Leroux has proved that unreachability in Petri nets can be witnessed by a Presburger separator, i.e. if a marking $\vec{m}_\text{src}$ cannot reach a marking $\vec{m}_\text{tgt}$, then there is a formula $\varphi$ of Presburger arithmetic such that: $\varphi(\vec{m}_\text{src})$ holds; $\varphi$ is forward invariant, i.e., $\varphi(\vec{m})$ and $\vec{m} \rightarrow \vec{m}'$ imply $\varphi(\vec{m}'$); and $\neg \varphi(\vec{m}_\text{tgt})$ holds. While these separators could be used as explanations and as formal certificates of unreachability, this has not yet been the case due to their worst-case size, which is at least Ackermannian, and the complexity of checking that a formula is a separator, which is at least exponential (in the formula size). We show that, in continuous Petri nets, these two problems can be overcome. We introduce locally closed separators, and prove that: (a) unreachability can be witnessed by a locally closed separator computable in polynomial time; (b) checking whether a formula is a locally closed separator is in NC (so, simpler than unreachability, which is P-complete). We further consider the more general problem of (existential) set-to-set reachability, where two sets of markings are given as convex polytopes. We show that, while our approach does not extend directly, we can efficiently certify unreachability via an altered Petri net.


翻译:勒鲁已证明,佩特里网中的不可达性可由普雷斯伯格分隔符证实:若标记$\vec{m}_\text{src}$无法到达标记$\vec{m}_\text{tgt}$,则存在一个普雷斯伯格算术公式$\varphi$满足:$\varphi(\vec{m}_\text{src})$成立;$\varphi$是前向不变的,即若$\varphi(\vec{m})$且$\vec{m} \rightarrow \vec{m}'$,则$\varphi(\vec{m}')$成立;且$\neg \varphi(\vec{m}_\text{tgt})$成立。尽管这些分隔符可作为不可达性的解释与形式化证书,但由于其最坏情况规模至少为阿克曼函数级,且验证公式是否为分隔符的复杂性至少为指数级(相对于公式规模),此前尚未实现此用途。我们证明,在连续佩特里网中,这两个问题均可被解决。我们引入局部闭分隔符,并证明:(a) 不可达性可由一个多项式时间内可计算的局部闭分隔符所证实;(b) 验证一个公式是否为局部闭分隔符属于NC复杂度类(因此比不可达性更简单,后者为P完全问题)。我们进一步考虑更一般的(存在性)集合到集合可达性问题,其中两组标记以凸多面体形式给出。我们证明,尽管我们的方法无法直接扩展,但可通过修改后的佩特里网高效地认证不可达性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员