सूचना बीजगणित: Difference between revisions

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{{Short description|Algebra describing information processing}}
सूचना बीजगणित शब्द सूचना प्रसंस्करण की गणितीय तकनीकों को संदर्भित करता है। शास्त्रीय [[सूचना सिद्धांत]] [[क्लाउड शैनन]] पर वापस जाता है। यह संचार और भंडारण को देखते हुए सूचना प्रसारण का एक सिद्धांत है। हालाँकि, अब तक इस बात पर विचार नहीं किया गया है कि जानकारी विभिन्न स्रोतों से आती है और इसलिए यह आमतौर पर संयुक्त होती है। शास्त्रीय सूचना सिद्धांत में इसकी भी उपेक्षा की गई है कि कोई व्यक्ति सूचना के एक टुकड़े से उन हिस्सों को निकालना चाहता है जो विशिष्ट प्रश्नों के लिए प्रासंगिक हैं।
शब्द <nowiki>''</nowiki>'''सूचना बीजगणित<nowiki>''</nowiki>''' इनफार्मेशन प्रोसेसिंग की गणितीय तकनीकों को संदर्भित करता है। मौलिक [[सूचना सिद्धांत]] [[क्लाउड शैनन]] पर वापस जाता है। यह संचार और संचय को देखते हुए सूचना प्रसारण का सिद्धांत है। चूंकि, अब तक इस तथ्य पर विचार नहीं किया गया है कि जानकारी विभिन्न स्रोतों से आती है और इसलिए यह सामान्यतः संयुक्त होती है। मौलिक सूचना सिद्धांत में इसकी भी उपेक्षा की गई है कि कोई व्यक्ति सूचना के भाग से उन भागो को निकालना चाहता है जो विशिष्ट प्रश्नों के लिए प्रासंगिक हैं।


इन परिचालनों का गणितीय वाक्यांशीकरण सूचना के बीजगणित की ओर ले जाता है, जो सूचना प्रसंस्करण के बुनियादी तरीकों का वर्णन करता है। इस तरह के बीजगणित में [[कंप्यूटर विज्ञान]] की कई औपचारिकताएँ शामिल होती हैं, जो सतह पर भिन्न प्रतीत होती हैं: संबंधपरक डेटाबेस, औपचारिक तर्क की कई प्रणालियाँ या रैखिक बीजगणित की संख्यात्मक समस्याएं। यह सूचना प्रसंस्करण की सामान्य प्रक्रियाओं के विकास की अनुमति देता है और इस प्रकार विशेष रूप से [[वितरित सूचना प्रसंस्करण]] के कंप्यूटर विज्ञान के बुनियादी तरीकों के एकीकरण की अनुमति देता है।
इन परिचालनों का गणितीय वाक्यांशीकरण सूचना के बीजगणित की ओर ले जाता है, जो इनफार्मेशन प्रोसेसिंग के मूलभूत विधियो का वर्णन करता है। इस प्रकार के बीजगणित में [[कंप्यूटर विज्ञान]] की कई औपचारिकताएँ सम्मिलित होती हैं, जो सतह पर भिन्न प्रतीत होती हैं: संबंधपरक डेटाबेस, औपचारिक तर्क की कई प्रणालियाँ या रैखिक बीजगणित की संख्यात्मक समस्याएं है। यह इनफार्मेशन प्रोसेसिंग की सामान्य प्रक्रियाओं के विकास की अनुमति देता है और इस प्रकार विशेष रूप से [[वितरित सूचना प्रसंस्करण|डिस्ट्रिब्यूटेड इनफार्मेशन प्रोसेसिंग]] के कंप्यूटर विज्ञान के मूलभूत विधियो के एकीकरण की अनुमति देता है।


जानकारी सटीक प्रश्नों से संबंधित है, विभिन्न स्रोतों से आती है, एकत्रित की जानी चाहिए, और रुचि के प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है। इन विचारों से शुरू होकर, सूचना बीजगणित {{Harv|Kohlas|2003}} संरचना (गणितीय तर्क)#कई-क्रमबद्ध संरचनाएं|दो-क्रमबद्ध बीजगणित हैं <math>(\Phi,D)</math>, कहाँ <math>\Phi</math> एक [[अर्धसमूह]] है, जो सूचना के संयोजन या एकत्रीकरण का प्रतिनिधित्व करता है, <math>D</math> [[डोमेन सिद्धांत]]ों (प्रश्नों से संबंधित) का एक जाली (क्रम) है जिसका आंशिक क्रम डोमेन या प्रश्न की ग्रैन्युलैरिटी को दर्शाता है, और एक मिश्रित ऑपरेशन जानकारी के फोकस या निष्कर्षण का प्रतिनिधित्व करता है।
जानकारी स्पष्ट प्रश्नों से संबंधित है, विभिन्न स्रोतों से आती है, एकत्रित की जानी चाहिए, और रुचि के प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है। इन विचारों से प्रारंभ होकर, सूचना बीजगणित {{Harv|कोहलास|2003}} संरचना (गणितीय तर्क) दो-क्रमबद्ध बीजगणित <math>(\Phi,D)</math>, जहां <math>\Phi</math> [[अर्धसमूह]] है, जो सूचना <math>D</math> के संयोजन या एकत्रीकरण का प्रतिनिधित्व करता है, [[डोमेन सिद्धांत|डोमेन सिद्धांतो]] (प्रश्नों से संबंधित) का जालक (क्रम) है जिसका आंशिक क्रम डोमेन या प्रश्न की ग्रैन्युलैरिटी को दर्शाता है, और मिश्रित ऑपरेशन जानकारी के फोकस या निष्कर्षण का प्रतिनिधित्व करता है।


