"Knowing value" logic as a normal modal logic
Peking University（北京大学）
近年来，人们对“知道是否”、“知道什么”、“知道如何”等非标准认知逻辑的兴趣越来越大。这些逻辑通常是非正规的，即，模态逻辑的标准公理和推理规则可能是无效的。本文证明了Wang和Fan \cite{WF13}提出的条件“知值”逻辑可以被看作是一种伪装的正常模态逻辑，方法是把Kv算子的否定看作一种特殊的菱形。在这种观点下，原来的一阶Kripke语义可以通过在标准Kripke模型中引入三元关系$R_i^c$来大大简化，该三元关系将一个世界与两个$i$可访问的世界相关联，这两个世界在常量$c$的值上不一致。在直觉约束下，基于这种Kripke模型的模态逻辑正是Wang和Fan（2013，2014）所研究的模态逻辑。此外，有一个非常自然的二进制推广的“知道值”钻石，这令人惊讶的是，并没有增加逻辑的表达能力。由此得到的二进制菱形逻辑具有透明的正规模态系统，这加深了我们对“知值”逻辑的理解，并简化了一些以前难以解决的问题。
2016-11-21 cs.AI cs.LO
Strategically knowing how
CONICET（国家科学与技术研究理事会）；University of Toulouse（图卢兹大学）；IRIT（图卢兹计算机科学研究所）；University of Groningen（格罗宁根大学）；Peking University（北京大学）
在本文中，我们提出了一个单智能体逻辑的目标导向知道如何扩展的标准认知逻辑知道，一个新的知道如何运营商。新算子的语义基于这样的思想，即知道如何实现$ϕ$意味着存在一个（统一的）策略，使得代理知道它可以确保$ϕ$。我们给出了一个直观的公理化我们的逻辑和证明的可靠性，完整性和可判定性的逻辑。与“知道”和“知道如何”相关的关键公理说明了我们在这种情况下对“知道如何”的理解。这种逻辑可以用来表示知识-that和知识-how。
2017-05-15 cs.AI cs.LO
Satisfiability for Knowing How over Linear Plans is NP-complete
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, CONICET（阿根廷国家科学研究委员会）；Universidad Nacional de Córdoba, FAMAF（科尔多瓦国立大学）；Pontificia Universidad Católica de Chile & IMFD & CENIA（智利天主教 Pontificia 大学）；Universidad Nacional de Río Cuarto（里奥夸尔托国立大学）；Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, Laboratoire Méthodes Formelles（巴黎萨克雷大学）
本文研究了表达knowing-how断言的模态逻辑的可满足性问题，证明了该逻辑的可满足性是NP完全的，改进了已知的复杂性界限。
2026-05-19 cs.LO
A Logic of Knowing How
Peking University（北京大学）
在本文中，我们提出了一个单智能体模态逻辑框架推理目标直接的“知道如何”的基础上，从语言学，哲学，模态逻辑和自动规划的想法。我们首先定义一个模态语言来表达“我知道如何保证phi给定psi”的语义不是基于标准的认识模型，但标记的过渡系统，代表代理的知识，他自己的能力。一个健全和完整的证明系统，以捕捉有效的推理模式“知道如何”的最重要的公理表明其组成性质。
2015-07-09 cs.AI cs.LO
Inquisitive Logic as an Epistemic Logic of Knowing How
在本文中，我们提出了另一种解释命题探究逻辑作为认知逻辑的知道如何。在我们的设置中，由状态支持的探究逻辑公式$α$被形式化为“知道如何解决$α$“（更通俗地说，“知道$α$如何为真”）在与状态对应的S5认知模型上成立。基于这种认知解释，我们使用一个动态的认知逻辑与know-how和know-that算子来捕捉背后的知识信息的无辜的连接词在好奇的逻辑。我们表明，一套有效的专门知识公式正好对应于好奇的逻辑。主要结果是一个完整的公理化与直观公理使用全动态认知语言。此外，我们表明，专有技术运营商和动态运营商都可以被删除，而不改变模型的表达性，这是与文献中存在的查询逻辑的模态翻译。我们希望我们的框架能够对探究逻辑中的各种概念和技术结果给出一个直观的替代解释，并为在认知语境中进行探究推理提供一个强大而灵活的工具。
2022-06-03 cs.LO math.LO
Uncertainty-Based Semantics for Multi-Agent Knowing How Logics
