La Lgica Difusa y la construccin de conocimiento

‘La Lógica Difusa y la construcción de conocimiento transdisciplinario útil en las matemáticas’ Prof. Dr. Rafael Alejandro Espín Andrade espin@ind. cujae. edu. cu, rafaelespin@yahoo. com

Paradigma Emergente en la Ciencia Complejidad No linealidad Transdisciplinariedad Incertidumbre Vaguedad Evolución Desequilibrio Contextualidad

• Multidisciplinariedad: Esfuerzo indagatorio convergente de varias disciplinas diferentes en la solución de un problema • Interdisciplinariedad: Esfuerzo indagatorio convergente de varias disciplinas diferentes en la solución de un problema relacionado con un objeto de estudio nuevo, no perteneciente a ninguna de las disciplinas particulares preexistentes (Sotolongo y Diaz, 2006)

Transdisciplinariedad Esfuerzo indagatorio que persigue cuotas de saber sobre diferentes objetos de estudio ‘disciplinarios’, ‘multidisciplinarios’ e ‘interdisciplinarios’ - incluso aparentemente muy alejados y divergentes entre siarticulándolas de manera que vayan conformando un corpus de conocimientos que trasciende a cualquiera de dichas disciplinas, multidisciplinas, e interdisciplinas (Sotolongo y Diaz, 2006)

Solución de problemas IO IA Racionalidad Limitada Racionalidad Normativo Funcional Sistemas Expertos Descriptivo Relacional Inteligencia Computacional Lógicas Descriptivo Funcional Aprendizaje Automatizado Algoritmos Evolutivos, Redes Neuronales, Teoría de Agentes, Lógica Difusa,

Separación de los caminos de la Lógica Matemática Lógica Dialéctica

Principio de no contradicción

Principio de Gradualidad

Lógica Difusa • Negación del principio de no contradicción (facilita la matización del conocimiento) • Control automático, Inteligencia Artificial, Psicología, Ciencias Sociales, Biología, Medicina, Economía, Finanzas y Gestión Empresarial. • Inicio: 1962, hasta 1970: 69 artículos, hasta 1975: 600, hasta 1979: 1500 • INSPEC: 15631 (81 -96), Math Review: 5660 (8192) • Tecnología • GIAL, SIGEF, Comunidad Abierta

Unión de los caminos de la Lógica Matemática Lógica Difusa Lógica Dialéctica Lógica

Esquema del Escenario Actual (en evolución) Ciencias Exactas y Naturales Matemática Lógica Matemática … Ciencias Técnicas Ciencias Particulares Humanidades … Matemática Aplicada Filosofía, Teoría del Conocimiento, Lógica Dialéctica

Esquema de un Escenario Posible, Propósito Deseable … Ciencias Particulares … Modelos matemáticos aplicados a las ciencias particulares Matemática Aplicada Matemática Filosofía, Teoría del Conocimiento

Nodos cognitivos esenciales • Lógicas Multivalentes • Relaciones Difusas • Principio de Extensión Método Científico por Excelencia • Ingeniería del Conocimiento (Ingeniero del Conocimiento vs. Experto)

Lógica Bivalente • Predicado: p: X {0, 1} Ejemplo: x es amigo de y X: Conjunto de pares de personas de un colectivo humano

Propiedades de la lógica bivalente: 1. p p = 0 No contradicción ( (p p) ) 2. p p= 1 Tercero Excluido ( p p) 3. p q = q p Conmutatividad p q = q p 4. p ( q r )= (p q ) r Asociatividad p ( q r )= (p q ) r 6. p 0 = 0 , p 1= 1 7. (p q) = p q Leyes de De Morgan (p q) = p q

Propiedades de la lógica bivalente: 8. ( p )= p Involución 9. p ( q r ) = (p q ) ( p r ) Distributividad p ( q r ) = (p q ) ( p r ) 10. p p = p, p p = p Idempotencia 11. p ( p q ) = p p (p q ) = p Absorción

Lógica Fuzzy: Lógicas Multivalentes con valores en el intervalo [0, 1] Predicados de la Lógica Fuzzy: p: X [0, 1] Ejemplo: P(x, y)= x es amigo de y

