We answer a question posed by Poggiolesi concerning a syntactic decidability proof for GL in the tree-hypersequent system CSGL, and resolve a challenge identified by Maggesi and Perini Brogi, who sought a PSPACE proof-search algorithm for GL in expressive sequent-based formalisms. We work with a notational variant of CSGL formulated in terms of (labeled) tree sequents. Our answer is complexity-optimal: we present a proof-search algorithm that decides the (in)validity of formulae and runs in PSPACE, matching the known PSPACE-completeness of GL. To achieve this, we introduce a "linearization method," which constructs only a single branch of a derivation and of a tree sequent at a time, avoiding the exponential blowup typical of naive proof-search in sequent formalisms. We show how to systematically combine fragments of tree sequents generated during proof-search to extract finite counter-models, which serves as a theoretical device for establishing the correctness of the algorithm when proof-search fails. Finally, we show that every valid formula admits a proof consisting solely of line sequents, which correspond to linear nested sequents. This establishes a connection between depth-first proof-search and linear nested sequent calculi. Our results not only answer the aforementioned questions, but also provide new insights into proof-search and correctness arguments in tree sequent systems for modal logics.


翻译:我们回答了Poggiolesi提出的关于树超矢量系统CSGL中GL的语法可判定性证明的问题,并解决了Maggesi与Perini Brogi发现的挑战,他们寻求在表达性基于矢量的形式体系中为GL寻找PSPACE证明搜索算法。我们使用以(带标记的)树矢量为形式表述的CSGL的记法变体。我们的答案在复杂度上是最优的:我们提出了一种证明搜索算法,该算法判定公式的(非)有效性,并在PSPACE中运行,匹配了已知的GL的PSPACE完全性。为此,我们引入了"线性化方法",该方法每次仅构造推导和树矢量的单个分支,避免了朴素证明搜索在矢量形式体系中典型的指数级膨胀。我们展示了如何系统地组合在证明搜索过程中生成的树矢量片段,以提取有限反模型,这作为理论工具,用于在证明搜索失败时确立算法的正确性。最后,我们证明每个有效公式都允许一个仅由线矢量(对应于线性嵌套矢量)构成的证明。这建立了深度优先证明搜索与线性嵌套矢量演算之间的联系。我们的结果不仅回答了前述问题,还为模态逻辑树矢量系统中的证明搜索与正确性论证提供了新见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

互联网
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
过参数化、剪枝和网络结构搜索
极市平台
17+阅读 · 2019年11月24日
谷歌EfficientNet缩放模型,PyTorch实现登热榜
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2019年6月4日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+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
6+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
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
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
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
Arxiv
0+阅读 · 5月13日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
过参数化、剪枝和网络结构搜索
极市平台
17+阅读 · 2019年11月24日
谷歌EfficientNet缩放模型,PyTorch实现登热榜
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2019年6月4日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+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
6+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
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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员