<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0">
<description>
<title-info>
<genre>science</genre>
<author>
<first-name>Дмитрий</first-name>
<middle-name>Алексеевич</middle-name>
<last-name>Гусев</last-name>
</author>
<book-title>Краткий курс логики: Искусство правильного мышления</book-title>
<annotation>
<p>Книга представляет собой краткое изложение одной из древнейших наук – логики Аристотеля. Её завершают тестовые задания, сборник занимательных логических задач и краткий словарь терминов. Автор – кандидат философских наук, доцент Московского педагогического государственного университета – с неизменным успехом использует материалы книги в многолетней преподавательской практике.</p>
<p>Книга адресована учащимся старших классов общеобразовательных учреждений (школ с углублённым изучением предметов социально-гуманитарного цикла, гимназий и лицеев). Она сможет помочь студентам высших учебных заведений сделать изучение логики интересным и увлекательным. Книга будет полезна всем интересующимся логикой и другими гуманитарными науками.</p>
</annotation>
<coverpage>
<image l:href="#cover.jpg"/>
</coverpage>
<lang>ru</lang>
</title-info>
<document-info>
<author>
<nickname>Nothing</nickname>
</author>
<program-used>vim</program-used>
<date value="2008-10-08">08.10.2008</date>
<src-url>http://www.koob.mhost.ru/</src-url>
<id>vim-J4AtyBpO4cNRtAGrtwJSeCwCK8Ko94Bw</id>
<version>1.2</version>
<history>
<p>1.1 – добавлена пропущенная сноска, улучшено форматирование, исправлена ошибка: Nothing (23.12.2008)</p>
<p>1.2 – добавлена пропущенная ссылка на рис.54: Nothing (11.01.2009)</p>
</history>
</document-info>
<publish-info>
<book-name>Гусев Д.А. Краткий курс логики: Искусство правильного мышления.</book-name>
<publisher>Изд-во НЦ ЭНАС</publisher>
<city>М.</city>
<year>2003</year>
<isbn>5-93196-357-X</isbn>
</publish-info>
</description>
<body>
<title>
<p>Дмитрий Гусев</p>
<p>Краткий курс логики: Искусство правильного мышления</p>
</title>
<section>
<title>
<p>Предисловие</p>
</title>
<p>Логика – один из обязательных предметов в высших учебных заведениях. В последнее время она также изучается в некоторых средних учебных заведениях. Практика показывает: тем, кто познакомился с логикой в школьные годы, намного легче осваивать эту науку в вузе. Книга состоит из четырёх основных глав, теста, ста занимательных задач. Первые три главы посвящены логическим формам: понятию, суждению и умозаключению, четвёртая – рассказывает о важнейших законах логики и распространённых нарушениях этих законов, которые делают наше мышление запутанным, речь – неясной, а значит, мешают полноценно общаться и понимать друг друга. Каждую тему завершают вопросы и задания для самопроверки и закрепления материала. Примеры, содержащиеся в книге, показывают практическую значимость логики для современного человека.</p>
<p>Тест состоит из ста заданий закрытого типа (при нескольких вариантах ответа на каждый вопрос, только один является правильным). Для выполнения теста обязательны теоретические знания по логике.</p>
<p>Сто занимательных логических задач, представленных в книге, различаются по типу построения и уровню сложности. Объединяет их то, что для правильного решения задач требуется нестандартный подход и творческая работа мысли. Задачи направлены на развитие мышления, памяти, внимания и воображения; они могут развлечь в часы досуга. Для решения задач не обязательны теоретические знания по логике, достаточно жизненного опыта и смекалки, т. е. интуитивной логики, которой в большей или меньшей степени обладают все люди, независимо от пола, возраста и уровня образования. Ко всем задачам приведены ответы и комментарии.</p>
<p>Книгу завершает список литературы, рекомендуемый для дальнейшего, более широкого изучения предмета.</p>
<p>Надеемся, что книга вам понравится, а изучение логики станет интересным и увлекательным.</p>
<p>В словаре приведены определения наиболее важных логических терминов, его можно рассматривать как конспект курса логики, построенный по алфавитно-терминологическому принципу.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Введение</p>
</title>
<p><strong>Логика</strong> – наука о формах и законах правильного мышления.</p>
<p>Эта наука появилась приблизительно в V в. до н. э. в Древней Греции. Её создателем считается знаменитый древнегреческий философ и учёный Аристотель. Логике 2,5 тысячи лет, однако она до сих пор сохраняет своё практическое значение. Многие науки и искусства Древнего мира навсегда ушли в прошлое и представляют для нас только «музейное» значение, интересны исключительно как памятники старины, но некоторые из них пережили века, и в настоящее время мы продолжаем ими пользоваться. К их числу относится геометрия Евклида (в школе мы изучаем именно её) и логика Аристотеля. В XIX в. появилась и стала быстро развиваться символическая (математическая, современная) логика, которая является разделом высшей математики. Однако наша книга посвящена исключительно аристотелевской логике.</p>
<p>Так зачем нам нужна логика, какую роль она играет в нашей жизни? Логика помогает нам правильно строить свои мысли и верно их выражать, убеждать других людей и лучше понимать собеседника, объяснять и отстаивать свою точку зрения, избегать ошибок в рассуждениях.</p>
<p>Каждый из нас хорошо знает, что по содержанию человеческое мышление бесконечно многообразно, ведь мыслить (думать) можно о чём угодно, например, об устройстве мира и происхождении жизни на Земле, о прошлом человечества и его будущем, о прочитанных книгах и просмотренных фильмах, о сегодняшних занятиях и завтрашнем отдыхе… Но самое главное заключается в том, что наши мысли возникают и строятся по одним и тем же законам, подчиняются одним и тем же принципам, укладываются в одни и те же схемы или формы. Причём если содержание нашего мышления чрезвычайно разнообразно, то форм, в которых выражается это разнообразие, совсем немного.</p>
<p>Приведём простой пример. Рассмотрим три совершенно различных по содержанию высказывания: «<emphasis>Все караси – это рыбы», «Все треугольники – это геометрические фигуры», «Все стулья – это предметы мебели»</emphasis>. Несмотря на различное содержание, у этих высказываний есть нечто общее, что-то их объединяющее. Что? Их объединяет форма. Отличаясь по содержанию, они сходны по форме – каждое из трёх высказываний строится по форме: «Все A – это B», где A и B – какие-либо предметы. Понятно, что само высказывание: «Все A – это B», – лишено всякого содержания. Это высказывание представляет собой чистую форму, которую можно наполнить любым содержанием, например: «<emphasis>Все сосны – это деревья», «Все города – это населённые пункты», «Все школы – это учебные заведения», «Все тигры – это хищники</emphasis>».</p>
<p>Другой пример: возьмём три различных по содержанию высказывания: <emphasis>«Если наступает осень, то опадают листья», «Если завтра пройдёт дождь, то на улице будут лужи», «Если вещество – металл, то оно электропроводно»</emphasis>. Будучи непохожими друг на друга по содержанию, эти высказывания сходны между собой тем, что строятся по одной и той же форме: «Если A, то B». Понятно, что к этой форме можно подобрать огромное количество различных содержательных высказываний, например: «<emphasis>Если не подготовиться к контрольной работе, то можно получить двойку», «Если взлётная полоса покрыта льдом, то самолёты не могут взлетать», «Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы»</emphasis>.</p>
<p>Логика не интересуется содержанием мышления (им занимаются другие науки), она изучает только формы мышления; её интересует не то, <emphasis>что</emphasis> мы мыслим, а то, <emphasis>как</emphasis> мы мыслим, поэтому она часто называется <strong>формальной логикой</strong>. Аристотелевскую (формальную) логику также часто называют традиционной.</p>
<p>Если по содержанию высказывание: «<emphasis>Все комары – это насекомые</emphasis>», – является нормальным, а высказывание: «<emphasis>Все Чебурашки – это инопланетяне</emphasis>», – абсурдным, то для логики эти два высказывания равноценны, так как она занимается формами мышления, а форма у этих высказываний одна и та же: «Все A – это B».</p>
<p><strong>Форма мышления</strong> – это способ выражения мыслей, или схема их построения.</p>
<p>Существует всего три формы мышления:</p>
<p>1. <strong>Понятие</strong> – это форма мышления, которая обозначает какой-либо объект или признак объекта. Примеры понятий: <emphasis>карандаш, растение, небесное тело, химический элемент, мужество, глупость, нерадивость</emphasis>.</p>
<p>2. <strong>Суждение</strong> – это форма мышления, которая состоит из понятий, связанных между собой, и что-либо утверждает или отрицает. Примеры суждений: «<emphasis>Все планеты являются небесными телами», «Некоторые школьники – это двоечники», «Все треугольники не являются квадратами</emphasis>».</p>
<p>3. <strong>Умозаключение</strong> – это форма мышления, в которой из двух или нескольких исходных суждений (посылок) вытекает новое суждение (вывод).</p>
<p>В логике принято располагать посылки и вывод друг под другом и отделять посылки от вывода чертой.</p>
<p>Примеры умозаключений:</p>
<empty-line/>
<p>
<emphasis>Все планеты движутся.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Юпитер – это планета.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Юпитер движется.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<p>
<emphasis>Железо электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Медь электропроводна.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Ртуть электропроводна.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Железо, медь, ртуть – это металлы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все металлы электропроводны.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<p>Весь бесконечный мир наших мыслей выражается в понятиях, суждениях и умозаключениях. Об этих трёх формах мышления будет подробно рассказано на страницах книги.</p>
<p>Помимо форм мышления логика также занимается законами мышления. <strong>Законы мышления</strong> – объективные принципы или правила мышления, соблюдение которых всегда приводит рассуждение (независимо от его содержания) к истинным выводам при условии истинности исходных суждений.</p>
<p>Основных законов мышления (или законов логики) четыре. Здесь они будут только перечислены: это законы: тождества; противоречия; исключённого третьего; достаточного основания. Подробно каждый из них будет рассмотрен после изучения форм мышления. Нарушение этих законов приводит к различным логическим ошибкам, как правило, к ложным выводам. Иногда законы логики нарушают непроизвольно, по незнанию, но иногда это делают преднамеренно, с целью запутать собеседника и доказать ему какую-нибудь ложную мысль. Такие преднамеренные нарушения логических законов для внешне правильного доказательства ложных мыслей называются <strong>софизмами</strong>.</p>
<p>Одного здравого смысла и жизненного опыта часто бывает достаточно для решения каких-либо задач. Например, любой человек, не знакомый с логикой, сможет найти подвох в следующем рассуждении:</p>
<empty-line/>
<p>
<emphasis>Движение вечно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Хождение в школу – это движение.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Следовательно, хождение в школу вечно.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<p>Ложный вывод получается из-за употребления слова «движение» в разных значениях: в первом суждении оно употребляется в широком, философском смысле, а во втором – в узком, механическом. Однако найти ошибку в рассуждении не всегда просто. Рассмотрим такой пример:</p>
<empty-line/>
<p>
<emphasis>Все мои друзья знают английский язык.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Нынешний президент Америки тоже знает английский язык.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Следовательно, нынешний президент Америки – мой друг.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<p>Понятно, что в этом рассуждении что-то не так. Но что именно? Тот, кто знаком с логикой, скажет, что в данном случае допущена ошибка, которая называется «нераспределённость среднего термина в простом силлогизме». Или такой пример:</p>
<empty-line/>
<p>
<emphasis>Во всех городах за полярным кругом бывают белые ночи.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Санкт-Петербург не лежит за полярным кругом.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Следовательно, в Санкт-Петербурге не бывает белых ночей.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<p>Как видим, из двух истинных суждений вытекает ложный вывод. В этом рассуждении тоже есть ошибка. Вряд ли не знакомый с логикой человек сможет сразу же её найти. А тот, кто владеет логической культурой, немедленно установит эту ошибку. Она называется «расширение большего термина в простом силлогизме».</p>
<p>Итак, здравого смысла и жизненного опыта, как правило, достаточно для того, чтобы ориентироваться в различных затруднительных ситуациях. Но если к нашему здравому смыслу и жизненному опыту добавить ещё и логическую культуру, то мы от этого только выиграем. Конечно, логика никогда не решит всех проблем, но помочь в жизни она, несомненно, может. Давайте же познакомимся с основными положениями этой древней и в то же время всегда молодой науки.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое логика?</p>
<p>2. Что такое содержание и форма мышления? Почему логику часто называют формальной логикой?</p>
<p>3. Какие существуют формы мышления? Придумайте несколько примеров понятий, суждений и умозаключений.</p>
<p>4. Что такое законы логики? Какую роль они играют в нашем мышлении? Что такое софизмы?</p>
<p>5. Когда и где появилась логика? Кто считается её создателем? Какая ещё существует логика, кроме аристотелевской?</p>
<p>6. Как вы думаете, зачем нужна человеку логика? Какую роль она играет в нашей жизни? Можно ли, на ваш взгляд, без неё обойтись?</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Глава 1</p>
<p>Понятие</p>
</title>
<section>
<title>
<p>1.1. Понятие как форма мышления</p>
</title>
<p>В окружающем нас мире существует бесконечное множество различных объектов и свойств, а в нашем сознании они отражаются в виде понятий.</p>
<p><strong>Понятие</strong> – это форма мышления, которая обозначает какой-либо объект или его свойство. Например, один объект мы называем <emphasis>горой</emphasis>, другой – <emphasis>небесным телом</emphasis>, третий – <emphasis>растением</emphasis>; одно свойство или признак мы называем <emphasis>мужеством</emphasis>, другой – <emphasis>хитростью</emphasis>. Любое понятие выражается в слове или словосочетании, например: <emphasis>дом, осенний лист, первый президент Америки</emphasis>. Каждое понятие имеет содержание и объём.</p>
<p><strong>Содержание понятия</strong> – это наиболее важный признак (или признаки) того объекта, который обозначен (выражен) этим понятием.</p>
<p>Например, чтобы установить содержание понятия «<emphasis>человек</emphasis>» надо указать такой признак, который является наиболее важным для человека, который отличает его от всех других существ, объектов и предметов. Такой признак для человека – наличие разума. Следовательно, в содержание понятия «<emphasis>человек</emphasis>» входит только один важный признак – наличие разума. А в содержание понятия «<emphasis>мужчина</emphasis>» входит уже два важных признака: наличие разума (этот признак повторяется, потому что любой мужчина – это человек); принадлежность к определённому полу (к одной из половин человечества; слово «пол» происходит от слова «половина»). А если надо установить содержание понятия «<emphasis>русский мужчина</emphasis>», то следует указать три важных признака: наличие разума; принадлежность к определённому полу; принадлежность к определённой национальности. Таким образом, содержание понятия может включать в себя как один признак какого-либо объекта (или объектов), так и два или множество признаков, причём их число зависит от объекта, который обозначается данным понятием. Но почему в одном случае содержание понятия состоит из единственного признака, а в другом – из множества признаков? На этот вопрос ответить несложно, если знать, что такое объём понятия.</p>
<p><strong>Объём понятия</strong> – это количество объектов, охватываемых этим понятием, входящих в него. Например, объём понятия «<emphasis>человек</emphasis>» гораздо больше, чем объём понятия «<emphasis>мужчина</emphasis>», потому что мужчин меньше, чем людей вообще. А объём понятия «<emphasis>русский мужчина</emphasis>» гораздо меньше, чем объём понятия «<emphasis>мужчина</emphasis>», потому что русских мужчин на свете намного меньше, чем вообще всех мужчин. И, наконец, объём понятия «<emphasis>первый президент России</emphasis>» равен единице, потому что включает в себя только одного человека. Точно так же объём понятия «<emphasis>город</emphasis>» очень широкий, поскольку это понятие охватывает все города в мире, а объём понятия «<emphasis>столица</emphasis>» меньше объёма понятия «<emphasis>город</emphasis>», так как это понятие охватывает только столицы, которых намного меньше, чем городов. Объём же понятия «<emphasis>столица России</emphasis>» равен единице, потому что включает в себя один-единственный город.</p>
<p>Давайте ещё раз вернёмся к содержанию и объёму понятия и вспомним приведённые выше примеры. Какое понятие – «<emphasis>человек</emphasis>» или «<emphasis>мужчина</emphasis>» – больше по содержанию? Конечно же, понятие «<emphasis>мужчина</emphasis>», потому что его содержание включает в себя два признака: наличие разума и принадлежность к определённому полу, а в содержание понятия «<emphasis>человек</emphasis>» входит только один признак: наличие разума. А теперь ответим на вопрос: какое понятие – «<emphasis>человек</emphasis>» или «<emphasis>мужчина</emphasis>» – больше по объёму? Понятие «<emphasis>человек</emphasis>» больше, потому что оно охватывает гораздо больше объектов, чем понятие «<emphasis>мужчина</emphasis>». Таким образом, между объёмом и содержанием понятия существует <strong>обратное отношение</strong>: чем больше содержание понятия, тем меньше его объём, и наоборот. Например, содержание понятия «<emphasis>небесное тело</emphasis>» является узким, так как включает в себя только один признак – находиться вне пределов Земли, однако по объёму это понятие очень широкое, потому что оно охватывает огромное количество объектов: любая звезда, планета, метеорит, комета – это небесное тело. А понятие «<emphasis>Солнце</emphasis>», наоборот, очень узкое по объёму, так как включает в себя только один объект, но очень широкое, богатое по содержанию, которое складывается из множества признаков: размер Солнца, его масса, плотность, химический состав, температура, возраст и т. д.</p>
<p>Все понятия по объёму и содержанию делятся на несколько видов. По объёму они бывают <strong>единичными</strong> (в объём понятия входит только один объект, например: <emphasis>Солнце, город Москва, первый президент России, писатель Лев Толстой</emphasis>), <strong>общими</strong> (в объём понятия входит много объектов, например: <emphasis>небесное тело, город, президент, писатель</emphasis>) и <strong>нулевыми</strong> (в объём понятия не входит ни одного объекта, например: <emphasis>Баба-яга, Кощей Бессмертный, Дед Мороз, вечный двигатель, марсианский житель</emphasis>, т. е. понятие существует, а объект, который оно обозначает, не существует). По объёму понятия также бывают <strong>собирательными</strong> (понятие обозначает объект, который состоит, собирается из какого-то ограниченного набора элементов, делится, распадается на какие-то составные части, например: <emphasis>10 класс «А», рота солдат, музыкальный коллектив, волчья стая, созвездие</emphasis>) и <strong>несобирательными</strong> (понятие обозначает объект, который не состоит, не собирается из какого-то ограниченного набора элементов, не делится, не распадается на какие-то составные части, являясь чем-то единым, целым, например: <emphasis>человек, растение, звезда, океан, карандаш</emphasis>).</p>
<p>По содержанию понятия бывают <strong>конкретными</strong> (понятие обозначает какой-либо объект, например: <emphasis>стол, гора, дерево, планета</emphasis>) и <strong>абстрактными</strong> (понятие обозначает не объект, а признак, свойство, например: <emphasis>мужество, глупость, неряшливость, темнота</emphasis>). По содержанию понятия также бывают <strong>положительными</strong> (понятие обозначает наличие чего-либо, например: <emphasis>животное, школа, небоскрёб, комета</emphasis>) и <strong>отрицательными</strong> (понятие обозначает отсутствие чего-либо, например: <emphasis>не животное, не школа, неправда, бестактность</emphasis>). Легко заметить, что понятие является отрицательным, когда слово, которым оно выражено, употребляется с частицей «не» или с приставкой «без-», однако если эта частица «не-» входит в состав слова, которое без неё не употребляется, например: <emphasis>неряха, неряшливость, ненастье, нерадивость, невежество</emphasis>, то понятие, выраженное таким словом, является положительным.</p>
<p>Рассмотренный выше материал можно представить в виде табл. 1.</p>
<image l:href="#table_01.png"/>
<p>Любому понятию можно дать логическую характеристику. Это значит – разобрать его по объёму и содержанию. Сначала надо определить, единичным, общим или нулевым оно является, потом установить, собирательное оно или несобирательное, затем выяснить, конкретное оно или абстрактное и, наконец, ответить на вопрос – положительное оно или отрицательное. Например, понятие «<emphasis>Солнце</emphasis>» – единичное (в его объём входит один объект, одно небесное тело), несобирательное (Солнце не состоит ни из каких частей, не делится на них), конкретное (Солнце – это объект, а не признак или свойство), положительное (этим понятием обозначается наличие, а не отсутствие объекта). Точно так же «<emphasis>растение</emphasis>» – это понятие общее, несобирательное, конкретное, положительное, а понятие «<emphasis>созвездие Ориона</emphasis>» – единичное, собирательное, конкретное, положительное.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое понятие?</p>
<p>2. Что такое содержание и объём понятия? Как они соотносятся?</p>
<p>Что представляет собой принцип обратного отношения между содержанием и объёмом понятия? Приведите примеры понятий, иллюстрирующие этот принцип.</p>
<p>3. Какими бывают понятия по объёму и содержанию? Приведите по десять примеров для понятий единичных, общих, нулевых, собирательных, несобирательных, конкретных, абстрактных, положительных, отрицательных.</p>
<p>4. Что такое логическая характеристика понятия? Как она составляется?</p>
<p>5. Дайте логическую характеристику следующим понятиям: <emphasis>Луна, растение, столица государства, музыкальный коллектив, знаменитый художник, кентавр, датский физик Нильс Бор, древний философ, Антарктида, Атлантида, сборная России, лист бумаги, молекула воды, преступное сообщество, уровень преступности, невежество, глупость, умный человек, драгоценный камень, пьяная компания, неправда, водород, геометрия, рота солдат, несправедливость, эксплуатация, воздух, философы милетской школы, знаменитое произведение искусства, тишина</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.2. Определённые и неопределённые понятия</p>
</title>
<p>Понятие является <strong>определённым</strong>, когда оно имеет ясное содержание и резкий объём. Как мы уже знаем, содержание понятия – это наиболее важные признаки того объекта, который оно выражает, а объём – это количество охватываемых им объектов. Таким образом, понятие имеет ясное содержание в том случае, если можно точно указать набор существенных признаков выражаемого объекта, а также точно установить границу между теми объектами, которые это понятие охватывает, и теми, которые не принадлежат к его объёму.</p>
<p>Например, понятие «<emphasis>мастер спорта</emphasis>» является определённым. Оно имеет ясное содержание, т. к. можно точно указать его наиболее важный отличительный признак – официально обладать спортивным разрядом мастера спорта. Также это понятие имеет резкий объём – относительно любого человека можно точно сказать, является он мастером спорта или нет, т. е. попадает или не попадает в объём данного понятия; иначе говоря, можно провести резкую границу между всеми мастерами спорта и всеми, кто ими не является, точно отделить одних от других.</p>
<p>Понятие является <strong>неопределённым</strong>, когда оно имеет неясное содержание и нерезкий объём. Если понятие характеризуется неясным содержанием, то это значит, что невозможно точно указать наиболее важные отличительные признаки того объекта, который оно выражает; а нерезкий объём понятия свидетельствует о невозможности провести точную границу между теми объектами, которые входят в объём этого понятия, и теми, которые не входят в него. Например, понятие «<emphasis>хороший спортсмен</emphasis>» является неопределённым. Оно имеет неясное содержание, т. к. невозможно с точностью указать существенные признаки хорошего спортсмена: нельзя однозначно ответить на вопрос, кого следует считать хорошим спортсменом. То ли это тот, кто имеет разряд не ниже мастера спорта, то ли тот, кто установил не менее одного мирового рекорда, то ли многократный олимпийский чемпион, то ли хороший спортсмен – это тот, кто сам себя таковым считает.</p>
<p>Понятно, что и мнения разных людей по поводу того, кого надо относить к хорошим спортсменам, будут различаться: одни будут утверждать одно, другие – другое. Также это понятие имеет нерезкий объём – относительно любого человека невозможно точно сказать, является он хорошим спортсменом или нет, т. е. попадает или не попадает в объём данного понятия; иначе говоря, нельзя провести резкую границу между множеством хороших спортсменов и всеми, кто ими не является, точно отделить одних от других.</p>
<p>Объём и содержание понятия, как уже говорилось, тесно связаны друг с другом. Однако если в количественном отношении связь между ними обратная: чем больше объём понятия, тем меньше его содержание, и наоборот, то в качественном отношении эта связь прямая: ясное содержание понятия обусловливает его резкий объём, а неясному содержанию обязательно соответствует нерезкий объём, и наоборот.</p>
<p>Конечно, намного удобнее и проще обращаться с определёнными понятиями, чем с неопределёнными, однако последние занимают значительное место и играют важную роль в мышлении и языке.</p>
<p>Основные причины появления и существования неопределённых понятий таковы:</p>
<p>1. Многие объекты, свойства и явления окружающего мира многогранны и сложны. Они-то, как правило, и выражаются в мышлении неопределёнными понятиями. Например, понятие «<emphasis>любовь</emphasis>», отличаясь в высшей степени неясным содержанием и, соответственно, нерезким объёмом, – неопределённое, потому что обозначает явление настолько сложное, что за всю историю человечества никто так и не смог окончательно и исчерпывающе ответить на вопрос о том, что же такое любовь.</p>
<p>2. Как верно заметили ещё древние греки, всё в мире вечно меняется. Многообразие и плавность переходов из одного состояния в другое трудно выразить точно и однозначно, в виде определённых понятий. Неудивительно, что эти переходы обычно обозначаются неопределёнными понятиями. Можем ли мы точно сказать, когда человек является юным, когда молодым, когда зрелым, когда он достигает средних лет и, наконец, когда становится старым? Разумеется, понятия «<emphasis>юный</emphasis>», «<emphasis>молодой</emphasis>», «<emphasis>зрелый</emphasis>», «<emphasis>старый</emphasis>» и многие другие, им подобные, являются неопределёнными.</p>
<p>3. Существование неопределённых понятий во многом связано с тем, что люди зачастую по-разному оценивают одни и те же объекты, свойства, явления и события. Одному человеку некая книга покажется интересной, другому – скучной. Один и тот же поступок может у одного вызвать восхищение, у другого – негодование, третьего – оставит равнодушным. Различия в оценках окружающей нас действительности воплощаются в неопределённости многих понятий, например: <emphasis>интересный фильм, модная одежда, способный ученик, скучная книга, трудная задача, недостойное поведение, симпатичная девушка, вкусное блюдо</emphasis>.</p>
<p>Необходимо отметить, что три названные причины появления и существования неопределённых понятий не изолированы, а тесно связаны между собой. Они действуют всегда сообща, и, скорее всего, в любом неопределённом понятии можно усмотреть одновременное участие этих причин.</p>
<p>Несмотря на неясность содержания и нерезкость объёма неопределённых понятий, мы обычно пользуемся ими без особенных затруднений, как правило, интуитивно понимая, о чём идёт речь, когда говорят о <emphasis>скучной книге, неинтересном фильме, умном человеке, бессовестной выходке, удобном кресле, высокой зарплате</emphasis> и т. п. Конечно же, если бы в мышлении и языке функционировали только определённые понятия, то они (мышление и язык) были бы более точными. В этом случае исчезли бы разночтения, двусмысленность, неясность, а в человеческом общении было бы намного меньше трудностей и барьеров в виде взаимного непонимания и разногласий. Однако большая точность языка и мышления сделала бы их более бедными и менее выразительными.</p>
<p>В одном из учебников по логике предлагается вспомнить описание Чичикова из «Мёртвых душ» Николая Васильевича Гоголя:</p>
<p>«<emphasis>В бричке сидел господин не красавец, но и не дурной наружности, не слишком толст, не слишком тонок; нельзя сказать, чтобы стар, однако ж и не так чтобы слишком молод</emphasis>»<a l:href="#n1" type="note">[1]</a>. Как видим, описание внешности героя целиком состоит из неопределённых понятий. Но ведь можно было бы составить это описание из определённых понятий, и тогда оно выглядело бы, например, так:</p>
<p>«<emphasis>В бричке сидел господин 45 лет, ростом 175 см, в ботинках 41 размера, объём головы – 60 см, груди – 80 см…</emphasis>». Однако в данном случае перед нами было бы не художественное произведение, а что-то вроде милицейского протокола. Как видим, в некоторых областях мышления и языка невозможно обойтись без неопределённых понятий, например, в художественной литературе, которая без них перестанет быть самою собой. Но и в повседневном общении часто более уместны неопределённые понятия, чем определённые. Характеризуя кого-то, скорее всего, мы скажем просто «<emphasis>высокий человек</emphasis>», а не «<emphasis>человек ростом 187 см</emphasis>».</p>
<p>Стремясь сделать мышление и язык более точными, пытаясь изгнать из них неопределённые понятия, мы рискуем остаться вообще без мышления и языка. Натачивая лезвие ножа, пытаясь достичь его максимальной остроты, можно точить его до тех пор, пока от лезвия ничего не останется.</p>
<p>Итак, неопределённые понятия занимают значительное место в нашей интеллектуально-речевой практике. Они представляют собой её неотъемлемый компонент, и избавление от них так же лишено смысла, как и невозможно. Неопределённые понятия являются источником неточности, разногласий и коммуникативных (связанных с общением) помех не сами по себе, а в зависимости от той ситуации, в которой они употребляются. Как уже говорилось, в художественной литературе они даже необходимы. К различного рода трудностям неопределённые понятия могут привести, если они употребляются, например, в официальных документах. Неопределённые понятия, попавшие в тексты законов, могут создать основу для разночтений и неверных решений. Так, понятие «<emphasis>нарушение общественного порядка</emphasis>» является неопределённым и, присутствуя в тексте какого-либо законодательного акта без поясняющих комментариев, может стать причиной оправдания виновного и наказания невиновного.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое определённые понятия?</p>
<p>2. Что представляют собой неопределённые понятия?</p>
<p>3. Каковы основные причины появления и существования неопределённых понятий? Можно ли без них обойтись, вообще исключив их из мышления и языка? Если невозможно, то почему?</p>
<p>4. Представляют ли неопределённые понятия сами по себе, вне зависимости от ситуации, в которой они употребляются, коммуникативные помехи? Почему, на ваш взгляд, употребление неопределённых понятий в повседневном общении не приводит нас к коммуникативным затруднениям?</p>
<p>5. В каких случаях неопределённые понятия могут стать причиной различных затруднений и сыграть негативную роль? Каким образом можно бороться с ними в этих ситуациях?</p>
<p>6. Приведите по десять примеров для определённых и неопределённых понятий.</p>
<p>7. Определите, какие из следующих понятий являются определёнными, а какие неопределёнными: <emphasis>карась, млекопитающее животное, большая собака, дикая кошка, престижное учебное заведение, московское учебное заведение, планета Нептун, яркая звезда, талантливый человек, богач, бездарный преподаватель, кандидат физико-математических наук, хулиган, известный писатель, высокие горы, учебник по химии, хорошая музыка, скучная лекция, добротная одежда, скромная пища, сборная России по футболу, крупный город, столица государства</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.3. Виды отношений между понятиями</p>
</title>
<p>Понятия бывают совместимыми и несовместимыми.</p>
<p><strong>Совместимыми</strong> называются понятия, объёмы которых имеют общие элементы, каким-либо образом соприкасаются. Например, понятия «<emphasis>спортсмен</emphasis>» и «<emphasis>американец</emphasis>» совместимые, т. к. их объёмы имеют общие элементы или объекты: есть такие спортсмены, которые являются американцами, и наоборот, есть такие американцы, которые являются спортсменами.</p>
<p><strong>Несовместимыми</strong> называются понятия, объёмы которых не имеют общих элементов, никаким образом не соприкасаются. Например, понятия «<emphasis>треугольник</emphasis>» и «<emphasis>квадрат</emphasis>» являются несовместимыми, потому что их объёмы не имеют общих элементов: ни один треугольник не может быть квадратом, и наоборот.</p>
<p>Совместимые понятия могут быть в отношениях равнозначности, пересечения и подчинения.</p>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>равнозначности</strong> в том случае, если их объёмы полностью совпадают. Например, равнозначными будут понятия «<emphasis>квадрат</emphasis>» и «<emphasis>равносторонний прямоугольник</emphasis>», т. к. любой квадрат – это равносторонний прямоугольник, а любой равносторонний прямоугольник – это квадрат. В логике отношения между понятиями принято изображать с помощью круговых схем Эйлера (Леонард Эйлер – известный математик XVIII в.): одно понятие, а вернее его объём, изображается одним кругом, а второе, т. е. его объём, – другим. Взаимное расположение этих кругов на схеме (они могут полностью совпадать, или пересекаться, или не соприкасаться, или один круг может располагаться внутри другого) и показывает то или иное отношение между понятиями. Так, отношение равнозначности между понятиями «<emphasis>квадрат</emphasis>» (К) и «<emphasis>равносторонний прямоугольник</emphasis>» (Р. п.) изображается схемой, на которой два круга, обозначающие два равных объёма, полностью совпадают (рис. 1).</p>
<image l:href="#_01.png"/>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>пересечения</strong> тогда, когда их объёмы совпадают только частично. Например, пересекающимися будут понятия «<emphasis>школьник</emphasis>» (Ш) и «<emphasis>спортсмен</emphasis>» (С): есть такие школьники, которые являются спортсменами, и есть такие спортсмены, которые являются школьниками; но в то же время школьник может не быть спортсменом, так же как и спортсмен может не быть школьником. На схеме Эйлера отношение пересечения изображается двумя пересекающимися кругами (заштрихованная часть показывает частично совпадающие объёмы двух понятий)</p>
<image l:href="#_02.png"/>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>подчинения</strong> в том случае, когда объём одного из них обязательно больше объёма другого и полностью его в себя включает (один объём как бы подчиняется другому). Например, в отношении подчинения находятся понятия «<emphasis>карась</emphasis>» (К) и «<emphasis>рыба</emphasis>» (Р), т. к. все караси – это обязательно рыбы, но рыбами являются не только караси, есть и другие виды рыб. Таким образом, объём понятия «<emphasis>карась</emphasis>» является меньшим по отношению к объёму понятия «<emphasis>рыба</emphasis>» и полностью в него включается (подчиняется ему). В отношении подчинения понятия с меньшим объёмом называются <strong>видовыми</strong>, а с большим – <strong>родовыми</strong>. На схеме Эйлера отношение подчинения изображается двумя кругами, один из которых располагается внутри другого (рис. 3).</p>
<image l:href="#_03.png"/>
<p>Отношениями равнозначности, пересечения и подчинения исчерпываются все случаи совместимости между понятиями.</p>
<p>Несовместимые понятия могут быть в отношениях соподчинения, противоположности и противоречия.</p>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>соподчинения</strong> тогда, когда их объёмы не имеют общих элементов, но в то же время входят в объём какого-то третьего понятия, родового для них (совместно ему подчиняются). Например, понятия «<emphasis>сосна</emphasis>» (С) и «<emphasis>берёза</emphasis>» (Б) являются соподчинёнными: ни одна сосна не может быть берёзой, и наоборот, но и множество всех сосен, и множество всех берёз включается в более широкий объём понятия «<emphasis>дерево</emphasis>» (Д). На схеме Эйлера отношение соподчинения изображается двумя несоприкасающимися кругами (рис. 4).</p>
<image l:href="#_04.png"/>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>противоположности</strong> в том случае, если они обозначают какие-то взаимоисключающие признаки, крайние состояния чего-либо, между которыми, однако, всегда есть некий средний, переходный вариант. Например, противоположными являются понятия «<emphasis>высокий человек</emphasis>» (В. ч.) и «<emphasis>низкий человек</emphasis>» (Н. ч.) Третьим (переходным) вариантом между ними будет понятие «<emphasis>человек среднего роста</emphasis>». На схеме Эйлера отношение противоположности изображается двумя несоприкасающимися кругами, которые находятся как бы на разных полюсах (рис. 5).</p>
<image l:href="#_05.png"/>
<p>Поскольку объёмы противоположных понятий не соприкасаются, это отношение отчасти похоже на соподчинение. Однако понятия, находящиеся в отношении соподчинения, обозначают просто различные объекты разных видов и одного рода, но не противоположные друг другу. Не можем же мы утверждать, что сосна является противоположностью берёзы, а берёза – противоположностью сосны: это просто разные деревья, и не более того. В то же время высокий человек представляет собой противоположность низкого человека и наоборот. Так же противоположными будут понятия «<emphasis>тёмная комната</emphasis>» и «<emphasis>светлая комната</emphasis>», «<emphasis>горячая вода</emphasis>» и «<emphasis>холодная вода</emphasis>», «<emphasis>белый лист</emphasis>» и «<emphasis>чёрный лист</emphasis>», «<emphasis>глубокая речка</emphasis>» и «<emphasis>мелкая речка</emphasis>» и т. п.</p>
<p>Понятия находятся в отношении <strong>противоречия</strong>, если одно из них представляет собой отрицание другого, причём в отличие от противоположных понятий, между противоречащими понятиями не может быть третьего (среднего) варианта. Например, в отношении противоречия находятся понятия «<emphasis>высокий человек</emphasis>» (В. ч.) и «<emphasis>невысокий человек</emphasis>» (Нв. ч.). В том случае, когда одно понятие является отрицанием другого, третий вариант автоматически исключается: и низкий человек, и человек среднего роста – это невысокий человек. На схеме Эйлера отношение противоречия изображается одним кругом, поделённым на две части, которые обозначают противоречащие понятия (рис. 6).</p>
<image l:href="#_06.png"/>
<p>Отношениями соподчинения, противоположности и противоречия исчерпываются все случаи несовместимости между понятиями.</p>
<p>Итак, в логике выделяется шесть вариантов отношений между понятиями. Для удобства их запоминания они представлены в табл. 2.</p>
<image l:href="#table_02.png"/>
<p>Любые два сравнимых понятия обязательно находятся в одном из шести указанных случаев отношений. Например, понятия «<emphasis>писатель</emphasis>» и «<emphasis>россиянин</emphasis>» находятся в отношении пересечения, «<emphasis>писатель</emphasis>» и «<emphasis>человек</emphasis>» – подчинения, «<emphasis>Москва</emphasis>» и «<emphasis>столица России</emphasis>» – равнозначности, «<emphasis>Москва</emphasis>» и «<emphasis>Санкт-Петербург</emphasis>» – соподчинения, «<emphasis>мокрая дорога</emphasis>» и «<emphasis>сухая дорога</emphasis>» – противоположности, «<emphasis>Антарктида</emphasis>» и «<emphasis>материк</emphasis>» – подчинения, «<emphasis>Антарктида</emphasis>» и «<emphasis>Африка</emphasis>» – соподчинения и т. д. Надо обратить внимание на то, что если два понятия обозначают часть и целое, например «<emphasis>месяц</emphasis>» и «<emphasis>год</emphasis>», то они находятся в отношении соподчинения, хотя может показаться, что между ними отношение подчинения, ведь месяц входит в год.</p>
<p>Однако если бы понятия «<emphasis>месяц</emphasis>» и «<emphasis>год</emphasis>» были подчинёнными, то тогда надо было бы утверждать, что месяц – это обязательно год, а год – это не обязательно месяц (вспомним отношение подчинения на примере понятий «<emphasis>карась</emphasis>» и «<emphasis>рыба</emphasis>»: карась – это обязательно рыба, но рыба – это не обязательно карась). Месяц – это не год, а год – это не месяц, но и то, и другое – отрезок времени, следовательно, понятия «<emphasis>месяц</emphasis>» и «<emphasis>год</emphasis>», так же, как и понятия «<emphasis>книга</emphasis>» и «<emphasis>страница книги</emphasis>», «<emphasis>автомобиль</emphasis>» и «<emphasis>колесо автомобиля</emphasis>», «<emphasis>молекула</emphasis>» и «<emphasis>атом</emphasis>», находятся в отношении соподчинения, т. к. часть и целое – не то же самое, что вид и род.</p>
<p>Как нам уже известно, отношения между понятиями изображаются круговыми схемами Эйлера. Причём до сих пор мы изображали схематично отношения между двумя понятиями, но это можно сделать и с большим числом понятий.</p>
<p>Например, отношения между понятиями «<emphasis>боксёр</emphasis>» (Б), «<emphasis>негр</emphasis>» (Н) и «<emphasis>человек</emphasis>» (Ч) изображаются следующей схемой Эйлера (рис. 7).</p>
<image l:href="#_07.png"/>
<p>Взаимное расположение кругов показывает, что понятия «<emphasis>боксёр</emphasis>» и «<emphasis>негр</emphasis>» находятся в отношении пересечения: боксёр может быть негром и может им не быть, а негр также может быть боксёром и может им не быть, а понятия «<emphasis>боксёр</emphasis>» и «<emphasis>человек</emphasis>», так же как понятия «<emphasis>негр</emphasis>» и «<emphasis>человек</emphasis>», находятся в отношении подчинения: любой боксёр и любой негр – это обязательно человек, но человек может не быть ни боксёром, ни негром.</p>
<p>Рассмотрим отношения между понятиями «<emphasis>дедушка</emphasis>» (Д), «<emphasis>отец</emphasis>» (О), «<emphasis>мужчина</emphasis>» (М), «<emphasis>человек</emphasis>» (Ч) с помощью схемы Эйлера (рис. 8).</p>
<image l:href="#_08.png"/>
<p>Указанные четыре понятия находятся в отношении последовательного подчинения: дедушка – это обязательно отец, а отец – не обязательно дедушка; любой отец – это обязательно мужчина, однако не всякий мужчина является отцом; наконец, мужчина – это обязательно человек, но человеком может быть не только мужчина.</p>
<p>Отношения между понятиями «<emphasis>хищник</emphasis>» (Х), «<emphasis>рыба</emphasis>» (Р), «<emphasis>акула</emphasis>» (А), «<emphasis>пиранья</emphasis>» (П), «<emphasis>щука</emphasis>» (Щ), «<emphasis>живое существо</emphasis>» изображаются следующей схемой Эйлера (рис. 9).</p>
<image l:href="#_09.png"/>
<p>Попробуйте самостоятельно прокомментировать эту схему, установив все имеющиеся на ней виды отношений между понятиями.</p>
<p>Подытоживая всё сказанное, отметим, что отношения между понятиями – это отношения между их объёмами. Значит, для того чтобы можно было установить отношения между понятиями, их объём должен быть резким, а содержание, соответственно, ясным, т. е. эти понятия должны быть определёнными.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Какие понятия называются в логике совместимыми, а какие – несовместимыми? Приведите по пять примеров совместимых и несовместимых понятий.</p>
<p>2. В каких отношениях могут быть совместимые понятия? Что представляют собой отношения равнозначности, пересечения и подчинения между понятиями? Что такое видовые и родовые понятия?</p>
<p>3. В каких отношениях могут быть несовместимые понятия? Что представляют собой отношения соподчинения, противоположности и противоречия между понятиями? Чем отличается противоположность от соподчинения и противоречие от противоположности?</p>
<p>4. Каким образом изображаются отношения между понятиями?</p>
<p>5. В каком отношении находятся понятия, обозначающие часть и целое? Почему между этими понятиями не может быть отношения подчинения?</p>
<p>6. Определите, в каких отношениях находятся следующие понятия: <emphasis>двоечник</emphasis> и <emphasis>студент</emphasis>, <emphasis>композитор</emphasis> и <emphasis>человек</emphasis>, <emphasis>город</emphasis> и <emphasis>деревня</emphasis>, <emphasis>Антарктида</emphasis> и <emphasis>ледовый матери</emphasis>к, <emphasis>небесное тело</emphasis> и <emphasis>звезда</emphasis>, <emphasis>треугольник</emphasis> и <emphasis>сторона треугольника</emphasis>, <emphasis>школа №5</emphasis> и <emphasis>учебное заведение</emphasis>, <emphasis>майор</emphasis> и <emphasis>россиянин</emphasis>, <emphasis>знаменитый человек</emphasis> и <emphasis>немецкий писатель</emphasis>, <emphasis>дом</emphasis> и <emphasis>крыша дома</emphasis>, <emphasis>собака</emphasis> и <emphasis>кошка</emphasis>, <emphasis>умный человек</emphasis> и <emphasis>неумный человек</emphasis>, <emphasis>монарх</emphasis> и <emphasis>самодержец</emphasis>, <emphasis>физика</emphasis> и <emphasis>химия</emphasis>, <emphasis>геометрия</emphasis> и <emphasis>тригонометрия</emphasis>, <emphasis>столица</emphasis> и <emphasis>населённый пункт</emphasis>, <emphasis>книга</emphasis> и <emphasis>интересная книга</emphasis>, <emphasis>телевизор</emphasis> и <emphasis>планета солнечной системы</emphasis>, <emphasis>растение</emphasis> и <emphasis>крапива</emphasis>, <emphasis>окружность</emphasis> и <emphasis>круг</emphasis>, <emphasis>Николай II</emphasis> и <emphasis>последний русский царь</emphasis>, <emphasis>олимпийские игры</emphasis> и <emphasis>спортивные состязания</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.4. Ограничение и обобщение понятия</p>
</title>
<p>Видовые и родовые понятия тесно связаны между собой логическими операциями ограничения и обобщения.</p>
<p><strong>Ограничение понятия</strong> – это логическая операция перехода от родового понятия к видовому с помощью прибавления к его содержанию какого-либо признака (или нескольких признаков).</p>
<p>Вспомним об обратном отношении между объёмом и содержанием понятия: чем больше объём, тем меньше содержание, и наоборот. Ограничение понятия, или переход от родового понятия к видовому – это уменьшение его объёма, а значит – увеличение содержания. Вот почему при добавлении каких-либо признаков к содержанию понятия автоматически уменьшается его объём. Например, если к содержанию понятия «<emphasis>физический прибор</emphasis>» (Ф. п.) прибавить признак «<emphasis>измерять напряжение электрического тока</emphasis>», то оно превратится в понятие «<emphasis>вольтметр</emphasis>» (В), которое будет видовым по отношению к исходному родовому понятию «<emphasis>физический прибор</emphasis>» (рис. 10).</p>
<image l:href="#_10.png"/>
<p>Так же, если к содержанию понятия «<emphasis>геометрическая фигура</emphasis>» (Г. ф.) прибавить признак «<emphasis>иметь равные стороны и прямые углы</emphasis>», то оно превратится в понятие «<emphasis>квадрат</emphasis>» (К), которое будет видовым по отношению к исходному родовому понятию «<emphasis>геометрическая фигура</emphasis>» (рис. 11).</p>
<image l:href="#_11.png"/>
<p><strong>Обобщение понятия</strong> – это логическая операция перехода от видового понятия к родовому с помощью исключения из его содержания какого-либо признака (или нескольких признаков). Содержание понятия, лишённое каких-то признаков, уменьшается, но при этом автоматически увеличивается объём понятия, которое из видового становится родовым или обобщается. Например, если от содержания понятия «<emphasis>биология</emphasis>» (Б) отбросить признак «<emphasis>изучать различные формы жизни</emphasis>», то оно превратится в понятие «<emphasis>наука</emphasis>» (Н), которое будет родовым по отношению к исходному видовому понятию «<emphasis>биология</emphasis>» (рис. 12).</p>
<image l:href="#_12.png"/>
<p>Так же, если от содержания понятия «<emphasis>атом водорода</emphasis>» (А. в.) отбросить признак «<emphasis>иметь один электрон</emphasis>», то оно превратится в понятие «<emphasis>атом химического элемента</emphasis>» (А. х. э.), которое будет родовым по отношению к исходному видовому понятию «<emphasis>атом водорода</emphasis>» (рис. 13).</p>
<image l:href="#_13.png"/>
<p>Ограничения и обобщения понятий складываются в логические цепочки, в которых каждое понятие (за исключением начального и конечного) является видовым по отношению к одному соседнему понятию и родовым по отношению к другому. Например, если последовательно обобщать понятие «<emphasis>Солнце</emphasis>», то получится следующая цепочка: <emphasis>Солнце</emphasis> → <emphasis>звезда</emphasis> → <emphasis>небесное тело</emphasis>→ → <emphasis>физическое тело</emphasis> → <emphasis>форма материи</emphasis>. В этой цепочке понятие «<emphasis>звезда</emphasis>» является родовым по отношению к понятию «<emphasis>Солнце</emphasis>», но видовым по отношению к понятию «<emphasis>небесное тело</emphasis>»; так же понятие «<emphasis>небесное тело</emphasis>» является родовым по отношению к понятию «<emphasis>звезда</emphasis>», но видовым по отношению к понятию «<emphasis>физическое тело</emphasis>» и т. д. Движение по нашей цепочке от понятия «Солнце» к понятию «<emphasis>форма материи</emphasis>» представляет собой серию последовательных обобщений, а движение в обратном направлении – серию ограничений. Если изобразить отношения между понятиями из указанной цепочки на схеме Эйлера, то получатся круги, последовательно располагающиеся один в другом: самый маленький будет обозначать понятие «<emphasis>Солнце</emphasis>», а самый большой – «<emphasis>форма материи</emphasis>».</p>
<p>Пределом цепочки ограничения любого понятия всегда будет какое-либо единичное понятие (см. раздел 1.1.), а пределом цепочки обобщения, как правило, будет какое-либо широкое, философское понятие, например: <emphasis>объект мироздания, форма материи</emphasis> или <emphasis>форма бытия</emphasis>.</p>
<p>Наиболее частые ошибки, которые допускают при ограничении и обобщении понятий, заключаются в том, что вместо вида для какого-то рода называют часть из некого целого, и вместо рода для какого-то вида называют целое по отношению к какой-либо части. Например, в качестве ограничения понятия «<emphasis>цветок</emphasis>» предлагают понятие «<emphasis>стебель</emphasis>». Действительно, стебель – это часть цветка, но ограничить понятие – значит подобрать не часть для целого, а вид для рода. Следовательно, правильным ограничением понятия «<emphasis>цветок</emphasis>» будет понятие «<emphasis>ромашка</emphasis>», или «<emphasis>тюльпан</emphasis>», или «<emphasis>хризантема</emphasis>» и т. п. В качестве обобщения понятия «<emphasis>дерево</emphasis>» нередко предлагают понятие «<emphasis>лес</emphasis>». Конечно же, лес является неким целым по отношению к деревьям, из которых он состоит, но обобщить понятие – значит подобрать не целое для части, а род для вида. Следовательно, правильным обобщением понятия «<emphasis>дерево</emphasis>» будет понятие «<emphasis>растение</emphasis>», или «<emphasis>объект флоры</emphasis>», или «<emphasis>живой организм</emphasis>» и т. п.</p>
<p>Итак, почти любое понятие (за исключением единичных и широких, философских) можно как ограничить, так и обобщить. Другими словами, подобрать для него как видовое понятие, так и родовое. Например, ограничением понятия «<emphasis>человек</emphasis>» (Ч) будет понятие «<emphasis>спортсмен</emphasis>» (С) или «<emphasis>писатель</emphasis>», или «<emphasis>мужчина</emphasis>», или «<emphasis>молодой человек</emphasis>» и т. п., а его обобщением будет понятие «<emphasis>живое существо</emphasis>» (Ж. с.) (рис. 14).</p>
<image l:href="#_14.png"/>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое ограничение понятия?</p>
<p>2. Что представляет собой логическая операция обобщения понятия?</p>
<p>3. Каким образом ограничения и обобщения понятий складываются в логические цепочки? Каковы пределы цепочек ограничений и обобщений?</p>
<p>4. Какие ошибки часто допускают при ограничении и обобщении понятий? Продемонстрируйте на самостоятельно подобранных примерах, что целое и часть нельзя путать с видом и родом.</p>
<p>5. Всякое ли понятие можно подвергнуть ограничению или обобщению? Какие понятия не поддаются этим логическим операциям?</p>
<p>6. Подберите десять любых понятий и проделайте с ними ограничение и обобщение, т. е. подберите для каждого как видовое, так и родовое понятие, иллюстрируя эти операции схемами Эйлера.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.5. Операция определения понятия</p>
</title>
<p><strong>Определение понятия</strong> – это логическая операция, которая раскрывает содержание понятия.</p>
<p>Определения бывают явными и неявными.</p>
<p><strong>Явное</strong> определение непосредственно раскрывает содержание понятия, даёт прямой ответ на вопрос, чем является объект, который оно обозначает. Например: «<emphasis>Термометр – это физический прибор, предназначенный для измерения температуры</emphasis>», – явное определение.</p>
<p><strong>Неявное</strong><strong>(контекстуальное)</strong> определение раскрывает содержание понятия не прямо, а косвенно, с помощью контекста, в котором это понятие употребляется. Например, из следующей фразы: «<emphasis>Во время этого грандиозного эксперимента сверхточные термометры зафиксировали температуру в 1 000 °C</emphasis>», – косвенно следует ответ на вопрос: «Что такое термометр?» – вытекает неявное определение этого понятия. Понятно, что определениями в полном смысле этого слова надо считать явные определения. В дальнейшем речь пойдёт именно о них.</p>
<p>Определения также бывают реальными и номинальными.</p>
<p><strong>Реальное</strong> определение раскрывает содержание понятия, обозначающего какой-то объект, т. е. они посвящены объектам. Например:</p>
<p>«<emphasis>Термометр – это физический прибор, предназначенный для измерения температуры</emphasis>» – реальное определение.</p>
<p><strong>Номинальное</strong> (от лат. nomen – имя) раскрывает значение термина, которым выражено какое-либо понятие, т. е они посвящены терминам (словам). Например: «<emphasis>Слово «термометр» обозначает физический прибор, предназначенный для измерения температуры</emphasis>», – номинальное определение.</p>
<p>Как видим, принципиальной разницы между реальными и номинальными определениями не существует. Они различаются, как правило, по форме, но не по сути.</p>
<p>Существует несколько способов определения понятия, но среди них выделяется классический способ, который заключается в том, что определяемое понятие подводится под ближайшее к нему родовое понятие, после чего следует указание на его видовое отличие. Например, определение: «<emphasis>Астрономия – это наука о небесных телах</emphasis>», – построено по классическому способу. В нём определяемое понятие «<emphasis>астрономия</emphasis>» сначала подводится под ближайшее к нему родовое понятие «<emphasis>наука</emphasis>» (астрономия – это обязательно наука, но наука – это не обязательно астрономия), а потом указывается на видовое отличие астрономии от других наук: «…<emphasis>о небесных телах</emphasis>». Пользуясь классическим способом, вы сможете дать точное и правильное определение любому понятию, конечно, если определяемый объект или термин вам хорошо знаком, и вы знаете, что он собой представляет или что означает, соответственно. Например, нам требуется дать определение понятию «<emphasis>квадрат</emphasis>». Следуя классическому способу, сначала подведём его под родовое понятие: «<emphasis>Квадрат – это геометрическая фигура</emphasis>», – а затем укажем его видовое отличие от других геометрических фигур, которое заключается в наличии <emphasis>равных сторон и прямых углов</emphasis>. Итак: «<emphasis>Квадрат – это геометрическая фигура, у которой все стороны равны и углы прямые</emphasis>». Давая определение понятию «<emphasis>квадрат</emphasis>», мы могли бы подвести его под более близкое родовое понятие «<emphasis>прямоугольник</emphasis>», и тогда определение получилось бы следующим: «<emphasis>Квадрат – это прямоугольник, у которого все стороны равны</emphasis>», – однако и приведённое выше определение квадрата раскрывает содержание соответствующего понятия и является верным. Обратите внимание на то, что фактически все определения, встречающиеся в научной, учебной и справочной литературе, например в толковых словарях, построены по классическому способу.</p>
<p>Существует несколько логических правил определения. Нарушение хотя бы одного из них приводит к тому, что содержание понятия не раскрывается и определение не достигает своей цели, являясь неверным. Рассмотрим эти правила и ошибки, возникающие при их нарушении:</p>
<p>1. <strong>Определение не должно быть широким</strong>, т. е. определение не должно превышать своим объёмом определяемое понятие. Например, определение: «<emphasis>Солнце – это небесное тело</emphasis>», – является <strong>широким</strong>: определение «<emphasis>небесное тело</emphasis>» по объёму намного больше определяемого понятия «<emphasis>Солнце</emphasis>». Из приведённого определения не вполне понятно, что такое Солнце, ведь небесное тело – это и планета, и комета и т. п. В данном случае можно также сказать, что, пользуясь классическим способом определения, мы подвели определяемое понятие «<emphasis>Солнце</emphasis>» под родовое понятие «<emphasis>небесное тело</emphasis>», но не сделали второй шаг – не указали на его видовое отличие.</p>
<p>2. <strong>Определение не должно быть узким</strong>, т. е. определение не должно быть по своему объёму меньше определяемого понятия. Например, определение: «<emphasis>Геометрия – это наука о треугольниках</emphasis>», – является <strong>узким</strong>. Геометрия действительно наука о треугольниках, но не только о них, а в нашем примере определение получилось по объёму меньше определяемого понятия, в результате чего из приведённого определения не совсем ясно, что такое геометрия, содержание понятия не раскрывается.</p>
<p>Как видим, ошибка узкого определения противоположна ошибке широкого определения. Если определение не должно быть широким и не должно быть узким, то каким же тогда оно должно быть? Оно должно быть соразмерным, т. е. понятие и его определение должны быть равны друг другу. Вернёмся к определению: «<emphasis>Астрономия – это наука о небесных телах</emphasis>», – которое является соразмерным. В этом примере определяемое понятие «<emphasis>астрономия</emphasis>» и определение: «…<emphasis>наука о небесных телах</emphasis>» находятся в отношении равнозначности: астрономия – это именно наука о небесных телах, а наука о небесных телах – это только астрономия. Определение является соразмерным тогда, когда между его первой частью (определяемым понятием) и второй (определением) можно поставить знак « = ». Если же между первой и второй частью определения ставится знак « &gt; » или « &lt; », то оно является ошибочным – широким или узким соответственно. В данном случае мы видим проявление одного из основных законов логики – закона тождества.</p>
<p>3. <strong>В определении не должно быть круга</strong>, т. е. в определении нельзя употреблять понятия, которые являются определяемыми. Например, в определении: «<emphasis>Клеветник – это человек, который занимается клеветой</emphasis>», – присутствует <strong>круг</strong>, поскольку понятие «<emphasis>клеветник</emphasis>» определяется через понятие «<emphasis>клевета</emphasis>», т. е. фактически – через само себя. Если бы, услышав приведённое определение, мы спросили, что такое клевета, нам могли бы ответить: «<emphasis>Клевета – это то, чем занимается клеветник</emphasis>». Присутствующий в определении круг (или тавтология, с греч. – повтор) приводит к тому, что содержание понятия не раскрывается, и определение является ошибочным. Однако наверняка найдутся люди, которые скажут, что из определения: «<emphasis>Клеветник – это человек, который занимается клеветой</emphasis>», – вполне понятно, и кто такой клеветник, и что такое клевета. Они могут так утверждать только потому, что им ранее было известно значение слов «<emphasis>клеветник</emphasis>» и «<emphasis>клевета</emphasis>». Станет ли понятно, что такое экзистенциализм из следующего кругового определения: «<emphasis>Экзистенциализм – это философское направление XX в., в котором ставятся и всесторонне рассматриваются различные экзистенциальные вопросы и проблемы</emphasis>»? Узнаем ли мы, что такое синергетика, благодаря такому круговому определению: «<emphasis>Синергетика – это раздел современного естествознания, который изучает разнообразные синергетические явления и процессы</emphasis>»?</p>
<p>4. <strong>Определение не должно быть двусмысленным</strong>, т. е. в нём нельзя употреблять слова (термины) в переносном значении. Вспомним хорошо знакомое с детства определение: «<emphasis>Лев – это царь зверей</emphasis>». В данном определении слово «<emphasis>царь</emphasis>» используется в переносном значении, но у него есть и прямое значение. Получается, что в определении употребляется одно слово, а возможных значений у него два, т. е. определение является <strong>двусмысленным</strong> (вновь нарушается логический закон тождества: одно слово, два значения: 1 ≠ 2).</p>
<p>Двусмысленность вполне уместна в качестве художественного приёма, но в определении она недопустима, поскольку содержание понятия в данном случае не раскрывается.</p>
<p>5. <strong>Определение не должно быть сложным и непонятным</strong>.</p>
<p>Рассмотрим следующее определение: «<emphasis>Энтропия – это термодинамическая функция, характеризующая часть внутренней энергии замкнутой системы, которая не может быть преобразована в механическую работу</emphasis>». Это определение взято не из научного доклада и не из докторской диссертации, а из учебника для студентов гуманитарных специальностей<a l:href="#n2" type="note">[2]</a>. Данное определение не широкое и не узкое, в нём нет круга и двусмысленности, оно верно и с научной точки зрения. Это определение кажется безупречным с тем только исключением, что оно является <strong>сложным и непонятным</strong> для людей, которые не занимаются специально естественными науками, т. е. для большинства из нас. Определение должно быть понятным для того, кому оно адресовано, иначе при всей своей формальной правильности оно не будет раскрывать содержания понятия для своего адресата. Непонятные определения также называют <strong>некоммуникабельными</strong>, т. е. создающими преграды для общения между людьми.</p>
<p>6. <strong>Определение не должно быть только отрицательным</strong>. Например, определение: «<emphasis>Квадрат – это не треугольник</emphasis>», – является <strong>только отрицательным</strong>. Квадрат – это действительно не треугольник, но данное определение не раскрывает содержание понятия «<emphasis>квадрат</emphasis>», ведь, указав на то, чем не является объект, обозначенный определяемым понятием, мы не сказали, чем же он является (окружность, трапеция, пятиугольник – это тоже не квадраты). Определение может быть отрицательным в том случае, когда оно дополнено положительной частью. Например, определение: «<emphasis>Квадрат – это не треугольник, а прямоугольник, у которого все стороны равны</emphasis>», – правильное.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое определение понятия?</p>
<p>2. Чем отличаются явные определения от неявных? Придумайте по три примера явных и неявных определений.</p>
<p>3. Что такое реальные и номинальные определения? Как вы думаете, почему любое реальное определение можно свести к номинальному, и наоборот?</p>
<p>4. Что представляет собой классический способ определения понятия? Дайте определения каким-нибудь трём понятиям, пользуясь классическим способом.</p>
<p>5. Каковы основные правила определения понятия? Какие ошибки возникают при их нарушении? Приведите, подобрав самостоятельно, по три примера для каждой ошибки в определении понятия.</p>
<p>6. Найдите ошибки в приведённых ниже примерах определений:</p>
<p>1) <emphasis>Сутки – это отрезок времени, в течение которого Земля делает полный оборот вокруг своей оси</emphasis>.</p>
<p>2) <emphasis>Жанр – это устойчивая форма какого-либо произведения искусства</emphasis>.</p>
<p>3) <emphasis>Собака – это друг человека</emphasis>.</p>
<p>4) <emphasis>Творческое мышление – это мышление, которое обеспечивает решение творческих задач</emphasis>.</p>
<p>5) <emphasis>Революция – это крупное историческое событие, в результате которого в обществе меняется политическая власть</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.6. Операция деления понятия</p>
</title>
<p><strong>Деление понятия</strong> – это логическая операция, которая раскрывает его объём.</p>
<p>Деление понятия состоит из трёх частей: делимое понятие, результаты деления, основание деления (признак, по которому производится деление). Например, в следующем делении: «<emphasis>Люди бывают мужчинами и женщинами</emphasis>», – или, что то же самое: «<emphasis>Люди делятся на мужчин и женщин</emphasis>», – делимым является понятие «<emphasis>люди</emphasis>», результаты деления – это понятия «<emphasis>мужчины</emphasis>» и «<emphasis>женщины</emphasis>», а основание данного деления – пол, т. к. люди в нём разделены по половому признаку. В зависимости от основания деление может быть различным. Например: «<emphasis>Люди бывают высокими, низкими и среднего роста</emphasis> (основание деления – рост)», «<emphasis>Люди бывают монголоидами, европеоидами и негроидами</emphasis> (основание деления – раса)», «<emphasis>Люди бывают учителями, врачами, инженерами и т. д.</emphasis> (основание деления – профессия)». Иногда понятие делится <strong>дихотомически</strong> (с греч. – пополам) по типу: «A и не A». Например: «<emphasis>Люди бывают спортсменами и не спортсменами</emphasis>». Дихотомическое деление всегда правильное, т. е. в нём автоматически исключаются все возможные в делении ошибки, о которых речь пойдёт ниже.</p>
