Semantic Web

Today an interesting article was posted on New Scientist about the Semantic Web - unfortunately, not available for me yet. Everybody's talking about Web 2.0 and nobody knows what it's all about. The real thing that's going on at the moment is the so called Semantic Web project.
Tim Berners-Lee, so to say the founder of the World Wide Web and W3C head, suggested a new dimension of the Internet; Please note that the Internet and the WWW are not the same thing but often used equally and so do I. He expressed it by following words:

I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web – the content, links, and transactions between people and computers. A 'Semantic Web', which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The 'intelligent agents' people have touted for ages will finally materialize. (Wikipedia)

This is, by the way, one topic of my, hopefully, new course of study - computational linguistics. The idea is to categorise and connect ideas in a way that a machine can understand and interact on a (semi-)natural with humans, e.g. via meta-information:

Non-semantic web (Web 1.0 and Web 2.0):

<.item>Cat<./item>

Semantic web (part of Web 3.0):

<.animal Kingdom="Animalia" Phylum="Chordata" Class="Mammalia" Order="Carnivora" Family="Felidae" Genus="Felis">Cat<./animal> (Wikipedia)

This should create a Serendipity effect as many users already experience when they do 'wikihopping'. A very advanced usage would be that a user can now ask the web:

Person: "Oh, I have a lovely cat at home and could you please tell me the class of my cat?"
Semantic WWW: "Of course sir/madam. You're from Europe, Republic of Ireland so the most likely class would be Mammalia. May I show you some images for verification or do you want to know something more?"

or:

Person: "When did the Berlin wall go down?"
Semantic WWW: "In 1989. Do you want some videos related to the event?"

Because search engines are dumb and can't understand meaning, you'll receive often inaccurate answers:

1. BBC ON THIS DAY | 9 | 1989: The night the Wall came down
2. When did the Berlin Wall go down? - Blurtit
3. Why did the berlin wall come down? - Yahoo! Answers (Google)


The idea of meta data is, infact, not new. Via HTML, especially Dublin Core, you can realise meta data (via <.meta>) but almost nobody uses it because it is much more work to do and search engines do not use meta data to index websites anymore and many browsers don't care at all. This will also be one of the main problems for a global Semantic Web. Many coders/users just don't care about meta information. So you'll have to make them care with prescriptions or to make it interesting to use meta tags.

A Kanji - A Day (29.05.08)

I'm a bit exicted since the fourth edition of Dungeons and Dragons will be released very soon (06.06.08). Nevertheless, I have to continue learning Japanese.


26. 山 means "a mountain" and is read:

On-Yomi:
a) サン (san), e.g. 火山 （かざん） / a volcano

Kun-Yomi:
b) やま (yama), e.g. 山場 （やまば） / the climax, the peak, the crisis


27. 四 means "four" and is read:

On-Yomi:
a) シ (shi), e.g. 四月 （しがつ） / April

Kun-Yomi:
b) よつ (yotsu), e.g. 四つ角 （よつかど） / a crossroads
c) よっつ (yottsu), e.g. 四つ （よっつ） / four
d) よん (yon), e.g. 四輪駆動 （よんりんくどう） / 4WD


28. 子 means "child", "kid", "baby" or "an infant" and is read:

On-Yomi:
a) シ (shi), e.g. 子午線 （しごせん） / the meridian
b) ス (su), e.g. 様子 （ようす） / appearances, a look, the situation, the state of things, circumstances

Kun-Yomi:
c) こ (ko), e.g. 子分 （こぶん） / a follower, a henchman, a following


29. 糸 means "thread", "yarn" or "string" and is read:

On-Yomi:
a) シ (shi), e.g. 一糸乱れず （いっしみだれず） / in precise order, in perfect coordination

Kun-Yomi:
b) いと (ito), e.g. 絹糸 （きぬいと） / silk thread


30. 字 means "a character", "a letter", "writting" or "script" and is read:

On-Yomi:
a) ジ (ji), e.g. 文字 （もじ） / a character, a letter

Kun-Yomi:
b) あざ (aza), e.g. 字 （あざ） / a section, a township


Speech examples can be found at the Japanese Kanji Dictionary.
Stroke order can be found at the Kanji Land.


First Class (30/80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

EEG: Code Switching & The Language You Think In

In 2004 a team of scientists under the lead of Alice Mado Proverbio, professor of cognitive electrophysiology at the Milano-Bicocca University in Milan, analysed the brain activity of fifteen subjects via EEG while they were shown sentences in their native and secondary language (L2). The subjects were interpreters for the European Union and fluent in English. They were shown sentences which "could be entirely in Italian or in English (unmixed); alternatively, the body of the sentence could be in English and the final word in Italian or vice versa (mixed)." (Proverbio 2004) The objective was to determine "[...] neural mechanisms subserving code switching [...]." (ibid.) They monitored an alteration in the brain waves as the participants where code switching.

This sounds quite interesting. Unfortunately, from a linguistic point of view, you can't compare two different languages this way I think. The slightly higher amplitude can rise due to the different morphology, syntax and phonology. Italian, as a Romance language, focus much more on grammatical morphemes than English.
Take the phonology: The IPA notes for Standard English (RP) 24 consonants, 21 vowels (Sauer 1990) compared to Standard Italian with 46 consonants (short and long consonants) and 27 vowels (Rogers & d'Arcangeli 2004).
Take the morphology: "Nouns in Italian have gender (masculine or feminine, but no neuter), and number (singular or plural). The gender and number is always shown by the leading article (definite or indefinite), and usually by the final vowel. [...] Adjectives, like nouns, have two genders and two numbers. Italian verb infinitives have one of three endings, either -are, -ere, or -ire. (Wikipedia) In English we have the third person pronouns, the Saxon genitive and only 8 possible inflection forms for verbs.
In contrast to the rudimentary English verb conjugation system the Italian language has a distinctive system derived from Latin. Furthermore, the lexicon from L1 may be stored deeper in the left hemisphere than the lexicon from L2.

Sentences like:

(A) Occorre impedire l’uso fraudolento delle carte di CREDITO.

in comparison to

(B) The fraudulent use of CREDIT cards must be prevented.

may not be equal and produce different results.

Earlier this year another paper of Proverbio (et al.) was published in Biological Psychology which is about the difference between native language, secondary and even tertiary language (L2, L3) usage and their representation in the brain. The brain activity was recognisably higher when they were shown words from their native language.

"Proverbio attributed the differences to the fact the brain absorbs the mother tongue at a time when it is also storing early visual, acoustic, emotional and other nonlinguistic knowledge." (MSNBC)

Unfortunately, this article is not available for my university and therefore out of reach. I doubt whether an EEG could so easily find the difference between first and second language. You can't easily compare an Italic language with a Germanic language that way; they were separated from their Indo-European roots 2000 years ago. At least you have to consider the difference between morphology, phonology, semantics and syntax. Semantics I havn't mentioned yet. Italian words have sometimes 'more or less meanings' attached they are not equal to e.g. German words.

