2020国考行测技巧:朴素逻辑之寻找突破口

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我想在中功教育前2天分享

在线路测量判断推理的部分,许多候选人遇到简单的逻辑问题,但往往只能抓挠他们的头,什么也不做,不知道推理的关键在哪里。今天,公众教育专家带领大家学习简单逻辑主题推理的突破。

所谓的相关性信息搜索是指在天真逻辑的叙述性描述中找到最常出现的元素。具体如何应用我们通过特定主题分析问题。

例如,在地图上,有五个小国彼此对齐。众所周知:(1)A国既不面向B国,也不面向C国; (2)国家D既不面向国家E.(3)国家E既不在国家B也不在国家C; (4)A国没有流入的河流; (5)内陆河流量排名第一和第四小国。请按顺序安排这五个国家。

本主题要求我们需要将5个ABCDE小国与从左到右的序列号相关联。我们可以使用关于国家C的信息作为突破,因为标题中最常出现的信息的数量很少是C.(1)(2)(3)所有句子都包含国家C.从这里我们可以得出结论,国家C和A,D和E不相邻,国家C和国家B相邻并位于侧面(排名第一或第五国家)。假设C排名第一,可以看出其邻国B排名第二。从标题可知,A,E和B不相邻,则D排在第三,(2)A排在第四。由于“A国家排名第四”和(4)(5)之间的信息冲突,可以知道假设没有建立,因此国家C只能排名第五。可以看出,B国排名第四,D国排名第三,A国排名第二,E国排名第一。

所谓的确定性信息是指可以在标题中获得相对确定的结论的信息。具体而言,可以将其分为绝对确定性信息和相对确定性信息。例如,为了使三个元素A,B和C与三个元素A,B和C相匹配,类似于“A是C信息”是绝对确定性信息,并且类似于“A是A或B”信息In在相对确定性信息的情况下,通常优选在执行主题分析时寻找绝对确定性信息。如何应用它是用一个主题来分析它。

示例:学校教师A,B和C的年龄相同,认为他们喜欢足球,认为他们喜欢篮球,而且喜欢排球。现在知道了:(1)A比喜欢足球的人年长; (2)喜欢排球的老师比喜欢篮球的老师年轻; (3)B老师是最老的。问:像A,B和C这样的老师喜欢什么样的球赛?

在这个主题中,我们可以使用信息(3)作为突破,因为“B.教师是最古老的”相当于绝对的确定性信息。在组合(1)(2)中,喜欢足球和排球的教师年龄不太可能是最大的。可以看出B老师喜欢篮球,然后(1)知道A老师不喜欢足球,A老师喜欢排球,所以老师C喜欢篮球。

中国公共教育专家认为,在使用上述两个主题进行分析时,我们可以单独考虑相关信息和确定性信息,而每个候选人也可以在具体推理中使用这两个。

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在线路测量判断推理的部分,许多候选人遇到简单的逻辑问题,但往往只能抓挠他们的头,什么也不做,不知道推理的关键在哪里。今天,公众教育专家带领大家学习简单逻辑主题推理的突破。

所谓的相关性信息搜索是指在天真逻辑的叙述性描述中找到最常出现的元素。具体如何应用我们通过特定主题分析问题。

例如,在地图上,有五个小国彼此对齐。众所周知:(1)A国既不面向B国,也不面向C国; (2)国家D既不面向国家E.(3)国家E既不在国家B也不在国家C; (4)A国没有流入的河流; (5)内陆河流量排名第一和第四小国。请按顺序安排这五个国家。

本主题要求我们需要将5个ABCDE小国与从左到右的序列号相关联。我们可以使用关于国家C的信息作为突破,因为标题中最常出现的信息的数量很少是C.(1)(2)(3)所有句子都包含国家C.从这里我们可以得出结论,国家C和A,D和E不相邻,国家C和国家B相邻并位于侧面(排名第一或第五国家)。假设C排名第一,可以看出其邻国B排名第二。从标题可知,A,E和B不相邻,则D排在第三,(2)A排在第四。由于“A国家排名第四”和(4)(5)之间的信息冲突,可以知道假设没有建立,因此国家C只能排名第五。可以看出,B国排名第四,D国排名第三,A国排名第二,E国排名第一。

所谓的确定性信息是指可以在标题中获得相对确定的结论的信息。具体而言,可以将其分为绝对确定性信息和相对确定性信息。例如,为了使三个元素A,B和C与三个元素A,B和C相匹配,类似于“A是C信息”是绝对确定性信息,并且类似于“A是A或B”信息In在相对确定性信息的情况下,通常优选在执行主题分析时寻找绝对确定性信息。如何应用它是用一个主题来分析它。

示例:学校教师A,B和C的年龄相同,认为他们喜欢足球,认为他们喜欢篮球,而且喜欢排球。现在知道了:(1)A比喜欢足球的人年长; (2)喜欢排球的老师比喜欢篮球的老师年轻; (3)B老师是最老的。问:像A,B和C这样的老师喜欢什么样的球赛?

在这个主题中,我们可以使用信息(3)作为突破,因为“B.教师是最古老的”相当于绝对的确定性信息。在组合(1)(2)中,喜欢足球和排球的教师年龄不太可能是最大的。可以看出B老师喜欢篮球,然后(1)知道A老师不喜欢足球,A老师喜欢排球,所以老师C喜欢篮球。

中国公共教育专家认为,在使用上述两个主题进行分析时,我们可以单独考虑相关信息和确定性信息,并且每个候选人也可以在具体推理中使用这两个。