<p>Мы хорошо знаем, зачем нам нужна операция определения понятия: знакомство с новым предметом начинается с его определения. Теперь ответим на вопрос, какую роль в мышлении и языке выполняет операция деления понятия. Изучая разные науки, вы заметили, что ни одна из них не обходится без различных классификаций: разделений каких-то областей действительности на группы, части, виды и т. п. (классификация растений в ботанике, животных – в зоологии, химических элементов – в химии и т. д.). Однако любая классификация – это не что иное, как логическая операция деления понятия. Классификации могут быть как обширными, подробными, научными, так и простыми, обыденными, повседневными. Когда мы говорим: «<emphasis>Люди делятся на мужчин и женщин</emphasis>» или «<emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними и высшими</emphasis>», – то создаём пусть маленькую и простую, но классификацию. Итак, логическая операция деления понятия лежит в основе любой классификации, без которой не обходится ни научное, ни повседневное мышление.</p>
<p>Существует несколько логических правил деления. Нарушение хотя бы одного из них приводит к тому, что объём понятия не раскрывается и деление не достигает своей цели, являясь неверным. Рассмотрим эти правила и ошибки, возникающие при их нарушении:</p>
<p>1. <strong>Деление должно проводиться по одному основанию</strong>, т. е. при делении понятия следует придерживаться только одного выбранного признака. Например, в делении: «<emphasis>Люди бывают мужчинами, женщинами и учителями</emphasis>», – используются два разных основания: пол и профессия, что недопустимо. Ошибка, возникающая при нарушении этого правила, называется <strong>подменой основания</strong>.</p>
<p>В делении с подменой основания могут использоваться не только два разных основания, как в приведённом выше примере, но и больше. Например, в делении: «<emphasis>Люди бывают мужчинами, женщинами, китайцами и блондинами</emphasis>», – использованы три разных основания: пол, национальность и цвет волос, что, конечно же, тоже является ошибкой.</p>
<p>2. <strong>Деление должно быть полным</strong>, т. е. надо перечислить все возможные результаты деления: суммарный объём всех результатов деления должен быть равен объёму исходного делимого понятия.</p>
<p>Например, деление: «<emphasis>Учебные заведения бывают начальными и средними</emphasis>», – является <strong>неполным</strong>, т. к. не указан ещё один результат деления – «<emphasis>высшие учебные заведения</emphasis>». Но как быть, если надо перечислять не два или три, а десятки или сотни результатов деления.</p>
<p>В этом случае можно употреблять следующие понятия: <emphasis>и другие, и прочие, и так далее, и тому подобное</emphasis>, которые будут включать в себя не перечисленные результаты деления. Например: «<emphasis>Люди бывают русскими, немцами, китайцами, японцами и представителями других национальностей</emphasis>».</p>
<p>3. <strong>Результаты деления не должны пересекаться</strong>, т. е. понятия, представляющие собой результаты деления, должны быть несовместимыми, их объёмы не должны иметь общих элементов (на схеме Эйлера круги, обозначающие результаты деления, не должны соприкасаться). Например, в делении: «<emphasis>Страны мира делятся на северные, южные, восточные и западные</emphasis>», допущена ошибка – <strong>пересечение результатов деления</strong>. На первый взгляд, приведённое деление кажется безошибочным: оно проведено по одному основанию (сторона света) и является полным (все стороны света перечислены). Чтобы увидеть ошибку, надо рассуждать так. Возьмём какую-нибудь страну, например Канаду, и ответим на вопрос, является ли она северной. Конечно, является, т. к. расположена в северном полушарии Земли. А является ли Канада западной страной?</p>
<p>Да, потому что она расположена в западном полушарии. Таким образом, получается, что Канада – одновременно и северная, и западная страна, т. е. она является общим элементом объёмов понятий «<emphasis>северные страны</emphasis>» (С) и «<emphasis>западные страны</emphasis>» (З), а значит, эти понятия пересекаются. То же самое можно сказать и относительно понятий «<emphasis>южные страны</emphasis>» (Ю) и «<emphasis>восточные страны</emphasis>» (В). На схеме Эйлера результаты деления из нашего примера будут располагаться так (рис. 15):</p>
<image l:href="#_15.png"/>
<p>Вспомним, каждая классификация построена таким образом, что любой элемент, попадающий в одну её группу (часть, вид), ни в коем случае не попадает в другие. Это и есть следствие непересечения результатов деления (их взаимоисключения).</p>
<p>4. <strong>Деление должно быть последовательным</strong>, т. е. не допускающим пропусков и скачков. Рассмотрим следующее деление: «<emphasis>Леса бывают хвойными, лиственными, смешанными и сосновыми</emphasis>». Явно лишним здесь выглядит понятие «<emphasis>сосновые леса</emphasis>», в силу чего допущенная в делении ошибка напоминает подмену основания (см. первое правило). Однако основание в данном случае не менялось: деление было проведено по одному и тому же основанию – тип древесных листьев. Подмена основания присутствует в таком, например, делении: «<emphasis>Леса бывают хвойными, лиственными, смешанными, подмосковными и таёжными</emphasis>». Деление проведено по двум разным основаниям: тип древесных листьев и географическое местонахождение леса. Вернёмся к нашему первому примеру. Правильно было бы разделить леса на хвойные, лиственные и смешанные, а потом произвести второе деление – разделить хвойные леса на сосновые и еловые. Таким образом, надо было совершить два последовательных деления, а в приведённом примере второе деление пропущено, через него как бы перескочили, в результате чего два деления смешались в одно. Такая ошибка называется <strong>скачком в делении</strong>. Ещё раз отметим, что скачок в делении не следует путать с подменой основания. Например, в делении: «<emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними, высшими и университетами</emphasis>», – присутствует скачок, а в делении: «<emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними, высшими и коммерческими</emphasis>», – допущена подмена основания.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое деление понятия?</p>
<p>2. Какова структура деления? Что такое основание деления?</p>
<p>3. Какое деление называется дихотомическим? Попробуйте отметить достоинства и недостатки дихотомического деления.</p>
<p>4. Какую роль в научном и повседневном мышлении играет логическая операция деления понятия?</p>
<p>5. Каковы основные логические правила деления понятия? Какие ошибки возникают при их нарушении? Придумайте по три примера для каждой ошибки в делении понятия.</p>
<p>6. Почему дихотомическое деление понятия всегда безошибочно?</p>
<p>Каким образом оно исключает все возможные в делении ошибки?</p>
<p>7. Найдите ошибки в приведённых ниже примерах деления:</p>
<p>1) <emphasis>Транспорт бывает наземным, подземным, водным, воздушным, общественным и личным</emphasis>.</p>
<p>2) <emphasis>По темпераменту люди делятся на сангвиников, меланхоликов, флегматиков и холериков</emphasis>.</p>
<p>3) <emphasis>Геометрические фигуры делятся на плоские, объёмные, треугольники и квадраты</emphasis>.</p>
<p>4) <emphasis>Отбор в живой природе бывает искусственным или естественным</emphasis>.</p>
<p>5) <emphasis>Художественные романы бывают приключенческими, детективными, фантастическими, историческими, любовными и другими</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>1.7. Логическая сумма и логическое произведение</p>
</title>
<p><strong>Сложение понятий</strong> – это логическая операция объединения двух и более понятий, в результате которой образуется новое понятие с объёмом, охватывающим собой все элементы объёмов исходных понятий. Например, при сложении понятий «<emphasis>школьник</emphasis>» (Ш) и «<emphasis>спортсмен</emphasis>» (С) образуется новое понятие, в объём которого входят как все школьники, так и все спортсмены. Результат сложения понятий, часто называемый <strong>логической суммой</strong>, на схеме Эйлера изображается штриховкой (рис. 16).</p>
<image l:href="#_16.png"/>
<p><strong>Умножение понятий</strong> – это логическая операция объединения двух и более понятий, в результате которой образуется новое понятие с объёмом, охватывающим собой только совпадающие элементы объёмов исходных понятий. Например, при умножении понятий «<emphasis>школьник</emphasis>» (Ш) и «<emphasis>спортсмен</emphasis>» (С) образуется новое понятие, в объём которого входят только школьники, являющиеся спортсменами, и спортсмены, являющиеся школьниками. Результат умножения понятий, часто называемый <strong>логическим произведением</strong>, на схеме Эйлера изображается штриховкой (так же, как и результат сложения) (рис. 17).</p>
<image l:href="#_17.png"/>
<p>Мы привели примеры сложения и умножения понятий, которые находятся между собой в отношении пересечения: «<emphasis>школьник</emphasis>» и «<emphasis>спортсмен</emphasis>».</p>
<p>При других отношениях между понятиями результаты сложения и умножения (логическая сумма и логическое произведение), разумеется, будут иными. В приводимой ниже табл. 3 штриховкой показаны результаты сложения и умножения понятий во всех видах отношений между ними.</p>
<image l:href="#table_03.png"/>
<p>Результаты сложения понятий во всей первой строке табл. 3 (в равнозначности, пересечении и подчинении) полностью совпадают с результатами сложения во всей третьей строке табл. 3 (в соподчинении, противоположности и противоречии). А результаты умножения понятий во всей второй строке табл. 3 (в равнозначности, пересечении и подчинении), наоборот, полностью не совпадают с результатами умножения во всей четвёртой строке табл. 3 (в соподчинении, противоположности и противоречии).</p>
<p>Кроме того, результаты сложения понятий, при сравнении их с результатами умножения, полностью совпадают только в случае равнозначности, частично – в пересечении и совершенно не совпадают в соподчинении, противоположности и противоречии (в этих трёх случаях результатом умножения является нулевое или пустое понятие). В отношении подчинения результатом сложения является родовое понятие, а умножения – видовое.</p>
<p>Как правило, в естественном языке (том, на котором мы общаемся) результат сложения понятий выражается союзом «или», а умножения – союзом «и». В результате сложения понятий «<emphasis>школьник</emphasis>» и «<emphasis>спортсмен</emphasis>» образуется новое понятие, в объём которого входит любой человек, если он является или школьником, или спортсменом, а в результате умножения этих понятий в объём нового понятия входит любой человек, если он является и школьником, и спортсменом одновременно.</p>
<p>О возможных разночтениях при употреблении союзов «или<strong>»</strong> и «и<strong>»</strong> говорит Виталий Иванович Свинцов в уже упоминавшемся нами учебнике по логике: «Что касается союзов «или» и «и», то нужно отметить их многозначность, способную в известных ситуациях создавать достаточно неопределённое представление о характере связи между некоторыми исходными понятиями. Удачна ли, например, следующая формулировка одного из правил пользования городским транспортом: «<emphasis>Безбилетный проезд</emphasis> и <emphasis>бесплатный провоз</emphasis> багажа наказывается штрафом»? Представим себе два подмножества, которые могут быть выделены во множестве пассажиров-нарушителей. В одно из них войдут пассажиры, не взявшие билета, в другое – не оплатившие провоз багажа. Если союз «и» рассматривать как показатель логического умножения, то придётся признать, что штраф должен быть наложен только на тех пассажиров, которые совершили сразу два проступка (но не какой-то один из них). Разумеется, житейский смысл ситуации, предусмотренной данным правилом, настолько ясен, что всякие разночтения этой формулировки, вероятно, были бы признаны казуистикой, но всё же использование союза «или» здесь следует признать предпочтительным»<a l:href="#n3" type="note">[3]</a>.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое логическая сумма и логическое произведение?</p>
<p>2. Возьмите три пары каких-нибудь понятий и проделайте с ними логические операции сложения и умножения, иллюстрируя их результаты с помощью круговых схем Эйлера.</p>
<p>3. Каковы результаты сложения и умножения понятий во всех случаях отношений между ними? Могут ли эти результаты полностью совпадать? Может ли логическая сумма или логическое произведение быть нулевым понятием?</p>
<p>4. Какой союз естественного языка является, как правило, выражением результата сложения понятий, какой – умножения? Проиллюстрируйте свой ответ самостоятельно подобранными примерами.</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Глава 2</p>
<p>Суждение</p>
</title>
<section>
<title>
<p>2.1. Суждение как форма мышления</p>
</title>
<p><strong>Суждение</strong> (<strong>высказывание</strong>) – это форма мышления, в которой что-либо утверждается или отрицается. Например: <emphasis>«Все сосны являются деревьями», «Некоторые люди – это спортсмены», «Ни один кит – не рыба», «Некоторые животные не являются хищниками»</emphasis>.</p>
<p>Рассмотрим несколько важных свойств суждения, которые в то же время отличают его от понятия:</p>
<p>1. Любое суждение состоит из понятий, связанных между собой.</p>
<p>Например, если связать понятия «<emphasis>карась</emphasis>» и «<emphasis>рыба</emphasis>», то могут получиться суждения: «<emphasis>Все караси являются рыбами», «Некоторые рыбы являются карасями»</emphasis>.</p>
<p>2. Любое суждение выражается в форме предложения (вспомним, понятие выражается словом или словосочетанием). Однако не всякое предложение может выражать суждение. Как известно, предложения бывают повествовательными, вопросительными и восклицательными. В вопросительных и восклицательных предложениях ничего не утверждается и не отрицается, поэтому они не могут выражать собой суждение. Повествовательное предложение, наоборот, всегда что-либо утверждает или отрицает, в силу чего суждение выражается в форме повествовательного предложения. Тем не менее есть такие вопросительные и восклицательные предложения, которые только по форме являются вопросами и восклицаниями, а по смыслу что-то утверждают или отрицают. Они называются <strong>риторическими</strong>. Например, известное высказывание: «<emphasis>И какой же русский не любит быстрой езды?</emphasis>» – представляет собой риторическое вопросительное предложение (риторический вопрос), т. к. в нём в форме вопроса утверждается, что всякий русский любит быструю езду.</p>
<p>В подобном вопросе заключено суждение. То же самое можно сказать о риторических восклицаниях. Например, в высказывании: «<emphasis>Попробуй найти чёрную кошку в тёмной комнате, если её там нет!</emphasis>» – в форме восклицательного предложения утверждается мысль о невозможности предложенного действия, в силу чего данное восклицание выражает собой суждение. Понятно, что не риторический, а настоящий вопрос, например: «<emphasis>Как тебя зовут?</emphasis>» – не выражает суждение, точно так же, как не выражает его настоящее, а не риторическое восклицание, например: «<emphasis>Прощай, свободная стихия!».</emphasis></p>
<p>3. Любое суждение является истинным или ложным. Если суждение соответствует действительности, оно истинное, а если не соответствует – ложное. Например, суждение: «<emphasis>Все розы – это цветы</emphasis>», – является истинным, а суждение: «<emphasis>Все мухи – это птицы</emphasis>», – ложным. Надо отметить, что понятия, в отличие от суждений, не могут быть истинными или ложными. Невозможно, например, утверждать, что понятие «<emphasis>школа</emphasis>» – истинное, а понятие «<emphasis>институт</emphasis>» – ложное, понятие «<emphasis>звезда</emphasis>» – истинное, а понятие «<emphasis>планета</emphasis>» – ложное и т. п. Но разве понятия «<emphasis>Змей Горыныч</emphasis>», «<emphasis>Кощей Бессмертный</emphasis>», «<emphasis>вечный двигатель</emphasis>» не ложные? Нет, эти понятия являются нулевыми (пустыми), но не истинными и не ложными. Вспомним, понятие – это форма мышления, которая обозначает какой-либо объект, – и именно поэтому не может быть истинным или ложным. Истинность или ложность – это всегда характеристика какого-то высказывания, утверждения или отрицания, поэтому она применима только к суждениям, но не к понятиям. Поскольку любое суждение принимает одно из двух значений – истины или лжи – то аристотелевская логика также часто называется <strong>двузначной логикой</strong>.</p>
<p>4. Суждения бывают простыми и сложными. Сложные суждения состоят из простых, соединённых каким-либо союзом.</p>
<p>Как видим, суждение – это более сложная форма мышления по сравнению с понятием. Неудивительно поэтому, что суждение имеет определённую структуру, в которой можно выделить четыре части:</p>
<p>1. <strong>Субъект</strong> (обозначается латинской буквой <emphasis>S</emphasis>) – это то, о чём идёт речь в суждении. Например, в суждении: «<emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis>», – речь идёт об учебниках, поэтому субъектом данного суждения выступает понятие «<emphasis>учебники</emphasis>».</p>
<p>2. <strong>Предикат</strong> (обозначается латинской буквой <emphasis>Р</emphasis>) – это то, что говорится о субъекте. Например, в том же суждении: «<emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis>», – о субъекте (об учебниках) говорится, что они – книги, поэтому предикатом данного суждения выступает понятие «<emphasis>книги</emphasis>».</p>
<p>3. <strong>Связка</strong> – это то, что соединяет субъект и предикат. В роли связки могут быть слова «есть», «является», «это» и т. п.</p>
<p><strong>4. Квантор</strong> – это указатель на объём субъекта. В роли квантора могут быть слова «все», «некоторые», «ни один» и т. п.</p>
<p>Рассмотрим суждение: «<emphasis>Некоторые люди являются спортсменами</emphasis>». В нём субъектом выступает понятие «<emphasis>люди</emphasis>», предикатом – понятие «<emphasis>спортсмены</emphasis>», роль связки играет слово «<emphasis>являются</emphasis>», а слово «<emphasis>некоторые</emphasis>» представляет собой квантор. Если в каком-то суждении отсутствует связка или квантор, то они всё равно подразумеваются. Например, в суждении: «<emphasis>Тигры – это хищники</emphasis>», – квантор отсутствует, но он подразумевается – это слово «все». С помощью условных обозначений субъекта и предиката можно отбросить содержание суждения и оставить только его логическую форму.</p>
<p>Например, если у суждения: «<emphasis>Все прямоугольники – это геометрические фигуры</emphasis>», – отбросить содержание и оставить форму, то получится: «Все <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р</emphasis>». Логическая форма суждения: «<emphasis>Некоторые животные не являются млекопитающими</emphasis>», – «Некоторые <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>Р</emphasis>».</p>
<p>Субъект и предикат любого суждения всегда представляют собой какие-либо понятия, которые, как мы уже знаем, могут находиться в различных отношениях между собой. Между субъектом и предикатом суждения могут быть следующие отношения.</p>
<p>1. <strong>Равнозначность</strong>. В суждении: «<emphasis>Все квадраты – это равносторонние прямоугольники</emphasis>», – субъект «<emphasis>квадраты</emphasis>» и предикат «<emphasis>равносторонние прямоугольники</emphasis>» находятся в отношении равнозначности, потому что представляют собой равнозначные понятия (квадрат – это обязательно равносторонний прямоугольник, <emphasis>S</emphasis> = <emphasis>P</emphasis> а равносторонний прямоугольник – это обязательно квадрат) (рис. 18).</p>
<image l:href="#_18.png"/>
<p>2. <strong>Пересечение</strong>. В суждении:</p>
<p>«<emphasis>Некоторые писатели – это американцы</emphasis>», – субъект «<emphasis>писатели</emphasis>» и предикат «<emphasis>американцы</emphasis>» находятся в отношении пересечения, т. к. являются пересекающимися понятиями (писатель может быть американцем и может им не быть, и американец может быть писателем, но также может им не быть) (рис. 19).</p>
<image l:href="#_19.png"/>
<p>3. <strong>Подчинение</strong>. В суждении:</p>
<p>«<emphasis>Все тигры – это хищники</emphasis>», – субъект «<emphasis>тигры</emphasis>» и предикат «<emphasis>хищники</emphasis>» находятся в отношении подчинения, потому что представляют собой видовое и родовое понятия (тигр – это обязательно хищник, но хищник не обязательно тигр). Так же в суждении: «<emphasis>Некоторые хищники являются тиграми</emphasis>», – субъект «<emphasis>хищники</emphasis>» и предикат «<emphasis>тигры</emphasis>» находятся в отношении подчинения, будучи родовым и видовым понятиями. Итак, в случае подчинения между субъектом и предикатом суждения возможны два варианта отношений: объём субъекта полностью включается в объём предиката (рис. 20, <emphasis>a</emphasis>), или наоборот (рис. 20, <emphasis>б</emphasis>).</p>
<image l:href="#_20.png"/>
<p>4. <strong>Несовместимость</strong>. В суждении: «<emphasis>Все планеты не являются звёздами</emphasis>», – субъект «<emphasis>планеты</emphasis>» и предикат «<emphasis>звёзды</emphasis>» находятся в отношении несовместимости, т. к. являются несовместимыми (соподчинёнными) понятиями (ни одна планета не может быть звездой, и ни одна звезда не может быть планетой) (рис. 21).</p>
<image l:href="#_21.png"/>
<p>Чтобы установить, в каком отношении находятся субъект и предикат того или иного суждения, надо сначала установить, какое понятие данного суждения является субъектом, а какое – предикатом. Например, надо определить отношение между субъектом и предикатом в суждении: «<emphasis>Некоторые военнослужащие являются россиянами</emphasis>». Сначала находим субъект суждения, – это понятие «<emphasis>военнослужащие</emphasis>»; затем устанавливаем его предикат, – это понятие «<emphasis>россияне</emphasis>». Понятия «<emphasis>военнослужащие</emphasis>» и «<emphasis>россияне</emphasis>» находятся в отношении пересечения (военнослужащий может быть россиянином и может им не быть, и россиянин может как быть, так и не быть военнослужащим). Следовательно, в указанном суждении субъект и предикат пересекаются. Точно так же в суждении: «<emphasis>Все планеты – это небесные тела</emphasis>», – субъект и предикат находятся в отношении подчинения, а в суждении: «<emphasis>Ни один кит не является рыбой</emphasis>», – субъект и предикат несовместимы.</p>
<p>Как правило, все суждения подразделяют на три вида:</p>
<p>1. <strong>Атрибутивные суждения</strong> (от лат. <emphasis>attributum</emphasis> – атрибут) – это суждения, в которых предикат представляет собой какой-либо существенный, неотъемлемый признак субъекта. Например, суждение: «<emphasis>Все воробьи – это птицы</emphasis>», – атрибутивное, потому что его предикат является неотъемлемым признаком субъекта: быть птицей – это главный признак воробья, его атрибут, без которого он не будет самим собой (если некий объект не птица, то он обязательно и не воробей). Надо отметить, что в атрибутивном суждении не обязательно предикат является атрибутом субъекта, может быть и наоборот – субъект представляет собой атрибут предиката. Например, в суждении: «<emphasis>Некоторые птицы – это воробьи</emphasis>» (как видим, по сравнению с вышеприведённым примером, субъект и предикат поменялись местами), субъект является неотъемлемым признаком (атрибутом) предиката. Однако эти суждения всегда можно формально изменить таким образом, что предикат станет атрибутом субъекта. Поэтому атрибутивными обычно называются те суждения, в которых предикат является атрибутом субъекта.</p>
<p>2. <strong>Экзистенциальные суждения</strong> (от лат. <emphasis>existentia</emphasis> – существование) – это суждения, в которых предикат указывает на существование или несуществование субъекта. Например, суждение: «<emphasis>Вечных двигателей не бывает</emphasis>», – является экзистенциальным, т. к. его предикат «<emphasis>не бывает</emphasis>» свидетельствует о несуществовании субъекта (вернее –предмета, который обозначен субъектом).</p>
<p>3. <strong>Релятивные суждения</strong> (от лат. <emphasis>relativus</emphasis> – относительный) – это суждения, в которых предикат выражает собой какое-то отношение к субъекту. Например, суждение: «<emphasis>Москва основана раньше Санкт-Петербурга</emphasis>»,– является релятивным, потому что его предикат «<emphasis>основана раньше Санкт-Петербурга</emphasis>» указывает на временное (возрастное) отношение одного города и соответствующего понятия к другому городу и соответствующему понятию, представляющему собой субъект суждения.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое суждение? Каковы его основные свойства и отличия от понятия?</p>
<p>2. В каких языковых формах выражается суждение? Почему вопросительные и восклицательные предложения не могут выражать собой суждения? Что такое риторические вопросы и риторические восклицания? Могут ли они быть формой выражения суждений?</p>
<p>3. Найдите в приведённых ниже выражениях языковые формы суждений:</p>
<p>1) <emphasis>Неужели ты не знал, что Земля вращается вокруг Солнца?</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Прощай, немытая Россия!</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Кто написал философский трактат «Критика чистого разума»?</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Логика появилась примерно в V в. до н. э. в Древней Греции.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Первый президент Америки.</emphasis></p>
<p>6) <emphasis>Разворачивайтесь в марше!</emphasis></p>
<p>7) <emphasis>Мы все учились понемногу…</emphasis></p>
<p>8) <emphasis>Попробуй-ка двигаться со скоростью света!</emphasis></p>
<p>4. Почему понятия в отличие от суждений не могут быть истинными или ложными? Что такое двузначная логика?</p>
<p>5. Какова структура суждения? Придумайте пять суждений и укажите в каждом из них субъект, предикат, связку и квантор.</p>
<p>6. В каких отношениях могут быть субъект и предикат суждения? Приведите по три примера для каждого случая отношений между субъектом и предикатом: равнозначности, пересечения, подчинения, несовместимости.</p>
<p>7. Определите отношения между субъектом и предикатом и изобразите их с помощью круговых схем Эйлера для следующих суждений:</p>
<p>1) <emphasis>Все бактерии являются живыми организмами.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Некоторые русские писатели – это всемирно известные люди.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Учебники не могут быть развлекательными книгами.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Антарктида представляет собой ледовый материк.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Некоторые грибы несъедобны.</emphasis></p>
<p>8. Что такое атрибутивные, экзистенциальные и релятивные суждения? Приведите, самостоятельно подобрав, по пять примеров для атрибутивных, экзистенциальных и релятивных суждений.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.2. Простые суждения</p>
</title>
<p>Если в суждении присутствуют один субъект и один предикат, то оно является простым. Все простые суждения по объёму субъекта и качеству связки делятся на четыре вида. Объём субъекта может быть общим («все») и частным («некоторые»), а связка может быть утвердительной («есть») и отрицательной («не есть»):</p>
<p>Объём субъекта ……………… «все» «некоторые»</p>
<p>Качество связки ……………… «есть» «не есть»</p>
<p>Как видим, на основе объёма субъекта и качества связки можно выделить только четыре комбинации, которыми исчерпываются все виды простых суждений: «все – есть», «некоторые – есть», «все – не есть», «некоторые – не есть». Каждый из этих видов имеет своё название и условное обозначение:</p>
<p>1. <strong>Общеутвердительные суждения</strong> (обозначаются латинской буквой <emphasis>A</emphasis>) – это суждения с общим объёмом субъекта и утвердительной связкой: «Все <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р</emphasis>». Например: «<emphasis>Все школьники являются учащимися</emphasis>».</p>
<p>2. <strong>Частноутвердительные суждения</strong> (обозначаются латинской буквой <emphasis>I</emphasis>) – это суждения с частным объёмом субъекта и утвердительной связкой: «Некоторые <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>Р</emphasis>». Например: «<emphasis>Некоторые животные являются хищниками</emphasis>».</p>
<p>3. <strong>Общеотрицательные суждения</strong> (обозначаются латинской буквой <emphasis>E</emphasis>) – это суждения с общим объёмом субъекта и отрицательной связкой: «Все <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>Р</emphasis> (или «Ни одно <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>Р</emphasis>»). Например: «<emphasis>Все планеты не являются звёздами</emphasis>», «<emphasis>Ни одна планета не является звездой</emphasis>».</p>
<p>4. <strong>Частноотрицательные суждения</strong> (обозначаются латинской буквой <emphasis>O</emphasis>) – это суждения с частным объёмом субъекта и отрицательной связкой: «Некоторые <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>Р</emphasis>». Например: «<emphasis>Некоторые грибы не являются съедобными</emphasis>».</p>
<p>Далее следует ответить на вопрос, к каким суждениям – общим или частным – следует относить суждения с единичным объёмом субъекта (т. е. те суждения, в которых субъект представляет собой единичное понятие), например: «<emphasis>Солнце – это небесное тело», «Москва основана в 1147 г.», «Антарктида – это один из материков Земли».</emphasis> Суждение является общим, если речь в нём идёт обо всём объёме субъекта, и частным, если речь идёт о части объёма субъекта. В суждениях с единичным объёмом субъекта речь идёт обо всём объёме субъекта (в приведённых примерах – обо всём Солнце, обо всей Москве, обо всей Антарктиде). Таким образом, суждения, в которых субъект является единичным понятием, считаются общими (общеутвердительными или общеотрицательными). Так, три приведённых выше суждения – общеутвердительные, а суждение: «<emphasis>Известный итальянский учёный эпохи Возрождения Галилео Галилей не является автором теории электромагнитного поля</emphasis>», – общеотрицательное.</p>
<p>В дальнейшем будем говорить о видах простых суждений, не употребляя их длинных названий, с помощью условных обозначений – латинских букв <emphasis>A, I, E, O</emphasis>. Эти буквы, взятые из двух латинских слов: <emphasis><strong>a</strong>ff<strong>i</strong>rmo</emphasis> – утверждать и <emphasis>n<strong>e</strong>g<strong>o</strong></emphasis> – отрицать, были предложены в качестве обозначения видов простых суждений ещё в Средние века.</p>
<p>Важно отметить, что в каждом из видов простых суждений субъект и предикат находятся в определённых отношениях. Так, общий объём субъекта и утвердительная связка суждений вида <emphasis>A</emphasis> приводят к тому, что в них субъект и предикат могут быть в отношениях равнозначности или подчинения (других отношений между субъектом и предикатом в суждениях вида <emphasis>A</emphasis> быть не может). Например, в суждении: «<emphasis>Все квадраты (S) – это равносторонние прямоугольники (Р)</emphasis>», – субъект и предикат находятся в отношении равнозначности, а в суждении: «<emphasis>Все киты (S) – это млекопитающие животные (Р)</emphasis>», – в отношении подчинения.</p>
<p>Частный объём субъекта и утвердительная связка суждений вида <emphasis>I</emphasis> обусловливают то, что в них субъект и предикат могут быть в отношениях пересечения или подчинения (но не в других). Например, в суждении: «<emphasis>Некоторые спортсмены (S) – это негры (Р)</emphasis>», – субъект и предикат находятся в отношении пересечения, а в суждении: «<emphasis>Некоторые деревья (S) – это сосны (Р)</emphasis>», – в отношении подчинения.</p>
<p>Общий объём субъекта и отрицательная связка суждений вида <emphasis>E</emphasis> приводят к тому, что в них субъект и предикат находятся только в отношении несовместимости. Например, в суждениях: «<emphasis>Все киты (S) – это не рыбы (Р)», «Все планеты (S) не являются звёздами (Р)», «Все треугольники (S) – это не квадраты (Р)</emphasis>», – субъект и предикат несовместимы.</p>
<p>Частный объём субъекта и отрицательная связка суждений вида <emphasis>O</emphasis> обусловливают то, что в них субъект и предикат, так же как и в суждениях вида <emphasis>I</emphasis>, могут быть только в отношениях пересечения и подчинения. Читатель без труда сможет подобрать примеры суждений вида <emphasis>O</emphasis>, в которых субъект и предикат находятся в этих отношениях.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое простое суждение?</p>
<p>2. На каком основании простые суждения подразделяются на виды? Почему они делятся именно на четыре вида?</p>
<p>3. Охарактеризуйте все виды простых суждений: название, структура, условное обозначение. Придумайте пример для каждого из них. К каким суждениям – общим или частным – относятся суждения с единичным объёмом субъекта?</p>
<p>4. Откуда взяты буквы для обозначения видов простых суждений?</p>
<p>5. В каких отношениях могут быть субъект и предикат в каждом из видов простых суждений? Подумайте, почему в суждениях вида <emphasis>A</emphasis> субъект и предикат не могут пересекаться или быть несовместимыми? Почему в суждениях вида <emphasis>I</emphasis> субъект и предикат не могут находиться в отношениях равнозначности или несовместимости? Почему в суждениях вида <emphasis>E</emphasis> субъект и предикат не могут быть равнозначными, пересекающимися или подчинёнными? Почему в суждениях вида <emphasis>O</emphasis> субъект и предикат не могут находиться в отношении равнозначности или несовместимости? Изобразите кругами Эйлера возможные отношения между субъектом и предикатом во всех видах простых суждений.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.3. Распределённые и нераспределённые термины</p>
</title>
<p><strong>Терминами суждения</strong> называются его субъект и предикат.</p>
<p>Термин считается <strong>распределённым</strong> (развёрнутым, исчерпанным, взятым в полном объёме), если в суждении речь идёт обо всех объектах, входящих в объём этого термина. Распределённый термин обозначается знаком «+», а на схемах Эйлера изображается полным кругом (кругом, который не содержит в себе другого круга и не пересекается с другим кругом) (рис. 22).</p>
<image l:href="#_22.png"/>
<p>Термин считается <strong>нераспределённым</strong> (неразвёрнутым, неисчерпанным, взятым не в полном объёме), если в суждении речь идёт не обо всех объектах, входящих в объём этого термина. Нераспределённый термин обозначается знаком «–», а на схемах Эйлера изображается неполным кругом (кругом, который содержит в себе другой круг (рис. 23, <emphasis>a</emphasis>) или пересекается с другим кругом (рис. 23, <emphasis>б</emphasis>).</p>
<image l:href="#_23.png"/>
<p>Например, в суждении: «<emphasis>Все акулы (S) являются хищниками (Р)</emphasis>», – речь идёт обо всех акулах, значит, субъект этого суждения распределён.</p>
<p>Однако в данном суждении речь идёт не обо всех хищниках, а только о части хищников (именно о тех, которые являются акулами), следовательно, предикат указанного суждения нераспределён. Изобразив отношения между субъектом и предикатом (которые находятся в отношении подчинения) рассмотренного суждения схемами Эйлера, увидим, что распределённому термину (субъекту «<emphasis>акулы</emphasis>») соответствует полный круг, а нераспределённому (предикату «<emphasis>хищники</emphasis>») – неполный (попадающий в него круг субъекта как бы вырезает из него какую-то часть):</p>
<p>Распределённость терминов в простых суждениях может быть различной в зависимости от вида суждения и характера отношений между его субъектом и предикатом. В табл. 4 представлены все случаи распределённости терминов в простых суждениях:</p>
<image l:href="#table_04-1.png"/>
<image l:href="#table_04-2.png"/>
<p>Здесь рассмотрены все четыре вида простых суждений и все возможные случаи отношений между субъектом и предикатом в них (см. раздел 2. 2). Обратите внимание на суждения вида <emphasis>O</emphasis>, в котором субъект и предикат находятся в отношении пересечения. Несмотря на пересекающиеся круги на схеме Эйлера, субъект данного суждения нераспределён, а предикат распределён. Почему так получается? Выше мы говорили о том, что пересекающиеся на схеме круги Эйлера обозначают нераспределённые термины. Штриховкой показана та часть субъекта, о которой идёт речь в суждении (в данном случае – о школьниках, которые спортсменами не являются), в силу чего круг, обозначающий на схеме Эйлера предикат, остался полным (круг, обозначающий субъект, не отрезает от него какую-то часть, как это происходит в суждении вида <emphasis>I</emphasis>, где субъект и предикат находятся в отношении пересечения).</p>
<p>Итак, мы видим, что субъект всегда распределён в суждениях вида <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>E</emphasis> и всегда не распределён в суждениях вида <emphasis>I</emphasis> и <emphasis>O</emphasis>, а предикат всегда распределён в суждениях вида <emphasis>E</emphasis> и <emphasis>O</emphasis>, но в суждениях вида <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>I</emphasis> он может быть как распределённым, так и нераспределённым в зависимости от характера отношений между ним и субъектом в этих суждениях.</p>
<p>Проще всего устанавливать распределённость терминов в простых суждениях с помощью схем Эйлера (все случаи распределённости из таблицы запоминать совсем не обязательно). Достаточно уметь определять вид отношений между субъектом и предикатом в предложенном суждении и изображать их круговыми схемами. Далее ещё проще – полный круг, как уже говорилось, соответствует распределённому термину, а неполный – нераспределённому. Например, требуется установить распределённость терминов в суждении: «<emphasis>Некоторые русские писатели – это всемирно известные люди</emphasis>». Сначала найдём в этом суждении субъект и предикат: «<emphasis>русские писатели</emphasis>» – субъект, «<emphasis>всемирно известные люди</emphasis>» – предикат. Теперь установим, в каком они отношении. Русский писатель может как быть, так и не быть всемирно известным человеком, и всемирно известный человек может как быть, так и не быть русским писателем, следовательно, субъект и предикат указанного суждения находятся в отношении пересечения. Изобразим это отношение на схеме Эйлера, заштриховав ту часть, о которой идёт речь в суждении (рис. 25):</p>
<image l:href="#_25.png"/>
<p>И субъект, и предикат изображаются неполными кругами (у каждого из них как бы отрезана какая-то часть), следовательно, оба термина предложенного суждения нераспределены (<emphasis>S</emphasis> –, <emphasis>P</emphasis> –).</p>
<p>Рассмотрим ещё один пример. Надо установить распределённость терминов в суждении: «<emphasis>Некоторые люди – это спортсмены</emphasis>». Найдя в этом суждении субъект и предикат: «<emphasis>люди</emphasis>» – субъект, «<emphasis>спортсмены</emphasis>» – предикат, и установив отношение между ними – подчинение, изобразим его на схеме Эйлера, заштриховав ту часть, о которой идёт речь в суждении (рис. 26):</p>
<image l:href="#_26.png"/>
<p>Круг, обозначающий предикат, является полным, а круг, соответствующий субъекту, – неполным (круг предиката как бы вырезает из него какую-то часть). Таким образом, в данном суждении субъект нераспределён, а предикат распределён (<emphasis>S</emphasis> –, <emphasis>P</emphasis> –).</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. В каком случае термин суждения считается распределённым, а в каком – нераспределённым? Как с помощью круговых схем Эйлера можно установить распределённость терминов в простом суждении?</p>
<p>2. Какова распределённость терминов во всех видах простых суждений и во всех случаях отношений между их субъектом и предикатом?</p>
<p>3. С помощью схем Эйлера установите распределённость терминов в следующих суждениях:</p>
<p>1) <emphasis>Все насекомые являются живыми организмами.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Некоторые книги – это учебники.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Некоторые учащиеся не являются успевающими.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Все города – это населённые пункты.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Ни одна рыба не является млекопитающим.</emphasis></p>
<p>6) <emphasis>Некоторые древние греки являются знаменитыми учёными.</emphasis></p>
<p>7) <emphasis>Некоторые небесные тела – это звёзды.</emphasis></p>
<p>8) <emphasis>Все ромбы с прямыми углами – это квадраты.</emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.4. Преобразование простого суждения</p>
</title>
<p>Существует три способа преобразования, т. е. изменения формы, простых суждений: обращение, превращение и противопоставление предикату.</p>
<p><strong>Обращение</strong> (<strong>конверсия</strong>) – это преобразование простого суждения, при котором субъект и предикат меняются местами. Например, суждение: «<emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis>», – преобразуется путём обращения в суждение: «<emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis>». Здесь может возникнуть вопрос, почему исходное суждение начинается с квантора «<emphasis>все</emphasis>», а новое – с квантора «<emphasis>некоторые</emphasis>»? Этот вопрос, на первый взгляд, кажется странным, ведь нельзя же сказать: «<emphasis>Все рыбы являются акулами</emphasis>», – следовательно, единственное, что остаётся, это: «<emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis>». Однако в данном случае, мы обратились к содержанию суждения и по смыслу поменяли квантор «<emphasis>все</emphasis>» на квантор «<emphasis>некоторые</emphasis>»; а логика, как уже говорилось, отвлекается от содержания мышления и занимается только его формой. Поэтому обращение суждения: «<emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis>», – можно выполнить формально, не обращаясь к его содержанию (смыслу). Для этого установим распределённость терминов в этом суждении с помощью круговой схемы. Термины суждения, т. е. субъект «<emphasis>акулы</emphasis>» и предикат «<emphasis>рыбы</emphasis>», находятся в данном случае в отношении подчинения (рис. 27):</p>
<image l:href="#_27.png"/>
<p>На круговой схеме видно, что субъект распределён (полный круг), а предикат нераспределён (неполный круг). Вспомнив, что термин распределён, когда речь идёт обо всех входящих в него предметах, и нераспределён, когда – не обо всех, мы автоматически мысленно ставим перед термином «<emphasis>акулы</emphasis>» квантор «<emphasis>все</emphasis>», а перед термином «<emphasis>рыбы</emphasis>» квантор «<emphasis>некоторые</emphasis>». Делая обращение указанного суждения, т. е. меняя местами его субъект и предикат и начиная новое суждение с термина «<emphasis>рыбы</emphasis>», мы опять же автоматически снабжаем его квантором «<emphasis>некоторые</emphasis>», не задумываясь о содержании исходного и нового суждений, и получаем безошибочный вариант: «<emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis>». Возможно, всё это покажется чрезмерным усложнением элементарной операции, однако, как увидим далее, в иных случаях преобразование суждений сделать непросто без использования распределённости терминов и круговых схем.</p>
<p>Обратим внимание на то, что в рассмотренном выше примере исходное суждение было вида <emphasis>A</emphasis>, а новое – вида <emphasis>I</emphasis>, т. е. операция обращения привела к смене вида простого суждения. При этом, конечно же, поменялась его форма, но не поменялось содержание, ведь в суждениях: «<emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis>» и «<emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis>», – речь идёт об одном и том же. В табл. 5 представлены все случаи обращения в зависимости от вида простого суждения и характера отношений между его субъектом и предикатом:</p>
<image l:href="#table_05.png"/>
<p>Суждение вида <emphasis>A</emphasis> обращается или в само себя, или в суждение вида <emphasis>I</emphasis>. Суждение вида <emphasis>I</emphasis> обращается или в само себя, или в суждение вида <emphasis>A</emphasis>. Суждение вида <emphasis>E</emphasis> всегда обращается в само себя, а суждение вида <emphasis>O</emphasis> не поддаётся обращению.</p>
<p>Второй способ преобразования простых суждений, называемый <strong>превращением</strong> (<strong>обверсией</strong>), заключается в том, что у суждения меняется связка: положительная на отрицательную, или наоборот. При этом предикат суждения заменяется противоречащим понятием (т. е. перед предикатом ставится частица «не»). Например, то же самое суждение, которое мы рассматривали в качестве примера для обращения: «<emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis>», – преобразуется путём превращения в суждение: «<emphasis>Все акулы не являются не рыбами</emphasis>». Это суждение может показаться странным, ведь обычно так не говорят, хотя на самом деле перед нами более короткая формулировка той мысли, что ни одна акула не может быть таким существом, которое не является рыбой, или что множество всех акул исключается из множества всех существ, которые не являются рыбами. Субъект «<emphasis>акулы</emphasis>» и предикат «<emphasis>не рыбы</emphasis>» суждения, получившегося в результате превращения, находятся в отношении несовместимости.</p>
<p>Приведённый пример превращения демонстрирует важную логическую закономерность: любое утверждение равно двойному отрицанию, и наоборот. Как видим, исходное суждение вида <emphasis>A</emphasis> в результате превращения стало суждением вида <emphasis>E</emphasis>. В отличие от обращения превращение не зависит от характера отношений между субъектом и предикатом простого суждения. Поэтому суждение вида <emphasis>A</emphasis> всегда превращается в суждение вида <emphasis>E</emphasis>, а суждение вида <emphasis>E</emphasis> – в суждение вида <emphasis>A</emphasis>. Суждение вида <emphasis>I</emphasis> всегда превращается в суждение вида <emphasis>O</emphasis>, а суждение вида <emphasis>O</emphasis> – в суждение вида <emphasis>I</emphasis> (рис. 28).</p>
<image l:href="#_28.png"/>
<p>Третий способ преобразования простых суждений – <strong>противопоставление предикату</strong> – состоит в том, что сначала суждение подвергается превращению, а потом обращению. Например, чтобы путём противопоставления предикату преобразовать суждение: «<emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis>», – надо сначала подвергнуть его превращению. Получится: «<emphasis>Все акулы не являются не рыбами</emphasis>». Теперь надо совершить обращение с получившимся суждением, т. е. поменять местами его субъект «<emphasis>акулы</emphasis>» и предикат «<emphasis>не рыбы</emphasis>». Чтобы не ошибиться, вновь прибегнем к установлению распределённости терминов с помощью круговой схемы (субъект и предикат в этом суждении находятся в отношении несовместимости) (рис. 29):</p>
<image l:href="#_29.png"/>
<p>На круговой схеме видно, что и субъект, и предикат распределены (и тому, и другому термину соответствует полный круг), следовательно, мы должны сопроводить как субъект, так и предикат квантором «<emphasis>все</emphasis>». После этого совершим обращение с суждением: «<emphasis>Все акулы не являются не рыбами</emphasis>». Получится: «<emphasis>Все не рыбы не являются акулами</emphasis>». Суждение звучит непривычно, однако это – более короткая формулировка той мысли, что если какое-то существо не является рыбой, то оно никак не может быть акулой, или что все существа, которые не являются рыбами, автоматически не могут быть и акулами в том числе. Обращение можно было сделать и проще, посмотрев в табл. 5 для обращения, которая приведена выше. Увидев, что суждение вида <emphasis>E</emphasis> всегда обращается в само себя, мы могли, не используя круговой схемы и не устанавливая распределённости терминов, сразу поставить перед предикатом «<emphasis>не рыбы</emphasis>» квантор «<emphasis>все</emphasis>». В данном случае был предложен другой способ, чтобы показать, что вполне можно обойтись без табл. для обращения, и запоминать её совсем необязательно. Здесь происходит примерно то же самое, что и в математике: можно запоминать различные формулы, но можно обойтись и без запоминания, т. к. любую формулу нетрудно вывести самостоятельно.</p>
<p>Все три операции преобразования простых суждений проще всего совершать с помощью круговых схем. Для этого надо изобразить три термина: субъект, предикат и понятие, противоречащее предикату (непредикат). Потом следует установить их распределённость, и из получившейся схемы Эйлера будут вытекать четыре суждения – одно исходное и три результата преобразований. Главное, помнить, что распределённый термин соответствует квантору «<emphasis>все</emphasis>», а нераспределённый – квантору «<emphasis>некоторые</emphasis>»; что соприкасающиеся на схеме Эйлера круги соответствуют связке «<emphasis>является</emphasis>», а несоприкасающиеся – связке «<emphasis>не является</emphasis>». Например, требуется совершить три операции преобразования с суждением: «<emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis>». Изобразим субъект «<emphasis>учебники</emphasis>», предикат «<emphasis>книги</emphasis>» и непредикат «<emphasis>не книги</emphasis>» круговой схемой и установим распределённость этих терминов (рис. 30):</p>
<image l:href="#_30.png"/>
<p>Получившуюся круговую схему можно прочитать четырьмя способами:</p>
<p>1. <emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis> (исходное суждение).</p>
<p>2. <emphasis>Некоторые книги являются учебниками</emphasis> (обращение).</p>
<p>3. <emphasis>Все учебники не являются не книгами</emphasis> (превращение).</p>
<p>4. <emphasis>Все не книги не являются учебниками</emphasis> (противопоставление предикату).</p>
<p>Рассмотрим ещё один пример. Надо преобразовать тремя способами суждение: «<emphasis>Все планеты не являются звёздами</emphasis>». Изобразим кругами Эйлера субъект «<emphasis>планеты</emphasis>», предикат «<emphasis>звёзды</emphasis>» и непредикат «<emphasis>не звёзды</emphasis>». Обратите внимание на то, что понятия «<emphasis>планеты</emphasis>» и «<emphasis>не звёзды</emphasis>» находятся в отношении подчинения: планета – это обязательно не звезда, но небесное тело, которое не является звездой – это не обязательно планета. Установим распределённость этих терминов (рис. 31):</p>
<image l:href="#_31.png"/>
<p>Получившуюся круговую схему можно прочитать четырьмя разными способами:</p>
<p>1. <emphasis>Все планеты не являются звёздами</emphasis> (исходное суждение).</p>
<p>2. <emphasis>Все звёзды не являются планетами</emphasis> (обращение).</p>
<p>3. <emphasis>Все планеты являются не звёздами</emphasis> (превращение).</p>
<p>4. <emphasis>Некоторые не звёзды являются планетами</emphasis> (противопоставление предикату).</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Каким образом осуществляется операция обращения? Возьмите три каких-нибудь суждения и произведите с каждым из них обращение. Как происходит обращение во всех видах простых суждений и во всех случаях отношений между их субъектом и предикатом? Какие суждения не поддаются обращению?</p>
<p>2. Что такое превращение? Возьмите три любых суждения и совершите с каждым из них операцию превращения.</p>
<p>3. Что представляет собой операция противопоставления предикату? Возьмите три каких-нибудь суждения и преобразуйте каждое из них путём противопоставления предикату.</p>
<p>4. Каким образом знания о распределённости терминов в простых суждениях и умение её устанавливать с помощью круговых схем может помочь в проведении операций преобразования суждений?</p>
<p>5. Возьмите какое-нибудь суждение вида <emphasis>A</emphasis> и совершите с ним все операции преобразования с помощью круговых схем и установления распределённости терминов. Сделайте то же самое с каким-нибудь суждением вида <emphasis>E</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.5. Логический квадрат</p>
</title>
<p>Простые суждения делятся на сравнимые и несравнимые.</p>
<p><strong>Сравнимые (идентичные по материалу)</strong> суждения имеют одинаковые субъекты и предикаты, но могут отличаться кванторами и связками. Например, суждения: «<emphasis>Все школьники изучают математику</emphasis>», «<emphasis>Некоторые школьники не изучают математику</emphasis>», – являются сравнимыми: у них совпадают субъекты и предикаты, а кванторы и связки различаются. <strong>Несравнимые</strong> суждения имеют разные субъекты и предикаты. Например, суждения: «<emphasis>Все школьники изучают математику</emphasis>», «<emphasis>Некоторые спортсмены – это олимпийские чемпионы</emphasis>», – являются несравнимыми: субъекты и предикаты у них не совпадают.</p>
<p>Сравнимые суждения бывают, как и понятия, совместимыми и несовместимыми и могут находиться в различных отношениях между собой.</p>
<p><strong>Совместимыми</strong> называются суждения, которые могут быть одновременно истинными. Например, суждения: «<emphasis>Некоторые люди – это спортсмены</emphasis>», «<emphasis>Некоторые люди – это не спортсмены</emphasis>», – являются одновременно истинными и представляют собой совместимые суждения.</p>
<p><strong>Несовместимыми</strong> называются суждения, которые не могут быть одновременно истинными: истинность одного из них обязательно означает ложность другого. Например, суждения: «<emphasis>Все школьники изучают математику», «Некоторые школьники не изучают математику</emphasis>», – не могут быть одновременно истинными и являются несовместимыми (истинность первого суждения с неизбежностью приводит к ложности второго).</p>
<p>Совместимые суждения могут находиться в следующих отношениях:</p>
<p>1. <strong>Равнозначность</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых и субъекты, и предикаты, и связки, и кванторы совпадают. Например, суждения: «<emphasis>Москва является древним городом</emphasis>»,</p>
<p>«<emphasis>Столица России является древним городом</emphasis>», – находятся в отношении равнозначности.</p>
<p>2. <strong>Подчинение</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых предикаты и связки совпадают, а субъекты находятся в отношении вида и рода. Например, суждения: «<emphasis>Все растения являются живыми организмами</emphasis>», «<emphasis>Все цветы (некоторые растения) являются живыми организмами</emphasis>», – находятся в отношении подчинения.</p>
<p>3. <strong>Частичное совпадение</strong> <strong>(субконтрарность)</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых субъекты и предикаты совпадают, а связки различаются. Например, суждения: «<emphasis>Некоторые грибы являются съедобными</emphasis>», «<emphasis>Некоторые грибы не являются съедобными</emphasis>», – находятся в отношении частичного совпадения. Необходимо отметить, что в этом отношении находятся только частные суждения – частноутвердительные (<emphasis>I</emphasis>) и частноотрицательные (<emphasis>O</emphasis>).</p>
<p>Несовместимые суждения могут находиться в следующих отношениях.</p>
<p>1. <strong>Противоположность</strong> <strong>(контрарность)</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых субъекты и предикаты совпадают, а связки различаются. Например, суждения: «<emphasis>Все люди являются правдивыми</emphasis>», «<emphasis>Все люди не являются правдивыми</emphasis>», – находятся в отношении противоположности. В этом отношении могут быть только общие суждения – общеутвердительные (<emphasis>A</emphasis>) и общеотрицательные (<emphasis>E</emphasis>). Важным признаком противоположных суждений является то, что они не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложными. Так, два приведённых противоположных суждения не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложными: неправда, что все люди являются правдивыми, но также неправда, что все люди не являются правдивыми.</p>
<p>Противоположные суждения могут быть одновременно ложными, потому что между ними, обозначающими какие-то крайние варианты, всегда есть третий, средний, промежуточный вариант. Если этот средний вариант будет истинным, то два крайних окажутся ложными. Между противоположными (крайними) суждениями: «<emphasis>Все люди являются правдивыми</emphasis>», «<emphasis>Все люди не являются правдивыми</emphasis>», – есть третий, средний вариант: «<emphasis>Некоторые люди являются правдивыми, а некоторые не являются таковыми</emphasis>», – который, будучи истинным суждением, обусловливает одновременную ложность двух крайних, противоположных суждений.</p>
<p>2. <strong>Противоречие</strong> <strong>(контрадикторность)</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых предикаты совпадают, связки различны, а субъекты отличаются своими объёмами, т. е. находятся в отношении подчинения (вида и рода). Например, суждения: «<emphasis>Все люди являются правдивыми», «Некоторые люди не являются правдивыми»</emphasis>, – находятся в отношении противоречия. Важным признаком противоречащих суждений, в отличие от противоположных, является то, что между ними не может быть третьего, среднего, промежуточного варианта. В силу этого два противоречащих суждения не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными: истинность одного из них обязательно означает ложность другого, и наоборот – ложность одного обусловливает истинность другого. К противоположным и противоречащим суждениям мы ещё вернёмся, когда речь пойдёт о логических законах противоречия и исключённого третьего.</p>
<p>Рассмотренные отношения между простыми сравнимыми суждениями изображаются схематически с помощью логического квадрата (рис. 32), который был разработан ещё средневековыми логиками:</p>
<image l:href="#_32.png"/>
<p>Вершины квадрата обозначают четыре вида простых суждений, а его стороны и диагонали – отношения между ними. Так, суждения вида <emphasis>A</emphasis> и вида <emphasis>I</emphasis>, а также суждения вида <emphasis>E</emphasis> и вида <emphasis>O</emphasis> находятся в отношении подчинения. Суждения вида <emphasis>A</emphasis> и вида <emphasis>E</emphasis> находятся в отношении противоположности, а суждения вида <emphasis>I</emphasis> и вида <emphasis>O</emphasis> – частичного совпадения. Суждения вида <emphasis>A</emphasis> и вида <emphasis>O</emphasis>, а также суждения вида <emphasis>E</emphasis> и вида <emphasis>I</emphasis> находятся в отношении противоречия. Неудивительно, что логический квадрат не изображает отношение равнозначности, потому что в этом отношении находятся одинаковые по виду суждения, т. е. равнозначность – это отношение между суждениями <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis> и <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis> и <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis> и <emphasis>O</emphasis>. Чтобы установить отношение между двумя суждениями, достаточно определить, к какому виду относится каждое из них. Например, надо выяснить, в каком отношении находятся суждения: «<emphasis>Все люди изучали логику</emphasis>», «<emphasis>Некоторые люди не изучали логику</emphasis>». Видя, что первое суждение является общеутвердительным (<emphasis>A</emphasis>), а второе частноотрицательным (<emphasis>O</emphasis>), мы без труда устанавливаем отношение между ними с помощью логического квадрата – противоречие. Суждения: «<emphasis>Все люди изучали логику (A)</emphasis>», «<emphasis>Некоторые люди изучали логику (I)</emphasis>», находятся в отношении подчинения, а суждения: «<emphasis>Все люди изучали логику (A)</emphasis>», «<emphasis>Все люди не изучали логику (E)</emphasis>», – находятся в отношении противоположности.</p>
<p>Как уже говорилось, важным свойством суждений, в отличие от понятий, является то, что они могут быть истинными или ложными.</p>
<p>Что касается сравнимых суждений, то истинностные значения каждого из них определённым образом связаны с истинностными значениями остальных. Так, если суждение вида <emphasis>A</emphasis> является истинным или ложным, то три других (<emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>), сравнимых с ним суждения (имеющих сходные с ним субъекты и предикаты), в зависимости от этого (от истинности или ложности суждения вида <emphasis>A</emphasis>) тоже являются истинными или ложными. Например, если суждение вида <emphasis>A</emphasis>: «<emphasis>Все тигры – это хищники</emphasis>», – является истинным, то суждение вида <emphasis>I</emphasis>: «<emphasis>Некоторые тигры – это хищники</emphasis>», – также является истинным (если все тигры – хищники, то и часть из них, т. е. некоторые тигры – это тоже хищники), суждение вида <emphasis>E</emphasis>: «<emphasis>Все тигры – это не хищники</emphasis>», – является ложным, и суждение вида <emphasis>O</emphasis>: «<emphasis>Некоторые тигры – это не хищники</emphasis>», – также является ложным. Таким образом, в данном случае из истинности суждения вида <emphasis>A</emphasis> вытекает истинность суждения вида <emphasis>I</emphasis> и ложность суждений вида <emphasis>E</emphasis> и вида <emphasis>O</emphasis> (разумеется, речь идёт о сравнимых суждениях, т. е. имеющих одинаковые субъекты и предикаты).</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Какие суждения называются сравнимыми и какие – несравнимыми?</p>
<p>2. Что такое совместимые и несовместимые суждения? Приведите по три примера совместимых и несовместимых суждений.</p>
<p>3. В каких отношениях могут быть совместимые суждения? Приведите по два примера для отношений равнозначности, подчинения и частичного совпадения.</p>
<p>4. В каких отношениях могут быть несовместимые суждения?</p>
<p>Приведите по три примера для отношений противоположности и противоречия. Почему противоположные суждения могут быть одновременно ложными, а противоречащие не могут?</p>
<p>5. Что представляет собой логический квадрат? Каким образом он изображает отношения между суждениями? Почему логический квадрат не изображает отношение равнозначности? Как с помощью логического квадрата определять отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями?</p>
<p>6. Возьмите какое-нибудь истинное или ложное суждения вида <emphasis>A</emphasis> и сделайте из него выводы об истинности сравнимых с ним суждений видов <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>. Возьмите какое-нибудь истинное или ложное суждения вида <emphasis>E</emphasis> и сделайте из него выводы об истинности сравнимых с ним суждений <emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.6. Сложное суждение</p>
</title>
<p>В зависимости от союза, с помощью которого простые суждения соединяются в сложные, выделяется пять видов сложных суждений:</p>
<p>1. <strong>Конъюнктивное суждение (конъюнкция)</strong> – это сложное суждение с соединительным союзом «и», который обозначается в логике условным знаком «∧». С помощью этого знака конъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы: <emphasis>a</emphasis> ∧ <emphasis>b</emphasis> (читается «<emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: «<emphasis>Сверкнула молния, и загремел гром</emphasis>», – является конъюнкцией (соединением) двух простых суждений: <emphasis>«Сверкнула молния», «Загремел гром»</emphasis>. Конъюнкция может состоять не только из двух, но и из большего числа простых суждений. Например: «<emphasis>Сверкнула молния, и загремел гром, и пошёл дождь</emphasis> (<emphasis>a</emphasis> ∧ <emphasis>b</emphasis> ∧ <emphasis>c</emphasis>)».</p>
<p>2. <strong>Дизъюнктивное суждение</strong> <strong>(дизъюнкция)</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом «или». Вспомним, что, говоря о логических операциях сложения и умножения понятий, мы отмечали неоднозначность этого союза – он может использоваться как в нестрогом (неисключающем) значении, так и в строгом (исключающем). Неудивительно поэтому, что дизъюнктивные суждения делятся на два вида:</p>
<p><strong>1. Нестрогая дизъюнкция</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом «или» в его нестрогом (неисключающем) значении, который обозначается условным знаком «∨». С помощью этого знака нестрогое дизъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы: <emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> (читается «<emphasis>a</emphasis> или <emphasis>b</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> – это два простых суждения. Например, сложное суждение: «<emphasis>Он изучает английский, или он изучает немецкий</emphasis>», – является нестрогой дизъюнкцией (разделением) двух простых суждений: <emphasis>«Он изучает английский», «Он изучает немецкий».</emphasis> Эти суждения друг друга не исключают, ведь возможно изучать и английский, и немецкий одновременно, поэтому данная дизъюнкция является нестрогой.</p>
<p><strong>2. Строгая дизъюнкция</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом «или» в его строгом (исключающем) значении, который обозначается условным знаком «<image l:href="#xor.png"/>». С помощью этого знака строгое дизъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы: <emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> (читается «или <emphasis>a</emphasis>, или <emphasis>b</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> – это два простых суждения. Например, сложное суждение: «<emphasis>Он учится в 9 классе, или он учится в 11 классе</emphasis>», – является строгой дизъюнкцией (разделением) двух простых суждений: <emphasis>«Он учится в 9 классе», «Он учится в 11 классе»</emphasis>. Обратим внимание на то, что эти суждения друг друга исключают, ведь невозможно одновременно учиться и в 9, и в 11 классе (если он учится в 9 классе, то точно не учится в 11 классе, и наоборот), в силу чего данная дизъюнкция является строгой.</p>
<p>Как нестрогая, так и строгая дизъюнкции могут состоять не только из двух, но и из большего числа простых суждений. Например: «<emphasis>Он изучает английский, или он изучает немецкий, или он изучает французский (a ∨ b ∨ c)</emphasis>», «<emphasis>Он учится в 9 классе, или он учится в 10 классе, или он учится в 11 классе (a <image l:href="#xor.png"/> b <image l:href="#xor.png"/> c)</emphasis>».</p>