== सूचना और उसके संचालन ==
== सूचना और उसके संचालन ==
अधिक सटीक रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में <math>(\Phi,D)</math>, निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं
अधिक स्पष्ट रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में <math>(\Phi,D)</math>, निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं


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; Combination : <math>\otimes: \Phi \otimes \Phi \rightarrow \Phi,~ (\phi,\psi) \mapsto \phi \otimes \psi</math>
; संयोजन: <math>\otimes: \Phi \otimes \Phi \rightarrow \Phi,~ (\phi,\psi) \mapsto \phi \otimes \psi</math>
; Focusing :  <math>\Rightarrow: \Phi \otimes D \rightarrow \Phi,~ (\phi,x) \mapsto \phi^{\Rightarrow x}</math>
; ध्यान केंद्रित:  <math>\Rightarrow: \Phi \otimes D \rightarrow \Phi,~ (\phi,x) \mapsto \phi^{\Rightarrow x}</math>
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इसके अतिरिक्त, में <math>D</math> सामान्य जाली संचालन (मिलना और जुड़ना) परिभाषित हैं।
इसके अतिरिक्त, में <math>D</math> सामान्य जालक संचालन (मिलना और जुड़ना) परिभाषित हैं।


== अभिगृहीत और परिभाषा ==
== अभिगृहीत और परिभाषा ==
द्वि-क्रमित बीजगणित के अभिगृहीत <math>(\Phi,D)</math>, जाली के सिद्धांतों के अलावा <math>D</math>:
जालक <math>D</math> के स्वयंसिद्धों के अतिरिक्त दो क्रमबद्ध बीजगणित <math>(\Phi,D)</math> के स्वयंसिद्ध


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; Semigroup : <math>\Phi</math> is a commutative semigroup under combination with a neutral element (representing vacuous information).
; अर्धसमूह: एक तटस्थ तत्व (रिक्त जानकारी का प्रतिनिधित्व) <math>\Phi</math> के साथ संयोजन के अधीन एक क्रमविनिमेय अर्धसमूह है
; Distributivity of Focusing over Combination : <math>(\phi^{\Rightarrow x} \otimes \psi)^{\Rightarrow x} = \phi^{\Rightarrow x} \otimes \psi^{\Rightarrow x}</math>
; संयोजन पर ध्यान केंद्रित करने का वितरण: <math>(\phi^{\Rightarrow x} \otimes \psi)^{\Rightarrow x} = \phi^{\Rightarrow x} \otimes \psi^{\Rightarrow x}</math>
To focus an information on <math>x</math> combined with another information to domain <math>x</math>, one may as well first focus the second information to <math>x</math> and then combine.
डोमेन <math>x</math> पर एक अन्य जानकारी के साथ संयुक्त रूप से <math>x</math> पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, पहले दूसरी जानकारी को <math>x</math> पर केंद्रित किया जा सकता है और फिर संयोजित किया जा सकता है।
; Transitivity of Focusing : <math>(\phi^{\Rightarrow x})^{\Rightarrow y} = \phi^{\Rightarrow x \wedge y}</math>
; ध्यान केंद्रित परिवर्तनशीलता: <math>(\phi^{\Rightarrow x})^{\Rightarrow y} = \phi^{\Rightarrow x \wedge y}</math>
To focus an information on <math>x</math> and <math>y</math>, one may focus it to <math>x \wedge y</math>.
किसी सूचना को <math>x</math> और <math>y</math> पर केंद्रित करने के लिए उसे <math>x \wedge y</math> पर केंद्रित किया जा सकता है
; Idempotency : <math>\phi \otimes \phi^{\Rightarrow x} = \phi</math>
; निरर्थकता: <math>\phi \otimes \phi^{\Rightarrow x} = \phi</math>
An information combined with a part of itself gives nothing new.
कोई भी जानकारी अपने ही एक भाग के साथ मिलकर कुछ नया नहीं देती।
; Support : <math>\forall \phi \in \Phi,~ \exists x \in D</math> such that <math>\phi = \phi^{\Rightarrow x}</math>
; सहायता: <math>\forall \phi \in \Phi,~ \exists x \in D</math> such that <math>\phi = \phi^{\Rightarrow x}</math>
Each information refers to at least one domain (question).
प्रत्येक जानकारी कम से कम एक डोमेन (प्रश्न) को संदर्भित करती है।
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== जानकारी का क्रम ==
== जानकारी का क्रम ==
सूचना का आंशिक क्रम परिभाषित करके प्रस्तुत किया जा सकता है <math>\phi \leq \psi</math> अगर <math>\phi \otimes \psi = \psi</math>. इस का मतलब है कि <math>\phi</math> की तुलना में कम जानकारीपूर्ण है <math>\psi</math> यदि इसमें कोई नई जानकारी नहीं जोड़ी जाती है <math>\psi</math>. अर्धसमूह <math>\Phi</math> इस आदेश के सापेक्ष एक अर्धजाल है, अर्थात <math>\phi \otimes \psi = \phi \vee \psi</math>. किसी भी डोमेन से संबंधित (प्रश्न) <math>x \in D</math> परिभाषित करके आंशिक आदेश प्रस्तुत किया जा सकता है <math>\phi \leq_{x} \psi</math> अगर <math>\phi^{\Rightarrow x} \leq \psi^{\Rightarrow x}</math>. यह सूचना सामग्री के क्रम का प्रतिनिधित्व करता है <math>\phi</math> और <math>\psi</math> डोमेन के सापेक्ष (प्रश्न) <math>x</math>.
सूचना का आंशिक क्रम परिभाषित करके प्रस्तुत किया जा सकता है <math>\phi \leq \psi</math> यदि <math>\phi \otimes \psi = \psi</math>. इस का अर्थ है कि <math>\phi</math> ,<math>\psi</math> की तुलना में कम जानकारीपूर्ण है यदि यह <math>\psi</math> में कोई नई जानकारी नहीं जोड़ी जाती है . अर्धसमूह <math>\Phi</math> इस आदेश के सापेक्ष अर्धजाल है, अर्थात <math>\phi \otimes \psi = \phi \vee \psi</math>. किसी भी डोमेन से संबंधित (प्रश्न) <math>x \in D</math> परिभाषित <math>\phi \leq_{x} \psi</math> यदि <math>\phi^{\Rightarrow x} \leq \psi^{\Rightarrow x}</math> करके आंशिक आदेश प्रस्तुत किया जा सकता है. यह डोमेन (प्रश्न) <math>x</math> के सापेक्ष <math>\phi</math> और <math>\psi</math> की सूचना सामग्री के क्रम का प्रतिनिधित्व करता है


