归纳逻辑英文解释翻译、归纳逻辑的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 inductive logic

conclude; induce; sum up
【计】 inductionmotor
【经】 absorption

logic
【计】 logic
【经】 logic

归纳逻辑（Inductive Logic）是以概率性推理为核心的逻辑学分支，主要用于从特定观察中推导普遍结论或预测未来事件。其核心特征在于前提的真实性不必然保证结论的真实性，但可提供一定程度的合理性支持。

一、定义与范畴根据《哲学逻辑术语手册》定义，归纳逻辑研究非必然性推理模式，与演绎逻辑形成互补。汉英对照词典中将其译为"inductive logic"，强调从经验事实到理论假设的推演过程。

二、分类体系

三、认知特征 • 结论扩展性：超越前提信息量（《逻辑哲学论》第5.152条） • 可证伪性：允许后续证据修正结论 • 实用导向性：广泛应用于科学发现与决策分析

四、应用范式牛津大学《科学方法论》记载，归纳逻辑在以下领域具有关键作用：

五、理论演进从弗朗西斯·培根的《新工具》（1620）确立归纳法基础，到卡尔纳普构建概率逻辑系统，该学科历经四次范式转变。最新发展体现在机器学习算法的归纳机制研究中，相关进展详见《人工智能评论》2023年年鉴。

归纳逻辑是逻辑学的重要分支，主要研究从具体观察或经验事实中推导出一般性结论的推理方法。其核心在于通过有限个例的共性特征，形成具有普遍性的规律或命题。以下从五个维度解析这一概念：

1. 基本特征

2. 历史演进弗朗西斯·培根在《新工具》中系统阐述归纳法，主张通过"逐步上升"的观察建立科学理论。约翰·穆勒后续提出"穆勒五法"，确立因果推理的规范框架。

3. 现代发展概率论与统计学的引入使归纳逻辑量化，贝叶斯定理$small P(H|E) = frac{P(E|H)P(H)}{P(E)}$成为处理不确定性的重要工具，其中假设(H)的概率随证据(E)更新而调整。

4. 实践应用

5. 理论局限休谟提出的"归纳问题"指出：无法用逻辑证明未来必然符合过去经验，这一哲学难题至今仍在讨论中。现代解决方案强调实用主义取向，接受合理置信度而非绝对确定性。

当前人工智能领域正尝试将深度神经网络与符号归纳结合，探索更稳健的认知模型，这预示着归纳逻辑在数字时代的新发展路径。