<p>3. <strong>Импликативное суждение</strong> <strong>(импликация)</strong> – это сложное суждение с условным союзом «если … то», который обозначается условным знаком «→». С помощью этого знака импликативное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis> (читается «если <emphasis>a</emphasis>, то <emphasis>b</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> – это два простых суждения. Например, сложное суждение: «<emphasis>Если вещество является металлом, то оно электропроводно</emphasis>», – представляет собой импликативное суждение (причинно-следственную связь) двух простых суждений: <emphasis>«Вещество является металлом», «Вещество электропроводно»</emphasis>. В данном случае эти два суждения связаны таким образом, что из первого вытекает второе (если вещество – металл, то оно обязательно электропроводно), однако из второго не вытекает первое (если вещество электропроводно, то это вовсе не означает, что оно является металлом). Первая часть импликации называется <strong>основанием</strong>, а вторая – <strong>следствием</strong>; из основания вытекает следствие, но из следствия не вытекает основание. Формулу импликации: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>, можно прочитать так: «если <emphasis>a</emphasis>, то обязательно <emphasis>b</emphasis>, но если <emphasis>b</emphasis>, то не обязательно <emphasis>a</emphasis>».</p>
<p>4. <strong>Эквивалентное суждение</strong> <strong>(эквиваленция)</strong> – это сложное суждение с союзом «если … то» не в его условном значении (как в случае с импликацией), а в тождественном (эквивалентном). В данном случае этот союз обозначается условным знаком «<image l:href="#equ.png"/>», с помощью которого эквивалентное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы: <emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis> (читается «если <emphasis>a</emphasis>, то <emphasis>b</emphasis>, и если <emphasis>b</emphasis>, то <emphasis>a</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> – это два простых суждения. Например, сложное суждение: «<emphasis>Если число является чётным, то оно делится без остатка на 2</emphasis>», – представляет собой эквивалентное суждение (равенство, тождество) двух простых суждений: <emphasis>«Число является чётным», «Число делится без остатка на 2»</emphasis>. Нетрудно заметить, что в данном случае два суждения связаны так, что из первого вытекает второе, а из второго – первое: если число чётное, то оно обязательно делится без остатка на 2, а если число делится без остатка на 2, то оно обязательно чётное. Понятно, что в эквиваленции, в отличие от импликации, не может быть ни основания, ни следствия, т. к. две её части являются равнозначными суждениями.</p>
<p>5. <strong>Отрицательное суждение</strong> <strong>(отрицание)</strong> – это сложное суждение с союзом «неверно, что…», который обозначается условным знаком «¬». С помощью этого знака отрицательное суждение можно представить в виде формулы: ¬<emphasis>a</emphasis> (читается «неверно, что <emphasis>a</emphasis>»), где <emphasis>a</emphasis> – это простое суждение. Здесь может возникнуть вопрос – где же вторая часть сложного суждения, которую мы обычно обозначали символом <emphasis>b</emphasis>? В записи: ¬<emphasis>a</emphasis>, уже присутствуют два простых суждения: <emphasis>a</emphasis> – это какое-то утверждение, а знак «¬» – его отрицание. Перед нами как бы два простых суждения – одно утвердительное, другое – отрицательное. Пример отрицательного суждения: «<emphasis>Неверно, что все мухи являются птицами</emphasis>».</p>
<p>Итак, мы рассмотрели пять видов сложных суждений: конъюнкцию, дизъюнкцию (нестрогую и строгую), импликацию, эквиваленцию и отрицание.</p>
<p>Союзов в естественном языке много, но все они по смыслу сводятся к рассмотренным пяти видам, и любое сложное суждение относится к одному из них. Например, сложное суждение: «<emphasis>Уж полночь близится, а Германа всё нет</emphasis>», – является конъюнкцией, потому что в нём союз «<emphasis>а</emphasis>» употребляется в роли соединительного союза «и». Сложное суждение, в котором вообще нет союза: «<emphasis>Посеешь ветер, пожнёшь бурю</emphasis>», – является импликацией, т. к. два простых суждения в нём связаны по смыслу условным союзом «если…то».</p>
<p>Любое сложное суждение является истинным или ложным в зависимости от истинности или ложности входящих в него простых суждений. Приведена табл. 6 истинности всех видов сложных суждений в зависимости от всех возможных наборов истинностных значений двух входящих в них простых суждений (таких наборов всего четыре): оба простых суждения истинные; первое суждение истинное, а второе ложное; первое суждение ложное, а второе истинное; оба суждения ложные).</p>
<image l:href="#table_06.png"/>
<p>Как видим, конъюнкция истинна только тогда, когда истинны оба входящих в неё простых суждения. Надо отметить, что конъюнкция, состоящая не из двух, а из большего числа простых суждений, также истинна только в том случае, когда истинны все входящие в неё суждения. Во всех остальных случаях она является ложной. Нестрогая дизъюнкция, наоборот, истинна во всех случаях за исключением того, когда оба входящих в неё простых суждения ложны. Нестрогая дизъюнкция, состоящая не из двух, а из большего числа простых суждений, также ложна только тогда, когда ложны все входящие в неё простые суждения. Строгая дизъюнкция истинна только тогда, когда одно входящее в неё простое суждение истинно, а другое ложно. Строгая дизъюнкция, состоящая не из двух, а из большего числа простых суждений, истинна только в том случае, если истинно только одно из входящих в неё простых суждений, а все остальные ложны. Импликация ложна только в одном случае – когда её основание является истинным, а следствие ложным. Во всех остальных случаях она истинна. Эквиваленция истинна тогда, когда два составляющих её простых суждения истинны или когда оба являются ложными. Если одна часть эквиваленции истинна, а другая ложна, то эквиваленция ложна. Проще всего определяется истинность отрицания: когда утверждение истинно, его отрицание ложно; когда утверждение ложно, его отрицание истинно.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. На каком основании выделяются виды сложных суждений?</p>
<p>2. Охарактеризуйте все виды сложных суждений: название, союз, условное обозначение, формула, пример. Чем отличается нестрогая дизъюнкция от строгой? Как отличить импликацию от эквиваленции?</p>
<p>3. Каким образом можно определить вид сложного суждения, если в нём вместо союзов «и», «или», «если… то» употребляются какие-либо другие союзы?</p>
<p>4. Приведите по три примера для каждого вида сложных суждений, не используя при этом союзов «и», «или», «если…то».</p>
<p>5. Определите, к какому виду относятся следующие сложные суждения:</p>
<p>1. <emphasis>Живое существо является человеком только тогда, когда оно обладает мышлением.</emphasis></p>
<p>2. <emphasis>Человечество может погибнуть то ли от истощения земных ресурсов, то ли от экологической катастрофы, то ли в результате третьей мировой войны.</emphasis></p>
<p>3. <emphasis>Вчера он получил двойку не только по математике, но ещё и по русскому.</emphasis></p>
<p>4. <emphasis>Проводник нагревается, когда через него проходит электрический ток.</emphasis></p>
<p>5. <emphasis>Окружающий нас мир либо познаваем, либо нет.</emphasis></p>
<p>6. <emphasis>Или же он совершенно бездарен, или же полный лентяй.</emphasis></p>
<p>7. <emphasis>Когда человек льстит, он лжёт.</emphasis></p>
<p>8. <emphasis>Вода превращается в лёд лишь при температуре от 0 °C и ниже.</emphasis></p>
<p>6. От чего зависит истинность сложных суждений? Какие значения истинности принимают конъюнкция, нестрогая и строгая дизъюнкция, импликация, эквиваленция и отрицание в зависимости от всех наборов истинностных значений входящих в них простых суждений?</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.7. Логические формулы</p>
</title>
<p>Любое высказывание или целое рассуждение можно подвергнуть формализации. Это значит отбросить его содержание и оставить только его логическую форму, выразив её с помощью уже известных нам условных обозначений конъюнкции, нестрогой и строгой дизъюнкции, импликации, эквиваленции и отрицания.</p>
<p>Например, чтобы формализовать следующее высказывание: «<emphasis>Он занимается живописью, или музыкой, или литературой</emphasis>», – надо сначала выделить входящие в него простые суждения и установить вид логической связи между ними. В приведённое высказывание входят три простых суждения: <emphasis>«Он занимается живописью», «Он занимается музыкой», «Он занимается литературой»</emphasis>.</p>
<p>Эти суждения объединены разделительной связью, однако они друг друга не исключают (можно заниматься и живописью, и музыкой, и литературой), следовательно, перед нами – нестрогая дизъюнкция, форму которой можно представить следующей условной записью: <emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>, где <emphasis>a</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>c</emphasis> – указанные выше простые суждения. Форму: <emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>, можно наполнить каким угодно содержанием, например: «<emphasis>Цицерон был политиком, или оратором, или писателем», «Он изучает английский, или немецкий, или французский», «Люди передвигаются наземным, или воздушным, или водным транспортом</emphasis>».</p>
<p>Формализуем рассуждение: «<emphasis>Он учится в 9 классе, или в 10 классе, или в 11 классе. Однако, известно, что он не учится ни в 10, ни в 11 классе. Следовательно, он учится в 9 классе</emphasis>». Выделим простые высказывания, входящие в это рассуждение и обозначим их маленькими буквами латинского алфавита: <emphasis>«Он учится в 9 классе (a)», «Он учится в 10 классе (b)», «Он учится в 11 классе (c)»</emphasis>. Первая часть рассуждения представляет собой строгую дизъюнкцию этих трёх высказываний: <emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>. Вторая часть рассуждения является отрицанием второго: ¬<emphasis>b</emphasis>, и третьего: ¬<emphasis>c</emphasis>, высказываний, причём эти два отрицания соединяются, т. е. связаны конъюнктивно: ¬ <emphasis>b</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>c</emphasis>. Конъюнкция отрицаний присоединяется к упомянутой выше строгой дизъюнкции трёх простых суждений: (<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>c</emphasis>), и уже из этой новой конъюнкции как следствие вытекает утверждение первого простого суждения: «<emphasis>Он учится в 9 классе</emphasis>». Логическое следование, как мы уже знаем, представляет собой импликацию. Таким образом, результат формализации нашего рассуждения выражается формулой: ((<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧¬ <emphasis>c</emphasis>)) → <emphasis>a</emphasis>. Эту логическую форму можно наполнить любым содержанием. Например: «<emphasis>Впервые человек полетел в космос в 1957 г., или в 1959 г., или в 1961 г. Однако, известно, что впервые человек полетел в космос не в 1957 г. и не в 1959 г.. Следовательно, впервые человек полетел в космос в 1961 г.</emphasis>» Ещё один вариант: «<emphasis>Философский трактат «Критика чистого разума» написал то ли Иммануил Кант, то ли Георг Гегель, то ли Карл Маркс. Однако, ни Гегель, ни Маркс не являются авторами этого трактата. Следовательно, его написал Кант</emphasis>».</p>
<p>Результатом формализации любого рассуждения, как мы увидели, является какая-либо формула, состоящая из маленьких букв латинского алфавита, выражающих входящие в рассуждение простые высказывания, и условных обозначений логических связей между ними (конъюнкции, дизъюнкции и др.). Все формулы делятся в логике на три вида:</p>
<p>1. <strong>Тождественно-истинные формулы</strong> являются истинными при всех наборах истинностных значений входящих в них переменных (простых суждений). Любая тождественно-истинная формула представляет собой логический закон.</p>
<p>2. <strong>Тождественно-ложные формулы</strong> являются ложными при всех наборах истинностных значений входящих в них переменных.</p>
<p>Тождественно-ложные формулы представляют собой отрицание тождественно-истинных формул и являются нарушением логических законов.</p>
<p>3. <strong>Выполнимые</strong> <strong>(нейтральные) формулы</strong> при различных наборах истинностных значений входящих в них переменных являются то истинными, то ложными.</p>
<p>Если в результате формализации какого-либо рассуждения получается тождественно-истинная формула, то такое рассуждение является логически безупречным. Если же результатом формализации будет тождественно-ложная формула, то рассуждение следует признать логически неверным (ошибочным). Выполнимая (нейтральная) формула свидетельствует о логической корректности того рассуждения, формализацией которого она является.</p>
<p>Для того чтобы определить, к какому виду относится та или иная формула, и, соответственно, оценить логическую верность какого-то рассуждения, обычно составляют специальную таблицу истинности для этой формулы. Рассмотрим следующее рассуждение: «<emphasis>Владимир Владимирович Маяковский родился в 1891 г. или в 1893 г. Однако известно, что он родился не в 1891 г. Следовательно, он родился в 1893 г.»</emphasis>. Формализуя это рассуждение, выделим входящие в него простые высказывания: <emphasis>«Владимир Владимирович Маяковский родился в 1891 г.». «Владимир Владимирович Маяковский родился в 1893 г.»</emphasis>. Первая часть нашего рассуждения, несомненно, представляет собой строгую дизъюнкцию этих двух простых высказываний: <emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis>. Далее к дизъюнкции присоединяется отрицание первого простого высказывания, и получается конъюнкция: (<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>a</emphasis>. И, наконец, из этой конъюнкции вытекает утверждение второго простого суждения, и получается импликация: ((<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>a</emphasis>) → <emphasis>b</emphasis>, которая и является результатом формализации данного рассуждения. Теперь надо составить табл. 7 истинности для получившейся формулы:</p>
<image l:href="#table_07.png"/>
<p>Количество строк в таблице определяется по правилу: 2<sup>n</sup>, где n – число переменных (простых высказываний) в формуле. Поскольку в нашей формуле только две переменных, то в таблице должно быть четыре строки. Количество колонок в таблице равно сумме числа переменных и числа логических союзов, входящих в формулу. В рассматриваемой формуле две переменных и четыре логических союза (∨, ∧, ¬, →), значит, в таблице должно быть шесть колонок. Первые две колонки представляют собой все возможные наборы истинностных значений переменных (таких наборов всего четыре: обе переменные истинны; первая переменная истинна, а вторая ложна; первая переменная ложна, а вторая истинна; обе переменные ложны). Третья колонка – это истинностные значения строгой дизъюнкции, которые она принимает в зависимости от всех (четырёх) наборов истинностных значений переменных. Четвёртая колонка – это истинностные значения отрицания первого простого высказывания: ¬ <emphasis>a</emphasis>. Пятая колонка – это истинностные значения конъюнкции, состоящей из вышеуказанной строгой дизъюнкции и отрицания, и, наконец, шестая колонка – это истинностные значения всей формулы, или импликации. Мы разбили всю формулу на составные части, каждая из которых является двучленным сложным суждением, т. е. состоящим из двух элементов (в предыдущем параграфе говорилось о том, что отрицание также представляет собой двучленное сложное суждение):</p>
<image l:href="#_32-1.png"/>
<p>В четырёх последних колонках таблицы представлены истинностные значения каждого из этих двучленных сложных суждений, образующих формулу. Сначала заполним третью колонку таблицы. Для этого нам надо вернуться к предыдущему параграфу, где была представлена таблица истинности сложных суждений (<emphasis>см. табл. 6</emphasis>), которая в данном случае будет для нас базисной (как таблица умножения в математике). В этой таблице мы видим, что строгая дизъюнкция ложна, когда обе её части истинны или обе ложны; когда же одна её часть истинна, а другая ложна, тогда строгая дизъюнкция истинна. Поэтому значения строгой дизъюнкции в заполняемой таблице (сверху вниз) таковы: «ложно», «истинно», «истинно», «ложно». Далее заполним четвёртую колонку таблицы: ¬ а: когда утверждение два раза истинно и два раза ложно, тогда отрицание ¬ а, наоборот, два раза ложно и два раза истинно. Пятая колонка – это конъюнкция. Зная истинностные значения строгой дизъюнкции и отрицания, мы можем установить истинностные значения конъюнкции, которая истинна только тогда, когда истинны все входящие в неё элементы. Строгая дизъюнкция и отрицание, образующие данную конъюнкцию, одновременно истинны только в одном случае, следовательно конъюнкция один раз принимает значение «истинно», а в остальных случаях – «ложно». Наконец, надо заполнить последнюю колонку: для импликации, которая и будет представлять истинностные значения всей формулы. Возвращаясь к базисной таблице истинности сложных суждений, вспомним, что импликация ложна только в одном случае: когда её основание истинно, а следствие ложно. Основанием нашей импликации является конъюнкция, представленная в пятой колонке таблицы, а следствием простое суждение (<emphasis>b</emphasis>), представленное во второй колонке. Некоторое неудобство в данном случае заключено в том, что слева направо следствие идёт раньше основания, однако мы всегда можем мысленно поменять их местами. В первом случае (первая строчка таблицы, не считая «шапки») основание импликации ложно, а следствие истинно, значит, импликация истинна. Во втором случае и основание, и следствие ложны, значит, импликация истинна. В третьем случае и основание, и следствие истинны, значит, импликация истинна. В четвёртом случае, как и во втором, и основание, и следствие ложны, значит, импликация истинна.</p>
<p>Рассматриваемая формула принимает значение «истинно» при всех наборах истинностных значений входящих в неё переменных, следовательно, она является тождественно-истинной, а рассуждение, формализацией которого она выступает, логически безупречно.</p>
<p>Рассмотрим ещё один пример. Требуется формализовать следующее рассуждение и установить, к какому виду относится выражающая его формула: «<emphasis>Если какое-либо здание является старым, то оно нуждается в капитальном ремонте. Это здание нуждается в капитальном ремонте. Следовательно, это здание старое</emphasis>». Выделим простые высказывания, входящие в это рассуждение: <emphasis>«Какое-либо здание является старым», «Какое-либо здание нуждается в капитальном ремонте»</emphasis>. Первая часть рассуждения представляет собой импликацию: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>, этих простых высказываний (первое является её основанием, а второе – следствием). Далее, к импликации присоединяется утверждение второго простого высказывания, и получается конъюнкция: (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>b</emphasis>. И наконец, из этой конъюнкции вытекает утверждение первого простого высказывания, и получается новая импликация: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>b</emphasis>) → <emphasis>a</emphasis>, которая и является результатом формализации рассматриваемого рассуждения. Чтобы определить вид получившейся формулы, составим табл. 8 её истинности.</p>
<image l:href="#table_08.png"/>
<p>В формуле две переменные, значит, в таблице будет четыре строчки; также в формуле три союза (→, ∧, →), значит, в таблице будет пять колонок. Первые две колонки – это истинностные значения переменных. Третья колонка – истинностные значения импликации.</p>
<p>Четвёртая колонка – истинностные значения конъюнкции. Пятая, последняя колонка – истинностные значения всей формулы – итоговой импликации. Таким образом, мы разбили формулу на три составные части, представляющие собой двучленные сложные суждения:</p>
<image l:href="#_32-2.png"/>
<p>Заполним последовательно три последних колонки таблицы по тому же принципу, что и в предыдущем примере, т. е. опираясь на базисную таблицу истинности сложных суждений (см. табл. 6).</p>
<p>Рассматриваемая формула принимает как значение «истинно», так и значение «ложно» при различных наборах истинностных значений входящих в неё переменных, следовательно, она является выполнимой (нейтральной), а рассуждение, формализацией которого она выступает, логически корректно, но небезупречно: при ином содержании рассуждения такая форма его построения могла бы привести к ошибке, например: «<emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то оно пишется с большой буквы. Слово «Москва» всегда пишется с большой буквы. Следовательно, слово «Москва» всегда стоит в начале предложения</emphasis>».</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое формализация высказывания или рассуждения? Придумайте какое-нибудь рассуждение и совершите его формализацию.</p>
<p>2. Формализуйте следующие рассуждения:</p>
<p>1) <emphasis>Если какое-либо вещество является металлом, то оно электропроводно. Медь является металлом. Следовательно, медь электропроводна.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Известный английский философ Фрэнсис Бэкон жил в XVII в., или в XV в., или в XIII в. Фрэнсис Бэкон жил в XVII в. Следовательно, он не жил ни в XV в., ни в XIII в.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Если ты не упрям, то ты можешь изменить своё мнение. Если же ты можешь изменить своё мнение, то ты способен признать данное суждение ложным. Следовательно, если ты не упрям, то ты способен признать данное суждение ложным.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Если сумма внутренних углов геометрической фигуры равна 180°, то такая фигура является треугольником. Сумма внутренних углов данной геометрической фигуры не равна 180°. Следовательно, данная геометрическая фигура не является треугольником.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Леса бывают хвойными, или лиственными, или смешанными. Этот лес не лиственный и не хвойный. Следовательно, этот лес смешанный.</emphasis></p>
<p>3. Что представляют собой тождественно-истинные тождественно-ложные и выполнимые формулы? Что можно сказать о рассуждении, если результатом его формализации является тождественно-истинная формула? Каким будет рассуждение, если его формализация выражается тождественно-ложной формулой? Каковы, с точки зрения логической верности, рассуждения, которые при формализации приводят к выполнимым формулам?</p>
<p>4. Каким образом можно определить вид той или иной формулы, выражающей собой результат формализации некого рассуждения?</p>
<p>По какому алгоритму строятся и заполняются таблицы истинности для логических формул? Придумайте какое-нибудь рассуждение, формализуйте его и с помощью таблицы истинности определите вид получившейся формулы.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>2.8. Виды и правила вопроса</p>
</title>
<p>Вопрос весьма близок к суждению. Это проявляется в том, что любое суждение можно рассматривать как ответ на некий вопрос.</p>
<p>Поэтому вопрос можно характеризовать в качестве логической формы, как бы предшествующей суждению, представляющей собой своего рода «предсуждение». Таким образом, вопрос – это логическая форма (конструкция), которая направлена на получение ответа в виде некоторого суждения.</p>
<p>Вопросы делятся на исследовательские и информационные.</p>
<p><strong>Исследовательские</strong> вопросы направлены на получение нового знания. Это вопросы, на которые пока нет ответов. Например, вопрос: «<emphasis>Как родилась Вселенная?</emphasis>» – является исследовательским.</p>
<p><strong>Информационные</strong> вопросы имеют своей целью приобретение (передачу от одного лица другому) уже имеющихся знаний (информации). Например, вопрос: «<emphasis>Какова температура плавления свинца?</emphasis>» – является информационным.</p>
<p>Вопросы также делятся на категориальные и пропозициональные.</p>
<p><strong>Категориальные</strong> (<strong>восполняющие</strong>, <strong>специальные</strong>) вопросы включают в себя вопросительные слова «кто», «что», «где», «когда», «почему», «как» и т. п., указывающие направление поиска ответов и, соответственно, категорию объектов, свойств или явлений, в которой следует искать нужные ответы.</p>
<p><strong>Пропозициональные</strong> (от лат. <emphasis>propositio</emphasis> – суждение, предложение) (<strong>уточняющие</strong>, <strong>общие</strong>) вопросы, которые также часто называют, направлены на подтверждение или отрицание некой уже имеющейся информации. В этих вопросах ответ как бы уже заложен в виде готового суждения, которое надо лишь подтвердить или отвергнуть. Например, вопрос: «<emphasis>Кто создал периодическую систему химических элементов?</emphasis>» – является категориальным, а вопрос: «<emphasis>Полезно ли изучение математики?</emphasis>» – пропозициональным.</p>
<p>Понятно, что и исследовательские, и информационные вопросы могут быть как категориальными, так и пропозициональными. Можно было бы выразиться наоборот: и категориальные, и пропозициональные вопросы могут быть как исследовательскими, так и информационными. Например: «<emphasis>Как создать универсальное доказательство теоремы Ферма?</emphasis>» – исследовательский категориальный вопрос:</p>
<p>«<emphasis>Есть ли во Вселенной планеты, населённые, как и Земля, разумными существами?</emphasis>» – исследовательский пропозициональный вопрос:</p>
<p>«<emphasis>Когда появилась логика?</emphasis>» – информационный категориальный вопрос: «<emphasis>Верно ли, что число</emphasis> π <emphasis>– это отношение длины окружности к её диаметру?</emphasis>» – информационный пропозициональный вопрос.</p>
<p>Любой вопрос имеет определённую структуру, которая состоит из двух частей. Первая часть представляет собой некую информацию (выраженную, как правило, каким-нибудь суждением), а вторая часть указывает на её недостаточность и необходимость её дополнения каким-либо ответом. Первая часть, называется <strong>основной</strong> <strong>(базисной)</strong> (её также иногда называют <strong>предпосылкой вопроса</strong>), а вторая часть – <strong>искомой</strong>. Например, в информационном категориальном вопросе: «<emphasis>Когда была создана теория электромагнитного поля?</emphasis>» – основная (базисная) часть – это утвердительное суждение: «<emphasis>Была создана теория электромагнитного поля</emphasis>», – а искомая часть, представленная вопросительным словом «<emphasis>когда</emphasis>», указывает на недостаточность информации, содержащейся в базисной части вопроса, и требует её дополнения, которое следует искать в области (категории) временных явлений. В исследовательском пропозициональном вопросе: «<emphasis>Возможны ли полёты землян в другие галактики?</emphasis>», – основная (базисная) часть представлена суждением: «<emphasis>Возможны полёты землян в другие галактики</emphasis>», – а искомая часть, выраженная частицей «<emphasis>ли</emphasis>», указывает на необходимость подтверждения или отрицания этого суждения. В данном случае искомая часть вопроса свидетельствует не об отсутствии какой-то информации, содержащейся в его базисной части, а об отсутствии знания о её истинности или ложности и требует это знание получить.</p>
<p>Наиболее важное логическое требование к постановке вопроса заключается в том, чтобы его основная (базисная) часть была истинным суждением. В этом случае вопрос считается логически корректным. Если же основная часть вопроса представляет собой ложное суждение, то вопрос следует признать логически некорректным. Подобные вопросы не требуют ответа и подлежат отвержению.</p>
<p>Например, вопрос: «<emphasis>Когда было предпринято первое кругосветное путешествие?</emphasis>» – является логически корректным, поскольку его основная часть выражена истинным суждением: «<emphasis>В истории человечества имело место первое кругосветное путешествие</emphasis>». Вопрос: «<emphasis>В каком году знаменитый английский учёный Исаак Ньютон закончил работу над общей теорией относительности?</emphasis>» – логически некорректен, т. к. его основная часть представлена ложным суждением: «<emphasis>Автором общей теории относительности является знаменитый английский учёный Исаак Ньютон</emphasis>».</p>
<p>Итак, основная (базисная часть) вопроса должна быть истинной и не должна быть ложной. Однако существуют логически корректные вопросы, основные части которых являются ложными суждениями. Например, вопросы: <emphasis>«Возможно ли создание вечного двигателя?», «Есть ли разумная жизнь на Марсе?», «Изобретут ли машину времени?»</emphasis> – несомненно, следует признать логически корректными, несмотря на то, что их базисные части представляют собой ложные суждения: «<emphasis>Возможно создание вечного двигателя», «Есть разумная жизнь на Марсе», «Изобретут машину времени»</emphasis>. Дело в том, что искомые части этих вопросов направлены на выяснение истинностных значений их основных, базисных частей, т. е. требуется выяснить, истинными или ложными являются суждения: «<emphasis>Возможно создание вечного двигателя», «Есть разумная жизнь на Марсе», «Изобретут машину времени»</emphasis>. В этом случае вопросы логически корректны. Если бы искомые части рассматриваемых вопросов не были направлены на выяснение истинности их основных частей, а имели бы своей целью нечто иное, эти вопросы являлись бы логически некорректными, например: «<emphasis>Где был создан первый вечный двигатель?», «Когда появилась разумная жизнь на Марсе?», «Сколько будет стоить путешествие на машине времени?»</emphasis>. Таким образом, главное правило постановки вопроса следует расширить и уточнить: основная (базисная) часть корректного вопроса должна быть истинным суждением; если же она является ложным суждением, то его искомая часть должна быть направлена на выяснение истинностного значения основной части; в противном случае вопрос будет логически некорректным. Нетрудно догадаться, что требование для основной части быть истинной, по преимуществу, относится к категориальным вопросам, а требование того, чтобы искомая часть была выяснением истинности основной части, относится к пропозициональным вопросам.</p>
<p>Надо отметить, что корректные категориальные и пропозициональные вопросы сходны между собой в том, что на них всегда можно дать истинный ответ (как, впрочем, и ложный). Например, на категориальный вопрос: «<emphasis>Когда закончилась первая мировая война?</emphasis>» – можно дать как истинный ответ: «<emphasis>В 1918 г.</emphasis>», – так и ложный: «<emphasis>В 1916 г.</emphasis>». На пропозициональный вопрос: «<emphasis>Вращается ли Земля вокруг Солнца?</emphasis>» – также можно дать как истинный: «<emphasis>Да, вращается</emphasis>», – так и ложный: «<emphasis>Нет, не вращается</emphasis>», – ответ. Оба приведённых вопроса логически корректны. Итак, принципиальная возможность получения истинных ответов есть основной признак корректных вопросов. Если же получить истинные ответы на некие вопросы принципиально невозможно, то они являются некорректными. Например, нельзя получить истинный ответ на пропозициональный вопрос: «<emphasis>Закончится ли когда-нибудь первая мировая война?</emphasis>» – так же, как невозможно получить его на категориальный вопрос: «<emphasis>С какой скоростью вращается Солнце вокруг неподвижной Земли?</emphasis>».</p>
<p>Любые ответы на эти вопросы необходимо будет признать неудовлетворительными, а сами вопросы – логически некорректными, подлежащими отвержению.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое вопрос? В чём заключается близость вопроса и суждения?</p>
<p>2. Чем отличаются исследовательские вопросы от информационных? Приведите по пять примеров исследовательских и информационных вопросов.</p>
<p>3. Что представляют собой категориальные и пропозициональные вопросы? Приведите по пять примеров категориальных и пропозициональных вопросов.</p>
<p>4. Охарактеризуйте приведённые ниже вопросы с точки зрения их принадлежности к исследовательским или информационным, а также – категориальным или пропозициональным:</p>
<p>1) <emphasis>Когда был открыт закон всемирного тяготения?</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Смогут ли жители Земли расселиться на других планетах Солнечной системы?</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>В каком году родился Бонапарт Наполеон?</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Каково будущее человечества?</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Возможно ли предотвратить третью мировую войну?</emphasis></p>
<p>5. Какова логическая структура вопроса? Приведите пример категориального исследовательского вопроса и выделите в нём основную (базисную) и искомую части. Сделайте то же самое с категориальным информационным вопросом, пропозициональным исследовательским вопросом и пропозициональным информационным вопросом.</p>
<p>6. Какие вопросы являются логически корректными, а какие – некорректными? Приведите по пять примеров логически корректных и некорректных вопросов. Может ли быть у логически корректного вопроса ложная основная часть? Достаточно ли для определения корректного вопроса требования истинности его основной части?</p>
<p>Что объединяет логически корректные категориальные и пропозициональные вопросы?</p>
<p>7. Дайте ответ, какие из приведённых ниже вопросов являются логически корректными, а какие некорректными:</p>
<p>1) <emphasis>Во сколько раз планета Юпитер превосходит по размерам Солнце?</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Какова площадь Тихого океана?</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>В каком году Владимир Владимирович Маяковский написал поэму «Облако в штанах»?</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Как долго продолжалась плодотворная совместная научная работа Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна?</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Чему равна длина экватора земного шара?</emphasis></p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Глава 3</p>
<p>Умозаключение</p>
</title>
<section>
<title>
<p>3.1. Умозаключение как форма мышления</p>
</title>
<p><strong>Умозаключение</strong> – это форма мышления, в которой из двух или нескольких суждений, называемых посылками, вытекает новое суждение, называемое заключением (выводом):</p>
<p>
<emphasis>Все живые организмы питаются влагой. Все растения – это живые организмы. Все растения питаются влагой.</emphasis>
</p>
<p>В приведённом примере первые два суждения являются посылками, а третье – выводом. Посылки должны быть истинными суждениями и должны быть связаны между собой. Если хотя бы одна из посылок ложна, то и вывод ложен:</p>
<p>
<emphasis>Все птицы – это млекопитающие животные.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все воробьи – это птицы. Все воробьи – это млекопитающие животные.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, в приведённом примере ложность первой посылки приводит к ложному выводу, несмотря на то, что вторая посылка является истинной. Если посылки между собой не связаны, то вывод из них сделать невозможно. Например, из следующих двух посылок никакого вывода не следует:</p>
<p>
<emphasis>Все планеты – это небесные тела. Все сосны являются деревьями.</emphasis>
</p>
<p> ? Обратим внимание на то, что умозаключения состоят из суждений, а суждения – из понятий, т. е. одна форма мышления входит в другую в качестве составной части.</p>
<p>Все умозаключения делятся на непосредственные и опосредованные. В <strong>непосредственных</strong> умозаключениях вывод делается из одной посылки. Приведены примеры таких умозаключений:</p>
<p>
<emphasis>Все цветы являются растениями. Некоторые растения являются цветами. Верно, что все цветы являются растениями. Неверно, что некоторые цветы не являются растениями.</emphasis>
</p>
<p>Нетрудно догадаться, что непосредственные умозаключения представляют собой уже известные нам операции преобразования простых суждений и выводы об истинности простых суждений по логическому квадрату. Первый приведённый пример непосредственного умозаключения является преобразованием простого суждения путём обращения, а во втором примере по логическому квадрату из истинности суждения вида <emphasis>A</emphasis> делается вывод о ложности суждения вида <emphasis>O</emphasis>.</p>
<p>В <strong>опосредованных</strong> умозаключениях вывод делается из нескольких посылок. Например:</p>
<p>
<emphasis>Все рыбы – это живые существа. Все караси – это рыбы. Все караси – это живые существа.</emphasis>
</p>
<p>Опосредованные умозаключения делятся на три вида:</p>
<p>1. <strong>Дедуктивные умозаключения (дедукция)</strong> (от лат. <emphasis>deductio</emphasis> – выведение) – это умозаключения, в которых из общего правила делается вывод для частного случая (из общего правила выводится частный случай). Например:</p>
<p>
<emphasis>Все звёзды излучают энергию. Солнце – это звезда. Солнце излучает энергию.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, первая посылка представляет собой общее правило, из которого (при помощи второй посылки) вытекает частный случай в виде вывода: если все звёзды излучают энергию, значит, Солнце тоже её излучает, потому что оно является звездой. В дедукции рассуждение идёт от общего к частному, от большего к меньшему, знание сужается, в силу чего дедуктивные выводы достоверны, т. е. точны, обязательны, необходимы. Посмотрим ещё раз на приведённый пример. Мог бы из двух данных посылок вытекать иной вывод, кроме того, который из них вытекает? Не мог!</p>
<p>Вытекающий вывод – единственно возможный в этом случае. Изобразим отношения между понятиями, из которых состояло наше умозаключение, кругами Эйлера.</p>
<p>Объёмы трёх понятий: «<emphasis>звёзды</emphasis>» (<emphasis>З</emphasis>); «<emphasis>тела, излучающие энергию</emphasis>» (<emphasis>Т</emphasis>); «<emphasis>Солнце</emphasis>» (<emphasis>С</emphasis>), схематично расположатся следующим образом (рис. 33):</p>
<image l:href="#_33.png"/>
<p>Если объём понятия «<emphasis>звёзды</emphasis>» включается в объём понятия «<emphasis>тела, излучающие энергию</emphasis>», а объём понятия «<emphasis>Солнце</emphasis>» включается в объём понятия «<emphasis>звёзды</emphasis>», то объём понятия «<emphasis>Солнце</emphasis>» автоматически включается в объём понятия «<emphasis>тела, излучающие энергию</emphasis>», в силу чего дедуктивный вывод и является достоверным.</p>
<p>Несомненное достоинство дедукции, конечно же, заключается в достоверности её выводов. Вспомним, известный литературный герой Шерлок Холмс пользовался дедуктивным методом при раскрытии преступлений. Это значит, что он строил свои рассуждения таким образом, чтобы из общего выводить частное. В одном произведении, объясняя доктору Ватсону сущность своего дедуктивного метода, он приводит такой пример. Около убитого полковника Морена сыщики Скотланд-Ярда обнаружили выкуренную сигару и решили, что полковник выкурил её перед смертью. Однако, он (Шерлок Холмс) неопровержимо доказывает, что полковник Морен не мог выкурить эту сигару, потому что он носил большие, пышные усы, а сигара выкурена до конца, т. е., если бы её курил полковник Морен, то он непременно подпалил бы свои усы. Следовательно, сигару выкурил другой человек. В этом рассуждении вывод выглядит убедительно именно потому, что он дедуктивный: из общего правила:</p>
<p>«<emphasis>Любой человек с большими, пышными усами не может выкурить сигару до конца</emphasis>», – выводится частный случай: «<emphasis>Полковник Морен не мог выкурить сигару до конца, потому что носил такие усы</emphasis>».</p>
<p>Приведём рассмотренное рассуждение к принятой в логике стандартной форме записи умозаключений в виде посылок и вывода:</p>
<p>
<emphasis>Любой человек с большими, пышными усами не может выкурить сигару до конца. Полковник Морен носил большие, пышные усы. Полковник Морен не мог выкурить сигару до конца.</emphasis>
</p>
<p>2. <strong>Индуктивные умозаключения (индукция)</strong> (от лат. <emphasis>inductio</emphasis> – наведение) – это умозаключения, в которых из нескольких частных случаев выводится общее правило (несколько частных случаев как бы наводят на общее правило). Например:</p>
<p>
<emphasis>Юпитер движется. Марс движется. Венера движется. Юпитер, Марс, Венера – это планеты. Все планеты движутся.</emphasis>
</p>
<p>Первые три посылки представляют собой частные случаи, четвёртая посылка подводит их под один класс объектов, объединяет их, а в выводе говорится обо всех объектах этого класса, т. е. формулируется некое общее правило (вытекающее из трёх частных случаев). Легко увидеть, что индуктивные умозаключения строятся по принципу, противоположному построению дедуктивным умозаключениям. В индукции рассуждение идёт от частного к общему, от меньшего к большему, знание расширяется, в силу чего индуктивные выводы, в отличие от дедуктивных, не достоверны, а вероятностны. В рассмотренном выше примере индукции признак, обнаруженный у некоторых объектов какой-то группы, перенесён на все объекты этой группы, сделано обобщение, которое почти всегда чревато ошибкой: вполне возможно наличие в группе каких-то исключений, и даже если множество объектов из некой группы характеризуется каким-то признаком, то это не означает с достоверностью, что таким признаком характеризуются все объекты данной группы. Вероятностный характер выводов является, конечно же, недостатком индукции. Однако её несомненное достоинство и выгодное отличие от дедукции, которая представляет собой сужающееся знание, заключается в том, что индукция – это расширяющееся знание, способное приводить к новому, в то время как дедукция – это разбор старого и уже известного.</p>
<p>3. <strong>Умозаключения по аналогии (аналогия)</strong> (от греч. <emphasis>analogia</emphasis> – соответствие) – это умозаключения, в которых на основе сходства предметов (объектов) в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках. Например:</p>
<p>
<emphasis>Планета Земля расположена в Солнечной системе, на ней есть атмосфера, вода и жизнь. Планета Марс расположена в Солнечной системе, на ней есть атмосфера и вода. Вероятно, на Марсе есть жизнь.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, сравниваются (сопоставляются) два объекта (планета Земля и планета Марс), которые сходны между собой в некоторых существенных, важных признаках (находиться в Солнечной системе, иметь атмосферу и воду). На основе данного сходства делается вывод о том, что, возможно, эти объекты сходны между собой и в других признаках: если на Земле есть жизнь, а Марс во многом похож на Землю, то не исключено наличие жизни и на Марсе. Выводы аналогии, как и выводы индукции, вероятностны.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что представляет собой умозаключение? Почему посылки умозаключения должны быть истинными и связанными между собой суждениями?</p>
<p>2. Чем отличаются непосредственные умозаключения от опосредованных? Приведите по три примера непосредственных и опосредованных умозаключений.</p>
<p>3. Что представляют собой дедуктивные умозаключения? Почему выводы дедукции достоверны?</p>
<p>4. Что такое индуктивные умозаключения? Чем отличается индукция от дедукции? В чём причина вероятностного характера индуктивных выводов?</p>
<p>5. Каким образом строятся умозаключения по аналогии? Чем они отличаются от дедуктивных и индуктивных умозаключений?</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.2. Фигуры и модусы простого силлогизма</p>
</title>
<p>Все дедуктивные умозаключения называются <strong>силлогизмами</strong> (от греч. sillogismos – подсчитывание, подытоживание, выведение следствия). Существует несколько видов силлогизмов. Первый из них называется <strong>простым</strong> (<strong>категорическим</strong>), потому что все входящие в него суждения (две посылки и вывод) являются простыми, или категорическими. Это уже известные нам суждения видов <emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>.</p>
<p>Рассмотрим пример простого силлогизма:</p>
<p><emphasis>Все цветы</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) – <emphasis>это растения</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все розы</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>– это цветы</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все розы</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) – <emphasis>это растения</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>). Обе посылки и вывод являются в данном силлогизме простыми суждениями (причём и посылки, и вывод – это суждения вида <emphasis>A</emphasis> (общеутвердительные)). Обратим внимание на вывод, представленный суждением: «<emphasis>Все розы – это растения</emphasis>». В этом выводе субъектом выступает термин «<emphasis>розы</emphasis>», а предикатом – термин «<emphasis>растения</emphasis>». Субъект вывода присутствует во второй посылке силлогизма, а предикат вывода – в первой. Также в обеих посылках повторяется термин «<emphasis>цветы</emphasis>», который, как нетрудно увидеть, является связующим: именно благодаря ему не связанные, разобщённые в посылках термины «<emphasis>растения</emphasis>» и «<emphasis>розы</emphasis>» можно связать в выводе. Таким образом, структура силлогизма включает в себя две посылки и один вывод, которые состоят из трёх (различным образом расположенных) терминов:</p>
<p>1. Субъект вывода располагается во второй посылке силлогизма и называется <strong>меньшим термином силлогизма</strong> (вторая посылка также называется меньшей).</p>
<p>2. Предикат вывода располагается в первой посылке силлогизма и называется <strong>большим термином силлогизма</strong> (первая посылка также называется большей). Предикат вывода, как правило, является по объёму большим понятием, чем субъект вывода (в приведённом примере понятия «<emphasis>розы</emphasis>» и «<emphasis>растения</emphasis>» находятся в отношении родовидового подчинения), в силу чего предикат вывода назван большим термином, а субъект вывода – меньшим.</p>
<p>3. Термин, который повторяется в двух посылках и связывает субъект с предикатом (меньший и больший термины), называется <strong>средним термином силлогизма</strong> и обозначается латинской буквой <emphasis>М</emphasis>, потому что «средний» на латинском – это <emphasis>medium</emphasis>.</p>
<p>Три термина силлогизма могут быть расположены в нём по-разному. Взаимное расположение терминов друг относительно друга называется <strong>фигурой простого силлогизма</strong>. Таких фигур четыре, т. е. все возможные варианты взаимного расположения терминов в силлогизме исчерпываются четырьмя комбинациями. Рассмотрим их.</p>
<p><strong>Первая фигура силлогизма</strong> – это такое расположение его терминов, при котором первая посылка начинается со среднего термина, а вторая заканчивается средним термином. Например:</p>
<p><emphasis>Все газы</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) <emphasis>– это химические элементы</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Гелий</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>– это газ</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Гелий</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>– это химический элемент</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>). Учитывая, что в первой посылке средний термин связан с предикатом, во второй субъект связан со средним термином, а в выводе субъект связан с предикатом, составим схему расположения и связи терминов в приведённом примере (рис. 34):</p>
<image l:href="#_34.png"/>
<p>Прямые линии на схеме (за исключением той, которая отделяет посылки от вывода) показывают связь терминов в посылках и в выводе. Поскольку роль среднего термина заключается в том, чтобы связывать больший и меньший термины силлогизма, то на схеме средний термин в первой посылке соединяется линией со средним термином во второй посылке. Схема показывает, каким именно образом средний термин связывает между собой другие термины силлогизма в его первой фигуре. Кроме того, отношения между тремя терминами можно изобразить с помощью кругов Эйлера. В данном случае получится следующая схема (рис. 35):</p>
<image l:href="#_35.png"/>
<p><strong>Вторая фигура силлогизма</strong> – это такое расположение его терминов, при котором и первая, и вторая посылки заканчиваются средним термином. Например:</p>
<p><emphasis>Все рыбы</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>) <emphasis>дышат жабрами</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все киты</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>не дышат жабрами</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>)<emphasis>. Все киты</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>не рыбы</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
<p>Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними во второй фигуре силлогизма выглядят так (рис. 36):</p>
<image l:href="#_36.png"/>
<p><strong>Третья фигура силлогизма</strong> – это такое расположение его терминов, при котором и первая, и вторая посылки начинаются со среднего термина. Например:</p>
<p><emphasis>Все тигры</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) <emphasis>– это млекопитающие</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все тигры</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) <emphasis>– это хищники</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Некоторые хищники</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) – <emphasis>это млекопитающие</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>). Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними в третьей фигуре силлогизма (рис. 37):</p>
<image l:href="#_37.png"/>
<p><strong>Четвёртая фигура силлогизма</strong> – это такое расположение его терминов, при котором первая посылка заканчивается средним термином, а вторая начинается с него. Например:</p>
<p><emphasis>Все квадраты</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>) <emphasis>– это прямоугольники</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все прямоугольники</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) <emphasis>– это не треугольники</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все треугольники</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>– это не квадраты</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>). Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними в четвёртой фигуре силлогизма (рис. 38):</p>
<image l:href="#_38.png"/>
<p>Отметим, что отношения между терминами силлогизма во всех фигурах могут быть и другими.</p>
<p>Любой простой силлогизм состоит из трёх суждений (двух посылок и вывода). Каждое из них является простым и принадлежит к одному из четырёх видов (<emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>). Набор простых суждений, входящих в силлогизм, называется <strong>модусом простого силлогизма</strong>.</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Все небесные тела движутся. Все планеты – это небесные тела. Все планеты движутся.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме первая посылка является простым суждением вида <emphasis>A</emphasis> (общеутвердительным), вторая посылка – это тоже простое суждение вида <emphasis>A</emphasis>, и вывод в данном случае представляет собой простое суждение вида <emphasis>A</emphasis>. Поэтому рассмотренный силлогизм имеет модус <emphasis>AАA</emphasis>.</p>
<p>
<emphasis>Во втором примере: Все журналы – это периодические издания. Все книги не являются периодическими изданиями. Все книги не являются журналами. Силлогизм имеет модус AEE. В третьем примере: Все углероды – простые тела. Все углероды электропроводны. Некоторые электропроводники – простые тела.</emphasis>
</p>
<p>Силлогизм имеет модус <emphasis>AAI</emphasis>. Всего модусов во всех четырёх фигурах, т. е. возможных комбинаций простых суждений в силлогизме, – 256. В каждой фигуре 64 модуса. Однако из этих 256 модусов только 19 дают достоверные выводы, остальные приводят к вероятностным выводам. Если принять во внимание, что одним из главных признаков дедукции (а значит, и силлогизма) является достоверность её выводов, то становится понятным, почему эти 19 модусов называются правильными, а остальные – неправильными.</p>
<p>Наша задача – уметь определять фигуру и модус любого простого силлогизма. Например, требуется установить фигуру и модус силлогизма:</p>
<p>
<emphasis>Все вещества состоят из атомов. Все жидкости – это вещества. Все жидкости состоят из атомов.</emphasis>
</p>
<p>Прежде всего надо найти субъект и предикат вывода, т. е. меньший и больший термины силлогизма. Далее следует установить местоположение меньшего термина во второй посылке и большего – в первой. После этого можно определить средний термин и схематично изобразить расположение всех терминов в силлогизме (рис. 39):</p>
<image l:href="#_39.png"/>
<p><emphasis>Все вещества</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>) <emphasis>состоят из атомов</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все жидкости</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>– это вещества</emphasis> (<emphasis>М</emphasis>).</p>
<p><emphasis>Все жидкости</emphasis> (<emphasis>S</emphasis>) <emphasis>состоят из атомов</emphasis> (<emphasis>Р</emphasis>). Как видим, рассматриваемый силлогизм построен по первой фигуре. Теперь надо найти его модус. Для этого следует выяснить, к какому виду простых суждений относятся первая и вторая посылки и вывод. В нашем примере обе посылки и вывод являются суждениями вида <emphasis>A</emphasis> (общеутвердительными), т. е. модус данного силлогизма – <emphasis>AАA</emphasis>. Итак, предложенный силлогизм имеет первую фигуру и модус <emphasis>AАA</emphasis>.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое силлогизм?</p>
<p>2. Какова структура простого силлогизма?</p>
<p>3. Что такое фигура простого силлогизма? Подумайте, почему возможны только четыре фигуры силлогизма? Как определить фигуру предложенного силлогизма? Приведите по два примера для каждой фигуры силлогизма, сопроводив их схемами взаимного расположения терминов и отношений между ними.</p>
<p>4. Что такое модус простого силлогизма? Как определить модус предложенного силлогизма? Сколько модусов существует во всех четырёх фигурах силлогизма? Что такое правильные и неправильные модусы? Сколько существует правильных модусов? Приведите, самостоятельно подобрав, по одному примеру силлогизмов, имеющих модусы <emphasis>AАA, AEЕ, AАI.</emphasis></p>
<p>5. Определите фигуру и модус следующих силлогизмов:</p>
<p>1) <emphasis>Все ужи – это пресмыкающиеся. Все пресмыкающиеся не являются беспозвоночными. Все беспозвоночные не являются ужами.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Все сосны – это хвойные деревья. Ни одна берёза не является хвойным деревом. Ни одна берёза не является сосной.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Все пчёлы – это насекомые. Все пчёлы – это летающие существа. Некоторые летающие существа – это насекомые.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Ни одна элементарная частица не является молекулой. Все электроны – это элементарные частицы. Ни один электрон не является молекулой.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Все майоры являются военнослужащими. Некоторые россияне – это майоры. Некоторые россияне – военнослужащие.</emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.3. Общие правила простого силлогизма</p>
</title>
<p>Правила силлогизма делятся на общие и частные.</p>
<p><strong>Общие</strong> правила применимы ко всем простым силлогизмам, независимо от того, по какой фигуре они построены.</p>
<p><strong>Частные</strong> правила действуют только для каждой фигуры силлогизма и поэтому часто называются правилами фигур.</p>
<p>Рассмотрим общие правила силлогизма:</p>
<p>1. <strong>В силлогизме должно быть только три термина</strong>. Обратимся к уже упоминавшемуся примеру силлогизма, в котором данное правило нарушено:</p>
<p>
<emphasis>Движение вечно. Хождение в школу – это движение. Хождение в школу вечно.</emphasis>
</p>
<p>Обе посылки этого силлогизма являются истинными суждениями, однако из них вытекает ложный вывод, потому что нарушено рассматриваемое правило. Слово «<emphasis>движение</emphasis>» употребляется в двух посылках в двух разных значениях: движение как всеобщее мировое изменение и движение как механическое перемещение тела из точки в точку. Получается, что терминов в силлогизме три: <emphasis>движение, хождение в школу, вечность</emphasis>, а смыслов (поскольку один из терминов употребляется в двух разных смыслах) четыре, т. е. лишний смысл как бы подразумевает лишний термин. Иначе говоря, в приведённом примере силлогизма было не три, а четыре (по смыслу) термина. Ошибка, возникающая при нарушении вышеприведённого правила, называется <strong>учетверением терминов</strong>.</p>
<p>2. <strong>Средний термин должен быть распределён хотя бы в одной из посылок</strong>. О распределённости терминов в простых суждениях речь шла в предыдущей главе. Напомним, что проще всего устанавливать распределённость терминов в простых суждениях с помощью круговых схем: надо изобразить кругами Эйлера отношения между терминами суждения, при этом полный круг на схеме будет обозначать распределённый термин (+), а неполный – нераспределённый (–). Рассмотрим пример силлогизма:</p>
<p>
<emphasis>Все кошки (К) – это живые существа (Ж. с.). Сократ (C) – это тоже живое существо. Сократ – это кошка.</emphasis>
</p>
<p>Из двух истинных посылок вытекает ложный вывод. Изобразим кругами Эйлера отношения между терминами в посылках силлогизма и установим распределённость этих терминов (рис. 40):</p>
<image l:href="#_40.png"/>
<p>Как видим, средний термин («<emphasis>живые существа</emphasis>») в данном случае нераспределён ни в одной из посылок, а по правилу он должен быть распределён хотя бы в одной. Ошибка, возникающая при нарушении рассматриваемого правила, так и называемая – <strong>нераспределённость среднего термина в каждой посылке</strong>.</p>
<p>3. <strong>Термин, который был не распределён в посылке, не может быть распределён в выводе</strong>. Обратимся к следующему примеру:</p>
<p>
<emphasis>Все яблоки (Я) – съедобные предметы (С. п.). Все груши (Г) – это не яблоки. Все груши – несъедобные предметы.</emphasis>
</p>
<p>Посылки силлогизма являются истинными суждениями, а вывод – ложным. Как и в предыдущем случае, изобразим кругами Эйлера отношения между терминами в посылках и в выводе силлогизма и установим распределённость этих терминов (рис. 41):</p>
<image l:href="#_41.png"/>
<p>В данном случае предикат вывода, или больший термин силлогизма («<emphasis>съедобные предметы</emphasis>»), в первой посылке является нераспределённым (–), а в выводе – распределённым (+), что запрещается рассматриваемым правилом. Ошибка, возникающая при его нарушении, называется <strong>расширением большего термина</strong>. Вспомним, что термин распределён, когда речь идёт обо всех предметах, входящих в него, и не распределён, когда речь идёт о части предметов, входящих в него, именно поэтому ошибка и называется расширением термина.</p>
<p>4. <strong>В силлогизме не должно быть двух отрицательных посылок</strong>. Хотя бы одна из посылок силлогизма должна быть положительной (могут быть положительными и обе посылки). Если две посылки в силлогизме отрицательные, то вывод из них или вообще сделать нельзя, или же, если его сделать возможно, он будет ложным или, по крайней мере, недостоверным, вероятностным. Например:</p>
<p>
<emphasis>Снайперы не могут иметь плохое зрение. Все мои друзья – не снайперы. Все мои друзья имеют плохое зрение.</emphasis>
</p>
<p>Обе посылки в силлогизме являются отрицательными суждениями, и, несмотря на их истинность, из них вытекает ложный вывод.</p>
<p>Ошибка, которая возникает в данном случае, так и называется – <strong>две отрицательные посылки</strong>.</p>
<p>5. <strong>В силлогизме не должно быть двух частных посылок</strong>. Хотя бы одна из посылок должна быть общей (могут быть общими и обе посылки). Если две посылки в силлогизме представляют собой частные суждения, то вывод из них сделать невозможно. Например:</p>
<p>
<emphasis>Некоторые школьники – это первоклассники. Некоторые школьники – это десятиклассники.</emphasis>
</p>
<p>Из этих посылок никакой вывод не следует, потому что обе они являются частными. Ошибка, возникающая при нарушении данного правила, так и называется – <strong>две частные посылки</strong>.</p>
<p>6. <strong>Если одна из посылок отрицательная, то и вывод должен быть отрицательным</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Ни один металл не является изолятором. Медь – это металл. Медь не является изолятором.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, из двух посылок данного силлогизма не может вытекать утвердительный вывод. Он может быть только отрицательным.</p>
<p>7. <strong>Если одна из посылок частная, то и вывод должен быть частным</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Все углеводороды – это органические соединения. Некоторые вещества – это углеводороды. Некоторые вещества – это органические соединения.</emphasis>
</p>
<p>В этом силлогизме из двух посылок не может следовать общий вывод. Он может быть только частным, т. к. вторая посылка является частной.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое общие правила силлогизма?</p>
<p>2. Каковы общие правила простого силлогизма? Приведите по два примера ошибок: учетверение терминов, нераспределённость среднего термина в посылках, расширение большего термина, две отрицательные посылки.</p>
<p>3. Нарушены ли какие-нибудь (и какие) общие правила в следующих силлогизмах:</p>
<p>1) <emphasis>Все травоядные питаются растительной пищей. Все тигры не питаются растительной пищей. Все тигры не являются травоядными.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Все отличники не получают двоек. Мой друг не отличник. Мой друг получает двойки.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Все рыбы плавают. Все киты тоже плавают. Все киты являются рыбами.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Лук – это древнее орудие для стрельбы. Одна из овощных культур – это лук. Одна из овощных культур – это древнее орудие для стрельбы.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Любой металл не является изолятором. Вода – это не металл. Вода является изолятором.</emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.4. Виды сокращённого простого силлогизма</p>
</title>
<p>Простой силлогизм – это одна из широко распространённых разновидностей умозаключения. Поэтому он часто используется в повседневном и научном мышлении. Однако при его употреблении мы, как правило, не соблюдаем его жёсткую логическую структуру. Например:</p>
<p>
<emphasis>Все рыбы не являются млекопитающими; а все киты являются млекопитающими. Следовательно, все киты не являются рыбами.</emphasis>
</p>
<p>Вместо этого, мы, скорее всего, скажем: «<emphasis>Все киты не рыбы, так как они – млекопитающие</emphasis>», – или: «<emphasis>Все киты не рыбы, потому что рыбы – не млекопитающие».</emphasis> Нетрудно увидеть, что эти два умозаключения представляют собой сокращённую форму приведённого простого силлогизма.</p>
<p>Таким образом, в мышлении и речи обычно используется не простой силлогизм, а его различные сокращённые разновидности:</p>
<p>1. <strong>Энтимема</strong> – это простой силлогизм, в котором пропущена одна из посылок или вывод. Понятно, что из любого силлогизма можно вывести три энтимемы. Например:</p>
<p>
<emphasis>Все металлы электропроводны. Железо – это металл. Железо электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>Из данного силлогизма следуют три энтимемы: «<emphasis>Железо электропроводно, так как оно является металлом</emphasis> (пропущена большая посылка)», «<emphasis>Железо электропроводно, потому что все металлы электропроводны</emphasis> (пропущена меньшая посылка)», «<emphasis>Все металлы электропроводны, а железо – это металл</emphasis> (пропущен вывод)».</p>
<p>2. <strong>Эпихейрема</strong> – это простой силлогизм, в котором обе посылки являются энтимемами. Возьмём два силлогизма и выведем из них энтимемы.</p>
<p>Силлогизм 1:</p>
<p>
<emphasis>Всё, что приводит общество к бедствиям, есть зло.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Социальная несправедливость приводит общество к бедствиям.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Социальная несправедливость – это зло.</emphasis>
</p>
<p>Пропуская в этом силлогизме большую посылку, получаем энтимему: «<emphasis>Социальная несправедливость – это зло, так как она приводит общество к бедствиям</emphasis>».</p>
<p>Силлогизм 2:</p>
<p><emphasis>Всё, что способствует обогащению одних за счёт обнищания других</emphasis>, – <emphasis>это социальная несправедливость. Частная собственность способствует обогащению одних за счёт обнищания других. Частная собственность – это социальная несправедливость.</emphasis></p>
<p>Пропуская в этом силлогизме большую посылку, получаем энтимему: «<emphasis>Частная собственность – это социальная несправедливость, так как она способствует обогащению одних за счёт обнищания других</emphasis>». Если расположить эти две энтимемы друг за другом, то они станут посылками нового, третьего силлогизма, который и будет эпихейремой:</p>
<p>
<emphasis>Социальная несправедливость – это зло, так как оно приводит общество к бедствиям. Частная собственность – это социальная несправедливость, так как она способствует обогащению одних за счёт обнищания других. Частная собственность – это зло.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, в составе эпихейремы можно выделить три силлогизма: два из них являются посылочными, а один строится из выводов посылочных силлогизмов. Этот последний силлогизм представляет собой основу для окончательного вывода.</p>
<p>3. <strong>Полисиллогизм</strong> <strong>(сложный силлогизм)</strong> – это два или несколько простых силлогизмов, связанных между собой таким образом, что вывод одного из них является посылкой следующего.</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Всё, что развивает мышление, полезно. Все интеллектуальные игры развивают мышление. Все интеллектуальные игры полезны. Шахматы – это интеллектуальная игра. Шахматы полезны.</emphasis>
</p>
<p>Скобками выделены два силлогизма, объединённые в полисиллогизм. Обратим внимание на то, что вывод предыдущего силлогизма стал большей посылкой последующего. В этом случае получившийся полисиллогизм называется <strong>прогрессивным</strong>. Если же вывод предыдущего силлогизма становится меньшей посылкой последующего, то полисиллогизм называется <strong>регрессивным</strong>.</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Все звёзды – это небесные тела. Солнце – это звезда. Солнце – это небесное тело. Все небесные тела участвуют в гравитационных взаимодействиях. Солнце – это небесное тело. Солнце участвует в гравитационных взаимодействиях.</emphasis>
