Combinatorial games are widely used in finite model theory, constraint satisfaction, modal logic and concurrency theory to characterize logical equivalences between structures. In particular, Ehrenfeucht-Fraisse games, pebble games, and bisimulation games play a central role. We show how each of these types of games can be described in terms of an indexed family of comonads on the category of relational structures and homomorphisms. The index $k$ is a resource parameter which bounds the degree of access to the underlying structure. The coKleisli categories for these comonads can be used to give syntax-free characterizations of a wide range of important logical equivalences. Moreover, the coalgebras for these indexed comonads can be used to characterize key combinatorial parameters: tree-depth for the Ehrenfeucht-Fraisse comonad, tree-width for the pebbling comonad, and synchronization-tree depth for the modal unfolding comonad. These results pave the way for systematic connections between two major branches of the field of logic in computer science which hitherto have been almost disjoint: categorical semantics, and finite and algorithmic model theory.


翻译:组合游戏被广泛用于限定模型理论、 约束性满意度、 模式逻辑 和 货币理论, 以描述结构之间的逻辑等同性。 特别是, Ehrenfeucht- Fraisse 游戏、 泡泡游戏、 和刺激游戏, 扮演着中心角色 。 我们展示了这些类型的游戏如何用一个在关系结构和同质体类别上的共鸣索引式组合来描述。 指数$k$是一个资源参数, 它限制进入基本结构的程度 。 这些comonads 的 coKleisli 类别可以用来给一系列重要的逻辑等同性提供无加税特性。 此外, 这些被索引化的comonads 的煤热布拉可以用来描述关键的组合参数: Ehrenfecht- Fraisse comonad 、 pool- comonad 的树边框, 以及 modalmodal comonad 的同步性树木深度 。 这些结果为两个主要模型领域之间的系统性联系铺平了道路, 以及计算机逻辑学的精确性逻辑学系。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
104+阅读 · 2020年10月5日
专知会员服务
70+阅读 · 2020年9月20日
【图神经网络(GNN)结构化数据分析】
专知会员服务
114+阅读 · 2020年3月22日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
专知会员服务
198+阅读 · 2019年8月30日
图神经网络(GNN)结构化数据分析
专知
5+阅读 · 2020年3月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月3日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
104+阅读 · 2020年10月5日
专知会员服务
70+阅读 · 2020年9月20日
【图神经网络(GNN)结构化数据分析】
专知会员服务
114+阅读 · 2020年3月22日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
专知会员服务
198+阅读 · 2019年8月30日
相关资讯
图神经网络(GNN)结构化数据分析
专知
5+阅读 · 2020年3月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员