首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

idris中列表的简单等式证明(证明xs ++ [x] = ys ++ [y] -> x=y -> xs = ys)

在idris中,列表的简单等式证明是指证明一个等式在特定条件下成立的过程。具体来说,我们要证明的等式是 xs ++ [x] = ys ++ [y],并且已知 x=y 和 xs = ys。

首先,我们可以使用列表的归纳法来证明这个等式。归纳法是一种常用的证明方法,它通过证明基本情况和归纳步骤来推导出结论。

基本情况: 当 xs 和 ys 都为空列表时,即 xs = [] 且 ys = [],我们可以将等式 xs ++ [x] = ys ++ [y] 展开为 [] ++ [x] = [] ++ [y],显然,这个等式成立,因为两边都等于 [x]。

归纳步骤: 假设等式 xs ++ [x] = ys ++ [y] 对于任意非空列表 xs 和 ys 都成立,即 xs = a::xs' 且 ys = b::ys' 时,有 a::xs' ++ [x] = b::ys' ++ [y]。

我们需要证明当 xs = a::xs' 且 ys = b::ys' 时,有 a::xs' ++ [x] = b::ys' ++ [y]。

根据等式 xs = ys,我们可以得到 a::xs' = b::ys',进一步得到 a = b 和 xs' = ys'。

根据等式 x=y,我们可以得到 x = y。

将 a::xs' ++ [x] 和 b::ys' ++ [y] 展开,得到 a::(xs' ++ [x]) 和 b::(ys' ++ [y])。

根据归纳假设,我们知道 xs' ++ [x] = ys' ++ [y],因此 a::(xs' ++ [x]) = b::(ys' ++ [y])。

由于 a = b 和 xs' = ys',我们可以得到 a::(xs' ++ [x]) = b::(ys' ++ [y]) = a::(ys' ++ [y])。

根据列表的性质,如果两个列表的头部元素相等且尾部列表相等,则这两个列表相等。因此,我们可以得到 xs' ++ [x] = ys' ++ [y],进一步得到 xs' = ys'。

综上所述,我们证明了当 xs = a::xs' 且 ys = b::ys' 时,有 a::xs' ++ [x] = b::ys' ++ [y]。

根据归纳法的原理,我们可以得出结论:对于任意非空列表 xs 和 ys,如果 xs ++ [x] = ys ++ [y],且 x=y,则 xs = ys。

在云计算领域中,idris可以用于开发和验证云原生应用程序。云原生应用程序是一种基于容器化、微服务架构和自动化管理的应用程序,它具有高可伸缩性、高可用性和弹性等特点。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • R多元线性回归容易忽视几个问题(4)异方差性克服

    MΩM′= I n×n 可得:M′M= Ω-1 用M左乘式回归模型两侧得MY =MXβ +Mε.令Y*=MY, X*=MX, ε*= Mε , 得Y* = X*β + ε*则ε*协差阵为Var(ε*...β 广义最小二乘估计量(generalized least squares estimator)为 ? 可以证明广义最小二乘估计量 * ˆβ 为参数β 最优线性无偏估计量....[,1] > ys<-y/(0.2576*sqrt(x)) > xs<-x/(0.2576*sqrt(x)) > plot(xs,ys) ?...然后,我们对变换后数据回归,做残差图 > lm.sa<-lm(ys~xs) > summary(lm.sa) Call: lm(formula = ys ~ xs) Residuals:...(2)取对数 在实际,很多情况,通过对模型变量取对数降低异方差性影响。比如 这是因为经过对数变换后线性模型,其残差e *表示相对误差,而相对误差往往比绝对误差有较小差异。

    2.5K20

    实战一·使用PyTorch拟合曲线(对比PyTorch与TensorFlow实现区别)

    [PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线 在深度学习入门博客,我们用TensorFlow进行了拟合曲线,到达了不错效果。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客,我们使用最简单y=wx+b模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线拟合...简单y=wx+b模型已经无法满足我们需求,需要利用更多神经元来解决问题了。...= Fit_model() for e in range(2000): y_pre = model(xs) loss = model.criterion(y_pre,ys)...()) plt.legend("ys","ys_pre") plt.show() 总结 在简单问题上,采用相同数量网络参数,分别使用PyTorch与TensorFlow实现可以达到差不多结果。

    4.3K30

    python bezier(贝塞尔)曲线

    文章目录 三阶贝塞尔曲线 python bezier曲线 首先简单了解一下什么是贝塞尔曲线(余弦函数曲线我就不多说了哈!),贝塞尔曲线又称贝兹曲线,是法国工程师皮埃尔.贝塞尔于1962年发表。...最后说明一下计算机屏幕坐标系。数学里笛卡尔坐标系通常以水平向右为x轴正方向,垂直于x轴向上为y轴正方向。而计算机屏幕表示像素点时,其坐标原点位于屏幕左上角,x轴水平向右,而y轴垂直于x轴向下。...1, k + 1, t) def bezier_curve(xs, ys, num, b_xs, b_ys): n = 5 # 采用5次bezier曲线拟合 t_step = 1.0...(xs, ys, num, b_xs, b_ys) # 将计算结果加入到列表 print(b_xs, b_ys) plt.figure() plt.plot(b_xs, b_ys...= data[0] y33 = data[1] plt.plot(x33, y33, 'y', linewidth=2.0, linestyle="-", label="y2") plt.show()

    1.1K30

    PyTorch神经网络对抗性攻击和防御

    本文将概述最简单但有效攻击之一-快速梯度签名方法攻击-以及在PyTorch通过对抗性训练实施和防御方法。 对抗性例子和攻击历史 对抗性示例可以定义为扰乱机器学习网络输入或数据。...然后,他提供了一种简单而快速生成对抗性示例单步方法:快速梯度符号法。 快速梯度符号法(FGSM) 图1....这些简单方法实际上可以欺骗深度神经网络,这一事实进一步证明了由于神经网络线性,存在对抗性示例。...这使可以调用fast_gradient_method()函数,该函数简单明了:给定模型,输入x,ε和范数(norm = np.inf,1或2),该函数输出扰动x 。...xs, ys = Variable(xs), Variable(ys) if torch.cuda.is_available(): xs, ys = xs.cuda

    2.1K40
    领券