Valor de Verdad Categoría 0 falso 0, 1 casi falso 0, 2 bastante falso 0, 3 algo falso 0, 4 más falso que verdadero 0, 5 tan verdadero como falso 0, 6 más verdadero que falso 0, 7 algo verdadero 0, 8 bastante verdadero 0, 9 casi verdadero 1 verdadero

Lógica Fuzzy v(p q )= min(v(p), v(q)) v(p q )= max(v(p, v(q)) v( p )=1 -v(p) Satisface todas las propiedades excepto las dos primeras. Falta de sensibilidad ante los cambios de los valores de verdad de los predicados básicos

Lógica probabilística Lógica v(p q)=v(p). v(q) v(p q)=v(p)+v(q) v(p). v(q) v(p q)=v(p)+v(q) v(p). v(q) v( p)=1 v(p) v( p)=1 v(p) Cumple las propiedades 2 -7. No idempotente

Modificadores

Transdisciplinariedad Economía Clásica Disciplinas Funcionales Economía Experimental Organización Psicología Política Sociología Disciplinas Categoriales Administración

Transdisciplinariedad a través de la Administración Lógica La Administración Lógica distingue dos tipos de categorías de la Administración: Objetos y Proposiciones. Los primeros son instancias físicas o virtuales como el entorno, las organizaciones, los procesos, las unidades de negocios, las funciones, etc. Las proposiciones son enunciados que atribuyen o niegan ciertas características a un objeto (Afirmaciones) o las establecen como propósitos de la organización (Objetivos), ellas atribuyen, niegan o se proponen características de diferentes tipos, y en función de ello son llamadas Competencias, Valores, Conocimientos, Peligros, Vulnerabilidades, Riesgos, Amenazas, Fortalezas, Debilidades, etc. También pueden ser proposiciones mixtas o compuestas; por ejemplo una Estrategia es una proposición condicional, que afirma como manera de cumplir un objetivo el cumplimiento de otro.

Modelos para la Administración Lógica Traducir el conocimiento empresarial presente como experiencia sistematizada en la literatura y los expertos Modelos de Cálculo con Incertidumbre Modelos Cognitivos Modelos Estructurales Herramienta Fundamental: Lógicas Multivalentes y Modificadores Modelos Mixtos • Posicionamiento Competitivo • Good Deal Index • Partner Convenience Index

Modelos para la Administración Lógica Reflejar a través de modelos matriciales la complejidad estructural de los procesos empresariales. Modelos Cognitivos Modelos Estructurales Herramienta Fundamental: Relación Difusa Modelos de Cálculo • Análisis de la prioridad con Incertidumbre estratégica de los objetivos • Selección de recursos humanos con enfoque de gestión de competencias • Evaluación del desempeño • Evaluación de puestos de trabajo • Selección de alternativas de formación y estimulación • Selección de suministradores de servicios y suministros Mixtos

Modelos para la Administración Lógica Expresar en el cálculo de magnitudes las variaciones asociadas a la información obtenida de los expertos Modelos de Cálculo con Incertidumbre Modelos Cognitivos Modelos Estructurales Herramienta Fundamental: Aritmética Difusa Modelos Mixtos Sistema Excelin

Modelos para la Administración Lógica • Selección de proyectos en base a su VAN difuso, de acuerdo a las magnitudes seguridad y oportunidad y la actitud hacia el riesgo • Evaluación Integral de proyectos en base a la Eficiencia, Efectividad y Calidad. Modelos de Cálculo Modelos Cognitivos Combinan las herramientas anteriores para expresar la complejidad de los problemas empresariales con Incertidumbre Modelos Estructurales Modelos Mixtos

Posicionamiento Competitivo Una empresa es competitiva en una línea de productos en un mercado dado, si su economía es sólida, su posición tecnológica es de avanzada y es muy fuerte en esa línea de productos en el mercado en cuestión.

c(x): La empresa es competitiva. s(x): La empresa x tiene una economía sólida. T(x): La empresa x tiene una posición tecnológica de avanzada. l(x): La empresa x es fuerte en la línea de productos. c(x)= s(x) T(x) l 2(x).

