A New Branching Bisimulation for Probabilistic Processes
College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院）；Hunan University of Arts and Science（湖南文理学院）；Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所）；School of Mathematics and Statistics, Hubei Minzu University（湖北民族大学数学与统计学院）
该研究为概率过程引入新分支双模拟，此双模拟诱导出更精细等价关系，其有根版本对含递归等构造的概率过程语言是同余关系，是一种新的等价关系定义。
2026-07-21 cs.LO
Compositional bisimulation metric reasoning with Probabilistic Process Calculi
我们研究的概率过程演算的标准运营商允许组合推理互模拟度量语义。我们认为，一致的连续性（概括了先前提出的非扩展性的属性）抓住了组合推理的本质，现在还允许组合推理递归过程。我们刻画了由标准过程代数算子组成的概率过程之间的距离。结合这些结果，我们演示了如何组合推理系统指定的连续进程代数运算符允许度量假设保证性能验证。
2016-12-30 cs.LO
Logical Characterization of Bisimulation Metrics
互模拟度量为研究不确定性概率过程的行为提供了一种鲁棒而精确的方法。在本文中，我们提出了一个简单的概率变化的Hennessy-Milner逻辑的基础上的互模拟度量的逻辑表征。我们的方法是基于新的概念，模仿公式和公式之间的距离。前者是一个弱版本的著名的特征公式，并允许我们也（准备）概率模拟和概率双相似性的特点。后者是一个1-有界伪度量的公式，反映了Hausdorff和Kantorovich提升定义的双相似伪度量。我们证明了两个过程之间的距离等于它们自己的模仿公式之间的距离。
2016-10-26 cs.LO
On the Relationship between Bisimulation and Trace Equivalence in an Approximate Probabilistic Context (Extended Version)
这项工作介绍了一个概念的近似概率迹等价标记马尔可夫链，并将这个新的概念，已知的概念近似概率互模拟。特别是这项工作表明，后者的概念诱导一个严格的上限之间的近似有限的地平线的痕迹，所表示的总变化距离。因此，这项工作扩展了相应的结果，确切的概念和类似的结果，非概率模型。这个界限可以被用来关联在有界线性时间属性上的满意概率的接近程度，并且允许通过抽象对具体模型进行概率模型检验。的贡献集中在有限状态和不可数状态标记的马尔可夫链，并要求两个主要的应用：首先，它允许的上界的迹距离被确定为有限状态系统;其次，它可以被用来合成离散近似连续状态模型与任意精度。
2017-04-27 cs.LO
Logical, Metric, and Algorithmic Characterisations of Probabilistic Bisimulation
概率过程的许多行为等价或前序都涉及提升操作，该操作将状态关系转换为状态分布关系。我们表明，现有的几个建议，提升关系可以调和到本质上相同的提升操作的不同介绍。更有趣的是，这种提升操作很好地对应于康托洛维奇度量，这是数学中用于将状态度量提升为状态分布度量的基本概念，此外，提升操作与优化理论中的最大流问题有关。提升操作产生了一个整洁的概念，概率互模拟，我们提供逻辑，度量和算法特征。具体来说，我们扩展了Hennessy-Milner逻辑和模态μ演算与一个新的模态，从而在一个足够的概率双相似性和表达逻辑，分别。提升操作和Kantorovich度量的对应关系导致了互模拟作为伪度量的自然特征，伪度量是单调函数的后不动点。我们还提出了一个“在飞”算法来检查是否在有限系统中的两个状态相关的概率双相似性，利用提升操作和最大流问题之间的密切关系。
2011-03-23 cs.LO
SOS rule formats for convex and abstract probabilistic bisimulations