我们引入了一个新的语义多智能体认知运营商知道如何，计划之间的不可分割的关系的基础上。我们的建议，可以说，更接近于标准的介绍，知道模态在经典的认知逻辑。我们研究了这种语义和以前的方法之间的关系，表明我们的设置是一般的，足以捕捉它们。我们还定义了一个合理而完整的公理化，并研究了它的模型检验和可满足性问题的计算复杂性。
2021-06-22 cs.LO cs.MA
A Logic of Knowing Why
Peking University（北京大学）；University of Bern（伯尔尼大学）
当我们说“我知道他为什么迟到”时，我们不仅知道他迟到的事实，而且还知道对这一事实的解释。我们在已有的关于为什么问题、科学解释和证明逻辑的形式研究的启发下，提出了一个“知道为什么”的逻辑框架。我们将Ky_i算子引入到认知逻辑的语言中来表达“主体i知道为什么是phi”，并提出了一种Kripke式的语义。我们得到两个健全和完整的公理化w.r.t.两个不同的模型类，取决于关于内省的不同假设。
2017-03-14 cs.AI cs.LO math.LO
Commonly Knowing Whether
本文介绍了“共同知道是否”的概念，它是在“知道是否”的基础上定义的标准共同知识的非标准版本，而不是标准的“知道那”。在给出这一概念的五种可能的定义之后，我们探讨了它们在单智能体和多智能体情况下的逻辑关系。我们提出了一个健全和完整的公理化。我们调查的五个定义中的一个通过策略的模态比较游戏的表现力。
2021-01-30 cs.LO
Knowing Values and Public Inspection
我们提出了一个基本的动态认识逻辑的“知道的价值”。类似于标准DEL中的公告，我们研究了“公共检查”，一个新的动态算子，它更新了代理关于常数值的知识。我们提供了一个健全的和强完整的公理化的单和多代理的情况下，利用著名的阿姆斯特朗公理的依赖关系在数据库中。
2016-11-23 cs.LO
A New Modal Framework for Epistemic Logic
Peking University（北京大学）
近年来，非标准认知逻辑（knowingwhether，knowinghow，knowingwhat，knowingwhy等）引起了人们越来越大的兴趣，这些逻辑中引入的新的认知模态在语义上都共享$\exists x \Box ϕ$的一般模式，例如，知道如何实现$ϕ$大致意味着存在一种方法，这样你就知道它是一种方法，以确保$ϕ$。此外，由此产生的逻辑是可判定的。受这些特定逻辑的启发，在这项工作中，我们提出了一个非常通用和强大的框架的基础上，量词自由谓词语言扩展了一个新的模态$\Box^x$，它包完全$\exists x \Box$在一起。我们表明，所得到的语言，虽然更有表现力，共享许多良好的性质的基本命题模态逻辑在任意模型，如有限树模型属性和van Bentham的特征w.r.t.一阶模态逻辑我们公理化的逻辑在S5框架与直观的公理捕捉之间的相互作用$\Box^x$和知道，运营商在认知设置。
2017-07-27 cs.AI cs.LO
Epistemic Skills: Logical Dynamics of Knowing and Forgetting
该研究提出一类整合知识获取、遗忘动态与群体知识的认知逻辑，基于加权模型引入认知技能度量建模知识更新，探索可知性等概念并分析其模型检测的计算复杂度。
2024-10-30 cs.CC cs.LO
A Dual-Threshold Probabilistic Knowing Value Logic
School of Computer and Information Engineering (School of Artificial Intelligence), Henan Normal University（河南师范大学计算机与信息工程学院（人工智能学院））
本文提出双阈值概率认知价值逻辑，用于不确定多智能体场景，结合概率阈值态度与高置信度价值态度，解决概率质量分配与价值敏感约束的联合实现问题。
2026-03-25 cs.LO math.LO
Multi-Agent Only Knowing
莱韦斯克引入了“只知道”的概念，目的是捕捉某些类型的非单调推理。莱韦斯克的逻辑只处理单个代理人的情况。最近，Halpern和Lakemeyer都独立地试图将Levesque的逻辑扩展到多智能体的情况。虽然它们的方法有一些相似之处，但也有一些重大的差异。在本文中，我们重新审视的概念，只有知道，回到第一原则。在这个过程中，我们简化了Levesque的完备性证明，并指出了早期定义中的一些问题。这使我们重新思考什么是只知道的属性。我们提供了一个公理系统，捕捉我们的desiderata，并表明它有一个语义，对应于it. The公理系统有一个额外的功能的兴趣：它包括一个模态算子的可满足性，从而提供了一个完整的公理化的可满足性的逻辑K45。
2000-01-19 cs.AI cs.LO
