Monografias.com > Sin categoría
Descargar Imprimir Comentar Ver trabajos relacionados

Procesamiento de Datos II (página 2)




Enviado por Emily



Partes: 1, 2

Técnicas:

  1. Modificación en el Acceso:
    cuando se accede a un objeto, su estructura
    se compara con la definición de su clase en ese
    momento, todos los cambios necesarios se hacen antes de que el
    objeto esté disponible. Como resultado, el gasto extra
    de la modificación de esquema se reparte entre los
    accesos a los objetos.
  2. Versiones de los Esquemas: en vez de
    requerir que se modifique un objeto para que se ajuste a la
    definición actual de su clase, las versiones antiguas de
    la definición de clase se conservan para acceder a los
    datos. El
    mantenimiento de múltiples versiones
    supone espacio extra, esto también complica la codificación de los métodos
    debido a la necesidad de manejar múltiples versiones de
    la definición de clase.

Actualmente, se están investigando temas de la
gestión
de modificación de esquemas. En las notas
bibliográficas se hace referencia a algunas propuestas
iniciales y descripciones de implementaciones.

Verificación
Automática de la Integridad Semántica:

Se espera no solamente que los D. B. M. S. de 5ta.
generación sean más flexibles y tengan mayor
independencia
de datos que los sistemas
actuales, sino también que tengan mecanismos de
Verificación de Integridad más poderosos. Estos
incluirán también rutinas sintácticas
más poderosas para: verificar, deletrear y también
rutinas de Verificación de Integridad
Semántica.

¿Qué es la Integridad
Semántica?:

Por Integridad Semántica queremos decir que es la
adaptación de la base de datos
con las restricciones derivadas de
nuestro conocimiento
de lo que está y no está permitido en aquella parte
del universo que
esté representada por los datos de la base de datos. El
mantenimiento de la Integridad semántica implica evitar
que se inserten en la base de datos los datos los datos que
representen un estado no
permitido del universo.

Algunos Enfoques para el Mantenimiento
Automático de la Integridad
Semántica:

Se obtiene un enfoque directo para el mantenimiento de
la Integridad Semántica a partir de las sugerencias de:
Abrial (1974) y Florentin en el mismo año. Esto implica
dos (02) pasos:

  • Proporcionar al instalador de la base de datos un
    lenguaje
    para especificar las restricciones
    semánticas.
  • Usar las restricciones para examinar los datos
    presentados para su inserción en la base de
    datos.

Normalmente, el instalador de la base de datos
debería ser capaz de especificar las restricciones que el
sistema usa
después para mantener la Integridad Semántica
automáticamente, sin embargo, este enfoque observarse con
precaución dos (02) tipos de problemas que
son:

  1. porque para los lenguajes en general no se puede
    dilucidar si las restricciones expresadas en ellos son
    consistentes en sí. Este problema sólo se
    puede solucionar si el
    lenguaje en el que las restricciones están
    expresadas es decidible.

    Esto se puede ilustrar con un ejemplo, dada una
    relación de progenitor, una restricción
    semántica podría declarar que el subgrafo que
    contenga solamente bordes etiquetados con progenitor debe
    estar libre de bucles, es decir, ninguno puede ser su
    propio progenitor. Verificar esta restricción es
    probable que resulte costoso, si la base de datos
    contuviera además la facha de nacimiento, entonces,
    la restricción anterior podría sustituirse
    por una restricción que declarará que la
    fecha de nacimiento del programa
    debe preceder la del hijo. Sin embargo, estas
    consideraciones no han retrasado el desarrollo del enfoque de dos (02) pasos, y
    se ha conseguido progresar gracias a los trabajos
    de:

    1. Abrial (1974): ha señalado
      la aparición de la semántica de la base de
      datos que culminaría poco después con las
      publicaciones de Chen (1976) de la
      entidad-relación y el modelo
      de Smith y Smith (1977) el resumen de los datos ideas.
      Una base de datos es un modelo de la realidad que rodea
      la evolución de los negocios de la
      empresa, incluido su último conjunto de
      transacciones de la rendición de cuentas, su actual conjunto de compromisos
      y las reivindicaciones, y su futuro conjunto de planes y
      políticas.
    2. Florentin (1974): fue uno de los
      1eros. en proponer que el cálculo de predicados se
      podría usar para la especificación precisa
      de restricciones de integridad semántica, sin
      embargo, declaró que la manipulación de una
      fórmula lógica probablemente
      resultaría demasiado fastidioso para considerarla
      útil como método práctico del
      mantenimiento de la integridad semántica. Esta
      conclusión viene acompañada de una
      referencia al trabajo realizado por Robinson
      (1967).
    3. Chamberlain, Eswaran y Stonebraker
      (1975):
      tratan del mantenimiento de la integridad
      semántica de bases de
      datos relacionales, las restricciones están
      especificadas en dos (02) lenguajes de consulta
      relacionales: SEQUEL y QUEL respectivamente (se ha dado
      ya una breve descripción de cómo se
      refuerzan las restricciones expresadas en
      QUEL).
    4. Hammer y Mc. Leod (1975): han
      realizado un enfoque más general, aunque describen
      su trabajo en el contexto de un sistema de base de datos
      relacional, avanzan hacia el diseño de un lenguaje de
      especificación de restricciones de
      propósito especial. El
      trabajo de estas dos (02) personalidades presenta
      varios ejemplos útiles de
      restricciones.
    5. Biller y Neuhold (1978): reconocen
      también la necesidad de generalizar e indican
      que asería difícil traducir una
      restricción de integridad formulada en
      función de una perspectiva específica,
      por ejemplo, la perspectiva relacional en restricciones
      expresadas en función de otra perspectiva, por
      ejemplo, la perspectiva jerárquica. En
      consecuencia, desarrollaron una perspectiva conceptual
      abstracta que usa los conceptos de entidad, tipo de
      entidad y relación. Las restricciones se
      expresan de acuerdo a esta perspectiva en un lenguaje
      llamado LDDL, aunque LDDL tiene una base
      semántica sencilla, su base sintáctica es
      compleja, por ejemplo, hay siete (07) clases distintas
      de definición de tipo.

      • Cardinalidad,
      • Equivalencia.

      Sugieren una técnica similar a la que
      Abrial (1974) propuso para expresar restricciones de
      Cardinalidad.

      1. Roussopoulos (1979): hizo
        la siguiente contribución significativa con
        su lenguaje CSDL, que facilita: la
        especificación, modificación y examen
        de restricciones a través de medios de apoyo de alto
        nivel.
      2. Bernstein, Mylopoulos y Wong
        (1980):
        dieron un gran paso adelante al
        diseñar un lenguaje llamado TAXIS, las
        restricciones de integridad semántica se
        consideran requisitos previos o condiciones
        resultantes de transacciones que se deben cumplir
        si el efecto de la transacción tiene que
        ser aceptad. Mylopoulos y otros dan varios
        ejemplos de restricciones de integridad
        semántica, su principal
        contribución fue reconocer que las
        restricciones definidas en una clase de entidades
        o transacciones deberían heredarse
        automáticamente mediante subconjuntos de
        esa clase.

        Tipo

        Persona = nombre objeto : tipo de
        nombre;

        número : seguridad social;

        sexo : (Hombre, Mujer) no ordenado;

        dirección : tipo de
        dirección;

        título : (Profesor, Tutor,
        Estudiante);

        claves : nombre,
        número

        nombres de las dependencias 
        dirección sexo
        título

        objeto final;

        El refuerzo de las restricciones
        semánticas implicadas por esta
        especificación se puede llevar a cabo
        automáticamente mediante rutinas normales
        de verificación de tipos, por ejemplo, la
        restricción "los objetos persona"
        sólo pueden ser de sexo Masculino o
        Femenino, lo cual está implícito en
        el ejemplo, se refuerza fácilmente. Sin
        embargo, no es fácil ver cómo
        restricciones más complejas tales como:
        una persona no puede ser hijo de alguien nacido
        en una fecha posterior, podrían expresarse
        en una declaración de tipos. El trabajo de
        Brodie resulta interesante debido a que cuestiona
        las nociones que se usan para distinguir entre
        sintaxis y semántica.

