論文の概要: Bound-Founded Semantics for Answer Set Programming with Difference Constraints: Preliminary Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21201v1
- Date: Thu, 23 Jul 2026 11:19:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.387881
- Title: Bound-Founded Semantics for Answer Set Programming with Difference Constraints: Preliminary Report
- Title(参考訳): 制約の異なる解集合プログラミングのための境界生成セマンティクス:予備報告
- Abstract要約: ハイブリッド・ソルバは、しばしば、統一された論理的基盤を持たない異なる意味的基盤に依存します。
我々は、境界を基礎としたHere-and-There(HTb)の多種多様な変種を導入する。
この枠組みを差分制約の設定に適用し,clingo[DL]の意味的特徴に着目した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.449521131218907
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While the integration of linear constraints has significantly expanded the reach of Answer Set Programming (ASP), existing hybrid solvers often rely on disparate semantic underpinnings that lack a unified logical foundation. We address this gap by introducing a many-sorted variant of the Bound-founded Logic of Here-and-There (HTb), providing a versatile framework capable of characterizing equilibrium models across a wide spectrum of alternative semantics for extensions of ASP with linear constraints. We apply this framework to the setting of difference constraints, focusing on the semantic characterization of clingo[DL]. Central to our approach is the formalization of foundedness for numeric variables. By investigating how different hybrid systems - such as clingo[DL], clingcon, and flingo - justify constraint atoms, we uncover the semantic roots of their varying behaviors. This investigation results in a single, consistent framework that not only formalizes the foundations of current systems like clingo[DL] but also facilitates the rigorous study of program simplifications and the future integration of diverse semantic principles.
- Abstract(参考訳): 線形制約の統合は、Answer Set Programming (ASP) の範囲を大幅に拡大しましたが、既存のハイブリッドな解決者は、統一された論理基盤を持たない異なるセマンティック基盤に依存しています。
線形制約付きASPの拡張に対する代替セマンティクスの幅広い範囲にわたる平衡モデルを特徴付けることのできる汎用的なフレームワークを提供する。
この枠組みを差分制約の設定に適用し,clingo[DL]のセマンティックな特徴に着目した。
我々のアプローチの中心は、数値変数の定式化である。
clingo[DL]、clingcon、flingoなどの異なるハイブリッドシステムがどのように制約原子を正当化するかを調べることで、それらの様々な振る舞いのセマンティックなルーツを明らかにする。
この調査は、clingo[DL]のような現在のシステムの基盤を形式化するだけでなく、プログラムの単純化と多様な意味原理の今後の統合に関する厳密な研究を促進する単一の一貫した枠組みをもたらす。
関連論文リスト
- RuPLaR : Efficient Latent Compression of LLM Reasoning Chains with Rule-Based Priors From Multi-Step to One-Step [7.647393987025467]
ルールベースプライオリティを用いた遅延推論のための新しい圧縮フレームワークであるOne-Model One-Stepを紹介する。
本手法は,LSMを訓練し,単一の訓練段階において遅延推論トークンを自律的に生成する。
実験の結果,既存の潜在CoT法よりも11.1%精度が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-10T05:55:07Z) - MidSteer: Optimal Affine Framework for Steering Generative Models [53.89402578892719]
MidSteerは概念操作のためのより一般的なアフィンフレームワークで、仮定を緩和し、指向性の最小分散変換を可能にする。
私たちは、様々なタスク、モダリティ、アーキテクチャにおいて、MidSteerが好適に機能することを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-17T19:23:33Z) - Position: General Alignment Has Hit a Ceiling; Edge Alignment Must Be Taken Seriously [51.03213216886717]
我々は、一般的なアライメントの支配的なパラダイムが、矛盾する値の設定において構造的な天井に達するという立場を取る。
エッジアライメント(Edge Alignment)は,多次元の値構造を保持するシステムにおいて,異なるアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-23T16:51:43Z) - Top 10 Open Challenges Steering the Future of Diffusion Language Model and Its Variants [85.33837131101342]
本稿では,基盤基盤,アルゴリズム最適化,認知推論,統合マルチモーダルインテリジェンスという4つの柱で構成された戦略ロードマップを提案する。
この移行は、複雑な構造的推論、動的自己補正、シームレスなマルチモーダル統合が可能な次世代AIの開発に不可欠である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-20T14:58:23Z) - Step-Aware Policy Optimization for Reasoning in Diffusion Large Language Models [57.42778606399764]
拡散言語モデル(dLLM)は、テキスト生成に有望で非自己回帰的なパラダイムを提供する。
現在の強化学習アプローチは、しばしばスパースで結果に基づく報酬に頼っている。
これは推論の自然な構造との根本的なミスマッチに由来すると我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-02T00:34:15Z) - Multi-Scale Manifold Alignment for Interpreting Large Language Models: A Unified Information-Geometric Framework [4.935224714809964]
我々は,LLM表現を局所的,中間的,大域的多様体に分解する情報幾何学的フレームワークであるマルチスケールマニフォールドアライメント(MSMA)を提案する。
我々は一貫した階層パターンを観察し、MSMAが複数の推定値の下でアライメントの指標を改善することを発見した。
異なるスケールでの制御された介入は、語彙の多様性、文構造、談話のコヒーレンスに区別され、アーキテクチャに依存した効果をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-24T10:25:58Z) - Generalization Bounds of Surrogate Policies for Combinatorial Optimization Problems [53.03951222945921]
我々はスムーズな(摂動された)ポリシーを解析し、線形オラクルが使用する方向に対して制御されたランダムな摂動を付加する。
我々の主な貢献は、過剰リスクを摂動バイアス、統計的推定誤差、最適化誤差に分解する一般化境界である。
車両のスケジューリングやスムーズ化がトラクタブルトレーニングと制御された一般化の両方を可能にしていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T12:00:30Z) - Going Beyond Approximation: Encoding Constraints for Explainable
Multi-hop Inference via Differentiable Combinatorial Solvers [4.726777092009554]
線形プログラミング(ILP)は、自然言語による説明可能なマルチホップ推論について、明示的で制御可能な仮定を符号化する実行可能なメカニズムを提供する。
ILPの定式化は微分不可能であり、より広範なディープラーニングアーキテクチャに統合することはできない。
Diff-Comb Explainerは、微分不可能なソルバ、トランスフォーマー、および既存の微分可能制約ベースのマルチホップ推論フレームワークの精度と説明性を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T18:07:53Z) - Revisiting GANs by Best-Response Constraint: Perspective, Methodology,
and Application [49.66088514485446]
ベストレスポンス制約(Best-Response Constraint、BRC)は、ジェネレータのディスクリミネータへの依存性を明示的に定式化する一般的な学習フレームワークである。
モチベーションや定式化の相違があっても, フレキシブルBRC法により, 様々なGANが一様に改善できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T12:42:41Z) - Analyzing Semantics of Aggregate Answer Set Programming Using
Approximation Fixpoint Theory [1.295566630218982]
三項満足関係の概念を導入し、その観点から安定した意味論を定義する。
3次満足度関係は,標準ゲルフォンド・リフシッツレダクトと,AFTの枠組みで定義された安定意味論のギャップを橋渡しすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T07:06:27Z) - 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。