We introduce and investigate non-wellfounded and cyclic linear nested sequent calculi, and, as a case study, develop such systems for linear temporal logic (LTL). The paper addresses two central problems, which we call 'cycle recognition' and 'unraveling.' Cycle recognition concerns identifying cycles in non-wellfounded proofs in order to extract corresponding cyclic proofs, while unraveling studies the converse transformation, from cyclic proofs to non-wellfounded ones. Although these processes are well understood for Gentzen sequents, they have received little attention for more expressive sequent formalisms and become more challenging in the linear nested sequent setting. To address cycle recognition, we show the completeness of non-wellfounded proofs relative to a particular normal form exhibiting a property we call 'saturation recurrence,' which enables the systematic extraction of cyclic proofs. To address unraveling, we introduce a specialized procedure that shifts rule applications forward along linear nested sequents, allowing non-wellfounded proofs to be reconstructed from cyclic ones. Overall, our work provides new proof-theoretic techniques for cycle recognition and unraveling in expressive multisequent formalisms.


翻译:我们引入并研究了非良基与循环线性嵌套相继式演算,并以线性时序逻辑(LTL)为例开发了此类系统。本文解决了两个核心问题,即“循环识别”与“展开化”。循环识别关注于在非良基证明中识别循环,以提取对应的循环证明;而展开化则研究从循环证明到非良基证明的逆变换。尽管这些过程在Gentzen相继式中已得到充分理解,但对于更具表达力的相继式形式化而言,它们鲜受关注,且在线性嵌套相继式背景下变得更具挑战性。针对循环识别,我们证明了非良基证明相对于一种称为“饱和递归”性质的特定范式的完备性,从而实现了循环证明的系统性提取。针对展开化,我们引入了一种专用程序,该程序将规则应用沿线性嵌套相继式前移,使得能够从循环证明重构非良基证明。总体而言,我们的工作为具有表达力的多相继式形式化中的循环识别与展开化提供了新的证明论技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】基于R的非线性时间序列分析,510页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2023年6月12日
基于模型的强化学习综述
专知
42+阅读 · 2022年7月13日
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
34+阅读 · 2019年10月13日
【论文笔记】基于LSTM的问答对排序
专知
12+阅读 · 2019年9月7日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
干货 | 循环神经网络(RNN)和LSTM初学者指南
THU数据派
15+阅读 · 2019年1月25日
放弃 RNN/LSTM 吧,因为真的不好用!望周知~
人工智能头条
19+阅读 · 2018年4月24日
长文 | LSTM和循环神经网络基础教程(PDF下载)
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2018年2月28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
6+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 · 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
1+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
0+阅读 · 5月24日
VIP会员
最新内容
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:36
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:26
边缘计算的军事应用
专知会员服务
8+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
9+阅读 · 8月8日
相关VIP内容
【干货书】基于R的非线性时间序列分析,510页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2023年6月12日
相关资讯
基于模型的强化学习综述
专知
42+阅读 · 2022年7月13日
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
34+阅读 · 2019年10月13日
【论文笔记】基于LSTM的问答对排序
专知
12+阅读 · 2019年9月7日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
干货 | 循环神经网络(RNN)和LSTM初学者指南
THU数据派
15+阅读 · 2019年1月25日
放弃 RNN/LSTM 吧,因为真的不好用!望周知~
人工智能头条
19+阅读 · 2018年4月24日
长文 | LSTM和循环神经网络基础教程(PDF下载)
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2018年2月28日
相关基金
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
6+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 · 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
1+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