論文の概要: On Definite Iterated Belief Revision with Belief Algebras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06505v1
• Date: Sat, 10 May 2025 04:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.873451
• Title: On Definite Iterated Belief Revision with Belief Algebras
• Title（参考訳）: 信念代数を用いた決定的反復的信念修正について
• Authors: Hua Meng, Zhiguo Long, Michael Sioutis, Zhengchun Zhou,
• Abstract要約: 優先関係を通じて信条情報を特徴付けることにより、反復的信条修正のための新しい枠組みを提案する。 我々は,現在の信条と新たな証拠から,改定結果が一意に決定されていることを証明した。 このアプローチは、現実のアプリケーションに適した、より予測可能で原則化された信念の修正方法を提供するかもしれない、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.073043690553867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional logic-based belief revision research focuses on designing rules to constrain the behavior of revision operators. Frameworks have been proposed to characterize iterated revision rules, but they are often too loose, leading to multiple revision operators that all satisfy the rules under the same belief condition. In many practical applications, such as safety critical ones, it is important to specify a definite revision operator to enable agents to iteratively revise their beliefs in a deterministic way. In this paper, we propose a novel framework for iterated belief revision by characterizing belief information through preference relations. Semantically, both beliefs and new evidence are represented as belief algebras, which provide a rich and expressive foundation for belief revision. Building on traditional revision rules, we introduce additional postulates for revision with belief algebra, including an upper-bound constraint on the outcomes of revision. We prove that the revision result is uniquely determined given the current belief state and new evidence. Furthermore, to make the framework more useful in practice, we develop a particular algorithm for performing the proposed revision process. We argue that this approach may offer a more predictable and principled method for belief revision, making it suitable for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 従来の論理に基づく信念リビジョン研究は、リビジョン演算子の振る舞いを制限するためのルールの設計に焦点を当てている。 反復的な修正規則を特徴付けるフレームワークが提案されているが、それらはしばしばゆるいものであり、同じ信念条件下で規則を満たす複数の修正演算子に繋がる。 安全クリティカルなものなど多くの実践的応用において、エージェントが決定論的方法で彼らの信念を反復的に修正できるように、明確なリビジョン演算子を指定することが重要である。 本稿では,優先関係を通じて信念情報を特徴付けることによって,反復的信念修正のための新しい枠組みを提案する。 意味論的には、信念と新しい証拠は共に信念代数として表現され、信念の修正のための豊かで表現力豊かな基礎を提供する。 従来のリビジョンルールに基づいて、リビジョンの結果に対する上限を含む、信念代数によるリビジョンのための追加の仮定を導入する。 我々は,現在の信条と新たな証拠から,改定結果が一意に決定されていることを証明した。 さらに,本フレームワークをより有効にするために,提案した修正プロセスを実行するための特定のアルゴリズムを開発する。 このアプローチは、現実のアプリケーションに適した、より予測可能で原則化された信念の修正方法を提供するかもしれない、と我々は主張する。

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