Well-partial orders, and the ordinal invariants used to measure them, are relevant in set theory, program verification, proof theory and many other areas of computer science and mathematics. In this article we focus on one of the most common data structure in programming, the finite multiset of some wpo. There are two natural orders one can define on the set of finite multisets $M(X)$ of a partial order $X$: the multiset embedding and the multiset ordering, for which $M(X)$ remains a wpo when $X$ is. Though the maximal order type of these orders is already known, the other ordinal invariants remain mostly unknown. Our main contributions are expressions to compute compositionally the width of the multiset embedding and the height of the multiset ordering. Furthermore, we provide a new ordinal invariant useful for characterizing the width of the multiset ordering.


翻译:局部订单和用于测量这些订单的正方位变量与设定理论、程序核查、证据理论和计算机科学和数学的许多其他领域相关。在本条中,我们侧重于编程中最常见的数据结构之一,即某些 wpo 的有限多组。在部分顺序的限定多组集($M(X)$X) 上有两个自然顺序:多组嵌入和多组定($X) $X$ ),对于多组定($X$ ) 仍然为 wpo) 。虽然这些订单的最大订单类型已经为已知,但其他的正方位变量仍然大多未知。我们的主要贡献是从构成上计算多组嵌入的宽度和多组定的高度。此外,我们提供了一个用于描述多组定宽度的新的或方位变量。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学中,多重集是对集的概念的修改,与集不同,集对每个元素允许多个实例。 为每个元素提供的实例的正整数个数称为该元素在多重集中的多重性。 结果存在无限多个多重集,它们仅包含元素a和b,但因元素的多样性而变化:(1)集{a,b}仅包含元素a和b,当将{a,b}视为多集时,每个元素的多重性为1;(2)在多重集{a,a,b}中,元素a具有多重性2,而b具有多重性1;(3)在多集{a,a,a,b,b,b}中,a和b都具有多重性3。
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月6日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+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
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员