      3. Brodie (1980): ha propuesto
        un enfoque algo diferente, sugiere que las herramientas de tipo de datos se
        pueden usar para la definición de
        restricciones semánticas y para el
        mantenimiento de la integridad semántica. Se
        proporciona una tipificación fuerte en un
        sistema de tipo Pascal embebido en un lenguaje
        llamado BETA, por ejemplo, la especificación
        del tipo "objeto persona" podría
        ser:
      4. Borgida y Wong (1981): han
        dado dos (02) especificaciones formales de la
        semántica del lenguaje TAXIS, una de las
        cuales está basada en axiomas y asertos de
        corrección parcial y está pensada
        para verificadores que deseen mostrar que el
        sistema mantiene la integridad de la base de
        datos.

        DEFINE CONSTRAINT Nativehead
        (Department) => Dept (Head (Department)) =
        Department

        DEFINIR RESTRICCIÓN El jefe
        asociado a (Departamento) => Dept (Jefe
        (Departamento)) = Departamento

        Lo que indica que El jefe de un
        Departamento debe proceder del propio
        Departamento.

      5. Shipman (1981): ha
        diseñado un lenguaje de definición y
        manipulación de datos denominados DAPLEX,
        este lenguaje se basa en una perspectiva conceptual
        llamada perspectiva funcional. Las restricciones
        pueden expresarse en DAPLEX como lo muestra el siguiente
        ejemplo:
      6. Frost y Whittaker
        (1983)
        .

      Lógicas de Valores
      Múltiples:

      Las lógicas que hemos descrito hasta
      ahora han considerado dos (02) valores que son:
      Verdadero o Falso, sin embargo, existe una gran
      cantidad de bibliografía relacionada con
      lógicas que tienen más de dos (02)
      valores; por ejemplo, Belnap (1977) ha investigado una
      lógica de cuatro (04) valores en la cual estos
      valores son los cuatro (04) estados de conocimiento que
      una base de conocimientos puede tener con respecto a
      una proposición "P":

      1. U: no se ha dicho ni "P" ni
         "P" a la base de conocimientos.
      2. T: se ha dicho "P" a la base
        de conocimientos.
      3. F: se ha dicho  "P" a
        la base de conocimientos.
      4. B: se ha dicho "P" y 
        "P" a la base de conocimientos.

      Este sistema de cuatro (04) valores es
      importante para el diseño de sistemas
      automáticos de pregunta / respuesta, puesto que
      una base de conocimientos computerizada puede estar en
      cualquiera de estos estados con respecto a una
      posición "P". Una de las Lógicas de
      Valores Múltiples mejor conocida es la
      Lógica de Tres (03) valores propuesta por
      Lukasiewicz, su justificación para esta
      lógica era que a los asertos tales como:
      "mañana habrá una batalla naval" no se
      les puede asignar realmente un valor de Verdadero o Falso. En
      consecuencia, introdujo un 3er. valor "I" que denota un
      valor de verdad "Intermedio".

      Mc. Cawley (1981) muestra cómo se puede
      modificar la lógica de tres (03) valores de
      Lukasiewicz, de tal forma, que pueda considerarse que
      "I" denote el valor "Clase de Verdadero". A
      continuación se muestra una tabla de Verdad
      correspondiente a esta interpretación.

      A

      B

      A  B

      V

      V

      V

      V

      I

      I

      V

      F

      F

      V

      V

      V

      I

      I

      V

      I

      F

      F

      F

      V

      V

      F

      I

      V

      F

      F

      V

      Esta interpretación de "I" como Clase
      de Verdadero puede generalizarse para dar cabida a
      grados de verdad, los sistemas que resultan de tal
      generalización son útiles para tratar con
      conceptos confusos, tales como: gordo. La lógica
      borrosa, que se discutirá más adelante
      intenta también dar cabida a la vaguedad. En
      Rescher (1969) se puede encontrar una relación
      de la bibliografía de lógica de valores
      múltiples.

      Lógica
      Borrosa:

      Existe una gran parte del conocimiento del
      sentido común al que las lógicas
      convencionales no pueden dar cabida, esto se debe a que
      el
      conocimiento de sentido común implica
      típicamente mucha incertidumbre, por ejemplo,
      considérese el siguiente fragmento de sentido
      común "Si un coche que se ofrece como saldo es
      barato y viejo, entonces, probablemente no
      estará en buen estado".

      Esta declaración está llena de
      incertidumbre, las lógicas convencionales no
      admiten gradaciones de verdad y, por tanto, no pueden
      usarse para representar y razonar con declaraciones de
      este tipo. La lógica borrosa (véase, por
      ejemplo, Zadeh, 1983) puede adaptar tal incertidumbre
      mediante un enfoque semántico, que es bastante
      diferente del usado en la lógica
      convencional.

      Semántica con Resultados de
      Ensayos:

      Esta semántica se usa para asignar un
      significado a una proposición de lógica
      borrosa, en esta semántica se considera que una
      proposición es una colección de
      restricciones elásticas, por ejemplo, la
      proposición "Génesis es castaño
      claro" representa una restricción
      elástica del color de cabello de Génesis y la
      proposición "la mayoría de los gordos no
      son muy ágiles" representa una
      restricción elástica del número de
      gordos ágiles.

      En la semántica con resultados de
      ensayos, el significado de una proposición viene
      dado por el procedimiento que se usa para computar
      los resultados de los ensayos de esa propiedad, en general, este
      procedimiento implica:

      1. Identificar las variables:
        x1,……xn, cuyos
        valores estén limitados por la
        proposición, en el ejemplo de antes,
        x1 = color del cabello de
        Génesis.
      2. Identificar las restricciones
        C1,……, Cm
        introducidas por la proposición.
      3. Caracterizar cada restricción
        C1 describiendo un procedimiento de
        ensayo que asocie a C1 un
        resultado de ensayo t1 que represente el
        grado hasta el cual Ci se
        satisface.
      4. Agregar los resultados parciales de los
        ensayos t1,……, tm
        a un número más pequeño de
        resultados de ensayos t1,……,
        tk que representen un resultado global de
        un vector de ensayo "t". En la mayoría de los
        casos, t = 1. El procedimiento de ensayo en el punto
        anterior hace uso de una colección de
        relaciones borrosas que constituyen una E. D. B.
        (Explanatory Data Base / Base de Datos
        Explicativa).

      El significado de las relaciones en E. D. B.
      es conocido por la persona que quiera saber el
      significado de la proposición, indirectamente,
      los procedimientos de ensayo y
      agregaciones usadas en semántica de resultado
      de ensayos describen un proceso mediante el cual los
      significados de proposiciones están compuestos
      de significados de las relaciones constituyentes en
      la E. D. B., como ejemplo, supongamos que queremos
      determinar el significado de la proposición:
      "La nieve es generalmente blanca". Una E. D. B.
      apropiada incluiría una relación
      "blanca" y una relación "generalmente", tal
      que:

      Blanco

      Generalmente

      Ahora, supóngase que
      S1,……, Sm
      representa muestras de nieve y que ti (1
       i  m) representa el grado hasta el
      cual el color de Si es blanco, así
      pues, ti es el resultado del ensayo para la
      restricción del color de Si inducido
      por "blanco". Usando esta notación, los pasos en
      el procedimiento de ensayo son:

      1. Encontrar la proporción de muestras
        cuyo color sea blanco:
      2. Calcular el grado hasta el cual 
        satisface la restricción inducida por
        generalmente: t = grado hasta el cual prop representa
        generalmente, donde: prop = , es decir,
        simplemente usamos  para buscar un valor en
        la relación generalmente.

      El significado de "La nieve es generalmente
      blanca" está representado por el procedimiento
      de ensayo usado para calcular el valor de "t", el
      ejemplo de antes se obtuvo de Zadeh (1983) donde se da
      otro ejemplo más complejo.

      Lógica Modal:

      Las lógicas que se han descrito hasta
      ahora se denominan lógicas "funcionales de
      verdad". Cuando determinamos la consistencia o
      demostramos teoremas en las teorías de tales lógicas,
      recurrimos a interpretaciones, cada una de las cuales
      asigna un valor de Verdadero o Falso a las
      fórmulas atómicas de las teorías
      implicadas. Esto es particularmente obvio si se usan
      Tablas de Verdad, por ejemplo, considérese el
      siguiente par de fórmulas:

      • A  B: se leen "A"
        implica "B".
      • B  C: "B" implica
        "C".