C S T l 2

Una empresa es económicamente sólida si tiene un buen estado financiero y buenas ventas; si el estado financiero fuera algo malo, debe ser compensado con muy buenas ventas.

s(x): La empresa x es económicamente sólida. f(x): x tiene buen estado financiero. V(x): x tiene buenas ventas. s(x)=(f (x) V(x)) ((¬f (x))0, 5 V 2)

C S f V 2 ¬f V 0. 5 T l 2

Una empresa tiene una posición tecnológica de avanzada si su tecnología actual es buena; y además es dueña de patentes , o tiene productos en investigación-desarrollo (ID) o dedica cantidades importantes de dinero a esta actividad. Si su tecnología es algo atrasada, entonces debe tener muchas patentes o muchos productos en ID o dedicar cantidades muy importantes de dinero a esta actividad.

T(x): x tiene una posición tecnológica de avanzada t(x): La tecnología actual de x es buena p(x): x es dueña de patentes i(x): x posee productos en investigación desarrollo d(x): x dedica cantidades importantes de dinero a la investigación desarrollo. T(x)= t(x) ( p(x) i(x) d(x) ) ( (¬t )0. 5(x) (p 2(x) i 2(x) d 2 (x) )

C S f V 2 ¬f l T 0. 5 V p i ¬t t 2 0. 5 d ¬t p 2 ¬t d 0. 5 i 2 2

Una empresa es fuerte en una línea de productos si tiene una posición fuerte en el mercado, la línea de productos es variada y tiene independencia del proveedor

l(x): x tiene fortaleza en la línea de productos especificada. m(x): x tiene fortaleza en el mercado vl(x): x tiene una línea variada de productos ip(x): x es independiente del proveedor l(x)= m(x) vl(x) ip(x)

C f V 2 S ¬f m p i ¬t t ip 0. 5 V 2 l T 0. 5 vl 0. 5 d ¬t p 2 ¬t d 0. 5 i 2 2

Proposiciones que caracterizan el proceso de regateo 1. Un negociador tiene capacidad de regateo si y solo si se cumplen las dos condiciones siguientes: §El aporte de la institución que representa al negocio en discusión es importante. §Tiene alternativas ventajosas y posibles si no se obtiene un acuerdo, o en su lugar el aporte de la institución que representa es muy importante.

Proposiciones que caracterizan el proceso de regateo (cont. ) 2. Cualquier incremento en el aporte de una de las partes al negocio, o el acrecentamiento del beneficio que reportarían sus alternativas al mismo produce un incremento en su capacidad de regateo.

Proposiciones que caracterizan el proceso de regateo (cont. ) 3. El beneficio que obtiene cada parte es igual a la cantidad que puede obtener sin la cooperación de las partes restantes más otra aproximadamente proporcional a su capacidad de regateo. 4. Un acuerdo es posible si y solo si todas las partes son importantes para el negocio y el beneficio que cada cual recibe es también importante para él.

Consulta a expertos • 12 expertos de un total inicial de 17 • Encuesta sobre el valor de verdad de cada uno de los cuatro presupuestos obtenidos utilizando una escala de categorías.

Definición e interpretación de un juego n-personal v: P(N) R • N: conjunto de jugadores (negociadores o partes de la negociación) • P(N): Conjunto de todos los subconjuntos de jugadores (marcos de negociación) • v: función superaditiva ( Sus imágenes son los beneficios colectivos en cada marco negociador)

La solución de un juego v es la matriz de elementos X ( i, C) que satisfacen la siguiente ecuación:

donde X (i, C) es el beneficio correspondiente al jugador i en el conjunto C (proposición 3) r (i, C) es el valor de verdad de que el jugador i tiene capacidad de regateo en el conjunto C (proposiciones 1, 2, 4)

Capacidad de Regateo p(i, C): i es importante para el negocio en el marco C p(i, C)=o(v(C), v(C-{i}) a(i, C): i tiene alternativas ventajosas y posibles si no se obtiene un acuerdo en C