Knowing How to Plan
Nankai University（南开大学）；Peking University（北京大学）
在最近的文献中，已经研究了各种基于规划的专有技术逻辑。在本文中，我们使用这样的逻辑做专有技术为基础的规划，通过模型检验。特别是，我们可以处理涉及专有技术公式作为目标的高阶认知规划，例如，找到一个计划来确保p，这样对手就不知道如何在未来使p为假。给出了有限认知迁移系统上模型检验问题的PTIME算法，并在完全召回假设下公理化了该逻辑。
2021-06-22 cs.AI cs.LO
Mathematical Foundations for Joining Only Knowing and Common Knowledge (Extended Version)
本文提出面向可数序数的 μ-biworld 构造，建立融合公共知识与唯一知道的多智能体认知逻辑及其三值语义，并证明其与深度至多 ω²+1 的典范 Kripke 语义等价。
2023-06-05 cs.LO
Distributed Knowing How
Department of Philosophy, Peking University（哲学系，北京大学）
本文提出分布式知识-如何的概念，结合多步骤与联盟框架，构建了强完备的证明系统。
2025-11-27 cs.AI cs.LO
How Easy it is to Know How: An Upper Bound for the Satisfiability Problem
针对基于线性计划语义的“知道如何”模态逻辑，本文通过消除嵌套模态并调用命题逻辑可满足性预言机，证明其公式可满足性检查属于 $Σ_2^P$。
2023-09-29 cs.LO
Propositional Abduction via Only-Knowing: A Non-Monotonic Approach
Division of Humanities（人文学院）；Federal Institute of Pará（巴西亚马逊州联邦研究院）；School of Informatics（信息学院）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
本文提出了一种基于非单调逻辑的反向推理方法，通过引入偏好关系扩展了仅知逻辑，以更灵活地处理反向推理解释的选择问题。
2026-01-07 cs.AI cs.LO
Qualitative uncertainty and dynamics of argumentation through dynamic logic
动态性和不确定性是现实生活中论证的基本特征，最近的许多研究都集中在将这两个方面整合到Dung著名的抽象论证框架（AF）中。本文提出了一种结合两条研究路线，通过一个良好的逻辑工具：动态逻辑命题推理（DL-PA）。我们的研究结果表明，几乎所有现有的形式主义定性表示有关AF的不确定性的主要推理任务是可编码的DL-PA。此外，同样的工具也是有用的捕捉动态结构，如控制论证框架，以及开发更精细的形式下的不确定性的论证沟通。
2023-02-07 cs.LO
Knowledge Representation in Agent's Logic with Uncertainty and Agent's Interaction
研究了多Agent环境下的知识表示。本文研究了基于一种新的时态Agent知识逻辑TL的语句真值计算技术。提出了一种逻辑语言、数学符号模型和基于这些模型的时态逻辑TL。我们找到一个算法，计算定理的TL和满足性的陈述，这意味着TL是可判定的（即-满足性问题的TL是可解的）。应用领域指出和讨论。
2014-06-20 cs.LO
An Epistemic Interpretation of Tensor Disjunction
本文的目的是给依赖逻辑中的张量析取一个认识论的解释，通过一个相当令人惊讶的连接到所谓的弱析取在梅德韦杰夫的早期工作下的Brouwer-Heyting-Kolmogorov（BHK）解释的中间逻辑。我们在Ciardelli和Barbero（2019）讨论的具有张量析取的探究逻辑的设置中揭示了这种联系，但是从认识论的角度。更具体地说，我们按照Wang（2021）的提议，将具有张量的探究逻辑的命题公式转换为“知道如何”的强大认知语言中的模态公式。我们给出了一个完整的公理化的逻辑，我们的全语言的基础上Fine的公理化的S5模态逻辑与命题量词。最后，我们推广了带参数$k$和$n$的张量算子，它直观地描述了一个人知道$n$问题的$n$可能答案并且确信它们的$k$答案一定是正确的认识情形.原始张量析取是当$k=1$和$n=2$。我们表明，广义张量算子不增加我们的逻辑，好奇的逻辑，命题依赖逻辑的表达能力，虽然大多数这些广义张量不是统一定义的这些逻辑，除了在我们的动态认知逻辑知道如何。
2022-03-26 cs.LO math.LO
