論文の概要: Depth-bounded Epistemic Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07448v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 07:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 12:26:47.734873
• Title: Depth-bounded Epistemic Logic
• Title（参考訳）: 深さ結合型てんかん論理
• Authors: Farid Arthaud (Massachusetts Institute of Technology), Martin Rinard (Massachusetts Institute of Technology)
• Abstract要約: 本稿では,S5の拡張であるDBELについて述べる。 我々はDBELを拡張して,有界深度エージェントの公開告知をサポートし,結果のDPAL論理が公開告知ロジックから標準公理をどのように一般化するかを示す。 これらの論理は、従来の泥だらけ児問題において、エージェントがこの問題をうまく解決するのに必要な深度知識の上限と下限を含む、境界付きモーダル深度推論のエージェントをどのように扱うかを説明するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Epistemic logics model how agents reason about their beliefs and the beliefs of other agents. Existing logics typically assume the ability of agents to reason perfectly about propositions of unbounded modal depth. We present DBEL, an extension of S5 that models agents that can reason about epistemic formulas only up to a specific modal depth. To support explicit reasoning about agent depths, DBEL includes depth atoms Ead (agent a has depth exactly d) and Pad (agent a has depth at least d). We provide a sound and complete axiomatization of DBEL. We extend DBEL to support public announcements for bounded depth agents and show how the resulting DPAL logic generalizes standard axioms from public announcement logic. We present two alternate extensions and identify two undesirable properties, amnesia and knowledge leakage, that these extensions have but DPAL does not. We provide axiomatizations of these logics as well as complexity results for satisfiability and model checking. Finally, we use these logics to illustrate how agents with bounded modal depth reason in the classical muddy children problem, including upper and lower bounds on the depth knowledge necessary for agents to successfully solve the problem.
• Abstract（参考訳）: 疫学論理は、エージェントが彼らの信念と他のエージェントの信念をどう考えるかをモデル化する。 既存の論理学は、通常、エージェントが非有界様相の深さの命題について完全に推論する能力を持つ。 s5の拡張であるdbelは、特定のモーダル深さまでしか認識論的公式を推論できないエージェントをモデル化する。 エージェント深さの明確な推論をサポートするため、dbelは深さ原子ead(エージェントaは深さd)とパッド(エージェントaは深さd)を含む。 我々はDBELの完全公理化を行う。 我々はDBELを拡張して,有界深度エージェントの公開告知をサポートし,結果のDPAL論理が公開告知ロジックから標準公理をどのように一般化するかを示す。 我々は2つの代替拡張を提示し、2つの望ましくない性質であるアムネシアとナレッジリークを識別し、これらの拡張はDPALにはない。 これらの論理の公理化と、満足度とモデルチェックのための複雑さの結果を提供する。 最後に、これらの論理を用いて、古典的泥質児問題において、エージェントがこの問題をうまく解くために必要な深層知識の上層と下層を含む、有界な様相の深さを持つエージェントについて説明する。

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