Posibilidad de acuerdo S(i, B, C): La alternativa B aventaja a la alternativa C f(B): Es posible un acuerdo en B

Forma de la ecuación que define el concepto difuso de solución donde: X: Matriz de los beneficios de cada jugador en cada marco : parámetro con valores positivos Método iterativo de solución de la ecuación

Resultado de las corridas experimentales

Experimento de validación del modelo • Situaciones de regateo sobre la base de tres ejemplos clásicos de la literatura. • 14 equipos. • Se seleccionó el valor del parámetro que más se ajustara a los resultados experimentales. • Prueba de rango con signo de Wilcoxon a las listas de resultados del modelo para el parámetro seleccionado y de los resultados experimentales.

Aplicación • Evaluación de un acuerdo de negociación de una empresa cubana de servicios portuarios con varias empresas de un país del primer mundo. • Análisis de la negociación de una empresa farmacéutica cubana con varias empresas extranjeras para la introducción de un producto en un importante mercado latinoamericano.

Empresa cubana de servicios portuarios (A) Empresas extranjeras de un país del primer mundo (B, C, D)

Flujo AB Flujo AC Flujo AD 15306 19132 23916 29895 37368 15306 18367 22041 26449 31739 15306 17602 20242 23279 26770 VAN AB VAN AC VAN AD 100450 91769 83811 v({A}) = v({B}) = v({C }) = v({D}) = 0 , v({A; C})=91769 v({A; B}) = 100450 v({A; D})=83811 v({B; C}) = v({B; D}) = v({C; D}) = v({B; C; D}) = 0, v({A; B; C}) = v({A; B} = 100450, v({A; B; D}) = v({A; B} ) = 100450 v({A; C; D}) = v({A; C)} = 91769, v({A; B; C; D}) = v({A; B}) = 100450.

IBA de cada empresa en cada marco (en fracción del total) AB AC AD BC BD CD ABC ABD ACD BCD ABC D A 0, 502 0, 506 0, 509 0 0, 677 0, 656 0, 661 0 0, 66 B 0, 497 0 0 0, 173 0, 196 0 0 0, 129 C 0 0 0, 149 0 0, 181 0 0, 105 0, 490 0 0 0, 147 0, 157 0 0, 105 0 0, 493 D 0 0 Posibilidades de acuerdo en cada marco AB AC AD BC BD CD ABC ABD ACD BCD ABC D 0, 519 0, 450 0, 393 0, 062 0, 077 0, 065 0, 018

Conveniencia de cada marco negociador para cada empresa AB AC AD A 0, 384 0, 324 0, 276 B 0, 383 C 0 D 0 BC BD CD 0 0 0, 031 0 0, 322 0 0, 031 0 0, 273 0 0 ABC ACD 0, 059 0, 063 0, 051 0, 042 0, 046 0, 031 0, 041 0, 031 ABD 0 0 0 BCD ABCD 0 0, 014 0, 007 0, 010 0, 037 0, 007 0, 010 0, 044 0, 037 0, 007 0, 010

Conclusiones sobre la cuenta de participación: • Se realizó la negociación para el establecimiento de la cuenta de participación en el marco más apropiado (A-B) • El acuerdo alcanzado de repartir las ganancias a partes iguales se corresponde con la situación objetiva prevaleciente en el negocio.

Empresa Farmacéutica cubana (1) Grupo inversionista latinoamericano (2) Compañías farmacéuticas de países desarrollados (3 y 4)

La función v de beneficios conjuntos en cada marco fue obtenida de manera análoga al caso anterior a través de los valores actuales netos de los flujos estimados; es la siguiente: v({1})=49 097, v({2})=v({3})=v({4})=0, v({1; 2})=4 165 400, v({1; 3})=49 097, v({1; 4})=49097, v({2; 3})=9535400, v({2; 4})=9535400, v({3; 4})=0, v({1; 2; 3})=10066000, v({1; 2; 4})=10066000, v({1; 3; 4})=49097, v({2; 3; 4})=9535400, v({1; 2; 3; 4})=10066000

