We develop synthetic notions of oracle computability and Turing reducibility in the Calculus of Inductive Constructions (CIC), the constructive type theory underlying the Coq proof assistant. As usual in synthetic approaches, we employ a definition of oracle computations based on meta-level functions rather than object-level models of computation, relying on the fact that in constructive systems such as CIC all definable functions are computable by construction. Such an approach lends itself well to machine-checked proofs, which we carry out in Coq. There is a tension in finding a good synthetic rendering of the higher-order notion of oracle computability. On the one hand, it has to be informative enough to prove central results, ensuring that all notions are faithfully captured. On the other hand, it has to be restricted enough to benefit from axioms for synthetic computability, which usually concern first-order objects. Drawing inspiration from a definition by Andrej Bauer based on continuous functions in the effective topos, we use a notion of sequential continuity to characterise valid oracle computations. As main technical results, we show that Turing reducibility forms an upper semilattice, transports decidability, and is strictly more expressive than truth-table reducibility, and prove that whenever both a predicate $p$ and its complement are semi-decidable relative to an oracle $q$, then $p$ Turing-reduces to $q$.


翻译:我们在归纳构造演算(CIC)中发展了合成式的预言机可计算性与图灵归约性概念,CIC是Coq证明助手所依赖的构造类型论。遵循合成方法的惯例,我们采用基于元层次函数而非对象层次计算模型的预言机计算定义,这一做法依赖于在CIC这类构造系统中所有可定义函数均可通过构造方式实现可计算性的事实。该方法天然适用于机器验证证明,我们已在Coq中完成了相关验证。在寻找高阶预言机可计算性的合适合成表述时存在一种张力:一方面,它需要具备足够的信息量以证明核心结论,确保所有概念都被准确刻画;另一方面,它又必须受到充分限制以利用合成可计算性公理——这些公理通常涉及一阶对象。受基于有效拓扑斯中连续函数的Andrej Bauer定义的启发,我们使用序列连续性概念来刻画有效的预言机计算。作为主要技术成果,我们证明了图灵归约性构成上半格结构、传递可判定性,且其表达能力严格强于真值表归约性;并证明了当谓词$p$及其补集均相对于预言机$q$半可判定时,$p$可图灵归约至$q$。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月14日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:35
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员