      De estas dos (02) fórmulas podemos
      inferir A  C, construyendo la siguiente Tabla
      de la Verdad:

      A

      B

      C

      A 
      B

      B 
      C

      A
      C

       

      @1 Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      @2 Τ

      Τ

      Τ

       

      @3 Τ

      Τ

      Τ

      Τ

       

      @4 Τ

      Τ

       

      @5 

      Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      @6 

      Τ

      Τ

      Τ

       

      @7 

      Τ

      Τ

      Τ

      Τ

      @8 

      Τ

      Τ

      Τ

      En efecto, lo que hemos hecho es considerar
      ocho funciones: @1 a @8, cada una de las
      cuales especifica un estado de situación
      particular en el que: A, B y C tienen varios valores de
      Verdadero o Falso. De la tabla, puede verse que A
       C es Verdadero en todos los casos en que A
       B y B  C sean verdaderos, por lo
      tanto, podemos concluir que A  C es una
      consecuencia lógica de: A  B y B
       C. La validez de esta conclusión es
      intuitivamente obvia en lo siguiente, donde "N" es
      algún número y:

      • A representa: "N" es
        divisible por 8.
      • B representa: "N" es
        divisible por 4.
      • C representa: "N" es
        divisible por 2.

      Es intuitivamente obvio que A  C es
      una consecuencia lógica de: A  B y B
       C, independientemente de lo que el
      número "N" sea en realidad; sin embargo,
      supóngase que:

      • A representa: Reagan
        nació en Francia.
      • B representa: Reagan habla
        francés.
      • C representa: Reagan habla
        francés en La Casa Blanca.

      En este caso, no es intuitivamente obvio que A
       C sea una consecuencia lógica de A
       B y B  C, es decir, dadas las
      siguientes dos sentencias S1 y S2, no es razonable
      inferir S3:

      • S1: Reagan nació en
        Francia implica que Reagan habla francés. Esta
        sentencia tiene que ver con un estado de cosas en el
        cual se ve que Reagan más bien nació en
        Francia que en los Edos. Unidos, independientemente
        de que se den otras circunstancias que se aproximen
        en gran medida al estado de cosas.
      • S2: Reagan habla
        francés implica que Reagan habla
        francés en La Casa Blanca. Esta tiene que ver
        con estados de cosas en los cuales Reagan
        sería un hombre de habla francesa viviendo en
        La Casa Blanca, independientemente de que se den
        otras circunstancias que se aproximen al estado real
        de cosas
      • S3: Reagan nació en
        Francia implica que Reagan habla francés en La
        Casa Blanca.

      Esta inferencia es intuitivamente
      errónea, porque las sentencias S1 y S2
      relacionan estados diferentes de situación o
      mundos posibles. Pero las otras circunstancias no son
      las mismas en los dos (02) casos y como resultado, los
      estados de cosas con los que la 1era. sentencia tiene
      que ver que no se superponen con los de la 2da.
      sentencia: si Reagan hubiera nacido en Francia, no
      hubiera sido Presidente de los Edos. Unidos y, por lo
      tanto, presumiblemente no viviría en La Casa
      Blanca; este ejemplo se obtuvo de uno dado por Mc.
      Cawley (1981), donde se discuten otros ejemplos
      similares.

      Las lógicas consideradas hasta ahora no
      pueden dar cabida a la distinción entre estados
      de cosas o mundos posibles, tales como los que aparecen
      en el ejemplo anterior, ni pueden dar cabida a los
      estados de cosas que existan en las creencias de: las
      personas, códigos morales, etc. Para tratar con
      tales cosas, los lógicos han desarrollado una
      lógica denominada Lógica Modal, el
      objetivo de las siguientes secciones es
      dar una breve descripción de Lógicas
      Modales y discutir su empleo en sistemas de bases de
      conocimiento.

      ¿Qué es una Lógica
      Modal?:

      Snyder (1971) ha descrito la Lógica
      Modal como aquella que permite razonar con
      declaraciones que están en modo subjuntivo en
      lugar de estar en indicativo, las declaraciones
      subjuntivas afirman:

      • Lo que debe ser.
      • Lo que debería ser.
      • Lo que podría ser.
      • Lo que se cree que es.
      • Lo que se desea que sea.
      • Lo que será en un futuro, entre
        otras.

      Tales declaraciones son diferentes de las de
      indicativo, que simplemente afirman lo que es. Las
      lógicas clásicas funcionales de verdad se
      ocupan de declaraciones en indicativo, las
      declaraciones modales pueden ser detectadas mediante la
      presencia de operadores modales. Una
      característica formal de los operadores modales
      es que forman declaraciones cuyos valores de verdad no
      son una función de los
      valores de verdad de las declaraciones sobre las
      cuales se opera, por ejemplo, considérese las
      siguientes declaraciones:

      1. John tiene apendicitis.
      2. Se da el caso de que John tiene
        apendicitis.
      3. Es posible que John tenga
        apendicitis.

      Las declaraciones 1º.- y 2º.- no son
      modales, la declaración 2º.- es Verdadera
      iff 1º.- es Verdadera. La declaración
      3º.- es modal, es Verdadera si 1º.- lo es,
      pero puede ser interpretada como Verdadera o Falsa si
      1º.- es Falsa.

      Los 1eros. trabajos sobre lógica modal
      se ocupaban principalmente de declaraciones que
      contuvieron los operadores «es posible que»
      y «es necesario que» y sus negaciones,
      más tarde, los lógicos consideraron
      declaraciones que contuvieron operadores tales
      como:

      • Siempre se dará el caso de
        que.
      • Es obligatorio que.
      • Es permisible que.
      • Se sabe que.
      • Se cree que, entre otras.

      Todas estas declaraciones se califican como
      modales bajo la descripción de modalidad dada
      por Snyder, así, la lógica modal se
      relaciona con estados de cosas o mundos posibles
      además del existente.

      Operadores Modales Monádicos y
      Diádicos:

      Estos operan sobre declaraciones
      únicas, todos los ejemplos de antes son
      Monádicos, los operadores modales
      diádicos forman nuevas declaraciones a partir de
      pares de declaraciones. Se han hecho varios intentos
      para formalizar un operador modal diádico
      "si… entonces", en concreto, se han definido dos (02)
      operadores:

      1. Implicación Estricta.
      2. Vinculación.

      En Lógica Clásica, la
      fórmula material de implicación P
       Q es equivalente por definición a la
      negación de la conjunción P 
       Q, es decir, P implica materialmente Q iff no
      se da el caso de que P sea Verdadero y Q Falso, por
      otro lado, la fórmula de Implicación
      Estricta es: "P implica estrictamente Q", es
      equivalente a la imposibilidad de la conjunción
      P   Q.

      Reglas
      de Interferencia y Axiomas Lógicos Modales
      Particulares:

      La Lógica Proposicional Modal Alezeia
      incluye:

      1. Toda la maquinaria de lógica,
        Proposicional Clásica empleada para incluir
        los símbolos:  y
        .
      2. La definición DF1
        anterior.
      3. Algunas reglas adicionales de inferencia y
        axiomas lógicos.

      En este punto, describiremos una regla de
      inferencia y un axioma lógico que se encuentran
      en muchos sistemas modales básicos, más
      adelante, se describirán algunos axiomas
      lógicos adicionales que pueden añadirse a
      los sistemas de lógica modal para producir
      ampliaciones en aplicaciones concretas.

      La regla descrita se llama "Regla de
      Gödel (1933) o Regla de Necesidad", esta regla es
      apropiada para la mayoría de los sistemas
      modales, puesto que recoge la noción de que si
      algo es lógicamente Verdadero, entonces, es
      necesariamente Verdadero.

      Puesto que la mayoría de los sistemas
      modales tratan solamente de mundos posibles que son
      también lógicamente posibles la Regla de
      Gödel se encuentra o puede demostrarse en la
      mayoría de los sistemas modales, la Regla puede
      definirse como sigue a continuación: "de ├
      P inferir  P.