Lingformant
MSNBC
Proverbio, M. Alice (et al.). Language switching mechanisms in simultaneous interpreters: an ERP study. In: Neuropsychologia 42 (12). 2004: 1636-1656.
Proverbio, M. Alice (et al.). Inferring native language from early bio-electrical activity. In: Biological Psychology. 2008.
Rogers & d'Arcangeli. Vowels of Italian. 2004.
Sauer, Walter. A Drillbook of English Phonetics. 1990.


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Note:
I changed this article due to Ms. Proverbio's correction in the comments. The article on MSNBC was misleading since they mixed the content of the 2004 paper with the paper from 2008.

Aussagenlogik (Teil 2)

In Teil 1 wurde die Terminologie und die Syntax der Aussagenlogik besprochen. Um das ganze abzurunden beschäftigen wir uns nun mit dem letzten Teil der Aussagenlogik, der Semantik und dem Tableaux als Beweisverfahren.

In den vorherigen Gesetzen ist eine Formel als φ definiert und die aussagenlogische Belegung als g. Nun gibt es Belegungen die allgemeingültig oder gar unerfüllbar sind. Ersteres nennt man Tautologie (gr. τὸ αὐτό "dasselbe" und λόγος "Wort", "Rede", "Sinn"). "Sinnlos", aber nicht "unsinnig" seien die Tautologien, welche "nichts" bedeuten, schreibt Wittgenstein in seinem Tractatus¹. Als Formel wird eine Tautologie folgendermaßen ausgedrückt:

⊨φ

Eine Tautologie ist also unabhängig der Wahrheitswerte ihrer Elemente wahr. Das einfachste Beispiel ist (A ∨ ¬A); Es ist also wahr oder nicht wahr. Das einfachste Beispiel eines Widerspruchs wäre im Umkehrschluss (¬A ∧ A). Shakespeare lässt seinen Hamlet ganz treffend sagen: "Sein oder nicht sein"² - wobei er wohl noch keine Bekanntschaft mit Schrödingers Katze gemacht hat, denn die kann bekanntlicherweise lebendig und tot zugleich sein³.

Damit wäre nun die Semantik abgeschlossen. Werfen wir noch ein paar Definitionen in den Raum bevor wir überhaupt zu einem anspruchsvollen Beweisverfahren kommen.
Wenn man eine Menge von Formeln hat, definiert als Φ, dann folgt aus dieser Menge eine Formel ψ, wenn die Formel ψ die gleichen Belegungen erfüllt wie die Menge Φ:
Man schreibt dafür Φ ⊨ ψ und nennt die Elemente von Φ die Prämissen und ψ die Konklusion.⁴ Zum Beispiel ist (A ∧ B) ⊨ (A ∨ B), denn jede Belegung die den ersten Teil der Formel erfüllt, macht auch den zweiten Teil wahr. Sind zwei Formeln gleichwertig, dann spricht man von Äquivalenz. Die einfachste Äquivalenz wäre:

¬¬φ ≡ φ

In Teil 1 haben wir Gebrauch von Tabellen gemacht um die Wahrheitswerte herauszufinden, das ist allerdings zu aufwendig, denn je mehr Elemente eine Formel hat, desto größer (2ⁿ um genau zu sein; n = Anzahl der Elemente) wird unsere Tabelle und platzt schließlich aus allen Nähten. Deshalb wurde die Tableaux-Methode entwickelt um in einem Widerlegungsverfahren die Erfüllbarkeit von Formeln der Aussagenlogik zu (be-) widerlegen. Ich verwende hierfür das Beispiel aus Klabunde (et al.).⁵
Die Frage ist, wie man beweisen kann, dass A ⇒ (B ⇒ A) eine Tautologie ist. Wir wissen, dass eine Formel genau dann allgemeingültig ist, wenn die Negation dieser Formel unerfüllbar ist. Wir benutzen also ein Hintertürchen und beweisen die Unerfüllbarkeit:

¬(A ⇒ (B ⇒ A))

Um diese Aussage also wahr zu machen, muss A ⇒ (B ⇒ A) falsch gemacht werden. Vergegenwärtigen wir uns noch einmal die allgemeine Regel:

I ((φ ⇒ ψ)) = 1, falls I (φ) = 0 oder I (ψ) = 1, sonst I ((φ ⇒ ψ)) = 0

Es muss (B ⇒ A) = 0 (d.h. ¬(B ⇒ A) = 1) und A = 1 sein. Im Tableaux wird es folgendermaßen dargestellt:

1. ¬(A ⇒ (B ⇒ A))
2. A
3. ¬(B ⇒ A)

Zeile 2 kann nicht weiter zerlegt werden, aber Zeile 3 können wir zerlegen in:

4. B
5. ¬A

Oder anders: Damit ¬(B ⇒ A) wahr wird muss B (siehe Zeile 4) wahr und A (siehe Zeile 5) falsch sein. Nun steht in Zeile 2 aber dass A = 1 sein muss und in Zeile 5 steht, dass A = 0 sein muss. Dieser Widerspruch schließt das Tableaux und wir haben bewiesen, dass ¬(A ⇒ (B ⇒ A)) nicht zu erfüllen und damit (A ⇒ (B ⇒ A)) eine Tautologie ist. Die Reihenfolge der Expansionen ist dabei fakultativ. Ein Tableaux ist dann geschlossen, wenn φ als auch ¬φ darin vorkommen. Beweisbar ist eine Formel, wenn ¬φ in ein geschlossenes Tableaux übergeht. Man spricht formal von einem Theorem:

⊦φ

Um eine Tautologie handelt es sich:

wenn ⊦φ dann ⊨ φ

Auch für das Tableaux gibt es allgemeingültige Regeln, so haben wir in Zeile 3 folgendes Schema angewandt:

F→: ¬(φ ⇒ ψ)
________
φ
¬ψ

Diese Regel wird Expansionsregel genannt. Daraus lassen sich natürlich auch andere Expansionsregeln wie:

W_∧: (φ ∧ ψ)
______
φ
ψ

erstellen. Mit dem Problem, dass (φ ∨ ψ) wahr ist, wenn das erste oder das zweite Element wahr ist muss man umgehen indem man im Tableaux eine Verzweigung in der betreffenden Zeile erstellt.

Dass die Möglichkeiten der Aussagenlogik begrenzt ist, habe ich schon Anfangs erwähnt. So ist es zum Beispiel nicht möglich über die Eigenschaften der Objekte zu sprechen. Dies ist das Gebiet der Prädikatenlogik, mit der ich mich demnächst beschäftigen werden. Ein anderes Thema, welches für mich im Moment relevant ist, ist MathML und LaTeX bzw. TeX um mathematische Formeln dazustellen. HTML alleine ist dazu kaum in der Lage.


_

¹ Wittgenstein, Ludwig. Tractatus Logico-Philosophicus. These 6.11.
² Shakespeare, William. Hamlet. 3. Aufzug, 1. Szene.
³ Schrödinger, Erwin. Naturwissenschaften, 48, 807; 49, 823; 50, 844.
⁴ Klabunde, Ralf (et al.). Computerlinguistik und Sprachtechnologie. 36.
⁵ Klabunde, Ralf (et al.). Computerlinguistik und Sprachtechnologie. 38ff.