IBA de cada empresa en cada uno de los marcos negociadores (en fracción del total) {1; 2} {1; 3}{1; 4} {2; 3} {2; 4}{3; 4} {1; 2; 3} {1; 2; 4}{1; 3; 4}{2; 3; 4}{1; 2; 3; 4} 1 0, 484 1 1 0 0, 153 1 0 0, 124 2 0, 515 0 0 0, 503 0 0, 531 0 0, 687 0, 663 3 0 0, 496 0 0 0, 315 0 0 0, 156 0, 106 4 0 0 0, 496 0 0 0, 315 0 0, 156 0, 106 Posibilidades de acuerdo en cada marco {1; 2} {1; 3} {1; 4} {2; 3} {2; 4} {3; 4} {1; 2; 3 }{1; 2; 4} {1; 3; 4}{2; 3; 4}{1; 2; 3; 4} 0, 172 0, 062 0, 476 0, 062 0, 111 0, 015 0, 062 0, 017

Conveniencia de cada marco negociador para cada empresa {1; 2} {1; 3} {1; 4} {2; 3} {2; 4} {3; 4} {1; 2; 3 } {1; 2; 4}{1; 3; 4}{2; 3; 4}{1; 2; 3; 4} 1 0, 102 0, 031 2 0, 104 0 3 0 4 0 0 0, 346 0 0, 031 0, 345 0 0 0, 063 0, 007 0, 083 0, 031 0, 072 0, 345 0, 031 0 0 0, 009 0, 050 0, 014 0, 007 0, 035 0, 009 0, 072 0, 007 0, 035 0, 009 {1, 2}: marco negociador más conveniente para 1

Coalición formada por la empresa cubana y la brasileña ({1, 2}) Empresa 3 ({3}) Empresa 4 ({4}) v({{1; 2}})= 4 165 400, v({{3}})=v({{4}})=0, v({{1; 2}; {3}}=10 066 000, v({{1; 2}; {4}})=10 066 000, v({1; 2}; {3}; {4}})=10 066 000

IBA de cada coalición en cada marco (en fracción del total) {{1; 2}; {3}} {{1; 2}; {4}} {{3}; {4}} {{1; 2}; {3}; {4}} {1, 2} 0, 7756 0 0, 8545 {3} 0, 2244 0 0 0, 0728 {4} 0 0, 2244 0 0, 0728 Posibilidades de obtención de un acuerdo en cada marco {{1; 2}; {3}} 0, 31274 {{1; 2}; {4}} 0, 31274 {{3}; {4}} {{1; 2}; {3}; {4}} 0, 0625 0, 049724

Conveniencia de cada marco negociador para cada coalición {{1; 2}; {3}} {{1; 2}; {4}} {{3}; {4}} {{1; 2}; {3}; {4}} {1; 2} 0, 21108 0 0, 035429 {3} 0, 18981 0 0, 03125 0, 026586 {4} 0 0, 18981 0, 03125 0, 026586

Conclusiones sobre la negociación • La empresa cubana debe tratar de negociar primero con la empresa latinoamericana; cualquier acuerdo con una participación cercana al 49% o superior es bueno desde el punto de vista de sus intereses. • Posteriormente es conveniente negociar formando una coalición con la empresa latinoamericana, un acuerdo con una de las empresas del primer mundo; cualquier acuerdo obtenido en ese marco donde la coalición obtenga cerca del 75% de participación o más, es favorable para ella.

