बूलियन लॉजिक के फायदे और नुकसान

पहली बार 1800 के दशक के मध्य में गणितज्ञ जॉर्ज बूले द्वारा विकसित, बूलियन तर्क निर्णय लेने के लिए एक औपचारिक, गणितीय दृष्टिकोण है। प्रतीकों और संख्याओं के परिचित बीजगणित के बजाय, बूले ने निर्णय अवस्थाओं का एक बीजगणित निर्धारित किया, जैसे कि हाँ और नहीं, एक और शून्य। बूलियन प्रणाली १९०० के दशक की शुरुआत तक अकादमिक में बनी रही, जब विद्युत इंजीनियरों ने सर्किट स्विच करने के लिए इसकी उपयोगिता को देखा, जिससे टेलीफोन नेटवर्क और डिजिटल कंप्यूटर बन गए।

बूलियन बीजगणित दो-मूल्यवान निर्णय राज्यों के संयोजन और दो-मूल्यवान परिणाम पर पहुंचने की एक प्रणाली है। मानक संख्याओं के स्थान पर, जैसे 15.2, बूलियन बीजगणित द्विआधारी चर का उपयोग करता है जिसमें दो मान हो सकते हैं, शून्य और एक, जो क्रमशः "गलत" और "सत्य" के लिए खड़े होते हैं। अंकगणित के बजाय, इसमें ऐसे ऑपरेशन होते हैं जो द्विआधारी परिणाम उत्पन्न करने के लिए बाइनरी चर को जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, "AND" ऑपरेशन केवल तभी सही परिणाम देता है जब उसके दोनों तर्क या इनपुट भी सत्य हों। "1 और 1 = 1," लेकिन बूलियन बीजगणित में "1 और 0 = 0"। यदि दोनों में से कोई भी तर्क सत्य है तो OR ऑपरेशन सही परिणाम देता है। "1 या 0 = 1," और "0 या 0 = 0" दोनों OR ऑपरेशन को दर्शाते हैं।

बूलियन बीजगणित ने 1930 के दशक में विद्युत डिजाइनरों को लाभान्वित किया जिन्होंने टेलीफोन स्विचिंग सर्किट पर काम किया। बूलियन बीजगणित का उपयोग करते हुए, उन्होंने एक बंद स्विच को एक या "सत्य" के बराबर और एक खुले स्विच को शून्य या "गलत" पर सेट किया। वही लाभ कंप्यूटर वाले डिजिटल सर्किट पर लागू होता है। यहां, एक उच्च वोल्टेज राज्य "सत्य" के बराबर होता है और कम वोल्टेज राज्य "झूठा" के बराबर होता है। उच्च और निम्न वोल्टेज राज्यों का उपयोग करना और बूलियन तर्क, इंजीनियरों ने डिजिटल इलेक्ट्रॉनिक सर्किट विकसित किए जो सरल हां-ना निर्णय लेने को हल कर सकते हैं समस्या।

अपने आप में, बूलियन तर्क केवल निश्चित, काले या सफेद परिणाम देता है। यह कभी भी "शायद" पैदा नहीं करता है। यह नुकसान बूलियन बीजगणित को उन स्थितियों तक सीमित करता है जहां आप कर सकते हैं सभी चरों को स्पष्ट सत्य या असत्य मानों के संदर्भ में बताएं, और जहां ये मान एकमात्र हैं परिणाम

वेब खोज परिणामों को फ़िल्टर करने के लिए बूलियन तर्क का उपयोग करती है। उदाहरण के लिए, यदि आप "कार डीलर्स" पर खोज करते हैं, तो एक खोज इंजन में मेल खाने वाले करोड़ों वेब पेज होंगे। यदि आप "शिकागो" शब्द जोड़ते हैं, तो संख्या काफी कम हो जाती है। खोज इंजन "कार" और "डीलर" और "शिकागो" से मेल खाने वाले पृष्ठों को पुनर्प्राप्त करते हुए, बूलियन बीजगणित का उपयोग करता है; दूसरे शब्दों में, वेब पेज में अर्हता प्राप्त करने के लिए सभी शर्तें होनी चाहिए। आप एक "OR" शर्त भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसे "कार" और "डीलर" और ("शिकागो" या "मिल्वौकी") जो आपको शिकागो या मिल्वौकी में कार डीलरों के लिए पेज देती है। बूलियन तर्क का लाभ, खोजों के परिणामों को परिशोधित करने से, उन लाखों लोगों को लाभ होता है जो प्रतिदिन वेब ब्राउज़ करते हैं।

बूलियन तर्क की भाषा जटिल, अपरिचित है और कुछ सीख लेती है। उदाहरण के लिए, "AND" ऑपरेशन, शुरुआती लोगों को रोजमर्रा की अंग्रेजी में इसके अर्थ के लिए भ्रमित करता है। वे उम्मीद करते हैं कि "कार" और "डीलर" की खोज केवल "कार" की तुलना में अधिक परिणाम देगी, क्योंकि AND का तात्पर्य परिणामों में जोड़ना है। बूलियन तर्क को भी एक बयान के सटीक अर्थ को व्यवस्थित करने के लिए कोष्ठक के उपयोग की आवश्यकता होती है: "कार या नाव और डीलर" आपको एक सूची देता है नाव डीलरों की सूची में जोड़ी गई कारों से कुछ भी लेना-देना, जबकि "(कार या नाव) और डीलर" कार डीलरों और नावों की सूची देता है डीलर बूलियन तर्क की कठिनाई का नुकसान इसके उपयोगकर्ताओं को उन तक सीमित करता है जो इसे सीखने में समय व्यतीत करते हैं।