In the mid 80s, Lichtenstein, Pnueli, and Zuck showed that every formula of Past LTL (the extension of Linear Temporal Logic with past operators) is equivalent to a conjunction of formulas of the form $\mathbf{G}\mathbf{F} \varphi \vee \mathbf{F}\mathbf{G} \psi$, where $\varphi$ and $\psi$ contain only past operators. Some years later, Chang, Manna, and Pnueli derived a similar normal form for LTL. Both normalization procedures have a non-elementary worst-case blow-up, and follow an involved path from formulas to counter-free automata to star-free regular expressions and back to formulas. In 2020, Sickert and Esparza presented a direct and purely syntactic normalization procedure for LTL yielding a normal form similar to the one by Chang, Manna, and Pnueli, with a single exponential blow-up, and applied it to the problem of constructing a succinct deterministic $\omega$-automaton for a given formula. However, their procedure had exponential time complexity in the best case. In particular, it does not perform better for formulas that are almost in normal form. In this paper we present an alternative normalization procedure based on a simple set of rewrite rules.


翻译:在20世纪80年代中期,Lichtenstein、Pnueli和Zuck证明了每个含过去算子的线性时序逻辑(Past LTL)公式都等价于形如$\mathbf{G}\mathbf{F} \varphi \vee \mathbf{F}\mathbf{G} \psi$的公式的合取,其中$\varphi$和$\psi$仅包含过去算子。几年后,Chang、Manna和Pnueli推导出LTL的类似规范形式。这两种规范化方法在最坏情况下都导致非初等规模的爆炸,且遵循一条复杂的路径:从公式到无计数器自动机,再到无星自由正则表达式,最后返回公式。2020年,Sickert和Esparza提出了一种直接且纯语法的LTL规范化方法,生成了类似于Chang、Manna和Pnueli的规范形式,其规模增长仅为单指数级,并将其应用于为给定公式构造简洁的确定性$\omega$-自动机的问题。然而,该方法的最佳情况时间复杂度仍为指数级,特别是对于已接近规范形式的公式性能并未提升。本文提出了一种基于简单重写规则集的替代规范化方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
182+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26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 · 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
1+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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22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
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
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 · 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
1+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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员