      Esta regla significa que, si "P" es un teorema
      del sistema modal que se está usando, es decir,
      un axioma lógico del sistema modal, entonces
       P es también un teorema,
      adviértase que esto no significa que, si "P" es
      un axioma propio de alguna teoría modal "T", entonces
       P es también un teorema de "T".
      Además, de la regla de inferencia anterior,
      muchos sistemas modales incluyen el siguiente axioma
      lógico:

      ALM:  [P  Q]
       [ P   Q]

      Es decir, si es necesario que cada vez que "P"
      sea Verdadero "Q" sea también Verdadero, se
      deduce que, si "P" es necesario, entonces Q
      también lo es. El axioma ALM se obtiene de
      nuestra comprensión intuitiva acerca de la
      noción de necesidad.

      Axiomas Lógicos Adicionales para
      Sistemas Modales Particulares:

      Los sistemas modales básicos pueden
      ampliarse mediante la adición de axiomas
      lógicos, al añadir estos axiomas, se
      incrementa el número de deducciones que pueden
      hacerse en sus teorías. Los axiomas descritos a
      continuación se relacionan con las diversas
      propiedades de la relación de accesibilidad, por
      consiguiente, pueden añadirse, como se requiera,
      a un sistema modal básico para construir un
      sistema que sea más apropiado a una
      aplicación dada.

      Por ejemplo, si la aplicación tiene una
      relación de accesibilidad reflexiva y
      transitiva, pero no simétrica, entonces se puede
      construir un sistema modal apropiado a partir de un
      sistema modal básico junto con los axiomas AL1 y
      AL2 siguientes:

      1. Si "R" es reflexiva, entonces el siguiente
        axioma es apropiado: AL1:  P  P, es
        decir, si  P es Verdadera en algún
        mundo w, entonces "P" es Verdadera en w, puesto que w
        es accesible desde sí mismo.
      2. Si "R" es transitiva, entonces es apropiado
        el siguiente axioma: AL2:  P 
          P, es decir, si "P" es Verdadera en
        todos los wj que son accesibles desde
        algún mundo wi, entonces "P" es
        Verdadera en todos los mundos, wk, que
        sean accesibles desde wj.
      3. Si "R" es simétrica, entonces el
        siguiente axioma es apropiado: AL3: P 
          P, esto significa que, si "P" es
        Verdadera en algún mundo w, entonces
         "P" es Verdadera en todos los mundos que
        sean accesibles desde w.

        1. AL1:  P  P.
        2. AL2:  P  
           P.
      4. Si "R" es una relación de
        equivalencia, entonces son apropiados los siguientes
        axiomas:

      El siguiente ejemplo se refiere a mundos
      accesibles temporalmente, de acuerdo a nuestra
      definición anterior de posibilidad temporal, la
      relación "R" de accesibilidad es en este caso
      reflexiva y transitiva. Veremos más adelante que
      ésta no es la única
      caracterización de "R" para la lógica
      temporal, sin embargo, por simplicidad, aceptaremos que
      es adecuada para los propósitos
      actuales.

      Puesto que "R" es reflexiva y transitiva, es
      apropiado usar los axiomas: AL1 y AL2 de antes, sin
      embargo, como "R" no es simétrica ni es una
      relación de equivalencia, no es apropiado usar:
      AL3 o AL4. Como ilustración, considérese
      una teoría modal "T" que contiene los siguientes
      axiomas propios:

      • AP1: John Smith está
        vivo.
      • AP2:  John Smith
        está muerto.
      • AP3:  [John Smith
        está muerto   John Smith
        está muerto].
      • AP4:  [John Smith
        está vivo   John Smith
        está muerto]. Este podría leerse como
        "en todos los mundos que sean accesibles desde el
        mundo actual, si John está vivo, entonces John
        Smith no está muerto".

      Como ya se mencionó, puesto que la
      relación de accesibilidad que estamos aceptando
      es reflexiva y transitiva, los axiomas: AL1 y AL2
      pueden usarse, añadiéndolos a la
      maquinaria de la lógica Proposicional, cuando se
      demuestran teoremas en "T".

      Sintaxis de un Lenguaje de Lógica
      Proposicional Modal:

      La siguiente gramática independiente del
      contexto define la sintaxis de un ejemplo de un
      lenguaje de lógica Proposicional modal,
      llamaremos a este lenguaje "L3":

      terminales = {p, q, r, s,…, ,
      , [, ], }

      wff :: =  wff  wff 
      wff   wff  formula
      atómica

      fórmula atómica ::= p  q
       r  s,…

      Las fórmulas atómicas de L3 se
      representan usando letras tales como: p, q, r, o series
      de caracteres, si "P" y "Q" son wffs, entonces las
      siguientes abreviaturas se definen también para
      L3:

      1. P  Q para  [ P
          Q].
      2. P  Q para  P 
        Q.
      3. P  Q para [P  Q] 
        [Q  P].
      4.  P para   
        P.
      5. P  Q para  [P 
        Q].

        Como ejemplo, considérese las
        siguientes wffs de L3, en las cuales las series de
        caracteres se usan para representar fórmulas
        atómicas:

        1.  [la luna está hecha de
          queso verde v la luna no está hecha de
          queso verde], leído como "es
          necesariamente Verdadero que la luna esté
          hecha o no de queso verde".
        2.  todos los triángulos tienen tres (03)
          lados, leído como "es necesariamente
          Verdadero que todos los triángulos tengan
          tres (03) lados".
        3.  [[John tiene un hijo 
          John es varón]  John es padre],
          leído como "es necesariamente Verdadero
          que si John tiene un hijo y John es varón,
          entonces John sea padre". Adviértase que
          esta fórmula puede volver a escribirse
          como: [John tiene un hijo  John es
          varón]  John es padre.
        4.  [Reagan nació en
          Francia  Reagan habla francés],
          leído como "es posible que si Reagan
          hubiera nacido en Francia hablaría
          francés".
        5.  [Reagan habla francés
           Reagan habla francés en La Casa
          Blanca], leído analógicamente en el
          punto anterior.
        6.  [N es divisible por 8 
          N es divisible por 4], leído como "es
          necesariamente Verdadero, es decir, Verdadero en
          todos los mundos posibles, que si N es divisible
          por 8, entonces N sea divisible por
          4".
        7.  [N es divisible por 4 
          N es divisible por 2], leído como "es
          necesariamente Verdadero que si N es divisible
          por 4 entonces N sea divisible por
          2".
      6. P  Q para  [P 
        Q].

      Los operadores modales: , ,
       y  y los juntores modales: ,
      , ,  no son funcionales de
      verdad como son los operadores: , ,
      , , , por ejemplo, dado el
      valor de verdad de "P", no se puede determinar, en
      general, el valor de verdad de  "P", sin
      embargo, algunos valores de verdad se pueden determinar
      como se ilustra en las siguientes tablas de verdad, en
      las cuales "I" significa "Indeterminado".

      P


      P


      P


      P


      P

      Τ

      Τ

      I

      I

      I

      I

      I

      I

      P

      Q

      P 
      Q

      P 
      Q

      P 
      Q

      P 
      Q

      Τ

      Τ

      Τ

      I

      I

      Τ

      I

      I

      Τ

      I

      I

      I

      I

      I

      I

      I

      Estas tablas nos dicen, por ejemplo,
      que:

      1. si "P" es Verdadero entonces  "P"
        es Verdadero, es decir, si "P" es Verdadero, entonces
        "P" es Verdadero en algún mundo
        posible.
      2. Si "P" es Falso entonces  "P" es
        Falso, es decir, si "P" es Falso entonces no puede
        ser necesariamente Verdadero en todos los mundos
        posibles.

      Estas tablas suponen una relación de
      accesibilidad reflexiva.

      Reglas de
      Equivalencia:

      A fin de regularizar las fórmulas
      modales para su procesamiento ulterior, se pueden usar
      las siguientes reglas de equivalencia además de
      las definiciones de abreviaturas dadas
      antes:

      1. P  Q   [P 
        Q].
      2. P  Q    [P
         Q].
      3.  P   P 
          P.
      4.  P   P 
          P.

      Por ejemplo: P  P  Q, puede
      reemplazarse por:  [P   [P
      Q]].

      Sistemas de Axiomas Modales de
      Lewis:

      En esta subsección, se describen cinco
      (05) sistemas diferentes de lógica modal; estos
      sistemas que llamaremos: S1, S2, S3, S4 y S5, fueron
      definidos por Lewis (1918 y 1932).

