Oct, 2023

对 Darwiche 和 Pearl 的迭代信念更新假设进行研究

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TL;DR通过基于信念状态的 KM 经典公设修改以及将经典迭代信念修订的若干公设移植到迭代信念更新中，本文提出了解决 Rodrigues 方法不满足迭代信念更新基本要求的方法，并根据偏序关系提供了每个提出的公设的确切语义特征。最后，本文分析了上述迭代公设与信念更新中的 KM 公设之间的兼容性。
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发现论文，激发创造
  • 迭代信念库修正：一种动态认知逻辑方法

    研究 AGM 信念修正，通过构造优先量图实现对 iterated 信念修正理论的很好的特征化，并提出在动态认识逻辑中的信念变化运算符的一种新的句法表示。

    Feb, 2019

  • 将 Harper 身份延伸至迭代信念更改

    本文将单步改变延申至迭代减少从而定义了收缩操作，通过一系列的运算子实现基于迭代修正的迭代缩小规则，并探讨收缩操作的可行性和约束。

    Apr, 2016

  • 迭代信念变化的计算方法

    本文介绍了关于信念动态演变的原则，重点探讨了迭代信念修订与计算之间的关系，并且证明了即使广泛接受的迭代修订原则如 Darwiche-Pearl 公理成立，迭代修订也是 Turing 完备的。

    Feb, 2022

  • 基于知识度量的信念变更

    本研究提出了一种基于知识度量和信息论的量化信念变化框架，其中引入了最小惊讶原则以减少变化信念所携带的信息量。研究主要贡献包括对知识度量的通用信息论方法，满足 AGM 公理的基于知识度量的信念变化运算符，以及将满足 AGM 公理的任何信念变化运算符编码为基于知识度量的信念变化运算符的表征。同时介绍了描述收缩的信息损失、扩展的信息增益和修订的信息变化的量化度量方法。此外，对于在该框架中应用修订操作序列的迭代修订问题进行了简要探讨，并通过严格撤回模型给出了一个基于知识度量的收缩运算符，该运算符不满足恢复公理。

    Mar, 2024

  • 关于迭代信念削弱逻辑的条件性视角

    本文从收缩原则出发，旨在找到符合条件信念的收缩特性。我们考虑四组不同的迭代原则来描述条件信念的动态变化，并提供了其语义特征定理和公式化表述，以约束信念与条件信念的变化。

    Feb, 2022

  • 基于 SE - 模型的语义规则更新的兴衰

    本文探讨了一种通过借鉴信仰更新领域的成果来解决更新 Logic 程序的问题的方法，证明了一种表示定理并定义了一种特定操作，从而更好地管理 Logic 程序的演变。

    Jun, 2013

  • 从概率论进行信念修正

    本文提出了一个概率的信念模型，并探讨了它对于信念动态的影响，比 AGM 理论约弱但比 Lockean 理论强，考虑一类特定模型并提出其自然的原则，最终相较于 Leitgeb 和 Lin 以及 Kelly 的竞争性概率信念模型而言本框架比较优越。

    Jul, 2023

  • 概率编程中的 Pearl 和 Jeffrey 更新作为学习模式

    更新概率分布的概念是统计学和机器学习的核心。本文通过描述二者的概率编程和采样语义的方式以及不同的似然度（针对 Pearl 和 Jeffrey）来阐明它们的关系。此外，还展示了 Jeffrey 的更新规则是通过变分推理得出的。在范畴概率论中，这相当于在分布单子范畴的 Kleisli 范畴中扩展的多集函子的行为分析。

    Sep, 2023

  • 合理和克制的修正

    本研究提出了一种称为可接受修订的算子，构成了一种更小的算子组，它包括了 Darwiche-Pearl 算子、Nayaks 的词典排序修订算子、以及一种新的被称为 restrained revision 的算子，并演示 restrained revision 是最保守的算子之一。同时，本研究提出了建立一种合理的方法，以选择不同情境下的适当修订算子，并讨论了未来的工作。

    Sep, 2011

  • 基于高阶信念变化的通用多智能体认知规划器

    提出了一种多代理认知规划的表示语言，解决了现有编译成经典计划所面临的各种限制，包括只能生成线性计划、限制公共行动和无法处理分离信念等问题。

    Jun, 2018