In reversible computations one is interested in the development of mechanisms allowing to undo the effects of executed actions. The past research has been concerned mainly with reversing single actions. In this paper, we consider the problem of reversing the effect of the execution of groups of actions (steps). Using Petri nets as a system model, we introduce concepts related to this new scenario, generalising notions used in the single action case. We then present properties arising when reverse actions are allowed in place/transition nets (pt-nets). We obtain both positive and negative results, showing that allowing steps makes reversibility more problematic than in the interleaving/sequential case. In particular, we demonstrate that there is a crucial difference between reversing steps which are sets and those which are true multisets. Moreover, in contrast to sequential semantics, splitting reverses does not lead to a general method for reversing bounded pt-nets. We then show that a suitable solution can be obtained by combining split reverses with weighted read arcs.


翻译:在可逆的计算中,人们感兴趣的是开发能够消除已执行行动效果的机制。过去的研究主要涉及扭转单个行动。在本文件中,我们考虑了扭转执行一组行动(步骤)影响的问题。使用Petri 网作为系统模型,我们引入了与这一新设想有关的概念,概括了在单一行动情况下使用的概念。然后我们提出了允许采取反向行动/过渡网(顶网)时产生的属性。我们获得了正和负结果,表明允许步骤使反向比中间/顺序案例更成问题。特别是,我们表明,在反向步骤(设置)和真正多套之间存在着关键差异。此外,与顺序定律相反,分裂反向并不导致反向受约束的pt-net(顶网)的一般方法。我们然后表明,通过将分裂反向与加权读弧,可以找到合适的解决办法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
101+阅读 · 2020年5月22日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
197+阅读 · 2019年10月10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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29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
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月16日
Imitation by Predicting Observations
Arxiv
4+阅读 · 2021年7月8日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:54
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
13+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
101+阅读 · 2020年5月22日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
197+阅读 · 2019年10月10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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员