Building on previous work by Andr\'e Platzer, we present a formal language for Stochastic Differential Dynamic Logic, and define its semantics, axioms and inference rules. Compared to the previous effort, our account of the Stochastic Differential Dynamic Logic follows closer to and is more compatible with the traditional account of the regular Differential Dynamic Logic. We resolve an issue with the well-definedness of the original work's semantics, while showing how to make the logic more expressive by incorporating nondeterministic choice, definite descriptions and differential terms. Definite descriptions necessitate using a three-valued truth semantics. We also give the first Uniform Substitution calculus for Stochastic Differential Dynamic Logic, making it more practical to implement in proof assistants.


翻译:在Andr\'e Platzer先前工作的基础上,我们用一种正式的语言来描述“细小差异动态逻辑”,并定义其语义、正弦和推理规则。与先前的努力相比,我们关于“细小差异动态逻辑”的叙述更接近并且更符合常规的“细小差异动态逻辑”的传统描述。我们用原始工作语义的清晰定义来解决一个问题,同时展示如何通过纳入非定义选择、明确描述和差别术语来使逻辑更清晰地表达。对词义的描述需要使用三种有价值的真理语义。我们还为“细小差异动态逻辑”提供了第一个统一的替代计算方法,使得在证据助理中实施更为实用。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月12日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员