Thirty years ago, I introduced a non-commutative variant of classical linear logic, called "pomset logic", issued from a particular categorical interpretation of linear logic known as coherence spaces. In addition to the usual commutative multiplicative connectives of linear logic, pomset logic includes a non-commutative connective, "$\triangleleft$" called "before", associative and self-dual: $(A\triangleleft B)^\perp=A^\perp \triangleleft B^\perp$. The conclusion of a pomset logic proof is a Partially Ordered MultiSET of formulas. Pomset logic enjoys a proof net calculus with cut-elimination, denotational semantics, and faithfully embeds sequent calculus. The study of pomset logic has reopened with recent results on handsome proof nets, on its sequent calculus, or on its following calculi like deep inference by Guglielmi and Strassburger. Therefore, it is high time we published a thorough presentation of pomset logic, including published and unpublished material, old and new results. Pomset logic (1993) is a non-commutative variant of linear logic (1987) as for Lambek calculus (1958!) and it can also be used as a grammatical formalism. Those two calculi are quite different, but we hope that the algebraic presentation we give here, with formulas as algebraic terms and with a semantic notion of proof (net) correctness, better matches Lambek's view of what a logic should be.


翻译:30年前,我引入了一个非正统的经典线性逻辑变体,称为“pomset 逻辑 ”, 由对所谓一致性空间的线性逻辑的绝对解释而发布。除了通常的线性逻辑的折叠式多复制性连接外, pomset逻辑还包括一个非混合的连接, “$\trianglefleft$ ”, “freed”, “friend B” 和“selperp” = A ⁇ perp\ trangleflet B ⁇ perp$。 包式逻辑证明的结论是一个部分有序的公式多SET。 Pomset逻辑享有一个带有切除性、分解性等线性逻辑的验证网性线性线性计算, 并忠实地嵌入序列性计算。 包罗的逻辑性逻辑研究已经重新审视了“ ” ( $( A\ tranglefleftleftlefle), 或“ Strasburger ” 。 因此, 我们出版的“ralal laudal latial ” oral oral oralal 和“balliversal ” latical latical ) 解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性解释性(19级的逻辑性逻辑, ), ),, 和“balticalticalbaltialtial-calbalticaltical-caltical),, ladalbalbalbalbalbalbalbalbalbalbalbal ladalbalbalbalbal labalbal labal labal ladal labal,, ladalbalbalbalbalbal labal labal labal labal labal labal labal labal labalbal labal labalbalbalbalbal labalbal, labal

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月27日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员