Bloque de Colores

Iterando por una matriz cuadrada recursivamente

Icono de Post Junio 5 2009 :: Algoritmia, Estructuras de datos, Java, Lógica ::

En otro ejercicio de la facultad se me pedía sumar todos los valores individuales de una matriz cuadrada a través de un algoritmo recursivo. Mi resolución en Java fue la siguiente:


	public static int sumaMatriz(int arr2[][], int m, int n) {
		if( (m == n) && (m == 0) ) return arr2[m][n];
		if(m == n) return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n) + sumaMatriz(arr2, m-1, n-1) + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso a
		if(m > n) {
			if(n > 0) {
				return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso b
			} else {	
				return arr2[m][n];
			}
		} else { //n > m
			if(m > 0) {
				return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n); //Caso c
			} else {
				return arr2[m][n];
			}
		}
	}

Me interesa este ejercicio para pensar de otra forma sobre corrección de programas. La pregunta es si el algoritmo es correcto y después de pensarlo un poco llegue a la conclusión de que lo era. Por lo pronto para hacer una demostración formal debería usar inducción estructural pero este post trata más bien sobre trabajo previo a una demostración, lo que en How to Prove it llaman scratchwork. O sea el razonamiento a través del cual se llega a una demostración.

Primero que nada hagamos un poco de debugging con un caso simple de una matriz de 3×3. Para esto agregamos lo siguiente al código anterior:


	public static int sumaMatriz(int arr2[][], int m, int n) {
		if( (m == n) && (m == 0) ) return arr2[m][n];
		System.out.println(n + ” ” + m);
		if(m == n) return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n) + sumaMatriz(arr2, m-1, n-1) + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso a
		if(m > n) {
….
….

Y testeamos la función llamándola con:


public class TP4 {

	public static void main (String[] args) {
		int[][] arr2;
		arr2 = new int[3][3];
		arr2[0][0] = 1;
		arr2[0][1] = 2;
		arr2[0][2] = 2;
		arr2[1][0] = 4;
		arr2[1][1] = 2;
		arr2[1][2] = 3;
		arr2[2][0] = 4;
		arr2[2][1] = 7;
		arr2[2][2] = 8;
		System.out.println(”Ej9:”);
		System.out.println( TP4.sumaMatriz(arr2,2 ,2));
	}
}

Lo que muestra por consola es:


Ej9:

2 2
2 1
2 0
1 1
1 0
0 0
0 1
1 2
0 2

33

Podemos ver que todos los elementos de la matriz fueron accedidos y que el resultado es el correcto. Ahora imaginémonos el árbol de las llamadas de función.

Vemos que los elementos de la diagonal principal hacen 3 llamados más, al próximo elemento de la diagonal principal, y a los dos elementos con m o n decrementados en uno. Mientras que los elementos que no están en la diagonal principal hacen un solo llamado.

Razonamiento (Informal) sobre la corrección del Algoritmo

Consideremos una matriz cuadrada de grado m, tal que m sea mayor que 5 (esto es por claridad para hacer este ejercicio) y concentrémonos en los últimos 5×5 casilleros del limite inferior derecho, que es donde comienza el algoritmo.

Primer paso toma el elemento en m x m:

A partir de esto se realiza la llamada recursiva:


if(m == n) return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n) + sumaMatriz(arr2, m-1, n-1) + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso a

De la que se desprenden los siguientes 3 pasos.

El caso b:


return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso b

De nuevo el caso a:


if(m == n) return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n) + sumaMatriz(arr2, m-1, n-1) + sumaMatriz(arr2, m, n-1); //Caso a

Y finalmente el caso c:


				return arr2[m][n] + sumaMatriz(arr2, m-1, n); //Caso c

Hemos llegado a llenar una matriz de 3×3, pero esto no nos demuestra nada, ahora lo interesante es saber que pasa cuando continua el algoritmo en los pasos siguientes y aquí es donde esta el truco.

Lo interesante es que las 3 posibles llamadas recursivas garantizan la siguiente:

  • Por el caso a, desde una llamada de la función desde un casillero en la diagonal principal, no se llamara a la función en ningún casillero que este en la misma linea o columna de los elemento de donde han sido llamados por un casillero en la diagonal principal anterior.También por el caso a, la iteración a través de elementos de la diagonal principal eventualmente cubrirá todos los elementos de la diagonal principal de la matriz.