== लेबल की गई जानकारी बीजगणित ==
== लेबल की गई जानकारी बीजगणित ==
जोड़े <math>(\phi,x) \ </math>, कहाँ <math>\phi \in \Phi</math> और <math>x \in D</math> ऐसा है कि <math>\phi^{\Rightarrow x} = \phi</math> एक लेबल सूचना बीजगणित बनाएं। अधिक सटीक रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में <math>(\Phi,D) \ </math>, निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं
जोड़े <math>(\phi,x) \ </math>, जहां <math>\phi \in \Phi</math> और <math>x \in D</math> ऐसा है कि <math>\phi^{\Rightarrow x} = \phi</math> लेबल सूचना बीजगणित बनाएं। अधिक स्पष्ट रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में <math>(\Phi,D) \ </math>, निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं
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; Labeling : <math>d(\phi,x) = x \ </math>
; लेबलिंग: <math>d(\phi,x) = x \ </math>
; Combination : <math>(\phi,x) \otimes (\psi,y) = (\phi \otimes \psi,x \vee y)~~~~</math>
; संयोजन: <math>(\phi,x) \otimes (\psi,y) = (\phi \otimes \psi,x \vee y)~~~~</math>
; Projection : <math>(\phi,x)^{\downarrow y} = (\phi^{\Rightarrow y},y)\text{ for }y \leq x</math>
; प्रक्षेपण: <math>(\phi,x)^{\downarrow y} = (\phi^{\Rightarrow y},y)\text{ for }y \leq x</math>
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== सूचना बीजगणित के मॉडल ==
== सूचना बीजगणित के मॉडल ==
यहां सूचना बीजगणित के उदाहरणों की एक अधूरी सूची दी गई है:
यहां सूचना बीजगणित के उदाहरणों की अधूरी सूची दी गई है:
*[[संबंधपरक बीजगणित]]: संयोजन के रूप में प्राकृतिक जुड़ाव और सामान्य प्रक्षेपण के साथ एक संबंधपरक बीजगणित की कमी एक लेबल वाली सूचना बीजगणित है, #वर्क-आउट उदाहरण देखें: संबंधपरक बीजगणित।
*[[संबंधपरक बीजगणित]]: संयोजन और सामान्य प्रक्षेपण के रूप में प्राकृतिक जुड़ाव के साथ एक संबंधपरक बीजगणित का घटाव एक लेबल सूचना बीजगणित है, उदाहरण देखें।।
*बाधा प्रणालियाँ: बाधाएँ एक सूचना बीजगणित बनाती हैं {{Harv|Jaffar|Maher|1994}}.
*बाध्य प्रणालियाँ: बाधाएँ सूचना बीजगणित बनाती हैं {{Harv|जाफर|माहेर|1994}}.
*सेमिरिंग मूल्यवान बीजगणित: सी-सेमिरिंग सूचना बीजगणित को प्रेरित करता है {{Harv|Bistarelli|Montanari|Rossi1997}};{{Harv|Bistarelli|Fargier|Montanari|Rossi|Schiex|Verfaillie|1999}};{{Harv|Kohlas|Wilson|2006}}.
*सेमिरिंग मूल्यवान बीजगणित: सी-सेमिरिंग सूचना बीजगणित को प्रेरित करता है {{Harv|बिस्टारेली|मोंटानारी|Rossi1997}};{{Harv|बिस्टारेली|फ़ार्गियर|मोंटानारी|रॉसी|शिएक्स|वेरफैली|1999}};{{Harv|कोहलास |विल्सन|2006}}.
*[[तर्क]]: कई तर्क प्रणालियाँ सूचना बीजगणित को प्रेरित करती हैं {{Harv|Wilson|Mengin|1999}}. [[बेलनाकार बीजगणित]] का घटाव {{Harv|Henkin|Monk|Tarski|1971}} या पॉलीएडिक बीजगणित [[विधेय तर्क]] से संबंधित सूचना बीजगणित हैं {{Harv|Halmos|2000}}.
*[[तर्क]]: कई तर्क प्रणालियाँ सूचना बीजगणित को प्रेरित करती हैं {{Harv|विल्सन|मेंगिन|1999}}. [[बेलनाकार बीजगणित]] का घटाव {{Harv|Henkin|Monk|टार्स्की|1971}} या पॉलीएडिक बीजगणित [[विधेय तर्क]] {{Harv|हेल्मोस|2000}} से संबंधित सूचना बीजगणित हैं।
*[[मॉड्यूल (गणित)]]: {{Harv|Bergstra|Heering|Klint|1990}};{{Harv|de Lavalette|1992}}.
*[[मॉड्यूल (गणित)]]: {{Harv|बर्गस्ट्रा|हीरिंग|क्लिंट|1990}};{{Harv|डे लावलेट|1992}}.
*रैखिक प्रणालियाँ: रैखिक समीकरणों या रैखिक असमानताओं की प्रणालियाँ सूचना बीजगणित को प्रेरित करती हैं {{Harv|Kohlas|2003}}.
*रैखिक प्रणालियाँ: रैखिक समीकरणों या रैखिक असमानताओं की प्रणालियाँ सूचना बीजगणित {{Harv|कोहलास|2003}} को प्रेरित करती हैं.