</p>
<p>Вывод предыдущего силлогизма является меньшей посылкой следующего. Можно заметить, что в этом случае два силлогизма невозможно графически соединить в последовательную цепочку, как в случае прогрессивного полисиллогизма.</p>
<p>Выше говорилось, что полисиллогизм может состоять не только из двух, но и из большего числа простых силлогизмов. Приведём пример полисиллогизма (прогрессивного), который состоит из трёх простых силлогизмов:</p>
<p>
<emphasis>Всё материальное имеет физические свойства. Все объекты Вселенной материальны. Все объекты Вселенной имеют физические свойства. Кванты – это объекты Вселенной. Кванты имеют физические свойства. Фотоны – это кванты электромагнитного поля. Фотоны имеют физические свойства.</emphasis>
</p>
<p>4. <strong>Сорит</strong> <strong>(сложносокращённый силлогизм)</strong> – это полисиллогизм, в котором пропущена посылка последующего силлогизма, являющаяся выводом предыдущего. Вернёмся к рассмотренному выше примеру прогрессивного полисиллогизма и пропустим в нём большую посылку второго силлогизма, которая представляет собой вывод первого силлогизма. Получится прогрессивный сорит:</p>
<p>
<emphasis>Всё, что развивает мышление, полезно. Все интеллектуальные игры развивают мышление. Шахматы – это интеллектуальная игра. Шахматы полезны.</emphasis>
</p>
<p>Теперь обратимся к рассмотренному выше примеру регрессивного полисиллогизма и пропустим в нём меньшую посылку второго силлогизма, которая является выводом первого силлогизма. Получится регрессивный сорит:</p>
<p>
<emphasis>Все звёзды – это небесные тела.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Солнце – это звезда.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все небесные тела участвуют в гравитационных взаимодействиях.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Солнце участвует в гравитационных взаимодействиях.</emphasis>
</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Почему простой силлогизм не вполне удобен для постоянного использования в мышлении и речи? Чем он обычно заменяется?</p>
<p>2. Что такое энтимема? Почему из любого силлогизма можно вывести три энтимемы? Придумайте какой-нибудь пример простого силлогизма и выведите из него все энтимемы.</p>
<p>3. Что представляет собой эпихейрема? Сколько простых силлогизмов в неявной форме входит в состав любой эпихейремы? Попробуйте придумать пример какой-нибудь эпихейремы.</p>
<p>4. Что такое полисиллогизм? Чем отличается прогрессивный полисиллогизм от регрессивного? Придумайте по одному примеру для прогрессивного и регрессивного полисиллогизма.</p>
<p>5. Что такое сорит? Какой сорит является прогрессивным, а какой – регрессивным? Придумайте по одному примеру для прогрессивного и регрессивного сорита.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.5. Разделительно-категорический и чисто разделительный силлогизмы</p>
</title>
<p>Умозаключения, которые содержат в себе разделительные, (дизъюнктивные) суждения называются <strong>разделительными</strong>. В мышлении и речи часто используется <strong>разделительно-категорический силлогизм</strong>, в котором, как явствует из названия, первая посылка представляет собой разделительное (дизъюнктивное) суждение, а вторая посылка – простое (категорическое). Например:</p>
<p>
<emphasis>Учебное заведение может быть начальным, или средним, или высшим. МГУ является высшим учебным заведением. МГУ – это не начальное и не среднее учебное заведение.</emphasis>
</p>
<p>Разделительно-категорический силлогизм имеет два модуса:</p>
<p>1. <strong>Утверждающе-отрицающий модус</strong>, у которого первая посылка представляет собой строгую дизъюнкцию нескольких вариантов чего-либо, вторая утверждает один из них, а вывод отрицает все остальные (таким образом, рассуждение движется от утверждения к отрицанию). Например:</p>
<p>
<emphasis>Леса бывают хвойными, или лиственными, или смешанными. Этот лес хвойный. Этот лес не лиственный и не смешанный.</emphasis>
</p>
<p>С помощью условных обозначений логических союзов можно представить форму данного силлогизма в виде следующей записи:</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>)→(¬ <emphasis>b</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>c</emphasis>), где (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/><emphasis>c</emphasis>) – это первая посылка в виде строгой дизъюнкции трёх простых суждений; <emphasis>a</emphasis> – это вторая посылка в виде утверждения одного из них; ((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>) – это две посылки силлогизма, соединённые знаком конъюнкции; (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>c</emphasis>) – это вывод силлогизма в виде конъюнкции отрицаний двух оставшихся простых суждений, входивших в первую посылку; знак импликации «→» показывает, что из посылок следует вывод.</p>
<p>2. <strong>Отрицающе-утверждающий модус</strong>, у которого первая посылка представляет собой строгую дизъюнкцию нескольких вариантов чего-либо, вторая отрицает все данные варианты, кроме одного, а вывод утверждает один оставшийся вариант (таким образом, рассуждение движется от отрицания к утверждению).</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Люди бывают европеоидами, или монголоидами, или негроидами. Этот человек не монголоид и не негроид. Этот человек является европеоидом.</emphasis>
</p>
<p>С помощью условных обозначений логических союзов можно представить форму данного силлогизма в виде следующей записи:</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>c</emphasis>)) → <emphasis>a</emphasis>, где (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>) – это первая посылка в виде строгой дизъюнкции трёх простых суждений; (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧¬ <emphasis>c</emphasis>) – это вторая посылка в виде конъюнкции отрицаний двух из них;</p>
<p>(<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∧¬ <emphasis>c</emphasis>) – это две посылки силлогизма, соединённые знаком конъюнкции; <emphasis>a</emphasis> – это вывод силлогизма в виде утверждения третьего простого суждения, входившего в первую посылку; и наконец, импликацией объединяются посылки и вывод силлогизма.</p>
<p>Первая посылка разделительно-категорического силлогизма является строгой дизъюнкцией, т. е. представляет собой уже знакомую нам логическую операцию деления понятия. Поэтому неудивительно, что правила этого силлогизма повторяют известные нам правила деления понятия:</p>
<p>1. <strong>Деление в первой посылке должно проводиться по одному основанию</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Транспорт бывает наземным, или подземным, или водным, или воздушным, или общественным. Пригородные электропоезда – это общественный транспорт. Пригородные электропоезда – это не наземный, не подземный, не водный и не воздушный транспорт.</emphasis>
</p>
<p>Силлогизм построен по утверждающе-отрицающему модусу: в первой посылке представлено несколько вариантов, во второй посылке один из них утверждается, в силу чего в выводе отрицаются все остальные. Однако из двух истинных посылок вытекает ложный вывод. Почему так получается? Потому что в первой посылке деление проводилось по двум разным основаниям: в какой природной среде передвигается транспорт и кому он принадлежит. Подмена основания деления в первой посылке разделительно-категорического силлогизма приводит к ложному выводу.</p>
<p>2. <strong>Деление в первой посылке должно быть полным</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Математические действия бывают сложением, или вычитанием, или умножением, или делением. Логарифмирование – это не сложение, не вычитание, не умножение и не деление. Логарифмирование – это не математическое действие.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме неполное деление в первой посылке обусловливает ложный вывод, вытекающий из истинных посылок.</p>
<p>3. <strong>Результаты деления в первой посылке не должны пересекаться, или дизъюнкция должна быть строгой</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Страны мира бывают северными, или южными, или западными, или восточными. Канада – это северная страна. Канада – это не южная, не западная и не восточная страна.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме вывод является ложным, т. к. Канада в такой же степени северная страна, в какой и западная. Ложный вывод при истинных посылках объясняется в данном случае пересечением результатов деления в первой посылке, или, что одно и то же, – нестрогой дизъюнкцией<strong>.</strong> Следует отметить, что нестрогая дизъюнкция в разделительно-категорическом силлогизме допустима в том случае, когда он построен по отрицающе-утверждающему модусу. Например:</p>
<p>
<emphasis>Он силён от природы или же постоянно занимается спортом. Он не является сильным от природы. Он постоянно занимается спортом.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме нет ошибки, несмотря на то, что дизъюнкция в первой посылке была нестрогой. Таким образом, рассматриваемое правило безоговорочно действует только для утверждающе-отрицающего модуса разделительно-категорического силлогизма.</p>
<p>4. <strong>Деление в первой посылке должно быть последовательным</strong>. Например:</p>
<p>Предложения бывают простыми, или сложными, или сложносочинёнными.</p>
<p>
<emphasis>Это предложение сложносочинённое. Это предложение не простое и не сложное.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме ложный вывод следует из истинных посылок по той причине, что в первой посылке был допущен скачок в делении.</p>
<p>Разделительно-категорический силлогизм в логике часто называют просто разделительно-категорическим умозаключением. Помимо него существует также <strong>чисто разделительный силлогизм</strong> (<strong>чисто разделительное умозаключение)</strong>, обе посылки и вывод которого являются разделительными (дизъюнктивными) суждениями.</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Зеркала бывают плоскими или сферическими. Сферические зеркала бывают вогнутыми или выпуклыми. Зеркала бывают плоскими, или вогнутыми, или выпуклыми.</emphasis>
</p>
<p>Форму приведённого чисто разделительного силлогизма можно представить следующим образом: ((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>b<sub>1</sub></emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>2</sub></emphasis>)) → (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>1</sub></emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>2</sub></emphasis>), где (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b</emphasis>) – первая посылка; (<emphasis>b<sub>1</sub></emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>2</sub></emphasis>) – вторая посылка; (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>1</sub></emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>b<sub>2</sub></emphasis> ) – вывод.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что представляют собой разделительные умозаключения?</p>
<p>2. Какие модусы имеет разделительно-категорический силлогизм?</p>
<p>Приведите по три примера для каждого модуса, изобразив их форму с помощью условных логических обозначений.</p>
<p>3. Каковы правила разделительно-категорического силлогизма?</p>
<p>Какие ошибки возникают при их нарушении? В каком случае дизъюнкция в разделительно-категорическом силлогизме может быть нестрогой? Придумайте по одному примеру для каждой ошибки, возникающей при нарушении соответствующего правила.</p>
<p>4. Чем отличается чисто разделительный силлогизм от разделительно-категорического силлогизма? Приведите два примера чисто разделительного силлогизма.</p>
<p>5. Допущены ли ошибки (и какие) в следующих разделительно-категорических силлогизмах:</p>
<p>1. <emphasis>Четырёхугольники бывают квадратами, или ромбами, или трапециями. Эта фигура – не ромб и не трапеция. Эта фигура – квадрат.</emphasis></p>
<p>2. <emphasis>Отбор в живой природе бывает искусственным или естественным. Данный отбор не является искусственным. Данный отбор является естественным.</emphasis></p>
<p>3. <emphasis>Люди бывают талантливыми, или бесталанными, или упрямыми.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Он является упрямым человеком.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Он не талантлив и не бесталанен.</emphasis>
</p>
<p>4. <emphasis>Суждения бывают утвердительными или отрицательными.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Это суждение утвердительное.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Это суждение не отрицательное.</emphasis>
</p>
<p>5. <emphasis>Учащиеся бывают отличниками или двоечниками.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Мой товарищ не отличник.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Мой товарищ – двоечник.</emphasis>
</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.6. Условно-категорический, эквивалентно-категорический и чисто условный силлогизмы</p>
</title>
<p>Умозаключения, которые содержат в себе условные (импликативные) суждения называются <strong>условными</strong>. В мышлении и речи часто используется <strong>условно-категорический силлогизм</strong>, название которого свидетельствует о том, что в нём первая посылка является условным (импликативным) суждением, а вторая посылка – простым (категорическим). Например:</p>
<p>
<emphasis>Если взлётная полоса покрыта льдом, то самолёты не могут взлетать.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Сегодня взлётная полоса покрыта льдом.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Сегодня самолёты не могут взлетать.</emphasis>
</p>
<p>Условно-категорический силлогизм имеет два модуса:</p>
<p><strong>1. Утверждающий модус</strong>, у которого первая посылка представляет собой импликацию, состоящую, как мы уже знаем, из двух частей – основания и следствия, вторая посылка является утверждением основания, а в выводе утверждается следствие. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Данное вещество – это металл.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Данное вещество электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>Форма утверждающего модуса условно-категорического силлогизма: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>) → <emphasis>b</emphasis>, где (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) – это первая посылка в виде импликации основания и следствия; ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>) – это две посылки силлогизма в виде двухчленной конъюнкции, состоящей из уже упомянутой импликации и утверждения основания; <emphasis>b</emphasis> – это вытекающий из посылок вывод силлогизма в виде утверждения следствия.</p>
<p>2. <strong>Отрицающий модус</strong>, у которого первая посылка представляет собой импликацию основания и следствия, вторая посылка является отрицанием следствия, а в выводе отрицается основание.</p>
<p>Например:</p>
<p>
<emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Данное вещество неэлектропроводно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Данное вещество – не металл.</emphasis>
</p>
<p>Форма отрицающего модуса условно-категорического силлогизма: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧¬ <emphasis>b</emphasis>) → ¬ <emphasis>a</emphasis>, где (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) – это первая посылка в виде импликации основания и следствия; ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>b</emphasis>) – это две посылки силлогизма в виде двухчленной конъюнкции, состоящей из уже упомянутой импликации и отрицания следствия; ¬ <emphasis>a</emphasis> – это вытекающий из посылок вывод силлогизма в виде отрицания основания.</p>
<p>Необходимо обратить внимание на уже известную нам особенность импликативного суждения, которая состоит в том, что основание и следствие нельзя поменять местами. Например, высказывание: «<emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно</emphasis>», – является верным, т. к. все металлы – это электропроводники (из того, что вещество – металл, с необходимостью вытекает его электропроводность). Однако высказывание: «<emphasis>Если вещество электропроводно, то оно – металл</emphasis>», – неверно, т. к. не все электропроводники являются металлами (из того, что вещество электропроводно, не вытекает то, что оно – металл). Эта особенность импликации обусловливает два правила условно-категорического силлогизма:</p>
<p>1. <strong>Утверждать можно только от основания к следствию</strong>, т. е. во второй посылке утверждающего модуса должно утверждаться основание импликации (первой посылки), а в выводе – её следствие.</p>
<p>В противном случае из двух истинных посылок может вытекать ложный вывод. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Слово «Москва» надо писать с большой буквы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Слово «Москва» всегда стоит в начале предложения.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме во второй посылке утверждалось следствие, а в выводе – основание: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>b</emphasis>) → <emphasis>a</emphasis>. Это утверждение от следствия к основанию и является причиной ложного вывода при истинных посылках.</p>
<p>2. <strong>Отрицать можно только от следствия к основанию</strong>, т. е. во второй посылке отрицающего модуса должно отрицаться следствие импликации (первой посылки), а в выводе – её основание. В противном случае из двух истинных посылок может вытекать ложный вывод. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>В данном предложении слово «Москва» не стоит в начале.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>В данном предложении слово «Москва» не надо писать с большой буквы.</emphasis>
</p>
<p>В силлогизме во второй посылке отрицается основание, а в выводе – следствие: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>a</emphasis>) → ¬ <emphasis>b</emphasis>. Это отрицание от основания к следствию и является причиной ложного вывода при истинных посылках.</p>
<p>Вспомним, что среди сложных суждений помимо импликации: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>, есть также эквиваленция: <emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>. Если в импликации всегда выделяется основание и следствие, то в эквиваленции нет ни того, ни другого, т. к. она представляет собой сложное суждение, обе части которого тождественны (эквивалентны) друг другу. Если первой посылкой силлогизма является не импликация, а эквиваленция, то такой силлогизм называется <strong>эквивалентно-категорическим</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если число чётное, то оно делится без остатка на 2.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Число 16 – чётное.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Число 16 делится без остатка на 2.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данного силлогизма: (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>) → <emphasis>b</emphasis>.</p>
<p>Поскольку в первой посылке эквивалентно-категорического силлогизма нельзя выделить ни основания, ни следствия, то рассмотренные выше правила условно-категорического силлогизма к нему неприменимы (в эквивалентно-категорическом силлогизме и утверждать, и отрицать можно как угодно). Если в условно-категорическом силлогизме два модуса правильных и два неправильных (см. выше), то в эквивалентно-категорическом силлогизме все четыре модуса являются правильными:</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>a</emphasis>) → <emphasis>b</emphasis>;</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ <emphasis>b</emphasis>) → <emphasis>a</emphasis>;</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>a</emphasis>) → ¬ <emphasis>b</emphasis>;</p>
<p>((<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#equ.png"/> <emphasis>b</emphasis>) ∧ ¬ <emphasis>b</emphasis>) → ¬ <emphasis>a</emphasis>.</p>
<p>Читатель без труда сможет подобрать примеры для каждого из четырёх модусов эквивалентно-категорического силлогизма.</p>
<p>Если же обе посылки и вывод представляют собой условные суждения, то это <strong>чисто условный силлогизм</strong> <strong>(чисто условное умозаключение)</strong>. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если вещество является металлом, то оно электропроводно.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Если вещество электропроводно, то его невозможно использовать в качестве изолятора.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Если вещество является металлом, то его невозможно использовать в качестве изолятора.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данного силлогизма: ((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>b</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>)) → (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>).</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что представляют собой условные умозаключения?</p>
<p>2. Какие модусы имеет условно-категорический силлогизм? Приведите по три примера для каждого модуса, изобразив их форму с помощью условных логических обозначений.</p>
<p>3. Что называется в условно-категорическом силлогизме «основанием», а что – «следствием»? Каковы правила условно-категорического силлогизма и ошибки, возникающие при их нарушении?</p>
<p>Придумайте по два примера для каждой ошибки, возникающей при нарушении соответствующего правила.</p>
<p>4. Что такое эквивалентно-категорический силлогизм? Чем он отличается от условно-категорического? Почему в условно-категорическом силлогизме только два модуса являются правильными, а в эквивалентно-категорическом – четыре. Придумайте по одному примеру для каждого модуса эквивалентно-категорического силлогизма.</p>
<p>5. Чем отличается чисто условный силлогизм от условно-категорического силлогизма? Приведите два примера чисто условного силлогизма.</p>
<p>6. Допущены ли ошибки (и какие) в следующих условно-категорических силлогизмах:</p>
<p>1) <emphasis>Если животное является млекопитающим, то оно позвоночное.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Рептилии не являются млекопитающими.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Рептилии не являются позвоночными.</emphasis>
</p>
<p>2) <emphasis>Если человек льстит, то он лжёт.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Этот человек льстит.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Этот человек лжёт.</emphasis>
</p>
<p>3) <emphasis>Если геометрическая фигура является квадратом, то у неё все стороны равны.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Равносторонний треугольник не является квадратом.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>У равностороннего треугольника стороны не равны.</emphasis>
</p>
<p>4) <emphasis>Если металл – свинец, то он тяжелее воды.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Данный металл тяжелее воды.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Данный металл – свинец.</emphasis>
</p>
<p>5) <emphasis>Если небесное тело является планетой Солнечной системы, то оно движется вокруг Солнца.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Комета Галлея движется вокруг Солнца.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Комета Галлея является планетой Солнечной системы.</emphasis>
</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.7. Условно-разделительный силлогизм</p>
</title>
<p>Первая посылка <strong>условно-разделительного силлогизма</strong> является условным (импликативным) суждением, а вторая посылка – разделительным (дизъюнктивным). Важно отметить, что в условном (импликативном) суждении может быть не одно основание и одно следствие (как в тех примерах, которые мы рассматривали до сих пор), а больше оснований или следствий. Например, в суждении: «<emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься или же надо иметь много денег</emphasis>», – из одного основания вытекает два следствия, что с помощью условных обозначений можно представить в виде формулы: (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>). В суждении: «<emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься, а если поступать в МГИМО, то тоже надо много заниматься</emphasis>», – из двух оснований вытекает одно следствие: (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>). В суждении: «<emphasis>Если страной правит мудрый человек, то она процветает, а если ею управляет проходимец, то она бедствует</emphasis>», – из двух оснований вытекает два следствия: (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>). В суждении: «<emphasis>Если я выступлю против окружающей меня несправедливости, то останусь человеком, хотя жестоко пострадаю; если равнодушно пройду мимо неё, то перестану себя уважать, хотя и буду цел и невредим; а если стану всячески содействовать ей, то превращусь в животное, хотя и достигну материального и карьерного благополучия</emphasis>», – из трёх оснований вытекает три следствия: (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>) ∧ (<emphasis>e</emphasis> → <emphasis>f</emphasis>).</p>
<p>Если в первой посылке условно-разделительного силлогизма содержится два основания или следствия, то такой силлогизм называется <strong>дилеммой</strong>, если оснований или следствий три, то он называется <strong>трилеммой</strong>, а если первая посылка включает в себя более трёх оснований или следствий, то силлогизм является <strong>полилеммой</strong>. Чаще всего в мышлении и речи встречается дилемма, на примере которой мы и рассмотрим условно-разделительный силлогизм (также часто называемый условно-разделительным умозаключением).</p>
<p>Дилемма может быть конструктивной (утверждающей) и деструктивной (отрицающей). Каждый из этих видов дилеммы, в свою очередь, делится на две разновидности: как конструктивная, так и деструктивная дилемма может быть простой и сложной.</p>
<p>В <strong>простой конструктивной дилемме</strong> из двух оснований вытекает одно следствие, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию оснований, а в выводе утверждается это одно следствие в виде простого суждения. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься, а если поступать в МГИМО, то тоже надо много заниматься.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Можно поступать в МГУ или МГИМО.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Надо много заниматься.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данной дилеммы:</p>
<p>(((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>)) ∧ (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>)) → <emphasis>b</emphasis>.</p>
<p>В первой посылке <strong>сложной конструктивной дилеммы</strong> из двух оснований вытекает два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию оснований, а вывод является сложным суждением в виде дизъюнкции следствий. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если страной правит мудрый человек, то она процветает, а если ею управляет проходимец, то она бедствует.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Страной может управлять мудрый человек или проходимец.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Страна может процветать или бедствовать.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данной дилеммы:</p>
<p>(((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (<emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>c</emphasis>)) → (<emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> <emphasis>d</emphasis>).</p>
<p>В первой посылке <strong>простой деструктивной дилеммы</strong> из одного основания вытекает два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию отрицаний следствий, а в выводе отрицается основание (происходит отрицание простого суждения). Например:</p>
<p>
<emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься или же надо много денег.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Я не хочу много заниматься или же тратить много денег.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Я не буду поступать в МГУ.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данной дилеммы:</p>
<p>(((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>)) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>c</emphasis>)) → ¬ <emphasis>a</emphasis>.</p>
<p>В первой посылке <strong>сложной деструктивной дилеммы</strong> из двух оснований вытекают два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию отрицаний следствий, а вывод является сложным суждением в виде дизъюнкции отрицаний оснований. Например:</p>
<p>
<emphasis>Если философ считает первоначалом мира материю, то он материалист, а если он считает первоначалом мира сознание, то он идеалист.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Этот философ не материалист или не идеалист.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Этот философ не считает первоначалом мира материю, или он не считает первоначалом мира сознание.</emphasis>
</p>
<p>Форма модуса данной дилеммы:</p>
<p>(((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> ¬ <emphasis>d</emphasis>)) → (¬ <emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> ¬ <emphasis>c</emphasis>).</p>
<p>Поскольку первая посылка условно-разделительного силлогизма является импликацией, а вторая – дизъюнкцией, его правила – те же самые, что и рассмотренные выше правила условно-категорического и разделительно-категорического силлогизмов.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое условно-разделительный силлогизм?</p>
<p>2. На каком основании выделяются такие разновидности условно-разделительного силлогизма, как дилемма, трилемма и полилемма?</p>
<p>3. Чем отличается конструктивная дилемма от деструктивной?</p>
<p>В чём заключается разница между простой конструктивной дилеммой и сложной? Придумайте по одному примеру для простой и сложной конструктивной дилеммы и выразите их форму с помощью условных логических обозначений.</p>
<p>4. Чем отличается простая деструктивная дилемма от сложной?</p>
<p>Придумайте по одному примеру для простой и сложной деструктивной дилеммы и выразите их форму с помощью условных логических обозначений.</p>
<p>5. Каковы правила условно-разделительного силлогизма?</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.8. Индуктивное умозаключение</p>
</title>
<p>В индукции из нескольких частных случаев выводится общее правило, рассуждение идёт от частного к общему, от меньшего к большему, знание расширяется, в силу чего индуктивные выводы, как правило, вероятностны.</p>
<p>Индукция бывает полной и неполной. В <strong>полной</strong> индукции перечисляются все объекты из какой-либо группы и делается вывод обо всей этой группе. Например, если в посылках индуктивного умозаключения перечисляются все девять крупных планет Солнечной системы, то такая индукция является полной:</p>
<p>
<emphasis>Меркурий движется. Венера движется. Земля движется. Марс движется… Плутон движется.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Меркурий, Венера, Земля, Марс, … Плутон – это крупные планеты Солнечной системы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все крупные планеты Солнечной системы движутся.</emphasis>
</p>
<p>В <strong>неполной</strong> индукции перечисляются некоторые объекты из какой-либо группы и делается вывод обо всей этой группе. Например, если в посылках индуктивного умозаключения перечисляются не все девять крупных планет Солнечной системы, а только три из них, то такая индукция является неполной:</p>
<p>
<emphasis>Меркурий движется. Венера движется. Земля движется. Меркурий, Венера, Земля – это крупные планеты Солнечной системы. Все крупные планеты Солнечной системы движутся.</emphasis>
</p>
<p>Понятно, что выводы полной индукции достоверны, а неполной – вероятностны, однако полная индукция встречается редко, и поэтому под индуктивными умозаключениями обычно подразумевается неполная индукция.</p>
<p>Чтобы повысить степень вероятности выводов неполной индукции, следует соблюдать следующие важные правила:</p>
<p>1. <strong>Необходимо подбирать как можно больше исходных посылок</strong>. Для примера рассмотрим следующую ситуацию. Требуется проверить уровень успеваемости учащихся в некой школе. Предположим, что всего в ней учится (учитывая все классы и параллели) 1 000 человек. По методу полной индукции надо протестировать на предмет успеваемости каждого ученика из этой тысячи. Поскольку сделать это довольно сложно, можно использовать метод неполной индукции: протестировать какую-то часть учащихся и сделать общий вывод об уровне успеваемости в данной школе. Различные социологические опросы также базируются на применении неполной индукции. Очевидно, что чем большее число учеников подвергнется тестированию, тем более надёжной будет база для индуктивного обобщения, и более точным получится вывод. Однако просто большего числа исходных посылок, как того требует рассматриваемое правило, для повышения степени вероятности индуктивного обобщения недостаточно. Допустим, тестирование пройдёт немалое число учащихся, но, волей случая, среди них окажутся одни только неуспевающие. В этой ситуации мы придём к ложному индуктивному выводу о том, что уровень успеваемости в данной школе очень низок. Поэтому первое правило дополняется вторым.</p>
<p>2. <strong>Необходимо подбирать разнообразные посылки</strong>. Возвращаясь к нашему примеру, отметим, что множество тестируемых должно быть не просто по возможности большим, но и специально, по системе, сформированным, а не случайно подобранным, т. е. надо позаботиться о том, чтобы в него вошли учащиеся (примерно в одинаковом количественном отношении) из разных классов, параллелей и т. п. И, наконец, третье правило неполной индукции предписывает следующее.</p>
<p>3. <strong>Необходимо делать вывод только на основе существенных признаков</strong>. Если, допустим, во время тестирования выясняется, что ученик 10 класса не знает наизусть всю периодическую систему химических элементов, то этот факт (признак) является несущественным для вывода о его успеваемости. Однако, если тестирование показывает, что ученик 10 класса частицу «не» с глаголом пишет слитно, то этот факт (признак) следует признать существенным (важным) для вывода об уровне его образованности и успеваемости.</p>
<p>Таковы основные правила неполной индукции. Теперь обратимся к её наиболее распространённым ошибкам. Говоря о дедуктивных умозаключениях, мы рассматривали ту или иную ошибку вместе с правилом, нарушение которого её порождает. В данном случае сначала представлены правила неполной индукции, а потом, отдельно, – её ошибки. Это объясняется тем, что каждая из них не связана непосредственно с каким-то из вышеприведённых правил. Любую индуктивную ошибку можно рассматривать как результат одновременного нарушения всех правил, и в то же время нарушение каждого правила можно представить как причину, приводящую к любой из ошибок.</p>
<p>Первая ошибка, часто встречающаяся в неполной индукции, называется <strong>поспешным обобщением</strong>. Скорее всего, каждый из нас, хорошо с ней знаком. Всем приходилось слышать такие высказывания: <emphasis>«Все мужчины чёрствые», «Все женщины легкомысленные»</emphasis>.</p>
<p>Эти расхожие стереотипные фразы представляют собой не что иное, как поспешное обобщение в неполной индукции: если некоторые объекты из какой-либо группы обладают неким признаком, то это вовсе не означает, что данным признаком характеризуется вся группа без исключения. Из истинных посылок индуктивного умозаключения может вытекать ложный вывод, если допустить поспешное обобщение. Например:</p>
<p>
<emphasis>К. учится плохо. Н. учится плохо. С. учится плохо.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>К., Н., С. – это ученики 10 «А».</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все ученики 10 «А» учатся плохо.</emphasis>
</p>
<p>Неудивительно, что поспешное обобщение лежит в основе многих голословных утверждений, слухов и сплетен.</p>
<p>Вторая ошибка носит длинное и, на первый взгляд, странное название: <strong>после этого, значит по причине этого</strong> (от лат. <emphasis>post hoc, ergo propter hoc</emphasis>). В данном случае речь идёт о том, что если одно событие происходит после другого, то это не означает с необходимостью их причинно-следственную связь. Два события могут быть связаны всего лишь временной последовательностью (одно – раньше, другое – позже). Когда мы говорим, что одно событие обязательно является причиной другого, потому что одно из них произошло раньше другого, то допускаем логическую ошибку. Например, в следующем индуктивном умозаключении обобщающий вывод является ложным, несмотря на истинность посылок:</p>
<p>
<emphasis>Позавчера двоечнику Н. перебежала дорогу чёрная кошка, и он получил двойку. Вчера двоечнику Н. перебежала дорогу чёрная кошка, и его родителей вызвали в школу. Сегодня двоечнику Н. перебежала дорогу чёрная кошка, и его исключили из школы.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Во всех несчастьях двоечника Н. виновата чёрная кошка.</emphasis>
</p>
<p>Из-за ошибки «после этого, значит по причине этого» рождаются небылицы, суеверия и мистификации.</p>
<p>Третья ошибка, широко распространённая в неполной индукции, называется <strong>подмена условного безусловным</strong>. Рассмотрим индуктивное умозаключение, в котором из истинных посылок вытекает ложный вывод:</p>
<p>
<emphasis>Дома вода кипит при температуре 100 °C. На улице вода кипит при температуре 100 °C. В лаборатории вода кипит при температуре 100 °C. Вода везде кипит при температуре 100 °C.</emphasis>
</p>
<p>Мы знаем, что высоко в горах вода кипит при более низкой температуре. То, что проявляется в одних условиях, может не проявляться в других. В посылках рассмотренного примера присутствует условное (происходящее в определённых условиях), которое подменяется безусловным (происходящим во всех условиях одинаково, не зависящим от них) в выводе. Хороший пример подмены условного безусловным содержится в известной нам с детства сказке про вершки и корешки, в которой речь идёт о том, как мужик и медведь посадили репу, договорившись поделить урожай следующим образом: мужику – корешки, медведю – вершки. Получив ботву от репы, медведь понял, что мужик его обманул, и совершил логическую ошибку подмены условного безусловным: надо всегда брать только корешки, – решил он. На следующий год, когда мужик и медведь делили урожай пшеницы, медведь сам предложил, что он возьмёт корешки, а мужик – вершки, и опять остался ни с чем.</p>
<p>Неполная индукция бывает популярной и научной. В <strong>популярной</strong> индукции вывод делается на основе наблюдения и простого перечисления фактов, без знания их причины, а в <strong>научной</strong> индукции вывод делается не только на основе наблюдения и перечисления фактов, но ещё и на основе знания их причины. Поэтому научная индукция, в отличие от популярной, характеризуется намного более точными, почти достоверными выводами. Например, первобытные люди видят, как солнце каждый день встаёт на востоке, медленно движется в течение дня по небу и закатывается на западе, но они не знают, почему так происходит, им неизвестна причина этого постоянно наблюдаемого явления. Понятно, что они могут сделать умозаключение, используя только популярную индукцию и рассуждая примерно следующим образом: «<emphasis>Позавчера солнце взошло на востоке, вчера солнце взошло на востоке, сегодня солнце взошло на востоке, следовательно, солнце всегда всходит на востоке</emphasis>». Мы, как и первобытные люди, наблюдаем каждодневный восход солнца на востоке, но, в отличие от них, знаем причину этого явления: Земля вращается вокруг своей оси в одном и том же направлении с неизменной скоростью, в силу чего солнце появляется каждое утро в восточной стороне неба. Поэтому то умозаключение, которое делаем мы, представляет собой научную индукцию и выглядит примерно так: «<emphasis>Позавчера солнце взошло на востоке, вчера солнце взошло на востоке, сегодня солнце взошло на востоке; причём это происходит оттого, что уже несколько миллиардов лет Земля вращается вокруг своей оси и будет вращаться так же и дальше в течение многих миллиардов лет, находясь на одном и том же расстоянии от Солнца, которое родилось раньше Земли и будет существовать дольше неё; следовательно, Солнце, для земного наблюдателя всегда всходило и будет всходить на востоке</emphasis>».</p>
<p>Главное отличие научной индукции от популярной заключается в знании причин происходящих событий. Поэтому одна из важных задач не только научного, но и повседневного мышления – это обнаружение причинных связей и зависимостей в окружающем нас мире.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что такое индуктивное умозаключение? Чем оно отличается от дедуктивного?</p>
<p>2. В чём разница между полной и неполной индукцией? Придумайте один пример для полной индукции и один – для неполной.</p>
<p>Почему под индукцией, как правило, подразумевается неполная индукция?</p>
<p>3. Каковы основные правила неполной индукции? Приведите в качестве примера какую-нибудь ситуацию (за исключением той, которая была рассмотрена в параграфе) и покажите с её помощью, как соблюдение основных правил неполной индукции способствует повышению степени вероятности индуктивных обобщений.</p>
<p>4. Каковы основные ошибки, широко распространённые в неполной индукции? К каким негативным явлениям в духовной жизни человека и общества они могут привести? Придумайте по одному примеру для каждой ошибки в неполной индукции.</p>
<p>5. Чем отличается популярная индукция от научной? Приведите по одному примеру (за исключением тех, которые были представлены в параграфе) для популярной и научной индукции.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.9. Установление причинной зависимости</p>
</title>
<p>В логике рассматриваются четыре метода установления причинных связей. Впервые их выдвинул английский философ XVII в. Фрэнсис Бэкон, а всесторонне разработаны они были английским логиком и философом XIX в. Джоном Стюартом Миллем.</p>
<p><strong>Метод единственного сходства</strong> строится по следующей схеме:</p>
<p>
<emphasis>При условиях ABC возникает явление x. При условиях ADE возникает явление x. При условиях AFG возникает явление x.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Вероятно, условие A – это причина явления x.</emphasis>
</p>
<p>Перед нами – три ситуации, в которых действуют условия <emphasis>A, B, C, D, E, F, G</emphasis>, причём одно из них (<emphasis>A</emphasis>) повторяется в каждой. Это повторяющееся условие – единственное, в чём схожи между собой данные ситуации. Далее, надо обратить внимание на то, что во всех ситуациях возникает явление <emphasis>x</emphasis>. Из этого можно сделать вероятный вывод, что условие <emphasis>A</emphasis> представляет собой причину явления <emphasis>x</emphasis> (одно из условий всё время повторяется, и явление при этом постоянно возникает, что и даёт основание объединить первое и второе причинно-следственной связью). Например, требуется установить, какой продукт питания вызывает у человека аллергию. Допустим, в течение трёх дней аллергическая реакция неизменно возникала. При этом в первый день человек употреблял в пищу продукты <emphasis>A, B, C</emphasis>, во второй день – продукты <emphasis>A, D, E</emphasis>, в третий день – продукты <emphasis>A, F, G</emphasis>, т. е. на протяжении трёх дней повторно принимался в пищу только продукт <emphasis>A</emphasis>, который, скорее всего, и является причиной аллергии.</p>
<p><strong>Метод единственного различия</strong> строится таким образом:</p>
<p>
<emphasis>При условиях ABCD возникает явление x.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>При условиях BCD не возникает явление x.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Вероятно, условие A – это причина явления x.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, две ситуации различаются между собой только в одном: в первой условие <emphasis>A</emphasis> присутствует, а во второй оно отсутствует.</p>
<p>Причём в первой ситуации явление <emphasis>x</emphasis> возникает, а во второй – не возникает. На основании этого можно предположить, что условие <emphasis>A</emphasis> и есть причина явления <emphasis>x</emphasis>. Например, в воздушной среде металлический шарик падает на землю раньше, чем пёрышко, брошенное одновременно с ним с той же высоты, т. е. шарик движется к земле с большим ускорением, чем пёрышко. Однако, если проделать данный эксперимент в безвоздушной среде (все условия – те же самые, кроме наличия воздуха), то и шарик, и пёрышко будут падать на землю одновременно, т. е. с одинаковым ускорением. Видя, что в воздушной среде различное ускорение падающих тел имеет место, а в безвоздушной, – не имеет, можно заключить, что, по всей вероятности, сопротивление воздуха является причиной падения разных тел с различным ускорением.</p>
<p><strong>Метод сопутствующих изменений построен так</strong>:</p>
<p>
<emphasis>При условиях A BCD возникает явление x . 1 1 При условиях A BCD возникает явление x . 2 2 При условиях A BCD возникает явление x . п 3 3 Вероятно, условие A – это причина явления x.</emphasis>
</p>
<p>Изменение одного из условий (при неизменности прочих условий) сопровождается изменением происходящего явления, в силу чего можно утверждать, что данное условие и указанное явление объединены причинно-следственной связью. Например, при увеличении скорости движения в два раза пройденный путь увеличивается также вдвое; если скорость возрастает в три раза, то и пройденное расстояние становится в три раза большим. Следовательно, увеличение скорости является причиной увеличения пройденного пути (разумеется, за один и тот же промежуток времени).</p>
<p><strong>Метод остатков</strong> строится следующим образом:</p>
<p>
<emphasis>При условиях ABC возникает явление xyz. Известно, что часть у изъявления xyz вызывается условием B. Известно, что часть z изъявления xyz вызывается условием C. Вероятно, условие A – это причина явления x.</emphasis>
</p>
<p>В данном случае происходящее явление разбито на составные части и известна причинная связь каждой из них, кроме одной, с каким-либо условием. Если остаётся только одна часть из возникающего явления и только одно условие из совокупности условий, порождающих это явление, то можно утверждать, что оставшееся условие представляет собой причину оставшейся части рассмотренного явления. Например, рукопись автора читали редакторы <emphasis>A., B., C.</emphasis>, делая в ней пометки шариковыми авторучками. Причём известно, что редактор <emphasis>B.</emphasis> правил рукопись синими чернилами (<emphasis>у</emphasis>), а редактор <emphasis>C.</emphasis> – красными (<emphasis>z</emphasis>). Однако в рукописи имеются пометки, сделанные зелёными чернилами (<emphasis>x</emphasis>). Можно заключить, что, скорее всего, они оставлены редактором <emphasis>A</emphasis>.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что представляет собой метод единственного сходства? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
<p>2. По какой схеме строится метод единственного различия? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
<p>3. Каким образом устанавливается причинная связь с помощью метода сопутствующих изменений? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
<p>4. Как обнаруживаются причины происходящих явлений с помощью метода остатков? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
<p>5. Как обычно применяются методы установления причинных связей в научном и повседневном мышлении? Подумайте, почему выводы, получаемые с помощью этих методов, остаются в большей или меньшей степени вероятными?</p>
<p>6. Определите, с помощью каких методов установления причинных связей получены выводы в следующих ситуациях:</p>
<p>1) <emphasis>Наблюдая за движением планеты Уран, астрономы XIX в. заметили, что она несколько отклоняется от своей орбиты. Было установлено, что Уран отклоняется на величины a, b, c, причём эти отклонения вызваны влиянием соседних планет A, B, C. Однако также было замечено, что Уран в своём движении отклоняется не только на величины a, b, c, но ещё и на величину d. Из этого сделали предположительный вывод о наличии за орбитой Урана пока неизвестной планеты, которая вызывает данное отклонение. Французский учёный Урбен Жан Жозеср Леверье рассчитал положение этой планеты, а немецкий учёный Иоганн Готфрид Галле с помощью сконструированного им телескопа нашёл её на небесной сфере. Так в XIX в. была открыта планета Нептун.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Листья растения, которое выросло в подвале, не имеют зелёной окраски. Листья того же растения, выросшего в обычных условиях, – зелёные. В подвале нет света. В обычных условиях растение произрастает на солнечном свету. Следовательно, он является причиной возникновения зелёного цвета растений.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Ещё в древности было замечено, что периодичность морских приливов и изменение их высоты соответствует изменениям в положении Луны. Наибольшие приливы приходятся на дни новолуний и полнолуний, наименьшие – на так называемые дни квадратур (когда направления от Земли к Луне и Солнцу образуют прямой угол). На основании этих наблюдений был сделан вывод о том, что морские приливы обусловливаются действием Луны.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Исследовалось влияние небольших доз алкоголя на точность стрельбы из винтовки на 250 м, лёжа, десятью патронами, без ограничения времени. Когда стрелки были трезвыми, 86 % пуль поразило мишени, а 14 % пуль попало в щиты. После употребления алкоголя в мишени было послано 20 % пуль, в щиты – 34 %, а 46 % пуль не попало даже в щиты. Следовательно, употребление алкоголя является причиной снижения точности стрельбы.</emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p>3.10. Виды и правила аналогии</p>
</title>
<p>В умозаключениях по аналогии на основе сходства предметов в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках. Структура аналогии может быть представлена следующей схемой:</p>
<p>
<emphasis>Предмет A имеет признаки a, b, c, d.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Предмет B имеет признаки a, b, c.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Вероятно, предмет B имеет признак d.</emphasis>
</p>
<p>В ней <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>B</emphasis> – это сравниваемые или уподобляемые друг другу предметы (объекты); <emphasis>a, b, c</emphasis> – сходные признаки; <emphasis>d</emphasis> – это переносимый признак. Приведём пример умозаключения по аналогии:</p>
<p>
<emphasis>Сочинения философа Секста Эмпирика, выпущенные издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьёй, комментариями и предметно-именным указателем.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>В аннотации к книжной новинке – сочинениям философа Фрэнсиса Бэкона – говорится, что они выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», и снабжены вступительной статьёй и комментариями.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Скорее всего, выпущенные сочинения Фрэнсиса Бэкона так же, как и сочинения Секста Эмпирика, снабжены предметно-именным указателем.</emphasis>
</p>
<p>В данном случае сравниваются (сопоставляются) два объекта: ранее изданные сочинения Секста Эмпирика и выходящие в свет сочинения Фрэнсиса Бэкона. Сходные признаки этих двух книг состоят в том, что они выпускаются одним и тем же издательством, в одной и той же серии, снабжены вступительными статьями и комментариями. На основании этого с большой степенью вероятности можно утверждать, что если сочинения Секста Эмпирика снабжены предметно-именным указателем, то им будут снабжены и сочинения Фрэнсиса Бэкона. Таким образом, наличие предметно-именного указателя является переносимым признаком в рассмотренном примере (см. также параграф 3.1., где в качестве уподобляемых объектов выступают планеты Земля и Марс, а переносимый признак – это наличие на планете жизни).</p>
<p>Умозаключения по аналогии делятся на два вида:</p>
<p>1. <strong>Аналогия свойств</strong>, в которой сравниваются два предмета, а переносимым признаком является какое-либо свойство этих предметов.</p>
<p>Приведённый выше пример представляет собой аналогию свойств.</p>
<p>2. <strong>Аналогия отношений</strong>, в которой сравниваются две группы предметов, а переносимым признаком является какое-либо отношение между предметами внутри этих групп. Пример аналогии отношений:</p>
<p>
<emphasis>В математической дроби числитель и знаменатель находятся в обратном отношении: чем больше знаменатель, тем меньше числитель. Человека можно сравнить с математической дробью: числитель её – это то, что он собой представляет на самом деле, а знаменатель – то, что он о себе думает, как себя оценивает. Вероятно, что чем выше человек себя оценивает, тем хуже он становится на самом деле.</emphasis>
</p>
<p>Как видим, сравниваются две группы объектов. Одна – это числитель и знаменатель в математической дроби, а другая – реальный человек и его самооценка. Причём отношение обратной зависимости между объектами переносится из первой группы во вторую.</p>
<p>В силу вероятностного характера своих выводов аналогия, конечно же, более близка к индукции, чем к дедукции. Неудивительно поэтому, что основные правила аналогии, соблюдение которых позволяет повысить степень вероятности её выводов, во многом напоминают уже известные нам правила неполной индукции. Во-первых, необходимо делать вывод на основе возможно большего количества сходных признаков у уподобляемых предметов. Во-вторых, эти признаки должны быть разнообразными. В-третьих, сходные признаки должны являться существенными для сравниваемых предметов.</p>
<p>В-четвёртых, между сходными признаками и переносимым признаком должна присутствовать необходимая (закономерная) связь. Первые три правила аналогии фактически повторяют правила неполной индукции. Пожалуй, наиболее важным является четвёртое правило о связи сходных признаков и переносимого признака. Вернёмся к примеру аналогии, рассмотренному в начале данного параграфа. Переносимый признак – наличие предметно-именного указателя в книге – тесно связан со сходными признаками – издательство, серия, вступительная статья, комментарии (книги такого жанра обязательно снабжаются предметно-именным указателем). Если переносимый признак (например, объём книги) не связан закономерно со сходными признаками, то вывод умозаключения по аналогии может получиться ложным:</p>
<p>
<emphasis>Сочинения философа Секста Эмпирика, выпущенные издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьёй, комментариями и имеют объём в 590 страниц.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>В аннотации к книжной новинке – сочинениям философа Фрэнсиса Бэкона – говорится, что они выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», и снабжены вступительной статьёй и комментариями.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Скорее всего, выпущенные сочинения Фрэнсиса Бэкона, так же, как и сочинения Секста Эмпирика, имеют объём в 590 страниц.</emphasis>
</p>
<p>Несмотря на вероятностный характер выводов, умозаключения по аналогии имеют немало достоинств. Аналогия представляет собой хорошее средство иллюстрации и разъяснения какого-либо сложного материала, является способом придания ему художественной образности, часто наводит на научные и технические открытия.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Какова структура умозаключений по аналогии?</p>
<p>2. Чем отличается аналогия свойств от аналогии отношений?</p>
<p>Приведите по одному примеру (за исключением тех, которые рассмотренны в параграфе) для каждого из этих видов аналогии.</p>
<p>3. Каковы основные правила умозаключений по аналогии, соблюдение которых позволяет повысить степень вероятности её выводов?</p>
<p>4. В чём заключаются достоинства и недостатки умозаключений по аналогии?</p>
<p>5. Определите вид аналогии в приведённых ниже примерах:</p>
<p>1) <emphasis>Жабры для рыб – это то же самое, что лёгкие для млекопитающих</emphasis>.</p>
<p>2) <emphasis>Повесть Артура Конан Дойла «Знак четырёх» о приключениях сыщика Шерлока Холмса, отличающаяся динамичным сюжетом, мне очень понравилась. Я не читал повесть Артура Конан Дойла «Собака Баскервиллей», но знаю, что она посвящена приключениям благородного сыщика Шерлока Холмса и отличается динамичным сюжетом. Скорее всего, эта повесть мне также очень понравится.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Сущность планетарной модели атома Эрнеста Резерфорда состоит в том, что в нём вокруг положительно заряженного ядра по разным орбитам движутся отрицательно заряженные электроны; так же, как и в Солнечной системе планеты движутся по разным орбитам вокруг единого центра – Солнца.</emphasis></p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Глава 4</p>
<p>Основные законы логики</p>
</title>
<section>
<title>
<p>4.1. Закон тождества</p>
</title>
<p>Первый и наиболее важный закон логики – это <strong>закон тождества</strong>, который был сформулирован Аристотелем в трактате «Метафизика» следующим образом: «…иметь не одно значение – значит не иметь ни одного значения; если же у слов нет (определённых) значений, тогда утрачена всякая возможность рассуждать друг с другом, а в действительности – и с самим собой; ибо невозможно ничего мыслить, если не мыслить (каждый раз) что-нибудь одно»<a l:href="#n4" type="note">[4]</a>. Можно было бы добавить к этим словам Аристотеля известное утверждение о том, что мыслить (говорить) обо всём – значит не мыслить (не говорить) ни о чём.</p>
<p>Закон тождества утверждает, что любая мысль (любое рассуждение) обязательно должна быть равна (тождественна) самой себе, т. е. она должна быть ясной, точной, простой, определённой. Говоря иначе, этот закон запрещает путать и подменять понятия в рассуждении (т. е. употреблять одно и то же слово в разных значениях или вкладывать одно и то же значение в разные слова), создавать двусмысленность, уклоняться от темы и т. п. Например, смысл простого, на первый взгляд, высказывания: «<emphasis>Ученики прослушали объяснение учителя</emphasis>», – непонятен, потому что в нём нарушен закон тождества. Ведь слово «<emphasis>прослушали</emphasis>», а значит, и всё высказывание можно понимать двояко: то ли ученики внимательно слушали учителя, то ли всё пропустили мимо ушей (причём первое значение противоположно второму). Получается, что высказывание было одно, а возможных значений у него два, т. е. – нарушается тождество: 1 ≠ 2. Точно так же непонятен смысл фразы: «<emphasis>Из-за рассеянности на турнирах шахматист неоднократно терял очки</emphasis>». Очевидно, что по причине нарушения закона тождества появляются неясные высказывания (суждения).</p>
<p>Символическая запись этого закона выглядит так: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>a</emphasis> (читается: «Если а, то а»), где <emphasis>a</emphasis> – это любое понятие, высказывание или целое рассуждение. Формула: <emphasis>a</emphasis> → <emphasis>a</emphasis>, является тождественно-истинной.</p>
<p>Когда закон тождества нарушается непроизвольно, по незнанию, тогда возникают просто логические ошибки; но когда этот закон нарушается преднамеренно, с целью запутать собеседника и доказать ему какую-нибудь ложную мысль, тогда появляются не просто ошибки, а софизмы. Таким образом, <strong>софизм</strong> – это внешне правильное доказательство ложной мысли с помощью преднамеренного нарушения логических законов. Приведём пример софизма: «<emphasis>Что лучше: вечное блаженство или бутерброд? Конечно же, вечное блаженство. А что может быть лучше вечного блаженства? Конечно же, ничто! Но бутерброд ведь лучше, чем ничто, следовательно, он лучше вечного блаженства</emphasis>». Попробуйте самостоятельно найти подвох в этом рассуждении, определить, где и как в нём нарушается закон тождества и разоблачить этот софизм. Вот ещё один софизм:</p>
<p>«Спросим нашего собеседника: «<emphasis>Согласен ли ты с тем, что если ты что-то потерял, то у тебя этого нет?</emphasis>» Он отвечает: «<emphasis>Согласен</emphasis>». Зададим ему второй вопрос: «<emphasis>А согласен ли ты с тем, что если ты что-то не терял, то у тебя это есть?</emphasis>» – «<emphasis>Согласен</emphasis>», – отвечает он. Теперь зададим ему последний и главный вопрос: «<emphasis>Ты не терял сегодня рога?</emphasis>» Что ему остаётся ответить? «<emphasis>Не терял</emphasis>», – говорит он. «<emphasis>Следовательно</emphasis>, – торжествующе произносим мы, – <emphasis>они у тебя есть, ведь ты же сам вначале признал, что если ты что-то не терял, то оно у тебя есть</emphasis>». Попробуйте разоблачить и этот софизм, определить, где и как в данном внешне правильном рассуждении нарушается закон тождества.</p>
<p>Однако на нарушениях закона тождества строятся не только неясные суждения и софизмы. С помощью нарушения этого закона можно создать какой-нибудь комический эффект. Например, Николай Васильевич Гоголь в поэме «Мёртвые души», описывая помещика Ноздрёва, говорит, что тот был «<emphasis>историческим человеком</emphasis>», потому что где бы он ни появлялся, с ним обязательно случалась какая-нибудь «<emphasis>история</emphasis>». На нарушении закона тождества построены многие комические афоризмы. Например: «<emphasis>Не стой где попало, а то ещё попадёт».</emphasis> Также с помощью нарушения этого закона создаются многие анекдоты. Например:</p>
<p>– <emphasis>Я сломал руку в двух местах.</emphasis></p>
<p>– <emphasis>Больше не попадай в эти места.</emphasis></p>
<p>Или такой анекдот:</p>
<p>– <emphasis>У вас в гостинице есть тихие номера?</emphasis></p>
<p>– <emphasis>У нас все номера тихие, только вот постояльцы иногда шумят.</emphasis></p>
<p>Как видим, во всех приведённых примерах используется один и тот же приём: в одинаковых словах смешиваются различные значения, ситуации, темы, одна из которых не равна другой, т. е. нарушается закон тождества.</p>
<p>Нарушение этого закона также лежит в основе многих известных нам с детства задач и головоломок. Например, мы спрашиваем собеседника: «<emphasis>За чем (зачем) находится вода в стеклянном стакане?</emphasis>» – преднамеренно создавая двусмысленность в этом вопросе (зачем – <emphasis>для чего</emphasis> и за чем – <emphasis>за каким предметом, где</emphasis>). Собеседник отвечает на один вопрос, например он говорит: «<emphasis>Чтобы пить, поливать цветы</emphasis>», а мы подразумеваем другой вопрос и, соответственно, другой ответ: <emphasis>«За стеклом».</emphasis></p>
<p>Предложим нашему собеседнику такую задачу: «<emphasis>Как 12 разделить таким образом, чтобы получилось 7 без остатка?».</emphasis> Он, скорее всего, станет решать её так: <emphasis>12 : x = 7; x = 12 : 7; x = ?</emphasis>, и скажет, что она не решается – 12 невозможно разделить так, чтобы получилось семь, да ещё и без остатка. На это мы возразим ему, что задача вполне разрешима: изобразим число 12 римскими цифрами: XII, а потом одной горизонтальной чертой разделим эту запись: XII; как видим, сверху получилось семь (римскими цифрами) и снизу тоже семь, причём без остатка. Понятно, что эта задача является софистической и основана на нарушении закона тождества, ведь её математическое решение: <emphasis>12 : x = 7; x = 12 : 7; x = ?</emphasis> – не равно (не тождественно) её графическому решению: XII.</p>
<p>В основе всех фокусов также лежит нарушение закона тождества. Эффект любого фокуса заключается в том, что фокусник делает что-то одно<emphasis><strong>,</strong></emphasis> а зрители думают совершенно другое<emphasis><strong>,</strong></emphasis> т. е. то, что делает фокусник, не равно (не тождественно) тому, что думают зрители, отчего и кажется, что фокусник совершает что-то необычное и загадочное. При раскрытии фокуса нас, как правило, посещает недоумение и досада: это было так просто, как же мы вовремя этого не заметили. Например, известный иллюзионист Игорь Эмильевич Кио демонстрировал такой фокус. Он приглашал из зала человека (не подставного!) и, протягивая ему открытую записную книжку, предлагал написать там что угодно. При этом он не видел, что пишет в книжке приглашённый. Потом Кио просил вырвать из книжки страничку с написанным, вернуть ему книжку, а страничку сжечь в пепельнице.</p>
<p>После этого фокусник, ко всеобщему удивлению, по пеплу читал, что там было написано. «Как он это делает? – думают изумлённые зрители. – Наверное, существует какая-то хитрая методика прочтения по пеплу или ещё что-нибудь в этом роде». На самом же деле всё гораздо проще: в записной книжке фокусника через страничку после той, на которой приглашённый делает свою запись, лежит копирка, и, пока тот сжигает в пепельнице вырванную страничку, фокусник быстро и незаметно смотрит в своей книжке, что он написал.</p>
<p>Вот ещё один фокус – интеллектуальный. Задумайте какое-нибудь число (только не очень большое, чтобы не сложно было производить с ним различные математические операции). Теперь умножьте это число на 2 и к полученному результату прибавьте 1. Теперь умножьте то, что получилось, на 5. Далее у получившегося числа отбросьте все цифры кроме последней и к этой последней цифре прибавьте 10, потом разделите результат на 3, прибавьте к получившемуся числу 2, далее умножьте результат на 6 и прибавьте 50. У вас получилось 92. Как правило, собеседник, которому предлагается такой фокус, удивляется тому, каким образом вы узнали результат, ведь число, задуманное им, было вам неизвестно. На самом деле происходит следующее. Он задумал некое число. Для нас это <emphasis>x</emphasis>. Далее вы просите его умножить это число на 2. Результат будет чётным.</p>
<p>Потом вы просите прибавить 1. Результат обязательно будет нечётным. Далее вы просите его умножить этот результат на 5, а любое нечётное число, умноженное на 5, даёт новое число, которое обязательно будет оканчиваться на 5 (только не все об этом помнят). Потом вы просите собеседника отбросить у получившегося числа все цифры кроме последней и с ней производить далее различные математические действия. Таким образом, все дальнейшие операции делаются с числом 5. Эффект фокуса заключается в том, что ваш собеседник не знает о том, что вы знаете, что это 5, ведь ему по-прежнему кажется, что вам неизвестно, с каким числом производятся последующие действия. Итак, собеседник думает (или предполагает) одно, вы же делаете другое, и между первым и вторым нельзя поставить знак равенства, т. е. нарушается закон тождества.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. О чём говорит закон тождества? Проиллюстрируйте действие этого закона с помощью какого-нибудь примера. Какая тождественно-истинная формула является выражением закона тождества?</p>