  • Por el caso b, desde una llamada de la función desde un casillero en una columna que no sea en la diagonal principal, siempre continuara por esa misma columna hasta completarla.

  • Por el caso c, desde una llamada de la función desde un casillero en la fila que no sea en la diagonal principal, siempre continuara por esa misma fila hasta completarla.

A partir de esto podemos inferir que el algoritmo pasa por todos los elementos de cualquier matriz cuadrada.

Importante

Quiero recalcar que esto es un razonamiento, a partir del cual por inducción estructural podría construirse una demostración, pero en términos de lógica formal no es una demostración. Igual, no deja de ser un razonamiento valido, lo cierto es que en la programación como practica es importante poder pensar si lo que se esta haciendo es correcto y si los programas que uno hace cumplen con las necesidades que uno tiene, pero también es cierto que sería completamente Overkill el tener que hacer una demostración formal de cada programa que uno hace. Lo importante es tener herramientas para poder razonar y pensar sobre como se programa.

Razonando sobre corrección de Programas en Haskell

Icono de Post Mayo 18 2009 :: Algoritmia, Combinatoria, Haskell, Lógica ::

Una de las cosas más interesantes de Haskell es lo facil que resulta razonar sobre corrección de programas. Veamos un ejemplo simple; construiremos una función que tome 3 elementos ordenables y los devuelva como una triada ordenada (Ejercicio 2.40 de Razonando con Haskell):


ordena3:: Ord a => a -> a -> a -> (a, a, a )
ordena3 a b c 	| a <= b && b <= c = (a, b, c) 		-- Caso 1
	 	| a <= b = ordena3 a c b		-- Caso 2
		| b <= c = ordena3 b a c		-- Caso 3
		| otherwise = (c, b, a)			-- Caso 4

Las posibles permutaciones de un conjunto de 3 elementos distintos son obviamente 3! = 2 * 3 = 6. Sean 3 elementos ordenables distintos, a los que llamamos 1, 2, 3 tales que 1 < 2 < 3, veamos como trata el programa estas 6 permutaciones distintas:

ordena3 1 2 3 Caso 1 -> (1 ,2 ,3)
ordena3 1 3 2 Caso 2 -> ordena3 1 ,2 ,3; Caso 1 -> (1 ,2 ,3)
ordena3 2 1 3 Caso 3 -> ordena3 1 ,2 ,3; Caso 1 -> (1 ,2 ,3)
ordena3 2 3 1 Caso 2 -> ordena3 2 ,1 ,3; Caso 3 -> ordena3 1 ,2 ,3; Caso 1 -> (1 ,2 ,3)
ordena3 3 1 2 Caso 3 -> ordena3 1 ,3 ,2; Caso 2 -> ordena3 1 ,2 ,3; Caso 1 -> (1 ,2 ,3)
ordena3 3 2 1 Caso 4 -> (1 ,2 ,3)

Las condiciones exhaustuan todos los caso y el algoritmo termina siempre. ( No se consideran los casos en que existen elementos duplicados en la explicación ya que es trivial ver que por el uso de <= en las condiciones están contemplados en la definición de la función. )

Referencias

Razonando con Haskell;Blas C. Ruiz, Francisco Gutiérrez, Pablo Guerrero y José E. Gallardo;Thomson Editores Spain;2004

Ejercicio 4.7 de THRTLMP

Icono de Post Septiembre 10 2008 :: Lógica, Teoría de Conjuntos ::

Se nos pide demostrar que siendo A un conjunto de conjuntos, el conjunto { x ∈ A | x ∉ x } ∉ A. Es interesante y por eso lo blogueo porque es una aplicación de la paradoja de Russell.

Demostración

Llamemos B al conjunto { x ∈ A | x ∉ x }. Supongamos que B ∈ A y consideremos a B con respecto a si mismo desde la relación ∈, o bien B ∈ B o bien B∉ B.

Supongamos que B ∈ B entonces por la propia definición de B, B ∉ B, lo cual es una contradicción. Ahora si B ∉ B también por la definición de B sigue que B ∈ B, lo cual también es una contradicción.

Dado que nuestra premisa original nos lleva siempre a una contradicción, debe ser falsa, por consiguiente B ∉ A.

Es interesante también como este ejercicio sirve de introducción a los tipos y clases de Haskell.

Una Demostración con Incognitas

Icono de Post Septiembre 6 2008 :: Lógica ::

Esta demostración maravillosa que esta en el ejercicio 3.7.9 del libro How to Prove It: A Structured Approach, que la transcribo directamente porque es fantástica.

