The concept of adverse conditions addresses systems interacting with an adversary environment and finds use also in the development of new technologies. We present an approach for modeling adverse conditions by graph transformation systems. In contrast to other approaches for graph-transformational interacting systems, the presented main constructs are graph transformation systems. We introduce joint graph transformation systems which involve a system, an interfering environment, and an automaton modeling their interaction. For joint graph transformation systems, we introduce notions of (partial) correctness under adverse conditions, which contain the correctness of the system and a recovery condition. As main result, we show that two instances of correctness, namely k-step correctness (recovery in at most k steps after an environment intervention) and last-minute correctness (recovery until next environment intervention) are expressible in LTL (linear temporal logic), and that a weaker notion of k-step correctness is expressible in CTL (computation tree logic).


翻译:不利条件的概念涉及与敌国环境发生相互作用的系统,并且在开发新技术时也采用这种概念。我们提出了一个通过图形转换系统模拟不利条件的方法。与其他图形转换互动系统的方法不同,我们介绍的主要结构是图形转换系统。我们引入了涉及系统、干扰环境和自动模拟其相互作用的联合图形转换系统。对于联合图形转换系统,我们引入了(部分)在不利条件下的正确性概念,其中含有系统的正确性和恢复条件。主要结果,我们显示两种正确性的例子,即K-步正确(在环境干预后恢复最多 k 步)和最后一分钟的正确性(恢复到下一个环境干预)在LTL(线性时间逻辑)中可以表达,而K-步正确性较弱的概念在CTL(截图树逻辑)中可以表达。

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
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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员