Lógica Difusa Pensamiento Deductivo Lógicas Multivalentes Lógicas Sensibles Toma de Decisiones Operadores Conjuntivos Interactivos Lógicas Idempotentes Disyuntivos Relaciones Control Automático Reglas, Operadores

Lógica Difusa Compensatoria • Lógica Multivalente Sensible e Idempotente, que usa operadores interactivos como conectivas e incluye el enfoque relacional en su desarrollo axiomático. • Mejora el comportamiento axiomático desde el punto de vista deductivo y satisface axiomas similares a la normativa de la Toma de Decisiones, permitiendo la compensación y el uso de umbrales y vetos • Generaliza de una manera peculiar y completa la Lógica Bivalente y ha sido utilizada para la solución coherente de muchos problemas de decisión en el seno de la llamada Administración Lógica

Las Conectivas de las Lógicas Multivalentes han cumplido hasta ahora: En la Lógica Compensatoria:

Conjuncion de la Logica Compensatoria Media Geométrica

Compensatory Conjunction

Negación

Disyunción de la Lógica Compensatoria Dual de la media geométrica

Compensatory Disjunction

Negación de la Asociatividad Propiedades de nivel

Implicaciones Implicación Natural i(x, y)=d(n(x), y)

Implicaciones Generalizada de Zadeh i(x, y)=d(n(x), c(x, y))

Cuantificador Universal

Compatibilidad con el Calculo Proposicional Bivalente Ax 1 Ax 2 Ax 3 Ax 4 Ax 5 Ax 6 Ax 7 Ax 8 Natural 0. 5859 0. 5122 0. 5556 0. 5859 0. 8533 0. 5026 0. 5315 0. 5981 Zadeh 0. 5685 0. 5073 0. 5669 0. 5661 0. 5859 0. 5038 0. 5137 0. 5981

Inferencia Lógica Inferencia Estadística Inferencia Compuesta: Permite hacer hipótesis partiendo del ‘Background Knowledge del problema, estimar su veracidad a partir de una muestra y moverse en el espacio de los parámetros del modelo para incrementar la veracidad

Hipótesis • 1. Si el tiempo t transcurrido a partir de un momento t 0 dado, es breve, el PIB en t 0 es alto, la paridad peso dólar en t 0 es buena, y la inflación también, entonces la inflación en el momento t 0 +t será buena. (Condición suficiente para la bondad de la inflación futura) • 2. Si el tiempo t transcurrido a partir de un momento t 0 dado, es breve, el PIB en t 0 es alto, la paridad peso dólar en t 0 es buena, y la inflación también, entonces la paridad peso dólar en el momento t 0 +t será buena. (Condición suficiente para bondad de la paridad peso-dolar). • 3. Si el tiempo t transcurrido a partir de un momento t 0 dado, es breve, el PIB en t 0 es alto, la paridad peso dólar en t 0 es buena, y la inflación también, entonces el PIB en el momento t 0 +t será alto. (Condición suficiente para la bondad de la inflación futura)

Hipótesis 1 Hipótesis 2 Hipótesis 3 Hipótesis 1' Hipótesis 2' Hipótesis 3' 0, 576160086 0, 620615758 0, 319922171 0, 237583737 0, 539710004 0, 548489528 0, 104861817 0, 109086145 0, 278621583 0, 999987824 0, 988994364 0, 194511245 0, 954676527 0, 955654118 0, 966207572 0, 997833826 0, 036824939 0, 256004496 0, 619516745 0, 682054585 0, 704510956 0, 843278654 0, 236556481 0, 349107639 0, 360116603 0, 596395877 0, 681417533 0, 905856942 0, 449708517 0, 583310592 0, 503173195 0, 601806401 0, 806558599 0, 875167679 0, 375314384 0, 675469125 0, 240645922 0, 243684437 0, 388070789 0, 999988786 0, 988986017 0, 194481187 0, 166064725 0, 658210493 0, 366102952 0, 990618051 0, 604258741 0, 27023985 0, 957234283 0, 957808848 0, 969335758 0, 949513696 0, 023763872 0, 295017189 0, 623564594 0, 688110949 0, 820055235 0, 929246656 0, 24713002 0, 566004987 0, 406582528 0, 562805296 0, 763656353 0, 862017409 0, 438632042 0, 6827389 0, 315003135 0, 609940962 0, 481272314 0, 991513016 0, 448097639 0, 267486414 0, 348881932 0, 632987705 0, 445100645 0, 785234473 0, 530719918 0, 406855462 0, 960632803 0, 96120307 0, 981985893 0, 977613627 0, 064500183 0, 546627412 0, 658386683 0, 698912399 0, 87122133 0, 898146889 0, 29047844 0, 664809821 0, 459222487 0, 617040225 0, 55840803 0, 808412114 0, 384684691 0, 380968904 0, 36295827 0, 596407224 0, 682984162 0, 906088702 0, 447004634 0, 583111022 0, 964920965 0, 965265218 0, 987462709 0, 968219979 0, 159229346 0, 646455267 0, 489849965 0, 62196448 0, 751265713 0, 916814967 0, 339829639 0, 57450373 0, 448296532 0, 577103867 0, 782469741 0, 867623112 0, 410028953 0, 679530673 0, 55878818 0, 632516495 0, 830278389 0, 883071359 0, 342921337 0, 671518873 0, 439202131 0, 574390855 0, 604586702 0, 846168613 0, 281018624 0, 395033281 0, 519845804 0, 657303193 0, 754040445 0, 890357379 0, 330713346 0, 578926238