=== कार्यान्वित उदाहरण: संबंधपरक बीजगणित ===
=== कार्यान्वित उदाहरण: संबंधपरक बीजगणित ===
{{cleanup section|reason=\texttt|date=August 2014}}
मान लीजिए <math>{\mathcal A}</math> प्रतीकों का एक समूह है, जिसे विशेषताएँ (या स्तंभ नाम) कहा जाता है। प्रत्येक <math>\alpha\in{\mathcal A}</math> के लिए <math>U_\alpha</math> को एक गैर-रिक्त सेट होने दें, विशेषता <math>\alpha</math> के सभी संभावित मानों का सेट उदाहरण के लिए, यदि <math>{\mathcal A}= \{\texttt{name},\texttt{age},\texttt{income}\}</math> है तो <math>U_{\texttt{name}}</math> जबकि, स्ट्रिंग्स का सेट हो <math>U_{\texttt{age}}</math> और <math>U_{\texttt{income}}</math> दोनों गैर-ऋणात्मक पूर्णांकों का समुच्चय हैं।
होने देना <math>{\mathcal A}</math> प्रतीकों का एक समूह हो, जिसे विशेषताएँ (या स्तंभ नाम) कहा जाता है। प्रत्येक के लिए <math>\alpha\in{\mathcal A}</math> होने देना <math>U_\alpha</math> एक गैर-रिक्त सेट हो, विशेषता के सभी संभावित मानों का सेट <math>\alpha</math>. उदाहरण के लिए, यदि
<math>{\mathcal A}= \{\texttt{name},\texttt{age},\texttt{income}\}</math>, तब <math>U_{\texttt{name}}</math> सकना
जबकि, स्ट्रिंग्स का सेट हो <math>U_{\texttt{age}}</math> और <math>U_{\texttt{income}}</math> दोनों गैर-ऋणात्मक पूर्णांकों का समुच्चय हैं।


होने देना <math>x\subseteq{\mathcal A}</math>. एक<math>x</math>-टुपल एक फ़ंक्शन है <math>f</math> ताकि
मान लीजिए <math>x\subseteq{\mathcal A}</math> . एक <math>x</math> टुपल एक फलन <math>f</math> है जिससे प्रत्येक <math>x</math>-टुपल्स के लिए <math>\hbox{dom}(f)=x</math> और <math>f(\alpha)\in U_\alpha</math> हो। सभी <math>E_x</math> टुपल्स का सेट <math>x</math>-टुपल द्वारा दर्शाया गया है। <math>f</math> टुपल <math>y\subseteq x</math> और एक उपसमुच्चय <math>f[y]</math> के लिए प्रतिबंध <math>y</math>-टुपल को <math>g</math> जिससे <math>g(\alpha)=f(\alpha)</math> सभी के लिए <math>\alpha\in y</math> में परिभाषित किया गया है.
<math>\hbox{dom}(f)=x</math> और <math>f(\alpha)\in U_\alpha</math> प्रत्येक के लिए <math>\alpha\in x</math> सेट
के सभी <math>x</math>-टुपल्स द्वारा निरूपित किया जाता है <math>E_x</math>. एक के लिए <math>x</math>-टुपल <math>f</math> और एक उपसमुच्चय
<math>y\subseteq x</math> प्रतिबंध <math>f[y]</math> के रूप में परिभाषित किया गया है
<math>y</math>-टुपल <math>g</math> ताकि <math>g(\alpha)=f(\alpha)</math> सभी के लिए <math>\alpha\in y</math>.