Points of Interest 25. May, 2008

1. Interesting and humorous, unfortunately I'm light years from any degree:
Lord of the Rings: an allegory of the PhD?

2. About the mascot of the Nara 1300th-anniversary. It's about the capital move from Fujiwara to Nara. The second part with the poem is interesting. It shows the complexity of Japanese poems: Sento out!

3. Interesting facts about the Ainu language: Ainu, Utari, Ainu

4. The powerless will always be powerless: Lacking power diminishes cognitive function

5. Reason versus emotion: The MRI of morality?

6. Be careful with the interpretation of MRIs: MRI - the new phrenology

7. Parents' influence on kids' behavior: Not much

8. What Chutes and Ladders has to do with learning Math

9. Can we learn from errors? What if we're running a nuclear power plant?

10. Doing algebra - it's the little things that count

11. Space and Syntax

Points of Interest 19. May, 2008

1. The title says it all. However, I must add one thing: Magpies are the only known birds so far who are aware of themselves:

Joshua Klein on “the amazing intelligence of crows”


2. A fascinating ancient compendium of runic inscriptions on burial headstones of warriors and heroes:

Danicorum Monumentorum


3. A humorous propaganda world map from 1911:

Asia on the World


4. An antique children's book about the cheerful cricket with a twisted story:

The Cheerful Cricket


A really good urban animation sequence found on Digital World Tokyo:

Stunning urban animation crosses genre boundaries - and walls

A Kanji - A Day (14.05.08)

21. 五 means "five" and is read:

On-Yomi:
a) ゴ (go), e.g. 五月 （ごがつ） / May

Kun-Yomi:
b) いつ (itsu), e.g. 五日 （いつか） / five days, the fifth day
c) いつつ (itsutsu), e.g. 五つ （いつつ） / five


22. 口 means "a mouth" and is read:

On-Yomi:
a) コウ (kou), e.g. 口実 （こうじつ） / a pretext, a pretense
b) ク (ku), e.g. 口説く （くどく） / court, woo

Kun-Yomi:
c) くち (kuchi), e.g. 口答え （くちごたえ） / back talk, a retort


23. 校 means "a school" and is read:

On-Yomi:
コウ (kou), e.g. 校歌 （こうか） / a school song


24. 左 means "left" and is read:

On-Yomi:
a) サ (sa), e.g. 右往左往する （うおうさおうする） / move around this way and that (in confusion)

Kun-Yomi:
b) ひだり (hidari), e.g. 左足 （ひだりあし） / a left leg


25. 三 means "three" and is read:

On-Yomi:
a) サン (san), e.g. 三月 （さんがつ） / March

Kun-Yomi:
b) み (mi), e.g. 三日月 （みかづき） / a new moon, a crescent moon
c) みつ (mitsu), e.g. 三つ子 （みつご） / triplets
d) みっつ (mittsu), e.g. 三つ （みっつ） / three


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First Class (25/80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

Empathic Mirror Neurons

Mirror neurons fire in the same pattern when you do an action and when you watch the same action happen. Some people's mirror neurons appear to be more active and thus leading to a better empathic ability, i.e. the ability to read the emotional state of others and act correspondingly. People with autism often don't possess this ability, which probably is connected to the malfunctioning of mirror neurons (New Scientist 2529:22). This theory is now supported by an experiment led by Peter Enticott, Monash University (Australia), where "[...] 20 healthy adults [...] had to decide if paired images of faces were the same person. In another, they had to decide if both faces were showing the same emotion. In a separate task, volunteers watched video clips of thumb movement, a hand grasping a pen and a hand while writing, while the activity in the primary motor cortex of the brain, which contains mirror neurons, was recorded." (New Scientist: 2008)
The result showed a clear correlation between the mirror neuron activity and the judging of people's emotions but no correlation between the ability to recognise faces. Read more about mirror neurons on Shared Symbolic Storage.

_

Small additions:

As far as I know you cannot prove the explicit existence of mirror neurons in the human brain. It is likely that they exist as we know from various tests which I won't discuss here.
To assume that mirror neurons are linked to empathy is complex and must be discussed. Scientists assume that mirror neurons are located in the frontal cortex and superior parietal lobe [1], but the empathy related regions of the brain are the anterior insula and inferior frontal cortex. Nevertheless, studies have shown that empathic people have a higher activity in both regions in the brain. Of course further studies must be made and it is quite clear - I think - that more functions and regions of our complex brain are related to empathy.

[1] Marco Iacoboni, Roger P. Woods, Marcel Brass, Harold Bekkering, John C. Mazziotta, Giacomo Rizzolatti, Cortical Mechanisms of Human Imitation, Science 286:5449 (1999)

[2] Gazzola, Aziz-Zadeh and Keysers, Current Biology, 2006. The paper can be found here: http://www.bcn-nic.nl/txt/people/publications/gazzola2006sound.pdf

An interesting site about mirror neurons and mythbusting mirror neurons article both provided by Shared Symbolical Storage

A Kanji - A Day (11.05.08)

Although tomorrow is a holiday ("Fronleichnam") in Baden-Württemberg, Germany, I'll work my ass off since I get 50% more money. Therefore, I'll learn 10 Kanji today.


11. 学 means "learn", "scholarship", "study" or "erudition" and is read:

On-Yomi:
a) ガク (gaku), e.g. 学園祭 （がくえんさい） / a campus festival, a school festival

Kun-Yomi:
b) まなぶ (manabu), e.g. 代数学を学ぶ （だいすうがくをまなぶ） / learn Algebra


12. 気 means "air", "atmosphere", "spirit", "mind", "heart", "a will", "intention", "mood", "nature", "a disposition", "care" or "attention" and is read:

On-Yomi:
a) キ (ki), e.g. 気持ち （きもち） / feeling, a sensation, an intention
b) ケ (ke), e.g. 気配（けはい） / an indication, a sign

13. 休 means "rest", "repose", "absence", "sleep", "a break", "a recess", "a pause", "a holiday" or "a day off" and is read:

On-Yomi:
a) キュウ (kyuu), e.g. 休暇 （きゅうか） / a holiday, a day off, a vacation

Kun-Yomi:
b) やすむ (yasumu), e.g. 仕事を休む （しごとをやすむ） / be absent from work
c) やすみ (yasumi), e.g. お休みなさい （おやすみなさい） / Good night
d) やすまる (yasumaru), e.g. 気の休まる時がない （きのやすまるときがない） / have no peace of mind, have no time to feel at ease
e) やすめる (yasumeru), e.g. 頭を休める （あたまをやすめる） / rest one's brain


14. 玉 means "a ball" or "a coin" and is read:

On-Yomi:
a) ギョク (gyoku), e.g. 玉座 （ぎょくざ） / the throne

Kun-Yomi:
b) たま (tama), e.g. 玉突き事故（たまつきじこ） / a pileup, a chain-reaction accident


15. 金 means "money", "metal" or "gold" and is read:

On-Yomi:
a) キン (kin), e.g. 金曜日 （きんようび） / Friday
b) コン (kon), e.g. 金剛力 （こんごうりき） / Herculean strength
c) ゴン (gon), e.g. 黄金時代 （おうごんじだい） / the golden age, one's palmy days

