論文の概要: Deciding the Satisfiability of Combined Qualitative Constraint Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08848v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 16:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.349541
• Title: Deciding the Satisfiability of Combined Qualitative Constraint Networks
• Title（参考訳）: 複合質的制約ネットワークの満足度の決定
• Authors: Quentin Cohen-Solal, Alexandre Niveau, Maroua Bouzid,
• Abstract要約: 本稿では,数種類の拡張と定性的形式主義の組み合わせを統一する形式的枠組みを提案する。 このフレームワークは、これらの組み合わせと拡張のそれぞれのコンテキストで推論を可能にする。 また、定性的形式主義の主定義を、文学の定義から除外された定性的形式主義を含むように一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among the various forms of reasoning studied in the context of artificial intelligence, qualitative reasoning makes it possible to infer new knowledge in the context of imprecise, incomplete information without numerical values. In this paper, we propose a formal framework unifying several forms of extensions and combinations of qualitative formalisms, including multi-scale reasoning, temporal sequences, and loose integrations. This framework makes it possible to reason in the context of each of these combinations and extensions, but also to study in a unified way the satisfiability decision and its complexity. In particular, we establish two complementary theorems guaranteeing that the satisfiability decision is polynomial, and we use them to recover the known results of the size-topology combination. We also generalize the main definition of qualitative formalism to include qualitative formalisms excluded from the definitions of the literature, important in the context of combinations.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の文脈で研究されている様々な推論形式の中で、定性的推論は、数値的な値なしで不正確で不完全な情報という文脈で新しい知識を推論することができる。 本稿では,マルチスケール推論,時間列,ゆるやかな積分を含む定性的形式主義の拡張と組み合わせを統一する形式的枠組みを提案する。 このフレームワークは、これらの組み合わせと拡張の文脈で推論できるだけでなく、満足度の決定とその複雑さを統一的に研究することができる。 特に、満足度決定が多項式であることを保証する2つの相補的な定理を確立し、それを用いて、サイズとトポロジーの組み合わせの既知の結果を復元する。 また、結合の文脈において重要な文献の定義から除外された定性的形式主義を含むように、定性的形式主義の主定義を一般化する。

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