एक रिश्ता <math>R</math> ऊपर <math>x</math>का एक सेट है <math>x</math>-ट्यूपल्स, यानी का एक उपसमुच्चय <math>E_x</math>.
एक संबंध <math>R</math> पर <math>x</math>, <math>x</math>-ट्यूपल्स, का एक सेट है, अर्थात <math>E_x</math> का एक उपसमुच्चय गुण <math>x</math> के सेट को <math>R</math> का डोमेन कहा जाता है और <math>d(R)</math> द्वारा दर्शाया जाता है <math>y\subseteq d(R)</math> के लिए <math>R</math> से <math>y</math> का प्रक्षेपण निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:
गुणों का समुच्चय <math>x</math> का डोमेन कहा जाता है <math>R</math> और द्वारा निरूपित किया गया
<math>d(R)</math>. के लिए <math>y\subseteq d(R)</math> का प्रक्षेपण <math>R</math> पर <math>y</math> परिभाषित किया गया
निम्नलिखित नुसार:
:<math>\pi_y(R):=\{f[y]\mid f\in R\}.</math>
:<math>\pi_y(R):=\{f[y]\mid f\in R\}.</math>
किसी रिश्ते का जुड़ना <math>R</math> ऊपर <math>x</math> और एक रिश्ता <math>S</math> ऊपर <math>y</math> है
संबंध <math>R</math> पर <math>x</math> और संबंध <math>S</math> पर <math>y</math> का जोड़ इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
इस प्रकार परिभाषित:
:<math>R\bowtie S:=\{f\mid f \quad (x\cup y)\hbox{-tuple},\quad f[x]\in R,
:<math>R\bowtie S:=\{f\mid f \quad (x\cup y)\hbox{-tuple},\quad f[x]\in R,
   \;f[y]\in S\}.</math>
   \;f[y]\in S\}.</math>
उदाहरण के तौर पर, आइए <math>R</math> और <math>S</math> निम्नलिखित संबंध बनें:
उदाहरण के रूप पर, मान लीजिए कि <math>R</math> और <math>S</math> निम्नलिखित संबंध हैं:
:<math>R=
:<math>R=
   \begin{matrix}
   \begin{matrix}
Line 92: Line 81:
     \texttt{B} & \texttt{32'000} \\
     \texttt{B} & \texttt{32'000} \\
   \end{matrix}</math>
   \end{matrix}</math>
फिर का जोड़ <math>R</math> और <math>S</math> है:
फिर <math>R</math> और <math>S</math> का जोड़ है:
:<math>R\bowtie S=
:<math>R\bowtie S=
   \begin{matrix}
   \begin{matrix}
Line 99: Line 88:
     \texttt{B} & \texttt{47} & \texttt{32'000} \\
     \texttt{B} & \texttt{47} & \texttt{32'000} \\
   \end{matrix}</math>
   \end{matrix}</math>
प्राकृतिक जुड़ाव के साथ एक संबंधपरक डेटाबेस <math>\bowtie</math> संयोजन और सामान्य प्रक्षेपण के रूप में <math>\pi</math> एक सूचना बीजगणित है.
संयोजन के रूप में प्राकृतिक जुड़ाव <math>\bowtie</math> और सामान्य प्रक्षेपण <math>\pi</math> के साथ एक संबंधपरक डेटाबेस एक सूचना बीजगणित है।.तब से संचालन उचित प्रकार से परिभाषित हैं:
तब से संचालन अच्छी तरह से परिभाषित हैं
* <math>d(R\bowtie S)=d(R)\cup d(S)</math>
* <math>d(R\bowtie S)=d(R)\cup d(S)</math>
* अगर <math>x\subseteq d(R)</math>, तब <math>d(\pi_x(R))=x</math>.
* यदि <math>x\subseteq d(R)</math>, तब <math>d(\pi_x(R))=x</math>.
यह देखना आसान है कि रिलेशनल डेटाबेस किसी लेबल के सिद्धांतों को संतुष्ट करते हैं
यह देखना सरल है कि रिलेशनल डेटाबेस किसी लेबल के सिद्धांतों को संतुष्ट करते हैं
 
सूचना बीजगणित:
सूचना बीजगणित:
; अर्धसमूह : <math>(R_1\bowtie R_2)\bowtie R_3=R_1\bowtie(R_2\bowtie R_3)</math> और <math>R\bowtie S=S\bowtie R</math>
; अर्धसमूह: <math>(R_1\bowtie R_2)\bowtie R_3=R_1\bowtie(R_2\bowtie R_3)</math> और <math>R\bowtie S=S\bowtie R</math>
; परिवर्तनशीलता : यदि <math>x\subseteq y\subseteq d(R)</math>, तब <math>\pi_x(\pi_y(R))=\pi_x(R)</math>.
; परिवर्तनशीलता: यदि <math>x\subseteq y\subseteq d(R)</math>, तब <math>\pi_x(\pi_y(R))=\pi_x(R)</math>.
; संयोजन : यदि <math>d(R)=x</math> और <math>d(S)=y</math>, तब <math>\pi_x(R\bowtie S)=R\bowtie\pi_{x\cap y}(S)</math>.
; संयोजन: यदि <math>d(R)=x</math> और <math>d(S)=y</math>, तब <math>\pi_x(R\bowtie S)=R\bowtie\pi_{x\cap y}(S)</math>.
; नपुंसकता : यदि <math>x\subseteq d(R)</math>, तब <math>R\bowtie\pi_x(R)=R</math>.
; निष्क्रियता: यदि <math>x\subseteq d(R)</math>, तब <math>R\bowtie\pi_x(R)=R</math>.
; समर्थन : यदि <math> x = d(R)</math>, तब <math>\pi_x(R)=R</math>.
; समर्थन: यदि <math> x = d(R)</math>, तब <math>\pi_x(R)=R</math>.