      Un Método basado en
      Resolución para Lógica
      Modal:

      El método de resolución para
      hacer deducciones en lógica Proposicional
      clásica se ha extendido para uso en
      lógica Proposicional modal por Farinas del Cerro
      (1982), el método es bastante complejo y no es
      comentado en este informe.

      Lógica Modal de
      Predicados:

      El Sistema de Axiomas Barcan
      (1946):

      Este sistema contiene S2, excepto para el
      axioma P    P, junto con los
      siguientes esquemas de axiomas:

      • AS1:  X [P 
        Q]  [ XQP  
        XQ].
      • AS2: P   XP,
        donde: "X" no es independiente en "P".
      • AS3:   XP
          X  P.

      Las reglas de Inferencia son:

      • R1: modus ponens para
        implicación estricta.
      • R2:
        conjunción.
      • R3: sustitución
        uniforme.
      • R4:
        generalización.

      De PX inferir:  XPX, donde "X" es
      independiente en "P". El axioma AS3, al que se conoce
      como "fórmula Barcan", ha sido muy discutido en
      la literatura técnica debido a
      ciertas ejemplificaciones de ella. La fórmula
      Barcan puede leerse como: "si es posible que exista una
      entidad "X" tal que P (X) sea Verdadero, entonces esto
      implica que existe una entidad para la cual P (X) es
      posiblemente Verdadera".

      La siguiente ejemplificación
      contraintuitiva se da en Marciszewski (1981), de
      acuerdo a la fórmula Barcan, si es posible que
      la 1era. presidenta de Francia sea rubia, esto implica
      que existe alguien que sea posiblemente la 1era.
      presidenta de Francia, tal conclusión
      existencial es un resultado no deseable, puesto que
      podemos percibir fácilmente un mundo en el que
      la posible futura presidenta de Francia no haya nacido
      todavía. Hay una manera de sortear este
      problema:

      1. Aceptamos que la fórmula Barcan es
        válida en sistemas modales en los cuales todos
        los mundos posibles tengan el mismo dominio de entidades.
      2. En sistemas modales en los que mundos
        posibles tengan diferentes dominios de entidades,
        debemos usar una lógica modal de predicados en
        la cual la fórmula Barcan no pueda ser
        obtenida.

      Sistema de Prior (1956) para
      Lógica Modal de Predicados:

      Es una axiomatización del tipo
      Gödel de S5 junto con dos (02) reglas para
      cuantificadores tomadas de Lukasiewicz (1951), el
      sistema completo contiene:

      1. Cualquier axiomatización completa de
        lógica Proposicional
        clásica.
      2. Estos axiomas adicionales para conceptos
        modales:
      • AS1:  [P 
        Q]  [ P  
        Q].
      • AS2:  P 
        P.
      • AS3:
        P
           
        P.
      1. La regla de inferencia de Gödel es:
        "R1: de ├ P inferir ├ 
        P.
      2. Reglas de Lukasiewicz para la
        cuantificación: "R2: de├ [P Q]
        inferir├ [ X [P  Q], donde "X"
        no es independiente en "Q". "R3: de ├ [P
         Q] inferir ├ [P  
        XQ].
      3. La definición: "D1:  P para
           P.

      Por tanto, se puede considerar que el sistema
      de Prior contiene el sistema "M" ampliado a S5 mediante
      la adición del axioma:   P
          P. junto con las
      reglas para la cuantificación dadas antes. La
      fórmula Barcan es obtenible en el sistema de
      Prior, pero no lo es si el sistema está
      restringido de tal manera que sólo las
      fórmulas cerradas estén
      permitidas.

      Enfoque Semántico de Kripke
      (1963) para la Lógica Modal de
      Predicados:

      En este enfoque, cada mundo posible es una
      interpretación de una teoría en el
      sentido usual de la palabra "interpretación",
      sin embargo, hay una restricción que consiste en
      que todos los mundos posibles que sean accesibles desde
      un mundo concreto deben contener el mismo conjunto de
      entidades y deben concordar en sus asignaciones de
      entidades a constantes. Esta restricción
      significa que mundos posibles que sean accesibles desde
      un mundo concreto sólo difieren en las
      relaciones de las cuales las entidades forman parte. El
      siguiente punto discute las Lógicas Temporales,
      se describe una lógica epistemológica que
      puede dar cabida a declaraciones tales como: John
      conoce "P".

      Lógica
      Temporal:

      En el informe elaborado hasta ahora, no hemos
      considerado en realidad estructuras relacionales que
      varíen con el tiempo, se han desarrollado varios
      enfoques para tratar con el tiempo: algunos implican
      ampliaciones a lógicas clásicas, otros
      implican varios tipos de lógica modal, y uno
      (01) o dos (02) se basan en lógica intencional.
      En este apartado, describiremos algunos de los 1eros.
      dos (02) tipos.

      Adaptación del Tiempo en la
      Lógica Clásica de Predicados de 1er.
      Orden:

      Esta lógica puede usarse para razonar
      acerca del tiempo, considerando que los tiempos
      puntuales son como todas las otras entidades en el
      dominio de una estructura relacional, Lundberg (1982)
      ha descrito una lógica basada en este
      enfoque.

      Los tiempos puntuales se relacionan entre
      sí mediante predicados de la misma manera que se
      relacionan otras entidades, por ejemplo, Lundberg
      define dos (02) predicados:

      1. et.

        De tal manera, que et (t1, t2) significa
        que t2 es el sucesor inmediato de t1, las
        propiedades de las relaciones ET y SS que
        están representadas por los predicados: et y
        ss, se expresan en un lenguaje de 1er. orden
        definido apropiadamente como se ilustra en los
        siguientes ejemplos:

        1.  x  y [et (x, y)
           tpt (x)  tpt (y)]:
          donde
          tpt (x) significa que "x" es un tiempo
          puntual.
        2.  x y [et (x, y)
           (x = y)  et (y, x) 
           tpt (x)   tpt
          (y)]:
          esto puede leerse como: "para dos
          (02) tiempos puntuales cualquiera, o bien uno es
          anterior al otro o son
          idénticos".
        3.  x  y [et (x, y)
           et (y, z)]  et (x, y):

          esto declara que "et" es transitivo.
        4.  x  y [et (x, y)
            et (y, x)]:
          esto
          declara que, si un tiempo puntual es anterior a
          otro, entonces el contrario no puede
          cumplirse.
      2. ss.

      Estos ejemplos son versiones ligeramente
      modificadas de las dadas en Lundeberg. A fin de
      describir aspectos de las relaciones de tiempo
      variable, los predicados "n-arios" son reemplazados por
      predicados /n + 1)-arios, donde el argumento (n +
      1)-ésimo es un tiempo puntual.

      Por ejemplo, la afirmación "la edad de
      una entidad nunca decrece" puede expresarse como sigue:
       v  w  x  y  z
      [edad (x, y, z)  edad (x, w, v)  et (z,
      v)]   menos que (w, y). Este enfoque es
      similar al empleo de marcadores de situación en
      lógica de situaciones, como se describió
      antes y sufre también el mismo problema de
      armadura ya discutido anteriormente.

      Lógicas Temporales basadas en
      Modalidad:

      Se han desarrollado muchas lógicas
      temporales basadas en nociones de lógica modal,
      por ejemplo, en una lógica temporal
      relativamente sencilla, "siempre" y "a veces" se
      definen análogamente a "necesario" y "posible"
      en lógica modal. Las siguientes fórmulas
      se incluyen generalmente como teoremas de tales
      lógicas:

      • siempre q  a veces q.
      • siempre q  q.
      • q  a veces q.
      • a veces q   siempre
         q..

      Las modalidades "siempre" y "a veces" pueden
      aumentarse con otras modalidades tales como "P" para
      Pasado y "F" para Futuro, las lógicas
      resultantes se llaman a menudo lógicas de
      tiempos (verbales). Ejemplos de fórmulas de
      tales lógicas son:

      • (llueve): significa
        está lloviendo.
      • P (llueve): significa
        llovió.
      • PP (llueve): significa
        había llovido.
      • F (llueve): significa
        lloverá.
      • FP (llueve): significa
        hubiera llovido.