Teorema: Existen 2 números Irracionales a,b tales que ab es racional.

Demostración: O ( 2 ) 2 es racional o es irracional.

Caso 1: Si es racional, ya se probo lo que queríamos probar porque 2 es irracional y tomamos a=b= 2 .

Caso 2: Si es irracional entonces sea a = ( 2 ) 2 y b = 2 . Entonces podemos formar el numero ( ( 2 ) 2 ) 2 = ( 2 ) 2 . 2 = ( 2 ) 2 = 2 . Como 2 es irracional, ( 2 ) 2 es irracional por asumción de caso y 2 es racional, el Teorema queda demostrado.

Lo maravilloso es que llegamos a una demostración rigurosa del teorema sin necesidad de saber si   ( 2 ) 2 es irracional o no. Simplemente por exhaustación de casos el teorema queda demostrado.
Nota: es irracional, lo que igual no quita lo maravilloso de la demostración y lo impecable de su lógica.

Ejercicio 3.42 de THRTLMP

Icono de Post Agosto 4 2008 :: Algebra, Lógica ::

Se nos pide demostrar si hay o no hay triplos de primos de la forma ( p , p+2, p+4 ) que no sean ( 3, 5, 7 ). Este ejercicio me gusto porque estuve unos 15 minutos pensando antes de poder resolverlo. Bueno, despues de mirar un poco la Criba de Eratosthenes y pensar en la aritmetica mod( 3 ) finalmente encontre la forma:

Demostración

Sabemos que p es primo por lo tanto no es multiplo de 3, o sea que es o de la forma 3k + 1 o 3k + 2 con k ∈ Z. Supongamos que es de la forma 3k + 1, entonces p + 2 = 3k + 1 + 2 = 3 ( k + 1 ) entonces p + 2 es multiplo de 3 y no es primo. Ahora si es de la forma 3k + 2 entonces p + 4 = 3k + 2 + 4 = 3 ( k + 2) por lo que p + 4 es multiplo de 3 y no es primo. De lo que sigue que no existen triplos de primos de la forma ( p, p+2, p+4 ) salvo ( 3, 5, 7 ).

De manera similar puede resolverse el ejercicio 3.43, que es demostrar que siendo p primo, no existen primos de la forma ( p2 + 2 ) ≠ 11 o lo que es lo mismo con p ≠ 3 .

Demostración

Si p es primo ≠ 3 , entonces necesariamente no es multiplo de 3, o sea que es de la forma 3k + 1 o 3k + 2 con k ∈ Z. Supongamos que es de la forma 3k + 1, entonces p2 + 2 = ( 9k2 + 6k + 1) + 2 = 3 ( 3k2 + 2k + 1 ) , porque lo que es multiplo de 3 y no es primo. Supongamos entonces que es de la forma 3k + 2, entonces p2 + 2 = ( 9k2 + 12k + 4) + 2 = 3 ( 3k2 + 4k + 2 ), multiplo de 3 y no primo. Por exhaustación de casos, la proposición queda demostarda.

Bueno termine con el cápitulo 3, si alguién tiene la solución del ejercicio 3.34 me haría un favor enorme si me lo mandan porque estuve un buen rato y no lo pude resolver. Mierda, me gustaría poder dedicarle más tiempo, pero si me cuelgo no avanzo más y quiero seguir aprendiendo Haskell.

La inducción completa es un arma poderosa

Icono de Post Agosto 4 2008 :: Algebra, Lógica ::

Resolución del ejercicio 3.41 de The Haskell Road To Logic, Math and Programming. Demostrar que 2n - 1 ( 2n- 1 ) es un numéro perfecto ( la suma de todos sus divisores propios es igual al mismo número ) si ( 2n- 1 ) es primo ( un primo de mersenne en realidad ). Como es primo se puede descomponer en los siguientes divisores propios:

2n - 1 ( 2n- 1 ) = 1 + 2 + 22 + …. + 2n - 1 + ( 2n- 1 ) + 2.( 2n-1 ) + 22.( 2n-1 ) + …. + 2n - 2.( 2n-1 )

= 1 + 2 + 22 + …. + 2n - 1 + ( 2n- 1 ) + ( 2n + 1 -2 ) + ( 2n + 2 - 22 ) + …. + ( 22n - 2 - 2n - 2)
Realizando las multiplicaciones de los terminos del final.

