In this work, we introduce the notion of decisional width of a finite relational structure and the notion of decisional width of a regular class of finite structures. Our main result states that given a first-order formula {\psi} over a vocabulary {\tau}, and a finite automaton F over a suitable alphabet B({\Sigma},w,{\tau}) representing a width-w regular-decisional class of {\tau}-structures C, one can decide in time f({\tau},{\Sigma},{\psi},w)|F| whether some {\tau}-structure in C satisfies {\psi}. Here, f is a function that depends on the parameters {\tau},{\Sigma},{\psi},w, but not on the size of the automaton F representing the class. Therefore, besides implying that the first-order theory of any given regular-decisional class of finite structures is decidable, it also implies that when the parameters {\tau}, {\psi}, {\Sigma} and w are fixed, decidability can be achieved in linear time on the size of the input automaton F. Building on the proof of our main result, we show that the problem of counting satisfying assignments for a first-order logic formula in a given structure A of width w is fixed-parameter tractable with respect to w, and can be solved in quadratic time on the length of the input representation of A.


翻译:在这项工作中,我们引入了有限关系结构的决定宽度概念和固定有限结构类别的决定宽度概念。 我们的主要结果显示, 在词汇 {tau} 和 合适的字母 B ( SIma}, w, ~tau}) 和 F 的有限自定义F, 代表宽-w 常规决定级 {tau} 结构 C, 人们可以在时间上决定 f( ltu}, prisigma}, rpsi} 和 普通结构 的长度 。 我们的主要结果 。 这里, f 的函数取决于参数 ~ tau}, 和 一个合适的字母 B ( SIma} ), w, w, y, ~ ttau) 的自定义公式 F, 而不是代表该类的自定义级 。 因此, 除了暗示任何给定定期决定级结构的一级理论是可变的, 它还意味着当参数 、 tau} 、 tau} 某些 结构结构 的, 的自定义 和 直线 的 度 的 度 度 的 度 度 的 度 的 的 度 度 的 度 的 度 的 和 的 的 的 的 的 的 直径 的 度 度 度 度 的 的 的 度 度 度 的 度 度 的 的 的 度 度 和 的 的 度 的 的 的 的 度 的 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 的 的 度 的 的 的 的 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度 度

0
下载
关闭预览

相关内容

一图掌握《可解释人工智能XAI》操作指南
专知会员服务
58+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
75+阅读 · 2021年3月16日
如何撰写好你的博士论文?CMU-Priya博士这30页ppt为你指点
专知会员服务
52+阅读 · 2020年10月30日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2019年9月24日
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4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10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月2日
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月4日
VIP会员
相关资讯
revelation of MONet
CreateAMind
5+阅读 · 2019年6月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4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