$nt μfθ/ ntμxθ$格式的概率转换系统规范（PTSS）为Segala类型的系统提供结构操作语义，这些系统表现出概率和非确定性行为，并保证双相似性对于以这种格式定义的所有运算符都是一致的。从$nt μfθ/ ntμxθ$格式开始，我们得到限制格式，保证三个粗互模拟等价的同余。我们重点讨论了（i）Segala的互模拟变体，它考虑了组合转移，我们称之为“凸互模拟”;（ii）考虑Park & Milner的互模拟在通常的剥离概率转移系统上的互模拟等价性（翻译成一个标记的转换系统），我们在这里称之为“概率抹杀互模拟”;以及（iii）“概率抽象互模拟”，其与互模拟一样，保留分布的结构，但相反，其忽略概率值。此外，我们比较这些互模拟等价，并为他们每个人提供了一个逻辑表征。
2015-08-27 cs.LO cs.PL
Bisimulations Meet PCTL Equivalences for Probabilistic Automata
概率自动机已成功地应用于并发和随机系统的形式化验证。有效的模型检验算法已经被研究，其中最常用的用于表达属性的逻辑是基于概率计算树逻辑（PCTL）及其扩展PCTL^*。提出了各种行为等价物，作为一个强大的工具，抽象和组合最小化的PA。不幸的是，这些等价是众所周知的合理的，但就PCTL或PCTL* 所诱导的逻辑等价而言并不完整。塞加拉在1995年指出了一个既健全又完整的行为等价的愿望，但多年来一直没有定论。在本文中，我们引入了新的概念，强互模拟关系，PCTL和PCTL* 的特点。我们扩展了弱互模拟的特点PCTL和PCTL* 没有下一个运营商，分别。此外，我们还扩展了模拟前序的框架。因此，我们的论文弥合了在这种情况下逻辑和行为等价性和前序之间的差距。
2013-06-21 cs.LO
Bisimulations for Nondeterministic Labeled Markov Processes
我们扩展了标记马尔可夫过程的理论与内部不确定性，一个基本概念，为进一步发展的过程理论与抽象的不确定性连续概率系统。我们定义了非确定性标记马尔可夫过程（NLMP），并提供了三个定义的互模拟：一个传统的表征，基于状态的互模拟定制我们的“可测量”的非确定性，和基于事件的互模拟。我们展示了它们之间的关系，包括最大状态互模拟也是事件互模拟。我们还介绍了变化的Hennessy-Milner逻辑事件互模拟的特点，这是健全的w.r.t.任意NLMP的其他互模拟。然而，这个逻辑是无限的，因为它包含一个可数的$\lor$。然后，我们引入了一个有限的子逻辑，其特征的图像有限NLMP的基本测量空间也是解析的所有互模拟。因此，在这种情况下，我们处理的所有互模拟概念都是相等的。最后，我们表明，所有的概念的互模拟是不同的，在一般情况下。将它们分开的反例变成非概率NLMP。
2010-11-15 cs.LO
Probabilistic Bisimulation for Parameterized Systems (Technical Report)
概率互模拟是概率系统过程等价的一个基本概念。其中，它有重要的应用，包括形式化的匿名性的几个通信协议。在有限系统的概率互模拟验证方面有大量的工作。然而，对于参数化系统，情况并非如此，其中问题通常是不可判定的。在本文中，我们提供了一个通用的框架推理概率互模拟参数化系统。我们的方法是在软件验证的精神，其中我们编码的概率互模拟的证明规则，并使用可判定的一阶理论来指定系统和候选互模拟关系，然后可以自动检查对证明规则。作为一个案例研究，我们表明，我们的框架是足够的表达证明匿名性的参数化用餐密码协议和参数化等级协议，当提供一个候选人经常互模拟关系。这两个协议迄今无法验证现有的自动方法。此外，在标准自动机学习算法的帮助下，我们证明了候选关系可以完全自动地合成，使得验证完全自动化。
2020-11-04 cs.LO cs.SE
When Equivalence and Bisimulation Join Forces in Probabilistic Automata
概率自动机是拉宾在1963年作为语言接受者引入的。两个自动机是等价的，当且仅当它们以相同的概率接受每个单词。另一方面，在过程代数领域，Segala于1995年重新提出了概率自动机，它比Rabin的自动机更具有一般性。互模拟已经提出了Segala的自动机来表征它们之间的等价性。到目前为止，等价的两个概念及其特征是最独立的研究。在本文中，我们考虑Segala的自动机，并提出了一个新的概念，基于分布的互模拟加入现有的等价和双相似。我们的互模拟桥梁社区中的两个密切相关的概念，并提供了一个统一的方式来研究他们的特点。我们通过研究基于分布的互模拟度量证明了我们的定义的实用性，这产生了拉宾自动机的等价性的强大概念。