== कनेक्शन ==
== सम्बन्ध ==
{{expand section|date=March 2014}}
; [[मूल्यांकन बीजगणित]]: निष्क्रियता सिद्धांत को छोड़ने से मूल्यांकन बीजगणित होता है। इन सिद्धांतों का परिचय किसके द्वारा दिया गया है? {{Harv|शेनॉय|शेफर|1990}} स्थानीय संगणना योजनाओं को सामान्य बनाने के लिए {{Harv|लॉरिटज़ेन|स्पीगेलहाल्टर|1988}} बायेसियन नेटवर्क से लेकर अधिक सामान्य औपचारिकताओं तक, जिसमें विश्वास कार्य, संभावना क्षमताएं आदि सम्मिलित हैं। {{Harv|कोहलास |शेनॉय|2000}}. विषय पर पुस्तक-लंबाई प्रदर्शनी के लिए देखें {{Harvtxt|पॉली|कोहलास|2011}}.
; [[मूल्यांकन बीजगणित]]: निष्क्रियता सिद्धांत को छोड़ने से मूल्यांकन बीजगणित होता है। इन सिद्धांतों का परिचय किसके द्वारा दिया गया है? {{Harv|Shenoy|Shafer|1990}}स्थानीय संगणना योजनाओं को सामान्य बनाने के लिए {{Harv|Lauritzen|Spiegelhalter|1988}} बायेसियन नेटवर्क से लेकर अधिक सामान्य औपचारिकताओं तक, जिसमें विश्वास कार्य, संभावना क्षमताएं आदि शामिल हैं। {{Harv|Kohlas |Shenoy|2000}}. विषय पर पुस्तक-लंबाई प्रदर्शनी के लिए देखें {{Harvtxt|Pouly|Kohlas|2011}}.
; डोमेन और सूचना प्रणाली: संक्षिप्त सूचना बीजगणित {{Harv|कोहलास|2003}} [[स्कॉट डोमेन]] और [[स्कॉट सूचना प्रणाली]] से संबंधित हैं {{Harv|Scott|1970}};{{Harv|Scott|1982}};{{Harv|Larsen|Winskel|1984}}.
; डोमेन और सूचना प्रणाली: संक्षिप्त सूचना बीजगणित {{Harv|Kohlas|2003}} [[स्कॉट डोमेन]] और [[स्कॉट सूचना प्रणाली]] से संबंधित हैं {{Harv|Scott|1970}};{{Harv|Scott|1982}};{{Harv|Larsen|Winskel|1984}}.
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; ट्री अपघटन: सूचना बीजगणित को पदानुक्रमित ट्री संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, और छोटी समस्याओं में विघटित किया जाता है।
; वृक्ष अपघटन: सूचना बीजगणित को एक पदानुक्रमित वृक्ष संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, और छोटी समस्याओं में विघटित किया जाता है।
; अर्धसमूह सिद्धांत : ...
; अर्धसमूह सिद्धांत : ...
; संरचनागत मॉडल: ऐसे मॉडल को सूचना बीजगणित के ढांचे के भीतर परिभाषित किया जा सकता है: https://arxiv.org/abs/1612.02587
; संरचनागत मॉडल: ऐसे मॉडल को सूचना बीजगणित के स्वरुप के अन्दर परिभाषित किया जा सकता है: https://arxiv.org/abs/1612.02587
; सूचना और मूल्यांकन बीजगणित की विस्तारित स्वयंसिद्ध नींव: सशर्त स्वतंत्रता की अवधारणा सूचना बीजगणित के लिए बुनियादी है और सशर्त स्वतंत्रता के आधार पर सूचना बीजगणित की एक नई स्वयंसिद्ध नींव, पुराने का विस्तार (ऊपर देखें) उपलब्ध है: https://arxiv। org/abs/1701.02658
; सूचना और मूल्यांकन बीजगणित की विस्तारित स्वयंसिद्ध नींव: सशर्त स्वतंत्रता की अवधारणा सूचना बीजगणित के लिए मूलभूत है और सशर्त स्वतंत्रता के आधार पर सूचना बीजगणित की नई स्वयंसिद्ध नींव, पुराने का विस्तार (ऊपर देखें) उपलब्ध है: https://arxiv। org/abs/1701.02658


== ऐतिहासिक जड़ें ==
== ऐतिहासिक रूट ==
सूचना बीजगणित के लिए अभिगृहीत प्राप्त होते हैं
सूचना बीजगणित के लिए अभिगृहीत प्राप्त होते हैं
(शेनॉय और शैफर, 1990) में प्रस्तावित स्वयंसिद्ध प्रणाली, यह भी देखें (शेफर, 1991)।
(शेनॉय और शैफर, 1990) में प्रस्तावित स्वयंसिद्ध प्रणाली, यह भी देखें (शेफर, 1991)।


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Latest revision as of 14:50, 14 December 2023

शब्द ''सूचना बीजगणित'' इनफार्मेशन प्रोसेसिंग की गणितीय तकनीकों को संदर्भित करता है। मौलिक सूचना सिद्धांत क्लाउड शैनन पर वापस जाता है। यह संचार और संचय को देखते हुए सूचना प्रसारण का सिद्धांत है। चूंकि, अब तक इस तथ्य पर विचार नहीं किया गया है कि जानकारी विभिन्न स्रोतों से आती है और इसलिए यह सामान्यतः संयुक्त होती है। मौलिक सूचना सिद्धांत में इसकी भी उपेक्षा की गई है कि कोई व्यक्ति सूचना के भाग से उन भागो को निकालना चाहता है जो विशिष्ट प्रश्नों के लिए प्रासंगिक हैं।

इन परिचालनों का गणितीय वाक्यांशीकरण सूचना के बीजगणित की ओर ले जाता है, जो इनफार्मेशन प्रोसेसिंग के मूलभूत विधियो का वर्णन करता है। इस प्रकार के बीजगणित में कंप्यूटर विज्ञान की कई औपचारिकताएँ सम्मिलित होती हैं, जो सतह पर भिन्न प्रतीत होती हैं: संबंधपरक डेटाबेस, औपचारिक तर्क की कई प्रणालियाँ या रैखिक बीजगणित की संख्यात्मक समस्याएं है। यह इनफार्मेशन प्रोसेसिंग की सामान्य प्रक्रियाओं के विकास की अनुमति देता है और इस प्रकार विशेष रूप से डिस्ट्रिब्यूटेड इनफार्मेशन प्रोसेसिंग के कंप्यूटर विज्ञान के मूलभूत विधियो के एकीकरण की अनुमति देता है।

जानकारी स्पष्ट प्रश्नों से संबंधित है, विभिन्न स्रोतों से आती है, एकत्रित की जानी चाहिए, और रुचि के प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है। इन विचारों से प्रारंभ होकर, सूचना बीजगणित (कोहलास 2003) संरचना (गणितीय तर्क) दो-क्रमबद्ध बीजगणित , जहां अर्धसमूह है, जो सूचना के संयोजन या एकत्रीकरण का प्रतिनिधित्व करता है, डोमेन सिद्धांतो (प्रश्नों से संबंधित) का जालक (क्रम) है जिसका आंशिक क्रम डोमेन या प्रश्न की ग्रैन्युलैरिटी को दर्शाता है, और मिश्रित ऑपरेशन जानकारी के फोकस या निष्कर्षण का प्रतिनिधित्व करता है।

