論文の概要: A Unifying Framework for Semiring-Based Constraint Logic Programming With Negation (full version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16067v1
- Date: Mon, 21 Jul 2025 21:04:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.892905
- Title: A Unifying Framework for Semiring-Based Constraint Logic Programming With Negation (full version)
- Title(参考訳): セミリングに基づく制約論理プログラミングと否定(フルバージョン)のための統一フレームワーク
- Authors: Jeroen Spaans, Jesse Heyninck,
- Abstract要約: 制約論理プログラミング(Constraint Logic Programming, CLP)は、制約の考慮を必要とする問題を解くための論理プログラミング形式である。
我々は,多くの拡張を統一し,体内の否定を可能にするCLPの拡張について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.911540700785975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constraint Logic Programming (CLP) is a logic programming formalism used to solve problems requiring the consideration of constraints, like resource allocation and automated planning and scheduling. It has previously been extended in various directions, for example to support fuzzy constraint satisfaction, uncertainty, or negation, with different notions of semiring being used as a unifying abstraction for these generalizations. None of these extensions have studied clauses with negation allowed in the body. We investigate an extension of CLP which unifies many of these extensions and allows negation in the body. We provide semantics for such programs, using the framework of approximation fixpoint theory, and give a detailed overview of the impacts of properties of the semirings on the resulting semantics. As such, we provide a unifying framework that captures existing approaches and allows extending them with a more expressive language.
- Abstract(参考訳): 制約論理プログラミング(Constraint Logic Programming, CLP)は、リソース割り当てや自動計画やスケジューリングといった制約の考慮を必要とする問題を解くための論理プログラミング形式である。
ファジィ制約満足度、不確実性、否定などをサポートするために、以前は様々な方向に拡張されてきた。
これらの拡張はいずれも、体に否定を許す条項を研究していない。
これらの拡張の多くを統一し、体内での否定を可能にするCLPの拡張について検討する。
このようなプログラムのセマンティクスを近似的不動点理論の枠組みを用いて提供し、セミリングの特性が結果のセマンティクスに与える影響を詳述する。
そのため、既存のアプローチをキャプチャして、より表現力のある言語で拡張できる統一フレームワークを提供しています。
関連論文リスト
- PixelThink: Towards Efficient Chain-of-Pixel Reasoning [70.32510083790069]
PixelThinkは、外部から推定されるタスクの難しさと内部で測定されたモデルの不確実性を統合する、シンプルで効果的なスキームである。
シーンの複雑さと予測信頼度に応じて推論の長さを圧縮することを学ぶ。
実験により,提案手法は推論効率と全体セグメンテーション性能の両方を改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T17:55:49Z) - Fast Controlled Generation from Language Models with Adaptive Weighted Rejection Sampling [90.86991492288487]
トークンの制約を評価するのは 違法にコストがかかる
LCDは文字列上のグローバル分布を歪め、ローカル情報のみに基づいてトークンをサンプリングすることができる。
我々のアプローチは最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-07T18:30:18Z) - Sketch-of-Thought: Efficient LLM Reasoning with Adaptive Cognitive-Inspired Sketching [60.04718679054704]
Chain-of-Thoughtはステップバイステップの問題解決を促すが、中間出力の過剰な冗長性を犠牲にすることが多い。
我々は,認知にインスパイアされた推論パラダイムを言語制約と統合する促進フレームワークであるSketch-of-Thought(SoT)を提案する。
SoTはトークンを最大78%削減し、15の推論データセットで最小限の精度損失を発生させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T06:57:17Z) - 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) - A Unified View on Forgetting and Strong Equivalence Notions in Answer
Set Programming [14.342696862884704]
文献からすべての関連概念を捉えることができる新しい相対同値概念を導入する。
次に、プロジェクションと(SP)鍛造の緩和を組み合わせた演算子を導入し、相対化単純化を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T09:05:48Z) - 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) - Non-Deterministic Approximation Fixpoint Theory and Its Application in
Disjunctive Logic Programming [11.215352918313577]
近似不動点理論(英: Approximation Fixpoint theory)は、非単調論理の意味論を研究するための枠組みである。
AFTは、不確定な情報を扱うことができる非決定論的構造を扱うよう拡張する。
この一般化の適用性と有用性は、解法論理プログラミングの文脈で説明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T18:58:32Z) - Joint Contrastive Learning with Infinite Possibilities [114.45811348666898]
本稿では,新しい確率論的モデリングによるコントラスト学習における最近の発展の有用性について考察する。
コントラスト学習(Joint Contrastive Learning, JCL)という,コントラスト学習の特定の形態を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-30T16:24:21Z) - ASP(AC): Answer Set Programming with Algebraic Constraints [20.559497209595822]
本稿では、半順序値と重み付け式評価を比較する制約を含むような、代数制約付き解集合プログラミング(ASP(AC))を紹介する。
この研究は論理プログラミングの理論と実践の受け入れを検討中である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T10:20:49Z) - An Integer Linear Programming Framework for Mining Constraints from Data [81.60135973848125]
データから制約をマイニングするための一般的なフレームワークを提案する。
特に、構造化された出力予測の推論を整数線形プログラミング(ILP)問題とみなす。
提案手法は,9×9のスドクパズルの解法を学習し,基礎となるルールを提供することなく,例からツリー問題を最小限に分散させることが可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T20:09:53Z) - An ASP semantics for Constraints involving Conditional Aggregates [9.289905977910378]
ハイブリッド・アンサー・セット・プログラミング(ASP)の正式な基礎について詳しく述べる。
制約値や変数を集約する関数で、その基盤となる論理的フレームワークを拡張します。
線形制約を持つ論理プログラムに重きを置いて、いわゆる条件付き線形制約の特定のケースとして、ASP集約がいかに共通であるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T12:25:01Z)
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。