      Se pueden definir otras modalidades en
      función de: "P" y "F", por ejemplo:

      • Hq   P 
        q:
        significa siempre se ha dado el caso de
        que "q".
      • Gq   F 
        q:
        significa siempre se dará el caso
        de que "q".

      La relación en "H" y "G" y
      «siempre» puede expresarse como
      sigue:

      siempre q  Hq 
      q  Gq

      Lógica de Tiempos Proposicional
      Mínima (K. T.):

      Lemmon (1965) ha desarrollado un sistema
      axiomático mínimo para una lógica
      de tiempos tensa Proposicional simple. El lenguaje de
      K. T. consta del lenguaje de lógica
      Proposicional, más los operadores: F, P, G y H
      con significados dados anteriormente. Los axiomas
      lógicos de K. T. incluyen los de lógica
      Proposicional, junto con los siguientes:

      • G [q  r]  [Gq 
        Gr].
      • H [q  r]  [Hq 
        Hr].
      •  H  Gq 
        q.
      •  G  Hq 
        q.

      Las reglas de interferencia son las de
      lógica Proposicional clásica
      más:

      1. Si "q" es una repetición, inferir
        Hq.
      2. Si "q" es una repetición, inferir
        Gq.

      La lógica de K. T. considera que el
      tiempo consta de una secuencia lineal de
      estados:

      Por tanto, a K. T. se le llama "Lógica
      Temporal Lineal". Cavali y Farinas del Cerro (1984) han
      desarrollado un método de decisión
      automatizado (procedimiento de Prueba) para
      lógica Proposicional temporal lineal. Su
      método se basa en una ampliación del
      método de resolución usado en
      lógica clásica.

      Lógicas Temporales de
      Ramificaciones:

      Más que considerar el tiempo como una
      secuencia lineal de estados, un enfoque alternativo es
      tratar el pasado como una secuencia lineal de estados,
      hasta e incluyendo el presente, y tratar el futuro como
      una estructura ramificada.

      Este enfoque da cabida a la noción de
      varios "futuros posibles".

      Lectura Adicional:

      En este punto se han descrito brevemente
      algunas nociones bastante difíciles:

      • La Teoría de Tipos.
      • Un Lenguaje Teórico de
        Tipos.
      • El Operador Lambda.
      • Semántica Coordinada.
      • Intenciones y Extensiones.

      Debido a las limitaciones de espacio, las
      descripciones han sido muy apresuradas, sin embargo,
      nos parece que estas nociones son extremadamente
      importantes y que al menos es útil introducirlas
      a los lectores, para una discusión más
      detallada de estos conceptos, remitimos a Dowty y otros
      (1981) y Mc. Cawley (1981).

      I. L. (Intensional Logic / Lógica
      Intensional) de Montague:

      Muchos de los conceptos descritos en este
      punto se han usado en una lógica, denominada I.
      L, que fue desarrollada por Montague (véase, por
      ejemplo, Montague 1973 y 1974). I. L. emplea
      jerarquía de tipos, cuantificación de
      orden superior (variables y cuantificadores para cada
      tipo), abstracción lambda para todos los tipos,
      operadores modales, tiempos verbales y mecanismos
      sintácticos para tratar con intenciones y
      extensiones y emplea una teoría de modelos basada en la semántica
      coordinada.

      La perspectiva del universo que sirve de base
      a I. L. considera que la realidad consta de:

      1. Dos (02) valores de verdad.
      2. Un (01) conjunto de entidades
        (E).
      3. Un (01) conjunto de mundos posibles
        (W).

        Un espacio funcional se construye
        inductivamente a partir de objetos de estos tipos
        básicos, el conjunto de tipos (de objetos y
        funciones) se define como se observa a
        continuación:

        1. "e" es un tipo, que puede ser
          considerado como tipo (entidad).
        2. "t" es un tipo, que puede ser
          considerado como tipo (valor de
          verdad).
        3. Si (a).- y (b).- son tipos, entonces
          <a, b> lo es también. Objetos de
          tipos <a, b> son funciones de objetos de
          tipo a los de tipo b.
        4. Si a es un tipo, entonces <s, a>
          lo es. Objetos de tipo <s, a> son funciones
          de índices a objetos de tipo a. los
          objetos de "tipo" se llaman índices, y son
          pares <w, t> donde: w  W y t
           T. Los objetos de tipos <s, a> son
          funciones especiales que se relacionan con
          intenciones.
      4. Un (01) conjunto de puntos en el tiempo
        (T).

      Tipos de
      Lógica:

      1. Logical Comparison
        (Comparación Lógica):

        operación que tiene por objeto probar dos (02)
        operandos con el fin de determinar su igualdad o el valor de cada uno de
        ellos respecto al otro.
      2. Logical Connectives (Operadores
        Lógicos):
        operadores o palabras, tales
        como: And (Y), Or (O), Or Else (O Si, No), If Then
        (Si Entonces), Neither Nor (Ni Tampoco) y Except
        (Salvo, Excepto) que forman nuevas afirmaciones o
        expresiones partiendo de afirmaciones dadas, y que
        tienen la propiedad de que la verdad o la falsedad de
        las nuevas afirmaciones pueden calcularse tomando
        como base la verdad o la falsedad de las afirmaciones
        dadas y el significado lógico del
        operador.
      3. Logical Data (Datos
        Lógicos):
        datos que constan de
        códigos de caracteres numéricos o
        alfabéticos y pueden aparecer en forma de
        octetos de longitud fija o de longitud variable,
        ocupando desde 1 a 256 octetos. Carecen de
        signo.
      4. Logical Decision (Decisión
        Lógica):
        opción o posibilidad
        de elección, entre dos (02) alternativas que
        se refieren a determinadas condiciones, por ejemplo,
        podría tratarse de dos (02) vías
        alternativas de elección en una rutina, en las
        cuales cada una de ellas conduce a un resultado
        diferente.
      5. Logical Depth (Profundidad
        Lógica):
        profundidad lógica
        de un miembro estructural indicada por un
        número de nivel cuando todos los
        números de nivel se hallan en secuencia
        directa, es decir, cuando el incremento entre
        números de nivel sucesivos es uno (01)
        (PL/I).

        1. Logic Design (Concepción
          Lógica, Diseño
          Lógico):
          especificación de
          las relaciones de trabajo existentes entre las
          partes que integran un sistema, expresadas en
          términos de lógica y sin atender
          especialmente a la implementación de los
          componentes físicos.

        Planificación y
        determinación de las funciones
        lógicas que se incorporarán en un
        sistema de ordenador, previas a su diseño
        técnico.

      6. Logical Design / Logic Design
        (Estructura Lógica):

        configuración funcional de una
        máquina y en particular de un
        ordenador.

        Diagrama que, mediante símbolos
        gráficos, representa
        elementos lógicos y sus interconexiones,
        excluyendo los detalles técnicos o de
        construcción.

      7. Logical Diagram / Logic Diagram
        (Diagrama de Lógica, Diagrama
        Lógico):
        diagrama que representa un
        diseño o concepción lógicos y,
        a veces, la implementación de los
        componentes físicos.

        En un ordenador o sistema de proceso de
        datos, elemento modular más pequeño
        susceptible de representarse por medio de
        operadores lógicos en un sistema apropiado
        de lógica simbólica. La puerta "Y"
        lógico (And) y la puerta "O" lógico
        (Or) son elementos lógicos
        característicos: pueden representarse como
        operadores en una lógica simbólica
        adecuada.

      8. Logical Element / Logic Element
        (Elemento de Lógica, Elemento
        Lógico):
        dispositivo que realiza una
        función lógica (ver Combinational Logic
        Element / Combinación de Elementos de
        Lógica y Sequential Logic Element / Secuencia
        Lógica de Elementos).
      9. Logical Expressions (Expresiones
        Lógicas):
        expresiones formadas por:
        constantes, variables, elementos de matrices, referencias de
        función lógicas y combinaciones de
        estos operandos, separadas por: operadores
        lógicos y por paréntesis. Una
        expresión lógica puede contener
        expresiones aritméticas separadas por
        operadores de relación y separadas de los
        demás elementos especificados por operadores
        lógicos y paréntesis, puede asumir
        solamente uno (01) entre dos (02) valores:
        Verdadero o Falso.

