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  1. 推理 (reasoning)是「使用 理智 從某些 前提 (已知)導出結論」的 思維 過程。 以下三種推理是屬於 哲學 、 邏輯 、 心理學 和 人工智能 等學門所感興趣的領域。 推理. 邏輯推理 有三種主要的方式: 演绎推理. 演繹推理 (deductive reasoning),给出正確的前提,就必然推出結論(结论不能为假, 悖論 除外)。 演繹推理無法使知識擴增,因為結論自包含於前提之內。 邏輯學 中有名的 三段論 (syllogism)就是典型的例子: 人皆有一死. 蘇格拉底 是人. 所以,蘇格拉底會死. 归纳推理. 另一方面,在 歸納推理 (inductive reasoning)當中,當前提為真時,可推出某種機率性的结论。 歸納推理可以擴展知識,因为结论比前提包含更多的信息。

  2. 推理 (reasoning)是「使用 理智 從某些 前提 (已知)導出結論」的 思維 過程。 以下三種推理是屬於 哲學 、 邏輯 、 心理學 和 人工智慧 等學門所感興趣的領域。 推理 [ 編輯] 邏輯推理 有三種主要的方式: 演繹推理 [ 編輯] 主條目: 演繹推理. 演繹推理 (deductive reasoning),給出正確的前提,就必然推出結論(結論不能為假, 悖論 除外)。 演繹推理無法使知識擴增,因為結論自包含於前提之內。 邏輯學 中有名的 三段論 (syllogism)就是典型的例子: 人皆有一死. 蘇格拉底 是人. 所以,蘇格拉底會死. 歸納推理 [ 編輯] 主條目: 歸納推理.

  3. 推理 (reasoning)是「使用 理智 從某些 前提 (已知)導出結論」的 思維 過程。 以下三種推理是屬於 哲學 、 邏輯 、 心理學 和 人工智能 等學門所感興趣的領域。 推理 [ 编辑] 邏輯推理 有三種主要的方式: 演绎推理 [ 编辑] 主条目: 演绎推理. 演繹推理 (deductive reasoning),给出正確的前提,就必然推出結論(结论不能为假, 悖論 除外)。 演繹推理無法使知識擴增,因為結論自包含於前提之內。 邏輯學 中有名的 三段論 (syllogism)就是典型的例子: 人皆有一死. 蘇格拉底 是人. 所以,蘇格拉底會死. 归纳推理 [ 编辑] 主条目: 归纳推理.

  4. 维基百科,自由的百科全书. 推理 (reasoning)是“使用 理智 从某些 前提 (已知)导出结论”的 思维 过程。 以下三种推理是属于 哲学 、 逻辑 、 心理学 和 人工智能 等学门所感兴趣的领域。 推理 [ 编辑] 逻辑推理 有三种主要的方式: 演绎推理 [ 编辑] 主条目: 演绎推理. 演绎推理 (deductive reasoning),给出正确的前提,就必然推出结论(结论不能为假, 悖论 除外)。 演绎推理无法使知识扩增,因为结论自包含于前提之内。 逻辑学 中有名的 三段论 (syllogism)就是典型的例子: 人皆有一死. 苏格拉底 是人. 所以,苏格拉底会死. 归纳推理 [ 编辑] 主条目: 归纳推理.

  5. 演绎推理 - 维基百科自由的百科全书. 目录. 序言. 例子. 常用的基本论证形式. 公理化. 自然演绎逻辑. 参见. 引用. 演绎推理 (英語: Deductive Reasoning )、 正向推理 在传统的 亚里士多德逻辑 中是「结论,可从叫做‘前提’的已知事实,‘必然地’得出的推理」。 如果前提为真,则结论必然为真。 这区别于 溯因推理 和 归纳推理 :它们的前提可以预测出高概率的结论,但是不确保结论为真。 “演绎推理”还可以定义为结论在普遍性上不大于前提的 推理 ,或「结论在确定性上,同前提一样」的推理。 例子. 任何三角形只可能是锐角三角形、直角三角形和钝角三角形。 ——大前提. 这个三角形既不是锐角三角形,也不是钝角三角形。 ——小前提. 所以,它是一个直角三角形。

  6. 維基百科,自由的百科全書. 演繹推理 (英語: Deductive Reasoning )、 正向推理 在傳統的 亞里斯多德邏輯 中是「結論,可從叫做『前提』的已知事實,『必然地』得出的推理」。. 如果前提為真,則結論必然為真。. 這區別於 溯因推理 和 歸納推理 :它們的前提 ...

  7. 归纳推理 - 维基百科,自由的百科全书. 归纳法 或 归纳推理 ( Inductive reasoning ),有时叫做 归纳逻辑 ,是论证的前提支持结论但不确保结论的 推理 过程 [1] 。 它基于对特殊的代表(token)的有限观察,把 性质或关系 归结到 类型 ;或基于对反复再现的 现象 的模式(pattern)的有限观察,公式表达 规律 。 例如,使用归纳法在如下特殊的命题中: 冰是冷的。 弹子球在击打球杆的时候移动。 推断出普遍的命题如: 所有冰都是冷的。 所有弹子球都在击打球杆的时候移动。 例子. 強歸納: 所有观察到的乌鸦都是黑的。 所以所有乌鸦都是黑的。 这例示了归纳的本质:从特殊归纳出普遍。 结论明显不是确定的。 除非我们见过所有的乌鸦 - 我们怎能都知道呢?