The circuit complexity class DLOGTIME-uniform AC^0 is known to be a modest subclass of DLOGTIME-uniform TC^0. The weakness of AC^0 is caused by the fact that AC^0 is not closed under restricting AC^0-computable queries into simple subsequences of the input. Analogously, in descriptive complexity, the logics corresponding to DLOGTIME-uniform AC^0 do not have the relativization property and hence they are not regular. This weakness of DLOGTIME-uniform AC^0 has been elaborated in the line of research on the Crane Beach Conjecture. The conjecture (which was refuted by Barrington, Immerman, Lautemann, Schweikardt and Th{\'e}rien) was that if a language L has a neutral letter, then L can be defined in first-order logic with the collection of all numerical built-in relations, if and only if L can be already defined in FO with order. In the first part of this article we consider logics in the range of AC^0 and TC^0. First we formulate a combinatorial criterion for a cardinality quantifier C_S implying that all languages in DLOGTIME-uniform TC^0 can be defined in FO(C_S). For instance, this criterion is satisfied by C_S if S is the range of some polynomial with positive integer coefficients of degree at least two. In the second part of the paper we first adapt the key properties of abstract logics to accommodate built-in relations. Then we define the regular interior R-int(L) and regular closure R-cl(L), of a logic L, and show that the Crane Beach Conjecture can be interpreted as a statement concerning the regular interior of first-order logic with built-in relations B. We show that if B={+}, or B contains only unary relations besides the order, then R-int(FO_B) collapses to FO with order. In contrast, our results imply that if B contains the order and the range of a polynomial of degree at least two, then R-cl(FO_B) includes all languages in DLOGTIME-uniform TC^0.


翻译:电路复杂性类DLOGTIME一致AC⁰被认为是DLOGTIME一致TC⁰的一个适度子类。AC⁰的弱点源于其无法在限制AC⁰可计算查询至输入的简单子序列时保持封闭性。类似地,在描述复杂性理论中,与DLOGTIME一致AC⁰对应的逻辑不具有相对化性质,因此不具有正则性。DLOGTIME一致AC⁰的这一弱点已在"Crane Beach猜想"的研究脉络中得到深入阐述。该猜想(后被Barrington、Immerman、Lautemann、Schweikardt和Thérien证否)指出:若语言L具有中性字母,则当且仅当L可在带序的一阶逻辑中定义时,L才能在所有数值内置关系的一阶逻辑中定义。本文第一部分研究AC⁰与TC⁰范畴内的逻辑。首先,我们为基数量词C_S提出一个组合判别准则,该准则可确保所有DLOGTIME一致TC⁰中的语言均可在带C_S的一阶逻辑中定义。例如,当S是某个次数≥2、系数为正整数的多项式的值域时,C_S满足该准则。第二部分中,我们首先调整抽象逻辑的关键性质以适应内置关系。随后定义逻辑L的正则内部R-int(L)与正则闭包R-cl(L),并证明Crane Beach猜想可被解释为关于带内置关系B的一阶逻辑的正则内部的断言。我们证明:若B={+},或B仅包含序关系及一元关系,则R-int(FO_B)退化为带序的一阶逻辑。相反地,我们的结果表明:若B包含序关系及某个次数≥2的多项式的值域,则R-cl(FO_B)包含所有DLOGTIME一致TC⁰中的语言。

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
【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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月26日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月26日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:33
相关VIP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
【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
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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
相关基金
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
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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员