Nominal automata models serve as a formalism for data languages, and in fact often relate closely to classical register models. The paradigm of name allocation in nominal automata helps alleviate the pervasive computational hardness of register models in a tradeoff between expressiveness and computational tractability. For instance, regular nondeterministic nominal automata (RNNAs) correspond, under their local freshness semantics, to a form of lossy register automata. Unlike the full register automaton model, RNNAs allow for inclusion checking in elementary complexity. The semantic framework of graded monads provides a unified algebraic treatment of spectra of behavioural equivalences in the setting of universal coalgebra. In the present work, we extend the associated notion of graded algebraic theory to the nominal setting, and develop a nominal version of the notion of graded behavioural equivalence game. In the arising framework of graded nominal algebra, we conduct an extended case study, giving an algebraic theory capturing the local freshness semantics of RNNAs and the related nominal transition systems. Moreover, we instantiate the general behavioural equivalence game to this setting.


翻译:名义自动机模型作为数据语言的形式化工具,实际上常与经典寄存器模型密切相关。名义自动机中的名称分配范式通过表达能力与计算可处理性之间的权衡,有助于缓解寄存器模型普遍存在的计算困难。例如,在局部新鲜性语义下,正则非确定性名义自动机(RNNA)对应于一种有损寄存器自动机。与完整的寄存器自动机模型不同,RNNA允许在基本复杂度内进行包含性检查。分级单子的语义框架为通用余代数背景下行为等价谱提供了统一的代数处理。在当前工作中,我们将相关的分级代数理论扩展到名义设置,并发展了分级行为等价博弈的名义版本。在由此产生的分级名义代数框架中,我们进行了扩展案例研究,提出了一个代数理论来捕捉RNNA的局部新鲜性语义及相关名义转移系统。此外,我们将通用行为等价博弈实例化到这一设置中。

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于分类方法的自动人机对话》
专知会员服务
25+阅读 · 2023年7月18日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
概述自动机器学习(AutoML)
人工智能学家
19+阅读 · 2019年8月11日
命名实体识别(NER)综述
AI研习社
66+阅读 · 2019年1月30日
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
命名实体识别从数据集到算法实现
专知
55+阅读 · 2018年6月28日
再谈变分自编码器VAE:从贝叶斯观点出发
PaperWeekly
13+阅读 · 2018年4月2日
【干货】深入理解变分自编码器
专知
21+阅读 · 2018年3月22日
自然语言处理(二)机器翻译 篇 (NLP: machine translation)
DeepLearning中文论坛
12+阅读 · 2015年7月1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
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
《基于分类方法的自动人机对话》
专知会员服务
25+阅读 · 2023年7月18日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
相关资讯
概述自动机器学习(AutoML)
人工智能学家
19+阅读 · 2019年8月11日
命名实体识别(NER)综述
AI研习社
66+阅读 · 2019年1月30日
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
命名实体识别从数据集到算法实现
专知
55+阅读 · 2018年6月28日
再谈变分自编码器VAE:从贝叶斯观点出发
PaperWeekly
13+阅读 · 2018年4月2日
【干货】深入理解变分自编码器
专知
21+阅读 · 2018年3月22日
自然语言处理(二)机器翻译 篇 (NLP: machine translation)
DeepLearning中文论坛
12+阅读 · 2015年7月1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
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
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员