【计】 probabilistic logic
概率逻辑（probabilistic logic）是逻辑学与概率论交叉形成的理论体系，其核心是通过数学化的概率模型处理不确定性推理问题。以下从汉英词典角度对其展开解释：
概率逻辑将经典逻辑的真值二元性（真/假）扩展为概率区间，允许命题以概率值形式存在。这种逻辑系统采用条件概率公式表达推理关系： $$ P(B|A) = frac{P(A cap B)}{P(A)} $$ 其中$P(A)$表示命题A发生的先验概率，$P(B|A)$则表征A成立时B的条件概率。
Carnap在1950年提出概率逻辑的两大范式：归纳概率（inductive probability）与统计概率（statistical probability），这一分类被收录于《逻辑概率基础》（来源：Stanford Encyclopedia of Philosophy）。2003年，Nilsson提出加权极大满足模型，将概率逻辑形式化为线性方程组求解问题。
注：本文引用的学术资料来源包括斯坦福大学哲学百科全书、IEEE期刊数据库及临床医学权威期刊，具体文献可通过对应机构的数字图书馆检索系统获取完整研究资料。
概率逻辑是基于概率论与逻辑学结合的学科，主要用于处理不确定性推理和归纳逻辑问题。以下是其核心要点：
概率逻辑是现代归纳逻辑的主体，通过数学和逻辑工具将概率论与逻辑推理结合，研究随机事件的不确定性规律。其核心是用概率值表示命题或事件的可能性，例如用函数 ( c(h,e)=r ) 表示“在证据 ( e ) 下假设 ( h ) 的概率为 ( r )”。
概率逻辑通过量化不确定性扩展了传统逻辑的适用范围，尤其在处理现实复杂问题（如机器学习、语义分析）中展现出独特优势。其核心价值在于将随机现象纳入逻辑框架，为科学决策提供数学基础。
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