Permutations can be viewed as pairs of linear orders, or more formally as models over a signature consisting of two binary relation symbols. This approach was adopted by Albert, Bouvel and Féray, who studied the expressibility of first-order logic in this setting. We focus our attention on monadic second-order logic. Our results go in two directions. First, we investigate the expressive power of monadic second-order logic. We exhibit natural properties of permutations that can be expressed in monadic second-order logic but not in first-order logic. Additionally, we show that the property of having a fixed point is inexpressible even in monadic second-order logic. Secondly, we focus on the complexity of monadic second-order model checking. We show that there is an algorithm deciding if a permutation $π$ satisfies a given monadic second-order sentence $\varphi$ in time $f(|\varphi|, \operatorname{tw}(π)) \cdot n$ for some computable function $f$ where $n = |π|$ and $\operatorname{tw}(π)$ is the tree-width of $π$. On the other hand, we prove that the problem remains hard even when we restrict the permutation $π$ to a fixed hereditary class $\mathcal{C}$ with mild assumptions on $\mathcal{C}$.


翻译:置换可视为线性序对,或更形式化地,作为由两个二元关系符号构成的签名上的模型。Albert、Bouvel和Féray采用此方法,研究了一阶逻辑在此设定下的表达能力。我们聚焦于一元二阶逻辑。我们的成果分为两个方向。首先,我们探究一元二阶逻辑的表达能力。我们展示了置换中可用一元二阶逻辑表达但无法用一阶逻辑表达的自然性质。此外,我们证明即使在一元二阶逻辑中,具有不动点的性质也是不可表达的。其次,我们关注一元二阶模型检验的复杂度。我们证明存在一种算法,可在时间$f(|\varphi|, \operatorname{tw}(π)) \cdot n$内判定置换$π$是否满足给定的一元二阶语句$\varphi$,其中$f$为可计算函数,$n = |π|$,$\operatorname{tw}(π)$为$π$的树宽。另一方面,我们证明即使将置换$π$限制在满足温和假设的固定遗传类$\mathcal{C}$中,该问题仍保持困难性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【ICML2024】基于正则化的持续学习的统计理论
专知会员服务
21+阅读 · 2024年6月11日
【CVPR2024】非自回归序列到序列的视觉-语言模型
专知会员服务
22+阅读 · 2024年3月5日
【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
【NeurIPS2021】序一致因果图的多任务学习
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月7日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年9月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
【MIT-ICML2020】图神经网络的泛化与表示的局限
专知会员服务
43+阅读 · 2020年6月23日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【CVPR2021】跨模态检索的概率嵌入
专知
17+阅读 · 2021年3月2日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3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
1+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
0+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
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
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
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
175+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
500+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
83+阅读 · 2023年3月26日
VIP会员
最新内容
基于数据优化的人机协同与机器人僚机
专知会员服务
2+阅读 · 今天2:08
美陆军设想无人系统司令部
专知会员服务
3+阅读 · 4月15日
【博士论文】已对齐人工智能系统的持久脆弱性
扭曲还是编造?视频大语言模型幻觉研究综述
专知会员服务
3+阅读 · 4月15日
《采用系统思维应对混合战争》125页
专知会员服务
6+阅读 · 4月15日
战争机器学习:数据生态系统构建(155页)
专知会员服务
9+阅读 · 4月15日
相关VIP内容
【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【ICML2024】基于正则化的持续学习的统计理论
专知会员服务
21+阅读 · 2024年6月11日
【CVPR2024】非自回归序列到序列的视觉-语言模型
专知会员服务
22+阅读 · 2024年3月5日
【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
【NeurIPS2021】序一致因果图的多任务学习
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月7日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年9月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
【MIT-ICML2020】图神经网络的泛化与表示的局限
专知会员服务
43+阅读 · 2020年6月23日
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【CVPR2021】跨模态检索的概率嵌入
专知
17+阅读 · 2021年3月2日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3日
相关基金
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
1+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
0+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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员