We present $\cal L$, an extension of Parigot's $\lambda\mu$-calculus by adding negation as a type constructor, together with syntactic constructs that represent negation introduction and elimination. We will define a notion of reduction that extends $\lambda\mu$'s reduction system with two new reduction rules, and show that the system satisfies subject reduction. Using Aczel's generalisation of Tait and Martin-L\"of's notion of parallel reduction, we show that this extended reduction is confluent. Although the notion of type assignment has its limitations with respect to representation of proofs in natural deduction with implication and negation, we will show that all propositions that can be shown in there have a witness in $\cal L$. Using Girard's approach of reducibility candidates, we show that all typeable terms are strongly normalisable, and conclude the paper by showing that type assignment for $\cal L$ enjoys the principal typing property.


翻译:我们提出 $\cal L$,这是对 Parigot 的 $\lambda\mu$-演算的一种扩展,通过添加否定作为类型构造子,以及代表否定引入和消去的语法构造。我们将定义一种归约概念,该概念通过两条新的归约规则扩展了 $\lambda\mu$ 的归约系统,并证明该系统满足主题归约。利用 Aczel 对 Tait 与 Martin-Löf 的并行归约概念的推广,我们证明这种扩展的归约是合流的。尽管类型指派概念在表示涉及蕴涵和否定的自然演绎证明方面有其局限性,我们将证明其中所有可证明的命题在 $\cal L$ 中都有见证项。利用 Girard 的可归约性候选方法,我们证明所有可类型化的项都是强可正规化的,并在论文结尾证明 $\cal L$ 的类型指派具有主类型性质。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
Code Smell 重构你的日常代码-圈复杂度高多层嵌套
阿里技术
1+阅读 · 2022年11月11日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+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 · 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 · 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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月13日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
9+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
相关资讯
Code Smell 重构你的日常代码-圈复杂度高多层嵌套
阿里技术
1+阅读 · 2022年11月11日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+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 · 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 · 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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员