歸納邏輯英文解釋翻譯、歸納邏輯的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 inductive logic

conclude; induce; sum up
【計】 inductionmotor
【經】 absorption

logic
【計】 logic
【經】 logic

歸納邏輯（Inductive Logic）是以概率性推理為核心的邏輯學分支，主要用于從特定觀察中推導普遍結論或預測未來事件。其核心特征在于前提的真實性不必然保證結論的真實性，但可提供一定程度的合理性支持。

一、定義與範疇根據《哲學邏輯術語手冊》定義，歸納邏輯研究非必然性推理模式，與演繹邏輯形成互補。漢英對照詞典中将其譯為"inductive logic"，強調從經驗事實到理論假設的推演過程。

二、分類體系

三、認知特征 • 結論擴展性：超越前提信息量（《邏輯哲學論》第5.152條） • 可證僞性：允許後續證據修正結論 • 實用導向性：廣泛應用于科學發現與決策分析

四、應用範式牛津大學《科學方法論》記載，歸納邏輯在以下領域具有關鍵作用：

五、理論演進從弗朗西斯·培根的《新工具》（1620）确立歸納法基礎，到卡爾納普構建概率邏輯系統，該學科曆經四次範式轉變。最新發展體現在機器學習算法的歸納機制研究中，相關進展詳見《人工智能評論》2023年年鑒。

歸納邏輯是邏輯學的重要分支，主要研究從具體觀察或經驗事實中推導出一般性結論的推理方法。其核心在于通過有限個例的共性特征，形成具有普遍性的規律或命題。以下從五個維度解析這一概念：

1. 基本特征

2. 曆史演進弗朗西斯·培根在《新工具》中系統闡述歸納法，主張通過"逐步上升"的觀察建立科學理論。約翰·穆勒後續提出"穆勒五法"，确立因果推理的規範框架。

3. 現代發展概率論與統計學的引入使歸納邏輯量化，貝葉斯定理$small P(H|E) = frac{P(E|H)P(H)}{P(E)}$成為處理不确定性的重要工具，其中假設(H)的概率隨證據(E)更新而調整。

4. 實踐應用

5. 理論局限休谟提出的"歸納問題"指出：無法用邏輯證明未來必然符合過去經驗，這一哲學難題至今仍在讨論中。現代解決方案強調實用主義取向，接受合理置信度而非絕對确定性。

當前人工智能領域正嘗試将深度神經網絡與符號歸納結合，探索更穩健的認知模型，這預示着歸納邏輯在數字時代的新發展路徑。