2014-03-08 cs.FL cs.LO
Cost Preserving Bisimulations for Probabilistic Automata
概率自动机构成了并发概率系统的通用和优雅的模型。他们配备了一个组合理论支持抽象，使弱概率互模拟作为参考概念，总结抽象的效果。本文考虑了增加成本的概率自动机。它扩展了概率自动机中弱转换的概念，使得沿着弱转换产生的成本被捕获。这就产生了成本保持和成本约束的变化弱概率双相似性，我们建立组合属性相对于并行组合。此外，多项式时间的决策算法，提出了，可以有效地用于计算马尔可夫决策过程中的组合方式的回报约束抽象。
2015-02-16 cs.FL cs.LO
A Stochastic Game Approach to Masking Fault-Tolerance: Bisimulation and Quantification
我们引入了一个正式的概念掩蔽容错概率转移系统之间的一个变种的基础上的概率互模拟（称为掩蔽模拟）。我们还提供了相应的概率博弈特征。即使这些游戏可能是无限的，我们提出了一个象征性的方式来表示它们，这样，它可以决定在多项式时间，如果有两个概率转移系统之间的掩蔽模拟。我们使用这个掩蔽的概念来量化几乎肯定失败的系统所表现出的掩蔽容错水平，即，那些最终以概率1失败的系统几乎必然失效系统的掩蔽容错水平可以通过求解一组函数方程来计算。我们在最小化玩家以强公平方式（模仿公平环境的想法）行为的设置中产生这个度量，并将我们的研究限制在无记忆策略上，因为游戏的无限性质。我们在一个原型工具中实现了这些想法，并进行了实验评估。
2022-07-05 cs.LO
Probabilistic Bisimulations for PCTL Model Checking of Interval MDPs
Puggelli等人最近研究了具有凸不确定性的MDP的PCTL性质的验证。然而，模型检验算法通常遭受状态空间爆炸。在本文中，我们解决概率互模拟，以减少这样的MDP的大小，同时保持PCTL性能，它满足。我们讨论了在文献中研究的模型中的不确定性的不同解释，并导致两种不同的互模拟定义。我们给出了算法来计算这些互模拟的时间多项式的模型的大小和指数的不确定分支的同分性。最后，我们通过一个案例研究表明，在实践中的大型模型可以有小的分支，并通过我们的方法可以实现大量的状态空间减少。
2014-04-10 cs.FL cs.LO
A meta-probabilistic-programming language for bisimulation of probabilistic and non-well-founded type systems
Yale University（耶鲁大学）；SingularityNET（奇点网）
我们引入了一个正式的元语言的概率编程，能够表达程序和类型系统中，他们被嵌入。我们的动机是希望AGI不仅学习相关知识（程序/证明），而且学习适当的推理方式（逻辑/类型系统）。我们利用立方类型论和依赖类型元图的框架来形式化我们的方法。在这样做时，我们表明，元语言中的特定结构可以通过互模拟（意味着路径等价）与它们对应的类型系统相关。这使得我们的方法提供了一种方便的方法来派生合成指称语义的各种类型系统。特别是，我们推导出纯型系统（PTS）和概率依赖型系统（PDTS）的互模拟。我们进一步讨论了PTS的关系，非良基集理论，并证明了我们的方法的可行性与实现的互模拟证明在一个守护立方类型论类型检查。
2022-08-16 cs.AI cs.FL cs.LO
A van Benthem Theorem for Quantitative Probabilistic Modal Logic
在概率转换系统中，行为度量提供了比双相似性概念更细粒度和更稳定的系统等价性度量。它们与定量概率逻辑密切相关，事实上，在实数单位区间取值的概率模态逻辑引起的距离与行为距离一致。对于概率系统，概率模态逻辑扮演着类似于Hennessy-Milner逻辑在经典标记转移系统上的角色。在定量背景下，模态逻辑在双相似性下的不变性成为公式求值的非扩展性。行为距离在本文中，我们提供了一个表征的表达能力的概率模态逻辑的基础上，这一观察：我们证明了一个概率模拟的经典范Bentham定理，它指出，模态逻辑正是一阶逻辑的互模拟不变的片段。具体来说，我们表明，定量概率模态逻辑在于密集的双模拟不变片段，在非扩展公式评估的指示意义上，定量概率一阶逻辑;更确切地说，双模拟不变的一阶公式是近似的模态公式的有界秩。有关同一结果的描述逻辑透视图，请参见arXiv：1906.00784。
