The present paper establishes systematic connections among the first-order correspondents of Sahlqvist modal reduction principles in various relational semantic settings which include crisp and many-valued Kripke frames, and crisp and many-valued polarity-based frames (aka enriched formal contexts). Building on unified correspondence theory, we aim at introducing a theoretical environment which makes it possible to: (a) compare and inter-relate the various frame correspondents (in different relational settings) of any given Sahlqvist modal reduction principle; (b) recognize when first-order sentences in the frame-correspondence languages of different types of relational structures encode the same "modal content"; (c) meaningfully transfer and represent well known relational properties such as reflexivity, transitivity, symmetry, seriality, confluence, density, across different semantic contexts. These results can be understood as a first step in a research program aimed at making correspondence theory not just (methodologically) unified, but also (effectively) parametric.


翻译:本文系统性地建立了Sahlqvist模态归约原理在不同关系语义框架(包括清晰与多值Kripke框架、清晰与多值极性化框架,亦称扩充形式语境)中一阶对应物之间的联系。基于统一对应理论,我们旨在引入一个理论环境,使得能够:(a)比较并关联任意给定Sahlqvist模态归约原理在不同关系设定下的多种框架对应物;(b)识别不同类型关系结构框架对应语言中的一阶句子何时编码相同的“模态内容”;(c)将自反性、传递性、对称性、序列性、合流性、稠密性等已知关系属性有意义地转移并呈现在不同语义语境中。这些结果可被视为一个研究计划的第一步,该计划旨在使对应理论不仅(方法论上)统一,而且(有效地)参数化。

0
下载
关闭预览

相关内容

迄今为止,产品设计师最友好的交互动画软件。

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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
14+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员