論文の概要: Parameterized Dynamic Logic -- Towards A Cyclic Logical Framework for General Program Specification and Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18098v3
- Date: Wed, 7 Aug 2024 12:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 15:25:48.710311
- Title: Parameterized Dynamic Logic -- Towards A Cyclic Logical Framework for General Program Specification and Verification
- Title（参考訳）: パラメータ化動的論理 - 汎用プログラム仕様と検証のための循環論理フレームワークを目指して
- Authors: Yuanrui Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,パラメータ化された動的論理型形式である$DL_p$を提案する。
$DL_p$は、異なる動的論理理論を包含する柔軟な検証フレームワークを提供する。
ケーススタディは、$DL_p$が異なるタイプのプログラムモデルについて推論するためにどのように機能するかを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.174048653626208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic logic and its variations, because of their clear and expressive forms for capturing program properties, have been used as formalisms in program/system specification and verification for years and have many other applications. The program models of dynamic logics are in explicit forms. For different target program models, different dynamic logic theories have to be proposed to adapt different models' semantics. In this paper, we propose a parameterized `dynamic-logic-style' formalism, namely $DL_p$, for specifying and reasoning about general program models. In $DL_p$, program models and logical formulas are taken as `parameters', allowing arbitrary forms according to different interested domains. This characteristic allows $DL_p$ to support direct reasoning based on the operational semantics of program models, while still preserving compositional reasoning based on syntactic structures. $DL_p$ provides a flexible verification framework to encompass different dynamic logic theories. In addition, it also facilitates reasoning about program models whose semantics is not compositional, examples are neural networks, automata-based models, synchronous programming languages, etc. We mainly focus on building the theory of $DL_p$, including defining its syntax and semantics, building a proof system and constructing a cyclic preproof structure. We analyze and prove the soundness of $DL_p$. Case studies show how $DL_p$ works for reasoning about different types of program models.
- Abstract（参考訳）: 動的論理とそのバリエーションは、プログラム特性を捉えるための明確で表現力のある形式のため、プログラム/システム仕様と検証の形式として長年使われてきた。
動的論理のプログラムモデルは明示的な形式である。
異なる対象のプログラムモデルに対して、異なるモデルのセマンティクスを適用するために異なる動的論理理論が提案される必要がある。
本稿では,汎用プログラムモデルの定義と推論のためのパラメータ化'動的論理型'形式,すなわち$DL_p$を提案する。
DL_p$ では、プログラムモデルと論理式は「パラメータ」として扱われ、異なる関心領域に応じて任意の形式が許される。
この特性により、$DL_p$は、構文構造に基づく構成的推論を保持しながら、プログラムモデルの操作的セマンティクスに基づいて直接推論をサポートすることができる。
$DL_p$は、異なる動的論理理論を包含する柔軟な検証フレームワークを提供する。
さらに、セマンティクスが構成的でないプログラムモデル、例えばニューラルネットワーク、オートマタベースのモデル、同期プログラミング言語などについても推論を容易にする。
主に$DL_p$の理論の構築に焦点をあて、構文と意味論を定義し、証明システムを構築し、循環型防食構造を構築する。
我々は$DL_p$の音質を分析し、証明する。
ケーススタディは、$DL_p$が異なるタイプのプログラムモデルについて推論するためにどのように機能するかを示している。
関連論文リスト
- An Encoding of Abstract Dialectical Frameworks into Higher-Order Logic [57.24311218570012]
このアプローチは抽象弁証法フレームワークのコンピュータ支援分析を可能にする。
応用例としては、メタ理論的性質の形式的解析と検証がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T09:32:26Z) - LOGICSEG: Parsing Visual Semantics with Neural Logic Learning and
Reasoning [73.98142349171552]
LOGICSEGは、神経誘導学習と論理推論をリッチデータとシンボリック知識の両方に統合する、全体論的視覚意味論である。
ファジィ論理に基づく連続的な緩和の間、論理式はデータとニューラルな計算グラフに基礎を置いており、論理によるネットワークトレーニングを可能にする。
これらの設計によりLOGICSEGは、既存のセグメンテーションモデルに容易に統合できる汎用的でコンパクトなニューラル論理マシンとなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T05:43:19Z) - Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and
Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。
具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z) - Argumentative Characterizations of (Extended) Disjunctive Logic Programs [2.055949720959582]
仮定に基づく議論は、通常の論理プログラムだけでなく、解法論理プログラムとその拡張も表現できることを示す。
議論フレームワークの中核となるロジックが尊重すべき解離の推論ルールについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T14:01:38Z) - Query Structure Modeling for Inductive Logical Reasoning Over Knowledge
Graphs [67.043747188954]
KGに対する帰納的論理的推論のための構造モデル付きテキスト符号化フレームワークを提案する。
線形化されたクエリ構造とエンティティを、事前訓練された言語モデルを使ってエンコードして、回答を見つける。
2つの帰納的論理推論データセットと3つの帰納的推論データセットについて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T01:25:29Z) - Logic of Differentiable Logics: Towards a Uniform Semantics of DL [1.1549572298362787]
論理的仕様を満たすためにニューラルネットワークを訓練する方法として、微分論理(DL)が提案されている。
本稿では、微分可能論理学(LDL)と呼ばれるDLを定義するメタ言語を提案する。
我々は,既存のDLの理論的特性を確立するためにLDLを使用し,ニューラルネットワークの検証において実験的な研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-19T13:03:51Z) - Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文)
論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。
ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:38:49Z) - A Formalisation of Abstract Argumentation in Higher-Order Logic [77.34726150561087]
本稿では,古典的高階論理へのエンコーディングに基づく抽象的議論フレームワークの表現手法を提案する。
対話型および自動推論ツールを用いた抽象的議論フレームワークのコンピュータ支援評価のための一様フレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T10:45:59Z) - Implementing Dynamic Answer Set Programming [0.0]
動的論理式を時間論理プログラムに変換する。
動的論理式を時間論理プログラムに還元することで、両方のアプローチでASPを一様に拡張できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-17T12:34:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。