<p>2. Что такое софизмы? Придумайте пример какого-нибудь софизма и покажите, каким образом нарушается в нём закон тождества.</p>
<p>3. Определите, как нарушается закон тождества в приведённых ниже софизмах:</p>
<p>1) <emphasis>15 – это одно число; 15 – это 7 и 8; но 7 и 8 – это два разных числа, следовательно, 15 – это два разных числа.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Все люди имеют глаза, значит все существа с глазами – это люди.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Один человек пожилого возраста доказывает, что сила его, несмотря на преклонные годы, ничуть не уменьшилась: «В юности и молодости я не мог поднять штангу весом 200 кг и сейчас не могу, стало быть, сила моя осталась прежней».</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>В одной китайской семье родилась девочка. Когда ей исполнился год, к её родителям пришёл сосед и стал сватать девочку за своего двухлетнего сына. Отец сказал: – Моей девочке всего один год, а твоему мальчику целых два, т. е. он в два раза старше её, значит, когда моей дочери будет 20 лет, твоему сыну будет уже 40. Зачем же мне выдавать свою дочь за старого жениха? Эти слова услышала жена и возразила: – Сейчас нашей дочке год, а мальчику два, однако через год ей будет тоже два и они станут ровесниками, так что вполне можно в будущем выдать нашу девочку за соседского мальчика.</emphasis></p>
<p>4. Каким образом используются нарушения закона тождества при построении комических афоризмов, некоторых анекдотов, софистических загадок и задач? Приведите по одному примеру (за исключением тех, которые были рассмотрены в параграфе) комического афоризма, анекдота, загадки или задачи, в которых нарушается закон тождества, и покажите, в чём заключаются его нарушения.</p>
<p>5. Определите, как нарушается закон тождества в следующих анекдотах:</p>
<p>1) <emphasis>– Ты умеешь нырять?</emphasis></p>
<p>
<emphasis>– Умею.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>– И долго под водой находишься?</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>– Пока кто-нибудь не вытащит.</emphasis>
</p>
<p>2) <emphasis>Врач – пациенту:</emphasis></p>
<p>– Каждое утро вам надо пить тёплую воду за час до завтрака.</p>
<p>Через неделю:</p>
<p>– Как вы себя чувствуете?</p>
<p>– Плохо, доктор.</p>
<p>– А вы выполняли мои предписания и пили каждое утро тёплую воду за час до завтрака?</p>
<p>– Я изо всех сил пытался это сделать, но мог её пить максимум пятнадцать минут.</p>
<p>3) – Ах, эти детские мечты. Сбылась ли хоть одна из них?</p>
<p>– У меня да. В детстве, когда мама меня причёсывала, я мечтал, чтобы у меня не было волос.</p>
<p>4) Учитель – ученику:</p>
<p>– Почему ты опоздал сегодня в школу?</p>
<p>– Я хотел пойти утром с отцом на рыбалку, но он меня с собой не взял.</p>
<p>– Надеюсь, отец тебе объяснил, почему ты должен идти в школу, а не на рыбалку?</p>
<p>– Да, он сказал, что червей мало и на двоих не хватит.</p>
<p>5) Пешеход – таксисту:</p>
<p>– Сколько возьмёте за проезд до центра?</p>
<p>– Двести рублей, садитесь.</p>
<p>– Спасибо, я спросил только для того, чтобы узнать, сколько я сэкономил.</p>
<p>6. Как нарушается закон тождества в различных фокусах? Приведите пример какого-нибудь фокуса и покажите, каким образом нарушается в нём закон тождества.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>4.2. Закон противоречия</p>
</title>
<p><strong>Закон противоречия</strong> говорит о том, что если одно суждение что-то утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же объекте, в одно и то же время и в одном и том же отношении, то они не могут быть одновременно истинными. Например, два суждения: «<emphasis>Сократ высокий</emphasis>», «<emphasis>Сократ низкий</emphasis>» (одно из них нечто утверждает, а другое то же самое отрицает, ведь высокий – это не низкий, и наоборот), – не могут быть одновременно истинными, если речь идёт об одном и том же Сократе, в одно и то же время его жизни и в одном и том же отношении, т. е. если Сократ по росту сравнивается не с разными людьми одновременно, а с одним человеком. Понятно, что когда речь идёт о двух разных Сократах или об одном Сократе, но в разное время его жизни, например в 10 лет и в 20 лет, или один и тот же Сократ и в одно и то же время его жизни рассматривается в разных отношениях, например он сравнивается одновременно с высоким Платоном и низким Аристотелем, тогда два противоположных суждения вполне могут быть одновременно истинными, и закон противоречия при этом не нарушается. Символически он выражается следующей тождественно-истинной формулой: ¬ (<emphasis>a</emphasis> ∧ ¬ <emphasis>a</emphasis>), (читается: «Неверно, что а и не а»), где <emphasis>a</emphasis> – это какое-либо высказывание.</p>
<p>Говоря иначе, логический закон противоречия запрещает что-либо утверждать и то же самое отрицать одновременно. Но неужели кто-то станет нечто утверждать и то же самое тут же отрицать? Неужели кто-то будет всерьёз доказывать, например, что один и тот же человек в одно и то же время и в одном и том же отношении является и высоким, и низким или что он одновременно и толстый, и тонкий; и блондин, и брюнет и т. п.? Конечно же нет. Если принцип непротиворечивости мышления столь прост и очевиден, то стоит ли называть его логическим законом и вообще уделять ему внимание?</p>
<p>Дело в том, что противоречия бывают <strong>контактными</strong>, когда одно и то же утверждается и сразу же отрицается (последующая фраза отрицает предыдущую в речи, или последующее предложение отрицает предыдущее в тексте) и <strong>дистантными</strong>, когда между противоречащими друг другу суждениями находится значительный интервал в речи или в тексте. Например, в начале своего выступления лектор может выдвинуть одну идею, а в конце высказать мысль, противоречащую ей; так же и в книге в одном параграфе может утверждаться то, что отрицается в другом. Понятно, что контактные противоречия, будучи слишком заметными, почти не встречаются в мышлении и речи. Иначе обстоит дело с дистантными противоречиями: будучи неочевидными и не очень заметными, они часто проходят мимо зрительного или мысленного взора, непроизвольно пропускаются, и поэтому их часто можно встретить в интеллектуально-речевой практике. Так, Виталий Иванович Свинцов приводит пример из одного учебного пособия, в котором с интервалом в несколько страниц сначала утверждалось: «В первый период творчества Маяковский ничем не отличался от футуристов», а затем: «Уже с самого начала своего творчества Маяковский обладал качествами, которые существенно отличали его от представителей футуризма»<a l:href="#n5" type="note">[5]</a>.</p>
<p>Противоречия также бывают <strong>явными</strong> и <strong>неявными</strong>. В первом случае одна мысль непосредственно противоречит другой, а во втором случае противоречие вытекает из контекста: оно не сформулировано, но подразумевается. Например, в учебнике «Концепции современного естествознания» (этот предмет сейчас изучается во всех вузах) из главы, посвящённой теории относительности Альберта Эйнштейна, следует, что, по современным научным представлениям, пространство, время и материя не существуют друг без друга: без одного нет другого. А в главе, рассказывающей о происхождении Вселенной, говорится о том, что она появилась примерно 20 млрд лет назад в результате Большого взрыва, во время которого родилась материя, заполнившая собой всё пространство. Из этого высказывания следует, что пространство существовало до появления материи, хотя в предыдущей главе речь шла о том, что пространство не может существовать без материи<a l:href="#n6" type="note">[6]</a>. Явные противоречия, так же как и контактные, встречаются редко. Неявные противоречия, как и дистантные, наоборот, в силу своей незаметности намного более распространены в мышлении и речи.</p>
<p>Если совместить рассмотренные выше деления противоречий на контактные и дистантные, а также на явные и неявные, то получится четыре вида противоречий:</p>
<p>1. <strong>Контактные и явные</strong> противоречия (можно назвать их иначе – явные и контактные, что не меняет сути).</p>
<p>2. <strong>Контактные и неявные</strong> противоречия.</p>
<p>3. <strong>Дистантные и явные</strong> противоречия.</p>
<p>4. <strong>Дистантные и неявные</strong> противоречия.</p>
<p>Примером контактного и явного противоречия может служить такое высказывание: «<emphasis>Водитель Н. при выезде со стоянки грубо нарушил правила, т. к. он не взял устного разрешения в письменной форме».</emphasis> Ещё пример контактного и явного противоречия: «<emphasis>Молодая девушка преклонных лет с коротким ёжиком тёмных вьющихся белокурых волос изящной походкой гимнастки, прихрамывая, вышла на сцену».</emphasis> Подобного рода противоречия настолько очевидны, что могут использоваться только для создания каких-нибудь комических эффектов. Остальные три группы противоречий сами по себе тоже комичны, однако, будучи неочевидными и малозаметными, они употребляются вполне серьёзно и создают значительные коммуникативные помехи. Поэтому наша задача – уметь их распознавать и устранять. Пример контактного и неявного противоречия: «<emphasis>Эта выполненная на бумаге рукопись создана в Древней Руси в XI в.</emphasis> (в XI в. на Руси ещё не было бумаги)». Пример дистантного и явного противоречия был приведён выше в виде двух высказываний о Владимире Владимировиче Маяковском из одного учебного пособия. Пример дистантного и неявного противоречия также рассмотрен выше в виде различных утверждений о взаимоотношении материи и пространства из учебника «Концепции современного естествознания».</p>
<p>Наконец, наверное каждому из нас знакома ситуация, когда мы говорим своему собеседнику, или он говорит нам: «Ты сам себе противоречишь». Как правило, в этом случае речь идёт о дистантных или неявных противоречиях, которые, как мы увидели, довольно часто встречаются в различных сферах мышления и жизни. Поэтому простой и даже примитивный, на первый взгляд, принцип непротиворечивости мышления имеет статус важного логического закона.</p>
<p>Важно отметить, что противоречия также бывают <strong>мнимыми</strong>.</p>
<p>Некая мыслительная или речевая конструкция может быть построена так, что, на первый взгляд, выглядит противоречивой, хотя на самом деле никакого противоречия в себе не содержит. Например, известное высказывание Антона Павловича Чехова: «<emphasis>В детстве у меня не было детства</emphasis>», – кажется противоречивым, т. к. оно вроде бы подразумевает одновременную истинность двух суждений, одно из которых отрицает другое: «<emphasis>У меня было детство</emphasis>», «<emphasis>У меня не было детства».</emphasis> Таким образом, можно предположить, что противоречие в данном высказывании не просто присутствует, но и является наиболее грубым – контактным и явным. На самом же деле никакого противоречия в чеховской фразе нет. Вспомним, закон противоречия нарушается только тогда, когда речь идёт об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении. В рассматриваемом высказывании речь идёт о двух разных предметах: термин «<emphasis>детство</emphasis>» употребляется в различных значениях: детство как определённый возраст; детство как состояние души, пора счастья и безмятежности. Хотя и без этих комментариев, скорее всего, вполне понятно, что хотел сказать Антон Павлович Чехов. Обратим внимание на то, что кажущееся противоречие использовано им, по всей видимости, преднамеренно, для достижения большего художественного эффекта. И действительно, благодаря ненастоящему противоречию яркое и запоминающееся чеховское суждение стало удачным афоризмом. Таким образом, мнимое противоречие можно использовать как художественный приём. Достаточно вспомнить названия известных литературных произведений: «Живой труп» (Л. Н. Толстой), «Мещанин во дворянстве» (Ж. Мольер), «Барышня-крестьянка» (А. С. Пушкин), «Горячий снег» (Ю. В. Бондарев) и др. Иногда на мнимом противоречии строится заголовок газетной или журнальной статьи: «Знакомые незнакомцы», «Древняя новизна», «Необходимая случайность» и т. п.</p>
<p>Итак, закон противоречия запрещает одновременную истинность двух суждений, одно из которых нечто утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении. Однако этот закон не запрещает одновременную ложность двух таких суждений. Вспомним, суждения:</p>
<p>«<emphasis>Он высокий</emphasis>», «<emphasis>Он низкий</emphasis>», – не могут быть одновременно истинными, если речь идёт об одном и том же человеке, в одно и то же время его жизни и в одном и том же отношении (относительно какого-то одного образца для сравнения). Однако эти суждения вполне могут быть одновременно ложными при соблюдении всех вышеперечисленных условий. Если истинным будет суждение: «<emphasis>Он среднего роста</emphasis>», – тогда суждения: «<emphasis>Он высокий», «Он низкий</emphasis>», – придётся признать одновременно ложными. Точно так же одновременно ложными (но не одновременно истинными!) могут быть суждения:</p>
<p><emphasis>«Эта вода горячая», «Эта вода холодная»; «Данная речка глубокая», «Данная речка мелкая»; «Эта комната светлая», «Эта комната тёмная»</emphasis>. Одновременную ложность двух суждений мы часто используем в повседневной жизни, когда, характеризуя кого-то или что-то, строим стереотипные обороты типа: <emphasis>«Они не молодые, но и не старые», «Это не полезно, но и не вредно», «Он не богат, однако и не беден», «Данная вещь стоит не дорого, но и не дёшево», «Этот поступок не является плохим, но в то же время его нельзя назвать хорошим»</emphasis>.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. О чём говорит закон противоречия? Объясните, почему этот закон не действует, если речь идёт о разных объектах, в разное время и в различном отношении. Проиллюстрируйте действие закона противоречия с помощью какого-нибудь самостоятельно подобранного примера. Какая тождественно-истинная формула является выражением закона противоречия?</p>
<p>2. Если логический принцип непротиворечивости мышления настолько прост и очевиден, то почему он возводится в ранг одного из основных законов логики?</p>
<p>3. Что такое контактные и дистантные противоречия? Придумайте по одному примеру контактных и дистантных противоречий.</p>
<p>4. Что такое явные и неявные противоречия? Придумайте по одному примеру явных и неявных противоречий. Почему дистантные и неявные противоречия встречаются в интеллектуально-речевой практике намного чаще, чем контактные и явные?</p>
<p>5. На какие четыре группы можно разделить все противоречия?</p>
<p>Найдите в художественной, публицистической, научной и учебной литературе по одному примеру для следующих видов противоречий: контактных и неявных, дистантных и явных, дистантных и неявных.</p>
<p>6. Что такое мнимые противоречия? Приведите два или три примера мнимых противоречий (за исключением тех, которые были рассмотрены в параграфе). Подумайте, почему мнимое противоречие часто используется в качестве художественного приёма?</p>
<p>7. В известной песне «Подмосковные вечера» есть такие слова:</p>
<p>«…<emphasis>речка движется и не движется… песня слышится и не слышится…».</emphasis> Реальное или мнимое противоречие представляет собой эта фраза? Обоснуйте свой ответ.</p>
<p>8. Все помнят знаменитые слова из сказки Александра Сергеевича Пушкина: «<emphasis>Кто на свете всех милее, всех румяней и белее?</emphasis>» Возможно, вы и раньше задумывались над тем, как можно быть румяней и белее одновременно. Реальное или мнимое противоречие присутствует в данном высказывании? Обоснуйте свой ответ.</p>
<p>9. Могут ли два суждения, одно из которых что-либо утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении, быть одновременно ложными? Если могут, то приведите несколько примеров таких суждений.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>4.3. Закон исключённого третьего</p>
</title>
<p>Суждения бывают противоположными и противоречащими. Например, суждения: «<emphasis>Сократ высокий</emphasis>», «<emphasis>Сократ низкий</emphasis>», – являются противоположными, а суждения: «<emphasis>Сократ высокий</emphasis>», «<emphasis>Сократ невысокий</emphasis>», – противоречащими. В чём разница между противоположными и противоречащими суждениями? Нетрудно заметить, что противоположные суждения всегда предполагают некий третий, средний, промежуточный вариант. Для суждений: <emphasis>«Сократ высокий», «Сократ низкий»</emphasis>, – третьим вариантом будет суждение: <emphasis>«Сократ среднего роста».</emphasis> Противоречащие суждения, в отличие от противоположных, не допускают или автоматически исключают такой промежуточный вариант. Как бы мы ни пытались, мы не сможем найти никакого третьего варианта для суждений: <emphasis>«Сократ высокий», «Сократ невысокий»</emphasis> (ведь и низкий, и среднего роста - это всё невысокий).</p>
<p>Именно в силу наличия третьего варианта противоположные суждения могут быть одновременно ложными. Если суждение: <emphasis>«Сократ среднего роста»</emphasis>, – является истинным, то противоположные суждения: <emphasis>«Сократ высокий», «Сократ низкий»</emphasis>, – одновременно ложны.</p>
<p>Точно так же именно в силу отсутствия третьего варианта противоречащие суждения не могут быть одновременно ложными. Таково различие между противоположными и противоречащими суждениями. Сходство между ними заключается в том, что и противоположные суждения, и противоречащие не могут быть одновременно истинными, как того требует закон противоречия. Таким образом, этот закон распространяется и на противоположные суждения, и на противоречащие. Однако, как мы помним, закон противоречия запрещает одновременную истинность двух суждений, но не запрещает их одновременную ложность; а противоречащие суждения не могут быть одновременно ложными, т. е. закон противоречия является для них недостаточным и нуждается в каком-то дополнении. Поэтому для противоречащих суждений существует <strong>закон исключённого третьего</strong>, который говорит о том, что два противоречащих суждения об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными (истинность одного из них обязательно означает ложность другого, и наоборот). Символическая запись закона исключённого третьего представляет собой следующую тождественно-истинную формулу: <emphasis>a</emphasis> <image l:href="#xor.png"/> ¬ <emphasis>a</emphasis> (читается – «а или не а»), где <emphasis>a</emphasis> – это какое-либо высказывание.</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. В чём различие между противоположными и противоречащими суждениями? Почему противоположные суждения могут быть одновременно ложными, а противоречащие – не могут?</p>
<p>2. В чём сходство между противоположными и противоречащими суждениями? Почему закон противоречия является недостаточным для противоречащих суждений и нуждается в дополнении?</p>
<p>3. О чём говорит закон исключённого третьего? Какая тождественно-истинная формула является его выражением? В каком отношении находится закон исключённого третьего к закону противоречия?</p>
</section>
<section>
<title>
<p>4.4. Закон достаточного основания</p>
</title>
<p><strong>Закон достаточного основания</strong> утверждает, что любая мысль (тезис) для того, чтобы иметь силу, обязательно должна быть доказана (обоснована) какими-либо аргументами (основаниями), причём эти аргументы должны быть достаточными для доказательства исходной мысли, т. е. она должна вытекать из них с необходимостью (тезис должен с необходимостью следовать из оснований).</p>
<p>Приведём несколько примеров. В рассуждении: <emphasis>«Это вещество является электропроводным</emphasis> (тезис), <emphasis>потому что оно – металл</emphasis> (основание)», – закон достаточного основания не нарушен, так как в данном случае из основания следует тезис (из того, что вещество металл, вытекает, что оно электропроводно). А в рассуждении:</p>
<p><emphasis>«Сегодня взлётная полоса покрыта льдом</emphasis> (тезис), <emphasis>ведь самолёты сегодня не могут взлететь</emphasis> (основание)», – рассматриваемый закон нарушен, тезис не вытекает из основания (из того, что самолёты не могут взлететь, не вытекает, что взлётная полоса покрыта льдом, ведь самолёты могут не взлететь и по другой причине). Так же нарушается закон достаточного основания в ситуации, когда студент говорит преподавателю на экзамене: <emphasis>«Не ставьте мне двойку, спросите ещё</emphasis> (тезис)<emphasis>, я же прочитал весь учебник, может быть, и отвечу что-нибудь</emphasis> (основание)». В этом случае тезис не вытекает из основания (студент мог прочитать весь учебник, но из этого не следует, что он сможет что-то ответить, так как он мог забыть всё прочитанное или ничего в нём не понять и т. п.).</p>
<p>В рассуждении: <emphasis>«Преступление совершил Н.</emphasis> (тезис)<emphasis>, ведь он сам признался в этом и подписал все показания</emphasis> (основание)», – закон достаточного основания, конечно же, нарушен, потому что из того, что человек признался в совершении преступления, не вытекает, что он действительно его совершил. Признаться, как известно, можно в чём угодно под давлением различных обстоятельств (в чём только не признавались люди в застенках средневековой инквизиции и кабинетах репрессивных органов власти, в чём только не признаются на страницах бульварной прессы, в телевизионных ток-шоу и т. п.!).</p>
<p>Таким образом, на законе достаточного основания базируется важный юридический принцип <strong>презумпции невиновности</strong>, который предписывает считать человека невиновным, даже если он даёт показания против себя, до тех пор, пока его вина не будет достоверно доказана какими-либо фактами.</p>
<p>Закон достаточного основания, требуя от любого рассуждения доказательной силы, предостерегает нас от поспешных выводов, голословных утверждений, дешёвых сенсаций, слухов, сплетен и небылиц. Запрещая принимать что-либо только на веру, этот закон выступает надёжной преградой для любого интеллектуального мошенничества. Не случайно он является одним из главных принципов науки (в отличие от псевдонауки или лженауки).</p>
<empty-line/>
<subtitle>Проверьте себя:</subtitle>
<p>1. Что представляет собой закон достаточного основания? Приведите три примера (за исключением тех, которые рассмотрены в параграфе) нарушений этого закона.</p>
<p>2. Что представляет собой юридический принцип презумпции невиновности? Каким образом он связан с законом достаточного основания?</p>
<p>3. Какую роль играет закон достаточного основания в обыденном мышлении и повседневной жизни? Отвечая на этот вопрос, надо принять во внимание, что человеку, как это ни печально, свойственно лгать. Довольно часто мы произносим эмоциональную фразу:</p>
<p>«Какой смысл ему (ей, им) меня обманывать?». Увы, смысл иногда есть. Причём нередко человек лжёт не из-за чего-то или для чего-то, а неосознанно, безотчётно. Одной из разновидностей такой лжи является ситуация, когда собеседник, рассказывая какую-нибудь небылицу про себя или просто приукрашивая действительность, обманывает не только и не столько нас, сколько самого себя, поскольку в это время пребывает в вымышленном и приятном ему мире собственных фантазий.</p>
<p>4. Выделите исходную мысль (тезис) и аргументы (основание) в приведённых ниже рассуждениях и определите, нарушен ли в них закон достаточного основания:</p>
<p>1) <emphasis>Эти две прямые параллельны, поскольку у них нет общих точек.</emphasis></p>
<p>2) <emphasis>Эти две прямые параллельны, т. к. они лежат в одной плоскости и не имеют общих точек.</emphasis></p>
<p>3) <emphasis>Данное вещество является металлом, потому что оно электропроводно.</emphasis></p>
<p>4) <emphasis>Мой товарищ зарабатывает 10 000 долл. в месяц, в чём нельзя усомниться, ведь он сам это утверждает.</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>В одном американском штате потерпела крушение летающая тарелка, ведь об этом писали в газетах, это передавали по радио и даже показывали по телевидению.</emphasis></p>
<p>6) <emphasis>Сегодня корабли не могут заходить в бухту, потому что она заминирована.</emphasis></p>
<p>7) <emphasis>Этот человек не болен, ведь у него не повышена температура.</emphasis></p>
<p>8) <emphasis>Данное слово надо писать с большой буквы, т.к. оно стоит в начале предложения.</emphasis></p>
<p>5. Установите, какой из основных законов логики – тождества, противоречия, исключённого третьего, достаточного основания – нарушен в следующих примерах:</p>
<p>1) – <emphasis>Почему вы называете этот хор смешанным? Ведь здесь одни женщины.</emphasis></p>
<p> – Да, но одни умеют петь, а другие – нет.</p>
<p>2) <emphasis>Когда Майкл Фарадей обратился к Гемфри Дэви с просьбой принять его на работу в лабораторию, тот спросил совета у одного из руководителей Королевского института. «Поручи ему, – был ответ, – мыть лабораторную посуду. Если он к чему-нибудь способен, то обязательно согласится; если же не согласится, значит не способен ни к чему».</emphasis></p>
<p>3)</p>
<cite>
<p>«Бабин вынул трубку изо рта. Смеясь одними глазами, спросил:</p>
<p>– Обожди, Маклецов, ты «Лес» читал?</p>
<p>– Я за войну ни одной книги не прочёл, – сказал Маклецов с достоинством.</p>
<p>– Ну это тебе полагалось ещё до войны прочесть.</p>
<p>– А раз полагалось, значит, прочёл.</p>
<p>– Всё-таки: читал или не читал?</p>
<p>– Да что вы навалились, товарищ комбат, всякую инициативу сковываете! Лес. Я в сорок первом в окружении, в таких лесах воевал, какие тому Островскому сроду не снились…»</p>
<text-author>(Г. Я. Бакланов. Военные повести)</text-author>
</cite>
<p>4) <emphasis>«Маловысокохудожественное произведение». (М. М. Зощенко)</emphasis></p>
<p>5) <emphasis>Желая узнать, имеет ли воздух вес, Аристотель надул им бычий пузырь и взвесил его. Потом выпустил из него воздух и снова взвесил. Вес в обоих случаях оказался одинаковым. Из этого философ сделал вывод, что воздух невесом.</emphasis></p>
<p>6)</p>
<cite>
<p>«Религия повергает человечество на колени перед существом, не обладающим протяжённостью и, вместе с тем, бесконечным и всё наполняющим своей безмерностью; перед существом всемогущим и никогда не выполняющим своих желаний; перед существом бесконечно добрым и возбуждающим одно недовольство; перед существом, стремящимся к гармонии и всюду сеющим раздоры и беспорядок».</p>
<text-author>(П. Гольбах)</text-author>
</cite>
<p>7)</p>
<cite>
<p>«Алиса встречает Белого Короля. Он говорит:</p>
<p>– Взгляни-ка на дорогу! Кого ты там видишь?</p>
<p>– Никого, – сказала Алиса.</p>
<p>– Мне бы такое зрение! – заметил Король с завистью. – Увидеть Никого! Да ещё на таком расстоянии!»</p>
<text-author>(Л. Кэролл. Алиса в Зазеркалье)</text-author>
</cite>
<p>8) Девка с полными вёдрами – к добру; пустые вёдра – к худу.</p>
<p>9) Учащийся спрашивает учителя: «Можно ли ругать или наказывать человека за то, что он не сделал?»</p>
<p>– «Нельзя», – отвечает учитель.</p>
<p>– «В таком случае не ругайте и не наказывайте меня, – говорит учащийся, – я не сделал сегодня домашнее задание».</p>
<p>10) – Дай мне одну из твоих собак.</p>
<p>– Какую?</p>
<p>– Чёрную.</p>
<p>– Чёрная мне милее белой!</p>
<p>– Тогда дай белую.</p>
<p>– А белая мне милее обеих!</p>
<p>11)</p>
<cite>
<p>«– А что, отец, – спросил молодой человек, затянувшись, – невесты у вас в городе есть?</p>
<p>– Кому и кобыла невеста, – ответил старик, охотно ввязываясь в разговор».</p>
<text-author>(И. Ильф, Е. Петров. Двенадцать стульев)</text-author>
</cite>
<p>12) Вот я к Вам приехал в среду, Но уж больше не приеду; Ведь попал я на беду В очень скучную среду. И могу сказать Вам смело: Всех гостей «среда заела!» (Н. Врангель)</p>
<p>13)</p>
<cite>
<p>«– Прекрасно! – промолвил Рудин. – Стало быть, по-вашему, убеждений нет?</p>
<p>– Нет и не существует.</p>
<p>– Это ваше убеждение?</p>
<p>– Да.</p>
<p>– Как же вы говорите, что их нет? Вот вам уже одно, на первый случай».</p>
<text-author>(И. С. Тургенев. Рудин)</text-author>
</cite>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Заключение</p>
</title>
<p>Мы познакомились с основными разделами логики – науки о формах и законах правильного мышления.</p>
<p>Как ни удивительно на первый взгляд, но любой человек владеет логикой, независимо от того, изучал он её или нет. Каждому приходилось в жизни сталкиваться с такими широко распространёнными выражениями: <emphasis>«Данное рассуждение является логичным», «Это нелогично», «В их действиях нет никакой логики», «Его логика заключается в том, что…», «Где же здесь логика?»</emphasis> и т. д. Когда говорят о чём-то логичном или нелогичном, мы, как правило, догадываемся, о чём идёт речь, даже если совершенно не знакомы с аристотелевской логикой. Это свидетельствует о том, что все люди, независимо от пола, возраста, национальности, социальной среды, исторической эпохи и прочих факторов, так или иначе пользуются логикой в мышлении и речи.</p>
<p>Практическая логика часто называется <strong>интуитивной</strong>. Она формируется стихийно в процессе жизненного опыта приблизительно к 6-7 годам.</p>
<p>Любой человек, не знакомый с законами логики, заметит логическую некорректность и даже нелепость высказывания: <emphasis>«Я иду в новых брюках, а ты идёшь в гимназию».</emphasis> И каждый скажет, что корректными и осмысленными были бы такие высказывания: <emphasis>«Я иду в брюках, а ты идёшь в шортах», «Я иду в гимназию, а ты идёшь в лицей».</emphasis> Тот, кто изучал логику, знает, что в первом высказывании нарушен логический закон тождества, так как в нём смешиваются две различные ситуации: идти в какой-то одежде и идти куда-то.</p>
<p>Получается, что ещё до знакомства с законом тождества мы уже им практически пользуемся, знаем о нём, только неявно, интуитивно.</p>
<p>Точно так же вряд ли человек, находящийся в здравом уме, не заметит логической ошибки в высказывании: <emphasis>«Водитель Н. грубо нарушил правила гаражного кооператива: при выезде с территории он не взял устного разрешения в письменной форме».</emphasis> Далеко не каждый сможет квалифицировать эту ошибку как результат нарушения логического закона противоречия. Однако даже не зная о данном законе, люди с успехом пользуются им на практике. И, наконец, всем хорошо знакома ситуация, когда мы говорим своему собеседнику (или он говорит нам) примерно следующее: <emphasis>«Почему я должен тебе верить?», «Чем ты докажешь это?».</emphasis> В данном случае происходит не что иное, как практическое и (интуитивное) употребление закона достаточного основания, о котором, скорее всего, не знают те, кто специально не изучали логику. Однако это, совсем не мешает им неосознанно пользоваться указанным законом.</p>
<p>Итак, практически мы используем логику задолго до того, как начинаем её теоретически изучать. То же самое происходит и с родным языком: практически мы начинаем им пользоваться в 2,5–3 года своей жизни, а изучать его начинаем только со школьного возраста.</p>
<p>Для чего же мы изучаем родной язык в школе, если и так им хорошо владеем? Для того, чтобы владеть им ещё лучше. Так и с логикой: владея ею интуитивно и повседневно её используя, мы изучаем логику в лицее, гимназии, колледже или вузе для того, чтобы владеть ею намного лучше и использовать более эффективно. Когда мы изучаем логику, наша интуиция дополняется и подкрепляется, оттачивается и систематизируется, совершенствуется и обогащается теоретическими знаниями, которые поднимают нас на новый, более высокий уровень интеллектуальной жизни.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Тест по логике</p>
</title>
<section>
<title>
<p>Введение</p>
</title>
<p>Предлагаемый тест поможет в изучении логики. Он может использоваться для самостоятельной подготовки, а также – при контроле и закреплении основного аудиторного материала. Он также может быть использован преподавателями для проведения контрольных и зачетно-экзаменационных мероприятий по курсу логики.</p>
<p>Тест включает в себя 100 заданий закрытого типа, что намного ускоряет проверочную работу преподавателя. Задания охватывают все разделы логики и позволяют не только проверить наличие у учащихся нужной суммы знаний, но и оценить уровень их логической культуры.</p>
<p>Предлагаемые варианты ответов составлены таким образом, что каждый из них может быть выбран неподготовленным учащимся в качестве правильного, поэтому тест невозможно выполнить формально, наугад выбирая подходящий вариант ответа. Для его успешного выполнения необходимы реальные знания и навыки по курсу логики. Такое построение тестовых заданий делает их более сложными, но в то же время более интересными и намного повышает эффективность контроля знаний и навыков учащихся.</p>
<p>При оценке результатов теста можно использовать следующую систему:</p>
<image l:href="#schema_1.png"/>
</section>
<section>
<title>
<p>Задания</p>
</title>
<p>1. Логика – это:</p>
<p>• наука об умозаключениях и доказательствах;</p>
<p>• наука о правилах мышления;</p>
<p>• наука о формах и законах мышления;</p>
<p>• наука о формах и законах познания.</p>
<p>2. Формальная логика появилась:</p>
<p>• в Средние века;</p>
<p>• в Античности;</p>
<p>• в Новое время;</p>
<p>• в эпоху Возрождения.</p>
<p>3. Формальная логика является:</p>
<p>• символической;</p>
<p>• аристотелевской;</p>
<p>• математической;</p>
<p>• современной.</p>
<p>4. Создателем логики считается древнегреческий философ:</p>
<p>• Анаксимен;</p>
<p>• Анаксагор;</p>
<p>• Антисфен;</p>
<p>• Пифагор;</p>
<p>• Аристотель;</p>
<p>• Аристипп;</p>
<p>• Аркесилай.</p>
<p>5. С точки зрения формальной логики высказывание: <emphasis>«Все Снегурочки – это геометрические фигуры»:</emphasis></p>
<p>• представляет собой абсурд;</p>
<p>• является фантастическим;</p>
<p>• лишено всякого смысла;</p>
<p>• выражает пример классической нелепости;</p>
<p>• построено по форме: «Все A есть B».</p>
<p>6. Математическая или символическая логика появилась:</p>
<p>• тогда же, когда и традиционная логика;</p>
<p>• в начале нашей эры;</p>
<p>• в Средние века;</p>
<p>• в XVII в.;</p>
<p>• в XIX в.;</p>
<p>• в середине XX в.</p>
<p>7. Интуитивная логика – это:</p>
<p>• совершенное незнание законов правильного мышления, приводящее любое рассуждение к многочисленным ошибкам и ложным выводам;</p>
<p>• стихийно сформированное в процессе жизненного опыта знание форм и принципов правильного мышления;</p>
<p>• теоретические знания, оставшиеся у человека после изучения курса логики в школе или вузе;</p>
<p>• полное искажение теоретической логики;</p>
<p>• ничто из перечисленного.</p>
<p>8. Древнегреческие философы, которые изобретали разнообразные приёмы нарушения логических законов с целью доказать всё, что угодно, – это:</p>
<p>• милетцы;</p>
<p>• пифагорейцы;</p>
<p>• софисты;</p>
<p>• стоики;</p>
<p>• эпикурейцы;</p>
<p>• киники.</p>
<p>9. Понятие – это</p>
<p>• слово или словосочетание;</p>
<p>• форма мышления;</p>
<p>• истинный тезис;</p>
<p>• некий предмет.</p>
<p>10. Любое понятие имеет:</p>
<p>• величину;</p>
<p>• объём;</p>
<p>• размер;</p>
<p>• фигуру.</p>
<p>11. Любое понятие выражается в форме:</p>
<p>• простого предложения;</p>
<p>• сложного предложения;</p>
<p>• слова или словосочетания;</p>
<p>• связного текста.</p>
<p>12. Содержание понятия – это:</p>
<p>• совокупность всех объектов, которые оно охватывает;</p>
<p>• наиболее важные признаки того объекта, который оно выражает;</p>
<p>• то суждение, в котором оно может употребляться;</p>
<p>• слово или словосочетание, в котором оно выражается;</p>
<p>• объект, который оно обозначает.</p>
<p>13. Объём понятия – это совокупность:</p>
<p>• объектов, охватываемых этим понятием;</p>
<p>• всех слов или словосочетаний, которые могут его выражать;</p>
<p>• всех значений, которые могут в него вкладываться;</p>
<p>• наиболее важных признаков того объекта, который оно обозначает;</p>
<p>• всех рассуждений, в которых оно употребляется;</p>
<p>• всех людей, которым известно это понятие.</p>
<p>14. «<emphasis>Солнце</emphasis>» – это понятие:</p>
<p>• единичное;</p>
<p>• физическое;</p>
<p>• нулевое;</p>
<p>• общее;</p>
<p>• астрономическое.</p>
<p>15. «<emphasis>Глупость</emphasis>» – это понятие:</p>
<p>• конкретное;</p>
<p>• отвлечённое;</p>
<p>• абстрактное;</p>
<p>• отрицательное;</p>
<p>• психологическое.</p>
<p>16. «<emphasis>Неряха</emphasis>» – это понятие:</p>
<p>• положительное;</p>
<p>• отрицательное;</p>
<p>• нейтральное;</p>
<p>• пустое;</p>
<p>• собирательное.</p>
<p>17. Понятию «<emphasis>Созвездие Ориона</emphasis>» соответствует логическая характеристика:</p>
<p>• общее, собирательное, конкретное, положительное;</p>
<p>• единичное, собирательное, абстрактное, положительное;</p>
<p>• единичное, несобирательное, конкретное, положительное;</p>
<p>• нулевое, собирательное, абстрактное, положительное;</p>
<p>• единичное, собирательное, конкретное, отрицательное;</p>
<p>• ни одна из перечисленных.</p>
<p>18. Логической характеристике: общее, собирательное, конкретное, положительное, соответствует понятие:</p>
<p>• сборная России;</p>
<p>• семья;</p>
<p>• музыкальный коллектив;</p>
<p>• 10 класс «А»;</p>
<p>• букет роз;</p>
<p>• набор цветных карандашей;</p>
<p>• все перечисленные;</p>
<p>• ни одно из перечисленных.</p>
<p>19. Понятие «<emphasis>умный человек</emphasis>» является:</p>
<p>• ясным по содержанию и резким по объёму;</p>
<p>• неясным по содержанию и резким по объёму;</p>
<p>• ясным по содержанию и нерезким по объёму;</p>
<p>• неясным по содержанию и нерезким по объёму;</p>
<p>• не имеющим ни объёма, ни содержания.</p>
<p>20. Понятие, большее по объёму, называется:</p>
<p>• видовым;</p>
<p>• родовым;</p>
<p>• нулевым;</p>
<p>• общим;</p>
<p>• широким.</p>
<p>21. Понятия «<emphasis>звезда</emphasis>» и «<emphasis>созвездие</emphasis>» находятся в отношениях:</p>
<p>• подчинения;</p>
<p>• пересечения;</p>
<p>• определения;</p>
<p>• деления;</p>
<p>• исключения;</p>
<p>• соподчинения.</p>
<p>22. Отношения между понятиями изображаются:</p>
<p>• круговыми схемами Эйлера;</p>
<p>• круговыми схемами Бойлера;</p>
<p>• круговыми схемами Пейджера;</p>
<p>• круговыми схемами Аристотеля.</p>
<p>23. Отношения между понятиями <emphasis>«точка», «прямая», «плоскость», «пространство»</emphasis> изображаются следующей схемой (рис. 42):</p>
<image l:href="#_42.png"/>
<p>24. Данной схеме соответствует следующая группа понятий:</p>
<p>• известный футболист, футболист, негр, китаец;</p>
<p>• известный футболист, известный хоккеист, молодой человек, старый человек;</p>
<p>• футболист, баскетболист, спортсмен, человек;</p>
<p>• известный спортсмен, человек, известный человек, спортсмен.</p>
<p>25. Отношения между понятиями «<emphasis>дочка</emphasis>» (<emphasis>A</emphasis>), «<emphasis>внучка</emphasis>» (<emphasis>В</emphasis>), «<emphasis>женщина (лицо женского пола)</emphasis>» (<emphasis>C</emphasis>), изображаются следующей схемой (рис. 43):</p>
<image l:href="#_43.png"/>
<p>26. Данной схеме не соответствует следующая группа понятий:</p>
<p>•рыба, хищник, акула;</p>
<p>• млекопитающее, хищник, тигр;</p>
<p>• представитель древней истории, самодержец, Александр Македонский;</p>
<p>• растение, дерево, сосна;</p>
<p>• русский писатель, знаменитый человек, Лев Николаевич Толстой;</p>
<p>• высшее учебное заведение, московское учебное заведение, МГУ.</p>
<p>27. Отношения между понятиями: <emphasis>«равносторонний треугольник» (A), «равнобедренный треугольник» (B), «прямоугольный треугольник» (C), «тупоугольный треугольник» (D)</emphasis> – изображаются следующей схемой (рис. 44) (Необходимо выбрать из 6 рисунков один правильный.):</p>
<image l:href="#_44.png"/>
<p>28. Определение: <emphasis>«Экзистенциализм – это философское направление ХХ в., в котором рассматриваются различные экзистенциальные вопросы и проблемы»</emphasis>, – является:</p>
<p>• двусмысленным;</p>
<p>• круговым;</p>
<p>• узким;</p>
<p>• широким;</p>
<p>• философским.</p>
<p>29. Определение: <emphasis>«Энтропия – это термодинамическая функция, характеризующая часть внутренней энергии замкнутой системы, которая не может быть преобразована в механическую работу»</emphasis>, – является:</p>
<p>• логически и коммуникативно безупречным;</p>
<p>• широким;</p>
<p>• узким;</p>
<p>• тавтологичным;</p>
<p>• двусмысленным;</p>
<p>• непонятным для большей части людей.</p>
<p>30. Деление понятия раскрывает его:</p>
<p>• содержание;</p>
<p>• форму;</p>
<p>• смысл;</p>
<p>• значение;</p>
<p>• объём.</p>
<p>31. В делении: <emphasis>«Люди бывают мужчинами, женщинами, спортсменами и танцорами»</emphasis>, – допущена ошибка:</p>
<p>• скачок в делении;</p>
<p>• учетверение терминов;</p>
<p>• двусмысленность;</p>
<p>• подмена основания;</p>
<p>• поспешное обобщение.</p>
<p>32. Ошибка пересечение результатов деления, но не подмена основания и не скачок в делении допущена в следующем высказывании:</p>
<p>•Транспорт бывает наземным, подземным, водным, воздушным, общественным и личным.</p>
<p>• Художественные романы бывают детективными, фантастическими, историческими, любовными и другими.</p>
<p>• Предложения делятся на простые, сложные, сложноподчинённые и другие.</p>
<p>• Учебные заведения бывают начальными, средними, высшими, коммерческими и гуманитарными.</p>
<p>• Леса делятся на хвойные, лиственные, смешанные, сосновые и еловые.</p>
<p>33. Возможным результатом обобщения для понятия <emphasis>«колесо автомобиля»</emphasis> будет понятие:</p>
<p>• автомобиль;</p>
<p>• средство передвижения;</p>
<p>• огромное колесо;</p>
<p>• изделие человека.</p>
<p>34. Возможным результатом ограничения для понятия «<emphasis>карандаш</emphasis>» будет понятие:</p>
<p>• письменная принадлежность;</p>
<p>• канцелярский товар;</p>
<p>• деревянный предмет;</p>
<p>• сломанный карандаш;</p>
<p>• изделие человека.</p>
<p>35. Пределом логической цепочки ограничения любого понятия всегда будет какое-либо:</p>
<p>• нулевое понятие;</p>
<p>• конкретное понятие;</p>
<p>• несобирательное понятие;</p>
<p>• единичное понятие;</p>
<p>• родовое понятие.</p>
<p>36. Возможным результатом ограничения для понятия «<emphasis>уровень преступности</emphasis>» является понятие:</p>
<p>• преступление;</p>
<p>• тяжкое преступление;</p>
<p>• квартирная кража;</p>
<p>• высокий уровень преступности;</p>
<p>• преступное сообщество;</p>
<p>• криминалитет.</p>
<p>37. Суждение – это:</p>
<p>• предложение;</p>
<p>• незаконченная мысль;</p>
<p>• обобщённое понятие;</p>
<p>• форма мышления;</p>
<p>• закон мышления.</p>
<p>38. Суждение выражается в форме:</p>
<p>• повествовательного предложения;</p>
<p>• вопросительного предложения;</p>
<p>• побудительного предложения;</p>
<p>• словосочетания.</p>
<p>39. Истинным или ложным может быть:</p>
<p>• понятие;</p>
<p>• суждение;</p>
<p>• термин;</p>
<p>• квантор.</p>
<p>40. Предмет суждения называется:</p>
<p>• сущностью;</p>
<p>• смыслом;</p>
<p>• субъектом;</p>
<p>• силлогизмом;</p>
<p>• связкой;</p>
<p>• предикатом.</p>
<p>41. Суждение: <emphasis>«Все люди – не обезьяны»</emphasis>, – является суждением вида:</p>
<p>• <emphasis>A;</emphasis></p>
<p>• <emphasis>B;</emphasis></p>
<p>• <emphasis>C;</emphasis></p>
<p>• <emphasis>D;</emphasis></p>
<p>• <emphasis>E.</emphasis></p>
<p>42. Субъект и предикат в суждении: <emphasis>«Все сосны – не берёзы»</emphasis>, – находятся в отношениях:</p>
<p>• пересечения;</p>
<p>• равнозначности;</p>
<p>• совместимости;</p>
<p>• несовместимости;</p>
<p>• противоположности;</p>
<p>• противоречия.</p>
<p>43. Суждение: <emphasis>«Бога нет»</emphasis>, – является:</p>
<p>• релятивным;</p>
<p>• экзистенциальным;</p>
<p>• атрибутивным;</p>
<p>• конъюнктивным;</p>
<p>• религиозным;</p>
<p>• неправильным.</p>
<p>44. Атрибутивным является суждение:</p>
<p>• Москва основана раньше Санкт-Петербурга.</p>
<p>• Существуют вечные законы мира.</p>
<p>• Аристотель жил задолго до Лейбница.</p>
<p>• Чудес не бывает.</p>
<p>• Человек – это разумное живое существо.</p>
<p>• Счастье есть, его не может не быть.</p>
<p>45. Субъект и предикат находятся в отношении пересечения в суждении:</p>
<p>•Все планеты – это не звёзды.</p>
<p>• Некоторые треугольники являются равносторонними.</p>
<p>• Ни один человек не всесилен.</p>
<p>• Антарктида – это ледовый материк.</p>
<p>• Некоторые люди – это знаменитые учёные.</p>
<p>• Некоторые учёные являются древними греками.</p>
<p>46. В суждении: <emphasis>«Некоторые россияне являются олимпийскими чемпионами»:</emphasis></p>
<p>• и субъект, и предикат распределены;</p>
<p>• ни субъект, ни предикат не распределены;</p>
<p>• субъект распределён, а предикат не распределён;</p>
<p>• субъект нераспределён, а предикат распределён.</p>
<p>47. Субъект распределён, а предикат нераспределён в суждении:</p>
<p>• Все квадраты – это геометрические фигуры.</p>
<p>• Все квадраты – это равносторонние прямоугольники.</p>
<p>• Ни один квадрат не является треугольником.</p>
<p>• Некоторые равнобедренные треугольники являются прямоугольными.</p>
<p>• Некоторые равнобедренные треугольники являются равносторонними.</p>
<p>• Все равносторонние треугольники имеют равные углы.</p>
<p>48. Термин простого атрибутивного суждения является нераспределённым, если в этом суждении:</p>
<p>• речь идёт обо всех объектах, входящих в объём этого термина;</p>
<p>• речь не идёт ни об одном объекте, входящем в объём этого термина;</p>
<p>• речь идёт о части объектов, входящих в объём этого термина;</p>
<p>• речь идёт о реальном существовании объектов, входящих в объём этого термина;</p>
<p>• речь идёт о несуществовании объектов, входящих в объём этого термина.</p>
<p>49. Противопоставлением предикату для суждения: <emphasis>«Все воробьи – птицы»</emphasis>, – будет суждение:</p>
<p>• Некоторые птицы – воробьи.</p>
<p>• Все не птицы не являются воробьями.</p>
<p>• Все воробьи не являются не птицами.</p>
<p>• Некоторые птицы не являются воробьями.</p>
<p>50. Суждения: <emphasis>«Все хищники – животные», «Тигры – это животные»</emphasis>, – находятся в отношении:</p>
<p>• частичного совпадения;</p>
<p>• пересечения;</p>
<p>• подчинения;</p>
<p>• однозначности;</p>
<p>• равносильности.</p>
<p>51. Если суждение: <emphasis>«Все люди изучали логику»</emphasis>, – является ложным, то суждение: <emphasis>«Все люди не изучали логику»</emphasis>, – является:</p>
<p>• истинным;</p>
<p>• ложным;</p>
<p>• неправильным;</p>
<p>• правдивым;</p>
<p>• неопределённым по истинности.</p>
<p>52. Сложное суждение: <emphasis>«Посеешь ветер – пожнёшь бурю»</emphasis>, – является:</p>
<p>• импликацией;</p>
<p>• сублимацией;</p>
<p>• конъюнкцией;</p>
<p>• дизъюнкцией;</p>
<p>• изостенцией.</p>
<p>53. Сложное суждение: <emphasis>«Уж полночь близится, а Германа всё нет»</emphasis>, – является:</p>
<p>• дизъюнкцией;</p>
<p>• эквиваленцией;</p>
<p>• абстиненцией;</p>
<p>• конъюнкцией;</p>
<p>• импликацией.</p>
<p>54. Суждение: <emphasis>«Если Солнце является треугольником, то все крокодилы – это летающие существа»</emphasis>, – является формально:</p>
<p>• истинным;</p>
<p>• ложным;</p>
<p>• бессмысленным;</p>
<p>• неопределённым;</p>
<p>• антинаучным.</p>
<p>55. Конъюнкция истинна только тогда, когда:</p>
<p>• хотя бы один её элемент истинен;</p>
<p>• хотя бы один её элемент ложен;</p>
<p>• ложны все её элементы;</p>
<p>• истинны все её элементы;</p>
<p>• истинна большая часть её элементов.</p>
<p>56. Строгая дизъюнкция истинна только тогда, когда:</p>
<p>• истинны все её элементы;</p>
<p>• ложны все её элементы;</p>
<p>• истинен только один её элемент, а остальные – ложны;</p>
<p>• ложен только один её элемент, а остальные – истинны;</p>
<p>• половина её элементов истинна, а половина – ложна;</p>
<p>• хотя бы один её элемент не является ни истинным, ни ложным одновременно.</p>
<p>57. Результатом формализации рассуждения: <emphasis>«Если бы скорость Земли при движении по орбите была больше 42 км/с, то Земля покинула бы Солнечную систему, а если бы её скорость была меньше 3 км/с, то она упала бы на Солнце; однако Земля не покидает Солнечную систему и не падает на Солнце, следовательно, её скорость не больше 42 км/с и не меньше 3 км/с»</emphasis>, – является одна из формул:</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>)) → (<emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>d</emphasis>);</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>d</emphasis>)) → (¬ <emphasis>a</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>c</emphasis>);</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (¬ <emphasis>a</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>c</emphasis>)) → (¬ <emphasis>b</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>d</emphasis>);</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (<emphasis>b</emphasis> ∨ <emphasis>d</emphasis>)) → (<emphasis>a</emphasis> ∨ <emphasis>c</emphasis>);</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>)) → (<emphasis>b</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>);</p>
<p>• (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (<emphasis>b</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) → (<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>c</emphasis>).</p>
<p>58. Умозаключение – это:</p>
<p>• закон мышления;</p>
<p>• сложное суждение;</p>
<p>• форма мышления;</p>
<p>• истинный вывод;</p>
<p>• ложное понятие.</p>
<p>59. Дедуктивные умозаключения называются:</p>
<p>• алогизмами;</p>
<p>• силлогизмами;</p>
<p>• софизмами;</p>
<p>• парадоксами;</p>
<p>• логицизмами.</p>
<p>60. Индукция – это:</p>
<p>• сложное суждение;</p>
<p>• логическая связка;</p>
<p>• вид умозаключения;</p>
<p>• вид дедукции;</p>
<p>• закон логики.</p>
<p>61. Любой простой силлогизм имеет:</p>
<p>• форму;</p>
<p>• фигуру;</p>
<p>• размер;</p>
<p>• объём.</p>
<p>62. Связь между субъектом и предикатом вывода в простом силлогизме выполняет:</p>
<p>• старший термин;</p>
<p>• больший термин;</p>
<p>• младший термин;</p>
<p>• средний термин;</p>
<p>• меньший термин.</p>
<p>63. Фигура и модус простого силлогизма – это, соответственно:</p>
<p>• набор его посылок и совокупность терминов, входящих в них;</p>
<p>• совокупность всех его терминов и сумма посылок, входящих в него;</p>
<p>• истинность или ложность его посылок и распределённость или нераспределённость его терминов;</p>
<p>• объём его субъекта и содержание его предиката;</p>
<p>• его общие правила и ошибки, возникающие при их нарушении;</p>
<p>• взаимное расположение его терминов и набор простых суждений, входящих в него.</p>
<p>64. <emphasis>Все первоклассники обладают мышлением.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Все студенты – это не первоклассники.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Все студенты не обладают мышлением.</emphasis>
</p>
<p>В этом простом силлогизме допущена ошибка:</p>
<p>• учетверение терминов;</p>
<p>• поспешное обобщение;</p>
<p>• аргумент к невежеству;</p>
<p>• подмена основания;</p>
<p>• расширение большого термина;</p>
<p>• нераспределённость среднего термина.</p>
<p>65. <emphasis>Законы – это вечные принципы природы.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Всеобщая воинская обязанность – это закон.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Всеобщая воинская обязанность – это вечный принцип природы.</emphasis>
</p>
<p>В этом силлогизме допущена ошибка:</p>
<p>• подмена основания;</p>
<p>• учетверение терминов;</p>
<p>• поспешное обобщение;</p>
<p>• нестрогая дизъюнкция;</p>
<p>• тавтология.</p>
<p>66. Эпихейрема – это:</p>
<p>• вид сложного суждения;</p>
<p>• разновидность умозаключения;</p>
<p>• раздел индукции;</p>
<p>• закон дедукции;</p>
<p>• правило силлогизма.</p>
<p>67. В разделительно-категорическом силлогизме первая и вторая посылки – это, соответственно, суждения:</p>
<p>• импликативное и разделительное;</p>
<p>• разделительное и дизъюнктивное;</p>
<p>• конъюнктивное и категорическое;</p>
<p>• категорическое и разделительное;</p>
<p>• дизъюнктивное и категорическое;</p>
<p>• разделительно-категорическое и разделительное.</p>
<p>68. <emphasis>Учебные заведения бывают начальными или средними. МГУ – это не начальное и не среднее учебное заведение. МГУ – это не учебное заведение.</emphasis></p>
<p>В этом разделительно-категорическом силлогизме допущена ошибка:</p>
<p>• неполное деление;</p>
<p>• нестрогая дизъюнкция;</p>
<p>• скачок в делении;</p>
<p>• подмена основания;</p>
<p>• широкое деление;</p>
<p>• удвоение терминов.</p>
<p>69. <emphasis>Древние римляне были политиками, или ораторами, или писателями.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Цицерон был политиком.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Цицерон не был ни оратором, ни писателем.</emphasis>
</p>
<p>В этом разделительно-категорическом силлогизме допущена ошибка:</p>
<p>• учетверение терминов;</p>
<p>• подмена основания;</p>
<p>• поспешное обобщение;</p>
<p>• нестрогая дизъюнкция;</p>
<p>• нарушение конъюнкции.</p>
<p>70. <emphasis>Если взлётная полоса покрыта льдом, то самолёты не могут взлетать. Сегодня самолёты не могут взлетать. Сегодня взлётная полоса покрыта льдом.</emphasis></p>
<p>В этом условно-категорическом силлогизме допущена ошибка:</p>
<p>• утверждение от основания к следствию;</p>
<p>• утверждение от следствия к основанию;</p>
<p>• отрицание от основания к следствию;</p>
<p>• отрицание от следствия к основанию;</p>
<p>• нестрогая дизъюнкцию основания и следствия.</p>
<p>71. <emphasis>Если треугольник является равносторонним, то сумма его внутренних углов равна 180°.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Если треугольник не является равносторонним, то сумма его внутренних углов равна 180°.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Сумма внутренних углов треугольника равна 180°. Этот силлогизм является:</emphasis>
</p>
<p>• условно-категорическим;</p>
<p>• разделительно-категорическим;</p>
<p>• условно-разделительным;</p>
<p>• чисто условным;</p>
<p>• чисто разделительным;</p>
<p>• чисто геометрическим;</p>
<p>• чисто категорическим.</p>
<p>72. <emphasis>Если каждый угол треугольника равен 60°, то треугольник – равносторонний.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>В треугольнике ABC каждый угол равен 60°.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Треугольник ABC является равносторонним.</emphasis>
</p>
<p>Этот силлогизм является:</p>
<p>• простым категорическим;</p>
<p>• разделительно-категорическим;</p>
<p>• условно-категорическим;</p>
<p>• эквивалентно-категорическим;</p>
<p>• условно-разделительным.</p>
<p>73. <emphasis>Если средняя плотность вещества Вселенной больше некой критической величины, то её расширение со временем сменится сжатием; а если эта плотность меньше некой критической величины, то расширение Вселенной будет продолжаться вечно.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Средняя плотность вещества Вселенной или больше, или меньше некой критической величины.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Расширение Вселенной со временем сменится её сжатием, или Вселенная будет расширяться вечно.</emphasis>
</p>
<p>Это умозаключение является:</p>
<p>• простым категорическим;</p>
<p>• отрицательно-разделительным;</p>
<p>• условно-категорическим;</p>
<p>• условно-разделительным;</p>
<p>• разделительно-категорическим;</p>
<p>• соединительно-разделительным.</p>
<p>74. <emphasis>Если я пробездельничаю весь семестр, то мне придётся напрягаться во время сессии или же меня выгонят из института.</emphasis></p>
<p>
<emphasis>Я не хочу напрягаться во время сессии или же – чтобы меня выгнали.</emphasis>
</p>
<p>
<emphasis>Я не буду бездельничать во время семестра.</emphasis>
</p>
<p>Этот силлогизм является:</p>
<p>• простой конструктивной дилеммой;</p>
<p>• сложной конструктивной дилеммой;</p>
<p>• простой деструктивной дилеммой;</p>
<p>• сложной деструктивной дилеммой.</p>
<p>75. В индуктивном умозаключении:</p>
<p>• на основе сходства двух предметов в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках;</p>
<p>• из одного суждения выводится другое суждение путём изменения местоположения его субъекта и предиката;</p>
<p>• из общего правила делается вывод для частного случая;</p>
<p>• из одного частного случая выводится другой частный случай;</p>
<p>• из нескольких частных случаев выводится одно общее правило;</p>
<p>• из одного общего правила следует другое общее правило.</p>
<p>76. <emphasis>Вася Сидоров – двоечник. Петя Смирнов – двоечник. Саша Иванов – двоечник. Вася Сидоров, Петя Смирнов, Саша Иванов – ученики 6 «Б». Все ученики 6 «Б» двоечники.</emphasis></p>
<p>В этом умозаключении допущена ошибка:</p>
<p>• популярная индукция;</p>
<p>• неполная индукция;</p>
<p>• нарушение индукции;</p>
<p>• нестрогая индукция;</p>
<p>• ни одна из вышеназванных.</p>
<p>77. В рассуждении: <emphasis>«Употреблять в пищу огурцы опасно – с ними связаны многие недуги и вообще людские несчастья. Практически все люди, страдающие хроническими заболеваниями, ели огурцы. 99,7 % всех лиц, ставших жертвами авто- и авиакатастроф, употребляли в пищу огурцы в течение двух недель, предшествовавших несчастному случаю. 98,1 % всех несовершеннолетних преступников происходят из семей, где огурцы употребляются постоянно»</emphasis>, – допущена ошибка:</p>
<p>• поспешное обобщение;</p>
<p>• неполная индукция;</p>
<p>• популярная индукция;</p>
<p>• ненаучная индукция;</p>
<p>• после этого, значит по причине того;</p>
<p>• кто много доказывает, тот ничего не доказывает;</p>
<p>• подмена условного безусловным.</p>
<p>78. В популярной индукции, в отличие от научной:</p>
<p>• получаются достоверные выводы;</p>
<p>• используются общие правила силлогизма;</p>
<p>• неизвестна причинная связь явлений;</p>
<p>• преднамеренно нарушаются логические законы;</p>
<p>• используются выводы по логическому квадрату.</p>
<p>79. Сложное суждение: <emphasis>«Если с утра шёл дождь, то к полудню прояснилось»</emphasis>, – является:</p>
<p>• конъюнкцией;</p>
<p>• эквиваленцией;</p>
<p>• нестрогой дизъюнкцией;</p>
<p>• импликацией;</p>
<p>• экзистенцией;</p>
<p>• строгой дизъюнкцией.</p>
<p>80. Аналогия – это:</p>
<p>• правило индукции;</p>
<p>• ошибка в силлогизме;</p>
<p>• закон логики;</p>
<p>• сложное суждение;</p>
<p>• вид умозаключения.</p>
<p>81. Нестрогая дизъюнкция ложна тогда, когда:</p>
<p>• все её элементы истинны;</p>
<p>• все её элементы ложны;</p>
<p>• один её элемент истинен, а остальные – ложны;</p>
<p>• один её элемент ложен, а остальные – истинны;</p>
<p>• хотя бы один её элемент истинен.</p>
<p>82. – У вас телевизоры цветные есть?</p>
<p>– Есть.</p>
<p>– Тогда дайте мне жёлтый.</p>
<p>В этом анекдоте нарушен:</p>
<p>• закон противоречия;</p>
<p>• закон двусмысленности;</p>
<p>• закон анекдота;</p>
<p>• закон тождества;</p>
<p>• закон исключённого третьего.</p>
<p>83. Два ученика решили спросить учителя, можно ли курить во время медитации. Каждый из них задал учителю свой вопрос индивидуально. Одному из них учитель ответил, что нельзя, а другому, что можно. Оказалось, что первый ученик спросил учителя так: «Можно ли курить во время медитации?». А второй ученик задал учителю такой вопрос: «Можно ли медитировать во время курения?».</p>
<p>В этой ситуации:</p>
<p>• учитель нарушил закон противоречия;</p>
<p>• учитель нарушил закон достаточного основания;</p>
<p>• учитель нарушил закон двойного отрицания;</p>
<p>• ученики нарушили закон исключённого третьего;</p>
<p>• ученики нарушили закон дедукции;</p>
<p>• ученики нарушили закон тождества.</p>
<p>84. Софизм – это:</p>
<p>• правило индукции;</p>
<p>• сложное суждение;</p>
<p>• вид дедукции;</p>
<p>• закон мышления;</p>
<p>• ничто из вышеперечисленного.</p>
<p>85. Два противоположных суждения о двух разных предметах:</p>
<p>• должны быть одновременно истинными;</p>
<p>• должны быть одновременно ложными;</p>
<p>• должны быть: одно – истинным, другое – ложным;</p>
<p>• могут быть какими угодно по истинности.</p>
<p>86. Два противоречащих суждения о двух разных предметах не могут быть:</p>
<p>• одновременно истинными;</p>
<p>• одновременно ложными;</p>
<p>• одно – истинным, другое – ложным;</p>
<p>• ни истинным и ни ложным каждое.</p>
<p>87.</p>
<poem>
<stanza>
<v>Мы гуляли по Неглинной,</v>
<v>Заходили на бульвар,</v>
<v>Нам купили синий-синий,</v>
<v>Презеленый, красный шар.</v>
</stanza>
<text-author>С. В. Михалков</text-author>
</poem>
<p>В этом шуточном четверостишии преднамеренно нарушен логический закон:</p>
<p>1) тождества;</p>
<p>2) противоречия;</p>
<p>3) достаточного основания;</p>
<p>4) силлогизма;</p>
<p>5) парадокса;</p>
<p>6) стихотворения.</p>
<p>88. Закон противоречия нарушен в следующем высказывании:</p>
<p>• «Я знаю только то, что я ничего не знаю» (Сократ).</p>
<p>• «В детстве у меня не было детства» (А. П. Чехов).</p>
<p>• «История учит только тому, что она никого ничему не учит» (Г. Гегель).</p>
<p>• «Самое непостижимое в мире заключается в том, что он постижим» (А. Эйнштейн).</p>
<p>• «Слышу умолкнувший звук божественной эллинской речи» (А. С. Пушкин – по поводу перевода «Иллиады» Гомера, сделанного Н. И. Гнедичем).</p>
<p>• Во всех вышеприведённых высказываниях.</p>
<p>• Ни в одном из вышеприведённых высказываний.</p>
<p>89. В рассуждении: <emphasis>«Мёд не любит, чтобы его переливали, доливали, перемешивали и сильно нагревали, так как от этого он теряет свои лечебные свойства, как и от добавления воды и сахара. Между тем иногда такой мёд поступает в продажу. Образуется он в результате скармливания сахарного сиропа пчёлам»</emphasis>, – нарушен закон:</p>
<p>• двойного отрицания;</p>
<p>• исключённого третьего;</p>
<p>• противоречия;</p>
<p>• тождества;</p>
<p>• достаточного основания.</p>
<p>90. В 1907 г. кадетская фракция в Государственной думе по вопросу об отношении к правительству решила: не выражать ему ни доверия, ни недоверия, причём если будет внесена резолюция доверия правительству, то голосовать против неё, а если будет внесена резолюция недоверия правительству, то голосовать против неё.</p>
<p>В этом решении нарушен логический закон:</p>
<p>• исключённого третьего;</p>
<p>• достаточного основания;</p>
<p>• неверного утверждения;</p>
<p>• подмены основания;</p>
<p>• двойного противопоставления;</p>
<p>• взаимозаменяемости.</p>
<p>91. В самый солнцепёк, вернувшись домой, Насреддин попросил жену: «Принеси-ка мне миску простокваши, нет ничего полезней и приятней для желудка в такую жару!» Жена ответила: «Да у нас – не то, что миски – даже ложки простокваши нет в доме!» Насреддин сказал: «Ну и хорошо, что нет, простокваша ведь вредна человеку».</p>
<p>В словах Насреддина нарушен логический закон:</p>
<p>• нестрогой дизъюнкции;</p>
<p>• противоречия;</p>
<p>• достаточного основания;</p>
<p>• двойного отрицания;</p>
<p>• основного заблуждения;</p>
<p>• порочного круга.</p>
<p>92. В данном рассуждении: <emphasis>«Немецкий физик Вальтер Нернст, автор третьего начала термодинамики (о недостижимости абсолютного нуля температуры) доказывал, что ему удалось завершить разработку фундаментальных законов термодинамики. Так: у первого начала было три автора (Ю. Майер, Д. Джоуль, Г. Гельмгольц), у второго – два (Н. Карно, Р. Клаузиус), у третьего – один (В. Нернст); следовательно, число авторов четвёртого начала должно равняться нулю, т. е. такого закона просто не может быть»</emphasis>, – нарушен логический закон:</p>
<p>• подмены тезиса;</p>
<p>• порочного круга;</p>
<p>• двойного противоречия;</p>
<p>• исключённого тождества;</p>
<p>• достаточного основания;</p>
<p>• недостаточной истинности.</p>
<p>93. Импликация ложна только тогда, когда:</p>
<p>• её основание и следствие истинны;</p>
<p>• её основание и следствие ложны;</p>
<p>• её основание ложно, а следствие истинно;</p>
<p>• её основание истинно, а следствие ложно.</p>
<p>94. Символическая логика является разделом:</p>
<p>• формальной логики;</p>
<p>• философии;</p>
<p>• математики;</p>
<p>• грамматики.</p>
<p>95. Противоречия бывают:</p>
<p>• контактными и дистантными;</p>
<p>• явными и неявными;</p>
<p>• реальными и мнимыми;</p>
<p>• какими угодно из перечисленных;</p>
<p>• никакими из перечисленных.</p>
<p>96. Принцип верификации – это:</p>
<p>• распространённый софистический приём;</p>
<p>• критерий научного знания;</p>
<p>• основание индуктивных ошибок;</p>
<p>• одно из правил силлогизма;</p>
<p>• важный метод псевдонауки;</p>
<p>• главное требование аналогии.</p>
<p>97. В рассуждении: <emphasis>«Все птицы имеют крылья, следовательно, все существа с крыльями – это птицы»</emphasis>, – нарушен логический закон:</p>
<p>• исключённого третьего;</p>
<p>• индуктивного силлогизма;</p>
<p>• сокращённого софизма;</p>
<p>• дедуктивной аналогии;</p>
<p>• ни один из перечисленных.</p>
<p>98. Энтимема – это:</p>
<p>• разновидность научной индукции;</p>
<p>• неразрешимое противоречие;</p>
<p>• вид сложного суждения;</p>
<p>• сокращённый простой силлогизм;</p>
<p>• аналогия с достоверными выводами.</p>
<p>99. Рассуждение: <emphasis>«Докажем, что три раза по два будет не шесть, а четыре. Возьмём спичку или палочку и сломаем её пополам. Это один раз два. Потом возьмём одну из половинок и её тоже сломаем пополам. Это второй раз два. Затем возьмём оставшуюся половинку и её тоже сломаем пополам. Это третий раз два. Итак, три раза по два будет четыре, а не шесть»</emphasis>, – является:</p>
<p>• парадоксом;</p>
<p>• апорией;</p>
<p>• антиномией;</p>
<p>• силлогизмом;</p>
<p>• софизмом;</p>
<p>• бессмыслицей;</p>
<p>• философемой.</p>
<p>100. Сорит – это разновидность:</p>
<p>• логического парадокса;</p>
<p>• трудноразрешимого софизма;</p>
<p>• неполной индукции;</p>
<p>• сложного суждения;</p>
<p>• нулевого понятия;</p>
<p>• простого силлогизма.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Ответы</p>
</title>
<p>1. наука о формах и законах мышления</p>
<p>2. в античности</p>
<p>3. аристотелевской</p>
<p>4. Аристотель</p>
<p>5. построено по форме: «Все <emphasis>A</emphasis> – это <emphasis>B</emphasis>»</p>
<p>6. в ХIХ в.</p>
<p>7. стихийно сформированное в процессе жизненного опыта знание форм и принципов правильного мышления</p>
<p>8. софисты</p>
<p>9. форма мышления</p>
<p>10. объём</p>
<p>11. слова или словосочетания</p>
<p>12. наиболее важные признаки того объекта, который оно выражает13. объектов, охватываемых этим понятием</p>
<p>14. единичное</p>
<p>15. абстрактное</p>
<p>16. положительное</p>
<p>17. ни одна из перечисленных</p>
<p>18. все перечисленные</p>
<p>19. неясным по содержанию и нерезким по объёму</p>
<p>20. родовым</p>
<p>21. соподчинения</p>
<p>22. круговыми схемами Эйлера</p>
<p>23. рис. 42</p>
<p>24. известный футболист, футболист, негр, китаец</p>
<p>25. <emphasis>A</emphasis> = <emphasis>B = C</emphasis></p>
<p>26. растение, дерево, сосна.</p>
<p>27. <emphasis>B C A D</emphasis></p>
<p>28. круговым</p>
<p>29. непонятным для большей части людей</p>
