Analogical proportions are expressions of the form ``$a$ is to $b$ what $c$ is to $d$'' at the core of analogical reasoning. This paper contributes to the mathematical foundations of analogical proportions in the axiomatic tradition as initiated -- in the tradition of the ancient Greeks -- by Yves Lepage two decades ago. More precisely, we first introduce the name ``proportoid'' for sets endowed with a 4-ary analogical proportion relation satisfying a suitable set of axioms. We then study study different kinds of proportion-preserving mappings and relations and their properties. Formally, we define homomorphisms of proportoids as mappings $\mathsf H$ satisfying $a:b::c:d$ iff $\mathsf Ha:\mathsf Hb::\mathsf Hc:\mathsf Hd$ for all elements and show that their kernel is a congruence. Moreover, we introduce (proportional) analogies as mappings $\mathsf A$ satisfying $a:b::\mathsf Aa:\mathsf Ab$ for all elements $a$ and $b$ in the source domain and show how to compute partial analogies. We then introduce a number of useful relations between functions (including homomorphisms and analogies) on proportoids and study their properties. In a broader sense, this paper is a further step towards a mathematical theory of analogical proportions.


翻译:类比比例是形如“$a$之于$b$如同$c$之于$d$”的表达,它是类比推理的核心。本文延续了二十年前Yves Lepage在古希腊传统下开创的公理化传统,致力于为类比比例建立数学基础。具体而言,我们首先引入“比例体”这一名称,用于指代配备满足特定公理集的四元类比比例关系的集合。随后,我们研究了不同类型的比例保持映射与关系及其性质。形式上,我们将比例体的同态定义为满足$a:b::c:d$当且仅当$\mathsf Ha:\mathsf Hb::\mathsf Hc:\mathsf Hd$对所有元素成立的映射$\mathsf H$,并证明其核为同余关系。此外,我们引入(比例)类比映射$\mathsf A$,要求其满足$a:b::\mathsf Aa:\mathsf Ab$对定义域中所有元素$a$和$b$成立,并展示了如何计算部分类比映射。接着,我们建立了比例体上函数(包括同态与类比映射)之间的若干实用关系,并研究了它们的性质。从更广泛的意义上说,本文是朝着建立类比比例数学理论迈出的又一步。

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于智能体模型的军事行动比例性评估》
专知会员服务
31+阅读 · 1月19日
【AAAI2023】用单塔Transformer统一视觉语言表示空间
专知会员服务
16+阅读 · 2022年11月27日
【AAAI2021】对比聚类,Contrastive Clustering
专知会员服务
78+阅读 · 2021年1月30日
专知会员服务
75+阅读 · 2020年9月1日
【AAAI2021】对比聚类,Contrastive Clustering
专知
26+阅读 · 2021年1月30日
对比自监督学习
深度学习自然语言处理
35+阅读 · 2020年7月15日
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
统计学常用数据类型
论智
19+阅读 · 2018年7月6日
计算文本相似度常用的四种方法
论智
33+阅读 · 2018年5月18日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
一文读懂贝叶斯分类算法(附学习资源)
大数据文摘
12+阅读 · 2017年12月14日
从概率论到多分类问题:综述贝叶斯统计分类
机器之心
13+阅读 · 2017年9月28日
国家自然科学基金
9+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
1+阅读 · 2015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 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+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 · 2月13日
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
VIP会员
相关资讯
【AAAI2021】对比聚类,Contrastive Clustering
专知
26+阅读 · 2021年1月30日
对比自监督学习
深度学习自然语言处理
35+阅读 · 2020年7月15日
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
统计学常用数据类型
论智
19+阅读 · 2018年7月6日
计算文本相似度常用的四种方法
论智
33+阅读 · 2018年5月18日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
一文读懂贝叶斯分类算法(附学习资源)
大数据文摘
12+阅读 · 2017年12月14日
从概率论到多分类问题:综述贝叶斯统计分类
机器之心
13+阅读 · 2017年9月28日
相关基金
国家自然科学基金
9+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
1+阅读 · 2015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 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+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