We explore links between the thin concurrent games of Castellan, Clairambault and Winskel, and the weighted relational models of linear logic studied by Laird, Manzonetto, McCusker and Pagani. More precisely, we show that there is an interpretationpreserving "collapse" functor from the former to the latter. On objects, the functor defines for each game a set of possible execution states. Defining the action on morphisms is more subtle, and this is the main contribution of the paper. Given a strategy and an execution state, our functor needs to count the witnesses for this state within the strategy. Strategies in thin concurrent games describe non-linear behaviour explicitly, so in general each witness exists in countably many symmetric copies. The challenge is to define the right notion of witnesses, factoring out this infinity while matching the weighted relational model. Understanding how witnesses compose is particularly subtle and requires a delve into the combinatorics of witnesses and their symmetries. In its basic form, this functor connects thin concurrent games and a relational model weighted by N $\cup$ {+$\infty$}. We will additionally consider a generalised setting where both models are weighted by elements of an arbitrary continuous semiring; this covers the probabilistic case, among others. Witnesses now additionally carry a value from the semiring, and our interpretation-preserving collapse functor extends to this setting.


翻译:我们探索了卡斯特连、克莱兰巴特和温斯克尔的薄薄同时游戏与莱尔德、曼佐托、麦库斯克尔和帕格尼所研究的线性逻辑加权关系模型之间的联系。 更准确地说, 我们展示了前者与后者之间的“ 折叠” 配方。 在对象上, 配方为每一场游戏定义了一套可能的执行状态。 定义关于形态的动作比较微妙, 这是文件的主要贡献。 在战略和执行状态下, 我们的真人需要在战略中计数这一状态的证人。 薄同时游戏中的策略明确描述非线性的行为, 所以一般而言, 每个证人都存在可数的配对副本。 挑战是如何界定证人的正确概念, 将这种不确定性与加权关系模型相匹配。 理解证人的计算方式特别微妙, 并且需要在证人及其组合中进行三角曲。 在基本形式上, 这个有趣的游戏中, 连接了较薄的同时值游戏, 以及一个连带价值的半义性模型, 由N 美元 和其它的任意性模型 来计算。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+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
171+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月9日
Arxiv
27+阅读 · 2018年4月12日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员