2019-06-04 cs.LO
On path-based coalgebras and weak notions of bisimulation
众所周知，余代数理论提供了行为等价的抽象定义，这与各种基于状态的系统之间的强互模拟相一致。不幸的是，在所谓的沉默行动存在的理论尚未完全发展。在本文中，我们给出了标记转移系统和完全概率系统的分支互模拟的一个共代数刻画。它示出，记录执行（直到一个概念的口吃），而不是一组后继状态，从一个状态是足够的分支互模拟在这两种情况下。
2017-05-30 cs.LO
Splitter Orderings for Probabilistic Bisimulation
针对概率模型互模拟划分的迭代计算瓶颈，本文提出分割块排序启发式与哈希表加速技术，在常规案例研究中将运行时间平均降低一个数量级。
2023-07-17 cs.LO cs.PF cs.SE
Weak bisimulations for labelled transition systems weighted over semirings
带权标号的变迁系统是变迁被赋予从交换幺半群中抽取的权的LTS。WLTS是LTS的一个分支，提供了强（加权）互模拟的一般概念。在本文中，我们扩展到其他行为等价的框架，考虑半环的权重。利用这个额外的结构，我们介绍了一个一般的概念，弱加权互模拟。我们表明，弱加权互模拟与通常的弱互模拟的情况下，非确定性和全概率系统相吻合，而且，它自然地提供了一个定义的弱互模拟也为各种LTS，这个概念是目前失踪（如随机系统）。最后，我们提供了一个分类帐户的弱加权互模拟的共代数结构，这种结构指出了如何端口我们的方法，其他等价的基础上不同的概念的可观测性。
2013-10-15 cs.LO
Coalgebraic Weak Bisimulation from Recursive Equations over Monads
标记转移系统的强互模拟是进程代数中最基本的等价之一，并且已经被推广到许多具有更丰富转移行为的系统。几乎所有随后的概念都是更一般的共代数互模拟概念的实例。然而，弱互模拟到目前为止还不太适合于共代数处理。在这里，我们试图关闭这一差距（参数化）弱等价，包括弱互模拟的共代数治疗。我们的分析要求函子定义的过渡类型的系统是基于一个合适的订单丰富的单子，这使我们能够捕捉弱等价的递归方程的最少不动点。我们的概念是在协议与现有的概念弱互模拟标记的过渡系统，概率和加权系统，简单的Segala系统。
2014-05-02 cs.LO
Efficient Local Computation of Differential Bisimulations via Coupling and Up-to Methods
我们引入多项式耦合，概率耦合的推广，开发一个算法的等价关系的计算，可以被解释为一个提升的概率互模拟多项式微分方程，一个无处不在的模型的动力系统在科学和工程。该算法具有多项式时间的复杂性，并补充了经典的分区细化方法，因为：（a）它实现了系统的本地探索，可能产生的等价，不一定涉及整个系统的检查微分方程;（b）它可以增强技术;（c）它允许规范的对不应该被包括在输出中。使用一个原型，这些优势被证明从系统生物学的应用程序模型简化和比较的案例研究。值得注意的是，我们报告四个数量级较小的运行时间比分区细化方法时反驳马尔可夫链之间的等价性。
2021-04-27 cs.LO
Approximate reasoning for real-time probabilistic processes
我们开发了一个伪度量模拟广义半马尔可夫过程的互模拟。这个伪度量的内核对应于互模拟，因此我们已经扩展了连续时间概率过程的互模拟到比指数分布更广泛的一类分布。这种伪度量在模型中存在数值信息（如概率和时间）的情况下，对近似推理提供了有用的处理。给出了伪度量的不动点刻画。这使得可用于推理距离的共归纳推理原则。我们表明，我们的方法是不敏感的潜在特设关节的距离表明，它是内在的一个基本的均匀性。我们提供了一个逻辑表征这种一致性使用实值模态逻辑。我们表明，几个感兴趣的定量性质是连续的伪度量。因此，如果两个过程在度量上接近，那么感兴趣的可观察的定量性质确实接近。
