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精选课件第八章(归纳逻辑)课件2
第八章 归纳逻辑 3.归纳推理的前提和结论之间是一种证据支持关系,前提为结论提供某种证据支持程度.归纳推理的前提对于结论的证据支持程度为0<P(h/e)≤1。 其中,e称为归纳推理的前提,h称为归纳推理的结论,归纳推理的前提e对于结论h的证据支持程度或确证度大于0小于或等于1. 归纳和演绎的区别 (1) 思维进程的方向不同。演绎是从一般性命题引出个别性命题。归纳是从个别性命题引出一般性命题。 (2) 对前提真实性的要求不同。演绎不要求前提必须真实,归纳则要求前提必须真实。 (3) 结论断定的知识范围不同。演绎的结论没有超出前提所断定的知识范围。归纳的结论超出前提所断定的知识范围。 (4) 前提与结论间的联系程度不同。演绎的前提与结论间的联系,是必然的。前提真实,形式正确,能必然推出真实的结论。归纳的前提与结论间的联系,是或然的。前提真实,形式正确,不能必然推出真实的结论。演绎的前提与结论间,具有充分条件的关系,前提蕴涵结论,前提对于结论的确证度P(h/e)=1。归纳的前提与结论间,具有必要条件的关系,前提不蕴涵结论,而被结论所蕴涵,前提对于结论的确证度0<P(h/e)≤1。 古典归纳逻辑 古典归纳逻辑,是由培根创立、经穆勒发展的归纳理论。它主要研究完全归纳推理、不完全归纳推理(简单枚举归纳和科学归纳)、求因果五法等。 古典归纳逻辑的基本特征,是通过制定各种归纳法则,保证在经验材料基础上概括出一般性理论原理。古典归纳逻辑对经验科学的研究至今仍是有用的工具。 古典归纳逻辑创始人是17世纪英国弗兰西斯·培根,他在《新工具》中,贬演绎,倡归纳,首次提出整理和分析感性材料的“三表法”,即具有表、缺乏表和程度表,认为在此基础上,通过排除归纳法等归纳方法,可以从特殊事实“逐级”上升,最后达到“最普遍的公理”即一般性的结论。 19世纪英国约翰·穆勒(John Mill)是古典归纳逻辑的集大成者,他在《逻辑学体系》中,通过总结自培根以来古典归纳逻辑的研究成果,系统论述了“求因果五法”,即求同法、求异法、求同求异并用法、共变法和剩余法,对其形式和规则做了具体规定和说明。 现代归纳逻辑 1.现代归纳逻辑,也称概率逻辑。它是由梅纳德·凯恩斯(Magnard Keynes)创立,由莱辛巴哈(Reichenbach)、卡尔纳普(Rudolf Carnap)、科恩等发展,运用概率论、形式化的公理方法等工具,探索归纳问题所取得的成果。 2.现代归纳逻辑的根本特征,是用概率论的定量分析和公理化、形式化的手段,探索有限的经验事实对一定范围内的普遍原理的证据支持度。首先,它不再像古典归纳逻辑那样热衷于制定归纳法规则,以保证从大量的经验事实能够必然概括出一般性的科学原理,而是切实地研究归纳推理的前提对于结论的证据支持度。其次,它运用数学概率论的工具,将古典归纳逻辑的定性研究转变为定量研究。现代归纳逻辑就是概率逻辑。同时,现代归纳逻辑还使用了公理化和形式化等建构演绎逻辑系统的工具,对归纳问题进行系统的、全面的研究 . 现代归纳逻辑的研究肇始于19世纪中叶。德·摩根、耶方斯、文恩等人都曾探索利用古典概率论来研究归纳问题。 凯恩斯在1921年发表《概率论》,主张概率是命题间的逻辑关系,在此基础上构建概率演算的公理系统,创立了现代归纳逻辑。 德国莱辛巴哈在1934年发表《概率理论》,主张用“相对频率的极限”定义“概率”,创立频率概率论,把现代归纳逻辑的研究,推进到一个新阶段。 卡尔纳普在1950年发表《概率的逻辑基础》,主张用前提(证据)对于结论(假说)的证据支持度解释概率,将归纳逻辑视为研究证据支持度的理论,创立逻辑概率论。他把莱辛巴哈的频率概率叫做概率2,把自己所主张的逻辑概率叫做概率1,并在概率1的基础上构造类似于演绎逻辑的归纳逻辑语义系统。 贝叶斯主义的统计理论研究、科恩的归纳逻辑系统研究等,对于发展现代归纳逻辑都各有其独到贡献。 第二节 归纳推理的种类 要点: 完全归纳推理 简单枚举归纳推理 科学归纳推理 类比推理 溯因推理 假说演绎推理 完全归纳推理
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