<p>30. объём</p>
<p>31. подмена основания</p>
<p>32. художественные романы бывают детективными, фантастическими, историческими, любовными и другими</p>
<p>33. изделие человека</p>
<p>34. сломанный карандаш</p>
<p>35. единичное понятие</p>
<p>36. высокий уровень преступности</p>
<p>37. форма мышления</p>
<p>38. повествовательного предложения</p>
<p>39. суждение</p>
<p>40. субъектом</p>
<p>41. <emphasis>E</emphasis></p>
<p>42. несовместимости</p>
<p>43. экзистенциальным</p>
<p>44. Человек – это разумное живое существо</p>
<p>45. Некоторые учёные являются древними греками</p>
<p>46. ни субъект, ни предикат не распределены</p>
<p>47. Все квадраты – это геометрические фигуры</p>
<p>48. речь идёт о части объектов, входящих в объём этого термина</p>
<p>49. все не птицы не являются воробьями</p>
<p>50. подчинения</p>
<p>51. неопределённым по истинности</p>
<p>52. импликацией</p>
<p>53. конъюнкцией</p>
<p>54. истинным</p>
<p>55. истинны все её элементы</p>
<p>56. истинен только один её элемент, а остальные – ложны</p>
<p>57. (((<emphasis>a</emphasis> → <emphasis>b</emphasis>) ∧ (<emphasis>c</emphasis> → <emphasis>d</emphasis>)) ∧ (¬ <emphasis>b</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>d</emphasis>)) → (¬ <emphasis>a</emphasis> ∨ ¬ <emphasis>c</emphasis>)</p>
<p>58. форма мышления</p>
<p>59. силлогизмами</p>
<p>60. вид умозаключения</p>
<p>61. фигуру</p>
<p>62. средний термин</p>
<p>63. взаимное расположение его терминов и набор простых суждений, входящих в него</p>
<p>64. расширение большего термина</p>
<p>65. учетверение терминов</p>
<p>66. разновидность умозаключения</p>
<p>67. дизъюнктивное и категорическое</p>
<p>68. неполное деление</p>
<p>69. нестрогая дизъюнкция</p>
<p>70. утверждение от следствия к основанию</p>
<p>71. чисто условным</p>
<p>72. эквивалентно-категорическим</p>
<p>73. условно-разделительным</p>
<p>74. простой деструктивной дилеммой</p>
<p>75. из нескольких частных случаев выводится одно общее правило76. ни одна из вышеназванных</p>
<p>77. после этого, значит по причине того</p>
<p>78. неизвестна причинная связь явлений</p>
<p>79. конъюнкцией</p>
<p>80. вид умозаключения</p>
<p>81. все её элементы ложны</p>
<p>82. закон тождества</p>
<p>83. ученики нарушили закон тождества</p>
<p>84. ничто из вышеперечисленного</p>
<p>85. могут быть какими угодно по истинности</p>
<p>86. ни истинным и ни ложным каждое</p>
<p>87. противоречия</p>
<p>88. ни в одном из вышеперечисленных высказываний</p>
<p>89. закон тождества</p>
<p>90. исключённого третьего</p>
<p>91. противоречия</p>
<p>92. достаточного основания</p>
<p>93. её основание истинно, а следствие ложно</p>
<p>94. разделом математики</p>
<p>95. какими угодно из перечисленных</p>
<p>96. критерий научного знания</p>
<p>97. ни один из перечисленных</p>
<p>98. сокращённый простой силлогизм</p>
<p>99. софизмом</p>
<p>100. простого силлогизма</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>100 занимательных задач</p>
</title>
<section>
<p>Предлагаемые в этой книге задачи значительно различаются как по типу своего построения, так и по уровню сложности. Одни из них близки к математике, и для их решения надо будет составить простое уравнение, другие не имеют с ними ничего общего. Некоторые задачи предполагают знание нескольких простых законов физики, некоторые являются логическими упражнениями и головоломками, а некоторые представляют собой просто шутки, розыгрыши или фокусы. Одни задачи очень просты – вы сможете их решить за считанные секунды, а над другими, наоборот, надо изрядно поломать голову. В некоторых случаях не обойтись без карандаша и бумаги – в других придётся составить схему или нарисовать рисунок. Может потребоваться калькулятор или какие-нибудь предметы домашнего обихода. Однако при всех различиях между этими задачами они сходны между собой в том, что для их решения требуется нестандартный подход и работа воображения, – поэтому они и называются занимательными. Решение этих задач способствует развитию внимания, памяти, гибкости ума, которую также часто называют смекалкой, или находчивостью.</p>
<p>Ко всем задачам приводятся ответы и комментарии, однако не спешите в них заглядывать, попытайтесь самостоятельно найти верное решение. Чем больше этих задач вы сможете решить, тем проще и легче будете в дальнейшем справляться с задачами подобного типа и даже научитесь самостоятельно их составлять.</p>
<p>Сборник задач поможет вам интересно и с пользой провести часы досуга, скоротать время в длительном путешествии, найти тему разговора или разрядить затянувшуюся неловкую паузу в беседе с малознакомыми людьми, а также он пригодиться в различных иных жизненных ситуациях.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Условия задач</p>
</title>
<p>1. В каждом из 10 мешков находится по 10 монет. Каждая монета весит 10 г. Но в одном мешке все монеты фальшивые – не по 10 г., а по 11 г. Как с помощью только одноразового взвешивания определить, в каком мешке находятся фальшивые монеты (все мешки пронумерованы от 1 до 10)? Мешки можно открывать и вытаскивать любое количество монет из каждого.</p>
<p>2. На всех трёх железных банках с печеньем перепутаны этикетки: «Овсяное печенье», «Песочное печенье» и «Шоколадное печенье». Банки закрыты, и вы можете взять только одно печенье из одной (любой) банки, а потом правильно расположить этикетки. Как это сделать?</p>
<p>3. В вашем шкафу лежит 22 синих носка и 35 чёрных носков.</p>
<p>Вам надо в полной темноте взять из шкафа пару носков. Сколько носков нужно взять, чтобы с гарантией получить совпадающую пару?</p>
<p>4. Старинным часам требуется 30 с, чтобы пробить 6 ч. За сколько секунд часы пробьют 12 ч?</p>
<p>5. В пруду растёт один лист лилии. Каждый день число листьев удваивается. На какой день пруд будет покрыт листьями лилии наполовину, если известно, что полностью он будет покрыт ими через 100 дней?</p>
<p>6. Пассажирский лифт поднимается на пятый этаж со скоростью вдвое большей, чем грузовой лифт, который идёт до третьего этажа.</p>
<p>Какой из этих двух лифтов придёт раньше: грузовой на третий этаж или пассажирский на пятый, если стартовали они с первого этажа одновременно?</p>
<p>7. Летит гусь. Навстречу ему – стая гусей. «Здравствуйте, 100 гусей,» – говорит он им. Они отвечают: «Нас не 100 гусей; вот если бы нас было столько, сколько сейчас, да ещё столько, да ещё пол-столько и четверть-столько, да ещё ты, вот тогда нас было бы 100 гусей».</p>
<p>Сколько гусей летит в стае?</p>
<p>8. Докажем, что 3 = 7. Известно, что если над каждой частью равенства проделать одну и ту же операцию, то равенство останется неизменным. Отнимем у каждой части нашего равенства по пять: 3 – 5 = 7 – 5. Получится: – 2 = 2. Теперь возведём каждую часть равенства в квадрат: (– 2)<sup>2</sup> = 2<sup>2</sup>. Получится: 4 = 4, следовательно: 3 = 7. Найдите ошибку в этом рассуждении.</p>
<p>9. Как известно, в любом атоме есть ядро, размеры которого меньше размеров самого атома. Если размер атомного ядра равен 10<sup>–12</sup> см, а размер всего атома равен 10<sup>–6</sup> см, следовательно, ядро по размеру меньше самого атома в 2 раза: 12 : 6 = 2. Верно ли это утверждение?</p>
<p>Если нет, то во сколько раз атомное ядро меньше атома?</p>
<p>10. Можно ли на самолёте долететь до Луны? Надо принять во внимание, что самолёты снабжены реактивными двигателями, как и космические ракеты, и работают на том же топливе, что и они.</p>
<p>11. Можно ли иголкой проколоть пятидесятикопеечную монету?</p>
<p>12. Стандартный стакан (200 г) наполнен водой до краёв. Сколько булавок можно в него накидать, чтобы из стакана не вылилось ни капли воды?</p>
<p>13. У Иванова в кабинете висит портрет. Иванова спрашивают: «Кто изображён на этом портрете?» Иванов путано отвечает:</p>
<p>«Отец изображённого на портрете есть единственный сын отца говорящего». Кто изображён на портрете?</p>
<p>14. Миссионер попал в плен к дикарям, которые посадили его в темницу и сказали: «Отсюда только два выхода – один на свободу, другой к гибели; выбраться тебе помогут два воина – один говорит всегда правду, другой всегда лжёт, но неизвестно, кто из них лжец, а кто правдолюбец; ты можешь задать любому из них только один вопрос». Какой вопрос надо задать, чтобы выбраться на свободу?</p>
<p>15. В монастыре висят две верёвки из редкостного шёлка. Они прикреплены к середине потолка на расстоянии одного метра друг от друга и достигают пола. Вор-акробат хочет украсть как можно больше верёвки. Высота потолка 20 м. Вор знает, что если он спрыгнет или упадёт с высоты более 5 м, то не сможет выбраться из монастыря. Поскольку лестницы у него нет, ему остаётся только лезть по верёвке. Он нашёл способ украсть обе верёвки почти целиком. Как это сделать?</p>
<p>16. Девушка ехала в такси. По пути она так много болтала, что шофёр занервничал. Он сказал ей, что очень сожалеет, но не слышит ни слова, – поскольку его слуховой аппарат не работает, он глух как пробка. Девушка замолчала, но, когда они доехали до места, поняла, что водитель над ней подшутил. Как она догадалась?</p>
<p>17. Вы находитесь в каюте стоящего на якоре океанского лайнера. В полночь вода была на 4 м ниже иллюминатора и поднималась на 0,5 м/ч. Если эта скорость удваивается каждый час, то за какое время вода достигнет иллюминатора?</p>
<p>18. Три путешественника прилегли отдохнуть в тени деревьев и уснули. Пока они спали, шутники вымазали углём их лбы. Проснувшись и взглянув друг на друга, они начали смеяться, причём каждому из них казалось, что двое других смеются друг над другом.</p>
<p>Внезапно один из них перестал смеяться, так как сообразил, что его собственный лоб тоже испачкан. Как он об этом догадался?</p>
<p>19. Сдвинув только одну их четырёх спичек, сделайте квадрат (рис. 45). Спички нельзя ни гнуть, ни ломать:</p>
<image l:href="#_45.png"/>
<p>20. С восходом солнца путешественник начал подниматься по узкой, извилистой тропинке на вершину горы. Он шёл то быстрее, то медленнее, часто останавливаясь, чтобы отдохнуть. Проделав длинный путь, он достиг вершины только к закату солнца. Проведя ночь на вершине, с восходом солнца он отправился в обратный путь по той же тропинке. Спускался он также с неравномерной скоростью, неоднократно отдыхая по дороге, и к закату солнца достиг подножия горы. Понятно, что средняя скорость спуска превышала среднюю скорость подъёма. Есть ли на тропинке такая точка, которую путешественник проходил в одно и то же время суток как во время подъёма, так и во время спуска?</p>
<p>21. У скульптора есть 10 одинаковых статуй. Он хочет, чтобы у каждой из четырёх стен зала находилось по три статуи. Как их разместить?</p>
<p>22. Начертите, не отрывая карандаша от бумаги, следующие фигуры (рис. 46):</p>
<image l:href="#_46.png"/>
<p>23. Один математик предложил торговцу такую сделку. Математик даёт торговцу 100 р., а торговец даёт математику взамен 1 к.</p>
<p>Каждый следующий день математик даёт торговцу на 100 р. больше, чем в предыдущий, т. е. на второй день он даёт ему 200 р., на третий – 300 р. и т. д. А торговец даёт математику взамен в два раза больше денег, чем в предыдущий день, т. е. на второй день он даёт ему 2 к., на третий – 4 к., на четвёртый – 8 к., на пятый – 16 к. и т. д.</p>
<p>Производить такой обмен они договорились в течение 30 дней. Кому из них этот обмен выгоден и почему?</p>
<p>24. Годовщина Октябрьской революции по старому стилю попадает на 25 октября, а по новому стилю – на 7 ноября. Таким образом, все события по старому стилю на 13 дней предшествуют тем же самым событиям по новому стилю. Значит, если по новому стилю Новый год приходится на 1 января, то по старому стилю он должен попадать на 19 декабря. Почему же мы тогда отмечаем старый Новый год 14 января?</p>
<p>25. Из спичек сделан рисунок рюмки, наполненной вином (рис. 47). Переставьте две спички так, чтобы на вновь получившем рисунке вино оказалось вне рюмки. При демонстрации роль вина может сыграть спичка:</p>
<image l:href="#_47.png"/>
<p>26. Как расположить шесть сигарет таким образом, чтобы все они соприкасались друг с другом, т. е. чтобы каждая из них касалась пяти остальных?</p>
<p>27. Перед вами стоят три человека. Один из них Правдолюб (говорит всегда правду), другой Лжец (всегда лжёт), а третий Дипломат (то говорит правду, то лжёт). Вы не знаете, кто есть кто и задаёте вопрос человеку, который стоит слева:</p>
<p>– Кто стоит рядом с тобой?</p>
<p>– Правдолюб, – отвечает он.</p>
<p>Потом вы спрашиваете человека стоящего в центре:</p>
<p>– Кто ты?</p>
<p>– Дипломат, – отвечает тот.</p>
<p>И, наконец, вы спрашиваете человека, который стоит справа:</p>
<p>– Кто стоит рядом с тобой?</p>
<p>– Лжец, – отвечает он.</p>
<p>Кто же стоит слева, кто – справа, кто – в центре?</p>
<p>28. В десятилитровом ведре находится 10 л вина. В вашем распоряжении два пустых ведра: одно – 7 л, а другое – 3 л. Как с помощью этих вёдер путём переливаний разделить 10 л вина на две одинаковые части по 5 л?</p>
<p>29. У Андрея часы отстают на 10 мин, но он уверен, что они на 5 мин спешат. Он договорился с Катей встретиться в 8 ч 00 мин у электрички, чтобы поехать за город. У Кати часы на 5 мин спешат, но она думает, что они отстают на 10 мин. Кто из них первым придёт к поезду?</p>
<p>30. Черепаха, которой 110 лет, спросила динозавра: «Сколько тебе лет?» Динозавр, привыкший выражаться сложно и запутанно, ответил: «Мне сейчас в 10 раз больше лет, чем было тебе тогда, когда мне было столько же лет, сколько тебе сейчас». Сколько лет динозавру?</p>
<p>31. Угонщик похитил автомобиль, пытаясь пробраться в пункт <emphasis>B</emphasis>, однако был обнаружен милицией в пункте <emphasis>A</emphasis>. Уходя от погони, он начал петлять, двигаясь из <emphasis>A</emphasis> в <emphasis>B</emphasis> по кривой <emphasis>ACDB</emphasis> по дугам малых полуокружностей так, как это показано стрелками (рис. 48). Преследовавшие его милиционеры стартовали из <emphasis>A</emphasis> мгновением позже и, надеясь перехватить угонщика в пункте <emphasis>B</emphasis>, отправились по дуге большой полуокружности. Догонят ли они угонщика в пункте <emphasis>B</emphasis>, если их скорости совершенно одинаковы (рис. 48)?</p>
<image l:href="#_48.png"/>
<p>32. Кате вдвое больше лет, чем будет Насте тогда, когда Оле исполнится столько лет, сколько сейчас Кате. Кто из них самый старший по возрасту, а кто самый младший?</p>
<p>33. В одном классе ученики разделились на две группы. Одни должны были всегда говорить только правду, а другие – только неправду. Все ученики класса написали сочинение на свободную тему, а в конце сочинения каждый ученик должен был приписать одну из фраз: «Всё, здесь написанное, правда», «Всё, здесь написанное, ложь». Всего в классе было 17 правдолюбцев и 18 лжецов. Сколько сочинений с утверждением о правдивости написанного насчитал учитель при проверке работ?</p>
<p>34. Сколько всего прапрадедушек и прапрабабушек было у всех ваших прапрадедушек и прапрабабушек?</p>
<p>35. На столе лежит в разложенном виде носовой платок. На нём в центре стоит горлышком вниз пустая стеклянная бутылка. Как вытянуть платок из-под бутылки, не прикасаясь к ней?</p>
<p>36. В левой части равенства надо поставить только одну чёрточку (палочку) для того, чтобы равенство получилось истинным:</p>
<p>
<strong>5 + 5 + 5 = 550.</strong>
</p>
<p>37. Докажем, что три раза по два будет не шесть, а четыре.</p>
<p>Возьмём спичку, сломаем её пополам. Это один раз два. Потом возьмём половинку и сломаем её пополам. Это второй раз два. Затем возьмём оставшуюся половинку и её тоже сломаем пополам. Это третий раз два. Получилось четыре. Следовательно, три раза по два будет четыре, а не шесть. Найдите ошибку в этом рассуждении.</p>
<p>38. Как соединить девять точек между собой четырьмя линиями, не отрывая карандаша от бумаги (рис. 49)?</p>
<image l:href="#_49.png"/>
<p>В магазине хозяйственных товаров покупатель спросил:</p>
<p>– Сколько стоит один?</p>
<p>– Двадцать рублей, – ответил продавец.</p>
<p>– Сколько стоит двенадцать?</p>
<p>– Сорок рублей.</p>
<p>– Хорошо, дайте мне сто двенадцать.</p>
<p>– Пожалуйста, с вас шестьдесят рублей.</p>
<p>Что покупал посетитель?</p>
<p>40. Если в 12 ч ночи идёт дождь, то можно ли ожидать, что через 72 ч будет солнечная погода?</p>
<p>41. Три человека заплатили за обед 30 р. (каждый по 10 р.). После их ухода хозяйка обнаружила, что обед стоит не 30 р., а 25 р. и отправила мальчика вдогонку, чтобы вернуть 5 р. Каждый из путников взял себе по 1 р., а 2 р. они оставили мальчику. Выходит, что каждый из них заплатил не по 10 р., а по 9 р. Их было трое: 9 · 3 = 27, и ещё два рубля у мальчика: 27 + 2 = 29. Куда делся рубль?</p>
<p>42. В бассейн площадью 1 га налили 1 000 000 л воды. Можно ли плавать в таком бассейне?</p>
<p>43. Что больше: <image l:href="#pic43-1.png"/> или <image l:href="#pic43-2.png"/>?</p>
<p>44. У одного мальчика не хватает до стоимости линейки 24 к., а у другого не хватает до этой стоимости 2 к. Когда они сложили свои деньги вместе, то всё равно не смогли купить линейку. Сколько стоит линейка?</p>
<p>45. В одном парламенте депутаты разделились на консерваторов и либералов. Консерваторы говорили по чётным числам только правду, а по нечётным – только неправду. Либералы, наоборот, говорили только правду по нечётным числам, а по чётным числам – только неправду. Каким образом с помощью одного вопроса, заданного любому депутату, можно точно установить, какое сегодня число: чётное или нечётное? Ответы должны быть определёнными: «да» или «нет».</p>
<p>46. Бутылка с пробкой стоит 1 р. 10 к. Бутылка дороже пробки на 1 р. Сколько стоит бутылка и сколько стоит пробка?</p>
<p>47. Катя живёт на четвёртом этаже, а Оля – на втором. Поднимаясь на четвёртый этаж, Катя преодолевает 60 ступенек. Сколько ступенек надо пройти Оле, чтобы подняться на второй этаж?</p>
<p>48. Математик написал на листке двузначное число. Когда он перевернул листок вверх ногами, число уменьшилось на 75. Какое число было написано?</p>
<p>49. Прямоугольный лист бумаги сложили пополам 6 раз. На сложенном листе, не на сгибах, сделали 2 дырки. Сколько дырок будет на листе, если его развернуть?</p>
<p>50. Два отца и два сына поймали трёх зайцев: каждый по одному.</p>
<p>Как такое возможно?</p>
<p>51. Собеседник предлагает вам задумать любое трёхзначное число. Потом он просит продублировать его, чтобы получилось шестизначное число. Например, вы задумали число 389, продублировав его, получаете шестизначное число – 389 389; или 546 – 546 546 и т. п.</p>
<p>Далее собеседник предлагает вам это шестизначное число разделить на 13. «Вдруг получится без остатка», – говорит он. Вы производите деление с помощью калькулятора (можно и без него) и действительно ваше число делится на 13 без остатка. Далее он предлагает вам получившийся результат разделить на 11. Вы делите, и опять получается без остатка. И, наконец, собеседник просит вас разделить получившийся результат на 7. Деление не только проходит без остатка, но и даёт в результате то самое трёхзначное число, которое вы произвольно выбрали сначала. Каким образом это происходит?</p>
<p>52. Разделите фигуру, состоящую из трёх одинаковых квадратов, на четыре равные части (рис. 50):</p>
<image l:href="#_50.png"/>
<p>53. Сто школьников одновременно изучали английский и немецкий языки. По окончании курсов они сдавали экзамен, который показал, что 10 школьников не освоили ни тот, ни другой язык. Из оставшихся немецкий сдали 75 человек, а 83 выдержали экзамен по английскому. Сколько экзаменовавшихся владеет обоими языками?</p>
<p>54. Каким образом из кружки, ковшика, кастрюли и любой другой посуды правильной цилиндрической формы, наполненной до краёв водой, отлить ровно половину, не используя никаких измерительных приборов?</p>
<p>55. Часовая и минутная стрелки иногда совпадают, например в 12 ч или в 24 ч. Сколько раз они совпадут между 6 ч утра одного дня и 10 ч вечера другого дня?</p>
<p>56. Теплоход доплывает от Нижнего Новгорода до Астрахани за 5 суток, обратный путь он проделывает с той же скоростью за 7 суток. За сколько суток от Нижнего Новгорода до Астрахани доплывёт плот?</p>
<p>57. Три курицы несут три яйца за три дня. Сколько яиц снесут 12 куриц за 12 дней?</p>
<p>58. Как написать число 100 с помощью пяти единиц и знаков действий?</p>
<p>59. Давайте подсчитаем, сколько дней в году мы работаем, а сколько отдыхаем. В году 365 дней. Восемь часов в день уходит у каждого на сон – это 122 дня ежегодно. Вычитаем, остаётся 243 дня. Восемь часов в день занимает отдых после работы, это тоже 122 дня в год. Вычитаем, остаётся 121 день. По выходным, которых в году 52, никто не работает. Вычитаем, остаётся 69 дней. Далее, четырёхнедельный отпуск – это 28 дней. Вычитаем, остаётся 41 день. Примерно 11 дней в году занимают различные праздники. Вычитаем, остаётся 30 дней. Таким образом, мы работаем всего один месяц в году.</p>
<p>Верно ли это рассуждение? Если нет, то какая ошибка в нём допущена?</p>
<p>60. В один ряд стоят три наполненных водой стакана и три пустых (рис. 51). Каким образом сделать так, чтобы наполненные и пустые стаканы чередовались, если можно взять в руки только один стакан?</p>
<image l:href="#_51.png"/>
<p>61. Если 1 рабочий может построить дом за 12 дней, то 12 рабочих построят его за 1 день. Следовательно, 288 рабочих построят дом за 1 ч, 17 280 рабочих построят его за 1 мин, а 1 036 800 рабочих смогут построить дом за 1 с. Верно ли это рассуждение? Если нет, то в чём заключается ошибка?</p>
<p>62. Какое слово всегда пишется неправильно? (Задача-шутка.)</p>
<p>63. «Ручаюсь, – сказал продавец в зоомагазине, – что этот попугай будет повторять любое услышанное слово». Обрадованный покупатель приобрёл чудо-птицу, но, придя домой, обнаружил, что попугай нем, как рыба. Тем не менее, продавец не лгал. Как такое возможно? (Задача-шутка.)</p>
<p>64. В комнате есть свеча и керосиновая лампа. Что вы зажжёте первым, когда вечером войдёте в эту комнату?</p>
<p>65. Пётр сильно устал и лёг спать в 7 ч вечера, поставив механический будильник на 9 ч утра. Сколько часов ему удастся поспать?</p>
<p>66. Отрицание истинного предложения является ложным предложением, а отрицание ложного – истинным. Однако следующий пример говорит, что это как будто, не всегда так. Предложение: «Это предложение содержит шесть слов», – является ложным, поскольку в нём не шесть, а пять слов. Но отрицание: – «Это предложение не содержит шесть слов», – также является ложным, так как в нём как раз шесть слов. Как разрешить это недоразумение?</p>
<p>67. Сколько существует восьмизначных чисел, сумма цифр которых равна двум?</p>
<p>68. Периметр фигуры, составленной из квадратов, равен шести (рис. 52). Чему равна её площадь?</p>
<image l:href="#_52.png"/>
<p>69. Чему равна разность куба суммы квадратов чисел 2 и 3 и квадрата суммы их кубов?</p>
<p>70. Половина от половины числа равна половине. Какое это число?</p>
<p>71. Со временем человек обязательно побывает на Марсе. Саша Иванов – это человек. Следовательно, Саша Иванов со временем обязательно побывает на Марсе. Верно ли это рассуждение? Если нет, то какая ошибка в нём допущена?</p>
<p>72. Для получения оранжевой краски надо смешать 6 частей жёлтой краски с 2 частями красной. Есть 3 г жёлтой краски и 3 г красной.</p>
<p>Сколько граммов оранжевой краски можно получить в этом случае?</p>
<p>73. Из 12 спичек составлено 4 квадрата (рис. 53). Каким образом надо убрать 2 спички, чтобы осталось 2 квадрата?</p>
<image l:href="#_53.png"/>
<p>74. Какой знак надо поставить между числами 5 и 6, чтобы получившееся число было больше 5, но меньше 6?</p>
<p>
<strong>5 &lt; 5 ? 6 &lt; 6</strong>
</p>
<p>75. В футбольной команде 11 игроков. Их средний возраст равен 22 годам. Во время матча один из игроков выбыл. При этом средний возраст команды стал равен 21 году. Сколько лет выбывшему игроку?</p>
<p>76. – Сколько лет твоему отцу? – спрашивают мальчика.</p>
<p>– Столько же, сколько и мне, – невозмутимо отвечает он.</p>
<p>– Как такое возможно?</p>
<p>– Очень просто: мой отец стал моим отцом только тогда, когда я родился, ведь до моего рождения он не был моим отцом, значит моему отцу столько же лет, сколько и мне.</p>
<p>Верно ли это рассуждение? Если нет, то какая ошибка в нём допущена?</p>
<p>77. В мешке 24 кг гвоздей. Каким образом можно на чашечных весах без гирь отмерить 9 кг гвоздей?</p>
<p>78. Пётр лгал с понедельника по среду и говорил правду в другие дни, а Иван лгал с четверга по субботу и говорил правду в другие дни. Однажды они одинаково сказали: «Вчера был один из дней, когда я лгу». Какой день был вчера?</p>
<p>79. Трёхзначное число записали цифрами, а потом – словами. Получилось, что все цифры в этом числе разные и возрастают слева направо, а все слова начинаются с одной и той же буквы. Какое это число?</p>
<p>80. В равенстве, составленном из спичек: <image l:href="#pic80-1.png"/>, допущена ошибка. Каким образом надо переложить одну спичку, чтобы равенство стало верным?</p>
<p>81. Во сколько раз увеличится трёхзначное число, если к нему приписать такое же число?</p>
<p>82. Если бы не было времени, то не было бы ни одного дня. Если бы не было ни одного дня, то всегда стояла бы ночь. Но если бы всегда стояла ночь, то было бы время. Следовательно, если бы не было времени, оно было бы. В чём заключается причина данного недоразумения?</p>
<p>83. В каждой из двух корзин по 12 яблок. Настя взяла несколько яблок из первой корзины, а Маша взяла из второй столько, сколько осталось в первой. Сколько яблок осталось в двух корзинах вместе?</p>
<p>84. У одного фермера 8 свиней: 3 розовые, 4 бурые и 1 чёрная.</p>
<p>Сколько свиней могут сказать, что в этом небольшом стаде найдётся, по крайней мере, ещё одна свинья такой же масти, как и её собственная? (Задача-шутка.)</p>
<p>85. Единственный сын отца сапожника – плотник. Кем приходится сапожник плотнику?</p>
<p>86. Если 1 рабочий может построить дом за 5 дней, значит, 5 рабочих построят его за 1 день. Следовательно, если 1 корабль пересекает Атлантический океан за 5 дней, то 5 кораблей пересекут его за 1 день. Верно ли это утверждение? Если нет, то в чём заключается допущенная в нём ошибка?</p>
<p>87. Возвращаясь из школы, Петя и Саша зашли в магазин, где они увидели большие весы.</p>
<p>– Давай взвесим наши портфели, – предложил Петя.</p>
<p>Весы показали, что Петин портфель весит 2 кг, а вес Сашиного портфеля оказался равным 3 кг. Когда мальчики взвесили два портфеля вместе, весы показали 6 кг.</p>
<p>– Как же так? – удивился Петя. – Ведь 2 плюс 3 не равно 6.</p>
<p>– Ты что, не видишь? – ответил ему Саша. – У весов сдвинута стрелка.</p>
<p>Каков вес портфелей на самом деле?</p>
<p>88. Как разместить 6 кружочков на плоскости таким образом, чтобы получилось 3 ряда по 3 кружочка в каждом ряду?</p>
<p>89. После семи стирок длина, ширина и высота куска мыла уменьшилась вдвое. На сколько стирок хватит оставшегося куска?</p>
<p>90. Как от куска материи в 2/3 м отрезать 1/2 м без помощи каких-либо измерительных приборов?</p>
<p>91. Часто говорят, что композитором, или художником, или писателем, или учёным надо родиться. Верно ли это? Действительно ли композитором (художником, писателем, учёным) надо родиться?</p>
<p>(Задача-шутка.)</p>
<p>92. Для того чтобы видеть, совсем не обязательно иметь глаза.</p>
<p>Без правого глаза мы видим. Без левого тоже видим. А поскольку кроме левого и правого глаза других глаз у нас нет, то оказывается, что ни один глаз не является необходимым для зрения. Верно ли это утверждение? Если нет, то какая ошибка в нём допущена?</p>
<p>93. Попугай прожил меньше 100 лет и умеет отвечать только на вопросы «да» и «нет». Сколько вопросов ему надо задать, чтобы узнать его возраст?</p>
<p>94. Скажите, сколько кубиков изображено на рисунке 54:</p>
<image l:href="#_54.png"/>
<p>95. Три телёнка – сколько ног? (Задача-шутка.)</p>
<p>96. Один человек, попавший в неволю, рассказывает следующее: «Моя темница находилась в верхней части замка. После многодневных усилий мне удалось выломать один из прутьев в узком окне. В образовавшееся отверстие можно было пролезть, но расстояние до земли было слишком велико, чтобы просто спрыгнуть вниз. В углу темницы я обнаружил забытую кем-то верёвку. Однако она оказалась слишком короткой, чтобы можно было спуститься по ней. Тогда я вспомнил, как один мудрец удлинял слишком короткое для него одеяло, обрезав часть его снизу и пришив её сверху. Поэтому я поспешил разделить верёвку пополам и снова связать две образовавшиеся части. Тогда она стала достаточно длинной, и я благополучно спустился по ней вниз». Каким образом рассказчику удалось это сделать?</p>
<p>97. Собеседник просит вас задумать любое трёхзначное число, а потом предлагает записать его цифры в обратном порядке, чтобы получилось ещё одно трёхзначное число. Например, 528 – 825, 439 – 934 и т. п. Далее он просит от большего числа отнять меньшее и сообщить ему последнюю цифру разности. После этого он называет разность. Как он это делает?</p>
<p>98. Семеро шли – семь рублей нашли. Если бы не семеро, а трое пошли, то много бы нашли? (Задача-шутка.)</p>
<p>99. Разделите рисунок, состоящий из семи кружочков, тремя прямыми линиями на семь частей таким образом, чтобы в каждой части находился один кружочек:</p>
<image l:href="#_55.png"/>
<p>100. Земной шар стянули обручем по экватору. Потом длину обруча увеличили на 10 м. При этом между поверхностью Земного шара и обручем образовался небольшой зазор. Сможет ли человек пролезть в этот зазор? Длина земного экватора приблизительно равна 40 000 км.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Ответы с комментариями</p>
</title>
<p>1. Из первого мешка надо вытащить одну монету, из второго – две, из третьего – три и т. д. (из десятого мешка – все 10 монет).</p>
<p>Далее следует все эти монеты вместе один раз взвесить. Если бы среди них не было фальшивых монет, т. е. все они были бы весом по 10 г, то общий их вес составил бы 550 г. Но поскольку среди взвешиваемых монет есть фальшивые (по 11 г), то общий их вес будет больше 550 г. Причём, если он окажется 551 г, то фальшивые монеты находятся в первом мешке, ведь из него мы взяли одну монету, которая и дала один лишний грамм. Если общий вес будет 552 г, значит, фальшивые монеты находятся во втором мешке, ведь из него мы взяли две монеты. Если общий вес будет 553 г, значит, фальшивые монеты находятся в третьем мешке и т. д. Таким образом, с помощью только одноразового взвешивания можно точно установить, в каком мешке находятся фальшивые монеты.</p>
<p>2. Надо взять печенье из банки с надписью «Овсяное печенье» (можно из любой другой). Так как банка надписана неправильно, то это будет песочное печенье или шоколадное. Допустим, вы достали песочное. После этого надо поменять местами этикетки «Овсяное печенье» и «Песочное печенье». А поскольку по условию все этикетки перепутаны, то теперь в банке с надписью «Шоколадное печенье» находится овсяное, а в банке с надписью «Овсяное печенье» находится шоколадное, значит надо поменять местами и эти две этикетки.</p>
<p>3. Из шкафа нужно достать только три носка. При этом возможно всего 4 варианта: все три носка белые, все три носка чёрные; два носка белые, один чёрный; два носка чёрные, один белый.</p>
<p>В каждой из этих комбинаций имеется одна совпадающая пара – белая или чёрная.</p>
<p>4. Часы пробьют 12 ч за 66 с. Когда часы бьют 6 ч, то от первого удара до последнего проходит 5 интервалов. Интервал составляет 6 с (1/5 часть от 30). Когда часы бьют 12 ч, то от первого удара до последнего проходит 11 интервалов. Так как длина интервала равна 6 с, то для того, чтобы пробить 12 ч, часам требуется 66 с: 11 · 6 = 66.</p>
<p>5. Пруд будет покрыт листьями лилии наполовину на 99 день. По условию число листьев каждый день удваивается, и если на 99 день пруд покрыт листьями наполовину, то на следующий день и вторая половина пруда будет покрыта листьями лилии, т. е. полностью пруд покроется ими через 100 дней.</p>
<p>6. Путь, пройденный на пятый этаж (четыре пролёта) пассажирским лифтом, вдвое больше пути, пройденного на третий этаж (два пролёта) грузовым. Поскольку пассажирский лифт идёт в два раза быстрее, чем грузовой, то они пройдут свои маршруты одновременно.</p>
<p>7. Для решения этой задачи надо составить уравнение. Количество гусей в стае – это <emphasis>x</emphasis>. «Вот если бы нас было столько, сколько сейчас (т. е. <emphasis>x</emphasis>), – сказали гуси, – да ещё столько (т. е. <emphasis>x</emphasis>), да ещё пол-столько (т. е. 1/2 <emphasis>x</emphasis>), да ещё четверть-столько (т. е. 1/4 <emphasis>x</emphasis>), да ещё ты (т. е. 1 гусь), вот тогда нас было бы 100 гусей». Получается формула:</p>
<image l:href="#pic7-1.png"/>
<p>Произведём сложение в левой части равенства:</p>
<image l:href="#pic7-2.png"/>
<p>Ответ: в стае летело 36 гусей.</p>
<p>8. Ошибка заключается в возведении каждой части равенства:</p>
<p>– 2 = 2, в квадрат. Создаётся видимость, что над каждой частью равенства совершается одна и та же операция (возведение в квадрат), на самом же деле над каждой частью равенства совершаются различные операции, ведь левую часть мы умножаем на –2, а правую умножаем на 2.</p>
<p>9. Утверждение, что атомное ядро меньше самого атома в два раза, конечно же, не верно: 10<sup>–12</sup> см меньше, чем 10<sup>–6</sup> см не в два раза, а в миллион раз.</p>
<p>10. Самолёт в полёте «держится» на воздухе, поэтому долететь на самолёте до Луны невозможно, ведь воздуха в открытом космосе нет.</p>
<p>11. Иголка сделана из стали, а монета из меди. Сталь намного твёрже меди и поэтому иголкой вполне можно проколоть монету.</p>
<p>Только вручную это сделать невозможно. Если же попытаться забить иголку в монету молотком, то тоже ничего не получится: площадь острого конца иголки настолько мала, что её кончик будет, вибрируя, скользить по поверхности монеты. Для того чтобы иголка была устойчива, надо вбить её молотком в монету через кусок мыла, парафина или дерева: этот материал придаст иголке неизменное и нужное направление, и в этом случае она свободно пройдёт через медную монету.</p>
<p>12. В стакан можно поместить более тысячи булавок. В этом случае ни капли воды из него не выльется, но над краями стакана образуется небольшая водяная выпуклость, «горка». По закону Архимеда тело, погружённое в воду, вытесняет объём воды, равный объёму тела. Объём одной булавки настолько мал, что объём водяной «горки» над поверхностью стакана равен объёму более тысячи булавок.</p>
<p>13. На портрете изображён сын Иванова. Для решения задачи можно составить простую схему:</p>
<p>отец (говорящего);</p>
<p>отец (изображённого) = сын (говорящий);</p>
<p>сын (изображённого).</p>
<p>14. Надо обратиться к любому из воинов со следующим вопросом: «Если я спрошу тебя, этот ли выход ведёт на свободу, то ты ответишь мне «да»?» При такой постановке вопроса тот воин, который всё время лжёт, будет вынужден говорить правду. Допустим, вы, показывая ему на выход к свободе, говорите: «Если я спрошу тебя, этот ли выход ведёт на свободу, то ты ответишь мне «да»?»</p>
<p>Правдой в этом случае будет, если он ответит «нет», но ему ведь надо солгать и поэтому он вынужден сказать «да».</p>
<p>15. Вор нижние концы верёвок связал вместе. По одной из них он полез к потолку, обрезал вторую верёвку на расстоянии примерно 30 см от потолка и позволил ей упасть вниз. Из оставшегося висеть куска второй верёвки он связал петлю. Затем, ухватившись за петлю, он перерезал первую верёвку и просунул её в петлю. После этого он спустился по двойной верёвке вниз и вытащил верёвку из петли.</p>
<p>16. Если таксист глух, как он понял, куда везти девушку? И ещё: как он тогда понял, что она вообще что-то говорит?</p>
<p>17. Вода никогда не достигнет иллюминатора, потому что лайнер поднимается вместе с водой.</p>
<p>18. Он рассуждал так: «Каждый из нас может думать, что его собственное лицо чистое. Б. уверен, что его лицо чистое, и смеётся над испачканным лбом В. Но если бы Б. видел, что моё лицо чистое, он был бы удивлён смеху В., так как в этом случае у В. не было бы повода для смеха. Однако Б. не удивлён, значит, он может думать, что В. смеётся надо мной. Следовательно, моё лицо испачкано».</p>
<p>19. Нужно сдвинуть верхнюю спичку, образовав крохотный квадрат в центре фигуры.</p>
<p>20. Точка на тропинке, которую путешественник проходит в одно и то же время суток, как во время подъёма, так и во время спуска, существует (<emphasis>A</emphasis>). В этом легко убедиться с помощью следующей схемы:</p>
<image l:href="#_56.png"/>
<p>Ось <emphasis>x</emphasis> – это время суток, а ось <emphasis>у</emphasis> – это высота подъёма. Кривые линии – это, соответственно, графики подъёма и спуска. Точка их пересечения – как раз та самая, которую проходит путешественник в одно и то же время суток и на подъёме, и на спуске.</p>
<p>21. Статуи надо расположить следующим образом:</p>
<image l:href="#_57.png"/>
<p>22.</p>
<image l:href="#_58.png"/>
<p>23. Обмен выгоден математику и невыгоден торговцу, так как количество денег, которые выплачивает торговец математику, пусть даже ничтожно малое вначале, увеличивается в геометрической прогрессии, а деньги, которые платит математик торговцу, увеличиваются в арифметической прогрессии. Через 30 дней математик отдаст торговцу около 50 000 р., а торговец будет должен математику более 5 000 000 р.</p>
<p>24. Новый год и раньше (т. е. по старому стилю) встречали 1 января.</p>
<p>Однако старое 1 января (старый Новый год) сейчас, т. е. по новому стилю, попадает на 14 января, поэтому никакого противоречия и недоразумения здесь нет. В условии задачи создаётся видимость противоречия за счёт того, что в одних и тех же словах смешиваются различные понятия: Новый год по новому стилю и Новый год по старому стилю. И действительно, Новый год по новому стилю в старом стиле приходился бы на 19 декабря, а Новый год по старому стилю в новом стиле приходится на 14 января.</p>
<p>25.</p>
<image l:href="#_59.png"/>
<p>26.</p>
<image l:href="#_60.png"/>
<p>27. Человек, который стоит слева, будь он Правдолюбом, на вопрос: «Кто стоит рядом с тобой?» не мог бы ответить то, что ответил – «Правдолюб». Значит, слева не Правдолюб.</p>
<p>Но Правдолюб и не в центре, так как, будучи Правдолюбом, на поставленный вопрос «Кто ты?» он не мог бы ответить так, как ответил – «Дипломат».</p>
<p>Значит, Правдолюб стоит справа и, следовательно, рядом с ним, т. е. в центре находится Лжец, а слева стоит Дипломат.</p>
<p>28. Последовательность переливаний представлена в следующей табл. 9, где I – ведро, объёмом 10 л; II – ведро, объёмом 7 л; III – ведро, объёмом 3 л:</p>
<image l:href="#table_09.png"/>
<p>Таким образом, разделить 10 л вина пополам, используя пустые вёдра по 7 л и 3 л, можно с помощью 10 переливаний.</p>
<p>29. Катя придёт к поезду первой, а Андрей, скорее всего, опоздает на поезд, так как он придёт на вокзал к тому времени, когда на его часах будет 8 ч 05 мин. А на самом деле, ещё на 10 мин больше – 8 ч 15 мин. Катя постарается прийти по своим часам к 7 ч 50 мин, а на самом деле это будет 7 ч 45 мин.</p>
<p>30. Для решения этой задачи надо составить уравнение. Но сначала на основе запутанного ответа динозавра следует построить следующую схему (возраст черепахи в прошлом примем за <emphasis>x</emphasis>):</p>
<image l:href="#pic30.png"/>
<p>Итак, на схеме видим, что сейчас динозавру действительно в 10 раз больше лет, чем было черепахе тогда, когда динозавру было столько лет, сколько черепахе сейчас. Поскольку разница в возрасте и в прошлом, и в настоящем остаётся одинаковой, составим уравнение:</p>
<p>Преобразуем:</p>
<p>110 – <emphasis>x</emphasis> = 10 <emphasis>x</emphasis> – 110,</p>
<p>110 + 110 = 10 <emphasis>x</emphasis> + <emphasis>x</emphasis>,</p>
<p>220 = 11 <emphasis>x</emphasis>,</p>
<p><emphasis>x</emphasis> = 220 : 11 = 20.</p>
<p>Следовательно, черепахе в прошлом было 20 лет, динозавру сейчас в 10 раз больше.</p>
<p>Ответ: динозавру 200 лет.</p>
<p>31. Сумма диаметров малых полуокружностей: <emphasis>(AC)</emphasis> + <emphasis>(CD)</emphasis> + <emphasis>(DB)</emphasis>, равна диаметру большой полуокружности: <emphasis>AB</emphasis>, но ввиду того, что длина полуокружности равна половине произведения числа «пи» на диаметр, пройденные автомобилями расстояния будут совершенно одинаковыми. Следовательно, отставание милицейского автомобиля от угонщика не уменьшится, и погоня на этом участке не увенчается успехом.</p>
<p>32. Для решения этой задачи надо составить простую схему (обозначим нынешний возраст Кати как <emphasis>x</emphasis>):</p>
<image l:href="#pic32.png"/>
<p>Из схемы следует, что самая старшая – Катя, далее следуют по возрасту Оля и Настя.</p>
<p>33. Все правдивые верно утверждали, что всё написанное – правда, но и все лжецы ложно утверждали, что всё написанное ими – правда. Таким образом, все 35 сочинений оказались с утверждением о правдивости написанного.</p>
<p>34. У каждого человека 2 родителя, 4 бабушки и дедушки, 8 прабабушек и прадедушек, 16 прапрабабушек и прапрадедушек. Чтобы узнать, сколько было прапрабабушек и прапрадедушек у всех прапрабабушек и прапрадедушек каждого из нас, надо: 16 · 16 = 256. Этот результат получается, конечно же, если исключить случаи кровосмешения, т. е. браки между различными родственниками.</p>
<p>Если принять в расчёт, что одно поколение – это примерно 25 лет, то восемь поколений (о которых шла речь в условии задачи) соответствуют 200 годам, т. е. 200 лет назад каждые 256 человек на Земле были родственниками каждого из нас. За 400 лет число наших предков составит: 256 · 256 = 65 536 человек, т. е. 400 лет назад у каждого из нас было 65 536 живущих на планете родственников. Если же «открутить» историю на 1 000 лет назад, то получится, что всё население Земли того времени являлось родственниками каждому из нас. Значит, действительно все люди, по большому счёту, – братья.</p>
<p>35. Можно попытаться, используя инерцию бутылки, резким движением выдернуть платок из-под неё. Но, скорее всего, ничего не получится: положение бутылки слишком неустойчиво. Однако вспомним, что сила трения уменьшается при вибрациях. Кулаком одной руки надо равномерно и несильно стучать по столу недалеко от бутылки, а другой рукой – аккуратно тянуть платок. При определённой частоте и силе ударов по столу платок начнёт плавно выскальзывать из-под бутылки. При этом важно обратить внимание на то, чтобы у края платка была не очень большая кромка: она, как правило, сбивает бутылку в последний момент. Поэтому лучше, чтобы платок вообще был без кромки.</p>
<p>36. С помощью единственной чёрточки один из знаков плюс превратится в цифру четыре, в результате чего получается равенство:</p>
<p>545 + 5 = 550.</p>
<image l:href="#pic36.png"/>
<p>В этом рассуждении в одних и тех же словах смешиваются различные математические операции: деление на два и умножение на два. На этом смешении и основан подвох в виде внешне правильного доказательства ложной мысли.</p>
<p>38.</p>
<image l:href="#_61.png"/>
<p>39. Номер для квартиры.</p>
<p>40. Нельзя, так как через 72 ч, т. е. через трое суток, будет опять 12 ч ночи, а солнце ночью не светит (если дело не происходит за полярным кругом в полярный день).</p>
<p>41. У хозяйки 25 р., у мальчика 2 р. Всего 27 р., значит те 2 р., которые получил мальчик, входят в 27 р. А в условии задачи к 27 р. прибавлено 2 р., которые у мальчика, и поэтому получается 29 р.</p>
<p>Надо к 27 р. не прибавлять 2 р., а отнимать.</p>
<p>42. Посмотрев на оборот последней страницы тетради по математике, где приводится система мер и весов, вы увидите, что 1 л равен 1 дм<sup>3</sup>. Следовательно, в бассейн налили 1 000 000 дм<sup>3</sup> воды, или 1 000 м<sup>3</sup> воды (т. к. 1 м равен 10 дм). Зная площадь бассейна (1 га = 10 000 м<sup>2</sup>) и объём налитой в него воды, легко вычислить его глубину:</p>
<image l:href="#pic42.png"/>
<p>О т в е т: в бассейне глубиной 10 см плавать невозможно.</p>
<p>43. Для сравнения указанных величин надо привести квадратный корень и кубический к корню одной степени. Это может быть корень шестой степени. Соответственно, изменятся и подкоренные выражения. Получится <image l:href="#pic43-3.png"/> и <image l:href="#pic43-4.png"/>. Корень шестой степени из девяти немного больше такого же корня из восьми, следовательно, <image l:href="#pic43-2.png"/> больше, чем <image l:href="#pic43-1.png"/>.</p>
<p>44. Обозначим стоимость линейки как <emphasis>x</emphasis>. Тогда у одного мальчика не хватает до стоимости линейки: <emphasis>x</emphasis> – 24 к., а у другого: <emphasis>x</emphasis> – 2 к.</p>
<p>При сложении своих денег они всё равно не смогли купить линейку.</p>
<p>Составим простое неравенство:</p>
<p>(<emphasis>x</emphasis> – 24) + (<emphasis>x</emphasis> – 2) &lt; <emphasis>x</emphasis>.</p>
<p>Преобразуем:</p>
<p><emphasis>x</emphasis> – 24 + <emphasis>x</emphasis> – 2 &lt; <emphasis>x</emphasis>,</p>
<p>2<emphasis>x</emphasis> – 26 &lt; <emphasis>x</emphasis>,</p>
<p>2<emphasis>x</emphasis> – <emphasis>x</emphasis> &lt; 26,</p>
<p><emphasis>x</emphasis> &lt; 26.</p>
<p>Итак, линейка стоит меньше 26 к., но больше 24 к., так как по условию у одного мальчика не хватает до её стоимости 24 к.</p>
<p>О т в е т: линейка стоит 25 к.</p>
<p>45. Надо спросить любого депутата: «Вы консерватор?» Если он ответил «да», то сегодня чётное число, а если «нет», то нечётное. По чётным числам консерваторы скажут правдивое «да», а либералы, говоря неправду, тоже произнесут «да». По нечётным числам, наоборот, консерваторы, отвечая на вопрос, скажут «нет», но либералы, говорящие в эти дни только правду, тоже скажут «нет».</p>
<p>46. На первый взгляд может показаться, что бутылка стоит 1 р., а пробка 10 к., но тогда бутылка дороже пробки на 90 к., а не на 1 р., как по условию. На самом деле, бутылка стоит 1 р. 05 к., а пробка стоит 5 к.</p>
<p>47. На первый взгляд может показаться, что Оля проходит 30 ступенек – в два раза меньше, чем Катя, так как она живёт в два раза ниже её. На самом деле это не так. Когда Катя поднимается на четвёртый этаж, она преодолевает 3 лестничных пролёта между этажами. Значит между двумя этажами 20 ступенек: 60 : 3 = 20. Оля поднимается с первого этажа на второй, следовательно, она преодолевает 20 ступенек.</p>
<p>48. Это число 91, которое при переворачивании вверх ногами превращается в 16. При этом оно уменьшается на 75 : 91 – 16 = 75.</p>
<p>При решении этой задачи надо учитывать, что при переворачивании числа его цифры не только переворачиваются, но и меняются местами.</p>
<p>49. На развёрнутом листе будет 128 дырок. Надо принять во внимание, что при каждом складывании листа количество дырок удваивается.</p>
<p>50. Три человека: дед, отец и сын – это два отца и два сына – поймали трёх зайцев, каждый по одному.</p>
<p>51. Эффект этой задачи-фокуса заключается в том, что увеличение любого трёхзначного числа до шестизначного путём его дублирования равносильно умножению этого трёхзначного числа на 1 001. Кроме того, произведение чисел 13, 11 и 7 также равно 1 001. Следовательно, если получившееся шестизначное число разделить в любой последовательности на эти три числа (13, 11, 7), то получится исходное трёхзначное число.</p>
<p>52.</p>
<image l:href="#_62.png"/>
<p>53. Тем или иным языком владеют 90 школьников, так как по условию 10 человек не освоили ни одного языка. Из этих 90 человек 15 не сдали немецкий, так как 75 его сдали по условию, а 7 человек не сдали английский, так как 83 его сдали по условию. Значит, всего не сдавших один из экзаменов: 15 + 7 = 22 человека из 90.</p>
<p>О т в е т: двумя языками овладели: 90 – 22 = 68 школьников.</p>
<p>54. Любая посуда правильной цилиндрической формы, если смотреть на неё сбоку, представляет собой прямоугольник. Как известно, диагональ прямоугольника делит его на две равные части. Точно так же цилиндр делится пополам эллипсом. Из наполненной водой посуды цилиндрической формы надо отливать воду до тех пор, пока поверхность воды с одной стороны не достигнет угла посуды, где её дно смыкается со стенкой, а с другой стороны края посуды, через который она выливается. В этом случае в посуде останется ровно половина воды:</p>
<image l:href="#_63.png"/>
<p>55. Может показаться, что за указанный период стрелки часов совпадут всего три раза: в 12 ч дня, потом в 24 ч этого же дня и в 12 ч следующего дня. На самом же деле часовая и минутная стрелки совпадают каждый час один раз (когда минутная обгоняет часовую).</p>
<p>С 6 ч утра одного дня до 10 ч вечера другого дня проходит 40 ч, значит за это время часовая и минутная стрелки должны совпасть 40 раз. Но три часа из этих 40 ч составляют исключение: это 12 ч одного дня, 24 ч того же дня и 12 ч другого дня. Представим себе, что в 12 ч стрелки совпали, в следующий раз минутная стрелка догонит часовую не в первом часу, а в начале второго, т. е. с 12 ч до 1 ч (неважно – дня или ночи) совпадения стрелок не происходит. Следовательно, часовая и минутная стрелки с 6 ч утра одного дня до 10 ч вечера другого дня совпадут 37 раз.</p>
<p>56. Скорость теплохода примем за <emphasis>x</emphasis>, а скорость реки за <emphasis>у</emphasis>. Поскольку от Нижнего Новгорода до Астрахани теплоход плывёт по течению, то его собственная скорость и скорость реки складываются, т. е. до Астрахани он плывёт со скоростью: <emphasis>x</emphasis> + <emphasis>у</emphasis>. На обратном пути теплоход плывёт против течения, т. е. со скоростью <emphasis>x</emphasis> – <emphasis>у</emphasis>. Как известно, расстояние равно произведению скорости на время. Зная, что теплоход проделывал один и тот же путь за 5 и за 7 суток, можно составить уравнение:</p>
<p>5 (<emphasis>x</emphasis> + <emphasis>у</emphasis>) = 7 (<emphasis>x</emphasis> – <emphasis>у</emphasis>).</p>
<p>Преобразуем:</p>
<p>5<emphasis>x</emphasis> + 5<emphasis>у</emphasis> = 7<emphasis>x</emphasis> – 7<emphasis>у</emphasis>,</p>
<p>7<emphasis>у</emphasis> + 5<emphasis>у</emphasis> = 7<emphasis>x</emphasis> – 5<emphasis>x</emphasis>,</p>
<p>12<emphasis>у</emphasis> = 2<emphasis>x</emphasis>,</p>
<p>6<emphasis>у</emphasis> = <emphasis>x</emphasis>.</p>
<p>Как видим, собственная скорость теплохода в 6 раз больше скорости реки. Значит, по течению (от Нижнего Новгорода до Астрахани) он плывёт со скоростью в 7 раз большей скорости реки, ведь в этом случае скорости теплохода и реки складываются. Поскольку плот плывёт только по течению, то его скорость равна скорости реки, а значит, она в 7 раз меньше, чем скорость теплохода на пути в Астрахань. Следовательно, и времени на тот же путь плот затратит в 7 раз больше, чем теплоход: 5 · 7 = 35.</p>
<p>Ответ: расстояние от Нижнего Новгорода до Астрахани плот пройдёт за 35 суток.</p>
<p>57. Можно сходу ответить, что 12 куриц за 12 дней снесут 12 яиц.</p>
<p>Однако это не так. Если три курицы за три дня несут три яйца, значит одна курица за те же три дня несёт одно яйцо. Следовательно, за 12 дней она снесёт: 12 : 3 = 4 яйца. Если же куриц будет 12, то за 12 дней они снесут: 12 · 4 = 48 яиц.</p>
<p>58. 111 – 11 = 100.</p>
<p>59. Конечно же, это рассуждение не верно. Видимость его правильности и убедительности создаётся за счёт того, что в нём почти незаметно смешиваются и подменяются понятия «сутки» и «день», а вернее – «рабочий день». А это совершенно разные понятия, ведь сутки – это 24 ч, а рабочий день – это 8 ч. В году 365 суток, и это то время, в которое мы и работаем, и отдыхаем, и спим. В рассуждении же понятие «365 суток» подменяется понятием «365 дней», и предполагается, что все эти дни (а на самом деле – сутки) заняты только работой. Далее из этих «365 дней» вычитается время, затрачиваемое на сон, на отдых и т. д., а это время надо вычитать не из дней (причём рабочих дней), а из суток. Тогда количество дней (рабочих) останется прежним, и недоразумения не возникнет.</p>
<p>60. Надо взять второй наполненный стакан слева и перелить его во второй пустой стакан справа, тогда наполненные и пустые стаканы будут чередоваться:</p>
<image l:href="#_64.png"/>
<p>61. Рассуждение неверно. Говорить о том, что большее число рабочих смогут построить дом намного быстрее, можно только в пределах целых дней, т. е. если измерять время работы днями. Если же измерять это время часами, а тем более минутами и секундами, то данная закономерность (больше рабочих – быстрее работа) не действует. Ошибка рассуждения заключается в том, что в нём смешиваются различные понятия, обозначающие разные временные интервалы. Понятие «день» почти незаметно подменяется понятиями «час», «минута», «секунда», за счёт чего и создаётся видимость правильности и доказанности данного рассуждения.</p>
<p>62. Это слово «неправильно». Оно всегда так и пишется – «неправильно». Эффект этой задачи-шутки заключается в том, что в ней слово «неправильно» употребляется в двух разных смыслах.</p>
<p>63. Попугай действительно может повторять каждое услышанное слово, но он глух и не слышит ни одного слова.</p>
<p>64. Конечно же, спичку, так как без неё нельзя зажечь ни свечу, ни керосиновую лампу. Вопрос задачи двусмыслен, ведь его можно понимать то ли как выбор между свечой и керосиновой лампой, то ли как последовательность в зажигании чего-либо (сначала спичка, потом – от неё – всё остальное).</p>
<p>65. Может показаться, что Пётр будет спать 14 ч, но на самом деле он сможет поспать всего 2 ч, потому что будильник прозвонит в девять часов вечера. Простой механический будильник не различает дня и ночи и всегда звонит в то время, на которое его поставили.</p>
<p>Если бы это был электронный будильник компьютерного типа, который можно программировать, тогда Петру удалось бы проспать с 7 ч вечера до 9 ч утра.</p>
<p>66. Логическая закономерность, что отрицание истины является ложью, а отрицание лжи – истиной, действует только тогда, когда речь идёт об одном и том же предмете. В данном случае речь должна идти об одном и том же предложении. Если бы это было так, то одно утверждение обязательно было бы истинным, а другое ложным, или наоборот. Но в задаче речь идёт о двух разных предложениях. Поэтому нет ничего удивительного в том, что они оба являются ложными.</p>
<p>67. Сумма восьми цифр, равная двум может получиться в том случае, если одна из этих цифр двойка, а остальные – нули. Такое восьмизначное число только одно. Это 20 000 000. Но сумма восьми цифр, равная двум, также может получиться в том случае, если две из этих цифр единицы, а остальные нули. Таких восьмизначных чисел семь: 11 000 000, 10 100 000, 10 010 000, 10 001 000, 10 000 100, 10 000 010, 10 000 001.</p>
<p>О т в е т: существует восемь восьмизначных чисел, сумма цифр которых равна двум.</p>
<p>68. Периметр фигуры – это сумма длин всех её сторон. В данной фигуре 12 сторон. Если её периметр равен 6, то одна сторона равна: 6 : 12 = 0,5. Фигура состоит из 5 одинаковых квадратов, со стороной 0,5. Площадь одного квадрата равна: 0,5 · 0,5 = 0,25. Следовательно, площадь всей фигуры равна: 0,25 · 5 = 1,25.</p>
<p>69. Затруднение при решении может возникнуть из-за необычно сформулированного условия задачи. Сама же задача очень проста.</p>
<p>Требуется всего лишь записать математически то, что выражено в ней словами, т. е. распутать её словесное условие. Сумма квадратов чисел 2 и 3 – это: 2<sup>2</sup> + 3<sup>2</sup>. Куб суммы квадратов чисел 2 и 3 – это: (2<sup>2</sup> + 3<sup>2</sup>)<sup>3</sup>.</p>
<p>Сумма кубов этих чисел – это: 2<sup>3</sup> + 3<sup>3</sup>. Квадрат этой суммы – это: (2<sup>3</sup> + 3<sup>3</sup>)<sup>2</sup>. Надо найти разность первого и второго: (2<sup>2</sup> + 3<sup>2</sup>)<sup>3</sup> – (2<sup>3</sup> + 3<sup>3</sup>)2 = (4 + 9)<sup>3</sup> – (8 + 27)<sup>2</sup> = 133 – 352 = 2 197 – 1 225 = 972.</p>
<p>70. Это число 2. Половина этого числа равна 1, а половина от половины этого числа (т. е. единицы) равна 0,5, т. е. тоже половине.</p>
<p>71. Рассуждение неверно. Совершено необязательно, что Саша Иванов со временем побывает на Марсе. Внешняя правильность этого рассуждения создаётся за счёт употребления в нём одного слова («человек») в двух разных смыслах: в широком (абстрактный представитель человечества) и в узком (конкретный, данный, именно этот человек).</p>
<p>72. Как видим по условию, для получения оранжевой краски требуется в три раза больше жёлтой краски, чем красной: 6 : 2 = 3. Значит из имеющегося количества жёлтой и красной красок надо взять в три раза больше жёлтой краски, чем красной, т. е. 3 г жёлтой и 1 г красной.</p>
<p>О т в е т: можно получить 4 г оранжевой краски.</p>
<p>73.</p>
<p>Можно убрать и другие 2 спички.</p>
<image l:href="#_65.png"/>
<p>74. Надо поставить запятую: 5 &lt; 5 , 6 &lt; 6.</p>
<p>75. Сначала надо выяснить, каков общий возраст всех игроков команды: 22 · 11 = 242. Возраст выбывшего игрока примем за <emphasis>x</emphasis>. После того, как он выбыл общий возраст игроков команды стал равен: 242 – <emphasis>x</emphasis>. Поскольку игроков стало 10 и их средний возраст известен (21 год), можно составить уравнение:</p>
<p>(242 – <emphasis>x</emphasis>) : 10 = 21,</p>
<p>242 – <emphasis>x</emphasis> = 210,</p>
<p><emphasis>x</emphasis> = 242 – 210 = 32.</p>
<p>Ответ: выбывшему игроку 32 года.</p>
<p>76. Рассуждение, конечно же, неверно. Эффект его внешней правильности достигается благодаря употреблению понятия «возраст отца» в двух разных смыслах: возраст отца как возраст человека, который является этим отцом, и возраст отца как число лет отцовства. Кстати, во втором значении понятие «возраст», как правило, не употребляется: обычно под словосочетанием «возраст отца» понимается возраст этого человека, а не что-либо иное.</p>
<p>77. Сначала надо разделить 24 кг гвоздей на две равные части по 12 кг, уравновесив их на чашах весов. Затем так же разделить 12 кг гвоздей на две равные части по 6 кг. После этого отложить одну часть, а другую разделить таким же способом на части по 3 кг. Наконец к шестикилограммовой части гвоздей добавить эти 3 кг. В результате получится 9 кг гвоздей.</p>
<p>78. Это был четверг. В этот день Пётр правдиво сказал, что вчера (т. е. в среду) он лгал, а Иван солгал насчёт того, что вчера (т. е. в среду) он лгал, ведь по условию в среду он говорит правду.</p>
<p>79. Это число 147.</p>
<p>80. <image l:href="#pic80-2.png"/></p>
<p>81. В 1 001 раз. Для того чтобы установить это, надо шестизначное число, полученное путём дублирования трёхзначного числа, разделить на это трёхзначное число, получится 1 001 (см. также задачу 51).</p>
<p>82. Ошибка данного рассуждения заключается в утверждении, что если бы не было времени, то не было бы ни одного дня, а значит, всегда стояла бы ночь. Как раз наоборот – если бы не было времени, то не могло бы быть ни одного дня и ни одной ночи, ведь понятие ночи (как и понятие дня) относится именно ко времени (и день, и ночь – это некие временные интервалы).</p>
<p>83. Примем число яблок, которые взяла Настя из первой корзины, за <emphasis>x</emphasis>, тогда в первой корзине осталось: 12 – <emphasis>x</emphasis> яблок. Именно столько яблок и взяла Маша из второй корзины. Значит во второй корзине осталось: 12 – (12 – <emphasis>x</emphasis>) яблок. В двух корзинах вместе осталось: (12 – <emphasis>x</emphasis>) + 12 – (12 – <emphasis>x</emphasis>) = 12 – <emphasis>x</emphasis> + 12 – 12 + <emphasis>x</emphasis> = 12.</p>
<p>Ответ: в двух корзинах вместе осталось 12 яблок.</p>
<p>84. Этого не может сказать ни одна свинья, ведь свиньи, как известно, не говорят. Эта не очень серьёзная задача основана на двусмысленности вопроса: «Сколько свиней могут сказать…?» Слово «сказать» в этом вопросе можно понимать буквально – говорить членораздельной человеческой речью, а также его можно воспринимать в переносном значении – кто-то говорит от имени или за тех, которые сами говорить не могут (не умеют).</p>
<p>85. Сапожник и плотник – это одно лицо. В этом легко убедиться, составив простую схему:</p>
<p>отец (сапожника)</p>
<p>сапожник (сын отца сапожника) = плотник</p>
<p>86. Рассуждение неверно. Ошибка заключается в смешивании двух совершенно различных ситуаций в одних и тех же словах. Когда рабочие строят дом, их усилия складываются, поэтому работа идёт быстрее и выполняется за более короткий срок. Когда корабли пересекают Атлантический океан, то их «усилия» не складываются: каждый корабль преодолевает океан всё равно в одиночку, и поэтому время, затраченное на переправу через океан, не уменьшается при увеличении количества кораблей.</p>
<p>87. Стрелка у весов была сдвинута не вправо от нуля, а влево, т. е. весы показывали на 1 кг меньше. Значит, Петин портфель весит 3 кг, а Сашин – 4 кг. Вместе их портфели весят 7 кг. Когда они их взвесили, весы показали на 1 кг меньше, т. е. 6 кг.</p>
<p>88. На первый взгляд может показаться, что подобным образом можно расположить только 9 кружочков, но ведь в условии не сказано, что ряды кружочков должны быть горизонтальными или вертикальными. Они могут быть какими угодно. Расположить кружочки можно различными способами:</p>
<image l:href="#_66.png"/>
<p>89. На первый взгляд может показаться, что оставшегося куска хватит на семь стирок. Однако это не так. Если длина, ширина и высота куска мыла уменьшились вдвое, то его объём уменьшился не в два раза, а в восемь раз:</p>
<image l:href="#pic89.png"/>
<p>Если после семи стирок объём куска мыла уменьшился в восемь раз, значит оставшегося куска хватит всего на одну стирку:</p>
<image l:href="#_67.png"/>
<p>90. Кусок материи в 2/3 м надо сложить пополам. Образовавшаяся линия сгиба поделит его на две равные части по 1/3 м. Затем надо сложить его ещё раз пополам. Образовавшиеся линии сгиба поделят кусок материи на четыре равные части по 1/6 м. Три таких части – это 3/6 м или искомая 1/2 метра:</p>
<image l:href="#_68.png"/>
<p>91. Конечно же, композитором, равно как и художником, писателем или учёным, надо родиться, ведь если человек не родится, то он не сможет сочинять музыку, рисовать картины, писать романы или делать научные открытия. Эта шуточная задача основана на двусмысленности вопроса: «Действительно ли надо родиться?»</p>
<p>Данный вопрос можно понимать буквально: надо ли рождаться на свет для того, чтобы заниматься каким-либо видом деятельности; а также данный вопрос можно понимать в переносном смысле: является ли талант композитора (художника, писателя, учёного) врождённым, данным от природы или же он приобретается во время жизни упорным трудом.</p>
<p>92. Рассуждение, конечно же, неверно. Его внешняя правильность основана на почти незаметном исключении ещё одного варианта, который в данном рассуждении также необходимо было рассмотреть. Это вариант, когда не видит ни один глаз. Именно он и был пропущен: «Без правого глаза мы видим, без левого тоже, значит, глаза необязательны для зрения». Правильное утверждение должно быть таким: «Без правого глаза мы видим, без левого тоже видим, но без двух вместе не видим, значит, мы видим или одним глазом, или другим, или двумя вместе, но мы не можем видеть без глаз, которые, таким образом, необходимы для зрения».</p>
<p>93. На первый взгляд может показаться, что попугаю можно задать до 99 вопросов. На самом же деле можно обойтись гораздо меньшим числом вопросов. Спросим его так: «Тебе больше 50 лет?» Если он ответит «да», то его возраст от 51 до 99 лет; если же он ответит «нет», то ему от 1 года до 50 лет. Количество вариантов его возраста после первого же вопроса сокращается вдвое. Следующий подобный вопрос: «Тебе больше (можно спросить – меньше) 25 лет?»,</p>
<p>«Тебе больше (меньше) 75 лет?» (в зависимости от ответа на первый вопрос) сокращает число вариантов в четыре раза и т. д. В итоге попугаю надо задать всего 7 вопросов.</p>
<p>94. Этот рисунок можно видеть по-разному. Присмотритесь к нему внимательно, и вы заметите, как изображение будет переворачиваться то в одну, то в другую сторону, как бы переливаться на ваших глазах.</p>
<p>В одном случае мы видим шесть кубиков – три сверху, два посередине и один снизу, а в другом случае мы видим один кубик – в середине рисунка. Таким образом, всего на рисунке изображено семь кубиков.</p>
<p>95. Тереть телёнка можно сколь угодно долго, однако сколько телёнка ни три, у него всё равно будет четыре ноги. Эта задача-шутка основана на том, что числительное «три» имеет омоним – глагол в повелительном наклонении.</p>
<p>96. Рассказчик разделил верёвку не поперёк, как, скорее всего, может показаться, а вдоль, сделав из неё две верёвки одинаковой длины. Когда он связал две части вместе, верёвка стала в два раза длиннее, чем была сначала.</p>
<p>97. При вычитании меньшего числа из большего действует одна закономерность: сумма всех цифр разности всегда будет равна 18 (независимо от исходных чисел). Кроме того, второй цифрой разности всегда будет 9. Таким образом, зная последнюю цифру разности (или первую) можно безошибочно установить всю разность.</p>
<p>98. Если бы не семеро, а трое пошли, то всё равно те же самые семь рублей и нашли.</p>
<p>99.</p>
<image l:href="#_69.png"/>
<p>100. На первый взгляд может показаться, что зазор будет настолько маленьким (ведь 10 м – это почти ничто по сравнению с 40 000 км), что в него не сможет пролезть не только человек, но даже кошка.</p>
<p>На самом же деле величина зазора будет приблизительно равна 1,6 м, т. е. человек не только сможет пролезть в него, но даже пройти (может быть, слегка наклонив голову).</p>
<p>Как известно, длина окружности равна: 2π<emphasis>R</emphasis>, где <emphasis>R</emphasis> – её радиус.</p>
<p>Значит радиус окружности равен: <emphasis>l</emphasis>/2π, где <emphasis>l</emphasis> – длина окружности.</p>
<p>Таким образом, длина окружности и её радиус находятся в отношении прямой пропорциональности, но при этом радиус меньше длины.</p>
<p>Увеличение длины экваториального обруча – это увеличение длины окружности. Пользуясь вышеприведённой формулой, легко установить увеличение её радиуса, которое будет величиной зазора, образовавшегося между обручем и поверхностью земного шара.</p>
<p>Произведя простые подсчёты, вы увидите, что при увеличении длины экваториального обруча всего на 1 м, его радиус увеличивается приблизительно на 16 см. В такой зазор может пролезть кошка. Увеличение длины обруча на 10 м (как в условии задачи) увеличивает зазор приблизительно на 1,6 м, и в него может пройти человек. Если же длина экваториального обруча увеличится на 100 м, то величина зазора будет приблизительно равна 16 м. В такой зазор вполне сможет «пролезть» пятиэтажный дом.</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Словарь терминов</p>
</title>
<p><strong>Аналогия (умозаключение по аналогии)</strong> – вид опосредованного умозаключения, в котором на основе сходства предметов в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках.</p>
<p><strong>Дедукция</strong><strong>(дедуктивное умозаключение)</strong> – вид опосредованного умозаключения, в котором из общего правила выводится частный случай; в дедукции рассуждение идёт от большего к меньшему, знание сужается, и поэтому её выводы достоверны.</p>