सूचना और उसके संचालन

अधिक स्पष्ट रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में , निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं

संयोजन
ध्यान केंद्रित
            

इसके अतिरिक्त, में सामान्य जालक संचालन (मिलना और जुड़ना) परिभाषित हैं।

अभिगृहीत और परिभाषा

जालक के स्वयंसिद्धों के अतिरिक्त दो क्रमबद्ध बीजगणित के स्वयंसिद्ध

अर्धसमूह
एक तटस्थ तत्व (रिक्त जानकारी का प्रतिनिधित्व) के साथ संयोजन के अधीन एक क्रमविनिमेय अर्धसमूह है
संयोजन पर ध्यान केंद्रित करने का वितरण

डोमेन पर एक अन्य जानकारी के साथ संयुक्त रूप से पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, पहले दूसरी जानकारी को पर केंद्रित किया जा सकता है और फिर संयोजित किया जा सकता है।

ध्यान केंद्रित परिवर्तनशीलता

किसी सूचना को और पर केंद्रित करने के लिए उसे पर केंद्रित किया जा सकता है

निरर्थकता

कोई भी जानकारी अपने ही एक भाग के साथ मिलकर कुछ नया नहीं देती।

सहायता
such that

प्रत्येक जानकारी कम से कम एक डोमेन (प्रश्न) को संदर्भित करती है।

            

दो प्रकार का बीजगणित इन सिद्धांतों को संतुष्ट करना सूचना बीजगणित कहलाता है।

जानकारी का क्रम

सूचना का आंशिक क्रम परिभाषित करके प्रस्तुत किया जा सकता है यदि . इस का अर्थ है कि , की तुलना में कम जानकारीपूर्ण है यदि यह में कोई नई जानकारी नहीं जोड़ी जाती है . अर्धसमूह इस आदेश के सापेक्ष अर्धजाल है, अर्थात . किसी भी डोमेन से संबंधित (प्रश्न) परिभाषित यदि करके आंशिक आदेश प्रस्तुत किया जा सकता है. यह डोमेन (प्रश्न) के सापेक्ष और की सूचना सामग्री के क्रम का प्रतिनिधित्व करता है

लेबल की गई जानकारी बीजगणित

जोड़े , जहां और ऐसा है कि लेबल सूचना बीजगणित बनाएं। अधिक स्पष्ट रूप से, दो-क्रम वाले बीजगणित में , निम्नलिखित परिचालन परिभाषित हैं

लेबलिंग
संयोजन
प्रक्षेपण
            


सूचना बीजगणित के मॉडल

यहां सूचना बीजगणित के उदाहरणों की अधूरी सूची दी गई है:

कार्यान्वित उदाहरण: संबंधपरक बीजगणित

मान लीजिए प्रतीकों का एक समूह है, जिसे विशेषताएँ (या स्तंभ नाम) कहा जाता है। प्रत्येक के लिए को एक गैर-रिक्त सेट होने दें, विशेषता के सभी संभावित मानों का सेट उदाहरण के लिए, यदि है तो जबकि, स्ट्रिंग्स का सेट हो और दोनों गैर-ऋणात्मक पूर्णांकों का समुच्चय हैं।

मान लीजिए . एक टुपल एक फलन है जिससे प्रत्येक -टुपल्स के लिए और हो। सभी टुपल्स का सेट -टुपल द्वारा दर्शाया गया है। टुपल और एक उपसमुच्चय के लिए प्रतिबंध -टुपल को जिससे सभी के लिए में परिभाषित किया गया है.

एक संबंध पर , -ट्यूपल्स, का एक सेट है, अर्थात का एक उपसमुच्चय गुण के सेट को का डोमेन कहा जाता है और द्वारा दर्शाया जाता है के लिए से का प्रक्षेपण निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:

संबंध पर और संबंध पर का जोड़ इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

उदाहरण के रूप पर, मान लीजिए कि और निम्नलिखित संबंध हैं:

फिर और का जोड़ है:

संयोजन के रूप में प्राकृतिक जुड़ाव और सामान्य प्रक्षेपण के साथ एक संबंधपरक डेटाबेस एक सूचना बीजगणित है।.तब से संचालन उचित प्रकार से परिभाषित हैं:

  • यदि , तब .

यह देखना सरल है कि रिलेशनल डेटाबेस किसी लेबल के सिद्धांतों को संतुष्ट करते हैं

सूचना बीजगणित:

अर्धसमूह
और
परिवर्तनशीलता
यदि , तब .
संयोजन
यदि और , तब .
निष्क्रियता
यदि , तब .
समर्थन
यदि , तब .

