We present a new method, the Subdivision Construction, for proving the finite model property (the fmp) for broad classes of modal logics and modal rule systems. The construction builds on the framework of stable canonical rules, and produces a finite modal algebra (finite modal space) that will be a finite countermodel of such rules, yielding the fmp. We apply the Subdivision Construction for proving the fmp for logics and rule systems axiomatized by stable canonical formulas and rules of finite modal algebras of finite height. We also observe that these logics and rule systems are union-splittings in corresponding lattices. As a consequence, we identify a class of union-splittings in $\mathsf{NExt}(\mathsf{K4})$ with the degree of Kripke incompleteness 1.


翻译:我们提出了一种新方法——细分构造,用于证明广泛类别的模态逻辑及模态规则系统具有有限模型性质。该构造基于稳定典范规则的框架,通过构建有限模态代数(有限模态空间)来生成此类规则的有限反模型,从而得到有限模型性质。我们应用细分构造证明了由有限高度有限模态代数的稳定典范公式与规则公理化的逻辑及规则系统具有有限模型性质。同时,我们观察到这些逻辑与规则系统在对应格中表现为并分裂。由此,我们在$\mathsf{NExt}(\mathsf{K4})$中识别出一类具有克里普不完全性度为1的并分裂。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2024】几何轨迹扩散模型
专知会员服务
24+阅读 · 2024年10月20日
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
国家自然科学基金
0+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
VIP会员
相关VIP内容
【NeurIPS2024】几何轨迹扩散模型
专知会员服务
24+阅读 · 2024年10月20日
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
相关资讯
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员