Coalgebraic Modal Logic for Dynamic Systems with Uncertainty
本文提出一类包含多种不确定性测度的多项式函子，用于构造表示不确定进程的余代数，并给出相应模态逻辑的公理、推理规则及基于典范余代数的完备性证明。
2024-04-01 cs.LO math.LO
Temporal Logics Over Finite Traces with Uncertainty (Technical Report)
University of Tartu（塔尔图大学）；Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学）；University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）
有限迹上的时态逻辑最近在许多领域得到了广泛的应用，从业务流程建模、监控和挖掘到规划和决策。然而，现实生活中的动态系统包含一定程度的不确定性，这是经典逻辑无法处理的。因此，我们提出了一个新的概率时序逻辑有限的痕迹使用叠加语义，所有可能的演变是可能的，直到观察。我们研究了逻辑的属性，并提供了基于自动机的机制，用于从其公式中导出概率推理。然后，我们研究的逻辑具有更好的计算性能的片段。值得注意的是，可以使用现成的现有声明性进程发现技术从事件日志数据中发现该片段中的公式。
2019-11-18 cs.AI cs.LO
Probabilistic Dynamic Logic of Phenomena and Cognition
本文的目的是进一步发展现象动态逻辑（P-DL）和认知动态逻辑（C-DL）的主要概念。这些逻辑的特点是在匹配的相似性度量的不确定性或模糊性的模型。这些逻辑是基于以下基本概念：一般性关系，不确定性关系，简单性关系，经验内容和增强（学习）运营商的相似性最大化问题。我们在逻辑和概率方面发展了这些概念，并发展了一个与大脑概率模型范围相关的现象和认知的概率动态逻辑（P-DL-PC）。在我们的研究中，建议的形式化的有效性证明了乳腺癌诊断决策的专家模型的近似。P-DL-PC逻辑以前曾成功地应用于解决许多实际任务，也用于一些认知过程的建模。
2010-12-30 cs.LO
Foundations of Reasoning with Uncertainty via Real-valued Logics
IBM Research（IBM研究院）
实值逻辑是越来越多的神经符号方法的基础，尽管它们的逻辑推理能力通常只定性地描述。我们为建立这种系统的正确性和功能提供了基础。我们给出了一个健全的和强完备的公理化，可以参数化，以涵盖基本上每一个实值逻辑，包括所有常见的模糊逻辑。我们的句子类非常丰富，每个句子描述了实值逻辑的公式集合的一组可能的实值，包括哪些实值组合是可能的。强完备性允许我们精确地推导出关于给定的关于其他几个公式集合的实值组合的信息的公式集合的实值组合的信息。然后，我们扩展公理化处理加权子公式。最后，我们给出了一个基于线性规划的决策过程，对于某些实值逻辑，在某些自然假设下，我们的一组句子在逻辑上是否意味着另一个句子。
2022-08-30 cs.AI cs.LO
An Abstract Look at Awareness Models and Their Dynamics
本文以觉知模态逻辑为基础，建立其与抽象论证、justification logics、knowing-what 认知逻辑和道义逻辑的联系，刻画觉知集合的若干性质并给出典范公式公理化，进而通过事件模型研究动态更新，证明闭包定理并借助归约公理公理化相应动态逻辑。
2023-07-11 cs.LO
A Logic for Reasoning about Upper Probabilities
Cornell University（康奈尔大学）
我们提出了一个命题逻辑推理的不确定性事件，其中的不确定性是由一组概率的措施分配一个概率的间隔，每个事件建模。我们给出了该逻辑的一个完备公理化，并证明了可满足性问题是NP-完全的，并不比命题逻辑的可满足性问题难。
2014-08-07 cs.AI cs.LO
Uncertainty Removal in Verification of Nonlinear Systems against Signal Temporal Logic via Incremental Reachability Analysis
U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院 U2IS）
本文通过增量可达性分析方法，解决非线性系统在验证信号时间逻辑规范时的不确定性问题，有效减少满足模糊性。
2026-09-28 cs.FL cs.LO
Modal Logic for Reasoning About Uncertainty and Confusion