<p><strong>Деление понятия</strong> – логическая операция, которая раскрывает объём понятия на основе какого-либо признака (основание деления).</p>
<p><strong>Деление понятия дихотомическое</strong> – деление понятия строго на два объёма, пополам, по типу: «A и не- A».</p>
<p><strong>Дизъюнкция (дизъюнктивное суждение)</strong> – вид сложного суждения, образованного из простых суждений при помощи союза «или».</p>
<p>Дизъюнкция бывает нестрогой, когда её элементы (входящие в неё простые суждения) друг друга не исключают.</p>
<p><strong>Дилемма</strong> – разновидность условно-разделительного силлогизма, в первой посылке которого из одного или двух оснований вытекает два или одно следствие, вторая посылка является дизъюнкцией оснований или следствий, а вывод представляет собой утверждение следствия или дизъюнкции следствий (конструктивная дилемма простая и сложная, соответственно) или же отрицание основания или дизъюнкции оснований (деструктивная дилемма простая и сложная соответственно).</p>
<p><strong>Закон достаточного основания</strong> – один из основных законов логики, по которому любая мысль (тезис) для того, чтобы иметь силу, должна быть доказана (обоснована) какими-либо аргументами (основаниями); причём эти основания должны быть достаточными для доказательства исходной мысли (тезиса), т. е. тезис должен вытекать из оснований с достоверностью.</p>
<p><strong>Закон исключённого третьего</strong> – один из основных законов логики, по которому два противоречащих суждения об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными.</p>
<p><strong>Законы мышления (законы логики)</strong> – объективные принципы или правила мышления, соблюдение которых всегда приводит рассуждение (независимо от его содержания) к истинным выводам при условии истинности исходных суждений.</p>
<p><strong>Закон противоречия</strong> – один из основных законов логики, по которому два противоположных суждения об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложными.</p>
<p><strong>Закон тождества</strong> – один из основных законов логики, по которому любая мысль должна быть равна самой себе, т. е. должна быть ясной, точной и определённой (нельзя подменять и путать понятия, создавать двусмысленность, уклоняться от темы, употреблять одни и те же слова в разных значениях или вкладывать одни и те же значения в разные слова и т. п.).</p>
<p><strong>Импликация</strong><strong>(импликативное суждение)</strong> – вид сложного суждения, образованного из простых суждений при помощи условного союза «если… то». Первая часть импликации – это основание, а вторая часть – следствие; из основания обязательно вытекает следствие, но из следствия не вытекает основание.</p>
<p><strong>Индукция (индуктивное умозаключение)</strong> – вид опосредованного умозаключения, в котором из нескольких частных случаев выводится общее правило; в индукции рассуждение идёт от меньшего к большему, знание расширяется, и поэтому её выводы чаще всего вероятностны.</p>
<p><strong>Квадрат логический</strong> – схематичное изображение отношений между простыми сравнимыми суждениями (<emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>). Вершины квадрата обозначают четыре вида простых суждений, а его стороны и диагонали – отношения между ними.</p>
<p><strong>Квантор</strong> – указатель на объём субъекта простого суждения. В роли квантора могут быть слова: «все», «некоторые», «ни один» и т. п.</p>
<p><strong>Контрадикторность (противоречие)</strong> – 1. Логическое отношение между понятиями, одно из которых является отрицанием другого и между которыми не может быть третьего, среднего варианта.</p>
<p>2. Логическое отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями, которые не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными: истинность одного из них с необходимостью означает ложность другого, и наоборот.</p>
<p><strong>Контрарность</strong><strong>(противоположность)</strong> – 1. Логическое отношение между понятиями, одно из которых исключает или отрицает другое, но между которыми всегда есть третий, средний вариант. 2. Логическое отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями, которые не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложными, потому что между ними всегда есть третий, промежуточный вариант.</p>
<p><strong>Конъюнкция (конъюнктивное суждение)</strong> – вид сложного суждения, образованного из простых суждений при помощи соединительного союза «и».</p>
<p><strong>Круг в определении (тавтология)</strong> – вид ошибки в определении понятия, которая заключается в том, что определение в той или иной степени повторяет определяемое понятие, в силу чего содержание последнего не раскрывается.</p>
<p><strong>Логика Аристотеля (аристотелевская, формальная, традиционная, двузначная)</strong> – это наука о формах и законах правильного мышления. Появилась приблизительно в V в. до н. э. в Древней Греции и до сих пор сохраняет своё практическое значение, как и геометрия Евклида.</p>
<p><strong>Логика интуитивная</strong> – неявное знание и неосознанное (чаще всего) практическое использование основных принципов правильного мышления, которое формируется стихийно в процессе жизненного опыта приблизительно к 6–7 годам жизни человека.</p>
<p><strong>Логика символическая (математическая, современная)</strong> – разновидность формальной логики, появившаяся в XIX в. и ставящая своей целью полную формализацию (математизацию) содержательных рассуждений; попытка представить последние целиком в виде математических исчислений. Символическая логика – это раздел высшей математики.</p>
<p><strong>Модус простого силлогизма</strong> – совокупность простых суждений (<emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>) – посылок и вывода силлогизма.</p>
<p><strong>Обобщение понятия</strong> – логическая операция перехода от видового понятия к родовому с помощью исключения из его содержания каких-либо признаков.</p>
<p><strong>Обращение (конверсия)</strong> – способ преобразования простого суждения, который заключается в том, что субъект и предикат суждения меняются местами. Обращение также считается одним из видов непосредственных умозаключений.</p>
<p><strong>Объём понятия</strong> – количество объектов, охватываемых этим понятием. По объёму понятия бывают общими, единичными и нулевыми (пустыми).</p>
<p><strong>Ограничение понятия</strong> – логическая операция перехода от родового понятия к видовому с помощью добавления к его содержанию каких-либо признаков.</p>
<p><strong>Определение понятия</strong> – логическая операция, которая раскрывает содержание понятия. Наиболее распространённый способ определения заключается в том, что определяемое понятие подводится под ближайшее к нему родовое понятие, после чего указывается на его видовое отличие (определение через род и вид).</p>
<p><strong>Пересечение</strong> – логическое отношение между понятиями, объёмы которых совпадают или соприкасаются только в некоторых своих элементах. На схемах Эйлера это отношение изображается пересекающимися кругами.</p>
<p><strong>Подчинение</strong> – 1. Логическое отношение между понятиями, объём одного из которых полностью включается в объём другого. На схемах Эйлера это отношение изображается кругами, один из которых находится внутри другого (меньшее по объёму понятие является видовым, а большее – родовым). 2. Логическое отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями, у которых предикаты и связки совпадают, а субъекты находятся в отношении подчинения.</p>
<p><strong>Полисиллогизм (сложный силлогизм)</strong> – умозаключение, которое представляет собой два или несколько простых силлогизмов, соединённых между собой таким образом, что вывод одного из них становится посылкой следующего.</p>
<p><strong>Понятие</strong> – это форма мышления, которая обозначает какой-либо объект или его признак и выражается в форме слова или словосочетания.</p>
<p><strong>Понятие видовое</strong> – понятие, которое по объёму является меньшим по отношению к какому-либо другому понятию – родовому.</p>
<p>Видовые и родовые понятия находятся в отношении подчинения.</p>
<p><strong>Понятие неопределённое</strong> – понятие, которое имеет неясное содержание (невозможно точно указать важные отличительные признаки обозначаемого им объекта) и нерезкий объём (невозможно точно установить, включается любой объект в объём этого понятия или не включается в него).</p>
<p><strong>Понятие определённое</strong> – понятие, которое имеет ясное содержание (можно точно указать важные отличительные признаки обозначаемого им объекта) и резкий объём (можно точно установить, включается любой объект в объём этого понятия или не включается в него).</p>
<p><strong>Понятие родовое</strong> – понятие, которое по объёму является большим по отношению к какому-либо другому понятию – видовому.</p>
<p><strong>Посылка</strong> – элемент умозаключения, исходное суждение, которое вместе с другими исходными суждениями (посылками) является основанием для выведения нового суждения (заключения).</p>
<p><strong>Превращение</strong><strong>(обверсия)</strong> – способ преобразования простого суждения, который заключается в том, что связка суждения меняется с положительной на отрицательную, или наоборот. Превращение также считается одним из видов непосредственных умозаключений.</p>
<p><strong>Предикат</strong> – элемент простого атрибутивного суждения, обозначающий какой-либо признак (свойство) его субъекта, или то, что говорится о субъекте. Предикат обозначается латинской буквой <emphasis>P</emphasis>.</p>
<p><strong>Противопоставление предикату</strong> – способ преобразования простого суждения, который заключается в том, что сначала это суждение подвергается превращению, а затем – обращению. Противопоставление предикату также считается одним из видов непосредственных умозаключений.</p>
<p><strong>Равнозначность</strong> – 1. Логическое отношение между понятиями, объёмы которых полностью совпадают. На схемах Эйлера это отношение изображается одним кругом, обозначающим полностью совпадающие объёмы двух понятий. 2. Логическое отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями, у которых субъекты, предикаты и связки совпадают.</p>
<p><strong>Распределённость терминов в простом суждении</strong> – указатель на число объектов, охватываемых объёмами субъекта и предиката в простом суждении. Субъект и предикат называются терминами простого суждения. Термин считается распределённым (развёрнутым, исчерпанным, взятым в полном объёме), если в суждении речь идёт обо всех объектах, входящих в объём этого термина, и обозначается знаком «+», а на круговых схемах Эйлера изображается полным кругом. Термин считается нераспределённым (неразвёрнутым, неисчерпанным, взятым не в полном объёме), если в суждении речь идёт не обо всех объектах, входящих в этот термин, и обозначается знаком «–», а на круговых схемах Эйлера изображается неполным кругом.</p>
<p><strong>Силлогизм</strong> – дедуктивное умозаключение. Существует несколько видов силлогизмов, которые различаются суждениями, входящими в них в качестве посылок.</p>
<p><strong>Силлогизм простой (категорический)</strong> – в котором обе посылки и вывод являются простыми суждениями (<emphasis>A</emphasis>, <emphasis>I</emphasis>, <emphasis>E</emphasis>, <emphasis>O</emphasis>).</p>
<p><strong>Силлогизм разделительно-категорический</strong> – в котором первая посылка является разделительным суждением (дизъюнкцией), а вторая посылка – категорическим (простым).</p>
<p><strong>Силлогизм условно-категорический</strong> – в котором первая посылка является условным суждением (импликацией), а вторая посылка – категорическим (простым).</p>
<p><strong>Силлогизм условно-разделительный</strong> (см. также дилемма) – в котором первая посылка является условным суждением (импликацией), а вторая посылка – разделительным (дизъюнкцией).</p>
<p><strong>Силлогизм чисто разделительный</strong> – в котором обе посылки и вывод являются разделительными суждениями (дизъюнкциями).</p>
<p><strong>Силлогизм чисто условный</strong> – в котором обе посылки и вывод являются условными суждениями (импликациями).</p>
<p><strong>Силлогизм эквивалентно-категорический</strong> – в котором первая посылка является эквивалентным суждением (эквиваленцией), а вторая посылка – категорическим (простым).</p>
<p><strong>Сложение понятий</strong> – логическая операция объединения двух (и большего числа) понятий, в результате которой образуется новое понятие, включающее в свой объём все объекты, входящие в объёмы исходных понятий. На круговых схемах Эйлера изображается штриховкой.</p>
<p><strong>Содержание понятия</strong> – наиболее важные признаки того объекта, который обозначается этим понятием. Между объёмом и содержанием понятия существует обратное отношение: чем больше объём понятия, тем меньше его содержание, и наоборот.</p>
<p><strong>Соподчинение</strong> – логическое отношение между понятиями, объёмы которых никак не соприкасаются, не имеют общих элементов.</p>
<p>На круговых схемах Эйлера отношение соподчинения изображается двумя несоприкасающимися кругами.</p>
<p><strong>Сорит</strong> – сокращённый полисиллогизм или сложносокращённый силлогизм, в котором пропущена одна из посылок последующего силлогизма, представляющая собой вывод предыдущего.</p>
<p><strong>Софизм</strong> – внешне правильное и убедительное доказательство какой-либо ложной мысли (идеи) с помощью преднамеренного нарушения логических законов.</p>
<p><strong>Субконтрарность</strong><strong>(частичное совпадение)</strong> – логическое отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями, в которых объёмы субъектов частные, а связки противоположны друг другу.</p>
<p><strong>Субъект</strong> – элемент простого атрибутивного суждения, обозначающий предмет (объект) суждения, или то, о чём идёт речь в суждении.</p>
<p><strong>Суждение (высказывание)</strong> – это форма мышления, в которой что-либо утверждается или отрицается. Суждение состоит из понятий, связанных между собой, выражается в форме предложения, может быть истинным или ложным, простым или сложным (сложное суждение состоит из простых суждений, соединённых каким-либо союзом).</p>
<p><strong>Суждение атрибутивное</strong> (от лат. <emphasis>attributum</emphasis> – признак) – простое суждение, в котором предикат является каким-либо атрибутом (свойством, признаком) субъекта. Любое простое суждение можно рассматривать как атрибутивное.</p>
<p><strong>Суждение общеотрицательное</strong> – вид простого атрибутивного суждения, которое характеризуется общим объёмом субъекта и отрицательной связкой: «Все <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>P</emphasis>». Общеотрицательные суждения обозначаются латинской буквой <emphasis>E</emphasis>.</p>
<p><strong>Суждение общеутвердительное</strong> – вид простого атрибутивного суждения, которое характеризуется общим объёмом субъекта и утвердительной связкой: «Все <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>P</emphasis>». Общеутвердительные суждения обозначаются латинской буквой <emphasis>A</emphasis>.</p>
<p><strong>Суждение релятивное</strong> (от лат. <emphasis>relativus</emphasis> – относительный) – простое суждение, в котором выражается какое-то отношение между объектами. Релятивное суждение можно представить как атрибутивное, в котором предикат указывает на какое-либо отношение к субъекту.</p>
<p><strong>Суждения сравнимые (идентичные по материалу)</strong> – простые суждения, у которых субъекты и предикаты совпадают, а кванторы и связки различаются. Суждения, у которых субъекты и предикаты различны, являются несравнимыми. Сравнимые суждения могут быть в отношениях равнозначности, подчинения, субконтрарности (частичного совпадения), контрарности (противоположности), контрадикторности (противоречия). Эти отношения изображаются с помощью логического квадрата.</p>
<p><strong>Суждение частно-отрицательное</strong> – вид простого атрибутивного суждения, которое характеризуется частным объёмом субъекта и отрицательной связкой: «Некоторые <emphasis>S</emphasis> не есть <emphasis>P</emphasis>». Частноотрицательные суждения обозначаются латинской буквой <emphasis>O</emphasis>.</p>
<p><strong>Суждение частно-утвердительное</strong> – вид простого атрибутивного суждения, которое характеризуется частным объёмом субъекта и утвердительной связкой: «Некоторые <emphasis>S</emphasis> есть <emphasis>P</emphasis>». Частноутвердительные суждения обозначаются латинской буквой <emphasis>I</emphasis>.</p>
<p><strong>Суждение экзистенциальное</strong> (от лат. <emphasis>existentia</emphasis> – существование) – простое суждение, в котором говорится о существовании или несуществовании чего-либо (объектов, явлений, свойств и т. п.). Экзистенциальное суждение, в принципе, можно представить как атрибутивное, в котором предикат указывает на существование или несуществование субъекта.</p>
<p><strong>Умножение понятий</strong> – логическая операция объединения двух и большего числа понятий, в результате которой образуется новое понятие, включающее в свой объём только те объекты, которые являются общими для объёмов исходных понятий. Объём нового понятия, или результат умножения, на круговых схемах Эйлера изображается штриховкой.</p>
<p><strong>Умозаключение</strong> – форма мышления, в которой из нескольких исходных суждений (посылок) вытекает новое суждение (вывод).</p>
<p><strong>Умозаключение непосредственное</strong> представляет собой преобразования простых суждений (обращение, превращение и противопоставление предикату) и выводы по логическому квадрату. В нём вывод делается из одной посылки.</p>
<p><strong>Умозаключение опосредованное</strong> – в котором вывод делается из нескольких посылок. Они делятся на дедуктивные, индуктивные и умозаключения по аналогии.</p>
<p><strong>Фигура простого силлогизма</strong> – взаимное расположение терминов силлогизма (субъекта, предиката и среднего термина) в его посылках. Существует четыре фигуры силлогизма.</p>
<p><strong>Форма мышления</strong> – это способ выражения мыслей или схема их построения. По содержанию мышление бесконечно многообразно, но всё это многообразие укладывается всего в несколько форм.</p>
<p>Существует три формы мышления: понятие, суждение и умозаключение, которыми занимается логика, в силу чего она также часто называется формальной логикой.</p>
<p><strong>Эквиваленция (эквивалентное суждение)</strong> – вид сложного суждения, образованного из простых суждений, которые вытекают друг из друга, являясь тождественными (эквивалентными).</p>
<p><strong>Энтимема</strong> – сокращённый простой силлогизм, в котором пропущена одна из посылок или вывод. Из любого силлогизма можно вывести три энтимемы.</p>
<p><strong>Эпихейрема</strong> – сокращённый простой силлогизм, в котором обе посылки являются энтимемами.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>Список литературы</p>
</title>
<subtitle>Рекомендуемая</subtitle>
<p>1. <emphasis>Бойко А. П.</emphasis> Краткий курс логики. – М., 1995.</p>
<p>2. <emphasis>Бузук Г. Л., Ивин Г. Л., Панов М. П.</emphasis> Наука убеждать: Логика и риторика в вопросах и ответах. – М., 1992.</p>
<p>3. <emphasis>Бузук Г. Л., Панов М. П.</emphasis> Логика в вопросах и ответах: Опыт популярного учебного пособия. – М., 1991.</p>
<p>4. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Занимательная логика. – М.: Владос, 1999.</p>
<p>5. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Логика: Словарь и задачник. – М.: Владос, 1998.</p>
<p>6. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Логика: Учебник по логике. – М.: ЧеРо, 2000.</p>
<p>7. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Искусство правильно мыслить: Книга для учащихся. – М., 1990.</p>
<p>8. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Логика: Учебное пособие. – М.: Знание, 1998.</p>
<p>9. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> По законам логики. – М., 1983.</p>
<p>10. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Строгий мир логики. – М., 1998.</p>
<p>11. <emphasis>Ивлев Ю. В.</emphasis> Логика. – М., 1992.</p>
<p>12. <emphasis>Карпинская О. Ю. и др.</emphasis> Экспресс-Логика. – М.: ИНФРА-М, 1997.</p>
<p>13. <emphasis>Краткий</emphasis> словарь по логике. – М.: Просвещение, 1991.</p>
<p>14. <emphasis>Курбатов В. И.</emphasis> Логика. – Ростов/Д: Феникс, 1996.</p>
<p>15. <emphasis>Логика:</emphasis> Учебное пособие для общеобразовательных учебных заведений, школ и классов с углублённым изучением логики, лицеев и гимназий. – М.: Дрофа, 1995.</p>
<p>16. <emphasis>Свинцов В. И.</emphasis> Логика: Элементарный курс для гуманитарных специальностей. – М.: Скорина, 1998.</p>
<p>17. <emphasis>Сборник</emphasis> упражнений по логике. Минск.: Университетское, 1990.</p>
<p>18. <emphasis>Упражнения</emphasis> по логике. – М., 1994.</p>
<p>19. <emphasis>Философские</emphasis> дисциплины: Программы, требования, методические рекомендации. – М., 1993.</p>
<empty-line/>
<subtitle>К задачам</subtitle>
<p>1. <emphasis>Вуджек Т.</emphasis> Тренировка ума: Упражнения для развития повышенного интеллекта / Пер. с англ. Л. Царук. – С-Пб: Питер Пресс, 1996.</p>
<p>2. <emphasis>Вчерашний Р. И.</emphasis> Пошевели мозгами!: Головоломки, розыгрыши, причуды, фокусы. – Кострома. Кострома, РИО, 1999.</p>
<p>3. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Практическая логика: Задачи и упражнения. – М.: Просвещение, 1996.</p>
<p>4. <emphasis>Игнатьев Е. И.</emphasis> В царстве смекалки. – М.: Наука, 1978.</p>
<p>5. <emphasis>Перельман Я. И.</emphasis> Живая математика: Математические задачи и головоломки. – М.: Наука, 1974.</p>
<p>6. <emphasis>Перельман Я. И.</emphasis> Занимательная алгебра. – М.: Наука, 1967.</p>
<p>7. <emphasis>Перельман Я. И.</emphasis> Занимательная арифметика: Загадки и диковинки в мире чисел. – М.: Детская литература, 1954.</p>
<p>8. <emphasis>Перельман Я. И.</emphasis> Занимательная физика. Кн. 1, 2. – М.: Наука, 1976.</p>
</section>
</body>
<body name="notes">
<section id="n1">
<title>
<p>1.</p>
</title>
<p>См.: <emphasis>Свинцов В. И</emphasis>. Логика: Элементарный курс для гуманитарных специальностей. – М.: Скорина, 1998. – С. 68.</p>
</section>
<section id="n2">
<title>
<p>2.</p>
</title>
<p>См.: <emphasis>Концепции</emphasis> современного естествознания / Под ред. В. Н. Лавриненко, В. П. Ратникова. – М.: ЮНИТИ, 1997. – С. 264.</p>
</section>
<section id="n3">
<title>
<p>3.</p>
</title>
<p><emphasis>Свинцов В. И.</emphasis> Логика: Элементарный курс для гуманитарных специальностей. – М.: Скорина, 1998. – С. 60–61.</p>
</section>
<section id="n4">
<title>
<p>4.</p>
</title>
<p><emphasis>Сборник</emphasis> упражнений по логике. – Минск: Университетское, 1990. – С. 95.</p>
</section>
<section id="n5">
<title>
<p>5.</p>
</title>
<p>См.: <emphasis>Свинцов В. И.</emphasis> Логика. Элементарный курс для гуманитарных специальностей. – М.: Скорина, 1998. – С.144.</p>
</section>
<section id="n6">
<title>
<p>6.</p>
</title>
<p>См.: Концепции современного естествознания / Под ред. В. Н. Лавриенко, В. П. Ратникова. – М.: ЮНИТИ, 1987. – С. 106 – 127.</p>
</section>
</body>
<binary content-type="image/jpeg" id="cover.jpg">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_01.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKkAAAC+CAYAAABOBi8MAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAGAAAABwBDMsMUAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAC1AAAAzQAhgZbM
AAAIAklEQVR42u3dP2hT3xvH8Sfaah0sBc3U6qKgxlgFp4JkcBCEDiqIuCgiCs4FBwcdFQpC1clF
Eal0UBGKEcSC4mClVmi1FUFRQVA0jS5tqgnPb/g2+cU0bW7+3Nxzzn2/oINR23Oe55Pn3JsaKwIA
AAAAAAAAAADUIxL0AiymNfwd6l0Dira85YJYS+0qBZt+lEFR/q9cgJpdn9I10B8JdxFsCIQNa/Rd
2DZte9OL12/b2msWlo262Nz8nlzZT2ip1HYXbhPn9+jis9DFqcm+HeL8VPGIOhiIppTnRE1sPhY4
3ryhTgFyYko0kbWnjW3PLKZC/XjpymdWTgIDWTVVbXg2MT39w1RtEGue8ZaivnWigM1BnWtg1TWT
I6h5FShWsKh9BRTIDAyKJVAUs9CPEhTETPRlAYUwW+j7E/oCWCK0fQrtxi0Vun6FbsOOCE3fQrNR
RznfP+c3GBJO99HpzYWMk710clMh5lQ/ndoMFvG9vyuC3iFgAiap+6ztsbULR0186zfHPUKNSRo+
1vTcmoXCFw3vP8c9QolJCqMzYPTi0FQNywLHPUKFKYpiRubByEUhUEZlwqjFwBhG5cKoxcAoRmTD
iEXAWEbkw4hFwGiBZoSAwou6csLrpHAaUxTVqDkvTFIYj5DCWRz1qEVNuWGSwniEFM7iuEetmpId
4wJ6/vz5/A8i+Odj4XGZn5/XM2fOaEdHh7a3t2symfRrD4vW0Nraqp2dnXr48GEdGxszrnYBCGdI
c7mcptNpPXjwoIqIHjp0SNPptOZyORUR6e/v16tXr+qDBw80Go3qvXv3fNlDNpvVV69eFQL648cP
nZ2d1adPn2osFtPW1lZ9/PixcfVrsnCGNC8/UfMTVEQkk8loLBbTubm5Zq570Y+YefHihYqIdnd3
G1u/Jql6/9XeOKlY9sNSBwYGpLe3V9asWRPounft2iUiIlNTUxX/bCKRKHv5UvoxMjJiY+Aj4vOg
M7ooxZM0nU5rf3+/dnV1aSqV8rTuBoZj0SQdHx9XEdHNmzdXXMvv3791w4YNZb9Wfo2XL182uhce
6mPnJ69X6Q1UNBrVycnJINasIqJ3797VXC6nY2NjGovFVET0+vXrntazZ8+eZUP65MkTo3vhoT6e
Ofk66blz5+TOnTuSSqXk4sWLks1mA2nokSNHZOXKldLT0yMtLS1y48YNOX36tKfLjhUrlm9NJGLV
VVddnAxpS0uLHD16NHLp0iUZHByUvr4+T3+v0deC2Ww2IiKRv3//RiYmJiInTpwIT7IayMmQ5p09
ezbS29srAwMDMjQ0VDFYz549i8h/F/bLfuzdu5ewNZHTIRURuXnzpnR1dcnJkydlenramuu4bDYr
IiKq6ulxlzkT0nQ6rZOTkyIi8ubNG/n165eKiKxfvz4yODgos7OzcuDAAZmZmfGtu7lcTl+/fl34
/KOjo1p6PTw8PKxr167V4eHhJdeRSqX0w4cPIiIyMTFReHxmZkY/fvz4z+NePp+BfHsZytgiVPq2
aPGf2bJli165ckXn5+f92M9S17EFXkJVem2cvwYu97ilIc3Xyo5PitDynCdnjnu4i5DCeIQUxiOk
MB4hhfEIKYxHSGE8QgrjEVIYj5DCeIQUxiOkMB4hhfEIKZzDP9dDo/iWJUKKRuAtzXALIYXxCCmM
R0hhPEIKJ3GHj3r5niFCinr4/p/oAk1HSOEsjnzUqmnZIaSoBT+2EW4ipHAaRz6qUXNemKQwHiGF
8zjy4UVdOWGSIhSYpqgk8IwEvgAYre58cNwjNJimKKchuWCSIlSYpihmbB6MXRiaztgsGLswNFVD
c8A1KUKJaRpu1vTfmoWi4azpvTULRUNZ13frFoy6WNtvaxeOqlnba2sXjqpY32frN4BlOdNfZzaC
fzjXV+c2BDd76uSmQqipfeTbokAZTFO7haZ/odmoY0LXt9Bt2HKh7leoN2+BwPvDjRPgUeDPVpRF
X0qoUBST0IslUBgz0IcKKFCwqL9HHP3BoOY1oGjNwVCoE8XzF/VtEJ7p/qCmPqCojcGT3mcUuD7U
rokodnV4cgeEwldGjQxBIxajJoaiMdTAGmFslLN7jgS9AJ8VN83Fvbq+P7c3VoZLDc3vxfZ9eBKK
TZZhW2BLj3Eb1twwodrsEkwMgIlrCkyoN7+EpW4+/KhVM7+WtSiGd37cOVN/AAAAAAAAAAAAAAAA
WyQSifzbLwoffX19vr4d49GjR7pjxw4n3/IBH2QyGd22bZs+fPhQRUTevXun69at0+fPn/sWok2b
Njn7vqRG4v/MX9DW1haJRqPS1tYmIiJbt26NbN++Xf78+ePb15yamgp621YgpCXu378vIv9N0rdv
38qqVatkZGSkcAmwcFlQeKz41xs3btRoNKrJZNLTdFy9ejX/nhTVSSQS2tLSUvaadGhoSOPxuGYy
GR0fH9fu7u7Cr+fm5rSzs1NHR0c1mUzqsWPHqjnCOe7hXSKR0IUJucjIyIj29PTohQsXdP/+/Xrt
2rXCFH358qXu3r271rAR0go47qvw/v172blzpySTyUgsFis8nsvlJJPJBL08ZxHSBZlMRn/+/Clf
v34t+/tfvnyRjo4O2bdvn4iIfPr0SVKplMzNzWk8HpfPnz/LxMSE3r59W0+dOuVpOn779k1FRL5/
/840RWXFr5OWHvmlN07lbqRu3bql7e3tGo/HdWxsTEVEpqen9fjx48sFsPh1WQAAAAAAAAAAAAC+
+B//yXoL+fqSEgAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAy
MAAAQhkFHgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS1MjbRNrCw
MjAAAEG/BRRQREL8AAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_02.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKgAAACRCAYAAABXPvPRAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAALAAAACwBTGZ/GAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAC6AAAAogAyslNx
AAAIbklEQVR42u2dS2gT3xfHv7GDDxAXBalVweIDiwSKC0VdRIhWfEBFENSNO62gK9eCEFBQF124
FTexooIEQYQuzKKrorixVkoR6qNpGgXRUkMSDee3afpP+5+mmWRm7jk35wNZdBwzn/OYO/dOJw2g
KIqiKIqiKIqiKIqiKIqiKIqiKG5ETAuEBHnYt1VyIgLbirFcI3qJ04/3CDIWEy7GkB7o0iIGGU8Q
x2q0CVumeSUGU10ck/5ePdyaKgj/sI4TCpLEK4nn6FzLzfQJZfr4TSFBmHNjLudaDSdvcc3qmBao
gaTGlEJ1LkXkl6OciMS5+Lo5S4hF3KhqEi/3KzlAdTrXu5+EWFoSiclpxFdCjBIcQ0VaQpo9mSTE
K3HACARpSfDLV0oDGHc0NSmWsHhw8w0C7jkgAY6+ByyJoEc7CfmQMuL7EqgkwiqMhLxY3aQSgwvb
V0qOJDhaH5QpXyl5Cs0zjMmvtEk2hyaRkC9pdV02CElw8eXiYYunFfLcfLn5SPcULc3Vl6tXaJ6r
TEemKGEj5ayX4svdL1BPv1dh0lZ2UopfgXtuWddfWrHVt8U82YoJd5XozM6VnZBlvtK8ffP0a77A
eu7h4iodCblm0xPSCi7NV6o/G082Ipa52hBH057N3qhnM4wrihtSzmRprjbF05RnMyOojp5K4DTT
YJIaVMpo0wgSahB6r0gruDRf2+IK3VNKYqS52hxbQ676uJ1sIvBY+BcvXtCJEyeovb2dHMeh3bt3
0+3btymTyVBHRwel02lWTd9Ig644n5gPctErFouR2/Za/xaLxVglSzLFYpHOnTtHFy5cwNGjRzE6
Oop8Po+XL1+ira0N0WgUuVzOtKYv1NU0s7OzdOvWLQJAW7dupenpaQKAX79+USKRWNj+6dMnKpVK
9O/fv4X9u7q6aHJykv7+/dtsg7ZCg9cV45UrVwgADQ0Nue7/8eNHchwn6BE0lHrUfZDKqLh0JPS6
vUnXVnjVZHR0lADQ8ePHa+67b98+dg3q9RIv6dZShUgLvGoW/vHjxwCAU6dO1UzU27dvI/F4nFV9
bV4kSTyZAuH9+/cAgB07dphW8byos7lBlXlKpRIAYNUqeeXm/CUKftAKi6QV6erqAgBMT0+bVvGM
vFPKG6bnhmG9atLX1wcAGBoaMl0Pz9jeoK1CzbndyZMnEYvF8Pz5c4yMjLju9+3bN9qyZQv9/PmT
1VXHS4NKWnRIcg2ctra2yNOnT9Hd3Y3e3l4MDAzQ1NQUlctlKhQKNDExQWfOnMGNGzfQ3t4edN48
L5TqxdObzs3N0Z07dwgARaPRRTfdnzx5QgBoz549VCgUFranUikCQDt37qRsNkvlcrnRQFiNAiGx
Ysx//vyhu3fv0t69e2ndunXkOA5t3LiRjhw5QslkMsycmW3Q5X6l6fXVxA17bVDe1O3q9XvUpVw2
JRXLTyTVpy5Xm28zSSmWX1h5UuoqXmGNNqjCGm1QhTU2z0GtnJO1GjY3qC6SLEAv8QprtEEV1miD
KqzRBlVYY/MiycpFg1IbKUWX4tmqMQfmqkngiaRY9UNzij1ogyqssXmRBMi69Ck+IaXoUjxbLVad
g7YYkj7pEArWnq1CkRSjZ1fb56CArAIqPiGl6FI8WyW+0HwlJUaSq82x6RcpCPe0PS5tUEtcbYyp
YVe9zaSwpplVfOWPQEm5BydpxKkHKXk3iqSiS3K1KRbjrsYFLPO0LQ7jvsYFLHW1IQY2rmxELPG0
xb9pXz8n2lIWTBVPacWuICHHANN+kFB0CY42eLP0ZSkl2FN9W01OoGdLu+pvkvjDci4XFkEGLiGx
3BdM3PO3FAk1XyQrBY6uHJ1scBUpzs2Tm49tviLluXhy8bDVV3QQpj1NH992XyuCMeUpJT+h+ob5
qU59frQ2UvJiPRJGisr3hYZ1LEmEmRujQUogaE8peZDq23SwEgIOylFC7MZ9Ocx7JMxLqx39KhT3
mJeLvyWRMJr4MeJLiNPvmK1BSjIacZQSW7Nx+g7HYbs6MRz9qh1X8qt3P05IdDaChFGHamzn7u4l
HqUG3Itd7cfdtZ4YWCFpGOd66V9aWE5u9bqzdWYrtgKmm7XW8U27NePODvaCdeB2afL749SNvj+H
0ZWDQ8OIkq2TIOZSfuQpzEYR3ZRWiFtAvSdSpMn/IxprArEYUXNGRVEURVEURVEURVEURVEURVEU
u0in05XnIRdenZ2dND4+Htgzkg8fPqTNmzfTmjVr6Pz58zQ3N8fyeUzT6B+wBRCPxyPJZBIHDx5E
qVQCgMjZs2dx7dq1QI739etXmpmZwdjYGCYmJpDJZJBIJEynQeFMOp2mWCxGy/0cJKlUinp7e3UE
dUFH0CrGxsZQuaynUimsXr0aADDfqASA5qcDC9sqPw8MDNCGDRsoGo3S58+fPTdbT0+P6fAVzqTT
aXIcx3UOWigUqKenhwYHB6lYLNLNmzfJcRwaHBwkAHj37h3t2rWLZmZmKJFI0P379z01aH9/P335
8kVHUBfC/Ot27Dl06BCGh4cjAJDNZtHd3Q0AWLt2bSQWi1Eul8OxY8dw+vRp7N+/H52dnQCA169f
o6+vD5s2bfL8ONzw8DCNj49j27Zt+iidC3qJ98CbN2/w7NkzXL9+PeI4/zu3y+UyCoWC5/ebnJyk
Dx8+4PLly9qcy6ANOk8mk8GPHz9QLBb/71Kbz+fp+/fviMfj6OjoiOTzecrlcshmswCAAwcO4NWr
V5idnaVLly5RMplc8XI9NTVFIyMj6O/vx6NHj+jevXt6iVfcqb4P6rZyX7pIcls0Xb16ldavX0+H
Dx+m379/EwBcvHjR9V5qNpul7du3L7rv+uDBA21QRVEURVEURVEURVEURVEURVEURamb/wC9mrhl
Kny7SAAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAAQhkF
HgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS2MjLVNrCwMjAAAEGq
BRJxCL3CAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_03.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_04.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_05.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_06.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_07.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP4AAAEOCAYAAACpc6r8AAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAHAAAADwBAt5q5AAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAESAAABIwBC0Ah7
AAANrUlEQVR42u3dTWicVRfA8TPt2BQNuhHTpEiRKhaxKS60KjhFEReCutC14sKVilJw40LBfWuL
7lyolG4EFTd15UDdqAVtUAR3ViSkqUWJ2CGTttx38TpxOp3JPN/3nHv+P8iiX8k5557z3Ps8M0lF
AAAAAAAAAAAAAAAAAABAc1qxA0AlQsNfj74xjgW0Y6vhbnodNcWCAlgkncYNlpW1shy7GyyIDqPD
ktq6pJ6fOSxAHN4HgVNBZBS7OcPNTt2vRW0aRpHrRUPnR80aQGHrMWhe6lsOF4GaUMzq0KT14mIK
VYI0/wYaz6h3Bbh6FsPuHh9rgEax4+jDmqA2NJd+rBEqQzPZw3qhMAbeNtYPudEw6eACgKloknSx
rrgOA+8D64xNNII/XAAcY/HB+jvDgmOAXnCChcYoTn8JY3ExDT2SGBYTWdEriWAhkRc7v2EsHsqi
f4xhwVAVeskIFgpVo6eUY4FQF3pLKRYGdeO5kTIsBppEvynAIiAG+i4iio+Y6L8IKDo0oA8bwgMW
aEM/NoAiQyP6siYUFtrRozWgqLCAPq0IhYQ19GwFKCIsom9LoHiwit4tiMLBOno4JwqGVNDLGVEo
pIaezoAi5dDtdgfvZNz86HQ6YdzvD/4sdsxOUfctUJwCer1eOHbsWBCRsGfPnrC2thZERC5duhSO
HDkSRCTs3bs3/P777+HKlSvUOB41td8WO4AhQURasYOw6MYbb2wtLi6KiMiePXvklltuaYmI3HTT
Ta377rtPRER2794tt99+e6vdblNjqBl8hh4eDHo8+s6vYfAZ+gq0WpQQ2WkYfFRg586dIiLS6/Vi
h4LpWqJg14/JdfJVWl1dDe12O9xwww3h22+/Df/880/44osvwv79+3mar1PU9Yi543PEr9Dc3Fzr
ww8/lIWFBXnkkUfk4MGD8t1338nhw4djh4bxXO767hKOZfB6Pju+WlHWhXt8wKEYg88RvyGXLl0K
S0tLIiKyvLwsy8vLvIFHHzdHfhdJxsZbds1Jdl2STQyoSGMzwj0+gFqx4wPTJTUnSSUD1CipWUkq
GaBmScxLEkkADTM9N6aDByKqdXZ4qg+gUuz2QDm1zRA7PoDKsNsD1ahlltjxAVSGHR+ojol5MhEk
YIiJmTIRJGCM6rlSHRxgXGXzxcM9AKWw2wP1YscHoAM7PlA/VXOmKhggYapmTVUwQOJUzJuKIABH
Ss8cD/cAFMKODzSv1Nyx4wPIjd0eiCPq7DH4QDyF54+jPoBc2O2BuNjxATSDHR+Ir9AcsuMDyIzd
HtCBHR9ANgw+gMw46gN6NDKPDD2gS+6Z5KgPOMTgAw4x+AAy4R4f0CfXXLLjA5iK3R7QiR0fJrGp
NKgdOwC4kGWoWxn+Xit2Iqlg8OPKs8tZa/rh3LLGPu3vhZx/HxMw+M0ZN+R5Grfsv286xzpiG/2c
dX+9ZOUtVijwbzyruzG17ICDOGL2hoYYYss8n+z41WtyF5q0AzbR/Np220EM2uJKAk9eJwuipz51
x6IpV8sx1pGzrU9smOYGqzo2zbmmFHOZXG19YqOs1KOK5rc8QJZjz5unjU9qlNVGKhqzxVxTzqPR
/FIvWlbW65AnfqsXOG85DeeWCU/1s0npSfHoO+Sm5WM932n5YwrPxUo197DF76ea87TcLeOoT96F
80s939FcU8o3cy58d95kg6ZI7ag7anD0TWkA8uSOKbw1hsd8veU8nHsKOOqTa6F8veU9ynr+HPVL
8HC8n4Qn3k4w+NfyOPTDu733nZ8L3xgeCuIhxyz5eqtDKvlz1C/A424/CTsfNqXcCCnnViZnj3Wx
nDtv2cWW8tzLcxJyzuIV0HNeVeXssT5Wc+d1fMc51ZGzxzpZzL2Wo/7ggQ/HPvuKDj9r75Slq5+n
XJrI2WO9rOXOy3kAJvP6VN/jsbWKd+V5rFuSvA6+V2WH1sqRt2rJPd9i8H2o8j34SQ1AQnKti8fB
99q4VeXsdddPCg/3gGyS+v4Fjzu+V1X/jzoeT03J8Db4nhu2yryT2fm8ynvUT+q4U7e33npr8MMt
Jn788MMPburZ7XbH1qDT6YSt/ix23Pg/ywvRaOxXr14NFy9eDM8991wQkfDvhUD6/X44ffp0mJ2d
DZ999lndMU29+JT4yK3f74fjx48HEQl33nlnOH/+fBj+s2PHjgURCXv37g0rKyvaek1bPIVj4+Fe
jbZv39669dZbW/fcc881vz8zM9M6dOhQ69lnn5Vz5841EUqrho9CZmZmWvv37xcRkYWFBdm1a1dr
+M8WFxdFRGT37t0yPz+v7bZM64k39y2st3t8VT7++GNtjQ0nPA2+5wd7GncpGGO1iaLFPfyQb9u2
bWF2djbs27cvvPLKK+HChQtN3OOr+ryTHuSJjYd6GuPKHVORe3yt9znqvfnmm7K+vi5nzpyRRx99
VN5//33pdDrS6/Vc1rPT6YiMPDvodruxw3LB01E/una7LTt27Ni83XjyySfDqVOn5NNPP40dGpzh
qX5EgyfYv/32W91fSsVLeahFoWdX7PgRffPNNyIiMvpyXw3qeKjJ8BtWdMfnPj+jv/76K/z0008i
ItLr9WRjYyP8+uuv4cUXXwynT5+WgwcPylNPPVV3GGp2/H6/H5aWlkREZHl5WYbfwHP58uWJfwY9
rC1K4/FOesvuzMxMuPvuu8Mbb7wR1tbW3DzVT+Qtu+7j0VaA1OLVnjf1jK9wLNzj+6CpWaFAmcFP
7ueQJYyHe7gGL+cB2Wna6ErFwuCnj1dgcB1P9/heb02q/Am7wCZLDWUpVs15U8f4SsXCUR+wp/TJ
1dNR3ztNu5VFHm8Tp7LSVFbi1J67xzpqyllNLGoCSSxWjXlTvwTi4Kjvi5bmtYZj/hasNJWVOLXm
7rF+mnLWFIvOgBKJVVPe1C2ROKo86nt9g4w1WprYCno6A0tNZSlWLbl7q5mmfCuNpeo38PC+8HSx
82FLlgbfUqwx86ZOicXBy3k+cTKbjhNOAZaaylKsMXL3WB9NOdcSC9+kw+63FXa9RNV11OelPRu4
6F2Pvi3JWkNZi7fu3D3WQ1vO2uJJMnBLsTaRv7d6aMxXY0xJBm8p1jpz91YHjflqjCnpBKzFS/7p
5Vt7TDzVv57nB17e8vaWb+MsFthizFXl6yF3rTlqjctVQhZjrirPUv8rrnKa89Icm6uErMZdVX6p
5a85H82xuUzMatxV5ZVK/trz0B6fy8RSOvoWycVy/hZi1x6f+wQtNFGdsVvK3cpaWYiRRMVOQ9UV
s/b8tcc3Ll4XUknUQoPVGWMQXTXQFEuemF1JJWHNzdZkbDHroHkNpsUdRexvP0zpWyCHFzFmTrHj
GG3mOmJo4ms0IVr/ayhYSsM/nNNAU7kNvqa2Wk7a1bLEWebfahe177UUMMXhH85tWFV5Wt/1shxz
reWUJ/eouWkpbPRCNJxrFbzUKzWeej0Tiw9ngLzo8zEoClJGf09AYZAqensKCoTU0NMZUSikgl7O
iYLBOnq4IAoHy+jfEigerKFnK0IhYQn9WiGKCe3M9Cg/Vx+ACWauqnDDXE+y4wMww9wVFsmiFxtm
9cctIR30XyQMP2Kh7xRgEdAk+k0RFgNNoM8UYlFQF24rlWOBUCX6yRAWClWhl4zhSo2y6B/DWDzk
xaaRCBYSWdEniWH4MQ39kTAWF6PYFJxgoSFCH7jEovvG+jtHA/jjfr35Xzv/o/X/l0c1hoedNcY1
2P3TxbpiKi4A6WAtx+DIszWO/zZxrEdp7Bi2sF6oFA2lG+uDWtFgurAeBXD/Uxz3kXHx/KUEilYN
mrAZXGwrQvGqRWPWgwtrxShkfbgIlEP9akRBm0ETZ0OdGkJxm0dz/2f0abz3ejSGQsflrfG95asW
hddl3OvRVtcopVySw0LoN+nNKVrWbqs3z2iJESNYGLvyvlstz1rn+dz0kEEsmh8MMwAAAAAAAAAA
AAAANeh2u4MfN7X5MT8/H3755ZdafgTVn3/+Ofbrxa4D4M6JEyfCQw89FDY2NoKIyKuvvhoef/zx
Wobx7Nmz4YMPPgiXL18OIiJHjx4Nhw8fZvCBpnW73dDpdMKkX1fpypUr13zeAwcOhB9//JHBN2xb
7ABQ3M8//yyD4/3nn38uO3bsEBGRfy8AQUTCv7cFm783+PW7774bbr755nDvvfeGc+fObTnE7XZ7
8y28S0tLYfv27bK4uMjbeoGmdbvd0G63x97jr6+vhwMHDoSTJ0+Gfr8f3n777dBut8PJkyeDiMj3
338f7rrrrnD+/PnwzjvvhPfeey/z7v3666+H48ePs9sb144dAIp7+OGH5euvv26JiKysrMi+fftE
RGTnzp2tTqcTVldX5YknnpBnnnlGHnjgAZmfnxcRka+++kqefvpp2bVrV65de2NjI9xxxx1y9uxZ
ee2112KnjxIY/ISdOXNGPvnkE5mbm2sN3/9fvXpV1tfXc3++L7/8Uu6//3657bbbOOYbxz2+UcvL
y/LHH39Iv9+/7tjd6/XChQsX5LHHHpO5ublWr9cLq6ursrKyIiIiDz74oJw6dUr+/vvv8NJLL4UT
J05kOrp/9NFH8sILL8ROHfBp+HX8cU/yRx/ujXvY9/LLL4fZ2dlw6NChsLa2FkREnn/++YnvBbh4
8WJYWFgI4y40AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA2Mr/AIJFWA+qa2bhAAAALnpUWHRjcmVhdGUtZGF0ZQAA
eNozMjCw0DU00DWwCDEytjI2tzK21DawsDIwAABCGQUeAa7D0gAAAC56VFh0bW9kaWZ5LWRhdGUA
AHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrIyNLYyMtU2sLAyMAAAQaoFEnEIvcIAAAAASUVORK5CYII=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_08.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_09.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_10.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_11.png">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==
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_12.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_13.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_14.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_15.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_16.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANUAAACnCAYAAACGqhlJAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAGAAAAEQBfqnbDAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAADoAAAAvACntcVS
AAAJo0lEQVR42u3dy2sTXRgG8DefsYiIoCJV6k4ELYorpasIBS8oVMTbX1Aq+C+IBSliF9KFCILi
RiooZCukYMCFIBU33hZ1YbFWTaXBOliTNOH9Fu3UaZqmycyZOZf3+cGHn7W17/PMnEnmNLZEAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAALBSSvcAFuC636MzaEryCcItvl8qxMe50GvYfsSTVEiSjziNTkjTul5v0bQ6
r6q/xxmuBw4e8DCPOHHR0bvOvLqzI2BEzRaSKZKa0cQuTJxJKVdC2XygVM9uUxc2zdoym4O4eECi
ZOKQH2cK2+dfZmsAZw5AxHy4sEBkTObccOvO63oX1uaz5UrQypXbygOwDj9vMH+zLlzsoL4LUMDa
K5Zi0nuQnl8JlPgP1/2/5F4kZ49E+onjW6sH6f1Iz982lLWolR6kd2VkftNu/pjkbUZAdEadx6YM
4/rXndrpgEjeF36jwte26uDRZ1HUHnCfgfxEhBJ8KnuQ3qno/KLDB8TRg/RuReYXGbqBOHuQ3rG2
/Lr+sZy0l9gkLfjyJsk37lryJ/kJpR/gIFxY4ifiwoITRl8H6N7BDpwLFJLOHqQfA6fyOxUmAhN6
MGEG5EcQJUzpwJQ5dIq9g7i/k49J3xYMwGftxgUWkLkdmDpXkmLr4L8YB7b2agBgIlwJze/A9PmS
YE0H1gwaMxt6sGFG6/KrfooWfNon/YDZwP/uTJKfqivPH+eikgoXFrsYfWHBCbTIxh5snNn5/EYO
pYHNPdg8u5P5jRtIA9s7sH1+FZR0ENfXqQDEUvXzkHBjDi7RvmmBheROB67kiEJ7B9oHMIRLPbiU
xcr82gcwgGsduJYnDG0doPxFLvbgYqbE8ke5IZNePLhL26sssKjc7cDVXO1IvAOUvsjlHlzOZmR+
6YUTud+B6/laEaoDvKICQLF0iI/xb+BwJXO7A6P/SYTJwhSGonFhkSLUhSXMIxX84/rFBRfQEHBP
BaAZnu4sktSDpKxa8ksvmEheB9LyNtJWB3j6B6BYuzehuGqBVLFt2GBRyetAWt5G8PQPwBa4Yi2S
2IPEzInkl14skdwOpOYOarmDdm6+UCxIp3yzQsmiWlhY4M+fP/OePXuYiPjmzZtcrVa5Uqnwp0+f
uKuri4mIh4aG+NevX0xEND09vfz24eFh9jwPP+UdualcLvPly5d58+bNfPv2bZ6enl4+j4aHh3nb
tm1MRJzP51XMH0sHSv/STCbTMHC7b0+YkSeX1NxXrlxhIuJcLtdwvo8fP3I6nU58UeEFtWCld+/e
8aFDh+jUqVN08uTJhk/Luru7U0eOHEn8goAtdbDS48ePiYjozJkzTd/v9evXqd7e3kRfaY9FBVZ6
+/YtERHt3btX9yirYPcPoHVm7v75sFFhFeNy9/f3MxHxw4cPk5qt5c+Dp39gpb6+PiIiyuVyukdZ
BYsKrHT69GnKZDKUzWbp1atXDR9FpqamuKuri4vFYqKPtIkvqoWFBf7y5QtPTk4SEdHPnz+X/6xS
qXCxWCQiom/fvi2/vVqtsud5RET0/v17+vv3r3FPRyBZGzZsSD158oT2799Px48fp5GREf769SvX
ajUulUo8MTHB586do2vXrtH27dsT3f3DRgVA68zeqLCU1A6k5g7CK9VjJK0DaXnXgt0/AIXa+v6H
WFQAimFRASgW9gcUSCelA3zL5xDCLCrpRUtZUMGskjLXS+R8l1ywtPySsjaDb/2cACkdSMnZTNsd
YKMCQDEsKgDFwt6E4WkBuM5fG4n94DssKvc7cD1fK/DT6QFsJ/1K5nJ+l7O1I/EeULy7Hbiaqx2h
O1DxzTSlHwCX8kt/tYwSUUtMbGfEUH5+lxaWdInv+tXDyeReB67lCSNSB9j9AzCQ9CubS/ldyhKF
9h60D2AAVzpwJUcUkTtQdSOGgwG2ql8Dxmy+YVHZ34Ht86tgXAfGDYT8ImZXycgejBwK+Z2bOQ7G
9mDsYAmyrQPb5o2D0g7iuCHDqwzABsFz35jNiWakLygb8tswYxKs6cGaQWNkegemz5cE6zqwbmBB
+U2eLUnW9WDdwDEwsQMTZ9LB2h6sHVwh0zowbR4dYu0giR2P4M4KDmiyjH0Jjmax9pBUwdIPJi4s
+jh9YZF+MunML717n5M9OBnK8PzSO/c53YPT4QzLL71rn4geRIRcR9wdoGNNHei8Yau/YcRJAGGt
dR47tSnRKukLKY780jv1ie5BdHjF+aV36UMPhBJU5JfeoQ89BEgvI0p+6d35jOjBtJs4vxRsYEAj
zTYkmv05EBZSK/mld+RDD21gkl0YN3m75F6C0ENIkk+iYHbJPdRDFwpIL1F6fh96iIG0UuvzSspe
z5pjb+tuyVq7PVaUHhBmN0vaTpd1ea0ZdA3WFa4wj+QLi9GsG3gNwRPJtkxRZ7c5u5NZrB28CRsO
TFwz2pC92cw2zb0m6wOsw5QDlvQcpuS2db5InAqzDt33GiYt6Li7aLbBoruP2DkbrA2qTzDTO10r
b9w/VdP0XpQRExTWperignMKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAmuPgf+l0mrPZbGyvu6tUKnz37l2+ePFi
w88xOzvLAwMDvHPnTh4cHNT9WkiA9k1NTTER8Z8/f5iIKJvNcjqdju1kHh8f587OTs5kMqs+R7FY
5AMHDvDAwAB/+PCBK5UKFhVYi9f5vVK5XK7horp06RLfunULCykB/+keQAL/Kd/SIxURES2d+ExE
nM/nOfg2//cjIyO8detWPnjwIE9OTra0IDZu3LjqbRMTE/zy5Ut68eIFpVIpzmQy7HkeFhhYy3/K
t+KeqlQq8eHDh3l0dJTL5TIPDg5yOp3m0dFRJiJ68+YN79u3j3/8+ME3btzgO3futLQI8vn8qkeq
e/fu8YULF3h2dpY9z+Oenh4eGhrCoopJWvcAElSr1dTSr3T+/HkiItq0aVMqk8lwoVCgEydO0Nmz
Z+no0aO0e/duIiJ6/vw59fX10a5duyL/U4pCoUDd3d20Y8eOFBHR9evXuVKp6K7FWVhUmo2Pj9PT
p0+ps7MzFXyEqdVqVCqVlHyOWq2mO6YouKeK0dLu3/KvQfPz8zwzM0O9vb3U2dmZmp+f50KhQN+/
fyciop6eHnr27Bn9/v2b+/v7+dGjRy09XZuZmaG5uTkql8vL79/R0UFjY2PkeR57nsdjY2PU0dGh
ux6AUIJfp1qhfqOi0cbF1atXecuWLXzs2DGem5tjIqL79+/zgwcPGi6wpY9jIlpxX+V53oq/HxsV
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJCs/wHgks8S0xgcEQAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1
NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAAQhkFHgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQ
NTTQNbAIMTKyMjS2MjLVNrCwMjAAAEGqBRJxCL3CAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_17.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_18.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_19.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOUAAACiCAYAAAC+lArCAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAALAAAABADUgYMJAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAEAAAAArQCoDHQZ
AAAKwElEQVR42u3dS0iUXRgH8OdNHQdi0sgIjfKyychdGzEahELshgVt2giFuOhComSEYC4kyoiK
yiBatSoMWiiaQoGj1CIXgZFCkVOkZaUFY14mh+db1MiMM37O5Zz3Pe+c/w8Cmy5zzjPnP885rzMj
EQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqMOwegAK45CvUScxUNMY6FoYjuHvGEn8fR2hpoLoMOloD76MeZt1
PypATSVK1Qmqsk1SZRypNBdVxiFNKk1K9QdL9fHZccyqjy8hdp+IXR8Ulcet8thScdwR7Dj45ecM
O85BxbmkzKJOsbkojym2q3Z2ZOXcUrWuqTovZehSXDPnqcui1WGOptJl4Zg5Z9QUEoIiyqkBaooa
JARFCyeiHliM4VCLOKBY0SVTF9Q0OjxRrQIFWl28NUJNY4MaLYOFE7/Vaoaaxg81C4FCJGa1UEL8
UDdCEZLFMd4GsdO6flpPXiD2eDzBWqKmYmi3ldVuwiZATeWwpK5rLJosXiQsSEiXDPsahNBinWLR
CPQvhOzxeDj0a6vHlYJMramZnZJJk2ceM3g8Hna73eTxeEJvo3+3IZg2ZlZIEEiBogUyVPDP3G43
ai6OaWvYjDtBIAVaLZBBCKY00tez7AcMgRQo1kAGud1uItRfNOlrWuaZEoG02L/w4nwplkGSa2rV
t0QgTvF2yeX/1urxpxipwZT1AbrokGJxImEMha2sFFLWOjolgGJEhxJdUjCRW09sY4WTso0VHSCE
UqBkzpHRYAsrhfA1L/I/QyDFS/osuRyCKYXQtY8zpaKw1dSXqHSjS4onvEsGoVtKISwD6JQKMqNL
ohMLJ+yij4hko0uKJ61LBqFbSiEkC+iUikEHszUh3TLZVKNLiie9SwahW0qRdCaS6ZQIpGDokikh
6W6ZTKgQSvFM65JB6JZSJJUNnCkBFJNoKNElBbNq64r3XEqR1BYWnVIRIl/jCvaGUAIoJpFQYusq
mNVXXbGFlSLhLSw6pQKwdYVQCCWAPAl1S4QSQDHxhhLnScGsPk+GjIMI50oloFNaDOdJWA6hBFAM
QgmgmHhCifNkisO5Uoq4r8CiU1pIlYs8oBaE0kK4yAPRaBdKn8/H586d4y1btnBaWhoXFhZya2sr
//z5k+vq6ri6uhrdy0ItLS1Mf7d7S7/S09O5rKyMu7u7tXhstAtlVVUVGYZB/f39NDs7SwMDA7R2
7VravHkz3bhxg8rLy60eotaampqos7OTcnJyaGJighYWFmhmZoZu3bpFN2/epPb29pQPZrrVAzDT
69ev+fjx49TW1ma0tbWF/dm9e/e4trYWobRYRkaG8fTpUz5w4ADl5eWFXVj8/v07b9++3eohSqdV
p1y/fj29f/+eXr16FfFsW1JSQlu3bqWioiJcYbZYV1cXHTp0KOJ2wzDoz58/Vg9POq1CmZ+fb3R0
dNCJEyfo7t27YcEsKyszPn36hEAq4NmzZ1RRURFxe1dXFx07dszq4UmnVSiJiCorK42hoSGam5uj
gwcPstfrTfkzip2Mjo7y4uIieb1emp+fZyKi6elpvn79Ot+/f58uX75s9RCl0y6URESZmZlGfX29
ceHCBdq3bx89ePAAwVRET08Pbdu2jU6ePEnZ2dmUlZXFeXl59O7dO+rp6aHs7OyU381oE8qHDx9y
ZWVlWPh27dplDAwMUH9/P125cgXBVEB3dzc1NTXR4OCgMT8/b4yOjtL09DS1t7cbLpfLroGM61U9
2lx9HR4epsXFxYjbc3JyjLdv33Jtba3VQ9TezMwMFxQU0M6dO5duy83NtWsQQ8X1ElVtOuXw8DC9
ePGCxsfHI56xBgcHqaSkxOohaq+3t5d2795NDocjFYKYMK1COTs7S3v27KHe3l7+/fs3+3w+fvz4
MV+9epUaGxutHqLWPn78yBcvXqT8/Hyam5vT+iihxfbV5/NxYWEhjY+Pk8fjoZaWFhoaGqKsrCyq
qKignp4efH/SQo2NjZyfn09ERG/evKG+vj6rh2SpeBYi3rolnuk/O2Q1+NkiUuBMCWBnCCWAYhBK
AMUglBbyeDzBMxzAEoTSQm63GxdUIEI8oUz6x0aD2nDlVQ3olAByxf2tRIQSQDEIJYBi4g0lzpXi
GSpcgcV5Uh3olADyJPTSVIQSQDEIpQLwIgIIlUgoca4UzOoXEeA8qRZ0SgA5En6rI0KpCGxhISjR
UGILK5hVW1hsXdWDTgkgXlKf0oFQqsXUFxKgS6opmVBiCwsQKenPskq2UyKYgpl1wQddUgohHy6H
7atirP6eJVgPoQRQjKhnZXwmrHjSPhMWW1cphGUAnVJReDGBvkQ+W6Jbiie8W6JLSiF07YvslLgS
K57Q71sikPaA7StAcoTvEGU8a2IbK17S21h0SSmkrHV0SntQ4nN8wBwyQomzpWLQJaWQtiOU+UBh
Gyte3NtYBFIKqWtb9oOFYIoXczARSCmkr2nZZ0psZcWL6XyJQNoXLvQAxM6UnZ9Zz6TYxoq34jYW
XVIK09awmQ8cgileRDARSClSfu3ijCmQx+Nh+ltT1FUOLeqqxSRNhlDKoVVNtZqsCRBK8bSsp5aT
loBX+BoSp3Ud8QyfuJVqh5omDrX7B4WIXyw1Q03jg3UYBQoSm3jqhJrGBnX6HyjOyhJ9JkcH+H+o
TQywiCKJqAdqGg7rLAEomvgaoKaogRC6FlDmvHVdmDrOWRqdFpGZc0VNFWS3F9kGC2u3cas8t9DF
mmp1teV6sdVgQ6TKQlJpHiqNRet52HLQy9jtQbDDeO0wxpXGa5cxr8jWg19G5QdG5bHZddwqjy0p
KTORZVR4wFQYQ6rNR4UxSJeSk4pipStvIuYv8/9Wmex5R/v/U72m+kxyBSIvketcx1CoKQAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAADYSHNzc+jP/WAiYrfbzT6fT9obcKempri+vp4vXboUdh+jo6Ocm5u7NI6Ghgbb
vAkYQJhAIMA1NTV8/vx5DgQC7PP5uLS0lFtbW6UF4vbt27xu3Tr+94SwZO/evXzmzBkm+hvQDRs2
8ODgIIKpAPzQWBOlpaUZeXl5lJmZSWlpaYbL5TIqKirI7/dLu8/Tp08bp06dirjd7/fTkSNHiIio
uLjY2LFjh9RxQOwQSgv09fWRz+djn8/HfX195HA4gn8U7cfaLf1+YWGBq6ur2el0clVVFfv9/pg6
W0ZGRkzjWrMGy0EFeBQsMDQ0RC6Xi1wuFzkcDjp79iwREU1OThIR0fj4OE1OTvLRo0c5+Hsiojt3
7tDc3Bx9+/aN/H4/jYyMJDwGh8NBT548ISKisbEx/vr1K23cuNHq0gCYr7m5OeJ8tww/evSIy8rK
uLOzM6xr7t+/P3hb0vcZvNDjdDq5oaGBi4qKeHFxEWdKBaRbPQCI5PV66fnz5+R0Og0KCWUgEKD5
+Xkh91FcXLz0fsWCggKuq6uj9PR0vIdRAdi+migQCPCXL19oYmKCAoFARFcaGxtjIqLDhw+T0+k0
Pnz4wEREnz9/ZiKi0tJS6ujooEAgwMXFxez1elftbIFAgH/8+EFTU1Nh9+n3+3lkZITr6ur45cuX
FO1iEEDKC/0+5Qpb2OUXesJ+/+vXL3a73bxp0yauqalZ+velpaUc732Wl5dzQUEBX7t2jaM9QQAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAR0X/meUHApbMg8AAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1
NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAAQhkFHgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQ
NTTQNbAIMTKyMjS2MjLVNrCwMjAAAEGqBRJxCL3CAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_20.png">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=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_21.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPQAAACUCAYAAACk2wSkAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAJAAAADgBjpsqIAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAEDAAAArAA3gzf2
AAAJlElEQVR42u3dTUhUbRQH8DNvWkElBUKZVCgMGFkSRWWYhVS2iCRoEUJCRLmoRQgtIjCQPoig
hBZBSItMjIjciUZZ2QdShEEaEqYmDX6kWFqDWsN5F6WZjuXo3HvPeZ7/D1qY6ZzzP/e595nrOBEB
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACA2XxeFwAQAY7i9zLy2DeyqTAiPRBsyUWycDOL5lzGf38jZm5EE+NM
tngj6TUa3wMiNzZ3t7P28rGjRm3hvzh9Fv/X42nPTwKJC0ntnNUUOo6Ug0BKHRqNZCc9Ny11qsQU
3RsjttQmidactNYtDpOuMDXV6jYTchE9X8nbCO1bHWzHf9M+S1t6cozos6DFvaB3O3ucNpPDMbUv
9Gv2cTttNgRiy+Bt6BF9T8KWg3x8zyaycZbIYFzztjJt8Cb1MlNWZmFl02GYkIMJPUSbVZlY1ewU
aM5Dc+1OM20XNmmTMJHGXDTW7AVjczK2sSjRlI+mWiUwLi/jGnKIhpw01CiNUZkZ1YwLJOcluTbp
jMjOiCY8IDE3iTVppDZHtYULIS0/afVopTJHlUULJCVHKXWYQlWeqooVTkKWEmowkYpcVRSpjJeZ
Yp7Oimq+/3ndDUyJj7CwwAM46Jzldr6YpztE5iyyKMO4mTHm6R6RWYssykBu5Yx5uktU3qKKsYDT
eWOe7hOTuZhCLONk7pipN2acO+5yw3hMeGtaa+FM7h2nssdMveVp/hi+t6KdP+Ypw7TngC03ABAR
zuZSRGsOmKccuEIDGGTaL/Wd7oLGnVAAg2B7JstM54F5yuPaTDB8ebCgzRTxXPAcGsAgWNBmwO9L
AxFhQQNucBoFCxpALsd3XtjWyTad+WCmskU0H1yhAQyCBQ1gECsW9MDAAJ84cYKXLVvGs2bN4qSk
JD5z5gz39fXx8ePHOS8vD9tOpR49ejTyfzCP/vH5fOz3+7m4uJh//Phh1WytWNA5OTnk8/no8ePH
FAwG6cmTJzRv3jxKTEyk4uJi2rZtm9clekX9He4tW7ZQa2srLVy4kB4+fEjBYJCGh4epqqqK2tvb
KTc31+sSRVN3tnv9+jWvXbs2bN3Xrl1jIuKWlhZ1fU0i0j6M6Lu/v5/9fn/YXlatWsUNDQ2a+3Ts
ppjKs/miRYuoubmZXr58OSGY1NRUWr58OSUnJ6vrC367d+8eZWdnh/2cz+ej79+/e12iSGrPclVV
Vbx69Wq+evWq2h6myMor9MGDB7m6unpCLy0tLZyamsqhUEhzn47VrjkUGhoa4kuXLvHu3bu5ra1N
dS9/YeWCTkxM5Pv373N/fz8TEQ0ODvLdu3d5/fr1XF9fr71HLOi/efbsGa9cuZJv3LhhRD/jWLeg
6+vrec2aNbx3716Oi4vjBQsWcGxsLGdnZ3Nzc7P6/n5xpA914dy6dYt37do1oe6enh4+dOgQX7hw
QV1P/2Ddgj579iyfP39+tI/e3l7u6+tT39c4WNBERKdOneLt27eHrfvt27eckZGhrqcpiKQn9f1n
ZGRwXV2d+j7+Ai/9HPHmzRt6/vw5BQKBCaE8ffqUUlNTvS4RZqCzs5Pfv39P69at87oUldSdBZOS
kpiIOCUlhaurq/nbt288MDDAd+7cYb/fb9LPn0dYs+X+/PkzHzhwgDdu3GjiFnss3BQj+vlyz/j4
eA4EAlxeXs7p6ekcGxvL8fHxnJuba9INk7GsWNCVlZUTXu7Z3d2tspcpwIK2mBUL2jJ4Dg1gKyxo
u+G9yAwTyYLG8AGEwxUawCBY0AAGwYIGkCviX1nGggawGG6KyTWT2WCuMjn+f1vhTjeAYNhyA8jk
2lt+4QotTzRmgrnKMq154AoNADibC4MrtFmmPQtcoWEEbngaAAtaP5Xvlw7y4GwuQzTngJl6b0Yz
wBUaxsK223IYvrecyB8z9Y7n2XtegOWcyh9zdZ+YzMUUYhknc8dM3ReVzPEcGsLBc2nLYfjucitv
zNUd4nIWV5DB3M4as3VWVPON1pYbWzQAA2FRO8urfDFXZ0Q9V9wUA/CGmpfs4mzuDK9z9frxTaMq
T1XFKiAlTyl1aKcyR5VFCyQtR2n1aKM2P7WFCyI1Q6l1Sac+N/UNeExyfpJrk8iYvIxpxGUactNQ
owRG5mRkUw7QlpO2et1mbD7GNhZlGnPSWLMbjM/F+AZnSHM+rLz+aLIqC2sajYApB4AJPcyUKbNE
09NkWg42z9bWvkebtzoAw/u3ab429fpPtgZhQ982HOg29Bgxm0KxqdexPZvGxjlGzOSAbD8ATOrf
lD5cYdLgx/YEP2mdL5OC2iX/gvVIcJJrtKEHp4xdGJLzUTVDDUWqClRxzV6RuLAl1jQlmoqVHrL0
+jQYv511M0cj5qe1cAnhe3nw2SLc89WZ5jzZc2Aj5mdCE24uLCxi7830ppTRMzOxuX8N3DfNr/vb
1wKIYOMBavSWCwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAiV1NTM/atbpiIOCEhgZuamhx765vr16/z
0qVLec6cObx//37++vXr6GP19vZyQUEBnzt3TvRb78BP/3ldAPwpKyvLV1paSunp6TQ8PExE5Nu3
bx8dO3bMkcdrb2/nzs5OamxspHfv3lEgEKCioqLRz5eXl1NJSQkNDg56HQ2ATjU1NZyZmcmTfeyk
iooK3rFjxx+PdfLkSS4sLMQVWgFcoYVqbGykkW12RUUFzZ49m4iIfi1sJiL+tT0f/buRjy9fvsxx
cXGcmprKbW1tES/EtLS0Pz6OjY31Og4AvWpqajgmJibsc+jBwUFOS0vjsrIyHhoa4tOnT3NMTAyX
lZUxEdGrV6/Y7/dzZ2cnFxUV8ZUrVyJa0Pn5+fzhw4c/vqawsBBXaCVivC4Awtu8eTPV1tb6iIg6
OjooJSWFiIjmzp3ry8zM5K6uLtq5cyfl5OTQhg0bKCEhgYiIHjx4QHv27KElS5ZE/IYNtbW13NTU
RCtWrMCbPSiFLbdSL168oNu3b1NBQYEvJub3eTkUCk3rBlZrays3NDTQkSNHsJgVw4IWKBAI0KdP
n2hoaGjCNjcYDHJ3dzdlZWXR4sWLfcFgkLu6uqijo4OIiDZt2kSVlZXU39/Phw8f5tLS0n9ulT9+
/Mh1dXWUn59PN2/e5IsXL45+TSgU4p6eHurt7aVQKIRtN0Akxv4cOtyd7fE3xcLdJDt69CjPnz+f
t27dyl++fGEiory8vLA/y+7o6ODk5OQ/fu5dUlIy+u9+PXdmIsLzaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AADP/Q+XUNwkyWY3vgAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2
sLAyMAAAQhkFHgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS2MjLV
NrCwMjAAAEGqBRJxCL3CAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_22.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_23.png">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=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_25.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_26.png">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==
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_27.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_28.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_29.png">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=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_30.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_31.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXAAAAC4CAYAAAD61bdSAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAPAAAABwBkPZLcAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAGKAAAAyQAWtu0E
AAAPE0lEQVR42u3dbWiV9RvA8eu4h1yWG2YmC4YRknOzCOlFD0xbaA97UZMKiTKIHKMCxaCCYPUm
ehFRkQa9KSt7UfSAhB6lmFRqJqI0i6yBbEUrTVezuZ3tbFz/F+6c/+bOzs7Tfd+/h+8HBno8nvt3
Xdfvvs7v/M59zkQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQWSzqAVhCA3xsagCbcW5EiARNl2lCBpmn
sI8HFMqEcyPoY1qFREyfJCbkxMQxwT+mzsPJ4zJlTJHwNXjbJoBt44W9bJtrpj7JhMKnYG2bmK7H
AXO4NKdSsdgeR058CNLlgrocG4Ln8vxx6UlpRi4G5uNLKh9jRmG8aGzEbCeVYC9rsgE5wEx8nxu+
x28sCjMdOUEKc2Eq8mEQipEdufEX50Z25CdCJD935Mov1Ds/5CpkJLww5M191LgwPOmFgCQXjxy6
ibqWBjkMCIktLfLpDmpZWjwZlhDJDA65tRv1Cxa5LRIJDAd5tg/NOxzkuABMzvCRc3tQp3BxbuSJ
ZEWDvJuPGkWDJp4jkhQt8m8uahM9ajADnuHMQS3MQz3MQS0yIClmoYmbgzqYh5pMoFGYjdpEh3PD
bNSHBFiBGkWDvJvP6xp5HbxlqFW4yLc9vKuVdwE7groFjxzbKZK6zYk6agBwQEw8efL1IkiHUb/g
kFv7OV1Dp4PzCHUsPXLqDidr6WRQHqOepUMu3eJcPZ0LCCJCXUuFPLrHmZo6Ewgyor7FIX/ucqK2
TgSBGVHfwpE791ldY6sHj5xR5/yRMz9YW2drB46CUO/8kC9/WFlrKweNglHv3JEr/1hVc6sGi5Kh
7rMjR36ypu7WDBSBoP7ZkR9/lbz2fBcKEB6VC9+ZARiJ1QVEmAczIS8weg4YPTiEirkwFflAipFz
wchBITLMh/8jF5isZPOBPXAACJdx3x1u1GBgDOYFOUBmJZkXrMABIHzGrMKNGASM5fv88D1+zMyI
uWHEIGA0X+eIr3Ejd0XNkWK3UPhgAgBEhD1wIBgsbmA0Xh4iH77NF9/iReEKniuswAHAUjRwoPTY
PoHxeImIfPkyZ3yJE6UT6pxhgqIQPswbH2JE6RU0b9hCAQBL0cABIHqhfbSel4gohsvzx+XYELy8
5w8rcACwFA0cACxVHvUAQjbbSxSu3QUQldQ+eM59KN8GbtsHFDI17FiW+2qO90Xh8p6kADJzcQU+
uQnn0yQy3bfQxwKAwLnSwINqtJMfSzPcBqTwqgLGM/EyqbDHlGmrBflxMX8uxoRo5DyXbF2BR7m1
kToe2ysAImVrAxeJvmlmauQAEBqbGripK97JH4E1aVwAkBb1SjPq49s+PtO4li/X4kF0cp5LtnwS
04Z3+FMrcU5kAKGwoYHb0LxTYhLit4oB8JvpDdym5g0AxoriemvbuRBDUFzKjUuxIHrW74Gz8gaA
WZjYwF1q3lwrDiAwJjZwABYYGxvTsrKy1JVX6Z9Fixbppk2btL+/f8aFS0dHh3Z0dLCwKZJpDdyl
1TfgtPLy8tjff/8tq1evlpdeekkGBgYkmUzKjz/+KA0NDdLc3Cz//PMPTTpAJjVwl5u3sZcWvvji
i9NWUOXl5XrLLbfo7t27jRwzzLFgwYJYIpGQhx56SKqrq2MVFRWxRYsWxdra2mK33nqrfPjhh1EP
0WkmNXBE4Pnnn5cvvvhCFi5cKH19fTIyMiKDg4Py5ptvyhtvvCFvvfUWTRwzOnXqlA4NDck111wz
bfEVi8UkmUxGPUSn0cDDY+QqvKKiIlZRUSEtLS1SW1sbu+SSS2Jz586NrVy5MrZjxw7p6OiIeogw
2J49e6SlpWXa7aOjo/r1119La2tr1EPEhCCbj3GNLeI4L97WyHr7qVOn9OGHH9bq6mq9/PLL9fHH
H9ehoaGcc/rUU0/pJ598Mu3+Z86c0erq6qBq41LNXYolL+vXr9eXX35ZT58+rSIi4+PjeujQIV2z
Zo2+++67KnLhDUuZPncz/vDGpogENJ9o4CHFeuTIkfSEPnbsmGa7fWhoSBsaGnTFihXa19enu3bt
0jlz5uhjjz2Wc07r6+v13Llz0+6/fft2bW9vp4H7Gc+sxsbGtK6uTtvb27W2tlarqqq0qqpK6+vr
9csvv8yaD65CyYoGbrBZYx0bG0s36vHx8fT9J/485fa3335bRUQ/+OCD9P1uvPFGLSsr01yuADhx
4oQuXbpUu7q6NJFIqIhIf3+/vvbaa3rbbbfpv//+SwP3M55ZHThwQO+888503IODg/rXX3/llAca
eFZWfRIzlKtP9u3bp6tXr9ZLL71Uq6qqtKWlRb/55hvt6enR+fPn68mTJ2dKWuiTrLy8PJ2PsrKy
rH/et2+fiIg88sgjqbHqsWPHZHx8XH755ZdZjxWPx+W6666TJ554QmpqaqS6ulpra2ulu7tb4vG4
1NTUuHplEIoUj8fl9ttvT//9sssuiy1evJj5YihrV2JfffWVNjY26p49e3RgYEDPnz+v+/fv1+bm
ZhURrauryzaGIMaXy2POtl8oIiJ33HGHioju2rWroHGuWbNGv/vuu/T//fPPP6fsn3d2dua0d9nU
1JTv8V1bfbkWz6xWrFihP/zwQ0FxswLPKrC8RNXMinLffffpzp07px1nZGRElyxZohs2bDC5gWe9
fd26dSoi+txzz+U9zsHBQV24cKGOjo5GcSK5dvK6Fs+MEomEbtu2TSsrK7W3t3fKNl+uaOBZWdPA
Qylge3u7Pvjgg5pMJqcdb+3atfrOO+8Y1cAnGuq0PfBMt7/++usqIjp37lz97LPPNJlM6sDAgC5d
ulTPnj2b9Tiffvqptra20ryJKWcTr86m/Hz88cdexB4iGvhk//33n27cuFGbm5u1p6fHhJf6WR/z
4MGD6ZPj6NGj6ftObHVMuf3cuXN67bXXTjmhYrGYvvrqq1mP0dvbq42Njbp582YdHh7mq4KJCeag
gWdy/Phxveeee3Tiyo2ZxpPrT5Bx53Ud+O+//66tra1aVVWltbW1unXr1qyP/8wzz0x5nOXLl9PA
iQlmCHQeWd3ARS7se7e1teldd92V6yVP1r55azAXY3cxJoSPBj7ZsmXL9NChQ9OOs3PnTm1qakp/
giyCMfp8wrsau6txITx5zSETrgMPzPDwsHZ3d8vY2Ni0f7v33ntjixcvlq6urqiHCQChKeUqI9AV
y8Qbfbp58+Zpx0kmk7pkyRLt6+tjBR4ul+N2OTaEI/A5ZE0Df++999Jv1D377LPa29uryWRSu7u7
df369bplyxb2wMPnctwux4bg5T1/nN5COX78uHR0dMjJkyfl/PnzctNNN8m8efPk/vvvl1WrVskr
r7ySy8Pw0WAAzrBmBW44X2N3PW7X40NwQlmBG/mLCWAFl39tHhA6p7dQDEYjAzBZQT2BBg4AHirV
NoqP2zE+xuxT3L7EidIpaM6wAkdY2DYCDMIKnHiJm3hRvILnSjErcK5GAQCLsQonVmImZhQu8nlS
igFEHkRIfImTuP2OG7krao7wJiaCxpuXQEBMaeDspwPwjTGLG7ZRiI+YMyMHyKQk88KUFbgIq3AA
iAxXpPgVE3HnjjzgYkbOCbZS3I+HuAtDPpBSsrlg0hZKClsp9jPmzRkAueOXPbgXA3GXBjmBiAXz
gCZu/9iJOzjkx18lr72JWyiT2bqdwhYCAGuVuuna1MRtGiuxh48c+cm6uvvWxNWCMQYdP3JDrvxj
Xc2DGLCpSfC9eadygNyRL39YW+ugmrhJCTFpLFEhB/kjZ36wvs5BBRB1Ykx7IokKOSgO+XNX4LUt
jzrCIky+QiXMKz6iOCYARCboZyKV4FfErLinIx/FI4ducrKuYQRVqmauJXws15CP0iOn7gitljZv
ocxk8tZGMYlkiwQALsJKw27ULzjk1n5e1NCLIB1E3YJHju0USd1M/y4UwDe2fv8PPMMktQv1Chf5
tofXtfI6eAtQn+iQe/N5XyPvE2A46hMt8m8uajOBRJiJupiBOpiHmlyED8yYg1qYh3qYg1pkQXKi
Rf7NRW2iRw1yQJKiQd7Nx6ujaJD3PJGscJFve1CrcJHvAvGsFzxybCfqFjxyXCIkMRhMUPtRv2Bw
bpQYCS0dcukW6lk65DJAJLd45NBd1LU4nBshIdH5I2d+oM75I2cRIOm5I1f+od65sfrccOG3zvBL
hmdGbvw2uTExB6bi3DCM1c+kJUYuMBnz4f/IheF8LpDPsWN2Ps8PJ2N3+eWDLy8ffYkTpePTnHF6
q8TJoDJwbcJevJJwISZEg3PDYk4Hl4Htk9X28cNctjc+L88NbwLNINN+mEn5MH18cJvpDd308YXC
y6BnEHXDjPr4wEyinptRH99YJCG7XN+1jgX8GIBp8rmiI1bkY3BuzIDElEa2iUiO4TPODQAAAAAA
AAAAAAAAAADAZE1NTalvhkv/PP3004F9U9zY2Jhu2rRJ582bN+1Yo6Ojum3bNn3ggQec+6Y6ACi5
RCKh9fX1unv3bhUROXHihF5xxRW6f//+QJro9u3bde/evTo6OqqpYx04cEBFRA4fPqxXXXWVTjyp
AABm09TUpJ2dnTrT30tpdHR0yuOuWrVK+/v707ft3buXBg4rzYl6APDX559/LiIXVuA//fSTVFZW
ykQTVxFJN9XUbZP/XldXp1deeaXG4/FZG29lZWVMRKS7u1uffPJJbWtrkwULFqQ/BVhRURF1KgDA
Hk1NTVpeXp5xD/yjjz7SxsZGTSQSevToUb3++uvTfx8eHtarr75av//+e43H47phw4acVs4HDx5M
H2vdunU6Pj6e/n+dnZ2swAEgV9m2TDo7O/Xmm2/WF154Qe+++27dunVrusEePnxYV65cWXCzTe2B
f/vttzRwWI8tFBjp119/lRtuuEHi8Xhs+fLl6dvHx8clkUgU/LjLli2LNTQ0SDKZjDpEoGg0cIQu
kUjomTNn5I8//sj477/99pvU1NTI2rVrRUSkp6dHzp49K8PDw9rY2Ci9vb3S1dWlO3bs0I0bN+a1
cp68355y+vRpGRgYkJGREVbhAJDN5OvAL95GufhNzExvar7//vs6f/58bWxs1CNHjqiIyM8//6yP
Pvpoxga8ZcsWnTNnTsb99kyPDwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMB2/wN4gqDyC0+NLgAAAC56
VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAAQhkFHgGuw9IAAAAu
elRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS2MjLVNrCwMjAAAEGqBRJxCL3CAAAA
AElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_32-1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_32-2.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_32.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_33.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL4AAADPCAYAAABLCmv5AAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAALAAAABwD/rNDKAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAADTAAAA3gCewzsZ
AAAMVElEQVR42u2dT2hU1xfHz5jXaKBpS4omVhe2Ik1LQIVW0s0TtAZFsJQWQpcihRArQhcF3ViK
uiiFSFLaRYUsQhALUQKloGgQXNgKXTRCK6WL2NSasTTVTh1npjOc30Inv8k4k8yfd989597vB0SS
ybz7Ped+75nz7ryZRwQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMAuCdsCHIUNHBNzFSFIZuMsZW4TeY17PKdB
wmqn3HhScldpQUjRJhYkqDpSje669lhAQhZTahhXcuNiTE2DRDyiaA7X84FFgOC9N4Evi70iPgbt
9YRXwPcC4DxMZvbXXcKbHLm+wlHNGgN5U4w31csgyJ8yMGHRgQKiAEySOZBbgWBS4gN5FgImIn5Q
aCyjJvlhGBbNUtO/qakpDbFp0FiRFbYFNEjRIKq22t544w26efMm5fN5IqJEGIZERDQ1NUVElLh3
7x6dOHHCtsx6SJDS6h/YFtAA6gxfZHBwkLq7u6tqf+655xJERC+88IImI5WaX828aDO+quSWMjo6
SmvWrKnpb69evVrz3wqhOCdq5keL8dVfX7Nx48aatdfzt8IoVn/x+jX0+OpN7xlF84tGuvGL1QOm
14V480s2voqXTFAV0Ts+Uo0P07tB6UmvKCQaH6Z3i2KrKsr80ozvjenn5ub4t99+IyKi6elpymaz
ooxhAHHml4I3Sal2+YKSyxSaxYcYawbJ8AfM9WOQCD/xet69Dt5zvJ17bwMHC3jnAe8CBlXxygte
BQuWxQs/eBEkqBunfeF0cKBpnPSHk0GBSHHSI04GBSLHKZ84FQwwjnG/xPHRQ28uPFsmB43ge96M
oeUzt5qI8mZs1RaM6wvC+Gd3TSfQ9Wpv646DvtzcTaV/XO7rSy8nloAkLSZiixy0OrUj+WYJlT7i
J02jF7hUfbRWU626q8USKaj4lXGhcuJVIGZcqDIuxFApJs1xidYuWlyN+rXH4GqMojWLFreMbq3a
fYpZpF6RohzW7Wvs4jSLE+So5qjRVvnFaRUnaBmtmvTGgZZ8iNIpSoxDWuNGS25E6BQhwkGtttCQ
IxEaRYhwSKcEpOdKhD4RIhzQKA3pObOqT3pytGiUiuRNABhfsT4NSM6hNW1Iih9IzaUVXVKTIV2b
ViTmFMZXoMsFJOY2dk1Igp9Iy3GseqQFL12Xa0jKc0NapN38rdkE4BNGwCiSVrxEPb4gJe9163Cp
4gNgFCmrXKoe35CQf+8qPvp6EBsSVrhELT4jYR6Ma5AQpCQd4BG256Ou8bW3OuoIw5A/+ugj/vjj
j/mll17ip556int7e/nHH3+0bRywBFImR4qOugnDkDs6OvjKlSuczWb5zJkzTES8fv16fvjwodq4
yP6cGB3fdnDSdNRNGIY8PDy8SP+WLVuYiPjatWtq43qMTf3OG1+ChsjI5/O8fv16TiQSfOvWLe2x
2dZvbHzbgUnR0DT5fJ5nZmZ4//793NLSwqdOnXIiLnK06tueHNvjR0YYhkxE3NbWxqOjo87ERTC+
k+NHRi6X4+npad69ezcTEX/22WfOxEb25gnG10IqleJnn32WW1tbeX5+3pX4xBtf0z6+k5cntLe3
J1599VXK5XL0888/25YDKmC7Gtkev2mOHz/OBw8eXBRHLpfjNWvWMBHxzMyM+hhLsBGLkTFtT4rt
8Zvm77//5u7ubj58+DAnk0men5/ngYEBJiI+cOCA+vjKgPGVjx0pf/75Jx84cIA7Ojo4CAJ+5ZVX
eGhoiPP5vDMxPgbGVz42aAzRxtd0cgt0kSDBBUuD8Z3czQF20WB8ACIHxgdegjubx0stPS/auhiA
8c1SbvRaTM11/j1oABg/epo1bulztC+C4s6OOO0wfnQUTRrlJFdaBOJMpBEYv3niMmTx+FgAEQDj
N4eNl/HSBQDzx4Tot6Fj1iRBlxQdy2kUNxb28RtHQrUtb3+AIeJOsLQJlVxhoQsV3ygSKn01XVLN
rx5fe3wJGrRqRcUHQCs+Vnzb42vXHJcWfFtyhGjdK0e/vwwwPgA14suWpgsVU0IMaHVA7KDlqQKM
Xxmtvb00xOYRxncfH6p+3QusEeO7nkixVQpEByo+8BINxnf9FQYowtUtTZcXGOashEYrPqowUI2G
VgeAyNFifLzCgEjRYnygi7i2hBsepxnjowoDtWiq+FhozYH8laDJ+EAH4tucKAW4Mp7LFVH0vnrc
46DiA400Xe2jMD56R1DEevtRKxorPhYaEIXI708RclwJmI5NRW9fRGPFJ0LVB8JA1ZcJqn0ZWis+
Eao+EIb2fX0XF5ML732InxcXvmbQeAyTk5O8Z88e7ujo4CAI+OWXX+aTJ0/y7du3ubOzk6empqLS
4ILpIx/LRKuDFmQJstks9/f383vvvUdvvvkm3bhxg9LpNH3zzTfU0tJCPT09lEwmbcuUhpr3B1D1
qzAwMMBExBcuXKh4/J9++omDINBQ8dHiCBEs3vg3btxgIuLdu3cveezXX389KuNrN33cY6kVLNr8
R44cYSLikZGROHID0y+Bye1MG72+6POL6elpIiLauHGjbSmNoqbXXg7T+/jazR+p/lwuR0REK1YY
f/tEu0GN38Ra8xtYSyHS/Bs2bCAioj/++MNk7KZMr30xLSIO44tuP+KMYd++fUREdOHCBdvx1ItT
po8bF27w0NSxCoUCh2HIQRDwd999V/FYs7OzvG7dOp6fn693LBdOZm2M52xQonZ67ty5wz09Pdze
3s5DQ0P8+++/c6FQ4Ewmw7/88gu/9tpr/OWXXzZiehO5hemVBxa1MZo61oMHD/jTTz/lrVu3cltb
GwdBwKtXr+adO3fy2NgYKr2j2AwwavPbjsUV09sa06sgXTC/ydYGld7hgE30/XG9G2uyyqPSexC0
yYpp4lXFlcuLJYwrYm/W5h5xaeKj1lA+qbUev9HnNaPRRv6tvjfgu/FLNZBBHfVWtri+gi+usSqN
bXvORSClz5Oiw3SMrrWY6pGQFNvGcDku2+OLRVJiJBjFpTgkaBCNtATFsaviumYpOhaQeoJh88Rr
OU3SdEnXKPJEVpygEiSav1ybBH2StFTSJk0TkVRRZYhNXom+UkxrjXu8ZnRK1SZXWBmik1hB63Ik
DDxXCpJfqRcQLa4MTeavJZZKaI9Phek1Im53ACyAuTGMpG068AjMR4wg2fZBEbIEEm8P5F0AmIT4
QLERBibELMivcDBB0YOcKgKT1TzIoVIwcY3hfN58eYdN8oVckvDmnVfnAywDC6Ay3hgeePByjhxU
Byvcv1cB3+KtiLeBV8FVU7gaV8MgCdXRbBYtH1axBhJSG5Kvn6+kTYIu0SBBjbPUSaGpe1DFOZ7T
IGFmMLFTgrkCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAT1D6vfMcBAFPTEwYu6z3+vXr3NPTw0TEa9eu5Zs3by6M
NTo6yl1dXUxEHIYhp1IpLy8vbpQVtgVoYnZ2loiIHjx4QESUOHv2LPX39xsZ6969ezw5OUmXLl0i
Ikq8++67dOjQISJ6tCDS6TT9+uuvlEqlKJfL0fDwsO30AMfhZX6OhHw+z4VCYeHY586d42PHjjER
US6XWzTm4cOHeWpqChUfGGWhvZmYmOAgCJiIKAzDhRaoaMLi74o/Dw0N8TPPPMM9PT08MzNTk1H/
/fdfnpyc5L1793Imk1n0nLt37/Lnn3/OH3zwAUwPjFM0+6IeP5PJ8ObNm3l8fJyz2SwfO3aMgyDg
8fFxJiL64YcfeNOmTTw3N8effPIJj4yM1GTWvr4+JiJuaWnh77//ftFzWltbmYj4xRdf5L/++gvm
r4PAtgCN5PP5xOP/6Z133iEiolWrViXCMORkMkl9fX301ltv0bZt22jt2rVERHT58mXat28fdXV1
1XWV5cWLFxNERIODg3z06NFFj+VyuUQqleJdu3bRF198YTstqsDJbcRcv36dvv76a/rwww8TQfD/
ulIoFCiTyTR83Lfffpv++++/J37f3t6e6Ovrq/gYqA6MXwezs7Nc+n8p6XSa7969Szt27KDOzs5E
Op3mZDJJd+7cISKi3t5e+vbbb+mff/7h999/n8fGxupqTc6fP0+tra1P/D6VSvHFixcrPgZAVFS9
f2z5yW2lk92DBw/y008/zdu3b+f79+8zEdFXX33Fp0+ffuJ4t27d4ueff37hGKX7+BMTE7xy5cqF
x7CPDwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQB//A08O7bokb/oSAAAALnpUWHRjcmVhdGUtZGF0ZQAAeNoz
MjCw0DU00DWwCDEytjI2tzK21DawsDIwAABCGQUeAa7D0gAAAC56VFh0bW9kaWZ5LWRhdGUAAHja
MzIwsNA1NNA1sAgxMrIyNLYyMtU2sLAyMAAAQaoFEnEIvcIAAAAASUVORK5CYII=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_34.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_35.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_36.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_37.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_38.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_39.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_40.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_41.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXoAAADDCAYAAACMEtqZAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAQAAAAGABb5ywMAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAG2AAAA4wAKZeb6
AAAcsUlEQVR42u3de2yT1/kH8McxNiFpGkoaIBQSCKXAknATGwlQw7qMQVcFIai6Di1M4zJUSDcV
pLWCpRsgDbEfiI1BW9qGS0NRoAEEXWkF8oJGy4ABo4iLOs2BhEAIlw0c4vi25/cHxLMTJ7ETv37P
Oe/3I0VqTfK+z/Oc48fH5/WFCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAjIn1DgAAIJhJ
7wAkEI/GjXEAAM2gwYQK19TjUSO9zgsABmD0ZtK6wYpUD5FjAwCJGLF5BDdQmfKXNW7oXFe2BzEH
4k/acRIiiDhpGSQVclYpF6PqzjM2PNuLHyXGSfUJovoqWPX8VKPFeGEOaEOLxZRuY6XixDDqxDdq
3jKI1zMwzIHuiVf9ME7dxITXsaMGYtFjLDAHoqdHzTBOUULB2kJN9CVC/fU+vwxEGSe9YxAaCtQ5
1Cf+RKq5SLGIRqT+IVIsQkFRIodJFD8i1hnj35ao9RA1rrjDpO061E5botdW9PjiRfQ6iB4fCiAJ
1DH2ZKmpLHEaPX9Z4kTigkM9Y0e2WsoWr1Hzli3ebidrqITjCLXtPlnrJ2vcRstX1riRpIBQ566R
uW4yx260XGWPv8PElE1OUKh5dFSplSp5qJ5ft/JI0Dv6DuCtwfGFegNAXGBVqT/Uv3Oq1Ui1fFTN
S4l8lEhCEXjAbZ+KdUFO8pA6L6mDVxjGpS1Va6JaXqrlI31e0gZuEBif/1G9Fqrkp0oeMctP74ux
TLgIKDoTqX/HAVCano0eTV4eaPYAEDU0DTkZedyMkrvsecoevyZ56r11AwAAGtOj0WPLRl7YwgGA
TqFJqMFo46hZvn6/n61Wa8v7FsL+lJWVhZzfbrezzWbTKibZx1bT+E+ePMlz5szh/v37c0JCQpux
6tu3b5vzazRewm7dYCWvDqzsY8RsNpucTictWLCAtm3bRvSotiaXy0WbNm0iIqKpU6fqHSYQUUVF
BRcWFlJeXh4dPXqUGhsbye1205EjR+i5556js2fPUl1dXbzCEfI+KFxAEBNGGVfN8xw8eDBXV1eH
nOfs2bOcmZkZrxVi3HLVkKaxDxw4kA8fPtzmHG+//Ta///777Z5bw/GK+JjxWNFjJa8uIVcVsnE4
HMzMNGTIkJD7ybhx40w1NTXxvu9gTNvhdrtp8uTJbW7fs2eP8M+68KobAJ1VVVUJ3yiAaPfu3bRi
xQo6ceIE379/n71eL584cYKdTicNGzbM0ItZrAyMQfVx1jS/4uJi3r59e9hz2O32Di/UBv/EcHtA
1vHUPO6HDx/yb37zG7ZYLJyQkMBWq5Xnzp0bOG+cx0uIcRIiCIgblcdb09yysrL46tWrEZ9D4z16
zfOVOe7t27fzj3/8Y/Z6vUxENH/+/A7354mMs0cPAO1wOBxsMplo8ODBhn7qL4NVq1bxjh076MMP
PySLxWIiIrLb7VJsu2nV6HEB1nhwEa8LsD8vhx07dvDBgwfpwIED1KtXLxMRUXV1NXu9Xin257Vo
9GjyxoVmH6UjR47QtGnT9A4DOvCXv/yF169fT5999hmlpqYGetuhQ4fohz/8od7hRQRbNwA6aG5u
5k8//ZT37NlD6enp1LLnC+K4d+8e79q1i3/xi1/QoUOHqG/fvoEm73A4+Pe//z3169ePXC6X4cbO
cAlDWKrNg5jm4/P52Gw2h7wCo6ioSJSaiRKHCLHz008/zZcvXw457tq1a0PGrrCwUK+a6XJemScI
xJZqc0G1fFTOVfb4NckTWzegBezVAwgEjR6gc3jgAqnFqtHjlTbQGpojgGJwh4ZwVJoXKuWieo6q
5CFUfqoXFbpHpfmhUi4q56dKHjHLr7tbN9iygc5gCwdAcrgDQyRUmicq5aJyXqrl06288KobAMAz
c2iXqo+YoA2V5otKuaiYj6p54SIsCE+1+aJKPqrkoXp+3coDWzcAABCWKo+SED+qzRkV8lEhByPk
qVv8shcO9KHivJE1J1njNlq+MYkbWzcAxoNX2UBEZH10BH2pPG9kyU2WOI2ef0zj7MqKHqsB6Cq8
S1ZfqD1EDJMFukPl+dPyrUMiEjUuPYg+TkLEJkQQIC3V548wd9RWMUFbotVFs7nTQ+/MdNJZMbE1
BV3VMndE2OJsmed6xyGqlq1EEeqjaRzRHliUokQbc7R5d+VvIHIyzqOu5tkinvmiwUdH73GK93mj
Ckxkwd/SLvIxjcpoNYznvMEc7Tplx0m1rRstVzLBx8SKCaIRvJ3T+rZYEHZlKBllx0mFRq9H8VpP
CNy5IBLhFgvh/q0z3flb6Jzhx0m0p4SiPE0VJQ5ZoFZtcRQ/3Waz2To8h91ul3KMbt26xTNmzGCr
1cqDBw/mQ4cOxTqPuI6TXkQKXqRYRI5JRKiTzpxOJz/33HNtGrrNZuMPP/yQ/X6/lGO0YcMGPnPm
DDc1NXF5eTknJyfz7du3pcwllmTcuhF5u0Skl2sBtCslJcX0eFXfxpAhQ8hsNks5h994442QuEeP
Hs3ffPON3mHpLpqPQBChgbXEoHccHWlp9oZfRXQAH4UgkWXLlgW2IzIyMvjKlSuBsautreX8/HxO
SkriNWvWtDxDYCLi4AeS4NtHjRoVdqvDZrNx8JaS3W7n9957j4cPH87/+te/mIjol7/8Zdg42mO1
WmnEiBF6l1Aqet8x9T6/6vHGG+qjM5vNFnbrJvi248ePc1paWqCplpSUcGFhYeDfi4qKeOPGjVxT
U8Njx45lIqLy8nIePXo0u93ukGN//PHHnJOTwy6Xi3fu3Bl4ILDb7Zybm8vNzc3scrk4JyeHd+3a
xYcOHeLDhw8HjvH1119zVlYWf/PNN9w6jnBafk/vOstGz4LJOlhY2bcPddFZJI3ebre3WZkH/39S
UhI7nc6QY7Ss3hMSEjgnJ4dPnz7Nrf+2vf9uiYGIeNy4cW3mSPCzi/a2noiI/H4/L126lO/fv495
RnJ8Hr0IW0ZdJWvcABHx+/3U3Nzc5nabzUZOp5OKiopozZo1Yf8uIaH99nPw4EHyer104cKFkGcX
27dvpytXrpDdbu8wrq1bt9Ibb7xBqampuA+S+I1e5ibfAvvRIJzGxka+desWXbt2rcPbrFYrXbx4
kVq2bvbv309WqzXw7/n5+VRRUUG1tbU8bNgwJiKqqakhn89HCQkJxMxksViIiOjmzZt08+ZNKiws
5MuXL1NaWhoREd27d4/u3r1LLpeLm5qauKGhgR4+fEjbtm2j119/nXw+X8j9x+v10tdffx32AYaI
6JNPPuHp06dT79696dVXX+W6ujrc/6IQ72KpNjiq5dNdqIeOWl/0bO82oo4vxp47d46zsrI4KyuL
t27dGnIx1mQy8dixY/nSpUsht/fp04cHDhzIVVVVbS7eto6hpKSEn3nmGa6qquKWWIYMGcL79u3j
p556ivfu3Rsyj9atWxdygXfQoEGYZ1FCo0dOsYRaAAgonh/2ozLV84sU6gAQJ6Lv0asIe/YAEFei
NXoVLr4CAAhFtEZvFFjVA0DciNTosZoHANCASI0+5pqamnjt2rU8ZswY7tWrV9jP19iyZUublXVp
aSmXlpZqveLu8qr+/PnzvGjRIs7OzmaLxcJDhw7ld955hx0OB6emprZ5pyIAQKS0bB4xP3ZTUxN/
+9vf5smTJ/PBgwe5oaGBvV4v379/nwsLC/m3v/0t//vf/w573jg1+qjzbm5u5iVLlvD48eN5z549
XF9fz263m//+97/zhAkTmIg4OztbliYvS5wAhiJVo//ggw944sSJ7PV6Q47d2NjIw4cP7/B8cWz0
Eefu8Xh4+vTp/Nprr7HH42nzN9evX+eEhASeOXOmLA1UljgBpKfs1o3b7aaCggKyWCwh+/5//vOf
afz48XqHF7XVq1dTYmIibdmyxWS1Wttcyxg4cKBp5MiRlJeXF9Vxc3JymIj43LlzTET0f//3f5yW
lsazZ89GIwZQhAiNXpOLsPPnzyev10tlZWVcW1vLHo+HGxsb+eOPP6apU6fqnXOwTvfqb9y4wZs2
baLNmzd3eKDevXtTbm5uVCe/ePGiaeLEiZSXl0crV67k//73v3T69GmqrKwkl8uFZg9gQFrc8TVt
JmfOnAl80UFiYiITEf/zn/8MnPPxFk1EPxpu53R43PXr13NxcbEm53Y4HPy9732P9+3bxxUVFUxE
9Le//Y1TUlKk2qoDgNiRqtHX19fziy++yH/961+Z6NG34QwcOLDT88V5j77TGsyZM4d37typSTxl
ZWX8s5/9jD/66KPA8X/3u9/xiy++iEYPoAi9t240e+18bW0tT5o0iV577TV6/vnnTUREdrudpkyZ
onPK0bt37x71799fk2NXVVVRSkoK/eQnPzEF3zZt2rR2/ybSZ0FxfrCUWcTPKoN+IP4MM06xDlyT
Qjx48IDHjh3L5eXlIcefN28ev//++9Kt6CONuytyc3P54cOHgWN7PB5+4okn+PLly1jRa6s7DUGJ
ZiIJQ46T8I3e6/XyjBkz+I9//GPIsd1uNw8YMCCiLyEQrdF//vnnPHLkSH7w4EHY33M6nbxs2bKo
3yjlcDharl8EnDhxgjMzM7XOXapJH+O8Y32nl7KRSECLmuo2Vnpv3cSM1+vlCxcu8Ny5c2nChAn0
+uuvB7YiXC4Xr1u3jlwul95htqfDV95Mnz7dNGXKFCooKKDKykq+c+cOu91urq6u5nfffZdnzpxJ
ixcvppSUlEDOBQUFPGnSpA4nVFVVFRUUFITcduzYMZo8eTKNGzcu8MBSW1vLffv25bfeegvNpGuC
79wmiu12pSnoB02/e4LrF+txolbHFHqchF3Rt+wbL126tM0xW3/8wfHjx0UscKcx7dq1iydPnszJ
yclsNps5Ozubly9fznfv3m3ztxMmTOCCgoIOj1lcXMw7duwI+Z1f/epXPGrUKD558mTg9traWk5P
T+c333wzVnUTsf5a0SNXoZuIoPSomdDjFOunnfCIUWphpDz1zlXv88tAlHHSNAZltm4ABKLVU/9o
4eOwOxa8naan4O0cYWBFrw2j1EL1PEXMT4RVq2hErYcwcaHRa8MotVA5T9FzEz2+eBG9DsLEh4ty
sWeEWqicoyy5yRKn0fMXIk40+tgzQi1UzVG2vGSL16h56x4vGn3sGaEWKuYoa06yxm20fHWNG40+
9lSvhYr5yZyTzLEbLVfpm73sAxArRqiDajmqko8qeaieX7fywOvoAQCgQ1jVx4bqNVAtP+QjB9Xy
6nI+WNEDREez71CAmFJxnLr8Tmc0egDARyVAp7o7QYw+wVTPX6X8VMpF5fxUySNm+YmwosdqAgBA
Q7Fo9GjUXafiPqKR8gMwFLz6Bjmrnp9Kuaicp+zxa5JnrLZusKqH1rCaBxCECHv0LYz2YKFyI1Q5
NwDpxLLRG61Rg3Fo9sDl9/vZarWGfKdx65+ysrKQ+5XdbmebzYb7WgycP3+eFy1axNnZ2WyxWHjo
0KH8zjvvsMPh4NTUVHY6nXGvc2lpKT/+DuyYEWlFT2SMBwtRvr4MBGA2m01Op5MWLFhA27ZtI3r8
FYQul4s2bdpERERTp07VO0zlNDc385IlS3j+/PlUWFhIX331FTU2NlJFRQVt376dsrOzKS0tjVJS
UkS9n0bVK3todHJRiwPaw/hHqWfPnqbBgwfzihUrArf16tXLdPbsWc7MzKTs7GzUMzIRzT2Px8NF
RUWUnZ1NX331FVmt1pC/uX79OmdmZlJeXh45HA69c4oJ0Vb0RMZY1QMEOBwOZmYaMmRISMMZN26c
qaamJt5NXvn73+rVqykxMZG2bNliat3kiYgGDhxoGjlyJOXl5UV8TIfDwcnJyfzUU0+x3+9np9PJ
8+fP5+TkZN64caPu9dSi0cdioqg42YywZYPVfBdUVVVheyZObty4wZs2baLNmzd3+Hu9e/em3Nzc
iI+bnZ1tqq6upokTJ5LP56Of/vSnNGvWLHrvvfdo9+7deqetKby2Xt1cjJafprkVFxfz9u3bw57D
brd3eKE2+CeGF2hlHctO416/fj0XFxdrkl9ZWRmvXr2aV61axZcuXWIiorVr1/JLL73U7vkeX3SN
6CfMBVohxsnok061HIyco6a5ZWVl8dWrVyM+RxxedSPrWHYa95w5c3jnzp2a5FdcXMwrVqzgkydP
Bo7/gx/8gNetWxfV+aJ41U3Ex9Vyjz5W2y+yb+MYYTvDCDlqwuFwsMlkosGDB6N+cXDv3j3q37+/