2006-03-08 cs.LO
Improving Probabilistic Bisimulation for MDPs Using Machine Learning
本文提出利用PRISM程序构建小模型并训练分类器，用机器学习近似概率互模拟划分，将其作为标准互模拟方法的初始划分，从而显著降低MDP互模拟最小化的运行时间。
2023-07-30 cs.LG cs.LO cs.PF
Approximate Bisimulation and Discretization of Hybrid CSP
混合通信顺序过程（Hybrid Communicating Sequential Processes，HCSP）是一种功能强大的混合系统形式化建模语言，它是CSP的扩展，通过引入微分方程来建模连续演化，引入中断来建模连续动态与离散动态之间的相互作用。在本文中，我们调查的语义基础HCSP从操作的角度来看，提出了近似互模拟的概念，它提供了一个适当的标准来表征HCSP过程之间的等价性与连续和离散的行为。给出了一个判定两个HCSP过程是否近似双相似的算法。此外，在此基础上，我们提出了一种离散化HCSP的方法，即，给定一个HCSP过程A，我们构造另一个HCSP过程B，它不包含任何连续动力学，使得A和B在给定精度下近似双相似。这提供了一个严格的方法来转换一个验证的控制模型到一个正确的程序模型，这填补了在嵌入式系统的设计空白。
2016-09-08 cs.LO
Approximate Bisimulation Minimisation
我们提出了多项式时间算法，以尽量减少标记马尔可夫链的转移概率是不知道的，已经扰动，或只能通过采样。我们的算法是基于一个新的概念的近似互模拟商，通过集中在一起的状态是完全bisimilarily在一个轻微的扰动系统。我们目前的实验表明，我们的算法是能够恢复未扰动系统的互模拟商的结构。
2021-10-01 cs.FL cs.LO
Compositional Reasoning for Interval Markov Decision Processes
Puggelli等人最近研究了具有凸不确定性的Markov决策过程的模型检验概率CTL性质，这类模型检验算法通常存在状态空间爆炸问题.在本文中，我们解决概率互模拟，以减少这样的MDP的大小，同时保持概率CTL属性，它满足。特别是，我们讨论的关键成分，建立在运行时组成间隔MDP组件的并行组合操作。更确切地说，我们研究如何并行组合操作的区间MDP可以定义，以便达到一个同余闭包。其结果是，我们表明，概率互模拟区间MDPs是一致的两个方面的并行性，即同步产品和交织。
2016-07-28 cs.LO
Sound approximate and asymptotic probabilistic bisimulations for PCTL
本文针对 PCTL 及其松弛语义，提出一种参数化近似互模拟，证明其可靠性，并扩展至状态族的渐近等价，确保渐近等价族满足相同公式。
2023-03-30 cs.LO
Bisimulation for quantum processes
在本文中，我们引入了一个新的概念，量子过程的概率互模拟，并证明它是全等的各种进程代数组合子，包括并行组合，即使经典和量子通信。我们还建立了一些基本的代数规律，这种互模拟。特别地，我们证明了量子过程的递归方程的解的唯一性，这为验证复杂的量子协议提供了一个强有力的证明技术。
2013-11-14 cs.LO quant-ph
Codensity Games for Bisimilarity
作为系统的等价概念，双相似性一直是过程理论的核心。由于最近对定量系统（概率、加权、混合等）的兴趣上升，双相似性已经以各种方式扩展：值得注意的是，概率系统之间的互模拟度量。双相似性的一个重要特征是它的博弈论特征，其中破坏者和复制者相互竞争;将双相似性博弈扩展到定量设置也被积极追求。在本文中，我们提出了一个通用的框架，统一描述的游戏特征的bisimilarity-like概念。我们的框架是正式的范畴使用纤维化和余代数。特别是，我们的特征的双相似性的纤维谓词Transformers，使我们能够得到共密度双相似性游戏：一个一般的分类游戏特征的双相似性。我们的框架涵盖了已知的类似生物相似性的概念（如互模拟度量）以及新的概念（包括我们称之为互模拟拓扑）。
2019-07-22 cs.LO
A Coalgebraic Model of Quantum Bisimulation