Kun-Yomi:
d) かね (kane), e.g. 金持ち （かねもち） / a rich man, a person of wealth
e) かな (kana), e.g. 金槌 （かなづち） / a hammer

16. 九 means "nine" and is read:

On-Yomi:

a) ク (ku), e.g. 九月 （くがつ） / September
b) キュウ (kyuu), e.g. 九官鳥 （きゅうかんちょう） / a hill myna

Kun-Yomi:
c) ここの (kokono), e.g. 九日 （ここのか） / nine days, the ninth day
d) ここのつ (kokonotsu), e.g. 九つ （ここのつ） / nine

17. 空 means "the air", "the sky", "empty", "vacancy", "vanity", "space" or "the void" and is read:

On-Yomi:
a) クウ (kuu), e.g. 空気 （くうき） / air, an atmosphere

Kun-Yomi:
b) そら (sora), e.g. 空耳 （そらみみ） / mishearing
c) から (kara), e.g. 空手 （からて） / Karate

d) あく (aku), e.g. 手が空く （てがあく） / be free
e) あける (akeru), e.g. 席を空ける （せきをあける） / make room
f) すく (suku)


18. 月 means "the moon" or "a month" and is read:

On-Yomi:
a) ゲツ (getsu), e.g. 月曜日 （げつようび） / Monday
b) ガツ (gatsu), e.g. 生年月日 （せいねんがっぴ） / the date of birth

Kun-Yomi:
c) つき (tsuki), e.g. 月明かり （つきあかり） / moonlight, moon light

19. 犬 means "a dog" or "a spy" and is read:

On-Yomi:
a) ケン (ken), e.g. 盲導犬 （もうどうけん） / a seeing-eye dog, a guide dog

Kun-Yomi:
b) いぬ (inu), e.g. 子犬 （こいぬ） / a puppy, a pup, a whelp

20. 見 means "watch", "see", "look", "show", "behold", "view", "regard" or "read" and is read:

On-Yomi:
a) ケン (ken), e.g. 見学する （けんがくする） / visit, look on, observe

Kun-Yomi:
b) みる (miru), e.g. アニメ映画を見る（あにめえいがをみる） / watch an animated film
c) みえる (mieru)

d) みせる (miseru)


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Stroke order can be found at the Kanji Land.


First Class (20/80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

Point of Interest 11. May, 2008

Only two good articles today. Try the game, it's fun.


1. "A new game, named Foldit, turns protein folding into a competitive sport. Introductory levels teach the rules, which are the same laws of physics by which protein strands curl and twist into three-dimensional shapes – key for biological mysteries ranging from Alzheimer's to vaccines."

Who Wants to Solve a Protein Structure?


2. "The technology, which comes from a Japanese firm called Sagawa Advance, is sufficiently accurate to be able to tell identical twins apart – a massive advance on current technologies [...]"

Biometric face scanner tells identical twins apart

A Kanji - A Day (10.05.08)

Here we go with the next five Kanji. Number seven is interesting.


6. 音 means "sound", "noise" or "music" and is read:

On-Yomi:
a) オン (on), e.g. 音楽 （おんがく） / music
b) イン (in), e.g. 福音 （ふくいん） / the Gospel

Kun-Yomi:
c) おと (oto), e.g. 音沙汰がない （おとさたがない） / have heard no news
d) ね (ne), e.g. 音色 （ねいろ） / timbre, a tone


7. 下 means "bottom", "under", "underneath", "low", "go down", "fall" or "drop" and is read:

On-Yomi:
a) カ (ka), e.g. 下降する （かこうする） / fall, go down, drop, descend
b) ゲ (ge), e.g. 下品な会話 （げひんなかいわ） / vulgar conversation, a coarse talk

Kun-Yomi:
c) した (shita), e.g. 下心 （したごころ） / a secret intention, an ulterior motive
d) しも (shimo), e.g. 下座 （しもざ） / the seat furthest from the seat of honor
e) もと (moto), e.g. 太陽の下で （たいようのもとで） / under the sun
f) さがる (sagaru), e.g. 一歩下がる （いっぽさがる） / take a step backward
g) さげる (sageru), e.g. 頭を下げる （あたまをさげる） / apologize
h) くだる (kudaru), e.g. 川を下る （かわをくだる） / go down a river
i) くだす (kudasu), e.g. 命令を下す （めいれいをくだす） / issue orders,
j) くださる (kudasaru), e.g. 窓を開けて下さる？ （まどをあけてくださる） / Could you open the window, please?
k) おろす (orosu), e.g. 預金を下ろす （よきんをおろす） / withdraw one's savings
l) おりる (oriru), e.g. 山を下りる （やまをおりる） / descend the mountain, go down the mountain


8. 火 means "fire" or "flame" and is read:

On-Yomi:
a) カ (ou), e.g. 火曜日 （かようび） / Tuesday
b) コ (ko), e.g. 火たつ （こたつ） / a Japanese foot warmer

Kun-Yomi :
c) ひ (hi), e.g. 火花 （ひばな） / a spark
d) ほ (h0), e.g. 火照る （ほてる） / feel hot, flush, be all aglow


9. 花 means "flower" and is read:

On-Yomi:
a) カ (ka), e.g. 花瓶 （かびん） / a vase

Kun-Yomi:
b) はな (hana), e.g. 花嫁 （はなよめ） / a bride


10. 貝 means "shellfish" and is read:

Kun-Yomi:
かい (kai), e.g. 貝殻 （かいがら） / a seashell, a sea shell


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First Class (10/80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

A Kanji - A Day (09.05.08)

Let me start with the first five signs:

1. 一 means "one" and is read:

On-Yomi:
a) イチ (ichi), e.g. 一月 （いちがつ） / January
b) イツ (itsu), e.g. 一気に （いっきに） / at a breath, at a stretch, at a stroke, at a dash, nonstop

Kun-Yomi:
c) ひと (hito), e.g. 一言も言わずに （ひとこともいわずに） / without a word, in silence
d) ひとつ (hitotsu), e.g. 一つ （ひとつ） / one, a piece


2. 右 means "right" and is read:

On-Yomi:
a) ウ (u), e.g. 右折車線 （うせつしゃせん） / the lane for turning to the right
b) ユウ (yuu), e.g. 左右 （さゆう） / right and left

Kun-Yomi:
c) みぎ (migi), e.g. 右手（みぎて） / the right hand


3. 雨 means "rain" and is read:

On-Yomi:
a) ウ (u), e.g. 雨季 （うき） / the rainy season

Kun-Yomi
b) あめ (ame), e.g. 雨が降りそう （あめがふりそう） / It looks like rain.
c) あま (ama), e.g. 雨雲（あまぐも） / a rain cloud


4. 円 means "circle" or "yen" and is read:

On-Yomi:
a) エン (en), e.g. 円満（えんまん） / peaceful, harmonious

Kun-Yomi:
b) つぶら (tsubura), e.g. 円らな瞳（つぶらなひとみ） / beady eyes
c) まる(い) (maru[i])


5. 王 means "king" or "prince" and is read:

On-Yomi:
オウ (ou), e.g. 女王（じょおう） / Queen


Speech examples can be found at the Japanese Kanji Dictionary.
Stroke order can be found at the Kanji Land.