        Fichero de datos que se ha descrito al S.
        O. Básico mediante el empleo de una
        macroinstrucción del D. T. F. (Define The
        File / Definición de Ficheros).
        Obsérvese que un fichero de datos se
        describe al S. O. valiéndose de un
        método de definición diferente. Las
        publicaciones que tratan del S. O. hacen referencia
        a un fichero de datos descrito de esta otra forma
        denominándolo conjunto de datos (data
        set).

      10. Logical File (Fichero
        Lógico):
        colección formada por
        uno (01) o más registros lógicos.
      11. Logical Flowchart / Logic Flowchart
        (Ordinograma Lógico, Diagrama de Flujo
        Lógico):
        diagrama que representa una
        serie de operaciones que indican la
        lógica que ha de seguirse para ejecutar un
        determinado trabajo, comprende: la entrada, las
        operaciones aritméticas y lógicas y la
        salida, así como su interrelación con
        las unidades físicas que sirven de
        vehículo de ejecución.
      12. Logical Functions (Funciones
        Lógicas):
        nombre con que se denomina a
        las etapas no aritméticas del proceso de
        datos, tales como: la comparación de
        operandos, la edición y la
        comprobación.
      13. Logical Input / Output Control System (Sistema de Control de
        Entrada / Salida Lógico):
        juego completo de macros y rutinas que se facilita con
        destino a la creación, recuperación y
        actualización de los ficheros de
        datos
      14. Logical Instruction / Logic
        Instruction (Instrucción
        Lógica):
        instrucción que
        ejecuta una operación que está definida
        en lógica simbólica, tal como: "Y"
        lógico (And), "O" lógico (Or) o Ni
        (Nor).
      15. Logical I. O. C. S. / Logical Input /
        Output Control System:
        a.
      16. Logical Multiply (And):
        a.

        Método por el que se combinan dos o
        más sentencias, a fin de que pueda
        determinarse si el valor resultante es Verdadero o
        Falso.

      17. Logical Operation / Logic Operation
        (Operación Lógica):
        tipo de
        operación en el que los caracteres se tratan
        considerándolos, no como números,
        sino como: caracteres, bits, valores Verdaderos /
        Falsos, entre otros.

        Símbolo matemático que
        representa un proceso que ha de efectuarse con un
        operando asociado.

      18. Logical Operator (Operador
        Lógico):
        en programación, operador que
        indica la relación existente entre las dos
        (02) partes de una instrucción
        lógica.

        Registro que se identifica o define en
        razón de su contenido, función y uso,
        más que desde el punto de vista de sus
        atributos físicos, es decir, aquel registro
        que se define en función de la
        información que contiene. Estos registros
        difieren, en tamaño, de los registros
        físicos en que están
        contenidos.

        Conjunto de caracteres próximos,
        que el programa de Clasificación / Fusión (Sort / Merge) procesa
        considerándolos como una (01) sola
        unidad.

      19. Logical Record (Registro Lógico):
        colección de unidades de información, consideradas
        independientemente de su configuración
        física.
      20. Logical Shift (Desplazamiento
        Lógico):
        desplazamiento que afecta a
        todas las posiciones (véase: Cyclic Shift y
        Logic Shift).
      21. Logical Sum (Suma
        Lógica):
        resultado de la
        operación "O" inclusivo, ver hasta Or
        (O).

        Símbolo que se usa para representar
        un operador o elemento de conexión
        lógico. Este signo indica la
        operación concreta que ha de efectuarse en
        las variables asociadas.

      22. Logical Symbol / Logic Symbol
        (Símbolo Lógico):

        símbolo que se emplea para representar
        gráficamente un elemento
        lógico.
      23. Logical Unit Block (Bloque de Unidad
        Lógica):
        denominación con que
        se designa cada una de las entradas o inscripciones
        contenidas en la tabla de unidades
        lógicas.
      24. Logical Unit Table (Tabla de Unidades
        Lógicas):
        parte del monitor (básico). Consta de
        bloques de unidades lógicas, cada uno de los
        cuales hace referencia a una determinada
        dirección simbólica de Entrada / Salida
        y contiene la dirección de un bloque de unidad
        física. Estas direcciones simbólicas
        guardan relación con las direcciones
        físicas de los dispositivos de Entrada / Salida por
        medio de las sentencias de control Assgn.

      Lenguajes
      de Programación y Procesamiento del
      Conocimiento:

      Introducción:

      Nos ocuparemos en esta parte del empleo de
      lenguajes de programación
      para:

      1. Representar conocimiento.
      2. Expresar órdenes para manipular
        conocimiento.

      La distinción no es fundamental puesto
      que se puede considerar que los programas en sí mismos
      constituyen conocimiento, sin embargo, es útil
      distinguir entre escribir declaraciones que digan a un
      ordenador algo y escribir órdenes imperativas
      que digan a un ordenador que haga algo. Se supone que
      el lector está familiarizado con al menos un
      lenguaje
      de programación de alto nivel y que tiene
      nociones de cómo se pueden traducir lenguajes de
      programación a códigos ejecutables, sin
      embargo, a título recordatorio, comenzamos dando
      algunas notas sobre gramáticas y traductores, y
      mostramos después cómo se pueden definir
      las semánticas de lenguajes de
      programación.

      A esto sigue una exposición de varios
      términos que se usan comúnmente para
      describir lenguajes de programación, por
      ejemplo: procesal, declarativo, funcional, consulta de
      bases de datos, programación lógica, etc.
      La mayoría de estos términos están
      definidos con mucha imprecisión en el lenguaje
      técnico, sin embargo, sirven para dar el
      "perfume" de un lenguaje. Concluimos este punto
      exponiendo tres (03) lenguajes particularmente
      importantes en el trabajo de sistemas de bases de
      conocimiento:

      1. LISP.
      2. PROLOG.
      3. PS_algol.

      La habilidad para diseñar lenguajes y
      escribir traductores es muy útil para todo aquel
      que desee embarcarse en una carrera relacionada con
      sistemas de bases de conocimiento. Las notas que
      constituyen este punto son por supuesto comprensibles y
      deberían ser consideradas como
      instrucción a los temas de los que se ocupan. Se
      incluyen referencias del material aconsejable para una
      lectura más detallada. Empezamos
      exponiendo la sintaxis de los lenguajes de
      programación.

      Sintaxis:

      Un lenguaje está definido por su
      sintaxis y su semántica. La sintaxis consta de
      reglas para determinar qué secuencias de
      símbolos son sentencias "bien definidas" del
      lenguaje y cuáles no. La semántica de un
      lenguaje consta de reglas para atribuir significado a
      sentencias bien formadas, por ejemplo, se podría
      tener un lenguaje L3 que estuviera definido por la
      sintaxis y semántica siguientes:

      1. Sintaxis de L3: las
        sentencias bien formadas de L3 constan de un
        símbolo entero o un símbolo entero
        seguido de «+» seguido de un
        símbolo entero, por ejemplo, lo siguiente son
        sentencias bien formadas de L3:
      • 3.
      • 3 + 2.
      • 17.
      1. Semántica de
        L3:
      • Un símbolo entero representa un
        entero.
      • Una sentencia bien formada de la forma:
        símbolo ent. -1 + símbolo ent. -2;
        representa el entero que es la suma de enteros
        representada por: símbolo ent. -1 y
        símbolo ent. -2.

      Un problema con tales definiciones informales
      de sintaxis y semántica es que son muy erradas,
      por lo tanto, se las puede interpretar incorrectamente.
      Además, puesto que las reglas de sintaxis no
      están especificadas en un formato
      estándar es difícil diseñar
      procesos de propósito general
      mediante los cuales las reglas de sintaxis puedan ser
      transcritas a programas para comprobar
      automáticamente una sentencia a fin de ver si
      está bien formada.

      Se introducen en este apartado algunas
      técnicas para la
      especificación formal de reglas de sintaxis de
      una clase particular de lenguajes, llamados lenguajes
      independientes del contexto, se muestra también
      la forma de poder usar estas especificaciones
      formales para reconocer manualmente sentencias que
      estén bien formadas. Por último, se
      muestra la manera de poder transcribir las
      especificaciones formales de las reglas de sintaxis a
      programas que realicen automáticamente la tarea
      del reconocimiento.