本文提出基于效应代数和分级单子的余代数模型，以定义量子并发系统的行为等价性，并推荐核互模拟以刻画对所有输入态概率行为一致的量子系统。
2025-09-25 cs.ET cs.LO
Relational Connectors and Heterogeneous Bisimulations
本文在泛代数框架下引入集合函子间的关系连接子，建立不同类型系统间的异构互模拟理论，并证明Hennessy-Milner型定理，应用于带标签迁移系统、概率系统及输入/输出一致性等场景。
2025-02-06 cs.LO
Controller Synthesis for Safety and Reachability via Approximate Bisimulation
Laboratoire Jean Kuntzmann Universit\'e de Grenoble B.P. 53, 38041 Grenoble, France
本文利用近似双模拟抽象方法，针对安全性和可达性规范设计控制器，通过抽象控制器综合与具体化过程保证正确性，并给出与最优控制器的距离估计。
2011-06-16 cs.LO cs.SY eess.SY
Upper-Expectation Bisimilarity and Real-valued Modal Logics
概率非确定性转移系统的互模拟关系的几个概念已被认为是在文献中。我们认为一种新的基于测试的行为等价称为上期望双相似性，并开发其理论使用线性代数和功能分析的标准结果。我们表明，对于广泛的一类系统，我们的新概念与Segala的凸双相似性相吻合。我们开发的表达概率模态μ-演算和一种新的实值模态逻辑的逻辑刻画。我们证明了上期望双相似性是一个同余的过程代数指定的概率GSOS规则格式的广泛的家庭。
2013-10-02 cs.LO
Computing Distances between Probabilistic Automata
我们提出了概率自动机（PA）上的模拟和互模拟的宽松概念，允许一些误差epsilon。当λ为零时，我们恢复PA上的互模拟和模拟的通常概念。我们给出了这些概念的逻辑特征，通过选择适当的逻辑，它不同于基本的，L与否定和L没有否定，由模态算子。使用流网络，我们展示了如何计算PTIME中的关系。这允许定义PA的状态之间的有效可计算的非折扣距离。引入了对该距离的自然修改，以获得折扣距离，从而削弱了长期转换的影响。我们比较我们的概念的距离，以前定义的其他人，并说明我们的方法上的各种例子。我们还表明，我们的距离是不膨胀的过程代数算子。虽然没有否定的L是一个合适的逻辑，以确定性PA的双（双）模拟，它不是一般的PA;有趣的是，我们证明，它确实是一个较弱的概念，称为先验双（双）模拟，我们证明是NP-难以决定。
2011-07-06 cs.FL cs.LO
Weighted and Branching Bisimilarities from Generalized Open Maps
在双相似性的开放映射方法中，给定的基于状态的系统中的路径和它们的运行是一等公民，双相似性成为一个派生概念。虽然开放映射被成功地用于非确定性系统中的双相似性建模，但该方法无法描述定量系统等效性，如概率双相似性。在目前的工作中，我们看到，这确实是不可能的，因此，我们推广的概念，开放的地图，也适应加权和概率的双相似性。此外，扩展到这个新的框架中的强路径和路径互模拟的概念，我们表明，分支的双相似性可以捕获这个扩展的理论，它可以被看作是弱双相似性的历史保持限制。
2023-01-17 cs.LO
The Spectrum of Strong Behavioral Equivalences for Nondeterministic and Probabilistic Processes
我们提出了一个频谱的跟踪为基础的，测试和互模拟等价的不确定性和概率过程的活动都是可观察的。对于每一个研究中的等价物，我们研究了三种不同的方法，不同的事件的概率进行比较的方式时，通过确定性的选择解决三个变量的鉴别力。我们表明，第一种方法-比较两个决议相对于所有考虑的事件的概率分布-结果在频谱的片段兼容的频谱的行为等价物的完全概率过程。相比之下，第二种方法-它比较了一个决议的事件的概率与可能不同的决议相同的事件的概率-产生了另一个片段组成的粗糙的等价物，表现出几个类比与频谱的行为等价物完全不确定的过程。最后，第三种方法--它只比较来自不同分辨率的每个事件的极值概率--产生甚至更粗略的等价，然而，产生类似于来自第二种方法的层次。
