The recursive path ordering is an established and crucial tool in term rewriting to prove termination. We revisit its presentation by means of some simple rules on trees equipped with a 'star' as control symbol, signifying a command to make that tree (or term) smaller in the order being defined. This leads to star games that are very convenient for proving termination of many rewriting tasks. For instance, using already the simplest star game on finite unlabeled trees, we obtain a very direct proof of termination of the famous Hydra battle. We also include an alternative road to setting up the star games, using a proof method of Buchholz, and a quantitative version of the star as control symbol. We conclude with a number of questions and future research directions.


翻译:递归路径定购是一个固定和关键的工具, 用文字重写来证明终止。 我们通过一些简单的规则来重新审视它的表述方式, 以“ 恒星” 作为控制符号, 表示要让这棵树( 或定时) 在定义的顺序中变小。 这导致明星游戏非常方便地证明许多重写任务的终止 。 例如, 在有限的无标签树上使用已经最简单的恒星游戏, 我们获得一个非常直接的证据来证明著名的海德拉战役的结束 。 我们还包括一条建立恒星游戏的替代道路, 使用 Buchholz 的验证方法, 以及恒星的定量版本作为控制符号 。 我们最后提出了一些问题和未来的研究方向 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
最大熵原理(一)
深度学习探索
12+阅读 · 2017年8月3日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月31日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月30日
The StarCraft Multi-Agent Challenge
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月11日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
5+阅读 · 2017年7月25日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
最大熵原理(一)
深度学习探索
12+阅读 · 2017年8月3日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月31日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月30日
The StarCraft Multi-Agent Challenge
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月11日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
5+阅读 · 2017年7月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员