First Class (5/80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

Japanese Language Project

For years I've been trying to learn Japanese. Yesterday I, finally, managed to learn the Hiragana and Katakana writing system. The Hiragana, which consists of 48 symbols, is used for grammatical morphemes in Japanese since it's an agglutinating language. The order of the single strokes are very important but the system is quite logical. You have 4 vocals and you add consonants. You have two diacritics which alters the phoneme from fortis to lenis ( ゛) or ( ゜) which converts the /h/ to a /p/:

Vocals					Yôon
あ a	い i	う u	え e	お o	(ya)	(yu)	(yo)
Consonants are added:
か ka	き ki	く ku	け ke	こ ko	きゃ kya	きゅ kyu	きょ kyo
さ sa	し shi	す su	せ se	そ so	しゃ sha	しゅ shu	しょ sho
た ta	ち chi	つ tsu	て te	と to	ちゃ cha	ちゅ chu	ちょ cho
な na	に ni	ぬ nu	ね ne	の no	にゃ nya	にゅ nyu	にょ nyo
は ha	ひ hi	ふ fu	へ he	ほ ho	ひゃ hya	ひゅ hyu	ひょ hyo
ま ma	み mi	む mu	め me	も mo	みゃ mya	みゅ myu	みょ myo
や ya		ゆ yu		よ yo
ら ra	り ri	る ru	れ re	ろ ro	りゃ rya	りゅ ryu	りょ ryo
わ wa	(ゐ wi)		(ゑ we)	を o/wo
				ん n
Modified with a diacritic they become:
が ga	ぎ gi	ぐ gu	げ ge	ご go	ぎゃ gya	ぎゅ gyu	ぎょ gyo
ざ za	じ ji	ず zu	ぜ ze	ぞ zo	じゃ ja	じゅ ju	じょ jo
だ da	ぢ (ji)	づ (zu)	で de	ど do	ぢゃ (ja)	ぢゅ (ju)	ぢょ (jo)
ば ba	び bi	ぶ bu	べ be	ぼ bo	びゃ bya	びゅ byu	びょ byo
ぱ pa	ぴ pi	ぷ pu	ぺ pe	ぽ po	ぴゃ pya	ぴゅ pyu	ぴょ pyo

Source: Wikipedia.de


The same structure applies to Katakana, 48 symbols - 2 diacritics, which is used for foreign words. Katakana doesn't look as soft as Hiragana:

Vokale					yōon
ア a	イ i	ウ u	エ e	オ o	ャ ya	ュ yu	ョ yo
カ ka	キ ki	ク ku	ケ ke	コ ko	キャ kya	キュ kyu	キョ kyo
サ sa	シ shi	ス su	セ se	ソ so	シャ sha	シュ shu	ショ sho
タ ta	チ chi	ツ tsu	テ te	ト to	チャ cha	チュ chu	チョ cho
ナ na	ニ ni	ヌ nu	ネ ne	ノ no	ニャ nya	ニュ nyu	ニョ nyo
ハ ha	ヒ hi	フ fu	ヘ he	ホ ho	ヒャ hya	ヒュ hyu	ヒョ hyo
マ ma	ミ mi	ム mu	メ me	モ mo	ミャ mya	ミュ myu	ミョ myo
ヤ ya		ユ yu		ヨ yo
ラ ra	リ ri	ル ru	レ re	ロ ro	リャ rya	リュ ryu	リョ ryo
ワ wa	(ヰ) wi		(ヱ) we	ヲ wo
				ン n
ガ ga	ギ gi	グ gu	ゲ ge	ゴ go	ギャ gya	ギュ gyu	ギョ gyo
ザ za	ジ ji	ズ zu	ゼ ze	ゾ zo	ジャ ja	ジュ ju	ジョ jo
ダ da	ヂ (ji)	ヅ (zu)	デ de	ド do	ヂャ (ja)	ヂュ (ju)	ヂョ (jo)
バ ba	ビ bi	ブ bu	ベ be	ボ bo	ビャ bya	ビュ byu	ビョ byo
パ pa	ピ pi	プ pu	ペ pe	ポ po	ピャ pya	ピュ pyu	ピョ pyo

Source: Wikipedia.de


From today on I will try to learn Kanji. Kanji are used as nouns and verb roots and there are a lot of them - 50'000 thousand and each has 2 to 12 different pronunciations. They normally have a On-Yomi (Chinese reading) and a Kun-Yomi (Japanese Reading). Fortunately, there are the so called 1,945 Jôyô Kanji which Japanese kids have to learn until graduation from secondary school and which are absolutely essential. Many newspapers and officials only use these Kanji. If others are used, they have to be written in Furigana. Furigana are small Kana (Hiragana and/or Katakana) written above the Kanji. And at last, they can be expressed in Latin letters, which is called Rômaji.
I will start from the first class and will work my way up to the middle school. According to my calculation it will take me 1,945 days or 5,3 years to learn all these Kanji. Since I don't have 5 years time to learn Japanese, I will learn two or more Kanji a day - which depends on the difficulty.




The Jôyô-Kanji list:

First Class (80 signs): 一右雨円王音下火花貝学気休玉金九空月犬見五口校左三山四子糸字耳七車手十出女小上森人水正生青石赤先千川早草足村大男竹中虫町天田土二日入年白八百文本名木目夕立力林六

Second Class (160 signs): 引羽雲園遠黄何夏家科歌画会回海絵外角楽活間丸岩顔帰汽記弓牛魚京強教近兄形計元原言古戸午後語交光公工広考行高合国黒今才細作算姉市思止紙寺時自室社弱 首秋週春書少場色食心新親図数星晴声西切雪線船前組走多太体台谷知地池茶昼朝長鳥直通弟店点電冬刀東当答頭同道読内南肉馬買売麦半番父風分聞米歩母方北妹 毎万明鳴毛門夜野矢友曜用来理里話

Third Class (200 signs): 悪安暗委意医育員飲院運泳駅横屋温化荷界開階寒感漢館岸期起客宮急球究級去橋業局曲銀区苦具君係軽決血研県庫湖向幸港号根祭坂皿仕使始指死詩歯事持次式実 写者主取守酒受州拾終習集住重宿所暑助勝商昭消章乗植深申真神身進世整昔全想相送息速族他打対待代第題炭短談着柱注丁帳調追定庭笛鉄転登都度島投湯等豆動 童農波配倍箱畑発反板悲皮美鼻筆氷表病秒品夫負部服福物平返勉放味命面問役薬油有由遊予様洋羊葉陽落流旅両緑礼列練路和