2013-06-12 cs.LO
Relators and Notions of Simulation Revisited
该研究在通用共代数框架下探讨广义关系子及其诱导的（互）模拟概念，证明了三类函子对应的关系子性质与模拟封闭性的关联，并提出了标记迁移系统上的新型扭曲互模拟概念。
2025-05-21 cs.LO
Quantifying Masking Fault-Tolerance via Fair Stochastic Games
本文提出基于随机博弈的形式化概念，量化概率转移系统中的掩蔽容错，通过符号表示在多项式时间内求解，并利用函数方程计算几乎必然失败系统的容错水平。
2023-09-13 cs.FL cs.GT cs.LO
PASOCS: A Parallel Approximate Solver for Probabilistic Logic Programs under the Credal Semantics
Credal语义是答案集语义的概率扩展，可以应用于可能分层或不分层的程序。它分配给原子一组可接受的概率分布，其特征在于其下限和上限。在Credal语义中执行精确的概率推理在计算上是难以处理的。本文提出了第一个求解器，基于抽样，概率推理下的信用语义称为PASOCS（并行近似求解信用语义）。PASOCS为给定证据的查询执行精确和近似推理。近似解可以使用以下任何一种抽样方法生成：朴素抽样、Metropolis-Hastings和Gibbs Markov Chain Monte-Carlo。我们评估我们的系统的保真度和性能时，适用于分层和非分层的程序。我们进行了一个健全的检查，通过比较PASOCS分层程序，语义一致的可用系统，并表明我们的系统是有竞争力的非分层程序。
2021-05-23 cs.LO
Approximate Probabilistic Inference via Word-Level Counting
Rice University（莱斯大学）
基于散列的模型计数已经成为一种很有前途的方法，用于图模型的大规模概率推理。这些技术的一个关键组成部分是使用基于XOR的2-通用散列函数在布尔域上操作。然而，在概率推理中出现的许多计数问题是在有限离散域上自然编码的。基于位级（或布尔）哈希函数的技术需要将这些问题命题化，使得无法利用SMT（可满足性模理论）求解器所取得的显着进步，这些解决器可以直接在字（或位向量）上进行推理。在这项工作中，我们提出了第一个近似模型计数器，使用字级哈希函数，可以直接利用先进的SMT求解器的力量。对一套广泛的基准的实证评估表明了这种方法的前景。
2016-02-09 cs.AI cs.LO
Approximate Counting in SMT and Value Estimation for Probabilistic Programs
Max Planck Institute for Software Systems (MPI-SWS)（马克斯·普朗克软件系统研究所）
#SMT，或逻辑理论的模型计数，是一个众所周知的难题，它概括了诸如计算布尔公式的满意赋值的数量和计算多面体的体积等任务。在可满足性模理论（SMT）领域中，对来自若干应用领域（定量信息流、概率程序的静态分析）的模型计数求解器的需求日益增长。在本文中，我们展示了从#SMT到SMT的近似版本的减少。重点介绍了整数算术和线性实数算术的理论。我们提出了模型计数算法，提供近似解的近似误差的正式界限。它们在多项式时间内运行，并对SMT求解器进行多项式数量的查询以获得基础理论，从而“免费”利用现代SMT求解器内实现的复杂的几何学。我们已经实现了算法，并使用它们来解决一个模型的无循环概率程序的不确定性的值问题。
2015-10-29 cs.AI cs.LO
Probabilistic Couplings for Probabilistic Reasoning