सम्बन्ध

मूल्यांकन बीजगणित
निष्क्रियता सिद्धांत को छोड़ने से मूल्यांकन बीजगणित होता है। इन सिद्धांतों का परिचय किसके द्वारा दिया गया है? (शेनॉय & शेफर 1990) स्थानीय संगणना योजनाओं को सामान्य बनाने के लिए (लॉरिटज़ेन & स्पीगेलहाल्टर 1988) बायेसियन नेटवर्क से लेकर अधिक सामान्य औपचारिकताओं तक, जिसमें विश्वास कार्य, संभावना क्षमताएं आदि सम्मिलित हैं। (कोहलास & शेनॉय 2000). विषय पर पुस्तक-लंबाई प्रदर्शनी के लिए देखें पॉली & कोहलास (2011).
डोमेन और सूचना प्रणाली
संक्षिप्त सूचना बीजगणित (कोहलास 2003) स्कॉट डोमेन और स्कॉट सूचना प्रणाली से संबंधित हैं (Scott 1970);(Scott 1982);(Larsen & Winskel 1984).
अनिश्चित जानकारी
सूचना बीजगणित में मूल्यों के साथ यादृच्छिक चर संभाव्य तर्क प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करते हैं (हेनी, कोहलास & लेहमेन 2000).
अर्थ संबंधी जानकारी
सूचना बीजगणित फोकस और संयोजन के माध्यम से जानकारी को प्रश्नों से जोड़कर शब्दार्थ का परिचय देते हैं (ग्रोएनेंडिज्क & स्टॉकहोफ़ 1984);(Floridi 2004).
सूचना प्रवाह
सूचना बीजगणित, विशेष वर्गीकरण में, सूचना प्रवाह से संबंधित हैं (बारवाइज़ & सेलिग्मैन 1997).
ट्री अपघटन
सूचना बीजगणित को पदानुक्रमित ट्री संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, और छोटी समस्याओं में विघटित किया जाता है।
अर्धसमूह सिद्धांत
...
संरचनागत मॉडल
ऐसे मॉडल को सूचना बीजगणित के स्वरुप के अन्दर परिभाषित किया जा सकता है: https://arxiv.org/abs/1612.02587
सूचना और मूल्यांकन बीजगणित की विस्तारित स्वयंसिद्ध नींव
सशर्त स्वतंत्रता की अवधारणा सूचना बीजगणित के लिए मूलभूत है और सशर्त स्वतंत्रता के आधार पर सूचना बीजगणित की नई स्वयंसिद्ध नींव, पुराने का विस्तार (ऊपर देखें) उपलब्ध है: https://arxiv। org/abs/1701.02658

ऐतिहासिक रूट

सूचना बीजगणित के लिए अभिगृहीत प्राप्त होते हैं

(शेनॉय और शैफर, 1990) में प्रस्तावित स्वयंसिद्ध प्रणाली, यह भी देखें (शेफर, 1991)।

संदर्भ

  • Barwise, J.; Seligman, J. (1997), Information Flow: The Logic of Distributed Systems, Cambridge U.K.: Number 44 in Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science, Cambridge University Press
  • Bergstra, J.A.; Heering, J.; Klint, P. (1990), "Module algebra", Journal of the ACM, 73 (2): 335–372, doi:10.1145/77600.77621, S2CID 7910431
  • Bistarelli, S.; Fargier, H.; Montanari, U.; Rossi, F.; Schiex, T.; Verfaillie, G. (1999), "Semiring-based CSPs and valued CSPs: Frameworks, properties, and comparison", Constraints, 4 (3): 199–240, doi:10.1023/A:1026441215081, S2CID 17232456, archived from the original on March 10, 2022
  • Bistarelli, Stefano; Montanari, Ugo; Rossi, Francesca (1997), "Semiring-based constraint satisfaction and optimization", Journal of the ACM, 44 (2): 201–236, CiteSeerX 10.1.1.45.5110, doi:10.1145/256303.256306, S2CID 4003767
  • de Lavalette, Gerard R. Renardel (1992), "Logical semantics of modularisation", in Egon Börger; Gerhard Jäger; Hans Kleine Büning; Michael M. Richter (eds.), CSL: 5th Workshop on Computer Science Logic, Volume 626 of Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 306–315, ISBN 978-3-540-55789-0
  • Floridi, Luciano (2004), "Outline of a theory of strongly semantic information" (PDF), Minds and Machines, 14 (2): 197–221, doi:10.1023/b:mind.0000021684.50925.c9, S2CID 3058065
  • Groenendijk, J.; Stokhof, M. (1984), Studies on the Semantics of Questions and the Pragmatics of Answers, PhD thesis, Universiteit van Amsterdam
  • Haenni, R.; Kohlas, J.; Lehmann, N. (2000), "Probabilistic argumentation systems" (PDF), in J. Kohlas; S. Moral (eds.), Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems, Dordrecht: Volume 5: Algorithms for Uncertainty and Defeasible Reasoning, Kluwer, pp. 221–287, archived from the original on January 25, 2005
  • Halmos, Paul R. (2000), "An autobiography of polyadic algebras", Logic Journal of the IGPL, 8 (4): 383–392, doi:10.1093/jigpal/8.4.383, S2CID 36156234
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  • Jaffar, J.; Maher, M. J. (1994), "Constraint logic programming: A survey", Journal of Logic Programming, 19/20: 503–581, doi:10.1016/0743-1066(94)90033-7
  • Kohlas, J. (2003), Information Algebras: Generic Structures for Inference, Springer-Verlag, ISBN 978-1-85233-689-9
  • Kohlas, J.; Shenoy, P.P. (2000), "Computation in valuation algebras", in J. Kohlas; S. Moral (eds.), Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems, Volume 5: Algorithms for Uncertainty and Defeasible Reasoning, Dordrecht: Kluwer, pp. 5–39
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  • Larsen, K. G.; Winskel, G. (1984), "Using information systems to solve recursive domain equations effectively", in Gilles Kahn; David B. MacQueen; Gordon D. Plotkin (eds.), Semantics of Data Types, International Symposium, Sophia-Antipolis, France, June 27–29, 1984, Proceedings, vol. 173 of Lecture Notes in Computer Science, Berlin: Springer, pp. 109–129
  • Lauritzen, S. L.; Spiegelhalter, D. J. (1988), "Local computations with probabilities on graphical structures and their application to expert systems", Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 50: 157–224
  • Pouly, Marc; Kohlas, Jürg (2011), Generic Inference: A Unifying Theory for Automated Reasoning, John Wiley & Sons, ISBN 978-1-118-01086-0
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