Inference systems are a widespread framework used to define possibly recursive predicates by means of inference rules. They allow both inductive and coinductive interpretations that are fairly well-studied. In this paper, we consider a middle way interpretation, called regular, which combines advantages of both approaches: it allows non-well-founded reasoning while being finite. We show that the natural proof-theoretic definition of the regular interpretation, based on regular trees, coincides with a rational fixed point. Then, we provide an equivalent inductive characterization, which leads to an algorithm which looks for a regular derivation of a judgment. Relying on these results, we define proof techniques for regular reasoning: the regular coinduction principle, to prove completeness, and an inductive technique to prove soundness, based on the inductive characterization of the regular interpretation. Finally, we show the regular approach can be smoothly extended to inference systems with corules, a recently introduced, generalised framework, which allows one to refine the coinductive interpretation, proving that also this flexible regular interpretation admits an equivalent inductive characterisation.


翻译:推断系统是一个广泛的框架,用来通过推断规则来界定可能重复的前提。 它们允许相当仔细地研究进化和巧妙的诠释。 在本文中,我们考虑一种中间方式解释,称为定期解释,它结合了两种方法的优点:它允许非有充分根据的推理,同时又是有限的。我们表明,基于正常树木的正常解释的自然证据理论定义与一个合理的固定点相吻合。然后,我们提供了一种相当的感应特性,它导致一种算法,以寻找定期得出判决的算法。基于这些结果,我们界定了定期推理的证明技术:常规的硬体引理原则,以证明完整性,以及一种根据正常解释的内涵特征证明健全性的方法。最后,我们表明,常规方法可以顺利地延伸至带有共同规则的推论系统,一个最近引入的笼统框架,允许人们改进硬体解释,证明这种灵活的定期解释也承认了等同的感应性定性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18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
【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
【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
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月12日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18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
【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
【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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员