## 15.2 $$ \mathrm{LRS}=2 \cdot\left(\hat{m}_{+} \log _{2} \frac{\left(\frac{\hat{m}_{+}}{\hat{m}_{+}+\hat{m}_{-}}\right)}{\left(\frac{m_{+}}{m_{+}+m_{-}}\right)}+\hat{m}_{-} \log _{2} \frac{\left(\frac{\hat{m}_{-}}{\hat{m}_{+}+\hat{m}_{-}}\right)}{\left(\frac{m_{-}}{m_{+}+m_{-}}\right)}\right) $$ [解析]:似然率统计量(Likelihood Ratio Statistics)的定义式。 ## 15.3 $$ \mathrm{F}_{-} \text {Gain }=\hat{m}_{+} \times\left(\log _{2} \frac{\hat{m}_{+}}{\hat{m}_{+}+\hat{m}_{-}}-\log _{2} \frac{m_{+}}{m_{+}+m_{-}}\right) $$ [解析]:FOIL增益(FOIL gain)的定义式。 ## 15.6 $$ (A \vee B)-\{B\}=A $$ [解析]:析合范式的删除操作定义式,表示在$A$和$B$的析合式中删除成分$B$,得到成分$A$。 ## 15.7 $$ C=\left(C_{1}-\{L\}\right) \vee\left(C_{2}-\{\neg L\}\right) $$ [解析]:$C=A\vee B$,把$A=C_1 - \{L\}$和$L=C_2-\{\neg L\}$带入即得。 ## 15.9 $$ C_{2}=\left(C-\left(C_{1}-\{L\}\right)\right) \vee\{\neg L\} $$ [解析]:由式15.7可知 $$ C_2-\{\neg L\} = C - (C_1 - \{L\}) $$ 由式15.6 移项即证得。 ## 15.10 $$ \frac{p \leftarrow A \wedge B \quad q \leftarrow A}{p \leftarrow q \wedge B \quad q \leftarrow A} $$ [解析]:吸收(absorption)操作的定义。 ## 15.11 $$ \frac{p \leftarrow A \wedge B \quad p \leftarrow A \wedge q}{q \leftarrow B \quad p \leftarrow A \wedge q} $$ [解析]:辨识(identification)操作的定义。 ## 15.12 $$ \frac{p \leftarrow A \wedge B\quad p \leftarrow A \wedge q }{q \leftarrow B\quad p \leftarrow A \wedge q \quad q \leftarrow C} $$ [解析]:内构(intra-construction)操作的定义。 ## 15.13 $$ \frac{p \leftarrow A \wedge B\quad q \leftarrow r \wedge C}{p \leftarrow r \wedge B\quad r \leftarrow A \quad q \leftarrow r \wedge C} $$ [解析]:互构(inter-construction)操作的定义。 ## 15.14 $$ C=\left(C_{1}-\left\{L_{1}\right\}\right) \theta \vee\left(C_{2}-\left\{L_{2}\right\}\right) \theta $$ [解析]:由式15.7,分别对析合的两个子项进行归结即得证。 ## 15.16 $$ C_{2}=\left(C-\left(C_{1}-\left\{L_{1}\right\}\right) \theta_{1} \vee\left\{\neg L_{1} \theta_{1}\right\}\theta_{2}^{-1}\right) $$ [推导]:这里$\theta_2^{-1}$应该放在括号里,可能是作者的笔误。由15.9 $$ \begin{aligned} C_{2}&=\left(C-\left(C_{1}-\{L_1\}\right)\right) \vee\{L_2\}\\ \end{aligned} $$ 因为 $L_2=(\neg L_1\theta_1)\theta_2^{-1}$,因此对析合的两个子项分别做归一得证。