Fourth Class (200 signs): 愛案以位囲胃衣印栄英塩央億加果課貨芽改械害街各覚完官管観関願喜器希旗機季紀議救求泣給挙漁競共協鏡極訓軍郡型径景芸欠結健建験固候功好康航告差最菜材 昨刷察札殺参散産残司史士氏試児治辞失借種周祝順初唱松焼照省笑象賞信臣成清静席積折節説戦浅選然倉巣争側束続卒孫帯隊達単置仲貯兆腸低停底的典伝徒努灯 働堂得特毒熱念敗梅博飯費飛必標票不付府副粉兵別変辺便包法望牧末満未脈民無約勇要養浴利陸料良量輪類令例冷歴連労老録

Fifth Class (185 signs): 圧易移因営永衛液益演往応恩仮価可河過賀解快格確額刊幹慣眼基寄規技義逆久旧居許境興均禁句群経潔件券検険減現限個故護効厚構耕講鉱混査再妻採災際在罪財 桜雑賛酸師志支枝資飼似示識質舎謝授修術述準序承招証常情条状織職制勢性政精製税績責接設絶舌銭祖素総像増造則測属損態貸退団断築張提程敵適統導銅徳独任 燃能破判版犯比肥非備俵評貧婦富布武復複仏編弁保墓報豊暴貿防務夢迷綿輸余預容率略留領

Sixth Class (181 signs): 異遺域宇映延沿我灰拡閣革割株巻干看簡危揮机貴疑吸供胸郷勤筋敬系警劇激穴憲権絹厳源呼己誤后孝皇紅鋼降刻穀骨困砂座済裁策冊蚕姿私至視詞誌磁射捨尺若樹 収宗就衆従縦縮熟純処署諸除傷将障城蒸針仁垂推寸盛聖誠宣専泉洗染善創奏層操窓装臓蔵存尊宅担探誕暖段値宙忠著庁潮頂賃痛展党糖討届難乳認納脳派俳拝背肺 班晩否批秘腹奮並閉陛片補暮宝訪亡忘棒枚幕密盟模訳優郵幼欲翌乱卵覧裏律臨朗論

Middle School (939 signs): 亜哀握扱依偉威尉慰為維緯違井壱逸稲芋姻陰隠韻渦浦影詠鋭疫悦謁越閲宴援炎煙猿縁鉛汚凹奥押欧殴翁沖憶乙卸穏佳嫁寡暇架禍稼箇華菓蚊雅餓介塊壊怪悔懐戒拐 皆劾慨概涯該垣嚇核殻獲穫較郭隔岳掛潟喝括渇滑褐轄且刈乾冠勘勧喚堪寛患憾換敢棺款歓汗環甘監緩缶肝艦貫還鑑閑陥含頑企奇岐幾忌既棋棄祈軌輝飢騎鬼偽儀宜 戯擬欺犠菊吉喫詰却脚虐丘及朽窮糾巨拒拠虚距享凶叫峡恐恭挟況狂狭矯脅響驚仰凝暁斤琴緊菌襟謹吟駆愚虞偶遇隅屈掘靴繰桑勲薫傾刑啓契恵慶憩掲携渓継茎蛍鶏 迎鯨撃傑倹兼剣圏堅嫌懸献肩謙賢軒遣顕幻弦玄孤弧枯誇雇顧鼓互呉娯御悟碁侯坑孔巧恒慌抗拘控攻更江洪溝甲硬稿絞綱肯荒衡貢購郊酵項香剛拷豪克酷獄腰込墾婚 恨懇昆紺魂佐唆詐鎖債催宰彩栽歳砕斎載剤咲崎削搾索錯撮擦傘惨桟暫伺刺嗣施旨祉紫肢脂諮賜雌侍慈滋璽軸執湿漆疾芝赦斜煮遮蛇邪勺爵酌釈寂朱殊狩珠趣儒寿需 囚愁秀臭舟襲酬醜充柔汁渋獣銃叔淑粛塾俊瞬准循旬殉潤盾巡遵庶緒叙徐償匠升召奨宵尚床彰抄掌昇晶沼渉焦症硝礁祥称粧紹肖衝訟詔詳鐘丈冗剰壌嬢浄畳譲醸錠嘱 飾殖触辱伸侵唇娠寝審慎振浸紳薪診辛震刃尋甚尽迅陣酢吹帥炊睡粋衰遂酔錘随髄崇枢据杉澄瀬畝是姓征牲誓請逝斉隻惜斥析籍跡拙摂窃仙占扇栓潜旋繊薦践遷銑鮮 漸禅繕塑措疎礎租粗訴阻僧双喪壮捜掃挿曹槽燥荘葬藻遭霜騒憎贈促即俗賊堕妥惰駄耐怠替泰滞胎袋逮滝卓択拓沢濯託濁諾但奪脱棚丹嘆淡端胆鍛壇弾恥痴稚致遅畜 蓄逐秩窒嫡抽衷鋳駐弔彫徴懲挑眺聴脹超跳勅朕沈珍鎮陳津墜塚漬坪釣亭偵貞呈堤帝廷抵締艇訂逓邸泥摘滴哲徹撤迭添殿吐塗斗渡途奴怒倒凍唐塔悼搭桃棟盗痘筒到 謄踏逃透陶騰闘洞胴峠匿督篤凸突屯豚曇鈍縄軟尼弐如尿妊忍寧猫粘悩濃把覇婆廃排杯輩培媒賠陪伯拍泊舶薄迫漠爆縛肌鉢髪伐罰抜閥伴帆搬畔繁般藩販範煩頒盤蛮 卑妃彼扉披泌疲碑罷被避尾微匹姫漂描苗浜賓頻敏瓶怖扶敷普浮符腐膚譜賦赴附侮舞封伏幅覆払沸噴墳憤紛雰丙併塀幣弊柄壁癖偏遍舗捕穂募慕簿倣俸奉峰崩抱泡砲 縫胞芳褒邦飽乏傍剖坊妨帽忙房某冒紡肪膨謀僕墨撲朴没堀奔翻凡盆摩磨魔麻埋膜又抹繭慢漫魅岬妙眠矛霧婿娘銘滅免茂妄猛盲網耗黙戻紋匁厄躍柳愉癒諭唯幽悠憂 猶裕誘雄融与誉庸揚揺擁溶窯謡踊抑翼羅裸頼雷絡酪欄濫吏履痢離硫粒隆竜慮虜了僚寮涼猟療糧陵倫厘隣塁涙累励鈴隷零霊麗齢暦劣烈裂廉恋錬炉露廊楼浪漏郎賄惑 枠湾腕

Points of Interest 09. May, 2008

1. Women should use their intelligence to aid their husbands. A truly beautiful article from the Treasury of women's morality (1894):

Intelligence for women


2. Neurolaw will be an upcoming field of study in my opinion. What we are going to do if scientists tells us that we have no free will? Who is to blame for crimes? Our brain?

Perceived moral blame can change the memory of a crime


3. Epimenides was a Cretan who made one immortal statement: "All Cretans are liars."

When is it okay to lie? Teens answer


4. "Research by NTT DoCoMo Research Laboratories has shown that the human pupil carries a slight positive charge, compared to the more negative white part of the eye. [...] The human eye has the properties of a battery."

Electrical eyeballs controlling our gadgets


5. "[...] the earliest predictive information is encoded [...], up to 10 seconds before it enters awareness [...], presumably reflecting the operation of a network of high-level control areas that begin to prepare an upcoming decision."