Jsc+duwYjR8/niZMmGAienTR98svv6Rp06bpnbbmF2ON3uyN0ACNkKNmsD8fX4MGDaJr167F/LgO
h4OHDh1Ks2bNCtwXzpw5Q0888QSNGTNG9/uHiK+6aY9szd4IDdAIOWrqyJEjQqz4jOLVV1+lDRs2
0IMHD8L2EqfTycuWLYv6jVJVVVVtLt5WVVUJM7bxaPSxbNAyNPuWiydogNCu5uZm/vTTT3nPnj2U
np5OXq9X9HmthOnTp5umTJlCBQUFVFlZyXfu3GG3283V1dX87rvv8syZM2nx4sUhb5QqKCjgSZMm
dTg+VVVVVFBQEHLbsWPHKDU1lWbNmhX429raWu7bty+/9dZbSo93LC/QilgoEWNCnoLl6/P52Gw2
h7yioqioSJSaihKHprHv2rWLJ0+ezMnJyWw2mzk7O5uXL1/Od+/ebXOMCRMmcEFBQYfHzszM5GvX
roX8Tn5+Pr/00kvc0NAQ0ujT09P5zTffVPpVibEOTJRERX3g0TJfIzFSvrLnKnv8yuSpRbPXK2mj
NfiWnI3GSDnLnqvs8SuVpxZBBj8Vjkf8UhRag7yNyii5y56n7PFrkmesP9RMT8EXP7md27uqdVGN
eKEVF5gBJKXnHTdejSNWr+M3MjR5Y9RAlRxVyUOp/IzyVEtWGJ//Ub0WquSnSh4xy0+mN0xB/Kl+
hwGAODLqxU2RYTzCU7UuquWlWj5K5aVEEgrAOLRPxdogJ3kok5cyiUgK9e+cajVSLR9V81ItH/US
kgTqHjlVaqVKHqrn1608RL0YK8OHl6lGypdsAYD8cJFWe6hx16hQMxVyMEKessePRHWGunafrDWU
NW6j5RuTuGX5CITgrRxsL3Qfamls2KYDoWGboftQP23IUldZ4jR6/jGNU5YVfYuWVQhWpNFDzUCW
JgcQAhM3MqhTfIj8jFPUuPQg+jiJGpuuUJj2oTbxJ2LNRYtHFKLVRcS5IxwU6X9QC/2JUH/Mg86J
Uh9N41Bxv9bIe9FGzl1Esf4CnGjPi3kQGb3HSfPzqjwR9Bo85AmtxbPxosl3nbLjZJTJoFozVC0f
o9Bq3DAfYku5cTLapJD5u19xZ1ZLd+aizPNYNhgnBXCrH5GIHBvEHkfxozm73R723BkZGXzlyhUj
z0ehxgmip+dgYZKAcD766CPOz8/npqamwHwsKSnhwsJCzE/JiPoxxXowtfMTzSN4V3/CnRdAV888
8wxZrVZKSkoKzMdZs2aRx+PROzSIEhp950xx+AEQkt/vJ5/PF1jB79+/nywWCxERlZaWBhYrj/+7
ze02my3w3wkJCfzCCy9wTU1N4HcrKyu5R48eTETco0cPrqysZCKi4L9r+Xm8nQQAALHS3j79oUOH
mIjI7/fzokWLeMmSJez3+wNN2Ofz8eLFi3nhwoXs8Xh40aJFXFpayrdv3+bCwkLesGFD4HeDm3tQ
06fjx4/zs88+G2j6e/bsQZPvBqzoAaBdzz//PPn9fqLHzz5LSkroD3/4AxERmc1mU//+/WnLli2U
mJhI3//+9/nu3bvco0cPU9++fSkjI4OsVqupf//+tGrVKkpPT6e6ujpauHBh4Pg+n49mz55tIiKa
PXu2yefzERFRcnIyZWZmBn7v6aef1rsUUkOjB4B2mUwmMpvNHe7R//rXv6a6ujpiZtq5c2fY45SW
llJ9fT1lZGTQgQMHOj3vqVOnaPbs2Xqnrww0egAIq66ujtxuNz148CBkj95qtRLRoy2a69evk9fr
JbPZTMxMFouF/H4/37p1i27dukVut5uvX79OHo+HevXqRRaLherr6wPn6NGjB7XauqH6+nq+fPky
LVy4kPx+P7vdbqqrq9O7HAAAaonkdfTBF12tVivPnDmTnU4nt3cx1mKx8He/+12+detWhxdjw12I
JVyMhY60N2EpdCJKyePx8ObNm/nll1+WNgeA1mw2G8+ZM4ddLhcTEX355ZeckJCARg/t8/v9/MEH
H7Rp6Ha7nYcPH85Op1PayXPq1Cnu16+f1A9WAK3ZbDbev39/yJweM2YMGj10zG63h230KjTIL774
Qok8AEA7uBgb5MqVK5yRkRHY1lm2bFmggbrdbi4uLubExESeOXMmezyekL3E4NVG8O2jRo0Ku2W0
fv36kO2jS5cu8bx58/jnP/85ExF98sknbDabQ95EEk7Lm1cAAAwt0hV9YWEhl5SUMNGjpp+WlsbH
jx9nIqINGzbwyy+/zA8ePOAZM2bw+fPn2eVycU5OTps3czQ3N3Nubi6Xl5dzU1MTf+tb3wo8ENhs
Nt61axcTEZWXl3NeXh7fuHGDV65cGXKMQYMG8YEDBzj4TSSR5gYAEAwr+iAej4dmzZpFREQjRoww
5eTkBF4zfPToUSouLqYnn3zSdPjwYdPo0aNNvXr1MqWlpdErr7xCKSkpvHTpUiYiSkxMNPXp04cG
DBhASUlJptZv9sjIyCAiogEDBtCFCxdowIAB9J3vfCfkdzZu3Ehz5syh2bNnU8ubSAAAugKNPkJ+
v5+am5vD/tvRo0fp9OnTtHfvXjp37hyH+9uEhPClttlsVFZWRuXl5SG3v/LKK1RRUUGEz8IBgG4y
RKOvrq6mhoYGamxs5I5us1qttH//fiJ6tHVz8eLFwJtD8vPzae/eveT3+3nEiBF89epVbmpq4oaG
BvL5fIFGbrFYyO128507d6i0tJQOHz7MV69epbS0NPJ6vXz//n26efMmERHV1NTQvXv3aO7cueTz
+eiLL74IeZBgZjp9+jQTEQV/VGywhoYGun//PrndbmzfAIAxBb+OvmUvO9xtRB1fjP3Pf/7DNpuN
+/XrxwsWLGjzCXtPPvkkr1ixos3tSUlJ/KMf/Yj9fn/IxdvWF2Nramq4X79+XFRUFHiXYJ8+fXj3
7t387LPP8vLlyzmS3AAAAAAAAAAAABQS7rNVgrfttOTz+dhms4W8D+Pzzz/nvLw8bMUBAMRKc3Mz
jxw5kj/77LOw76HQ0po1a9q84W7o0KH43mCIKUO86gagI4mJiab09HRKTEwkorbvodDKqVOn+Pjx
4zRp0qSQ2y9duqR3SUAxaPQAj4V7aW1Hr9pq+f/a2lrOz8/npKQkfrxC75TT6eSVK1dSeXk5mc3m
kH/r2bMn3jsBABBrNpst8Lno1GqPvqKignNzc7m5uZnPnj3Lo0aNCvw/EVFRURFv3LiRa2pqeOzY
sRE1+pKSEv7HP/4ReDlumE9mxNYNAEAstdNsiejRCr6goIDffvttnjFjBv/pT38Ked9CUlJSVB93
XVlZybt37w75EDw0egAAjXXW6NPS0njfvn2BrZvgRt+zZ0++fft2xI156tSpkXyDEho9xAz26MHw
mpub+c6dO+1+L2lNTQ317t2bpk2bRkREV69epbt371LLNyDl5+dTRUUF1dbW8rBhwzpt0FVVVSZ6
9BlGJiIy2Ww2stvt9MILL5iIiOrr65mIKPgr9wAAoBva+14BorYfMxHu4uy5c+c4KyuLs7KyeOvW
rUxEdPnyZZ43b15EjTrMs4nglT4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIBB/D8ngIxD
+RiOnwAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAAQhkF
HgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS2MjLVNrCwMjAAAEGq
BRJxCL3CAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_42.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_43.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_44.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_45.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_46.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_47.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_48.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_49.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_50.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_51.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_52.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_53.png">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=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_54.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_55.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_56.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_57.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_58.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAesAAADJCAYAAAAD4BooAAAABmJLR0QAAAAAAAD5Q7t/AAAACXBI
WXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAACXZwQWcAAAHrAAAAyQDVHjH7AAAREUlEQVR42u3dT4hV1QPA8TNp
jFFmOA4VpkS10IwoKKZNU5EtKlwELUKkImqKyjaBi0BpWYumTa2KIIuoWVdSCxMSJJOIApWgRUiL
gimtCSeb4fwW5fBTZ+b9u/ee8z33+wGpGWvu99x73zkz7725NwRJkiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkiRJ
kiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkpReTB3QsnZisyQpoXjeP0mI7cRmSVJCscPHOSO2E5slSQnF
Hj+fE2I7sVmSlFCnBSLnBYTYTmyWJCXU7cKQ4wJCbCc2S5IS6nVByGkBIbYTmyVJCfW7EOSwgBDb
ic2SpIQGXQCIi17KdmKzJCmhqiZ+4qKXop3YLElKqOoJn7joNdlObJYkJVTXRE9c9JpoJzZLkhKq
e4InLnp1fn1isyQpoaYmduKiV8d2iM2SpISantCJi16V2yM2S5ISSjWRExe9KrZLbJYkJZR6Aicu
eoNsn9gsSUool4mbuOj100FsliQllNuETVz0eukhNkuSEsp1oiYuet10EZslSQnlPkETF73l+ojN
kqSEKBMzcdFbrJPYLElKiDwh09ppvdRmSSqKE3GzqPub2i1JeE7AzSI+Db5UvySpAeSJl7jokV9r
pzdLEhJ5wiUueuR3sZfSLEko5ImWuOiRfz+8tGZJQiBPsMRFj3zltVKbJSlr5ImVuOiRr2leerMk
ZYk8oRIXPfLdwtrSLElZIU+kxEWPfB/utjVLUhbIEyhx0atye8RjR2yWpKTIEydx0atjO8RjSGyW
pCTIEyZx0avz6xOPJbFZkhpFniiJi14T+5t4TInNktQI8gRJXPSa3N/EY0tslqRakSdG4qKXYn8T
jzGxWZJqQZ4QiYteyv1NPNbEZkmqFHkiJC56OezvHBra0CxJlSBPgDm099qQQ3OOLSU3S9JAyBNf
Tu3dtuTUnHNTic2S1BfyhJdje6emHJsJbSU1S1JPyBNdzu2xx8/nhNBYQrMkdYU8wRHaY4ePc0Zq
JTdL0rLIExux3WabJakn5AmN3E5E3N/EZkk6B3kis932kpslKYTAnsCI7eTXrDuNhYDYLKnlyBMX
sZ38bvBex5QzYrOkliJPWMR28u9ZDzq2HBGbJbUMeaIitpOvYFb1GHNCbJbUEuQJithOvjZ43WPN
AbFZuoAnclnIx5PYTr7rVtNjtlnqQVzkj8pAPpbEdvL9rFOPvVXNQ6lHLoyqTlLPuXzFwD0+xPaq
moljJ7cTm9VCMfiTdYnIx5DYXnUzcR+Q24nNajkXaz7y8SO219VM3BfkdmKzJCjyhENsr7uZuE/I
7Y010553P7tjhhb5nPJ19niVfqyIjydaM7m9qWbiviG3E5srHfxyr4vGJf5b5a3kY0QbG62X3t50
M3EfkduJzX0PtN9Fd6lFnIje3+bxkcZGai2hPVUzcV+R27u5VCxxXJUOAL0DChpDm8dIGRuls5T2
1M2pt9+29iIX7EGjvYUcT8njJIyN0FhSey7NuXS0pT12+DvMS7dVRcYuP5c7YrNj5Y0t977S2nNr
zq2n9Hb8gl1lXAn3fF3qGw7SGAYdbylyHlvObSW259qca1ep7cutUVlfWKrJK/ZkNfAeG7M7cA2M
uQS5ji3XrlLbc2/Ova+09m4X7CzUFUO+SXs3T5GUqNRx5Tq2HJtKbqc0UzpLaV/uGdSsxpPy0npZ
7Ygum7I7gA2OnSy3seXWU3o7rZnWS29f7j1WWYynzohuv3YWO6KHFhdrppzGllNLG9qJzeRuanu2
77PK6Rq4yXdGDw0u1ky5jC2Xjra0E5tL6Se2Z7dgN7HhQa501rRev7EgnoRV7weaHMaWQ0Ob2onN
pY2D2J7Ngt3UBvvZTooD2883FcQTsNuxlSr12FJvv23txOZSx0Nsz2LBznmxbrKv3225WDNRnrnJ
DbGd2Fz6uIjtSRfs3BfCJg3yzUTuY+tXqeNKOTbyPiW2E5vbMj5ie7IF28V68DYXaybCSyw5IbYT
m9s2TmJ745fO9n6t1XS5WDN5/pfdTmxu63iJ7UW+Vl319qrsruoGJcSTrduxlcpnlcptJza3fdzE
9saaqYt1VV+rym8eiCdat2MrVe5vrMwBsZ3Y7Pi57UW9Vl3XNqu8t/agHcSTrNuxlSrHawvkhNhO
bK4DeT8Q24t6vbqubebwu9ttW6xLGWsOl9bNEbWd2l0X8v4gty+4qIKvEUMIQ6kHUpGh0PvVxkoZ
ewpFPIi0rF4fU5IWUcViXZpuJxcXajWFvuAR+4nNdSHPdeT2c7hYL67TA7WYEyATToqd0RcPYj+x
uWrkuY7avug552K9tKUOMvUEEB998SD2E5urQp7rqO1LdrtYL+/8N3tRT4ActXUCHBR98SD2E5sH
RZ7rqO3LdrtYd3b2gUo9AVQe+uJB7Cc294s811HbO3a7WHeHePBVNvriQewnNveKutiR2xfrruU8
K/luQ7HDx3Vts9QJIcX+TDW20rfb5n5ic+njorY3etettk1SdW/XxZrJ+1m3q5/YXOp4qO09LdQ+
Dd67NjwVJhb6OUnsJzYvhfr0Mbk9SXepP+Gm2r4/WTPlMJYcGtrWT2wupZ/a3ukaHkk2XOJ2625w
sWbKZSy5dLSpn9hM7ia3J1uoG91IA9v0Rh71crFuX0tb+mnNtN4S2pMv1I1uqMZteovM+rlYt7en
Df2UZkpnSe2LzX1xib9blG8w+9egL/aX9GYTlYF+ThL7Cc3UN2SR25fr7vp8cbGu7gQgPFDVLvRz
ktifczN1sSO3d3vBk47nTFWLdc4n6HKqPgGo+0Hlop+TxP4cm6mLHbm9l+5Gx9f0yTno9ursHfT1
79we6FUpdVyEseXeV2J/Ls25dLSpfbkLnpz/J6vA3LaV4lKlvfx/1BO0m7GVijA2QmNp/ambU2+/
je2d3vWdxRxPWKxzb8ziQNak1HGRxkbpLKm/zdeiaFs7YqHuJjb1dgi/YpbVwaxYqeOijY3UWko/
7WXClKjtnbqzm9tzXawpN1rI7oAm2g80tLHRekvoz3VuzAm1ndqd3WvCOezIbhtcrJmIYyM20/ub
uGsfFbWd2t3YAHpZ/HLRTYuLNRN1bNRucnudNwGiorZTuxsdSLcLX25wr2s0OHYy8ths53dT9wO5
ndrd+IC6WfRy1c07BktU6rhKGBu5n9peVTd1/OR2aneSgWVxB5Ma+l2smUoYG3kM1PacL+6U+9jt
hgww9vj5HC11jVjSGAYdbylKGRt5HNR2wjUjchlzatTuvgaa+nXs3Cx36zRxlHTMyGOhtpN+FbXp
seaC2p3doMk7suT7PLdFaceMPB5qO/E3XOoaY26o3ZUN3jdYtGM8bVDiMSOPidpOfuPsoGPLFbW7
coNeL7XEHVnimEpX6jEjj4vaXsL7cUppp3bXrt/bh5X2Om9JY2mLko8ZeWzU9pJeGqO2Z9VNuKF3
VjusRv9/LNoy5tIQHk/9iuDxkdvpqPue2i1J6G8iye1U1H1O7ZakBeSJjNxOQ93X1G5JugB5QqO0
k1+zJrWW0C1JSyJPbLm3k98NTmgsqVuSOiJPcLm2k3/POue2ErslqWvkiS63dvIVzHJsKrlbknpG
nvByaSdfGzynljZ0S1LfyBNf6nby1RtzaGhTtyQNjDwBpmon38+aeryp3ZJUGfJE2HQ7+UZG1ONM
7ZakypEnxKbaq95Ok/ucenyp3ZJUG/LEWHd7XV+/iX1OPa7UbkmqHXmCpC6odX596vGkdktSY8gT
JfWp6jq2Qz2O1G5Jahx5wqS+CazK7VGPH7VbkpIhT5zUX6+qYrvU40btlqTkyBMo9cIlg2w/dXvb
uiUpG+SJlHpJ0H46cmlvS7ckZYc8oVJvttFLT27tpXdLUrbIEyv1NpbddOXaXmq3JGWPPMHGHj+f
i9jn3+WM2i1JGOSJNnb4OFexy88RULslCccJt3lxiX8noXZLEpYTr3rh+SJJiTgBqxueJ5KUGGki
pr5mfX4rtVuSlBBhQqa+G3ypRmq3JCmhnCdm6u9Zd2qjdkuSEspxgqZewazbJmq3JCmhnCZq6rXB
e22hdkuSEsphwqbedavfBmq3JCmhlBM39X7Wg26b2i1JSijFBF7VNqnt1G5JUkJNTuRVb4vaTu2W
JCXUxIRe1zao7dRuSVJCdU7sdS8a1Hbq15YkJUT9CZLcTu2WJCVEfW2W3E7tliQlRH3XM7md2i1J
Soj6+8Tkdmq3JCkh6pW6yO3UbklSQtRrYJPbqd2SpISod5cit1O7JUkJUe/bTG6ndkuSEopdfi5H
1HZqtyQpobjEvxNQ26ndkqTEyIsGsZ3YLEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJLXXiRMn4sMP
PxxHR0fj6tWr47Zt2+KpU6e8kIgkSTk4depUnJiYiN98802cnZ11gZYkovHx8Rj+vVzjwp8XX3yx
1kn9zJkzcePGjTGEEDdt2rSwrf+2G0MI8eqrr47Hjx93cRnQ22+/HWdmZtyPUtvMzs7G3bt3x0su
uSQ+88wzcfXq1XFubs7JAGp2djZu3rw5fvrppzGEEI4fPx5HRkbiwYMHazum77zzTrznnnvO+foH
Dx6MIyMjCwv0zp0749atWz2vBvDXX3/FDz/8MD755JNx3bp18dJLL40vvfSS+1QdXZQ6QIOZnp6O
d999d1izZk349ddfw/T0dBgbGwsrV64cSt2m/qxatWpodHQ0rFq1KoQQwqZNm4a2bNkSzpw5U8v2
5ubm4iuvvBJOnjwZPv7444WFY+3atWHNmjXhuuuuCyGEcO+994Ybbrgh9e5B++KLL8KuXbvC77//
Hg4fPhxOnDgRpqamwtGjR12wpZJt3749Tk5OLjzQX3jhhbh7924f+HDj4+Nx586dF/xkvWfPnoWn
pf/793D2c2c/3r9/f9y4cWMcHR2N+/bt6+pcmJ6ejlNTU3HDhg1xampq4f95880344MPPhi//vrr
+Pzzz8fp6WnPrQFMTEzEO++885xnvrZt2xYPHz7sfpVK9csvv8QNGzYsPPD/+OOPeM0118RPPvnE
Bz7c+Ph4XLly5QWvWc/Pz8fnnnsuPv3003F+fj5+9NFHcd26dQsfnz59Oq5fvz5+9dVXcd++ffHR
Rx/t6Vw4duxYvOWWW875f9566604PDwcv/zyS8+rAW3duvWcb4Z++umneP3118e///7bfatl+TQ4
2I8//hiGh4fDzMxMOHLkSHz99dfDyZMnw/r1631arQCff/55CCEMhRCGXnvttaEQQlixYsXQyMhI
uOiii8L27dvDgQMHwiOPPBKuvPLKsGLFiqHvv/8+XHXVVWFsbGzo/vvvH9q7d29PL4ds3rx5aHR0
dOHjycnJeO2114bJycnwwAMPhEOHDnleDWB0dDQcPXo0nD59Oh44cCDed9994dVXXw3Dw8O+bCWV
amZmJt52223xiiuuiLt27Yo///xzXLt2bXz22Wd91y7c+Ph43L9//6LHcM+ePfHWW2+N33777cLT
4GefAj906FDcsmXLQMd+x44dMYQQfvjhhzg2Nrbwtd5444340EMPeV4N4NixY3HTpk3x4osvjrff
fnv87LPP3J+SRDQ7OxtvvPHG+N57710wkc/NzcUnnngi7tixI/7zzz9xbm4uPv7443FiYiLOz8/H
P//8M1522WXxu+++i++//3586qmnOi4Gv/3228LLKC+//HJ89913Ywi+G1ySpCX9/+9Zn//T9flv
MFvsDWd79+6Nl19+ebzpppvikSNHYgj//kT32GOPLbrQ3nXXXfGOO+6IN998c/zggw/O+W/8PWtJ
kiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkqR+/Q/VzZunGImCIQAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1
NNA1sAwxMLAyNbMyMtc2sLAyMAAAQdwFGLHUb40AAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQ
NTTQNbAMMTCwMjWzMjLXNrCwMjAAAEHcBRjT7JhyAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_59.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_60.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOsAAAEtCAYAAADpzJfIAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAJAAAAEQCu/MQWAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAEHAAABUQAMwoAn
AAALj0lEQVR42u3dv2sUTRzH8e+ahzMIVwURFUwlqPkHziaVWBuwsEuhEEHEwkKw0MZ/wFJrGwux
DxJQYiekCgQLFeIPUmjhNXJwzFPo6bnej/01O9/vzPsF8jwmeDezt5+d+e7O7okAAAAAAAAAAAAA
AAAAQChZ6AbgH87T6/JZAw3zEVZfBwC06FDoBgAohrACRhBWwAjCChhBWAEjCCtgBGEFjCCsgBGE
FTCCsAJGEFbACMIKGEFYASMIK2BETGHlNjBE7b/QDaiBcKYl/3kndzO9pbDO+7AIb/zGP3M35efR
0hzW5I+kmGlacPO/i4a2sNY5Wma//n2UHxRmmjfLimKfCB3WKDcqGlf2IBxleEOGlVEQbZkWXlP7
X0yXboCiTIV0JLawjupWxIMZ2C8hw0qwEIrJA0BsIysQLcIKoDC+LsJ/261uD1/tNrk9GFmRGpP1
qghhBcyINaycaQY8oU7z226L24LtkBPryApEh7ACRsQcVupWu8yesfVJS1gJFnwzfwDQElYAcxBW
AJVwup5twBLDKRhZkQLz9aoIYQXMIKwAKqNms/GaVvpuqf8zMbIidlHUqyKEFTAjlbCyQgrwhLpN
/2taaKOFfheWysgKmEdYASNSCit1q17RnLH1SWtYCRbqiu4AoDWsAHIIK4BGpHg6P7U+W1hi6Mb+
BBP6m88BH5qoV8eDmU34WesIK/BTPojqTk4RVqRKfTgtoobT+Zpa2+Vm/LyJ2jPYtmRkRcwm1Z1m
EVbEaBRS8wEdl+p1VlZIxS2TyIJqCXWcvtfU2Ka2+hlke6Y6sgLmEFbAiJTDSt0aTnR3xLTBSlgJ
FuZp8wAQZH/k0g3awIG2AYQVPsxbykd4E2D5dH/MfSyzlM/CLXEq35ORFVVpWsqXxAkrwoqiuEsl
MML658weO9/fCCdqs1jThW5Lkdds6hYyjX3zqbX3Z2RNm6a60xqus8IrprbVBd92hPWnFOrW2PvX
tODhjEWMtU/sfbPQLxWPHJ2GkRUpMzV6ElakxFQ48wjrHynUraGE2q6mw5lnNawEC9M+/2gvR1kN
a2xUntAwIqrRcxbCGsasHYzgFsfsyhALlwNGrxnyFrKQBwBLSxdVY2T1J9raSYEkR1TC2pxkaieE
QVj/VfRMM+EESgr1TWQx9Me3mPoSHCPrbIye1SUbKl8I62yEs7hJBzYC2yDCOhkrpOYr8rhRtl+D
YggrwWpP6MtRSX/OMYQV/lCzK0JYMY5wKhZDWN3Yf5vcuVKYXvsKZ+zbLQirYZ1UO3HmsZjQdWed
dltqb+OshJXpWX2jbci2M0prWAln89iGaERTT4OPYXmb9T5wS5wnIUdWq7UT2pd8vSrSbliZ2gI1
+AxrLOFM4RIODGg6rKGntpaDFUNN5mPbW/08G1c3rLGMniFM23YxhBYelAnrpJ2IcBbHgQ21lB1Z
U93BqkyvUwsn01VlrEzRNHx7uLW2a3wPK/tbK7SuYLIitdETARHW8kKf8QYKszI1sTots9hulhi2
4FDoBgBTcMIqh7ACRhBWIHJWagnqP/9tttZes2I9G8yHjejEElbW2SJ6VsMacjGC5Tt7kKgQjzup
spTPWk1lqb2W2mqe5pGVpXzAGE1hJZzADHXCWrd2sxxO6lb637q2R9YQi+AJlh18TjP4Dqur+Dsr
LPXBSluttLNJhQ5QPh+YNt6I0EdMXzuAjz5ZaauVdmrX6sGpyCUVDUdLK5cZLLympUtB2hXucxMj
a2pHQvgRevalHnfdAEYQ1npGZ5oB71IKK8FqBk/dDySlsAKmEVbACMJaH9NrtCK1sBKseqhXA0ot
rIBZhBUwgrA2I4XpNdPVwFIMawrBsoIDQAkphhUwibACRqQaVh9T4Zin10xXFUg1rAiPA0BJhBUw
oomwVn34doxingojsKaewTTtu2XGpzkad2JfUzGtfa3K1/ObNG4ntZp+YFr+Qw3x6NEyND70S1ub
tLUnWXXDOm9kmjWy8mEBJbT5kO9Zo+6k31sV00PFY+lHFEJ+142G8MYULCvY3hVp+mIqa/Uu0Ko6
YfV9hKTeBRoS8rS7k2av72p6Cr6WtvDUfWU0TYPLYMpsE/VqDVbDmseUGdGrGlbNR0gNZ5kBNSzX
HdPq3ZhrxbKvSb2qUCzT4DLmjbzwQ/NszIQqd93EttGzyPqDSHE/q1/cMofGENY/CNZPPHVfKcIK
GFE2rBwhgUAYWf2zNL3mYKxYlUs3MS/t83nLXMzbbV6/U+qvN2XDyprc6lgSiVrqLopgB6yGhRlQ
penb2Npue6jXDPXeLDFUzudyQ6bMoF5tUKgHpjFlBkoKtZCf29iASGiod2OqHee9pobb8jCH1lvk
qHebR/1onNaw5lHv1jdpJRXbzhArYR1nud4N/VDxSdtO8/ZC5Jqsd1OoH6lXjbA4ss5DvYsoxRjW
POpdRCGFsI7TUO+Grlvz/dfQDhSQWljz5k2ZNQXLCraXJ6mHNW/WlBnFUW54QFinG+1ghLY8DeUG
EtXm5Y223ivkLXEalpOaw8iKJhWtV7m8VgFhhQZcXiuAsIbDmebJqHdRm69a0k34me+2W15imGy9
y8ganqXnCmuQbL1LWHXg+m51ydS7hDUs6tZmUe/itxjqScv1ahPtNFvrMrIiJaanzIQVqTI3ZSas
4bVVt452RnU7oRLmwov5LNeUKderTfQzaL3LyAoUE7zeJaxAeUGui/PN5+X5WHHUxiomrucaR1hR
BweAFhFW1JXKCaZpfW/tYEXNqsf4VNjSNJuv5YB6li6DhHjKf/BLHS1otW+MrPAh2dvYfCKsaEPw
a5QetH5yjbDq4mPpobYztizrQxAW6lYLbcy/toVat/X2MbJCmxinzI0grNBM65RZW2mBgjRPMy1d
CqrajhDT5iD9Z2RFWZpGlaQuERFWPXyOgtHtuFO0Ue8G256ENSzfI8G0b8JLIbxa693KCGt9Za6N
htphottxU9wGhNUvrTtE1R03pim1uXqXsDZLazjnMbfjet4G0z7HoAerVD4I32J+cqDVA5CvbZBi
/wEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACJ27949JyJ//VldXXX9ft/5fN+vX7+6jY0Nd/ToUXf//n0n
IrK3t+eOHz/+ux23b9/22gbAlOFw6K5du+bu3LnjhsOh6/f7rtfruQcPHngLyrdv39zZs2fdxsaG
293ddYPBwImIXLhwwd28efN3cJeWltz29jaBVepQ6AakZmFhITtx4oQcPnxYFhYWsm63m128eFEG
g4G397x+/bqsr6/Lo0ePspWVlazT6WQiIoPBQNbW1kRE5MyZM9nKyorXdqAewhrI5uam9Pt91+/3
3ebmpnQ6ndGvxqfI+Z/J/v6+6/V67siRI4VG47dv37rXr1/Ly5cvJcuyVqbc8IOwBvLmzRvpdrvS
7Xal0+nIrVu3RETk4OBAREQ+ffokBwcH7vLly270dxGRGzduyJUrV2Rvb0+ePXs29322trbk/Pnz
8uTJE/n+/bsMBgN5+PBh6O6jAsIayN27d0VEMhHJXr16lXW73UxE5NixY5mIyPb2tqytrcn6+rqI
iJw8eTITEXnx4oVcvXpVTp06le3s7GTz3ufg4EDOnTsnS0tLrUy54c9/oRuAyT58+CBbW1uyuLiY
ydiUeDgcyo8fPwq/znA4DN0VNISRtWXD4dB9+fJFPn/+LMPh8J/a8f37905E5NKlS7K4uJi9e/fO
iYh8/PjRiYj0ej15+vSp7O/vu9OnT8+tPTudztT6uNPpyPPnz0Xk59ng3d3d8doZSNv4ddZf/5+X
P8H01993dnbc8vKyW15edo8fP/7973u93sTg9vt9t7q6OvGaLtdZAQAAAAAAAAAAAAAAAADF/A/P
hnvjmF42EgAAAC56VFh0Y3JlYXRlLWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrYyNrcyttQ2sLAyMAAA
QhkFHgGuw9IAAAAuelRYdG1vZGlmeS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTQNbAIMTKyMjS2MjLTNrCwMjAA
AEGxBRP5QWQlAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
<binary content-type="image/png" id="_61.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_62.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_63.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_64.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_65.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_66.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_67.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_68.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="_69.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="equ.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAwAAAAHCAYAAAA8sqwkAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAABAAAAAwA6WzaoAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAAPAAAACwAHcNYX
AAAAqklEQVQY022OvQmEQBhER9jIArQAE7efRbADI+swX6zAn8DAwNwyNDGxCkE+2DG487j17oUz
b2CANyLCoii4rivxRd/3tNZ6GUSExhjGccxlWbyy6zoqpT6jQESY5znGcURVVdBa48kwDGiaBtZa
BNu2MU1TOOcQhiH+QRLHcSBJklfQti2VUqzrmk9ZRJhlGaMo8u/eo2mavFFZlr/yzTzPPM/TK/Z9
9+QLxjpqhoTnrAUAAAAuelRYdGNyZWF0ZS1kYXRlAAB42jMyMLDQNTTSNbQMMTS1MrCwMrDQNjC3
MjAAAEIyBRyOa41aAAAALnpUWHRtb2RpZnktZGF0ZQAAeNozMjCw0DU00jW0DDE0tTKwsDKw0DYw
tzIwAABCMgUc7FN6pQAAAABJRU5ErkJggg==
</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic30.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic32.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic36.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic42.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic43-1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic43-2.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic43-3.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic43-4.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic7-1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic7-2.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic80-1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic80-2.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic89.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="schema_1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_01.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_02.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_03.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfkAAAHyCAYAAADocbcnAAAABmJLR0QA/gD+AP7rGNSCAAAACW9G
RnMAAAAIAAAAAwAdVGdgAAAACXBIWXMAAABIAAAASABGyWs+AAAACXZwQWcAAAIhAAAB/AD3dr41
AACAAElEQVR42u3deXgT1foH8O/Q0IWytkBpKYuAFmwBBdkUi5a9iFc2C4LKIhQVV7iXi0pRqHBx
QxQuq9cqO4isCvReioQCCggqVChLbYG2tEBZWrqkCe/vD5r8kjRps0wyM8n7eZ4+kG3mzJkz8845
c+YcgDHGGGOMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcaY
E7Kysqh58+aUm5tLUqeFMcYY81pLliwhAFX+PfXUU9UG6x07dlDPnj2pQYMG1KZNG9q0aZPsA/z2
7dupUaNG1LJlSzp58qTs08sYY4zZJTY2lgYOHEinT5+m8vJy+u9//0tPPvkk6XQ6unr1KvXo0YOW
Ll1aZQBcv349vf/++5SRkUFarVYRwbKgoICaNm1Kf/75J02bNo1GjhypiHQzxhhjNikqKqL69etT
QUGBIcC9/vrrtGDBAsPrnj170qVLl6wGwCtXrtDnn3+u6AC5a9cu+tvf/qbobWCMMcaqdd9999H5
8+dtDnj//ve/qaysTNEB8q233qKDBw8qehsYY4yxKp06dYoefPDBSsHu0qVLNHToUPL396cxY8ZQ
27Zt6ddff6WysjJas2YNffvtt/Twww+TSqWi8PBwWrNmjckyHnnkEZN7/Fu3biWtVkvTpk2jRo0a
UVFRkeH7999/P509e5bKy8vp1VdfpSZNmphcRLRu3ZoyMjJMlr9y5Upq2bIlNWjQgP7+97/T4MGD
qw3YOp2Ofv31V1qwYAEdOXKEAzxjjDHPNnfuXJo+fbpJwDt//jy1bNmSvvjiC7p9+zbNmTOHwsLC
CADUajUNHz6c6tevT//5z3/o5s2blJmZSS1atKCcnBzS/75Zs2ZUXFxMd+7coZCQECouLqadO3fS
jBkzqHbt2qTRaAgAfvnlF8NFxs6dO+kf//gH1a9fn3Q6HQHA77//Th06dDBJ3/Tp0+mxxx6jP/74
g65cuUIhISG0bNmyaoN2SkoKAaCuXbvyUwCMMcY8X48ePSg1NdUQ8LRaLXXu3JnWrl1reG/dunU0
ceJEAoAZM2aQn58fHTt2zCRIduzY0dD8/dlnn9Hrr79OALB582YaMWKE4buLFy82ef3CCy/QjBkz
DK+/+OILev755w2vX3vtNZo5c6bh9datW+mhhx6iO3fuGN5r27YtXb582aaa/Pnz52nmzJk0efJk
DvKMMcY8V15eHoWEhJj0jl+/fj0NGjTIJAA+++yztG3bNgKAwYMH09tvv23y+cWLF0mlUhlq8k8+
+ST99NNPBADPPfccrV+/3vD9Rx99lDZv3kwA8Ntvv1FwcDD9/PPPhs979OhBO3fuJODeLQN/f3+T
C4p27dqZNLWnpaVRp06d7ArYv/76Kw0cOJCDPGOMMc+1YsUKmjBhgkmwi4uLo40bNxre2717N/n7
+xvuoffu3Zt++OEHk9+MGDGCnn76aQKAa9euUfPmzUmr1VJpaSk1btyYbt++TQDw119/Ub169aik
pISKi4tp8uTJ9NBDDxma5v/66y9q0KCB4X786NGjqV27dlRSUkIAcPr0aZP+A8XFxRQTE2NS07fF
pk2b7P6NuRru312MMcaYbS5dukTz589Hv379TN6/ffs2MjIycPPmTVq8eDEdPHgQvXv3xpdffonC
wkLq3Lkztm/fjlu3blFWVhaNGzeOTpw4geXLlwMAVq9ejRdffBEqlUr46aef0K5dOzzxxBO4ffs2
7dy5E7GxsfDx8cG8efPQpUsXdOzYETNmzEBRURHt3LkTgwcPhp+fn7By5Upq2LAhHnjgAQwcOBDF
xcV0+/Zt3L59G3l5eXT8+HH6/PPPcePGDTRu3Bj62r8lZ86cofDwcPr999/p1q1btH79ekyZMkXq
XcAYY4yJ7/333zfp+f7ss88aAuSOHTuoXr161KlTJzp8+DCtWLGCOnfuTIsWLSIAuHHjBg0cOJBq
1qxJTZo0oSlTptD169cJAMaMGUMPPfQQ3bx5k4B7I+s1adKE1Go1Affut3fo0IEWLlxIN27coAUL
FtDDDz9MSUlJBADLli2jBx54gCZOnEi7du2ihQsXUmRkJOXl5REAaDQa6tu3L9WtW5emTZtGZWVl
1Lx5cxo7dmyV9+SvXbtGHTt2JF9fX+rTpw+lp6dzUz1jjDEmpYSEBDp06BAHZMYYY8yT/PXXX9S6
dWv6448/OMgzxhhjnmTUqFG0fPlyDvCMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYY
Y4wxxpgIBDu+S9V8nwcDYIwxxtzDnvgtCv0kAkw8nJ/yweWbMSYHdp2LeKpZxhhjzENxkGeMMcY8
FAd5xhhjzENxkGeMMcY8FAd5LxAdHa3vqFHpLyUlhTuTMcYYqxb3PhafKPl569Ytat26tUlAj46O
pq+++op0Oh3vM9tw+WaMyQH3rmem6tWrJzRt2rTS+/fddx98fHzc/qwlY4wx9+Ag70UEwXo8P3Pm
DIWGhhqa8adOnaq/UjRp3h8xYoS+RYAAUMWtAOjf69Chg8lnlr47Y8YMCggIoLi4OJOWhAULFlDd
unUpKiqKMjMzKSEhwfDbhIQE2r17Nz355JO0evVqAoDvvvuOfHx8SKVS0ebNmw3L+fvf/07169c3
vzXBGGPMCXwyFZ9o+dmzZ09KTU01aa43br7v06cPvfbaawTcC/jBwcGUmppK2dnZhv166NAhatq0
KQHAhg0bKCoqikpLS+n48ePUoUMHw+tvvvmGHnroISorKyMA2L59O7Vv355KS0vp4MGD1K9fP7p1
6xY988wztGfPHgKAX3/9le6//366cuUKzZ49m7788kvS6XQ0adIkmjx5Mv3555+0cOFCk/xo1qwZ
bd26lTZv3kwqlcrwWUhICG3atImKiooIAF26dEmMfOTyzRiTA8nORXwSFJ9o+fnII4/QH3/8YTXI
V/O6UjpSUlKoR48eNGvWLBo4cCAtWrTIpFbfsWNHunPnDl28eJH69u1r+Oyjjz4yqWHPmzfP8L5R
64GBvjbv6+tL+fn5Jp8bBXeTspeenk4dO3YUuxbP5ZsxJgd8T55VduXKFVi6L++Ms2fPomPHjti1
a5fw4IMPGt5v3rw58vPzUa9ePYwaNQq9e/c2fKbVavHee+8B98ZdFmbMmCEAgE6nQ2lpqcX1zJw5
E6NGjcJ3331n8n5cXBw2bNigX5ZBvXr1UFhYiNu3b0uX4YwxJgMc5D3cSy+9RKmpqVSrVi0EBwcL
AFBUVER5eXnIysoyfM/X1xdbtmwBcK+5Pi0tDb6+vsjKyiIAuHz5ssmV48WLF1G/fn3069cPAJCZ
mYnr16+jpKSE2rRpI+Tm5gparVY4ePCg0KJFC9y4cQOlpaXUpUsXHD16FIWFhTRp0iRatWoVAUD3
7t3x448/4vbt2zRx4kRatWoVabVaunz5Mq5evYrPP/8cK1asQG5urkk6iAhHjx4lACguLiYA+OCD
D/D222/j2rVrsJR2xhhj9hOlObOqZ7rhfc91O72t06dPp+DgYMO9b8A0j/X5aWPHOwD/38kOVXSu
s/ZdAHjllVfIz8+PevToQTdv3jR8/9VXX6XatWtTr1696NatW5U63m3evJlCQkIoMTGRgHvN9UFB
QbRu3Tpq06YNTZs2jWrWrElt27YljUYjdsc7bq6Xn0rnB/NOmMx2v//+OzVq1IgOHDhAxcXFNHny
ZBo1ahTnpfwo+558YWEhPfDAA5WCuZc+1+1N2yp3HORlpqJDpcmFonknTGY7jUZD48aNo7p165K/
vz/FxMTQyZMnOS/lR9lBHqjcCczae17A27ZXzjjIyxPZ+B5jnsJ7Ot4Z967WN9PZ0pRs6TnqiiY+
w1+PHj0IsNy0rX8vJSWF1q9fT+Hh4d58S4ExSZWWlprU5H18fIw/tnTLxvi1pduClVi7nVXx2Knh
b8aMGdZuc5m8tuP2mNVlAJXHnDC/xWX82vhcVvG+4emVF154werYF+a34Jj3cntN3vj+m3Ez3erV
qykqKor0HbFWrVpl8trSc9QTJkygFStWUHR0NO3Zs4datWpFOTk5VFpaSh07dqQ1a9ZQWVkZzZo1
i1QqFa1Zs4YAIC4ujt5++226desWPfbYY4aBWkTMUyYPXJOXp0pB2vhRzLy8PAJA2dnZlJeXR8OH
Dze8BoDExER66aWXDEHU/DFNPWvjSLRu3ZrOnTtHAOjcuXMUERFh3FGV9J0+L168aPLa2vL0v9On
78qVK4Zyp/9M3/nU0pgTWq2WJk2aRJMmTSKtVktarZZeeuklmjRpEmk0Gnr11VcpPj6edDodbdiw
gRo2bGjy2trYF1LvZGbCe2ryWq0Ww4YNEwBg2LBhglarBQCEhYXh1KlTqFWrFgDQ888/j6CgINSq
VUsAALVajcTERNSuXRsA0KxZM+Grr74SJk6cKABAzZo1kZGRIYSFhQn+/v5CvXr1kJeXh379+qFe
vXro2rUrQkNDAQBLly5Fbm4u6tWrh4MHDyIsLEzqbGHMq5SXlwMVj2Ru3rwZCxcuNHwWEhIiAEBq
aiqGDBmCF198EQDQtGlTAQACAwPRvHlzw/cbN25scVhIjUaDIUOGAADatm0rREZGQqPR4MKFC8L9
998vAMD9998vpKenCwAQHh6u/xcASL8O/fvWlqf/XJ++Jk2aGNKj/yw0NFQAgIMHDyI5ORn16tXD
1q1bcfz4cahUKqFJkyZYvnw5VCoVVCoVVq5ciSZNmsDX11cIDg5GjRo18Nxzz+Gnn37CyJEjERIS
Ah8fH6FRo0aoU6cO5s2bh3fffReTJk1CUFAQ/P39eehrBVN0kK9KdHQ0UHHgp6SkmHzmyHPUR44c
wcaNG/H2228LKpXK8H6DBg2EjIwM/Pzzz/p1MsbcqGbNmoYgZHyxbywzMxMpKSkYPHiwScA6duwY
nnnmGVcmTzD6E5W1MScAICEhwfB+xf8Nfv75Z8yYMQNLliwRgoKCTD6zNvYFUy7ZBXlLz3Bbeg8A
VCoVzJrrAdx7hvvGjRsoKSkh4N4Bbvza2nPUd+7coWvXrhneB+49e52fn4+YmBiEhIQIxcXFlJeX
h9zcXAD3hndt1qwZOnTogLy8POTk5EidhYx5Bf1wxVevXjU8dWN8HgCAv/76iwDgmWeegb+/v5CR
kWFo+j569Ch16NABHTp0EPS38iqa1SuxNo4EAMNYEhW3BkzWq292169X/9ra8vTfu337NgH3njYC
7p2H9M3m+vVYGnNCP7ZEXl4e9M31Fy9eRF5eHsrKyujy5cuIjIxEZGQk9J9duXIFOp2Oqhr7Qup9
zeRB9OfkzTu6Gb8HONbxrqrnqG1Zt/Hrhx56iAIDA+ncuXNkLY0i5CmTB74nLz+2PCdfVQc4a3+V
VNFRDlZ+K0bHu2rTaD7mhD0d74w/M+94V9XYF0xyyn+EjhlwfsoHl2/PQwsWLCCtVkvl5eX0ySef
8D5mSsBB3oO4ND8LCwtNru6jo6PJ/D3zP30rhfmjO9euXaPXX3+dZsyYQbGxsSQIgmF5AHD69GkK
CQkxqbVU1UpiPGWtpUcXT548SR06dCAfH59KjwW5cF9w+fYsdOPGDcM+rRhUh/cxkzsO8h7EpfmZ
mJhI3bt3p8LCQiosLKTu3btTYmIilZSUUGRkZKVZ6fSPDVp6dGfBggXk4+NDTz31FOXm5posDwBG
jBhBM2bMIOPHhfTr0S/X+HV1jy4uWbKEevXqRZcvX6YZM2bQxIkTSavVcpBnjHk673mEjjlHo9Gg
X79+qFOnjlCnTh2hX79+0Gg0CAgIEIKDgyt9X//YoKVHd9566y3hrbfeQqdOnRAaGmqyPACYM2cO
kpKS0LZtW1y/ft1kPfrlGr+u7tHFiRMnYvDgwQgPD8e8efMQGhoKlUrFj/owxpgRDvLMbtYe3alV
qxaILF9gTpkyBcOHDwcAwZ5HDa09uqhSqYS8vDz861//gvkjQowxxu7hIO/FfH19kZycDH1zfXJy
Mnx9fQ2PDeofEzR/bNDadLEA8N133yE9Pd1kecYyMzPp6tWrKC0tNaynuLgYAKDT6aisrMywzqoe
XczKyqKtW7fi1Vdfhf4xIBc31zPGmFfje5bik7zjnXmHOP19ekvTxSYkJNDzzz9PDz74oMnygHuP
DDVr1ozefvttGjt2LD3xxBPUs2dPi537duzYUWUaXnzxRfLz86OkpKRKjwy5eF9w+WaMSY073nkQ
ReWn0bO3DikuLqbly5dT7dq16ZdffpHbtnP5ZozJgV3nIpWtX2SsKjqdjl5++WXD/318fOzuBKef
WyAiIoLu3Lkj9SYxxhgzwjUd8SkmP93YbC4VLt+MMTng5noPwvkpH1y+GWNywM/JM8YYY4yDPGOM
MeaxxBwhjJsyGWOMMfewKX5zTZ4xxhhj1eKOSeLj/JQPLt+uxXmrfHyMuAd3vGOMMcYYB3nGGGPM
Y3GQZ4wxxjwUB3nGGGPMQ3GQZ0wGjIcFNv4znsmPWWc8S6G1P/0Mikx+rJV/4z8PHS5bUbhnpfg4
P+XDpeVbp9PRSy+9RFOnTiWNRkPAvamAu3fvTomJid5QDpzaxjt37lBERITFQB4dHU1ff/21N+Sh
1Bw+RsrLy2ns2LEWA3lCQgKNHz+eysvLeR/ew73rGVMaHx8fISwsDIGBgfD19RUAoE6dOkK/fv2g
0WikTp7sBQYGCiEhIVY/b9GihdRJZFWoWbOm0Lx5c6ufh4eHo2bNmmIO3uY1OMgzpgCFhYXUs2fP
Ss34FTVXw5+vry916dKFTp06ReYzA1qaKXDz5s2kUqkIAKlUKtq8ebPX1Jbmz59PQUFBFBISQtu3
byeNRkNffPEFDR06lObNm0d+fn4UGhpKZ86coap+p39fq9XStGnTqG7duhQSEkLLli0zfLZ7925q
1aoVBQYG0vvvv0+A6S2GlJQUMn8NABcuXKBHH32UfH196ZlnnqHi4uJq96sty61qO5TgzJkzFBoa
atiuqVOnGtJvfkzA6JipKm8+/fRTk+8aL8eW11Xta0/BzfXi4/yUD5eX74SEBOrevbvhHrxxc/2i
RYuod+/eVFRURObN+KtXr6bo6GjSarWUm5tLb7/9Ng0dOpS0Wi1NmjSJ4uPjSafTVXoNAMaB3Sjg
S5W/TjE68Vb7/o4dOyg+Pp5u3rxJ6enpFBkZSQcOHCB/f39q3bo1HT58mADgtddeoz59+lBVvysu
LiYAmDNnDv3rX/+iwsJC+s9//kMtW7YkAMjNzaXevXtTVlYWXbt2jfr160eHDx+m4uJiioyMpI0b
NxIAaDQa6tKlC61Zs8awvn79+tEvv/xCd+7coXfffZfmzZtX7X4tKSmhyMhIw3Ju3bpF9913H61d
u9am7XByHzq8DKMLlmrf79OnD7322msE3Av4wcHBlJqaSsC9W18ff/wxPfnkkwTcC/qRkZFUUlJS
bZ6vWbOGoqKiqKSkhHQ6HS1atIiioqKotLTUcKwZv9Z/X//a2r52Ml+dymeuyTMmI8eOHUOdOnUA
gOrUqQNfX1+88cYbmDJlirB3716hdu3agnkzflhYmOH3Wq0WN2/eRN26daFSqYQmTZogJCQEPj4+
gvlr/feHDRsmAMCwYcMErVYrdRa4xfr167Fs2TLUr18fERERSEtLg6+vLzZt2oSmTZuiR48eAgAM
GTLE5HaJpd+dPHkSALBixQrEx8ejTp06wvjx44XMzEwBAHbu3Im9e/eiRYsWaNiwIZKTk6FWq1Gr
Vi0hODgYd+/eRVlZGW3atAl//PEHQkNDAQDnzp2j5ORkdOvWDYGBgfjwww+hVqur3a8BAQFCcHAw
QkNDUVZWRp999hkuXbqEJk2a2LQdSqDRaDBkyBAAQNu2bYXIyEjDfvLx8RE6duyIwMBAw/eDg4MR
EBAgVJfnoaGhCAoKQkBAgPD7779j+fLlCAoKgr+/vwDcO9aMX+u/r39tbV9LiYM8YzLyzjvvAPcm
nhAACGq1WqhTp45QWFho0rQ4e/Zsk99VnPzRrFkzfP/995g5c6bhs4rvWvxdVaw183qC3NxcpKSk
AEZ53a1bN8E4MNjzOwDIzs6Gpd/n5uYiISHB5DfTp08XAKBz5854/vnn0axZM6SlpeHhhx82+V10
dLTJ73bt2mW4L13dfv3tt9/w2GOPgYjQpUsXm7fDE1y/fh3NmjWz+FlVeQ4A5eXlmDVrFk2aNAlj
x46t9PuKoE0AKCYmxuSzqva1VMcTB3nGFGDhwoXQaDQoLCwEAKHiRGIQHR0NjUaDzMxMjBw5EnPn
zjV8ZnzSMf9dVdRqteFEFRMT4zEBAAAaNmxo9TOdTufQ7xo1aoT8/Hy7frNgwQKhvLxcyM/PF+bO
nSv4+vra9Dug+v2alJSE5cuXY/bs2ULNmjVtTpMnOH/+PLp27Wrxs6ryHACOHj0KIsLBgwfx0EMP
Vfq98YVXxYWSQVX5KtXxxEGeMRnQ6XSUnZ2NnJwc6O+XW0JEuHDhAv35558oLi4GAFy8eBHl5eUA
gLp168Lf3x/5+fnQarV06dIl5OXlQavVklarpYsXLxpeA4BKpYLZPXmps8Ihd+7coby8PGRlZdn0
/tChQ7FixQrk5ORQWVkZdezYkW7cuEEAcOTIEaxevZoAYMuWLTAOAlX9btiwYVi1ahXKy8vp1KlT
1KpVKwKA2NhYJCcn48SJEwQAcXFxtH///kr7uLS0lK5evYorV64AACIiInD37l1s27aNysvLafHi
xZSYmEjV7Vf9Nr/yyivo1KmTUFxcTHl5eYblVrcdUigvL6eLFy/i8uXLMH5Uztr7vr6+2LJlC4B7
9+T1t1v0vzl48CD+9re/AQCKi4tx5coVWBpvwjzPs7Ky0KJFC0ybNg1+fn5CZmYmCgoKoL/nnpWV
hYKCApSUlBAA6D/Xv7Z1XysVd7wTH+enfLi0fFvq+W5M31wfEBBAr732Gq1cuZKaN29OSUlJJj2I
/fz8qEePHvTbb78prXe9U+u11hRaVRPpO++8Q4GBgRQcHEzr1q0zdNLq0aMHvfnmmwTAYu96S78D
gNu3b9PTTz9N/v7+9NBDD9E333xj+GzTpk0UGhpKtWrVorfeeots3YZTp05Rx44dSaVSUUxMDBUV
FYnWu97adji5Dx1ajrXyb+19R3vXV5XnYvWut2VfS5XPil2xB+P8lA8u364li7w1CorMfrI4RlJS
UqhGjRr0yy+/EHCvNWfYsGGetF+5dz1jjDkiLy/PpHmWKVNkZCT0HQkDAwOF559/XuokeQRZXMV5
GM5P+eDy7VqS56215ldmMz5G3IOb6z0I56d8cPl2Lc5b5eNjxD24uZ4xxhhjHOQZY4wxj8VBnjHG
GPNQHOQZY4wxD8VBnjHGGPNQHOQZY4wxD8VBnjEXS0hIoEGDBlGnTp3owQcfpEuXLpkPuQnj14WF
hdSzZ0+TZ7YLCwttGVbT6jKB/x8a13y5+nTm5+fT4MGDyc/Pj9q1a0epqak0cuRIk+U+9dRTBHj2
DHVM2ao7TmwZ7hkAdu/eTa1ataLAwEB6//33uYyDn5F0Bc5P+XBqXO7HH3+cbty4QSNGjKBPPvmE
Ll++TAAoOzubAMD49aJFi6h3795UVFREhYWF1L17d0pMTCQA+Pbbb6ljx45UVlZGALBt2zaKioqi
kpKSKpcJAImJidS9e3cqLCystFwAGDBgAO3du5eKi4vp1Vdfpbi4OAoPD6fz588TALpw4QI1adKE
AKCkpISioqJo06ZNYpVRLuvKJ5sYsHr1aoqKiiL9yIVr1qwxvNbpdDRp0iSKj48nnU5HGo2G4uLi
DK8BIDc3l3r37k1ZWVl07do16tevHx0+fFgW2wY781mZU04xpiCzZ88WdDod/fXXXzh//jzGjRuH
8PBwAQA1bdpUAFDpNQDUrl0bwL2LBI1Gg4rvAQC0Wi0uXrxIEyZMQFBQEAICAvS/s7pMjUaDfv36
oU6dOoL5cjMyMmjIkCHo3bt3pSkw27RpAwDUunVrw2cBAQFCdHQ0BQcHS529jFUSFhaGoKAg+Pv7
CwAQGhpq8lpfY/fx8RE2bNhAe/fuxSuvvAIfHx8BAHbu3Im9e/eiRYsWhmX27t1b6s1yCDfXM+YG
H3zwAdq0aYPOnTsjNjbWOJCaN7FXalafPXu24cvNmzdHfn4+6tWrh+eeew59+vSxtLpKy6xOdnY2
AgMD7d6uPn36wMfHh9q0aUMLFiyQS02HMajVaqDiOIiJian0+dWrVzF8+HDauHEjRowYYfJZbm4u
EhISgIr53wEI06dPd9sc8GLiIM+YGyQkJOD8+fM4e/YszKZzFYz+AAALFy6ERqNBYWEhAAgVJxsA
QJs2bYTc3FxBq9UKqampQpcuXSytrtIyq9OoUSPk5+fbvV3/+9//cPv2bXz99deYO3cu0tLSONAz
WYiOjgYqjoOUlJRKn2/atAkjRozA5s2bhUaNGpl81rBhQ6mTLxoO8oy50K+//korV66k27dvo06d
OvDx8UFWVhYyMjIIAPT3y81fAwAR4cKFC/Tnn3+iuLjY4vKzs7MNs6ZVt0xfX18kJydDf08+OTkZ
vr6+AIC2bdsKtWrVglqtJgBYvHgxjR8/ngAgKyuLgHsd8/TrvXPnDuXl5aGkpAQ+Pj64e/cuAECl
4juATHpZWVkoKChASUkJAUBmZqbhtVarpUuXLqF///4YOnQotFotXbx4EXl5edDfk4+NjUVycjJO
nDhBABAXF0f79+/3+gtY2XS68CCcn/LhcPlOSkqisLAw8vPzo6effppu3rxZbe/66OhoCggIoNde
e41WrlxJzZs3p9OnT5usX+ze9WlpadS+fXuqW7cuPfroo6Q/wVlYLszX16xZM1q0aJEz5ZXLuvLJ
IgaI1bt+06ZNFBoaSrVq1aK33npL8u0ywrPQeRDOT/ng8u1anLfKx8eIe/AsdIwxxhjjIM8YY8xD
paenm9/GcuivYjmKJOYjAfpMUORjBjJFEDk/CwsLadCgQVCr1ahXrx7mzp2Lo0ePonnz5pg9ezbv
O+tkW77T09MpIiLClu8hIiJCdumvIHpZZ24n+TFi6VhIT093ermWlinhsWRXPnNXWC+iD/AV/4dG
o8GiRYuQlJQE48e0mDxZC+YRERE2ncgqfksWlivn4M9YtfTHhq3HggPLN3ltfCzJ/fjhIO9F9M9f
//e//zWMegYAsbGxim2K8nTGgd3ZE5i13yrphMWYnpjHhgPrNvxff/zI9djhe/JexHxYU70ff/xR
MGuqt3ZvCps3byaVSkUASKVSkX5gl/j4eBozZgydP3+ezCcvSUpKotatW9OFCxcIAIqLi2nMmDHk
7+9PHTp0oHPnzlX6jfHrTz/9tLqJWQB4zoQSxvcR9Scv/Z+L1mf4Mwr4ir4PyTya244NW1g6dqTO
IGMc5FklFy9e1P/XMGpaTk4OACAuLg4bNmwAAGHDhg2Ii4sDACxbtkxYvXq1sHv3bmzbtg2tW7fG
kiVL0Lp1a9SpUwcXLlwQ9GOfz5w5E71798aNGzcwb948TJkyBXv27EFkZCTWrl2LmJgYYc+ePYiK
isLatWsxdepUYc2aNYiKisKePXvQq1cvLFq0CFFRUUhOTgZwb0KJjz/+GPv27UNWVhYOHToEGU0o
YRN9cJfy5GUp4HOwZ3KhL4tSB3YraTNOk2yOG26uZ5U0b95cgNnVaFhYmADcmxhl2LBhAgD9vybf
u3nzJs6dO4ewsDCEh4dj7ty5mDdvnsny169fj+zsbIwbNw4AEBAQYJjwpEmTJvr3TF7rJ5gICAgQ
jh8/TsuXLzeZcELJE0q4+n6iE+kCIP/mSOb55HqMWEkrAMMtBJL6mOGaPBNVt27d0LVrVxw4cACD
Bw/GmTNnEBQUZFLIc3NzAaPx1UtKSgyfV0wkQQCoYoIJg/LycsyaNYsmTZqEsWPHwnyZSpxQQn/y
kmPNxCiNhpq9XGonzHso4Rixkm5ZtIZxkPcixmOX69/T6XTUrVs3+vHHHw3vlZSUkCNjkGu1Wnrz
zTdx8OBBREdHY/fu3WjQoAHWrVtnUsCrmvyhYiIJAYBQMcGEwdGjR0FEOHjwIB566CHYukw5Mm+a
VwK5nLSYd1DiMWJhGyS/QOYg70XeeOMN+Pr6YtCgQSgsLKSCggJ6/fXXUatWLcP0p1FRUbR//340
bdoUwP9PbpKTk0PAvQlI9J3tKjrhGZa/bt06tG/fHlFRUcjNzUV2djYSExMxZ84caDQaQwEfOnQo
Pv74YyoqKqJTp05R3759ST/hSUUtH8XFxSavs7Ky0KJFC0ybNg1+fn6CfsKJ0tJSxU0oodSaSUXa
JT9pMa+g2GPEErOOeW7FQd6L1KlTR/jhhx/0/0dISAguXbqEjRs3Gr5Tu3ZtxMXFGZ6b1wf7sLAw
AIBRZzsy6oSHAQMG0KRJkzBjxgwMHjwY586dw4QJE5Cfn4+IiAg0btwY+/btIwCYP38+UlNTUb9+
fQwZMgSff/45Bg4ciPT0dIwePRopKSk0YMAAw+tPP/2Uxo0bhwsXLuCpp55CSkoKjR8/HqdOnUK/
fv0AAC1bthSmTp2K2NhY1KpVi8LCwtCrVy9ZNdd7Qs3EaFs40DOXMO5c50n02+PuY4ZHvJM3HgVM
Ppwq38a1d0+if05ZhE55XNaVz+kY4KnHiTH99jlxvNiVzxzk5Y1PfPLhcPnmE5dNuKwrn7MxQDE1
+KefftoknSqVCuHh4Rg+fDgmTJiAGjWqbiQ3GrnSkbziIO9B+MQnH46Wb8WcuJwlwolLirLuaNMp
p9V6+jz+Qlir1WLJkiU4d+4cPvnkE9SoUQM3btzA4sWL0axZM0yYMKHaZThxYcxj1zMmB0o7cYmw
vbJ5Ntia06dPU7t27czfs2sZFb8n49+3a9dO9O1VUlqdocTjRKVSobS0FP3794evry8AoFGjRoiJ
icE333xjU5B31/HCNXl545q8fNhVvpV44hKLgzUUV5d1k0AnJrNALMY2KCmtltJt135X6jEyZMgQ
rFq1CrVr1za899lnn6GkpATvvvuuXcuqaAWzNd+4Js+YlLw5wFdsf6WpOSXksoBpvlyzWrMz91qV
kFan2TpFshxlZ2cjODgYtWvXRlFRETIyMvD9999DrVZj3bp1zuSH6PuCa/LyxjV5+bCnfCu2diIm
B2onopV146ZuVwVMa4zXa0vTuJLSWg17Y4Bij5N169bh/fffN3nvmWeewXvvvYc6deo4tEw7jheu
yTMmFSXXTlxBovvz1K5dO7cHTD3z2nI1AVRJaRWTYgM8AKjVamzbtg1t2rTB9evXceDAASQlJaG4
uNjhIF/RAiZ6xY4Hw2FMJN7eTG/O3QPmnD592jDNp1RB0yw9+hqyPm2KTKvYlD6Akkajwblz5/DA
Aw9ApVIhJCQEw4cPx4svvoiFCxfKLn84yDMmAg7wlrnr/ry+yVsfrOTEPHgqKa2uoPTj5OjRo+jQ
oUOlZ+EbNmyI69evO7VsVxwvHOQZE4HST1yu5sram3HQlCt98ITEzfP2pNUVgV7ptXjg3iRajz76
aKX3d+3ahS5duoiyDjHziYM8Y07yhBOXK7my2V4JAd6IYPavbLki0Cu9tUun0+HkyZP4/vvvERkZ
CZ1Oh+LiYpw8eRIzZszA6dOnMXr0aDHySdTjhXvXyxv3rpePqsq3ojsRuUs1vYftLutKCvAVndmM
t5EUkm57et5XFwMUfZxMmDABqampJu/5+voiPDwc/fr1w0svveRwpztLqjheeFhbD8JBXj4slm+l
107cqZpBcuwq6woP8IbtdXUnN5HSb2ug9+gg725VHC8c5D0IB3n5sFa++cRlh2pqJ3aNlKbgAK+o
bajYDlsCvdUYwBfDjrFyvNgVa/mePGMO4nvxjhEh3xQTHFH1xYtgPja9XBl1HHQIB3jpcJBnzEF8
4rKfs48IKaF5W8/WQWXkNmFMVRzJf74Ydo6z+cdBnjEH8IlLGkq5D1/BllsQ+uZ82XO0xz1fDDtO
jOfmOcgz5gA+cTnHwYskxTTTVzRt21xDV0pt3tlme+Z+HOQZY24ls1nq5EAxtXk9W2vz3OIlDmfy
kYM8Y3biE5f7KexePGD/UzEe2QmPW7yc5+xFMQd5xuzEJy5x2HOxpLB78YzJBgd5xpjb2VM7UVgt
3ql760q5Nw8oa794Mw7yjDFZU1gt3pkBrBRzb5474Lmfo7cJOcgzxhgTHfddEY8z9+U5yDNmBz5x
iau6/FRSk7CSmtrFUtX+4b4r8sBj18sbj10vH4aTGZ+4xGM0Nrfk47vPnz8fTzzxBLp16+bQ7x3s
VW+JU9v8zDPPmJRRlUqFpk2bYvjw4Rg/fjxq1BCvbme2zeYxgOd1EJHZsaL/f7W4Js+YTGk0Gowc
OdJt67t16xYiIiJM/jp06IARI0YgJSVF6uxwqe3bt+Pbb7+VOhmi+O677/Dqq6+iX79++P3333Hi
xAmsWrUK2dnZSEpKkjp5ouMxF6qmkjoBjDHLEhMTceLECbetr169evj999/xyiuvoFevXhgzZgx0
Oh2uXLmCf/zjHwgODkbHjh2lzhbRnTp1CikpKejUqZPUSRGFSqVCaWkp+vfvD19fXwBAo0aNEBMT
g2+++Qbjx4+XOokOsxbQLb3PrQj3cJBnTIZWr16NZs2auX29/v7+KCwsxMCBA+Hj4wMfHx80b94c
jzzyCH7++WePC/JXr17FZ599hoULF+KVV16ROjmiOXToECZPnmzy3rFjx9CqVSupk+YQfRC3J3A7
8htPxEGeMZn55Zdf8Mcff+Cjjz7CJ5984tZ1X7t2DT4+PmjcuLHhPZ1Oh+PHj2PcuHFSZ42oNBoN
3nvvPbz33nuoU6eO1MkRTXZ2NoKDg1G7dm3cuXMHFy5cwNatW6FWq7F27Vqpk2cXZwK1/jfGtXxv
DPgc5BmTkezsbCxbtgyLFy+26fs///wzXnzxxWq/16VLF6xevbra7x04cAAxMTHQ6XS4ffs20tLS
8NVXX6FWrVqIiYmROntENW/ePIwaNUqxtVtrDhw4gNTUVJPn2P/2t79hy5YtirqYEasmbinYexMO
8ozJRHFxMWbOnIk5c+YgICDApt90795d1NqJWq3Gjz/+iE8//dTw3nvvvYdRo0bBx8dH6iwSzbp1
69C4cWM88cQTUidFdGq1Glu2bEGbNm1QUFCAAwcOICkpCcXFxYoJ8q54/M74WXNvqtFzkGdMJmbN
moX4+Hg0bdpUkvVrtVr8+eefOH36NLRaLbKzs7F9+3akpKRg1KhRUmePaI4dO4a5c+dCq9Xiiy++
kDo5otJoNDh//jweeOAB1KhRA40bN8awYcNARPjiiy/w4YcfSp3Earny+XpvnAGRgzxjMrB8+XJs
374d27dvt+t3YjbX//7772jbti1q1KgBX19f3HfffXjjjTcwbdo07Ny5E88884zU2eS0nJwcfPnl
l/j5558RGBho8tnzzz8vdfKcduzYMbRv377Ss/ANGzbE9evXpU5elfTB3dW1bOPme2+o0XOQZ0xi
+/fvx19//WXxhFNdrUPM5nq1Wo0ePXpUer9Ro0ayDxC2KCkpwcyZM/HBBx9UCvAAUFZWBj8/P6mT
6ZSUlBSL+3DXrl3o0qWL1MlzGY1GgxdeeAHr16+XOimyw4PhMCahjIwMfPPNN5g1a1alz0pKSlCz
Zk23pSUlJQWPPvqoyXtlZWVISUlB165dpc4qh92+fRs//vgjnn32WfTu3RstW7Y0+fzu3btIS0tD
eno6/vzzT5SXl0udZLvpdDqcPHkSW7ZsQWRkJHQ6HYqLi3Hy5Em88847OHPmDJ577jmpk+kyjowp
4S1N91yTZ8zN7t69i6tXr2LHjh1YsWIFVq9eDX9/f5PvlJeXY9u2bbh79y7+/PNPQzO6K2g0Gmzd
uhU3b95EcHAwdDodCgsLcfLkSSxevBiPPPII2rdvL3W2OSQzMxMDBw40vJ4zZw4eeOABPPLII4b3
3nvvPWzZssXw+Y8//mjTkwhyEh8fj4MHDwIAhg4dCgDw9fVFeHg4+vbtixkzZtjcmVMKzjSdOzOm
hD7Qe3KzPY9dL288dr18iDZ2/caNGzFz5kzDa5VKhZMnT5oE8ZiYGGRnZxtev/zyy3jzzTdF36i7
d++iY8eO0Gg0Ju8HBgaiTZs2GDp0KJ599lmXXWDIaex6Z8ll7HoJt9nhsesdDbS//PILNm/ejI8+
+sjhZSglyDs6dj3X5Blzs2effRbPPvtsld9x11jxNWrUwMmTJ6XOEuaZhIiIiGoDvaNB1t4xJZTM
KMDbje/JM8Yk4cyJy4MpphYvJUfGlLDG0+/Nc5BnzD6CJ58QZEgwHrlNziqCMzm7HKUQ8faE3aQe
U0JJuLmeMcaYYjg6poS34iDPGGPMVWy6L28rZ8aUUCp9nwVHt0+WzfVTp04lAFSzZk2aNGkSLVu2
jKKjo72mGYwxZsJbmuz5fnwV5DSmhLtFREQ4fFtEdkF+6tSptHbtWpw5cwa3bt1C3759MXXqVKmT
xZgxvi/vJO50p2zuuh9/9+5d5OXlYeXKlRg1ahRmzJhR7ZgSd+/elTp7ZEVWzfWpqan0t7/9DQcP
HkTbtm0NBeijjz6inTt3Sp08xhhzFU+uxTvcZP/dd9+ZjCnxzDPPVBpTon///oYxJYYMGeKyMSWU
SlY1eY1Gg8jISJMADwD/+Mc/BLVabfKevkkfAIWGhtKZM2cIACqa9Q1/jRo1onfffdfkM5VKRVev
XjU0qX377beG76ekpBAAXLhwgR599FHy9fWlZ555hoqLi02+Hx4eToGBgTR58mQqLy/nWwmMuZYn
N9kratArd/aqf/bZZw2T1qSnpyMtLa3SwEwpKSkm3/GkAC9Gi5esgrytUlNTKSkpCWfOnAEAYfjw
4ZgyZQoAYM+ePYiMjERKSgqKi4uxY8cOfPXVV/jjjz9oz549iIqKQocOHbBhwwbD8lasWIH77rsP
a9euRUxMjADcG2FswYIFuHHjBiIjI7Fw4UIAgFqtpu3bt+P48eNQq9XYsWOHIkZLYqLjJnsHcVN9
ZadPn+aKgkSUMuKdoxQZ5M1r/EOGDDEMyxkQECAEBweDiEBEKCoqQnl5OWrXro2AgAAhKCgIo0aN
wqpVqwAAJ0+epLp166JZs2Zo0qQJAODcuXOUnJyMbt26ITAwEB9++CHUajUAYOXKlRg9ejQaN24s
dO7cWcjOzhaioqL4hMWY63lybV4RnKjFW70o9vTBaBwl1sWwIoO8LXr37o3AwED06dMHY8aMQatW
rQyZ1blzZxQUFODs2bO0dOlSxMfHm/w2NzcX0dHRwL0MFgAIu3btEoB7QylamqaygvGtAsaYGRFO
XJ4W6BVzL75du3ZQSlpt5em1eEBmQd7X1xdpaWnQ31/X+/vf/07/+Mc/7Aqce/fuRWFhIf73v/9h
/fr1yMzMNPl9XFwcli5dCrVajdjYWJPfNmzY0OpyGzVqhPz8fGsfC0Z/zPNxkz1zhmICvF67du2c
ukDj2rxtxLylJasg37NnT2Hs2LF48skncebMGSopKaH//Oc/tGrVKvz97383fM/8YmDLli3w9fUF
ABQXF1N+fj5KS0vh7++P+vXrg4hw/fp13Llzh/Ly8nDx4kWMHDkSCxYswIgRI1BSUoKcnBxcuXLF
kMF3797Ftm3bqLy8nBYvXkyJiYkEAMOGDcPGjRtRWFhI5eXl1KxZM8rIyOCau5fik5PtRKw1CYCh
6VjWqqjNK6aznVE+KyK9tvKGWjwg06lmp06dSp9++ikEQUDHjh2xcuVKPPLII4Kl7wBAaGgo9u3b
h7Zt2wrR0dGkv38OAE2aNMHYsWPxr3/9y+SzlJQU/P3vf8f27dsxatQoGL8fExMjnDp1ikaPHo20
tDRER0dj+/btqF27tgAA77zzDi1cuBDNmjVDv3798MUXX7iq8CvmROAFqirfoo3o5cmqqZ04UtYV
UxO2cC9byWm3xtYYYPV4cVfglXOAt6EWb1eslWWQZwYc5OWjuvLNgb4KNp64HCnrSgyWSkyzLeyJ
AVUeL64MwnIP8BWtg6IFeVk11zPGmJ0U1xFPSQFeKWm1lRJurTkzhK0lXJOXN67Jy4ct5Ztr8xbY
2InI2bIu++CppJq8g4/K2RsDqq3NAxCt1i3nGrzR9op5W8T2L9mIg7z4OMjLBwd5B9h54nK2rMs2
eCrpnrwTz8I7EgOqPWacDfZiXyy4gp296TnIexAO8vLhdKcib+TmIK9fjmyamavpma6ktNrCJUFe
z1JTu/lvbfmOHHGQ914c5OVDtE5F3sKBE5dYZV0WwdPGoKmktFbH0Rjg8PFiHtSVeNw58Ew8B3kP
wkFePkS93+jpHDxxiV3WJQmgDgZMJaW1ym1wcFleebw4OOgNB3kPwkFePlzaFOlJnDhxuXK8CZcH
UDFrwwpJq8W0O7FMrzpenBjVjoO8B+EgLx9ub4pUIidPXK4u64aR58QKomaP77nifKqEtJqn2amL
HG84XpwctpaDvAfhIC8f3BRZDRFOXO4s65WGmq0umFp5Ht8daVZKWsWKAQQo8/56dYz6ELit74Ps
B8OpGJ/e5O/YsWP6jTSf9c3i64cfftjkIBk/frzhewkJCeb/BwBYe3/37t3UqlUrCgwMpPfff5/H
rGe28PiJbBQ4R7xg/teuXTtU9WfpN5xWl22vIgausYdIAd5uKqk3vDqpqan6qWIBAH/99ReOHTsG
ALh8+TLCw8ORnZ2Npk2b4uTJk2jfvj1ycnIQFhZmeL9GjRo4deoURUVFCTdv3qRevXoBAHJychAS
EoK8vDzUrFkTs2bNwuzZswEAs2bNwtWrV3H37l3D+7m5uTRmzBjs27cPgYGBeO6553D48GHq0aOH
kg4gJg0hIiLCI2v0Cgzw1ihpG5SUVoe3z1OOGSmPEdnX5F966SVh9erVhsxZtWqVMHnyZAEAwsPD
BQBo2rSpkJeXRx988AEAICwszPA+AIwcORKrVq3S/x6jR482fM/Hx0cICQlBUFAQfHx8DOvx8fER
GjVqhJCQEMP7O3fuxN69e9GiRQs0bNgQycnJMJ4Mh7FqeFyN3oMCPJMnISIiQrG1eqO0S3aMyD7I
22LDhg30xBNPYMSIERY/j4uLw7p166DVaikpKQnjxo2r9J05c+ZAEAQKCQmh+Ph4Ki4urtQUn5ub
i4SEBMCoCWz69Ol8gmP2MJy0lH7ikvrkxbyGAAVeIBsdH5IeIx4R5Ddu3IiffvoJcXFxFjOzefPm
QvPmzTF37lxERESgUaNGlb43c+ZMlJWVYf/+/UhLS8PXX39daTkNGzaUelOZZ5D8wOdtYAqkiFq9
3C6AFRHky8vLKScnBwUFBdBqtYYadkZGBgFAYmIiQkJCBP3rnJwcMv48MzOTRo0ahVmzZmHy5Mn6
znzIzs4mrVZLly5dQmlpKQCAiHD37l3UqFEDubm5uHr1KnQ6HQFAbGwskpOTceLECQKAuLg42r9/
P3e+Y45SxElLT24nL+aVDLV6uR03ZseHbI4R2Xe8A+41pa9cuRIAEBQUZHhf3xlP/7iI/nVYWJjJ
65YtWyI/Px/Lly9HdHS0gIre902bNkVCQoKh1v7RRx+hQYMGiIuLQ1ZWFlasWAEAaNSokX45wqZN
myg2Nha1atWisLAw9OrVSzY7kymSoYMRIM/HhqTqFcxYFUyOG0CaY8fsQkOWxwc/Jy9v/Jy8fLir
fEt60tKT4OTFZV35pI4Bbjl2ZBDYeTAcD8InPvlwd/mWJNhLeALjsq58cooBlW6jOnIcWbklIPX2
cZD3IHzikw8py7fJCUvMoG/hJCZlLYzLurLJPQY40n9KjtvCQd6D8IlPPuRUvsXs7CmH7dFvk1zS
whwjp2PEk9mVz4roeMcYM8EnUcaYTbgmL2/8eB6zS3p6uqEJ3vj/jDGP4/ZYazwxDBMH56d8yKJ8
p6enV5qwyfwvPT2dbP2e1NtjRE5pYY6RxTFiJU1V/dn6XbmwKz1ck5c3vk8pH5KU7/T0dDKvjYvV
8c7SciMiIrjjHXOUXGKAcQB0RYyTehu5450H4ROffLitfJsHdnc9Qme+TjcHfC7ryieXJ1DcNa6D
O9dnad0c5D0An/jkw+Xl2zi4Sz3yndl9fR4Mh9lCihggh7gj1RgaHOQ9AJ/45MNl5VtOwd2cG4M9
l3Xlc/uokG5YlxzTxUHeg/CJTz5cUr71AV5uwd2cPo0uDPRc1pXPHTFACXHG1WnkIO9B+MQnH2KX
b1mMUW8PFw95y2Vd+VwZA5QYX1yVZruWq4ipZhnzJPpH19LT0xUT4M3TK7PH75hnU2KAN06vpMcK
B3nG3ET/7LoSmuer2Q59rV5uz9ozz6Nv4VFagNfTp12y44Sb6+WNmzDlw6nyrZR77/YS8V69lGXd
1hOwHI5FOadVzBjgifFErG3ie/IehIO8fDhcvj01wOuJFOjdVdYtBUlb10sO/s4b0mq8TrGCvCee
+8TYLg7yHsRTC7oSOVS+PT3A64kQ6F1Z1l0V8FzxyJSS0mptHUpu1XEHZ/OJO94xJgfeEuArtlUf
6OV2j974hCj2vV3j5Ymx3UpKqyvox2SXfYDv0KGDybj2KpWK7r//fpo/fz7pdLrq8tet9+k5yDPm
At4U4I22WU6B3jhguDpoGJ+0Hdl2JaXV1WQf4AHg119/xaxZszBs2DCUlZWhpKQEarUaf/31Fz77
7DOpk2eCgzxjIvPGAG+07VIHencGTHP2BlAlpdXVFFGD16tZs6ZQXFyM4cOHw8/PT6hZs6YQGhoq
/O1vf8N///tfWxfjlto8B3nGROTNAd4oD6QK9HLpF2RLc6xcHg2T+hEvuewzu/3vf/9DbGysyXtq
tRpt27a1ZzEuv4XCHe/kTVFXtx7O1vJN3hzgjVU8S29Pb3C3dERyM/O0KSmt7vi9Is9xmZmZFB8f
jz179gi3b9+m06dPIykpCbt27cLBgwfRtGlTe7fJnnzgjnfeKiUlxdARJDo6miy9b/4ZE49M7kXL
ihvzRK6BQgAAtVot10lVKqXVjRQZ4AFg165d2LNnDwBQ3bp10a1bN9y5cwe//fabIwEecGFrCgd5
D9KrVy8cPXoUrVu3xnfffWd4PyYmRvjPf/6DyMhIqNVqfeFk4jIMVcvuMcoLVwV6pfTGFqKjo/Xp
lX1a4Z779ErIC6t+/PFH/PbbbygvL0d2dja++uor/PrrrygqKnJmsS4J9CrJcomJzsfHRwCADRs2
0Ouvv27y2eHDh/HWW28hOjpasQcWU66KvgquKHuyL89qtZoqgrz+/3JPs6TDsMpdaWkpPfjgg2jf
vr3hnAsAK1asoJkzZ0qdvEq4Ju+B4uLihBo1amDDhg0EADqdjn744QcMGjTI8J2KJntSqVR09epV
wwH97bffGpr1P/30U5Mmfmu3A6ZOnWp4PzQ0lM6cOUMAEB8fT2PGjKHz58/rv08AKCUlhZKSkqh1
69Z04cIFw3J2795NrVq1osDAQHr//ff17xvfanDkNYqLi2nMmDHk7+9PHTp0oHPnzol6AuNm+qoZ
jXUvFjnf17aYVrVaDbVabZ5+OXNlhzBF1+LVajW6du1qEuABoEmTJsjPz3d28aJfYHGQ91CLFi3C
hx9+iJycHDp27BjCw8MRGhpqKJR79uxBVFQUOnTogA0bNhh+t2LFCtx3331Yu3Ytpk6dKqxevRpR
UVFITk5GTEyMsGbNGsNrAEhNTaWkpCScOXMGAIThw4djypQpAIBly5YJq1evFnbv3o1t27ahdevW
WLJkCVq3bo06dergwoULQuvWrQUAyM3NpY8//hj79u1DVlYWDh06hMOHD9Ply5cBANnZ2QCA6l6f
PHkSAJCTk2PYppkzZ6J37964ceMG5s2bZ0ifGLg3ve287WLI7D68zZ8xedu+fTv69OlT6f2NGzei
V69eYqxC1EDPQd5DBQUFCR999BEmTZqEHTt2YPDgwSafBwQECEFBQRg1ahRWrVoFADh58iTVrVsX
zZo1Q5MmTQAAYWFhCAoKgr+/vwAAoaGhJq81Gg0iIyPRtm1bAQCGDBkCjUZjsq6bN2/i3LlzCAsL
Q3h4OObOnYsnn3zS5Ds7d+7E3r170aJFCzRs2BDJyclQq9UIDw8XABg6s1T1Oi8vjz744AN9ug0X
NOvXr8e4ceMQEBCAQYMGGdeonMYB3jYi1uYVUwuMjo62WNbUarX+MyUEerFrlorZf+a0Wi0dOXKE
vv76a3Tu3BlarZaKioroyJEjNHbsWPrtt9/w6quvSp3MSjjIe7ABAwYIzZo1w2effYYhQ4ZY/E7n
zp1RUFCAs2fP0tKlSxEfH1/pOxUnKgJAMTExdqejW7du6Nq1Kw4cOIDBgwfjzJkzCAoKMjnQc3Nz
kZCQABgN6Tl9+nTj71Rqhje2YcMGeuKJJzBixIhKn+Xm5post6SkRJSTjLfVTMXgRXlGVV1M6gO9
QogV6BUb4AEgNjYWXbt2xZ07d/Dwww9DpVIhODgYL7zwAsLCwnDgwAEEBgaKtX2iXVxxkPdwzz//
PNq3b4+oqCirhS8uLg5Lly6FWq2uNLgDAP3JSAAgpKSk2LV+rVZLb775Jg4ePIjo6Gjs3r0bDRo0
wLp160wKcMOGDatbVJXjeW/cuBE//fQT4uLiKn1uw7IdwrV4+4hQm1dEkLCnhq6Q2jwDkJycbHwO
EgAIZWVlwpkzZ4S5c+cK9evXl2XZ5CDvwS5evEhTpkzBggULKn12584dysvLw8WLFzFy5EgsWLAA
I0aMQElJCXJycnDlyhUAQFZWFgoKClBSUkIAkJmZafLa19cXaWlp0He227JlC3x9fQ3rWbdunf4i
A7m5ucjOzkZiYiLmzJkDjUZjOMHFxsYiOTkZJ06cIACIi4uj/fv3U0ZGBgFAdnY2AYC114mJiQgJ
CRH0r3NycgzLHjp0KD7++GMqKiqiU6dOUd++ffnEKpGKiyJHx3eX5UnUnLVmenNeVptXzP6TEVFq
8xzkPczly5epWbNm5OvrSyNHjsSXX36JRx99tNLBNXDgQKSnp2Ps2LHIz89Hp06dMGHCBAwaNAjn
z5/Hc889h08//ZTGjRuHU6dOoX///khJSaHx48cbXgNAz549hbFjx+qHcqTvvvsOixYtAgAMGDCA
Jk2ahBkzZmDw4ME4d+4cJkyYgPz8fERERKBx48bYt28fAUDLli2FqVOnIjY2FrVq1aKwsDD06tVL
aNWqFQCgadOmAABrr9u1a2fyOiwszLCt8+fPR2pqKurXr48hQ4bg888/dzqfvajZmdnBkZo51+aZ
K/GwtvLGV7/yUWl4Um6qd4yV4W6rKutKOg7I3o6dRrfDlKC6/WRtW5S0D+XEUr7xsLaMuRLX4p3n
iXnoaI3cqGOrEjjShMwB3nFON9lzTV7e+OCQD+PyzbV4J1mozVsr60o6Buyuxet5SG3eWgxQ0j6U
I/P845o8Y4wxxjjIM8Yk4klN9s52nvPgJnuuxTvPqSZ7DvKM2cGTApOUbHxm3m0BorS0lHr06OHw
vrX1sTlXKCgoMJlKGgD5+/tT165dafv27VxevRwHecbswAPgeKbXX38dhw8fljoZDgkKChKKi4vR
t29ffP7559Bqtbh58ybWrl2LefPm4eeff+ZA78U4yDPGvNqXX35JrVu3ljoZTqlVq5Zw69YtPPvs
s1CpVIK/v7/Qpk0bITo6GvaOUsk8Cwd5xpjX2rdvHx05cgRm8yRIwpn78leuXCEfHx+TiZm0Wi0d
PHhQP1AVUzaH78tzkGdMpvbu3WsYPdAd/vvf/yIiIsLkr3Pnznj55Zdx/vx5qbNDdJmZmTR37lws
XbrUqeXIYcS63bt34+mnn4ZWq6WrV6/Snj17aMCAAQgMDMTTTz/tilXaEnS4050McJBnTIbOnz+P
f/7zn7h7967b1tm3b18cOnQI9erVw5YtW3D69GkcOHAAr7zyCl555RXcuXNH9HVW0ZHRpQGiqKiI
Jk6ciBUrVjg9c5iUne70du3ahRkzZkClUqFRo0bo378/nn76aezcuRMqlYoDrRfjIM+YzNy6dQuJ
iYl46qmn3L5uX19fhISE4MEHH0SNGjVQq1YttG/fHvXr18fZs2dFXZeIc8zbbfLkyXjnnXfQsmVL
xQfA8vJyOn78OHQ6HUpLS5Geno6ZM2di+/btUifNpSouEE3++OmXylRSJ4Ax9v90Oh3effdd/OMf
/8D//vc/t68/NTUVvXr1MnmvoKAAWVlZaN68udTZI4p58+bRjBkzsHr1akA5z6Zb9csvv6Bjx47w
8fExuWAZPXo0rV27VurkiclkX1l60qXiotF8nyr+Qs4ZHOQZk5HPPvsMAwYMwIMPPmhTkB8zZgyO
Hj1a7fe++eYbdO/evdrvqdVqxMXFoby8HNeuXcPRo0exaNEijBs3DsHBwVJnj9N++OEH2rRpE1D1
sKyK8uOPP6JPnz747rvvTN5v0qQJ8vPzpU6e09LT00nf4lPd46vWgn5Fq5FXBnsO8ozZyNXNyzt2
7AAAu5rpK2qjojlw4AC+//57w+vAwEAsW7YMXbp0cdl2u8uZM2fotddew7Zt25CUlGTy2Z07d6hB
gwbQaDRSJ9Nu27dvx9atW03eKykpoQ4dOmDNmjVSJ89h+uDuzNgU+t8Z1fC9LtDzPXnGbOTKgXBO
nTqF3bt34+2335Zs+9LS0tCxY0ekp6fj+PHj+O677/DYY48pdpAYANDpdHT58mX66KOP6LHHHsOC
BQtQq1YtkxO9RqOhVatWQafT4fjx46TT6RRRoy8tLaXly5dTQUEBQkJCoNVq6fr167R7926KiYlB
dHQ0unbtqsigpg/w6enpohxzRsvwuvv2PAudvHnlladMGU4MYgf669evY9iwYcjNza302auvvorX
X3/d6m/FbK5fsmQJ6tati9GjRxve02q16NevH7799luEh4eLut2AyWx0lmbacrrsL1++nCZNmmR4
rVKpUFZWZnL/umXLlpSZmWn4znvvvYfExER71u3w7HPmbJ2NTqfTUa1atVBWVmbyfu3atREZGYlx
48Zh4sSJle7Ti6y62dEc2ofGAd4V9MtWYPO9Pj/tirUc5OWNg7x8uCTIazQavPrqq5g2bVqlWwFf
fPEFAFQZ5MU0atQofPjhh2jVqpXJ+8OGDcP777+P9u3bi75OVwd5N3F7kJcJ0YO8qwO8nkIDvUNB
npvrGZPQv/71LwwdOtTivf6ysjL4+fm5JR3Xrl1DXl5epQCfkZGB3NxcPPDAA+7OGqdm3nJ3WiuC
M3MOAeK3lFki5eOb7sZBnjE3Ky0txZEjRzBx4kTcuHEDffv2rfSd/Px8qNVqnDt3DsXFxS5NT1FR
ET777DO0b98eZWVl0Gq1yMvLw9atWzF+/HhMnz7dJRcbPNmPKYXX4iWl0WgwcuRIu3/nDffnuXc9
Y27Wt29fk0eb7r//frzyyiuG11u2bME///lPAMDZs2exc+dOnDx5EjVr1hQ9LSdOnDA5Oe7evRuC
IKBevXro2LEj5s2bhx49ergsLxTWXMpcxPgxOUckJibixIkT9q5Tf6FJnlwO+Z68vMnqatnLuazj
nbcyuh8PWC7rSir/Tt+X94CavDP35MnR42r16tUoKSnBJ5984tCxaVYO5YzvyTPGPIpi7sur1Wrw
fXnHONNk/ssvv+CPP/7AxIkTpd4M2eIgzxhjToqOjlZCTVAsttbQbbpIc7RvRnZ2NpYtW4YPPvjA
6Q1SwL15h1u1OMgzxpjEFNZUL7ni4mLMnDkTc+bMQUBAgFPL8vSe9hzkGbOP4MknBBniJntWyaxZ
sxAfH4+mTZtKnRTZ4971jDG3U1BnJ5tVNNnbfUGisFq85J0hly9fju3bt3v8VLpi4SDPGGPMVSyN
Zuiw/fv346+//rJ4D9+DW9icyj9urmeMyZ1imuxh5+h3XIu3XUZGBr755hvMmjWr0mclJSUuGUfC
E3CQZ8x+fF/eCQ421Ssp0DOR3L17F3l5eVi5ciVGjRqFGTNmwN/f3+Q75eXl2LZtG+7evYs///wT
d+/elTrZssKD4cib5Pe/mEGlgT54UBzHWAnytpZ1pRwT1Q6O44G1+KpiQFW/t3osbdy4ETNnzjS8
VqlUOHnyJGrU+P/6aUxMDLKzsw2vX375Zbz55pt2bZyM+4jYMuhQlTjIy5tSTmjewKR8u2u2LE/k
JUEeqCbQKyjI27NvrG2TQ0HeHWQc4AERgjw31zPmAE8e69qVRDihekSzvYICPFM4DvKMMeYaFjvh
KSzAi9VyUtXFGfdxsUyUvOcgz5jj+ORkBxGbRZVUmzcJ9F4a4A15AZntNxk31YuW93xPXt6UdP/R
01kr39wBz0bVnFAdKetKOj6Udn50dH9Ut42yuTev71Mj01tvVeZTxb98T54xN+DavA1cVGOSXc3Q
Qyjp4skpMg3wouIgz5jzONBLRwmBXh80lZRWV5HFvXkZN9MDIu8DDvKMMZdywwlVHzjkFkD1aTLe
diWl1VWqDPSAa4eo9aYAL/aGKu2ekxJ4TbOZAth0v5Hvz5uy44QqVlmXyzFj6+AxSkmrrcuBjcuq
bp0EQPRxKGQe4PXb7cygQ5VwTZ4x8XCzvfSkrinbUyNWUlrFVt2tCwEiHk8RERGeEuDtxrPQMSai
it66Xj8SnlEeSBVAANMg4sp0OLMeJaVVbLbMUCdEREQY0mzvcWV0kSD1tlbHZRdb3Fwvb3JpzmN2
NkVykLe71uTKsm5eYxSzaVrMZSotrdbW48pHIe1t9VDC+dPess9j13sQDvLyYW/59tpA72CzqLvK
uqUgYc+47Pb+zlvSarxeR9blrec6V41HYMD35BlzDZf3EpYbhTSNChb+yIY/S7/jtIq7rXJ74sDV
3HJhw/fkGXORioE2vOrEpdDBRZSUZiWl1RHeWqN3Ga7JM+ZaXtHjXgE9l5n8KWXAIGe59akGvicv
b3xVKx/Olm+XPPcrNRGb6LmsK5+YMcBTy4MY28X35BmTIU++R++JJ2MmLU+s0Uty4cI1eXnz1KtZ
JRK1lqL0Gr0LOtlxWVc+V8QATykXYm4HP0LnQTylgHsCscu3YpvvXXT/ncu68rkqBig5trjqwsfm
ZXKQlzc+8cmHy05gSgn0Ln5Ejsu68rk6BigpxrgyrRzkPQif+OTD5QetXIO9m55/57KufO6KAXKO
Ne5IGwd5D8InPvlw28Erl2Dv5sFtuKwrn7tjgJxijjvTwkHeg/CJTz6kOIjdHvDNev+7s+xxWVc+
qWKAlLFHinVzkPcgfOKTD6lPYABcE/QlDOzm28llXdmkjgHumIjHXZP92JIGDvIegE988iGX8m3x
2eHqgn81z+dLvU367ZJDOpjj5HKMmKfHEsEFv3P3dnGQ9wB84pMPuZfv6gYOkWu6jdMv9zSyqsn9
GDFPZ1XkvA2SB3nGGGOMuRYPa8sYY4wxcehn1mHi4fyUDy7frsV5q3x8jLiHXfnMNXnGGGPMQ3GQ
Z4wxxjwUB3nGGGPMQ3GQZ4wxxjwUB3nGZGDz5s2kUqkIAPXq1YsOHjzInZgclJCQoM87q38V32Hy
Uu1+kzqB3o53gvg4P+XDZeV78+bNFBAQQJs3b6by8nL6+eef6cEHH/S240m0bS0vL6exY8daDOQJ
CQk0fvx4Ki8v96a8dRenyuyFCxeq+j1lZGTwPruHe9czpiRxcXFYvXo1hg0bJtSsWVPo3r27kJSU
JHWyFKtmzZpC8+bNrX4eHh6OmjVrynlEM6/UunXrKvdJq1ateJ85gIM8YxLTarUYNmyYyQmsa9eu
AsxGtDJu0lepVLR582YCqm6e1tdmz5w5Q6GhoYb3p06dal4T8Mrm0T///JNiY2MpKSmJOnToYDFv
Kl4TAAoNDaUzZ84Y8tQ8v44dO6b/rXkeGl6npKSY/MbX15e6dOlCp06dourWGR0dbXVfVyzXln2t
aBqNhr744gsaOnQozZs3j/z8/EzyqLo8MH4fAH3yySeV8jYlJYWqeg2AGjVqRO+++65N6/QUXnFS
cDPOT/lwZfm2abnGgd0o4EOn01F8fLxJ83RCQgLFx8eTTqcjAOjTpw+99tprhiAQHBxMqamphu8f
OXKEBEEwTgddvnzZneVP1HUlJCRYba43fn/YsGEEgKZNm0Z37twh87xJTU2l4OBgQwB57bXXqE+f
PgQAK1eupDFjxpB+mc8//zwtXbqUAKAi7yg7O5sA4OTJkwSAcnJyCABWr15N0dHRpNVqKTc3l95+
+20aOnRotessKSmhqKgoQ0AH7gWntWvXGl5Xt69dvA+dXQ9V9/6RI0fI39+fWrduTYcPH66UR1Xl
wfnz56lly5aUnJxM0dHR9NVXX9HIkSMNeRsZGUlr1qwhALh16xbdd999hrzVf56SkkLFxcX0888/
U5MmTeiPP/6w6RiTKp+5Js+YQhjX+IcNGyZotVoAgI+PjxASElLp+yEhIfDx8REAQKPRYMiQIQCA
tm3bCpGRkdBoNIbvPvTQQwgMDDT5fXh4uMc3j27evFno3LkzYmNjERgYKJjnjUajQWRkJNq2bSsA
wJAhQwyfvfTSS8Lq1asNebRq1Sph8uTJgnHeNW3aVMjLy6MPPvgAABAWFiZU/GtIg1arxc2bN1G3
bt1q1xkQECAEBQVV2o4mTZoY/l/dvla6rl27Cps2bULTpk3Ro0ePSnlUVR60adNGyMzMFFQqFQBg
woQJwvr16wV93gYHByM0NBRlZWX02Wef4dKlS4a81X9ORCAiFBUVoby8HLVr15Z1vnOQZ4zh+vXr
aNasmcXPjG8HeGKvdPOLGzFt2LCBnnjiCYwYMaLSZ2q1GiqVCs2aNcP333+PmTNnunxbjW8VVDQ/
K5Ir99lvv/2Gxx57DESELl26VPq8d+/eCAwMRJ8+fTBmzBib+gpIme8c5BmTmEqlgr4ZXu+HH36g
rl27uu1kcP78eXTt2tXiZ7Nnz9b3DxAq/u9xdDqdS5a7ceNG/PTTT4iLi6uUb9HR0dBoNMjMzMTI
kSMxd+5cl29nTEyMYV+q1WpF70tX7bOkpCQsX74cs2fPFmrWrFnp871796KwsBD/+9//sH79emRm
ZlZ7nEqZ7xzkGZPYhg0bMGbMGGzevJm0Wi2lpqbSxIkTMX/+fJPvGV8MVNyTBwBotVq6dOkS8vPz
odPpSKvV0sWLF5GXlwf9PXlfX19s2bIFwL37hWlpafD19TUse9u2bXjxxRcBAEVFRQQAZ8+eVWRN
r7y8nC5evIjLly/D+FE5a+8DwMyZM3Hr1i0yzxtfX1+kpaXpO9lhy5YtJvlWXl5OOTk5KCgogFar
NSxT/7hXYmIiQkJCBP1r/T35ixcvory8HABQt25d+Pv7Iz8/v9p13rlzh/Ly8pCXlwcAKC4upry8
PFy5csWQpur2tVxVPEKHv/76iyy9b/4I3ZEjR7B69WqL+6W6PLh8+TJu3bqFsrIywzL1efvKK6+g
U6dOgnneFhcXU35+PkpLS+Hv74/69euDiHD9+nVF57s9uOOd+Dg/5cOl5du453x4eDitWrWKqvqO
td71Rh3LlNa7XrR1Wbu9YO396Oho+vLLL6lx48Z29a6vapkW8tBq73o/Pz/q0aMH/fbbb3b1rrfU
AxyQtJe3s2XGWrmr9H5KSgr16NGD3nzzTYv7pao8sNZ0bm/v+iZNmtA///lPKXrXSxZrOciLj/NT
Pjy9fNOCBQtIq9VSeXm5/rEiRQZ5e0VHR5v0VmcOc1uZMQq63oh71zPG7PfCCy9ApVIJNWvWFF56
6SWpk+MWZWVlVFBQYNLczeQvLy8PBQUFKC0t9dZALwlPr+lIgfNTPrh8u5YkeWupuZs5zC3HiKc8
IeAEbq73IJyf8sHl27U4b5WPjxH34OZ6xhhjjHGQZ4wxxjwWB3nGGGPMQ3GQZ4wxxjwUB3nGGGPM
Q3GQZ8yNbBidzupIaTa+xoULF+jRRx8lX19feuaZZ6i4uJiqW68tI6kBwPz58ykoKIhCQkJo+/bt
iuxJbT7iHMwex7I2ctmFCxeoVatW9M0335D5Y1xnz56lF154geLj423eT1WNpAcAR48epYcffpj8
/Pyod+/elJubq58W1fD31FNPWRz1UOo8djVb5pQHKpdX8/1m/tqW0SMtLVfq/HAXfnxCfJyf8iFK
+dZqtfTSSy/Rq6++SjqdjnQ6Hb399tuGud+rm4fc/HPz1wDQr18/+uWXX+jOnTv07rvv0rx580ir
1dKkSZMM6zF/Xd1c2gCwY8cOio+Pp5s3b1J6ejpFRkZScXGxWGXUrWX922+/NQT1lJQUioqKIv3A
KtXNC75161a6ePEiLVq0iNq0aUM3b96khQsXmqS/uv1U1ZzxAFBQUEA9e/ak06dPU0FBAXXt2pWW
LFlC4eHhdP78eQJAFy5coCZNmhAA6HQ6io+PpylTppB+vgIJuC0G2DKnvLXy+u2331LHjh1JP279
tm3bKCoqikpKSkin05kcFxqNhuLi4gyvq1quXPOZa/KMuZFKpRLCwsJARNDpdDh27Bg2b95smPu9
unnIjT+39PrcuXOUnJyMbt26ITAwEB9++KF+SlOhSZMmhvWYv65uLm0AWL9+PZYtW4b69esjIiIC
aWlpOHnypNRZ6pDw8HCT10FBQfD39xeA6ucF79WrF+bOnYsWLVogLCwMZ8+exc2bN82XX+V+qmrO
eADYunUrOnfujHbt2glBQUHCkSNHhJdfflm4fPmy0KZNGwEAWrduLVy5ckUAAB8fHyEkJARBQUHw
8fFR9OxytrBlTnlr5VW/77VaLSou1hAUFISAgADBx8fH5LjYsmUL9u7da3hd1XLlioM8Y24WFRWF
b7/9FvXr18eCBQvQv3//St+pah7yChYn88jNzUV0dDRQMa0lAGHXrl2Gk/7s2bMNv634v4mq5tLO
zc1FSkqKybK7deum2IAiCI4lvW7dukhLS8PgwYOhVqvRtWtXPP7449a+7tBkP9nZ2Q7NmT5nzhwI
gkAhISEUHx/v7hqmW1WXP9bKa/PmzZGfn4969erhueeeQ58+fSr99urVqxg+fDht3Lix0jGotOOA
gzxjbvbss88KRUVFQnFxsbB+/XrBuLasV9U85BUEoz+Dhg0bVrnuhIQEw28r/m+iqrm0q1u2kpSV
lcHSXOG2WL9+PYKDg7Fr1y5ER0fj0KFDeOONN0ymmjVicT9Vp1GjRoapZ+0xc+ZMlJWVYf/+/UhL
S8PXX3/thtyUTlVzylsrr23atBFyc3MFrVYrpKamCuYXswCwadMmjBgxAps3bxYaNWpk03LlioM8
YxLSarWUm5trmAu+unnI9a/193bNX0dERODu3bvYtm0blZeX0+LFiykxMZH0c87n5eVBq9WazDmv
1Wqpurm0AWDo0KFYsWIFcnJyqKysjDp27Eg3btxQVE0xLS2NevfuTadOnULTpk0BAFeuXDGZ7KSq
ecE1Gg19+OGH+PDDD3Hx4kXk5+cjKioKDz74INatW2dYT3X7qbp56gcNGoQDBw7g0qVLBADPPvss
JSUlEQBkZWURAOTn5xvyXr9/S0tLAQBEhLt370KlUkmd5S5V1ZzytpbX7Oxsw/7X52P//v0xdOhQ
GB8n+nvynnAcOIo73omP81M+XFK+XdG7/tSpU9SxY0dSqVQUExNDRUVFovWuf+eddygwMJCCg4Np
3bp1YuaHW8r6pUuXqGHDhtSiRQv69ddfydJkJ9Z61+/bt4/q169PQ4cOrfS73377jQICAmjAgAGi
9a7/7rvvKCQkhJo3b079+/enW7duWV2Wedlp0KABTZ48mdw8S5tbY0B1c8oD1ZdXR3vXu/A4kF0+
y2LFHozzUz64fLsW563yuT3I8yx01ePmesYYY4rDc8q7H9d0xMf5KR9cvl2L81b53HaMePmc8nbl
s5jd/vUrle2jBApE4PyUCy7frqXksi5GkFHqthtT6jGitLInWT5zTUd8oudnYWGhoVNVvXr1aPHi
xTR27FivGArTSVy+XUtJeWupg6QclylVvshKenq6xWGMbf2r+L2c2JXPnv18BTNRWFhIgwYN0v8f
Go0GixYtQlJSEiw9M80YMzA+qbqiBmW+TFevz2Olp6dTRESE4XVERATS09Otft+Wz2G0P9LT0xER
EaGYfcJB3ossXLgQGo0G//3vf1GnTh1DIY2NjZXblSpjciFV06jx+pTaDO42xoG9uqDtwLJNXhsH
fSUEfO5d70U0Gg369etnEuAB4McffxRmz55tflKx9IfNmzeTSqUiAKRSqWjz5s0EAPHx8TRmzBg6
f/58pWesk5KSqHXr1nThwgUCgOLiYhozZgz5+/tThw4d6Ny5c1U+p/3pp59WOXOUPtG7d++mVq1a
UWBgIL3//vt84cIcZVzm7R6tzgX0aVB6c77o9E3x+sCu/3PxOg1/+oAvwyZ9Aw7yrJKLFy/q/2s4
weXk5AAA4uLisGHDBgAQNmzYgLi4OADAsmXLhNWrVwu7d+/Gtm3b0Lp1ayxZsgStW7dGnTp1cOHC
BaF169YCcG/ozd69e+PGjRuYN28epkyZgj179iAyMhJr165FTEyMsGfPHkRFRWHt2rWYOnWqsGbN
GkRFRWHPnj3o1asXFi1ahKioKCQnJwMAcnNz6eOPP8a+ffuQlZWFQ4cOQT87FWN2MK41Sx3czRmn
yavLtqXgLlE6TII9ZBjwubmeVdK8eXN9rcFAPwuaVqvFsGHDBAD6f02+d/PmTZw7dw5hYWEIDw/H
3LlzMW/ePJPlr1+/HtnZ2Rg3bhwAICAgAAEBAUJ0dDTpx3E3fx0aGmqYKer48eO0fPlyk5nDdu7c
ib1796JFixaG9fTu3VvqrGTKopRe1saBXgnpFY2+WV7sJnkR0mX4f0XaSC7N+FyTZ6Lq1q0bunbt
igMHDmDw4ME4c+YMgoKCTAp7bm4uYDRxR0lJieHzmJgYoOKKWK1Wmyy7vLwcs2bNokmTJmHs2LEw
X6bx5CsAhOnTp8viIGOyZ9w0ryTGTfgeTS41dxvTKqtmfA7yXsTX1xfJyckoLCw0FDydTkfdunWj
H3/80fBeSUkJOTKxhVarpTfffBMHDx5EdHQ0du/ejQYNGsB8bOeqZnEynsKxYspUg6NHj4KIcPDg
QTz00EOwdZmMVUEu990dZXy/3iPpa+9yD+5maTYEe6kDPQd5L/LGG2/A19cXgwYNQmFhIRUUFNDr
r7+OWrVqITY2VgCAqKgo2r9/v2GGLv2sWfpZ0FQqFfSd7So64RmWv27dOrRv3x5RUVHIzc1FdnY2
EhMTMWfOHGg0GkNBHzp0KD7++GMqKiqiU6dOUd++fQ2zoFXU8qGfBU3/OisrCy1atMC0adPg5+cn
ZGZmmgxpGRsbi+TkZJw4cYIAIC4ujvbv3++xJz7mNKXW3q3xuFq9ee1dieRQq+cg70Xq1Kkj/PDD
D/r/IyQkBJcuXcLGjRsN36lduzbi4uIMz83rg31YWBgAwKizHRl1wsOAAQNo0qRJmDFjBgYPHoxz
585hwoQJyM/PR0REBBo3box9+/YRAMyfPx+pqamoX78+hgwZgs8//xwDBw5Eeno6Ro8ejZSUFBow
YIDh9aeffkrjxo3DhQsX8NRTTyElJYXGjx+PU6dOoV+/fgCAli1bClOnTkVsbCxq1apFYWFh6NWr
l6ecwJlreFr58KTtUVzt3RoLnfPcioe1lTdPqmkoHZdv13JnWff040qq7RPlGDFunncHKdblZKc8
u/KZa/KMMW/haU301ii26d7dAV6C7XP7fXoO8owxb+LpAV7J2+nRAV7P3U33HOQZY97AG2rw5hTT
615fs/X0AG+0vSbb7Uoc5Bljnszb+1LIfoQ8T2+ir2K73dJ0z0GeMcaYVLyqBm/OaLtdFug5yDPG
PJU3NtFbo5ime2/lqho9B3nGmCfiAF+ZrAK91CPByYlRZzzRcZBnjDHmVt56H746rrjw4SDPmJvp
h+tUYk1GIWnnWrx1ktfmOcBb5qqOeBzkGXMhfVA0/jMa9Qrmn8kpeCo07RzgZY4DvHWuaLbn+eQZ
cwFb5r229L7RZBbODn3plWlnNtHX5t2+j/Rli1VNzPnoeex6eeNaiXzYVL6NT2LO1FaMl+GugClx
2sUo63y82Efs/LLlGCG51eLl2LJQcQxZy0ceu54xKYg577W756NWctqZMnBZsI9Y+cU1eXnjmol8
VFe+XTaoh1HzpqvKghzS7mxZ52PFfu6uycuuFg/IsyavTxcs5yXX5BlzJ1ePu+3Kca6VnHbmNLf1
tOf97xgx8o2DPGPOccuwnC4a/lLJaWcKItfaspyJ1dOegzxjErl8+TJef/11u38nxtW9Pcu4desW
9L3t9X8dOnTAiBEjkJKS4uZcs8grmurNH2kUqXbs8to81+Kd42z+8SN0jDnImceBiouL8dprryEw
MNDedYpydW9PzapevXr4/fff8corr6BXr14YM2YMdDodrly5gn/84x8IDg5Gx44d7ckzjw/IIjE5
uZvvMytzkssub7kW7zgxjneuyTPmIGdOXgkJCejbt69Dv61YpzNX93Z3gPL390dhYSEGDhwIHx8f
+Pr6onnz5njkkUfw888/25xuuT0jbWnAH0t/7qyNGqXJ8KSCpacerHwml0GJmExwkGfMAc6cSJcs
WYJHHnkEnTp1knozbHbt2jX4+PigcePGhvd0Oh2OHz+OVq1a2bUskYOQ3U31xoHd+LHBqv6MR/hz
VRDVp8vRRxnN02pHOl3WZM8XHOJwJh+5uZ4xBzhai9+3bx/y8vLw8ssv21wDloMDBw4gJiYGOp0O
t2/fRlpaGr766ivUqlULMTExNi9HBrV5h8ZNt9JMLlrTuJjjueuXoR+nQMrbI9xU7zxnjxmuyTPm
JhkZGVi3bh3eeecdUZbnzlqSWq3Gp59+igcffBDdu3fHhAkTEBMTg6VLl8LHx8ddyXCYeRO4k8vS
/1esWr1LJmwxa4FgXoqDPGNucPv2bXzwwQf48MMP4evr6/TyHL26dyQoabVa/Pnnnzh9+jROnjyJ
3bt345VXXpFLz3pbiDaan56FZnxHl8PjFDCX4iDPmIvpdDpMnToVP//8M3r27Gl4DO3FF190e1oc
qTH+/vvvaNu2LWrUqAFfX1/cd999eOONNxAcHIydO3e6fRuMVNtkLvMgyuMUMJs5eqHGQZ4x+9nV
O/3zzz9H//79K3Xm+uabb6TeDpuo1Wr06NGj0vuNGjXC9evX7V6eCE8H2Loet8xb7sg4/VLVrKtY
r+id77j1QDzO3JfnIM+Y/QRbD7gff/wRpaWlGD58eKXPysrK4OfnJ/W2VCslJQWPPvpopbSnpKSg
a9eudi+vmhm2RONMgLd3oCJ7T8JSdEhzd6dH7nQnDxzkGROZVqvFuXPn8MEHH+Dzzz/HW2+9Vek7
d+7cwa5du5CTk4OrV69KnWSLNBoNNm7ciJs3byI4OBg6nQ43b97EgQMH8OKLL+KRRx5B+/btpU6m
Rc7UIvUDFRUUFLhkvY6k7b///W+lUQc7d+6Ml19+GefPn3db3jDl4Vno5M0rhutUCPPybbXJftq0
adixY4fhdffu3U2a5rOzsys9dpaUlGSxSdwafS3Jwcejqr3dcPfuXXTs2BEajcbk/cDAQLRp0wZD
hw7Fs88+ixo17K8nWKnJO1LWq/qNwzOeTZs2Da1atcKhQ4ewevVqMbZNlLRdv34dAwcORFJSEtq2
bYvS0lJcuHABU6dOxZYtW2wePbGa2c2cnQnQeNkumXXuX//6F5544gl0795dlOWJ1eLw9NNPmyxH
pVIhPDwcw4cPx4QJExw6VszTCdPbKjbtK35OnjGRffLJJ/jkk0+sft60aVNRTiqufP65Ro0aOHny
pKsW71LODDesH6ioZcuWOHTokDPrF33f+Pr6IiQkBA8++CAAoFatWmjfvj3q16+Ps2fP4uGHHxZ7
lbKzfft2fPPNN3jiiSekTkol33//PZYsWYJz587hk08+QY0aNXDjxg0sXrwYX3/9NSZMmCBJuri5
njHmUZwdqGjkyJEOr9uV971TU1PRq1cvk/cKCgqQlZWF5s2bu2SdcnLy5Ens3btXtiNFqlQqlJaW
on///vD19YVKpUKjRo0QExPj8AWjGDjIM+YYmzvfsf/nrk539hJ7oCJrnLkfrlar0adPH5SXlyM3
Nxfbt2/HyJEjMW7cOAQHB7s9z9zp6tWr+PTTT5GYmAhBkF3xMTh06FClC7Fjx47ZPfSzmLi5njGF
ESFQChERES65X6pE+oGKPvnkE1EGKqqKM/d/Dxw4gO+//97wOjAwEMuWLUOXLl3sXpbUw93aQ6PR
4N1330VCQgLq1KkjdXKsys7ORnBwMGrXro2ioiJkZGTg+++/h1qtxrp16yRLFwd5xhzHwdIO7qjF
23s/3nygImOOBE+zdIi2rWlpaejYsSMWL16MO3fuICMjA8uXL8fhw4ftTqcM5g+wy9y5czFq1ChJ
a8O2UKvVOHDggEnePvPMM9i2bZukFyfcXM+YgogYKD3ydoO9NWVXDFTkiiCqVqsNYxUEBgaiffv2
WLBgAbZu3YrLly+7JjNlYO3atWjcuDGefPJJqZNSLbVajW3btiEtLQ1qtRoffvgh0tLSUFxcLGm6
OMgz5hy3BUsX1ISVnHanKWmgIkujDqpUKjRo0AA3btywa1ly3BeWHDt2DB9++CEWLlxoMj7A0aNH
pU5aJRqNBufOncMDDzwAlUqFkJAQDB8+HC+++CIWLlwoadq4uZ4x57m82d6FJ2Ylp91uWq0Wf/31
F9auXYuDBw9i69atlb5jPlBRo0aNxEyC3fl97do15OXlVWquzsjIQG5uLh544AFpMtOFcnJy8MUX
X+CXX35B7dq1TT4bM2aM1Mmr5OjRo+jQoUOlZ+EbNmzo0NDPYuKaPGPicFmt2A1BUslpt2tb/vnP
f+Kpp57C2rVrkZWVhZdfftnk8+zsbHTq1AlbtmxBRkYGevbsicOHD0u2zUVFRfjss8/Qvn17lJWV
QavVIi8vD1u3bsX48eMxffp0WbU4iKGkpATvvfceZs+eXSnAA0BpaansttnS0M8AsGvXLqf6doiB
a/KMiUeIiIgQbWYxo2DljiCp5LTbzF0DFYnhxIkTJs/s7969G4IgoF69eujYsSPmzZtn1yiJcnf7
9m0cOHAA//73vzF69Gi0bNnS5PO7d+/izz//RHp6Ok6fPo2oqCjUrFlT0jTrdDr8+eef+P7777F2
7VrodDqUlZXhwoULWLt2LU6fPo0PPvhA0jTysLbyxsPayoe95dvwPLS9QUMGAdKhYG9WgxZziFp7
fyfpEw/V1eTdNTuetbRZGQ5ZjHONw8PaZmZmon///ibvrVmzBo888ojh9YwZM0weIezcuTPWrl0r
Wp44YsKECUhNTTV5z9fXF+Hh4ejXrx9eeukl0XrWOzqsLQd5eeMgLx+Olu9Kg58Yn1CsNC3LZZ+7
M+2iBXmZBtFK6ZYqfXDNuPX6ZZgvX/aPmCphtjyz/cZj1zMmI5UORH2zuLXPZUSRaa8IsJLNtCbX
QWbk1AGSuQ93vGPM/QSjP6VRctrlxCPHKWDyw0GeMaZk1mrtbg+iDtSU5TJOAd8W9GCSBPmEhATC
vYJFFf+v8n3GGHOAXIKopGmUspleaUPoypGzfQYk63gXHx9PRITly5ebfH/ixIkkCEKl970UX2HL
B3csdS1nyrrV37qjE54dne2q3AZXpNHGAC/WecbaMSLrzndy73hnYR8qo+NdSEiIxfdDQ0OlShJj
zMPoO+G56kSur6WK0NlOqnEKuCLh4RRxT/7ChQv06KOPkq+vLz3zzDNUXFxsaMr/9ttvKTw8nAID
A2ny5MlUXl5OhYWFFB0dbWj6j46OpsLCQjK+HQCAateuTUOHDqVbt24Zvq9Sqejq1asmy9d/PyUl
hQBg9+7d1KpVKwoMDKT333/f8N38/HwaPHgw+fn5Ubt27Sg1NZVvOTDmetX1phdQ0SwuVtOx0bLE
7IRokk5702r2O+4cyQBIHORnz54NGAVdAFTxnomXX34ZCxYswI0bNxAZGWkY8F+tVtP27dtx/Phx
qNVq7NixA+np6Vi4cCE0Gg0KCwtRWFgIjUaDhQsXYtasWZg0aRISEhKg0Whw4sQJ3LhxA9988w32
7NmDqKgodOjQARs2bDCse8WKFbjvvvuwdu1axMTECLm5ufTxxx9j3759yMrKwqFDh3D48GECgBde
eAFvvvkmbty4gZiYGHz55ZdSZi9jzJQAwOlA74bBigwB2jhwGwd+a+9DnsGdnyRwkBj9KSR9Tj4h
IQGzZ88WzN4zuSI/d+4c3X///UhOTja8N3DgQADAypUrMXr0aDRu3NiwjKioKCQkJFC/fv1Qp04d
Qb9MjUYDHx8fwXj5paWlKCoqQt26dREQECBER0fT4MGDsWrVKgDAyZMn6Z///CeaNWuGJk2aAAB2
7tyJvXv3okWLFob09O7dGxkZGTRkyBD07t1bbgcYY95AX5uv7vjTB0+7RiR0cjQ/Z7bJUlrEvIfO
5ysPJ/vm+tzcXERHRwNGz+fu2rVLAO5NJhEYGGj3MmfPng1fX1+0b98ed+/exejRow2fde7cGQUF
BTh79iwtXboU8fHxldKTkJBgkp7p06cL1aTFuLWCMeYa9gyCYzh+LdWKLdSS5TQ+gBIDPNfm7STW
UxGyD/INGza0+lmjRo2Qn59v9zITEhJQUlKCP/74A35+fli/fr3J53FxcVi6dCnUajViY2NtSk81
aZHTCYIxZkqw4Y8xRZIkyOt0OsrJyUFubi50Oh0Zv5+dnY2cnBzD+xEREbh79y62bdtG5eXltHjx
YkpMTCQAGDZsGDZu3IjCwkIqLy+nZs2aUUZGBvn6+iI5ORmFhYVUWFhIycnJ8PX1hVarpcuXL6O0
tBQ1a9ZEvXr1oFKpkJ+fjzt37lBeXh4uXryIkSNHYsGCBRgxYgRKSkqQk5ODK1euAABiY2ORnJyM
EydOEADExcXR/v37qW3btkKtWrWgVqsJABYvXkzjx4/nmjtjjN3DtXkbiTm2gST35D/44AOsXLkS
gOkjcx988AG++uorAEBYWBgAwMfHRzh16hSNHj0aw4YNQ3R0NLZv34733nsPI0aMEN555x1q0qQJ
mjVrhiFDhqBVq1aCPrDrZ/+Jjo7GG2+8gdmzZ+M///kPAOCjjz5C3bp10a9fP4wbNw4DBw5Eeno6
xo4di5SUFHTq1AkTJkzAoEGDcP78eTz33HNISUmhli1bCps2baLY2FjUqlWLwsLC0KtXLwEA1q1b
h5EjR6Ju3bq0Zs0aLF682LA+xphb2Hpv3ptx/ngRnoVO3vhglA8u364ldlnnY8cyV+aLrceIrAbH
kdtgODbU4u06F8n+njxjjDHPwUPdWueKCw4O8owxTyTpdLMyJYvWDblOxSsXYucPB3nGmKfiQP//
ZBHgjXAnPDOumkiIgzxjjHk2uQV4PQ70bsBBnjHmybg2z2TPldMBc5BnjHk6/cnT24K9Ep4I8fra
vCsDPMBBnjHGmLS8NtC7OsADHOQZY97Dm5ru5Xof3hqvC/TuCPCAgoJ8aGioyZS0n3zyiX5+d8Oc
8eavjeeP37p1q+HgzszMJEEQDN/Tf8d4hjrj3xq/P3/+fAoKCqKQkBDavn27t5wwGPMU+kDvqceu
ftuUFOD1vCbQuyvAAwoJ8ufPnyc/Pz8kJycjOjoaX331FY4dO4aYmBhhzZo1iIqKwp49e9CrVy8s
WrQIUVFRSE5OxqxZsxAfH49OnTph9erVhuUtX74crVu3Rnx8PPbu3Yv4+HhMmTIFs2bNMnxn1qxZ
ePnllxEfH294f8eOHZSRkYGMjAyo1WrMmDEDxcXFnnqyYMxT6Sed8bRjVx/clRjg9Tw+0LszwAMK
CfJt2rQRMjMzBZXq3lD7EyZMENavXy8A98a+DwoKQkBAgPD7779j+fLlCAoKgr+/v+Dj4yOEhISg
f//+OHjwIG7cuEEajYa2bduGYcOGISQkBDVr1hRCQkIQFBQEHx8fQ8b7+PgIjRo1QkhIiOH99evX
Y9myZahfvz4iIiKQlpaGkydPSp09jDHHeFKgV2rt3RLBaIpfj+LuAA8oJMhXp7y8HLNmzaJJkyZh
7NixlT6vWbMmBg0ahE2bNmHbtm3o378//Pz8TL4zZ84cCIJAISEhFB8fT5Zq6Lm5uUhJSQGMpqDs
1q2bpxxYjHkjpTffK7l5vioCPKhWb3TR4vb95BFB/ujRoyAiHDx4EA899JDF74wcORKrVq3C8uXL
ER8fX+nzmTNnoqysDPv370daWhq+/vrrSt+pam57xphiKbX53hOa56uj6Fq9WXCXZD8pKshfvnwZ
t27dQllZmeFgzMrKQosWLTBt2jT4+fkJmZmZKCgoQGlpKWm1Wrp06RIuX76Mxx9/HOfPnwcRoVWr
VsjIyEBeXh40Gg1dunQJpaWlAAAiwt27d1GjRg3k5ubi6tWrhrnthw4dihUrViAnJ4fKysqoY8eO
dOPGDaWdGBhjlimlVu+ptXdrBACKC/RG6ZV0P0kyn7wjUlJSKCYmBgDQt2/fSu899dRTJq/79euH
J554wlAjDw8Px4gRI9CzZ0/MmTPH0BHv9OnTUKvVAO7NMd+gQQPExcUhKysLK1asAAA0atQIADBy
5EjhnXfeofvvvx/+/v5YtGgRGjRo4C0HGmPewHzgHDkd33JMk7voAz0BkNXUsObkEtxdkQhvLoCu
4k1X63LH5du15FrWjWv1UqRP6vU7klZ3pFO0YC/W9K5uDO525bNiavKMMSYB4xOpuwKukgK7VGRT
s5dbzd0cB3nGGLONtYBv7TvVEWMZ3s4k2Ou5Muhb6Bsg6/3FQZ4xxuxn7cRuT6c9WQcHhTG5ADMP
xM4EfSsd/hSz7/ievLzJ9T6lN+Ly7Vpc1pVPzseIM09MyG177MpnDvLyJvdHeRhjjEnDplirqOfk
GWOMMWY7vicvf9wyIg/cUuVantxcb94i5+nbqaTtU+KTDHa18HKQZ4wx51R30hXs+L5SAo1S2LJv
CLYNa6zIfcNBnjHG7OdMDbCq73tLrd+VHN031X1XibV+DvKMMWYDdwXfqmr9igksbibFvlHMxRgH
ecYYq5qU95qNx9JX4j1vV5MqT8wDvmz7lHCQZ4yxyuRWg7ZUi5RDuqQg130jt3QB4CDPGGPm5B5E
jYOKXNPoKnLeN+atLrJIIwd5xhi7R84BxBLzHuFKSbcjlLRvZDVdMQ+GwxhjMjkhO0BQYJrtpfR9
I+nIpRzkGWPeTt+0qrQgYkzyYOIivG+cxM31jDFvJpt7pyIwDiZK3yZP2Q49yfYN1+QZY97KkwK8
niyaiEXcFk8iyfZwkGeMeSNPDPDGlBzoPXnf6PeL2/YNN9czxryJpzUDV8V4XHYl8JZ949ZHILkm
zxjzNp4eRMy3VUk1et43IuMgzxjzFkqq1YpJCYHeW/eNy3GQZ4x5A28PInIN9N7SRG+NpSFxRcVB
3oOkpKToO3RQdHQ0WXrf/DPGvIC3B3jGROHWHoNewq781Ol0dPToUWrdujXl5+eb/PY///kPRUZG
klqtppKSEt5P9uPy7VquylveZ6ZcmR/2HiNy2TdKS4dk5yI+CYrPofzcsGEDjRw50uS3EydOpJUr
V/L+cRyXb9dyRd7y/rLMlRdU9gQquVBaWjjIexCH8/O5556jDRs2EHCvhh8WFka5ubmG5VU02ZNK
paKrV68a3v/2228NzfqffvqpSRO/tdsBU6dONbwfGhpKZ86cIQCIj4+nMWPG0Pnz5/XfJwCUkpJC
SUlJ1Lp1a7pw4YJhObt376ZWrVpRYGAgvf/++/r3jW81OPIaxcXFNGbMGPL396cOHTrQuXPnHMlX
Lt+uxUHevVyV3xzkXZ8WDvIexOH8LCgooA4dOlBOTg798ssv1LVrV5NllZSUUFRUFHXq1IkWLVpk
+Ozxxx+n++67j9auXUsAsHr1aoqKiqLS0lICgDVr1pi8Tk1NpeDgYENgf+2116hPnz4m61q0aBHd
uHGDWrduTUuWLKGsrCzavHmzyXdyc3Opd+/elJWVRdeuXaN+/frR4cOH6fLlywSAsrOzCQCqe33y
5EkCQDk5OSYXIV9//TWVlJTQDz/8QP379+cgLz9i5y3vq6pJGeTltm+Ulh4O8h7EqfzcvXs3PfXU
U/Tee+/RnDlzKi0rOjqaPv74Y+rWrZshQA4aNMi41o6UlJRKnfjseQ0AiYmJdOTIEXr88cdpx44d
FB8fTwUFBSbfWbFihUnnQAA0f/5849p5VflCAJCXl0fDhw+vVA6bNm1qstyAgAAO8vLDQd79XJHn
tgQouVFamuw6F3Hveg82YMAAoVmzZvjss88wZMgQi9/p3LkzCgoKcPbsWVq6dCni4+MrfUetVgMV
BSsmJsbudHTr1g1du3bFgQMHMHjwYJw5cwZBQUEmvZ1zc3ORkJAA/P/Y28L06dONv1OpGd7Yhg0b
6IknnsCIESMqfZabm2uy3JKSEql6WlM1f3KltHRzb3rbyPWxOiYiDvIe7vnnn0f79u0RFRVl9aQX
FxeHpUuXQq1WIzY2ttLn0dHRQEWATElJsWv9Wq2W3nzzTRw8eBDR0dHYvXs3GjRogHXr1pmcXBo2
bFjdogRUMeXkxo0b8dNPPyEuLq7S5zYs25WMg6FQzZ+cAqdS083kiy++bCfaBRgHeQ928eJFmjJl
ChYsWFDpszt37lBeXh4uXryIkSNHYsGCBRgxYgRKSkqQk5ODK1euAACysrJQUFAA/WN3mZmZJq99
fX2RlpYG/T35LVu2wNfX17CedevW6S8ykJubi+zsbCQmJmLOnDnQaDSGQhwbG4vk5GScOHGCACAu
Lo72799PGRkZBAD6e+7WXicmJiIkJETQvza+Jz906FB8/PHHVFRURKdOnaK+ffu6OhhZC5DVMf6e
VEHTeL32plsOAZ8DCWMuwlfy4rM7Py9fvkzNmjUjX19fevTRR+ngwYMWl2He271z586UnZ1t0gve
2d71AwYMoICAAPr9998r9a4fMmQI1a9fn/bt22dYzqZNmyg0NJRq1apFb731lmi962/dukV/+9vf
SKVS0f33309paWmuvicv1nHg7mNKzPXZuxwx1svnH8e4o7zKed8oLW3c8c6DcH7KR3Xl25U1WFcf
W65Ot7t6XPPx4hgO8vLldJDn5nrGxGNr87Yjy3VH2l2xTG46lz/ugOfBeD55xpznjvvArpobXMlp
d/d2SK26QCzX7feGfeMqTh87XJNnzDkOH4AZGRk0bNgwe2pQYte4bEp7xZgGJn/+/v7UtWtX2r59
u63p4dqiY8xveVh7wsHSd+3B+4dVi+/Ji4/zUz6slW+H9lFRURE9/PDDjswIKHaQt0lxcTH17duX
Pv/8c9JqtVRaWkrnz5+nHj160M8//yxGh0Rnt0uM39vy506Ors/RtIqVh2Iv19WUlj6+J8+Ymzhc
i4+Pj8fQoUMd+akY808b1wptUqtWLeHWrVt49tlnoVKpBH9/f6FNmzZCdHQ07Bg7QW61RXvGAjB/
RNAd6XK0idY4rVLjpnrnObUvOcgz5maJiYn0+OOP47HHHpM6KTa7cuUK+fj4ICwszHDC1mq1dPDg
QbRt21bq5NkbSBwZw0DP1cHeOF3OctdFCZMxDvKMOcahGsqOHTsoOzsbkydPVlTtZvfu3Xj66aeh
1Wrp6tWrtGfPHhowYAACAwPx9NNP27MoqWuYdrdiVLEdYm6Ls7V3MdIp9b5hMsdXjOLj/JQP8/Jt
98i/KioAAAkBSURBVL45ffo0xcbGUllZGQGWJ/OxMz3ObItd4uLiKt2f/uKLL6i8vFyse7/u2B5X
HU9inPvccay7erwCS/mghHOY0tLIg+F4EM5P+XAqyN+4cYNiYmIoNzfX8DulBPny8nK6//77SafT
UWlpKaWnp9PMmTOpT58+Sgry7riP7s7fuSqdHOTly3xUT0kSoJTMUgrOT/lwOMhrtVoaOHCgxd7a
TgR5u9LgzG9SU1P1U/iaGD16NH3zzTdKCPLuOo6k6NEu9vrEDPJKOX8pLZ3cu54xF7Pr3ul7772H
4cOHA2Y9te2d0U8qP/74I/r06VPp/SZNmiA/P9+RRYp9L1tw4nOrSktLqUePHlKOY+AKSkgjkymu
yYuP81M+zCfBscn69evp9ddft/j9H374gfr16yf7mnxUVBSdP3/e5HclJSV0//3305EjR8RqpnZV
c7fD+Ttp0iRXP29u17JFGpSounXLvib/9ttv6yfLEosoy+rQoYPJvtFPiDV//nzS6XRizs3AzfUe
hPNTPmw+gZWXl9OpU6folVdeoTZt2lBRUVGl7xYWFtKLL75Ibdu2NblP70CaXPab0tJSWr58OYWF
hVFhYSFptVq6fv067d69m3r06EETJkwQM92uyAOHj58vv/yS5s+f78w5zSX9BEQalKiqdcs6yK9a
tYpq1KghyyBfXl5Os2bNomHDhlFZWRmVl5dTbm4uTZ48mT7++GMO8swizk/5sPkE9txzz5lc0cfE
xJh8NzMzs1KN7H//+5+77ufa9BudTkd+fn6V0lm7dm3q1q0bLV261JnaiayD/L59++j555+3u9XG
znU7fGx37dqVcnJyTH4/ffp0mjt3rkcH+aNHj9Lw4cPp8ccfl2WQB4C///3vtG7dOpPl7dq1y9kW
O/N0cpD3IJyf8iG3TkXubuZ3ddrFDqYOLS8zM5P69u1Ld+7ckWWQv3LlSqV+Alqtlnr27Enff/+9
GE32sgzyubm51Lt3b7p58yZFR0fLNsg//PDDdOvWLZPlzZgxw+otOwfTyUHeg3B+ygcHedemXfIg
X1RURH379qWKlhZn01Xdbx1ablJSEs2bN4+MByXq06cP9e/fn7RarUcG+bKyMoqNjaXTp08TAMg1
yGdmZlL//v0JAG7fvk2//PILvfzyy9SyZUvKzs7mIM8s4vyUD7k9A6zUIC92M7FoyxszZgzt27dP
zH0sepBXwKBEogf5yZMn044dOwzLkmuQX7JkSaV988ILL9DNmzfFfJJE/y8HeQ/B+SkfnhTkpUy7
LIP8vHnzLI5j4ES6qkuD3ctVyKBEogb5f//73zRnzhyT5cg1yA8ePJh+++03Ki8vp+zsbPrqq68o
MjKSLl++zEGeWcX5KR9yCvJiNv3JJe2SBfkffviBxo4d66qOaI58ZpFCBiUSLcir1WpSqVQWL7zk
FuRLS0upVatWlTqjrlixgsaNGydpkOfBcBhznBQDixDEnaFMiWkXzZkzZ+jzzz/Hv//970qf3blz
h3x9faVOooELBiWSraysLEpISEBBQQFgNohUdHS01MmrRK1Wo2vXrvDx8TEp3562b7gmLz7OT/mo
qny7cz/JqgYj4rrcVpPX6XR0+fJl+uijjyg4OJhOnTpV6bsajYaWLl1KPj4+dPz4cUcfFxS1Ju+C
QYlkWZO/c+cO9e3bl86ePWvx9126dKFDhw7J6jiYMmUKrVy5stJynn/+efroo4+4uZ5ZxfkpH9WV
b1fvK1cuXw5pF7tZ3Oryli9fbtL0q1KpKgXxli1bmnznvffekyzIu2hQItk9J3/jxg1at24dPfjg
g7R48eJKv9XpdHTs2DHy8/OjxYsXk0ajETt42k2r1dKRI0coMDCQTpw4QVqtloqKiujIkSM0duxY
at++vfHjmGKlk4O8B+H8lA9bgrxSA7Grly2rIO9GTgd5Fw5K5I4gb/PyKmrtJn9qtdrktxX9Jgx/
PXv2lDzIVwxyY/Ln5+dHbdu2pXfeeUfMnvXG6eQg70E4P+XDnmAl5snHXceV2Ouyd1meFuRdfWHj
qvRJEuQlprQ0csc7xiSk73gj1iNu+g5H7ki3K9IuFZ5tzTprHSBl1zGSOU8ldQIY80CWgqUtJ097
v89pVzb9hYg784sDuZfhIM+Y6xifTG2pVcrp5KuktFsLllIEUUi0TsYs4iDPmHso+aSv5LS7m70B
3p0XIlJcfEh1oeVJnMo/vifPGPNkSrg37440VhcoOBB7KA7yjDFPJ1aHwqo429lQH+hdkUYO4F6M
gzxjzBNIWWMXa736JxzEfoxR6gCvhNYUuXJ6//E9ecaYtzAONmIEPlc9KmgeFO1dvr3pksOFAHMR
DvKMMU9hSycv86Z7R4Obq8cCsPfpBmu/ZV6OgzxjzBtZu09vLUDa+j1XptUV3FWL51729hMlvzjI
M8Y8ib3BxLzGTDZ8jzmGA73tRMsnDvKMMXaPtwUfDrhegHvXM8Y8DffmZqwCB3nGGPM+UtXi+QKs
eqLuGw7yjDFPxMHEOqmb6XnfWCf6vuEgzxjzVBxMmNfjIM8YY95D6lq8Hl+AVeaSfcNBnjHmydwx
br1SyCXA63Gg/38u2zcc5BljjEmFA72LL744yDPGvIG3BxO51eKNefO+cfl+4SDPGPMW3hhMXD3G
vli8dd+4fL9wkGeMeRNvDCZK4i37xm3byUGeMeZtvCXQy7mJ3hIB3rFv9PvFLfuGgzxjzBvpg4kn
BhT9dikpwBvz5EDv9v3CQZ4x5q2UGgSr4tZaogt5YqCX5MKLgzxjzJt5Uo1eybV3Szwp0Eu2b3iq
WcaYtzMeMEeJQVIpPegdYRzolbh9kqedgzxjjN2jxICi1AsTe5iPWqiE7ZVNWjnIM8bY/1NKQJF7
+lxBCftGdmnjIM8YY5XJMaAY35+WQ3qkIud9I4e0mOAgzxhj1lma4MbdJ3LZBhCJ8b6xAQd5xhir
nvFJ3NVBxbxHuWwDiEzwvqmCmAn0lEcdGGOMMbmzKX7zc/KMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYYY4wx
xhhjjDHGGGOMMcYYY4wxxhhjjDHGGGOMMcYYY4wxxuzwf/FRIDhITFfXAAAALnpUWHRjcmVhdGUt
ZGF0ZQAAeNozMjCw0DU00DWwCDEytjI2tzK21DawsDIwAABCGQUeAa7D0gAAAC56VFh0bW9kaWZ5
LWRhdGUAAHjaMzIwsNA1NNA1sAgxMrIyNLYyMtc2sLAyMAAAQbgFFGvy8XYAAAAASUVORK5CYII=
</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_04-1.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_04-2.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_05.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_06.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_07.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_08.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="table_09.png">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="xor.png">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</binary>
</FictionBook>