= 2n - 1 + 2n + 2n + 1 +  2n + 2 + …. + 22n - 2
Simplificando terminos equivalentes pero negativos.

= 2n - 1 ( 1 + 2 + 22 + …. + 2n - 1 )
Por propiedades de la exponenciación.

= 2n - 1( 2  - 1 + 2 + 22 + …. + 2n - 1 )
Porque 2 - 1 = 1

Y es exactamente acá donde la cosa se pone interesante.  Ya logre 2n - 1 y el - 1 en el segundo termino. Pero me queda demostrar que ( 2 +2 + 22 + …. + 2n - 1 ) = 2n .

En principio no parece demasiado complicado.. digamos:

2 + 2 = 4 = 22

22 + 22 = 8 = 23

23 + 23 = 16 = 24

…….

2n - 1 + 2n - 1 = 2n

Que se puede probar fácilmente por inducción completa.

2n = 2n - 1 + 2n - 1
1) Demostrarlo para n = 1, es trivial: 2 = 1 +1.

2) 2n = 2n - 1 + 2n - 1 => 2n + 1 = 2n + 2n
2n + 2n = 2.(2n - 1 + 2n - 1) = 2.2n (Por hipotesis) =  2n + 1

Ahora, en el texto todavía no vimos inducción y hay un capitulo entero dedicado al tema. El tema es como probar esto sin usar inducción completa. Ni la más puta idea.

DUH! Agregado ( 1 mes después releyendo mi post y sorprendiéndome por mi absoluta falta de lucidez al momento de escribirlo )

2n - 1 + 2n - 1 = 2. (2n - 1) = 2n

Generalizando demostraciones

Icono de Post Julio 25 2008 :: Algebra, Lógica ::

En el ejercicio 3.21.12 del libro Algebra I de Armando Rojo, se nos pide demostrar por inducción completa que:

3 / 8n - 5n o lo que es lo mismo 8n - 5n = 3k; k ∈ Z .

Lo interesante es que cuando curse Algebra y Matematica Discreta había un ejercicio bastante similar ( Demostrar que 5 / 7n - 2n).  Se me ocurrio entonces que la demostración podía generalizarse.

Demostración Inicial: 3 / 8n - 5n

1) Primer paso demostrar para n=1

3 / 8 -5 => 3 / 3
Lo cual es evidentemente cierto.

2) Paso Inductivo:
8n - 5n = 3k; k ∈ Z => 8n+1 - 5n+1 = 3w; w ∈ Z

Demostración:

3 / 8n+1 - 5n+1 => 8n+1 - 5n+1 = 3k; k ∈ Z

8n+1 - 5n+1 = 8 . 8n - 5 . 5n
Por Propiedades de la exponenciación.

= ( 3 + 5 ). 8n - 5 . 5n    
Porque 8 = 3 + 5.

= 3 .8n + 5. 8n + - 5 . 5n
Por distributividad.

= 3 .8n + 5. ( 8n - 5n )
Por dirtributividad.

= 3 .8n + 5. ( 3.k )
Por hipotesis.

= 3 ( 8n + 5k )    
Por Distributividad:

Como ( 8n + 5k ) ∈ Z ; queda demostrada la proposición inicial.

Demostración generalizada: Sean a,b,c ∈ Z; a = b -c se cumple que a / bn - cn

1) Primer paso demostrar para n=1

b1 - c1 = a         (Por Definicion de a,b,c)

2) Paso Inductivo:
bn - cn = ak; k ∈ Z => bn+1 - cn+1 = aw; w ∈ Z

Demostración:

a / bn+1 - cn+1 => bn+1 - cn+1 = ak; k ∈ Z

bn+1 - cn+1 = b . bn - c . cn
Por Propiedades de la exponenciación.

= ( a + c ). bn - c . cn
Porque a = b - c => b = a + c

=  a. bn + c .bn - c . cn
Por distributividad.

= a .bn + c. ( bn - cn )
Por dirtributividad

= a .bn + c. ( a.k )
Por hipotesis.

= a ( bn + ck )
Por Distributividad.

Como ( bn + ck ) ∈ Z queda demostrada la proposición.

