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arXiv 2203.01060math.LO
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在 Belnap–Dunn 逻辑上用信任函数进行推理

Reasoning with belief functions over Belnap--Dunn logic

Marta Bílková, Sabine Frittella, Daniil Kozhemiachenko, Ondrej Majer, Sajad Nazari

AI总结:

本文扩展 Belnap–Dunn 逻辑以处理不一致、不完整概率信息,分别给出线性不等式演算与两层模态逻辑,并证明二者完备且等价。

摘要:

我们设计了 Belnap–Dunn 逻辑的一种扩展,加入信任函数与似然函数,使其能够对不一致且不完整的概率信息进行非平凡推理。我们还以两种方式形式化了关于非标准概率和信任函数的推理。第一,使用线性不等式演算,类似于文献 FaginHalpernMegiddo1990 中提出的演算。第二,将其表示为一种两层模态逻辑,其中关于证据的推理(外层)采用 Łukasiewicz 逻辑的弗协调扩展。第二种方法受 BaldiCintulaNoguera2020 启发。我们证明了两类演算的完备性,并通过建立双向忠实翻译展示了它们的等价性。

英文摘要:

We design an expansion of Belnap--Dunn logic with belief and plausibility functions that allow non-trivial reasoning with inconsistent and incomplete probabilistic information. We also formalise reasoning with non-standard probabilities and belief functions in two ways. First, using a calculus of linear inequalities, akin to the one presented in~\cite{FaginHalpernMegiddo1990}. Second, as a two-layered modal logic wherein reasoning with evidence (the outer layer) utilises paraconsistent expansions of Łukasiewicz logic. The second approach is inspired by~\cite{BaldiCintulaNoguera2020}. We prove completeness for both kinds of calculi and show their equivalence by establishing faithful translations in both directions.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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