The Czech Academy of Sciences（捷克科学院）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Aix Marseille Univ, CNRS, LIS（艾克斯-马赛大学，法国国家科学研究中心，信息学实验室）
本文提出了一种扩展的模态逻辑KG_inv，用于处理不确定性与困惑的推理，并展示了其在PSPACE中的完备性。
2025-11-27 cs.LO math.LO
A logic for reasoning about upper probabilities
我们提出了一个命题逻辑%，它可以用来推理的不确定性事件，其中的不确定性是由一组概率的措施分配一个区间的概率为每个事件建模。我们给出了该逻辑的一个完备公理化，并证明了可满足性问题是NP-完全的，并不比命题逻辑的可满足性问题难。
2003-07-30 cs.AI cs.LO
Modeling Adversaries in a Logic for Security Protocol Analysis
安全协议分析的逻辑需要形式化的对手模型，指定对手的能力。一个常见的模型是Dolev-Yao模型，它只考虑能够编写和重放消息并使用已知密钥解密的对手。Dolev-Yao模型是一个有用的抽象，但它有一些缺点：它不能处理知道协议特定信息的对手，也不能处理概率概念，例如对手试图猜测密钥。我们展示了如何使用一个逻辑与算法知识的概念，我们可以分析不同的对手模型下的安全协议。粗略地说，假设对手使用算法来计算他们的知识;对手的能力是通过对所使用的算法进行适当的限制来捕获的。我们展示了如何在这种情况下对标准的Dolev-Yao对手进行建模，以及如何捕获更一般的能力，包括特定于协议的知识和猜测。
2012-03-09 cs.CR cs.LO
Exploiting Uncertainty for Querying Inconsistent Description Logics Knowledge Bases
本文利用DISPONTE概率语义处理描述逻辑知识库的不一致性问题，在TRILL和BUNDLE推理器中实现并验证，并与修复语义进行形式化比较。
2025-08-04 cs.AI cs.LO
Towards Assume-Guarantee Verification of Abilities in Stochastic Multi-Agent Systems
针对随机多智能体系统中策略能力模型检测的难题，本文提出带不完美信息的概率交替时间时序逻辑的假设-保证验证方案，证明其可靠性并讨论完备性，还提出捕获“最多达成φ”的非概率交替时间逻辑新变体。
2025-10-28 cs.LO cs.MA
Playing to Learn, or to Keep Secret: Alternating-Time Logic Meets Information Theory
本文提出逻辑ATLH，基于哈特利不确定性度量扩展交替时序逻辑，用于量化智能体关于事实的知识不确定性，并证明其与ATLK表达力相同但指数级更简洁。
2023-10-18 cs.LO cs.MA
The PITA System: Tabling and Answer Subsumption for Reasoning under Uncertainty
University of Ferrara（费拉拉大学）；Universidade Nova de Lisboa（新里斯本大学）
许多现实世界的领域需要表示的不确定性的措施。最常见的这种表示是概率，概率与逻辑程序的结合产生了概率逻辑编程（PLP）领域，导致了诸如独立选择逻辑、带有注释析取的逻辑程序（LPAD）、Problog、PRISM等语言。这些语言共享类似的分布语义，并且已经设计了在这些语言之间翻译程序的方法。计算对这些通用PLP程序的查询的概率的复杂性非常高，这是由于需要组合可能不是排他性的解释的概率。作为一种替代方案，PRISM系统通过限制它可以评估的程序的形式来降低查询回答的复杂性。作为一种完全不同的替代方案，可能性逻辑程序采用比概率更简单的不确定性度量。这些方法中的每一种--一般PLP、限制PLP和可能性逻辑编程--都可以在不同的领域中使用，这取决于要表示的不确定性的形式、建模问题所需的程序的形式以及要解决的问题的规模。在本文中，我们将展示如何PITA系统，它最初支持的LPAD的通用PLP语言，也可以有效地支持受限PLP和可能性逻辑程序。PITA依赖于带有答案包容的制表，由转换和与答案包容接口的库函数API组成。
2011-07-24 cs.AI cs.LO cs.PL
Integrating Belief Domains into Probabilistic Logic Programs
University of Ferrara（费拉拉大学）；Coherent Knowledge, Inc.（coherent knowledge 公司）
本文提出基于信念函数的容量逻辑程序，扩展分布语义以处理信念不确定性，提升概率逻辑程序在处理复杂不确定性问题中的能力。