Referencias

Algebra I; Rojo, Armando; 21ª ed, Magister Eos; 2006

Un ejemplo de Inducción Completa sobre N

Icono de Post Julio 25 2008 :: Lógica ::

Hace unos días me encontre en el medio de una demostración sobre propiedades de los limites con la siguiente formula:

1 - qn = ( 1 - q ) ( 1 + q1 + q2 + …. + qn-1)

Lo interesante es que lo daba como un hecho ya establecido. Como nunca me habia encontrado con esa formula, decidi investigarla un poco. En principio, parece bastante lógico, ya que si multiplicamos en el segundo termino 1 por la seguna secuencia nos queda una serie de terminos positivos  1 + q + q2 + …. + qn-1   y al multiplicar el -q por la segunda secuencia nos queda  -q  - q2 - q3  …. - qn . Con lo cual salvo el primer 1 y el ultimo - qn todo el resto de los terminos se anulan entre si. Ej:

( 1 - q ) ( 1 + q + q2 + …. + qn-1) = ( 1 + q1 + q2 + …. + qn-1) + ( - q1  - q2 … - qn-1 -  qn) = 1 + q1 - q1 + q2 - q2 + …. + qn-1 - qn-1 -  qn  =  1 - qn

Esa es una buena explicación, pero sin embargo la propiedad ( así como estaba formulada ) no se cumple para n=1:

( 1 - q ) .(1 + qn-1) = ( 1 - q ) ( 2 ) =  2 -2q ≠ ( 1 - q1)

Entonces habría que reformular la propiedad:

∀n ϵ N, n > 2:  1 - qn = ( 1 - q ) ( 1 + q + q2 + …. + qn-1 )

Y la demostración por Inducción Completa sería:

1) Primer paso, probarlo para n = 2.

1 - q2 = ( 1 - q ) ( 1  + qn-1 )  = ( 1 + q) + ( - q - q2 ) = ( 1 - q2 )

2) Paso inductivo:.

1 - qn+1 = ( 1 - q ) ( 1 + q1 + q2 + …. + qn-1 + qn)

Por multiplicación entre polinomios queda:

= ( 1 + q1 + q2 + …. + qn-1 + qn ) + ( - q1  - q2 … - qn-1 -  qn -  qn+1)

Por conmutatividad de + en R:
= ( 1 + q1 + q2 + …. + qn-1 ) + ( - q1  - q2 … - qn-1 -  qn ) + qn -  qn+1   

Por hipotesis queda:

= (1 - qn) + qn -  qn+1

Simplicando las sumas y restas queda:

= 1 -  qn+1

Con lo cual queda demostrada la propiedad.  

Nota: Es interesante pensar que teniendo en cuenta que  ∀ q ∈ R: q0= 1 , si se reformula la propiedad de la siguiente forma :

1 - qn = ( q0 + q1 + q2 + …. + qn-1 )

Si se cumple para n = 1 .

Lógica - Definiciones y Formulas Básicas

Icono de Post Junio 19 2008 :: Lógica ::

Del Algebra Booleana

Definiciones

∧ Conjunción, y
∨ Disyunción, o
¬ Negación, no

Equivalencias Basicas

Doble negación
p  ≡ ¬(¬p)

Idempotencia
p∧p ≡ p
p∨p ≡ p

De morgan
¬(p ∧ q) ≡ ¬p ∨ ¬q
¬(p ∨ q) ≡ ¬p ∧ ¬q

Conmutativa
(p ∧ q) ≡ (q ∧ p)
(p ∨ q) ≡ (q ∨ p)

Asociativa
(p ∧ q) ∧ r ≡ p ∧ (q ∧ r)
(p ∨ q) ∨ r ≡ p ∨ (q ∨ r)

Distributiva
p ∧ (q ∨ r) ≡ (p ∨ q) ∧ (p ∨ r)
p ∨ (q ∧ r) ≡ (p ∧ q) ∨ (p ∧ r)

Absorción
p ∧ (p ∨ q) ≡ p
p ∨ (p ∧ q) ≡ p

Tautologia y Contradicción

T Tautologia, Verdad
⊥ Falacia, Contradicción, Falsedad

¬⊥ ≡ T
¬T ≡ ⊥

Dominancia
T ∨ p ≡ T
⊥ ∧ p ≡ ⊥

Identidad
T ∧ p ≡ p
⊥ ∨ p ≡ p

Ley del medio excluido
p ∨ ¬p ≡ T

Contradicción
p ∧ ¬p ≡ ⊥

Implicación, Doble Implicación, Disyunción exclusiva

Definiciones

=> Implicación, Si… Entonces
<=> Doble Implicación, Equivalencia, Si y solo si, iff
⊻ Disyunción exclusiva, xor

