論文の概要: Simulating Petri nets with Boolean Matrix Logic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11412v1
• Date: Sat, 18 May 2024 23:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.798700
• Title: Simulating Petri nets with Boolean Matrix Logic Programming
• Title（参考訳）: ブール行列論理プログラミングによるペトリネットのシミュレーション
• Authors: Lun Ai, Stephen H. Muggleton, Shi-Shun Liang, Geoff S. Baldwin,
• Abstract要約: 本稿では,ハイレベルなシンボル操作の限界に対処する新しい手法を提案する。 本フレームワークでは,基本ネットとして知られるペトリネットのクラスに対して,2つの新しいBMLPアルゴリズムを提案する。 BMLPアルゴリズムは,表付きB-Prolog,SWI-Prolog,XSB-Prolog,Clingoの40倍の速度でこれらのプログラムを評価できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.762323642506732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent attention to relational knowledge bases has sparked a demand for understanding how relations change between entities. Petri nets can represent knowledge structure and dynamically simulate interactions between entities, and thus they are well suited for achieving this goal. However, logic programs struggle to deal with extensive Petri nets due to the limitations of high-level symbol manipulations. To address this challenge, we introduce a novel approach called Boolean Matrix Logic Programming (BMLP), utilising boolean matrices as an alternative computation mechanism for Prolog to evaluate logic programs. Within this framework, we propose two novel BMLP algorithms for simulating a class of Petri nets known as elementary nets. This is done by transforming elementary nets into logically equivalent datalog programs. We demonstrate empirically that BMLP algorithms can evaluate these programs 40 times faster than tabled B-Prolog, SWI-Prolog, XSB-Prolog and Clingo. Our work enables the efficient simulation of elementary nets using Prolog, expanding the scope of analysis, learning and verification of complex systems with logic programming techniques.
• Abstract（参考訳）: 関係知識基盤への近年の注目は、エンティティ間の関係がどう変化するかを理解することへの需要を喚起した。 ペトリネットは知識構造を表現することができ、実体間の相互作用を動的にシミュレートする。 しかし、論理プログラムは高レベルのシンボル操作の制限のため、広範なペトリネットを扱うのに苦労する。 この課題に対処するため,我々はBoolean Matrix Logic Programming (BMLP)と呼ばれる新しい手法を導入し,論理プログラムを評価するためのPrologの代替計算機構としてブール行列を利用する。 本フレームワークでは,基本ネットとして知られるペトリネットのクラスをシミュレーションするための2つの新しいBMLPアルゴリズムを提案する。 これは基本ネットを論理的に等価なデータログプログラムに変換することで実現される。 BMLPアルゴリズムは,表付きB-Prolog,SWI-Prolog,XSB-Prolog,Clingoの40倍の速度でこれらのプログラムを評価できることを示す。 本研究により,Prolog を用いた基本ネットの効率的なシミュレーションが可能となり,論理プログラミング技術を用いた複雑なシステムの解析,学習,検証が可能となった。

関連論文リスト

• Reasoning-as-Logic-Units: Scaling Test-Time Reasoning in Large Language Models Through Logic Unit Alignment [21.12989936864145]
  CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトによって,大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上が期待できる。 本稿では、生成したプログラムと対応するNL記述との間に論理単位を整列させることにより、より信頼性の高い推論経路を構築するReasoning-as-Logic-Units (RaLU)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T08:23:18Z)
• On Scaling Neurosymbolic Programming through Guided Logical Inference [1.124958340749622]
  そこで我々は,論理的証明の計算をバイパスするアルゴリズムNLを提案する。 このアプローチは, ApproxDPNL と呼ばれる $epsilon$ あるいは $(epsilon, delta)$ 保証を用いて近似推論に適応可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T08:49:25Z)
• Boolean Matrix Logic Programming [5.847084649531298]
  本稿では,効率的で構成可能な行列モジュールに基づくデータログクエリ評価手法について述べる。 線形Dyadic Recursive Datalogプログラムにおけるボトムアップ操作のための2つの新しいBMLPモジュールを開発した。 実験の結果, これらのモジュールは, 30x と 9x の係数で汎用システム, 特殊システムより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T19:26:49Z)
• Learning to Estimate System Specifications in Linear Temporal Logic using Transformers and Mamba [6.991281327290525]
  仕様マイニングは システムトレースから 時間論理式を抽出する トレースから線形時間論理式を生成するオートレモデルを導入する。 生成した公式の特異性の指標と,構文制約を強制するアルゴリズムを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T15:21:53Z)
• Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.89857766491475]
  大規模言語モデル(LLM)に基づくKG上の複雑な推論スキーマを提案する。 任意の一階論理クエリを二分木分解により拡張し、LLMの推論能力を刺激する。 広く使われているデータセットに対する実験では、LACTは高度な手法よりも大幅に改善されている(平均+5.5% MRRスコア)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T18:12:08Z)
• 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)
• When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.2699797837818]
  本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。 具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。 コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:22:39Z)
• 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)
• Logical blocks for fault-tolerant topological quantum computation [55.41644538483948]
  本稿では,プラットフォームに依存しない論理ゲート定義の必要性から,普遍的なフォールトトレラント論理の枠組みを提案する。 資源オーバーヘッドを改善するユニバーサル論理の新しいスキームについて検討する。 境界のない計算に好適な論理誤差率を動機として,新しい計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T19:00:03Z)
• Evaluating Logical Generalization in Graph Neural Networks [59.70452462833374]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた論理一般化の課題について検討する。 ベンチマークスイートであるGraphLogでは、学習アルゴリズムが異なる合成論理でルール誘導を実行する必要がある。 モデルが一般化し適応する能力は、トレーニング中に遭遇する論理規則の多様性によって強く決定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-14T05:45:55Z)

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。