We introduce the 2-sorted counting logic $GC^k$ that expresses properties of hypergraphs. This logic has available k variables to address hyperedges, an unbounded number of variables to address vertices, and atomic formulas E(e,v) to express that a vertex v is contained in a hyperedge e. We show that two hypergraphs H, H' satisfy the same sentences of the logic $GC^k$ if, and only if, they are homomorphism indistinguishable over the class of hypergraphs of generalised hypertree width at most k. Here, H, H' are called homomorphism indistinguishable over a class C if for every hypergraph G in C the number of homomorphisms from G to H equals the number of homomorphisms from G to H'. This result can be viewed as a generalisation (from graphs to hypergraphs) of a result by Dvorak (2010) stating that any two (undirected, simple, finite) graphs H, H' are indistinguishable by the (k+1)-variable counting logic $C^{k+1}$ if, and only if, they are homomorphism indistinguishable on the class of graphs of tree width at most k.


翻译:我们引入了双排序计数逻辑 $GC^k$,用于表达超图的性质。该逻辑拥有k个变量处理超边,无界变量处理顶点,以及原子公式E(e,v)表示顶点v包含于超边e中。我们证明,两个超图H, H'满足相同的$GC^k$逻辑句子当且仅当它们在广义超树宽至多为k的超图类上是同态不可区分的。这里,H, H'在类C上被称为同态不可区分,如果对C中每个超图G,从G到H的同态数量等于从G到H'的同态数量。该结果可视为Dvorak(2010)结果的推广(从图到超图),Dvorak结果表明任意两个(无向、简单、有限)图H, H'被(k+1)变量计数逻辑$C^{k+1}$不可区分当且仅当它们在树宽至多为k的图类上是同态不可区分的。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18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
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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
【荟萃】知识图谱论文与笔记
专知
71+阅读 · 2019年3月25日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
【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
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2011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6月14日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
18+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23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
【荟萃】知识图谱论文与笔记
专知
71+阅读 · 2019年3月25日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
【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
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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
0+阅读 · 2011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