本文从形式化验证的角度探讨了耦合证明问题。这些证明在概率论和理论计算机科学中长期使用，它们构造了两个概率过程的输出分布之间的耦合。耦合可以意味着比较两次概率计算的各种保证。我们首先证明了在程序逻辑pRHL描述耦合。我们正式建立各种概率特性，包括分布等价，收敛和随机支配的耦合。然后，我们给出了一个证明作为程序的解释：耦合证明编码的概率产品程序，其性质暗示的关系性质的原始程序。我们设计的逻辑xpRHL构建的产品，扩展模型转移耦合和路径耦合。然后，我们提出了一个近似版本的概率耦合和相应的证明技术-证明近似耦合-的启发逻辑apRHL，一个版本的pRHL建设近似提升。借鉴现有的隐私证明的想法，我们扩展apRHL与新的证明规则，以构建新的近似耦合。我们给出了一个近似的耦合证明的隐私稀疏向量机制，一个著名的算法，从隐私文献的隐私证明是出了名的微妙，并产生第一个正式证明的隐私稀疏向量在apRHL。最后，我们提出了几个更复杂的近似耦合的建设：一个原则，显示精度依赖的隐私，一个推广的高级组合定理，和一个最佳的近似耦合两个子集。我们还表明我们的近似耦合和其他现有的定义之间的等价性。这些成分支持Between Thumbnails机制的第一个正式的隐私证明。
2017-11-01 cs.DS cs.LO cs.PL
Approximate Relational Reasoning for Higher-Order Probabilistic Programs
本文提出高阶近似关系分离逻辑 Approxis，通过误差信用支持概率高阶有状态程序的近似与精确等价推理，并在 Coq/Iris 中机械化验证安全与采样示例。
2024-12-03 cs.LO cs.PL
Approximate Weighted First-Order Model Counting: Exploiting Fast Approximate Model Counters and Symmetry
KU Leuven（鲁汶大学）；Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）
我们研究了对称加权一阶模型计数任务，并提出了ApproxWFOMC，一种新的随时有效地限制加权一阶模型计数在存在一个未加权的一阶模型计数预言的方法。该算法适用于各种一阶概率表示的推理，如马尔可夫逻辑网络和概率逻辑程序。对于许多应用程序来说，至关重要的是，我们对输入句子的形式没有任何假设。相反，我们的算法利用固有的对称性的问题施加基数约束的一个句子的字面量的可能的真实接地的数量。实现一阶模型计数预言在实践中使用近似散列为基础的模型计数器ApproxMC 3，我们展示了我们的算法如何优于现有的近似和精确技术的推断一阶概率模型。我们还对生成的边界提供PAC保证。
2020-01-15 cs.AI cs.LO
A-NeSI: A Scalable Approximate Method for Probabilistic Neurosymbolic Inference
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文提出A-NeSI框架，用神经网络实现概率神经符号推理的多项式时间近似推理，在保证可解释性和逻辑约束满足的同时，首次端到端解决了三个指数组合扩展的神经符号任务且无性能损失。
2023-09-22 cs.AI cs.LG cs.LO
Probabilistic Approximate Logic and its Implementation in the Logical Imagination Engine
SRI International（SRI国际公司）；George Washington Univ.（乔治华盛顿大学）
尽管机器学习在各个领域的应用数量迅速增加，但仍然缺乏将领域知识纳入工程过程的原则性和系统性方法，并且难以验证的特设解决方案仍然是实践中的规范，这不仅在关键任务应用中越来越受到关注。在本文中，我们介绍概率近似逻辑（PALO）作为一种逻辑的基础上的概念，平均近似概率，以克服概念和计算上的困难，固有的严格概率逻辑。这个逻辑在几个方面都是近似的。逻辑独立性假设用于获得近似概率，但通过对许多公式实例进行平均，通常可以获得具有已知置信度的平均概率的有用估计。为了实现有效的计算推理，逻辑具有连续的语义，其仅反映经典逻辑的结构属性的子集，但是这种不精确性可以通过由经典推理或其他手段获得的更丰富的理论来部分补偿。计算推理是指模型的构建和逻辑属性的验证，基于随机梯度下降（SGD）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术，因此涉及另一个维度的近似。我们还介绍了逻辑想象引擎（LIME），这是一个基于TensorFlow的PALO原型实现。虽然不限于生物领域，我们说明了它的操作在一个相当可观的生物信息学机器学习应用与网络合成和分析在最近的DARPA项目。
2019-07-25 cs.AI cs.LG cs.LO
