模态计数逻辑ML(#)在不同框架类下的可判定性

在本文中,我们给出模态计数逻辑ML(#)在不同框架类下的可满足性的判定过程。我们使用两种方法,一种是通过修改ML(#)相对于全部克里普克框架的可满足性的判定算法,另一种是将ML(#)的可判定性归约到基本模态逻辑。我们还证明了分次模态计数逻辑GML(#)相对于全部克里普克框架的可判定性。

习惯联想与理论框架

由于归纳法自身陷入了循环论证，因而休谟认为习惯联想才是归纳推理的缘由。波普尔认为休谟的这个心理学解释在经验上和逻辑上都是错误的，从而提出了先天理论框架。但波普尔、并没有真正反驳掉体谟的预设，只是另外预设了先天理论框架的存在，以对先天理论框架的信仰来反驳对习惯性联想的信仰。

决策情境中的偏好提升

在决策过程中,决策论和偏好提升理论具有类似的推理结构,它们二者的差异主要在于前者是定量化计算,而后者是定性化分析。本文将提出联结上述两个理论所会面临的挑战,由此探讨两个理论之间的联系与差异,并且进一步引入“两两比较提升法”,将概率纳入偏好提升理论进行考量。本文试图利用定性分析的方式来逼近决策论的定量计算结果,也将分析这种新的定义方式在何种程度上可以解决决策论的问题,以及它相较于决策论的缺失。此外,作为一种初步尝试,本文还将为这种“两两比较提升法”提供逻辑模型,并结合决策论的条件对该模型进行深入探讨。

高中生化学科学态度的现存问题及对策研究

在新一轮基础教育改革的背景下,培养学生的化学科学态度与社会责任这一任务得到重视。当前,我国一线教师在教学过程中更多关注的是学生成绩如何提高,却忽视了对学生科学态度的培养。而只有将科学态度培养策略贯穿于化学教学之中,才能进一步在教学实践中建构基于化学学科核心素养的教学体系,更好地落实培养学生科学态度的教学任务,达到新课程改革所要求的教育目标。因此,开展高中生化学科学态度的调查研究具有重要的现实意义,这也是现如今化学教育的具体要求和必然趋势。

关于偏好关系的质化与量化研究--中间道路的探索

关于偏好关系(表示为≤关系)的逻辑研究主要分为质化与量化研究两种类型,它们的研究方式存在较大差异,前者重点关注≤关系应该满足的逻辑性质,而后者着重于≤关系的量化表达。但两类研究并非相互独立,而是既有从质化到量化的研究,也有从量化到质化的研究。概率化偏好比较方法结合了这两种研究方式,既保留了元素之间纯质化的≤关系,又将每个元素出现的概率纳入考量,并在最终考察集合间的偏好关系时又回归到纯质化的≤关系。概率偏好模型也为质化方法与量化方法的结合提供了一种逻辑上的初步尝试。概率化偏好比较方法为偏好逻辑的研究提供了一个新的维度,也为统一逻辑和概率指出了一条中间道路。