We present a generalization of first-order unification to a term algebra where variable indexing is part of the object language. We exploit variable indexing by associating some sequences of variables ($X_0,\ X_1,\ X_2,\dots$) with a mapping $\sigma$ whose domain is the variable sequence and whose range consist of terms that may contain variables from the sequence. From a given term $t$, an infinite sequence of terms may be produced by iterative application of $\sigma$. Given a unification problem $U$ and mapping $\sigma$, the \textit{schematic unification problem} asks whether all unification problems $U$, $\sigma(U)$, $\sigma(\sigma(U))$, $\dots$ are unifiable. We provide a terminating and sound algorithm. Our algorithm is \textit{complete} if we further restrict ourselves to so-called $\infty$-stable problems. We conjecture that this additional requirement is unnecessary for completeness. Schematic unification is related to methods of inductive proof transformation by resolution and inductive reasoning.


翻译:我们提出了一种将一阶统一化推广到项代数的通用方法,其中变量索引是对象语言的一部分。我们通过将某些变量序列($X_0,\ X_1,\ X_2,\dots$)与一个映射$\sigma$关联来利用变量索引,该映射的定义域为变量序列,值域为可能包含序列中变量的项。对于给定项$t$,通过迭代应用$\sigma$可生成一个无限项序列。给定统一化问题$U$和映射$\sigma$,**图解统一化问题**询问是否所有统一化问题$U$、$\sigma(U)$、$\sigma(\sigma(U))$、$\dots$均可统一化。我们提供了一种可终止且可靠的算法。若进一步限制于所谓的$\infty$-稳定问题,该算法是**完备的**。我们推测此额外要求对于完备性并非必要。图解统一化与基于归结的归纳证明变换及归纳推理方法相关。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
【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
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+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 · 2024年3月17日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
29+阅读 · 2017年12月6日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
4+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
16+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
17+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
相关资讯
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月17日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
29+阅读 · 2017年12月6日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+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