Our brains can choose our actions 10 sec before awareness

Lachender Mann

Wer ist eigentlich dieser Laughing Man?

Um das zu erfahren, muss man in die Untiefen des menschlichen Ekels steigen und sich selbst hinterfragen, denn es ist die tiefste Schwärze, welche auf einen wartet. Brennende Asche und Vernichtung selbst ist das Saatgut der Seele, welche hier schreibt.

Nun, so schlimm ist es noch nicht, aber man merkt schon, dass ich einen leichten Hang zu poetischer Übertreibung habe.

Ich studiere noch Anglistik und Germanistik auf Lehramt an der Universität in Heidelberg. Wie man meinen unzähligen Hasstiraden entnehmen kann, bin ich damit nicht ganz so zufrieden. Ich würde viel lieber in einem dunklen Zimmer mit meiner Nickelbrille sitzen und obskure Theorien entwerfen, so wie Chomsky, anstatt mit all den groovy (sagt man das noch?) Lehrämtlern abzufeiern.
Ich bin ein Linguistik und Computer Geek und interessiere mich für all die netten kleinen Randerscheidungen der Wissenschaft. Je mehr variablen und griechische Buchstaben eine Theorie hat, desto cooler muss sie sein, oder anders gesagt:

∑ Φ ↵ ξ ∴Ω ⊃ Δ = ♥

Ja, ich neige zum Sarkasmus. Und deswegen - also wegen der griechischen Buchstaben, nicht wegen des Sarkasmus - werde ich wohl, ab dem Wintersemester, Computerlinguistik studieren. Ich hoffe, dass ich dabei meine beiden Lieben miteinander verbinden kann. Informatik - ich habe Monkey Island gespielt als es rauskam, bin ich ein Nerd oder bin ich ein Nerd? Und ja, Monkey Island spielen macht mich zum Informatikexperten - und eben Linguistik. Allerdings steht noch die Frage offen wo ich das ganze studieren werde. Es steht folgendes zur Auswahl:


Computerlinguistik Heidelberg: Der Vorteil wäre zunächst einmal, dass ich schon 2-3 Jahre in Heidelberg studiert habe und mich dementsprechend auskenne, ausserdem könnte ich mir Teile meines Anglistik Studiums anrechnen lassen, da ich - im Nebenfach - englische Sprachwissenschaft studieren würde. Ausserdem scheinen mir die Dozenten ganz entspannt und nett zu sein, allerdings gibt es mal wieder eine Eignungsprüfung.

Computerlinguistik Saarbrücken: Das Saarland ist nun nicht so meine Vorstellung, aber der Abschluss ist immerhin B.Sc. und die Computerlinguistik in Saarbrücken scheint einen guten Ruf zu haben.

Kognitive Linguistik Frankfurt am Main: Man kann sich dort den Schwerpunkt Computerlinguistik aussuchen. Ich denke, dass der Anteil an allgemeiner Sprachwissenschaft sehr groß sein dürfte, aber kognitive Linguistik ist schon ein sehr interessantes Gebiet. Ausserdem wäre das Nebenfach wahrscheinlich auch nicht mein Fall und Lehrämtlern dürfen soweit ich weiß mitstudieren.

Cognitive Science Osnabrück: Eigentlich nicht mein Ziel, da eine akademische Karriere wohl vorgezeichnet ist und ich gerne in der Industrie arbeiten möchte. Ausserdem besteht der Studiengang aus vielen anderen Fächern, wie Neurobiologie, was ich alles in allem zwar toll finde, aber das wäre mir dann doch zu wenig Linguistik.

Einwortkampf

Ich will wahre Gefühle,
ich will wahres Leben.
Ich will spüren wie der Schmerz mich überwältigt,
wie mein Hass mich verzehrt.

Ich scheiße auf eure falsche Toleranz und Nettigkeit hinter der ihr euch versteckt um keine Reibung zu erzeugen. Ihr in euren Polohemden, die ihr euch hedonistisch auf Drogen durchs Leben fickt. Euer Blick fordert mich heraus meine Faust zu erheben und mit berstender Gewalt euer Gesicht zu zerschmettern bis nur noch eine blutige Wolke aus Knochenfragementen bleibt. Mein Hass und meine Ablehnung ist stärker als jedes eurer konsumgeleiteten Gefühle. Ich komme aus den schwarzen Abgründen der Gesellschaft um eure marmornen Paläste zu stürzen. Wie eine Symphonie der Vergeltung könnte ich euer Leben hinwegwischen, denn ihr seid schwach; so schwach wie eure Persönlichkeit. Eine leere Hülse von einem Menschen, zusammengehalten vom Geld eurer Eltern. Ihr versteckt euch hinter Marc O'Polo, Gucci und Armani, doch im Grunde seid ihr weniger als nackt. Euren Wert messt ihr in Euro. Ihr studiert Jura oder BWL, weil ihr euch selbst nicht erkennen könnt und eure Interessen nur in der materiellen Welt liegen. Dabei erkennt ihr nicht die Vergänglichkeit. Ihr seid nichts aus dem nichts entstehen wird und ihr werdet ins Nichts vergehen. Am liebsten würde ich euch mit meinem Blut vollkotzen, auf dass ihr daran erstickt.

Aussagenlogik (Teil 1)

Zunächst ein bisschen Humor, man wird ihn brauchen. Sei kein Pinguin - lern Logik:

Die Aussagenlogik überprüft eine atomare Aussage auf ihren Wahrheitsgehalt. Eine atomare Aussage ist eine strukturlose, abstrakte Elementaraussage, wie unten beschrieben. Eine Aussage kann wahr oder falsch sein - binär gesprochen 1 oder 0. Man merkt schon, dass die Aussagenlogik nicht den Anspruch erhebt natürlichsprachige Phänomene völlig abzudecken. Abstufungen werden nicht berücksichtigt, dafür gibt es die Fuzzy Logic. Wofür ist also Logik gut? Dafür:

Es handelt sich eherum ein Formalismus, der zur semantischen Wahrheitswertzuweisung dient und uns, durch die Abstraktion, abhalten soll die Aussagen weiter zu zerlegen und zu interpretieren. Nehmen wir zwei Sätze:

(α) Der Mond dreht sich um die Erde.
(β) Die Erde ist eine Scheibe.

