Ein pragmatisierter Kalkul des naturlichen Schlieβens nebst Metatheorie



4.1 Vorbereitungen 159

Α GFORM, so dass (i, rSei Απ) VANS(A2) und (j, rSei Α^l) VANS(A2). Dann
ware jedoch auch IVANS(
A2)I > IVAN(A2)I. Also ist IVANS(A3)I ≤ IVAN(A3)I und damit
mit Theorem 2-76 insgesamt IVANS(
A3)I = IVAN(A3)I∙

Sei A(Amax(Dom(VANS(A)))) VAN(A2)∙ Sei nun A4 = A'D(0, rSei A(Amax(Dom(VANS(A))))D.
Dann ist
A4 AF(A2)∙ Dann ist mit Theorem 3-15-(viii) VAN(A4) = VAN(A2) и
{A(Amax(Dom(VANS(A))))} VAN(A) und es ist K(A4) = A(Amax(Dom(VANS(A)))) und
VANS(A4) = VAN(A4)∙ Letzteres ergibt sich wie folgt:

Zunachst ist VAN(A2) = VANS(A2) und I{A(Amax(Dom(VANS(A))))}I = I{(Dom(A2), rSei
A(
Amax(Dom(VANS(A)))DR Femer ist VANS(A2) {(Dom(A2), rSei A(Amax(Dom(VANS(A))))D
= 0 und VAN(A2) {A(Amax(Dom(vANs(A))))} = 0. Damit ist dann mit Theorem 3-15-(iv)
und -(viii):

IVANS(A4)I = VANS(A2) U {(Dom(A2), rSei A(Amax(Dom(VANS(A))))DI

= VANS(A2)+{(Dom(A2), rSei A(Am    m . ))}

= |VAN(A2)|+|{A(Amax(Dom(VANS(A))))}I

= VAN(A2) u {A(Amax(Dom(VANS(A))))}I

= IVAN(A4)I.

Sodann gilt mit Theorem 3-15-(vi), dass {A(Amax(Dom(VANS(A)))), rA(Amax(IDom(VANS(A))))
K(A)^l} VER(A4)∙ Damit ist A5 = A'l"~" {(0, rAlso K(A)D ∈ SBF(A4) und mit
Theorem 3-27-(v) VAN(
A5) VAN(A4) VAN(A) und K(A5) = K(A) und IVANS(A5)I
= IVAN(
A5)I. Letzteres ergibt sich wie oben fur IVANS(A3)I = IVAN(A3)I unter Ruckgriff
auf IVANS(
A4)I = IVAN(A4)I. ■

Das folgende Theorem dient insbesondere der Vorbereitung der Abgeschlossenheit unter
SE (Theorem 4-18-(i)).

Theorem 4-2. SE-Vorbereitungstheorem

Wenn A ∈ RGS{0} und Γ GFORM, dann gibt es ein A* RGS{0}, so dass

(i)   VAN(A*) VAN(A),

(ii)   K(A*) = K(A) und

(iii) Fur alle i ∈ Dom(VANS(A*)): Wenn A(A*i) = Γ, dann i = max(Dom(VANS(A*)))∙

Beweis: Sei A ∈ RGS{0} und Γ GFORM. Dann ist Γ VAN(A) oder Γ VAN(A).
Sei Γ
VAN(A). Dann ist A selbst ein solches A* RGS{0}, so dass (i), (ii) und trivi-
alerweise (iii) gelten. Sei nun Γ
VAN(A). Der Beweis wird mittels Induktion uber



More intriguing information

1. ROBUST CLASSIFICATION WITH CONTEXT-SENSITIVE FEATURES
2. The name is absent
3. The name is absent
4. The name is absent
5. Indirect Effects of Pesticide Regulation and the Food Quality Protection Act
6. The name is absent
7. Neural Network Modelling of Constrained Spatial Interaction Flows
8. The name is absent
9. The Impact of Optimal Tariffs and Taxes on Agglomeration
10. The name is absent