica em termos de deduções e propriedades gerais. Isso permite, por exemplo, a utilização de teorias sobre as equações nessas álgebras no estudo dos sistemas dedutivos. Os métodos de Lindenbaum-Tarski e de Blok e Pigozzi são possivelmente os mais conhecidos na literatura para essa tarefa. Nessa dissertação é discutida a algebrização por esses dois métodos e apresentada uma semântica algébrica equivalente para a Lógica da Inconsistência Epistêmica (LEI), útil para modelar situações e problemas de senso comum e raciocínio por default em Inteligência Artificial.
Abstract: To algebraize a logic consists in defining an algebra from the deductive system such that this algebra represents the behavior of the logic regarding deductions and general properties. This allows, for instance, the use of theories on algebraic equations for the study of deductive systems. The methods known as Lindembaum-Tarski and Blok and Pigozzi are possibly the two most well known in the literature for this task. In this dissertation it is discussed the algebrization by these two processes and it is given an equivalent algebraic semantics for the Logic of the Epistemic Inconsistency. which is a logic useful to model situations and problems of common sense and default reasoning in Artificial Intelligence.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65255
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