論文の概要: Non-Monotonic S4F Standpoint Logic (Extended Version with Proofs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10449v2
- Date: Sun, 16 Nov 2025 09:17:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:22.5776
- Title: Non-Monotonic S4F Standpoint Logic (Extended Version with Proofs)
- Title(参考訳): 非単調なS4Fスタンドポイント論理(証明付き拡張版)
- Authors: Piotr Gorczyca, Hannes Strass,
- Abstract要約: 本稿では,S4Fスタンプポイント論理と呼ばれる新しい形式論を提案する。
多視点、非単調なセマンティックコミットメントを表現できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0312968200748118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Standpoint logics offer unified modal logic-based formalisms for representing multiple heterogeneous viewpoints. At the same time, many non-monotonic reasoning frameworks can be naturally captured using modal logics, in particular using the modal logic S4F. In this work, we propose a novel formalism called S4F Standpoint Logic, which generalises both S4F and standpoint propositional logic and is therefore capable of expressing multi-viewpoint, non-monotonic semantic commitments. We define its syntax and semantics and analyze its computational complexity, obtaining the result that S4F Standpoint Logic is not computationally harder than its constituent logics, whether in monotonic or non-monotonic form. We also outline mechanisms for credulous and sceptical acceptance and illustrate the framework with an example.
- Abstract(参考訳): スタンドポイント論理は、複数のヘテロジニアスな視点を表現するために、統一的なモーダル論理ベースの形式を提供する。
同時に、多くの非単調推論フレームワークは、モーダル論理、特にモーダル論理S4Fを用いて自然にキャプチャすることができる。
本研究では,S4F とスタンドポイント命題論理の両方を一般化し,多視点・非単調な意味的コミットメントを表現できる,S4F スタンドポイント論理と呼ばれる新しい形式論を提案する。
我々はその構文と意味を定義し、その計算複雑性を解析し、S4Fスタンポイント論理が単調でも非単調でも、構成論理よりも計算的に難しくない結果を得る。
また、誠実で懐疑的な受け入れのメカニズムを概説し、そのフレームワークを例示する。
関連論文リスト
- Non-Interactive Symbolic-Aided Chain-of-Thought for Logical Reasoning [4.839520296557773]
Symbolic-Aided Chain-of-Thought (CoT) は、大規模言語モデル(LLM)における論理的推論に対する改良されたアプローチである。
CoTは軽量なシンボル表現を数発のプロンプトに統合する。
4つのよく知られた論理的推論ベンチマークの実験は、提案手法の有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-17T16:32:05Z) - Learning to Reason via Mixture-of-Thought for Logical Reasoning [56.24256916896427]
Mixture-of-Thought (MoT) は、LLMが自然言語、コード、真理表の3つの相補的なモダリティにまたがる推論を可能にするフレームワークである。
MoT は,(1) 自己進化型 MoT トレーニング,(2) 3 つのモーダルの相乗効果を完全に活用してより良い予測を生成する MoT 推論,という2段階の設計を採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T17:59:54Z) - 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) - 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) - How to Agree to Disagree: Managing Ontological Perspectives using
Standpoint Logic [2.9005223064604073]
Standpoint Logicは、既存のKR言語向けのシンプルだが汎用的なマルチモーダル論理アドオンである。
我々は、一階立ち位置論理のスタンドポイントフリーバージョンへのポリタイム変換を提供する。
次に、OWL 2 DL言語に基づく非常に表現力豊かな記述論理 SROIQb_s に対する類似の翻訳を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T12:29:08Z) - 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) - Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。
すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。
推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:55:45Z)
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。