Equivalencias

Equiv:
p => q  ≡  q ∨ ¬p  ≡  ¬q => ¬p
p <=> q  ≡ (p => q) ∧ (q => p)  ≡ (p ∧ q) ∨ (¬p ∧ ¬q)  ≡ ¬ (p ⊻ q) ≡  ¬p <=> ¬q
p ⊻ q ≡ (p ∧ ¬q) ∨ (¬p ∧ q)  ≡  ¬( p <=> q)  ≡ ¬p ⊻ ¬q

Condición Necesaria y Suficiente

p => q
p es el antecedente.  Condición suficiente para q.
q es el consecuente. Condición necesaria para p.

Quantificadores

Definiciones

∃ Existe
∀ Para todo
En adelante voy a usar: Φ, Ψ (Phi, Psi) para representar Formulas.
Una estructura (o contexto) para una formula es:
1) Una especificación de un dominio para todos los cuantificadores. (ej: ∀x se especifica que x ∈ R)
2) Un significado para cualquier símbolo no especificado. (ej: xRy se especifica como x < y)


Φ Es valida si es Verdadera para cualquier estructura.
Φ ≡ Ψ <=> si se obtiene el mismo conjunto de valores de verdad en cualquier estructura. (Equivalencia entre formulas)

Equivalencias

∀x∀yΦ(x) ≡ ∀y∀xΦ(x)
∃x∃yΦ(x) ≡ ∃y∃xΦ(x)

¬∀xΦ(x)  ≡ ∃x¬Φ(x)
¬∃xΦ(x)  ≡ ∀x¬Φ(x)
¬∀x¬Φ(x)  ≡ ∃xΦ(x)
¬∃x¬Φ(x)  ≡ ∀xΦ(x)

∀x(Φ(x) ∧ Ψ(x)) ≡ (∀xΦ(x) ∧ ∀xΨ(x))
∃x(Φ(x) ∨ Ψ(x)) ≡ (∃xΦ(x) ∨ ∃xΨ(x))

∀x(Φ(x) ∨ Ψ(x)) ≢ (∀xΦ(x) ∨ ∀xΨ(x))
∃x(Φ(x) ∧ Ψ(x)) ≢ (∃xΦ(x) ∧ ∃xΨ(x))

Equivalencias con respecto al contexto.

∀x∈AΦ(x) ≡ ∀x(x∈A => Φ(x))
∃x∈AΦ(x) ≡ ∃x(x∈A ∧ Φ(x))

Referencias

Capitulo 1,2,3 de The Haskell Road To Logic, Math and Programming; Doets, Van Eijck; King´s College London Publications; 2004

Capitulo 1,2,3 de How to Prove It: A Structured Approach; Velleman, Daniel; Cambridge University Press; 2006

Una curiosidad de Haskell

Icono de Post Junio 17 2008 :: Haskell, Lógica, Programación Funcional ::

En el ejemplo del capitulo 2.8 de The Haskell Road To Logic, Math and Programming, la formula:

∀x ∈ {1,2,3} ∃y ∈ {1,4,9} x = y2

Se codifica como:


every, some :: [a] -> (a -> Bool) -> Bool
every xs p = all p xs
some xs p = any p xs
every [1,4,9] (\x -> some [1,2,3] (\y -> x = y^2))

Después en el Ej 2.51 se propone definir una función unique :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool
que retorne True para unique p xs solo cuando haya un solo elemento de xs que cumpla con p.

La forma obvia de resolverlo es:


unique :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool
unique p [] = False
unique p xs = length(filter p xs) == 1

Que se puede testear con:


unique (\x -> x>4) [1,2,3,4,5]
True
unique (\x -> x>4) [1,2,3,4,5,6]
False

Sin embargo es interesante pensarlo en la formula de Russell para Unicidad: ∃x ( Φ(x) ∧ ∀y ( Φ(y) => x=y ) ) . Que se puede hacer como:


unique1 :: (Eq a) => (a -> Bool) -> [a] -> Bool
unique1 p xs = some xs (\x -> p x && every xs (\y -> p y ==> x == y))
unique1 (\x -> x>4) [1,2,3,4,5]
True
unique1 (\x -> x>4) [1,2,3,4,5,6]
False

Lo interesante es que usando expresiones lambda llegamos a una formula que expresa prácticamente idéntica la original.