Durch unsere Allgemeinbildung wissen wir, dass A wahr und B falsch ist. Daraus ergibt sich folgende Funktion:

g: {A1, A2, A3, ... } → { 0, 1 }

Natürlich könnten wir beide Aussagen mit einer Konjunktion (z.B. und bzw. oder) verbinden. In der Aussagenlogik gibt es auch solche Konjunktionen, sie heißen Junktoren und verbinden atomare Aussagen:

¬ (Negation, sprich: nicht)

∧ (Konjunktion, sprich: und)

∨ (Disjunktion, sprich: oder)

⇒ (Implikation, sprich: wenn, dann)

⇔ (Äquijunktion, sprich: genau dann, wenn)

Im übrigen lassen sich alle Junktoren mittels ¬ und ∨ ausdrücken. Implikation und Äquijunktion sind einfach nur abgekürzte Schreibweisen, auf deren Herleitung ich nicht besonders eingehen will. Beschäftigen wir uns zunächst mit der Negation. Eine Aussage kann wahr sein, dann muss die Negation dieser Aussage falsch sein und umgekehrt, daraus lässt sich folgende Wahrheitstabelle erstellen, welche alle Möglichkeiten aufzeigt:

α	¬α
wahr	falsch
falsch	wahr

Konkret auf α und β bezogen:

(α) Der Mond dreht sich um die Erde = 1, also (¬α) Der Mond dreht sich nicht um die Erde = 0
(β) Die Erde ist eine Scheibe = 0, also (¬β) Die Erde ist keine Scheibe = 1

Die allgemeingültige Formel dafür ist:

I (¬φ) = 1, falls I (φ) = 0, sonst I (¬φ) = 0

I ist die Interpretationsfunktion für die gilt:

I (A_i) = g (A_i)

Dabei steht φ für die ein atomares Element der Funktion und ψ für ein anderes, unterschiedliches, Element der Funktion. Hier einmal die allgemeingültigen Regeln, welche wir später einzeln abhandeln wollen:

1. I (¬φ) = 1, falls I (φ) = 0, sonst I (¬φ) = 0

2. I ((φ ∧ ψ)) = 1, falls I (φ) = 1 und I (ψ) = 1, sonst I ((φ ∧ ψ)) = 0

3. I ((φ ∨ ψ)) = 1, falls I (φ) = 1 oder I (ψ) = 1, sonst I ((φ ∨ ψ)) = 0

4. I ((φ ⇒ ψ)) = 1, falls I (φ) = 0 oder I (ψ) = 1, sonst I ((φ ⇒ ψ)) = 0

5. I ((φ ⇔ ψ)) = 1, falls I (φ) = (ψ), sonst I ((φ ⇔ ψ)) = 0

Konkretisieren wir das, ab Punkt 2, mit den obigen Beispielen:

(α) Der Mond dreht sich um die Erde.
(β) Die Erde ist eine Scheibe.


2. Konjunktion: Der Mond dreht sich um die Erde und sie ist eine Scheibe. Diese Aussage ist falsch und das obwohl der erste Teil stimmt, aber der zweite Teil der Aussage ist falsch und somit auch die Gesamtaussage. Es müssen beim Junktor ∧ also alle Teilaussagen wahr sein. Daraus ergibt sich folgende Wahrheitswerttabelle:

α	β	α ∧ β
wahr	wahr	wahr
falsch	wahr	falsch
wahr	falsch	falsch
falsch	falsch	falsch

Oder eben folgende allgemeingültige Formel:

I ((φ ∧ ψ)) = 1, falls I (φ) = 1 und I (ψ) = 1, sonst I ((φ ∧ ψ)) = 0

3. Disjunktion: Der Mond dreht sich um die Erde oder die Erde ist eine Scheibe. Diese Gesamtaussage ist wahr, wenn mindestens eine Teilaussage wahr ist. Beachte, es handelt sich um ein nichtausschließendes Oder. Hier die Wahrheitswerttabelle:

α	β	α ∨ β
wahr	wahr	wahr
falsch	wahr	wahr
wahr	falsch	wahr
falsch	falsch	falsch

Führt zu folgender Formel:

I ((φ ∨ ψ)) = 1, falls I (φ) = 1 oder I (ψ) = 1, sonst I ((φ ∨ ψ)) = 0

4. Implikation: Hier stoßen wir auf ein natürlichsprachliches Problem. Lasset das allmächtige Wikipedia sprechen:

Die Lesart „wenn … dann“ ist insofern problematisch, als mit dem natürlichsprachlichen „wenn … dann“ vor allem inhaltliche Zusammenhänge wie Kausalität oder zeitliche Nähe ausgedrückt werden. All das macht die materiale Implikation nicht, sie nennt nur den formalen Zusammenhang: „Dass es regnet, ist eine hinreichende Bedingung dafür, dass die Straße nass ist“. Zur Frage, warum das eine hinreichende Bedingung ist – ob auf Grund eines kausalen Zusammenhangs oder auch nur rein zufällig –, nimmt die materiale Implikation nicht Stellung

Mit unseren obigen Aussagen mag das vielleicht ein Problem sein, deswegen bedienen wir uns den Beispielen von Wikipedia:

(γ) Es regnet.
(δ) Die Straße ist nass.

Beginnen wir diesmal mit der Wahrheitswerttabelle für die Formel:

I ((φ ⇒ ψ)) = 1, falls I (φ) = 0 oder I (ψ) = 1, sonst I ((φ ⇒ ψ)) = 0, daraus folgt für unsere Beispiele:

γ	δ	γ ⇒ δ
wahr	wahr	wahr
falsch	wahr	wahr
wahr	falsch	falsch
falsch	falsch	wahr

Das heißt für uns, wenn es regnet, ist die Straße nass und wenn die Straße nicht nass ist, regnet es nicht. Falsch wäre zu sagen, weil es nicht regnete, kann die Straße nicht nass sein.


5. Äquijunktion: Aussage A trifft genau dann zu wenn Aussage B zutrifft, dabei ist der allfällige Inhalt der Aussage wurscht, wie Wikipedia es so schön formuliert. Nehmen wir die zwei Aussagen:

(ε) Heute ist Dienstag.
(ζ) Morgen ist Mittwoch.

Daraus folgt, dass heute genau Dienstag ist, wenn morgen Mittwoch ist. Wenn morgen nicht Mittwoch ist, ist heute auch nicht Dienstag, ergo:

ε	ζ	ε ⇔ ζ
wahr	wahr	wahr
falsch	wahr	falsch
wahr	falsch	falsch
falsch	falsch	wahr

Abgeleitet zur Formel:

I ((φ ⇔ ψ)) = 1, falls I (φ) = (ψ), sonst I ((φ ⇔ ψ)) = 0

Abschließend möchte ich noch sagen, dass dieser Post auf Klabunde et al. und dem Wikipedia-Artikel Aussagenlogik basiert. Für eine Vertiefung empfehle ich Marcus Spies. Einführung in die Logik. Spektrum. 2004. Hoffentlich habe ich das Buch richtig gelesen, denn es kann natürlich sein, dass ich logische Fehler reingebracht habe. ;-)
Bald gehts weiter mit:

Points of Interest 06. May, 2008

Here's the news:

Happiness is not having what you want, but wanting what you have.

Penguin Prostitution

The dude from AltJapan wrote an awesome book about Yokai (Japanese mythological creatures). According to him "it's the last guide to Japan you'll ever need". Here's the data sheet of a Kappa (a turtle):

Buy it: US Amazon - UK Amazon - JP Amazon

He also wrote about the Akibahara Shakedown; Akiba (abbrv.) is the Electric/Otaku Town of Tokyo where many cosplay street performances are held. The police wants to shut down these performances, what a pity.

Points of Interest 01. May, 2008

When Language Can Hold the Answer

Fairness activates brain reward circuitry

Japanese Crepe Paper Fairy Tales

Fukufukushi

Why it was best to be white