Hipotesis 1 Hipotesis 2 Hipotesis 3 Hipotesis 1' Hipotesis 2' Hipotesis 3' 0, 129937234 0, 786977784 0, 163182976 0, 897313418 0, 78995843 0, 246740413 0, 040471107 0, 045576384 0, 226920195 1 0, 98899831 0, 194313157 0, 96601297 0, 966586912 0, 974686783 0, 999999764 0, 031185555 0, 255212475 0, 316375835 0, 614728727 0, 512356471 0, 999226656 0, 439429951 0, 291353006 0, 099650901 0, 662430526 0, 589342664 0, 999838473 0, 642938808 0, 545153518 0, 218548001 0, 549156052 0, 721617082 0, 999637465 0, 508526254 0, 645300844 0, 031375461 0, 036578117 0, 219591953 1 0, 988998869 0, 194313157 0, 040525407 0, 776150562 0, 285353418 0, 999998745 0, 770101561 0, 25525313 0, 966018421 0, 966594251 0, 975835847 0, 99982785 0, 019121177 0, 28913524 0, 314847536 0, 596608509 0, 68759951 0, 999859116 0, 439114653 0, 545002502 0, 100646896 0, 567339971 0, 679511054 0, 999611013 0, 5903147 0, 645417242 0, 031430795 0, 793473197 0, 278579081 0, 999998739 0, 789884048 0, 255253529 0, 04487921 0, 802329191 0, 317793959 0, 999085299 0, 794414393 0, 292286066 0, 966014676 0, 966568235 0, 984519648 0, 999968639 0, 061925026 0, 544546456 0, 315423665 0, 558446985 0, 756193558 0, 999660725 0, 450390363 0, 64520529 0, 035867632 0, 823077109 0, 311327136 0, 999080973 0, 817720938 0, 2923171 0, 041885488 0, 720353211 0, 562956364 0, 999833364 0, 722064447 0, 545194081 0, 966016088 0, 966509609 0, 987918683 0, 999924476 0, 158754822 0, 644565563 0, 032816816 0, 732504923 0, 558813514 0, 999832576 0, 736638274 0, 54520045 0, 043013751 0, 591969844 0, 658918424 0, 99959871 0, 63696319 0, 645474182 0, 033966772 0, 597042779 0, 655685287 0, 999596813 0, 64484329 0, 645483123 0, 15293434 0, 493060755 0, 476469006 0, 992585058 0, 361083333 0, 353165336 0, 064133476 0, 727586495 0, 58911645 0, 999644446 0, 552232295 0, 534562806

Principio de Extensión Sea c una variable que se obtiene operando a y b, c=a*b uc(z): Z [0, 1] se define como uc(z)= v(``De los pares de valores (x, y) que cumplen que z=x*y algunos cumplen que x e y son respectivamente los valores de las variables a y b´´)

Unión de los caminos de la Lógica Matemática Lógica Difusa Lógica Dialéctica Lógica

Esquema de un Escenario Posible, Propósito Deseable … Ciencias Particulares … Modelos matemáticos aplicados a las ciencias particulares Matemática Aplicada Matemática Filosofía, Teoría del Conocimiento