We prove that the occur-check is not needed for a certain definite clause logic program, independently from the selection rule. First we prove that the program is occur-check free. Then we consider a more general class of queries, under which the program is not occur-check free; however we show that it will be correctly executed under Prolog without occur-check. The main result of this report states that the occur-check may be skipped for the cases in which a single run of a standard nondeterministic unification algorithm does not fail due to the occur-check. The usual approaches are based on the notion of NSTO (not subject to occur-check), which considers all the runs. To formulate the result, it was necessary to introduce an abstraction of a "unification" algorithm without the occur-check.


翻译:我们证明,与选择规则无关的某个明确的条款逻辑程序不需要进行一次检查。 首先,我们证明,这个程序是免费的。 然后,我们考虑更一般性的询问类别,在这个类别下,这个程序不是免费的; 但是,我们表明,它将在Prolog下正确执行而无需进行检查。 这份报告的主要结果指出,如果标准非确定性统一算法的单一运行不会因一次检查而失败, 一次检查可能会被跳过。 通常的做法是基于NSTO的概念( 不可进行检查), 后者考虑所有运行。 要制定结果, 有必要引入“ 统一” 算法的抽象化, 而无需进行检查 。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11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
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29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
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Optimal Scoring Rule Design
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
VIP会员
相关VIP内容
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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11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
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
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
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26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