Topological semantics for modal logic based on the Cantor derivative operator gives rise to derivative logics, also referred to as $d$-logics. Unlike logics based on the topological closure operator, $d$-logics have not previously been studied in the framework of dynamical systems, which are pairs $(X,f)$ consisting of a topological space $X$ equipped with a continuous function $f\colon X\to X$. We introduce the logics $\bf{wK4C}$, $\bf{K4C}$ and $\bf{GLC}$ and show that they all have the finite Kripke model property and are sound and complete with respect to the $d$-semantics in this dynamical setting. In particular, we prove that $\bf{wK4C}$ is the $d$-logic of all dynamic topological systems, $\bf{K4C}$ is the $d$-logic of all $T_D$ dynamic topological systems, and $\bf{GLC}$ is the $d$-logic of all dynamic topological systems based on a scattered space. We also prove a general result for the case where $f$ is a homeomorphism, which in particular yields soundness and completeness for the corresponding systems $\bf{wK4H}$, $\bf{K4H}$ and $\bf{GLH}$. The main contribution of this work is the foundation of a general proof method for finite model property and completeness of dynamic topological $d$-logics. Furthermore, our result for $\bf{GLC}$ constitutes the first step towards a proof of completeness for the trimodal topo-temporal language with respect to a finite axiomatisation -- something known to be impossible over the class of all spaces.


翻译:基于康托尔导数算子的模态逻辑拓扑语义催生了导数逻辑,亦称为$d$-逻辑。与基于拓扑闭包算子的逻辑不同,$d$-逻辑此前尚未在动力系统框架下得到研究。动力系统定义为对$(X,f)$,其中$X$为拓扑空间,$f\colon X\to X$为连续函数。本文引入逻辑系统$\bf{wK4C}$、$\bf{K4C}$和$\bf{GLC}$,证明它们均具有有限克里普克模型性质,且相对于该动力设定下的$d$-语义具有可靠性与完全性。具体而言,我们证明$\bf{wK4C}$是所有动态拓扑系统的$d$-逻辑,$\bf{K4C}$是所有$T_D$动态拓扑系统的$d$-逻辑,而$\bf{GLC}$则是基于离散空间的所有动态拓扑系统的$d$-逻辑。此外,我们针对$f$为同胚映射的情形给出一般性结论,由此推导出相应系统$\bf{wK4H}$、$\bf{K4H}$和$\bf{GLH}$的可靠性与完全性。本研究的主要贡献在于建立了一种适用于动态拓扑$d$-逻辑有限模型性质与完全性证明的通用方法。更进一步,关于$\bf{GLC}$的结论为证明三模态时态拓扑语言相对于有限公理化的完全性迈出了第一步——而该公理化在全体空间类中已知是不可能的。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
【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
【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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月23日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:22
《人工智能与军事整合:现状与未来风险》报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:12
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
14+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
16+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
8+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月23日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5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
2+阅读 · 2017年12月31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
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
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