2025-09-23 cs.AI cs.LO
Fuzzy Logic in Narrow Sense with Hedges
Hanoi University of Mining and Geology（河内矿业地质大学）
经典逻辑有一个严重的局限性，因为它不能处理人类推理的大多数模式都陷入的不确定性和不确定性问题。为了在模糊、不精确和不确定的情况下为人类的知识表示和推理提供基础，模糊逻辑必须具有处理语言模糊限制语的能力，而语言模糊限制语在模糊谓词的修改中起着非常重要的作用。本文用Novak等人提出的分级语法对狭义模糊逻辑进行了扩展，有很多对冲连接词。在一种情况下，每个对冲没有任何对偶对冲。在另一种情况下，每个对冲都可以有自己的双重对冲。所得到的逻辑也具有Pavelka式的完备性
2016-08-29 cs.AI cs.LO
Characterizing and Reasoning about Probabilistic and Non-Probabilistic Expectation
期望是概率论的核心概念。期望的概念也适用于其他不确定性的概念。我们引入了一个命题逻辑推理的期望，语义取决于潜在的表示的不确定性。在基本表示是（a）概率，（b）概率测度集，（c）置信函数和（d）可能性测度的情况下，我们给出了该逻辑的合理而完整的公理化.我们表明，这种逻辑是更有表现力的比相应的逻辑推理的可能性的情况下的概率措施集，但同等表现力的情况下，概率，信念，和可能性。最后，我们证明了这些逻辑的可满足性是NP-完全的，并不比命题逻辑的可满足性难。
2007-04-20 cs.AI cs.LO
Dynamic Term-Modal Logic for Epistemic Social Network Dynamics (Extended Version)
社交网络的逻辑在最近的文献中已经被研究。本文提出了一种基于动态术语模态逻辑（DTML）的框架，DTML是动态认知逻辑（DEL）的量化变体。在DEL中，它是众所周知的代理名称引用，DTML可以表示动态与代理身份的不确定性。我们研究动态，这种不确定性和de re/de dicto的区别是社会网络认识论的关键。从技术上讲，我们表明DTML语义可以代表一类流行的混合逻辑认知社会网络模型。我们还表明，DTML可以编码以前讨论的动态，找到一个完整的逻辑是开放的。由于DTML存在完整的归约公理系统，这就产生了一个完整的动力学系统。
2019-08-26 cs.LO cs.MA cs.SI
Reasoning under uncertainty in the game of Cops and Robbers
针对警察与强盗博弈的不完全信息场景，提出形式化框架ELCR以刻画博弈核心概念与信息更新机制，研究其公理化等性质，为首项考虑参与者信息的相关形式化研究。
2025-07-09 cs.LO math.LO
On Modal Logics for Qualitative Possibility in a Fuzzy Setting
Spanish Council for Scientific Research (CSIC)（西班牙国家研究委员会）
在不确定性建模的可能性方法中，本文提出了一种模态逻辑系统来推理模糊命题的可能性（和必要性）的定性（比较）陈述。我们把这种定性模态逻辑与著名的知识和信念模态逻辑S5和KD 45的多值类似物MVS5和MVKD 45分别联系起来。完整性结果得到这样的逻辑，因此，他们扩展了以前现有的结果定性可能性逻辑在经典的非模糊设置。
2013-02-27 cs.AI cs.LO
Safe Control under Uncertainty
UC Berkeley（加州大学伯克利分校）；Microsoft Research（微软研究院）
本文提出Probabilistic Signal Temporal Logic（PrSTL）用于定义随机属性并确保概率保证，通过该逻辑合成安全控制器，应用于四旋翼和自动驾驶车辆等案例。
2015-10-25 cs.AI cs.LO cs.RO
Awareness Logic: A Kripke-based Rendition of the Heifetz-Meier-Schipper Model
Center for Information and Bubble Studies, University of Copenhagen（哥本哈根大学信息与泡沫研究中心）
Heifetz，Meier和Schipper（HMS）提出了意识的晶格模型。HMS模型是无语法的，这排除了依赖于形式语言来诱导格的简单选择，并且用一个纠缠的构造来表示不确定性和无意识，使得难以评估任何一个的属性。在这里，我们提出了一个模型的基础上格的Kripke模型，诱导原子子集列入，其中的不确定性和无意识是分开的。我们证明了模型是等价的，通过定义它们之间的转换，保持公式的满足，并通过我们和HMS的结果获得完整性。
2020-12-23 cs.AI cs.LO cs.MA