      Gramáticas Independientes del
      Contexto:

      Una gramática es un conjunto de reglas
      que determinan qué secuencias de símbolos
      son sentencias bien formadas del lenguaje definido por
      la gramática.

      Proposición de
      Reconexión:

      Para pasar un registro de tipo <tipo de
      registro> de una ocurrencia de un conjunto a otra
      ocurrencia del conjunto de tipo <tipo de
      conjunto> es preciso localizar el registro apropiado
      y al dueño de la ocurrencia de conjunto a la que
      se transferirá ese registro. Una vez hecho esto,
      puede transferir el registro ejecutando el comando:
      reconnect <tipo de registro> to <tipo de
      conjunto>.

      Para dar un ejemplo se escribirá un
      programa en DBTG para pasar todas las cuentas de
      Lowman, que actualmente están en la sucursal
      Hillside, a la sucursal Valleyview:

      cuentahabiente.nombre: = "Lowman";

      find any cuentahabiente Using
      nombre;

      find first cuenta within CthabCta;

      while DB-status = 0 do

      begin

      find owner within SucCta;

      get sucursal;

      if sucursal.nombre= "Hillside"
      then

      begin

      sucursal.nombre: = "Valleyview";

      find any sucursal using nombre;

      reconnect cuenta to SucCta;

      end

      find next cuenta within CthabCta;

      end

      Inserción y Retención de
      Conjuntos

      Cuando se define un conjunto nuevo es
      necesario especificar la forma en que se van a insertar
      los registros miembros, además, deben aclararse
      las condiciones bajo las cuales los registros deben
      retenerse en la ocurrencia de conjunto en la que se
      insertaron inicialmente.

      Inserción en Conjuntos:

      Un registro recién creado, del tipo
      <tipo de registro>, de un conjunto de tipo
      <tipo conjunto>, puede agregarse a una ocurrencia
      del conjunto, ya sea en forma explícita
      (manualmente) o implícita
      (automáticamente). Esta distinción se
      establece en el momento de definir el conjunto
      mediante: insertion is <modo de
      inserción>; donde <modo de
      inserción> puede ser:

      1. Manual: el registro nuevo
        puede insertarse en el conjunto manualmente
        (explícitamente) ejecutando el comando:
        connect <tipo de registro> to <tipo de
        conjunto>.
      2. Automático: el
        registro nuevo se inserta automáticamente
        (implícitamente) en el conjunto en el momento
        en que se crea, es decir, cuando se ejecuta el
        comando: store <tipo de conjunto>.

      En ambos casos, inmediatamente antes de la
      inserción, el apuntador de actualidad de
      <tipo de conjunto> debe estar apuntando a la
      ocurrencia de conjunto en la cual se hará la
      inserción. Para ilustrar este procedimiento,
      considérese la creación de la cuenta 535
      que pertenece a Lowman y que está en la sucursal
      Valleyview. Supóngase que la inserción es
      manual para el tipo de conjunto CthabCta
      y automática para el tipo de conjunto SucCta, el
      programa en DBTG apropiado será:

      sucursal.nombre: = "Valleyview";

      find any sucursal Using nombre;

      cuenta.número: = 535;

      cuenta.saldo: = 0;

      store cuenta;

      cuentahabiente.nombre: = "Lowman";

      find any cuentahabiente using
      nombre;

      connect cuenta to CthabCta;

      GLOSARIO DE
      TÉRMINOS

      – L –

      • Log (Anotación
        Cronológica, Registro
        Cronológico):
        anotación de todo
        lo relativo a una pasada de máquina,
        incluyendo la identificación de la propia
        pasada, el registro de las alteraciones, las
        posiciones de los interruptores, la
        identificación de las cintas de entrada y de
        salida, la copia de las informaciones introducidas
        por teclado, la identificación de
        todas las paradas y el registro de las medidas
        adoptadas en todas las paradas.
      • Logarithm (Logaritmo):
        logaritmo de un número es el exponente que
        indica la potencia a la que es preciso elevar un
        número dado, llamado base, para obtener el
        número original.
      • Log Book (Libro-Registro, Diario de
        Operaciones):
        diario en el que se anotan los
        datos más destacados de las actividades que
        tienen lugar en el curso de la utilización de
        un sistema.
      • Logger (Registrador
        Cronológico Automático):

        dispositivo que registra automáticamente los
        procesos físicos en función del
        tiempo.
      • Logging (Anotación de
        Errores):
        acción mediante la cual se
        transcriben automáticamente al registro de
        anotación de errores (Log) todas las
        condiciones anormales de proceso que generan un error
        (ver Log, Failure Logging). s
      • Logic (Lógica):
        ciencia que trata de las leyes y criterios de validez que rigen
        el pensamiento y la demostración;
        ciencia de los principios formales del
        razonamiento.

      Principios básicos y aplicaciones de
      las tablas de verdades, de las relaciones de
      proposiciones, de las interrelaciones de los
      elementos de los circuitos de
      conexión-desconexión, etc., en el
      cálculo matemático realizado mediante
      un ordenador (ver: Formal Logic y Symbolic
      Logic).

      Plan sistemático que define las
      interacciones de las señales en el diseño de
      un sistema automático de datos.

      • Log (to) (Anotar, Consignar,
        Registrar):
        imprimir o uno (01) o más
        valores, los valores podrían ser los valores
        instantáneos de variables o los valores medios
        o calculados.
      • Longitudinal Check
        (Verificación Longitudinal,
        Comprobación Longitudinal):
        sistema de
        control de errores que se basa en la
        comprobación de que se cumplan ciertas reglas
        para la formación del grupo de bits que ocupan el mismo
        orden numérico en todos los caracteres de un
        bloque.
      • Longitudinal Parity Check
        (Verificación de Paridad
        Longitudinal):
        el terminal de la línea
        de datos del extremo emisor genera un carácter de paridad
        longitudinal durante la transmisión de los
        caracteres de datos, se trata, esencialmente, de una
        cuenta de verificación de la paridad par de
        todos los bits, en cada uno de los niveles de bit, de
        todos los caracteres de datos del mensaje, incluyendo
        el código de principio de mensaje,
        pero no el código de fin de mensaje. Esta
        misma cuenta también se genera para los bits
        de los caracteres de datos que entran en el terminal
        de la línea de datos del extremo
        receptor.
      • Longitudinal Redundante (Redundancia
        Longitudinal):
        condición en la que los
        bits de cada pista o cada hilera de un registro no
        totalizan un número par o impar. Este
        término se emplea, generalmente, para
        referirse a los registros grabados en cinta
        magnética. Un sistema puede tener paridad
        longitudinal par o impar.

      – S –

      • Subgrafo: es un conjunto de
        puntos de entre el total de los puntos del grafo de
        una
        red junto con los arcos que los unen.

       

      Autora:

      Emily

      Venezuela

    6. Bracchi, Paolini y Pelagatti
      (1978):
      discuten la integridad semántica
      en relación al tópico principal de
      transformación de perspectivas externas en un
      modelo de datos común, por esta razón,
      limitan su atención a dos (02) tipos de
      restricciones:
  2. porque para examinar los datos en función de la restricción
    completa de integridad se podría requerir el acceso a
    una posición grande de la base de datos, el sistema
    debe ser capaz de optimizarlo. Este problema se puede
    explicar de la siguiente forma: dada una restricción,
    el sistema debe ser capaz de determinar cuánto
    costaría aplicar dicha restricción normalmente,
    este costo se
    debería estimar cuando las restricciones fueran
    formuladas, permitiendo por consiguiente que el usuario
    sustituya las restricciones costosas por unas más
    baratas.

Partes: 1, 2
 Página anterior Volver al principio del trabajoPágina siguiente 

Nota al lector: es posible que esta página no contenga todos los componentes del trabajo original (pies de página, avanzadas formulas matemáticas, esquemas o tablas complejas, etc.). Recuerde que para ver el trabajo en su versión original completa, puede descargarlo desde el menú superior.

Todos los documentos disponibles en este sitio expresan los puntos de vista de sus respectivos autores y no de Monografias.com. El objetivo de Monografias.com es poner el conocimiento a disposición de toda su comunidad. Queda bajo la responsabilidad de cada lector el eventual uso que se le de a esta información. Asimismo, es obligatoria la cita del autor del contenido y de Monografias.com como fuentes de información.

Categorias
Newsletter