ALChour \“Ardenfors的AGM发布，Makinson继续代表与信仰变革有关的研究中的基石。Katsuno和Mendelzon（K＆M）通过了AGM假设改变信仰基地，并在命题中的特征agm信仰基地修订有限签名的逻辑。我们概括了K＆M在任意Tarskian逻辑中设置的（多个）基本修订版的方法，涵盖了具有经典模型 - 理论语义的所有逻辑，从而涵盖了知识表示和超越的各种逻辑。我们的通用配方适用于“基础”的各种概念（例如信仰集，任意或有限的句子或单句话）。核心结果是表示AGM基本修订运算符和某些“分配”之间双向对应的表示定理：函数映射信仰基础到总数 - 尚未传递 - “偏好”解释之间的关系。与此同时，我们为CAS提供了一个伴侣E当agm andodatience的AGM假设被遗弃时。我们还提供了所有逻辑的表征，我们的结果可以加强生产传递偏好关系的分配（如K＆M的原始工作），根据语法依赖与独立性，引起了这种逻辑的两个表示定理。
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AGM由Alchour \'{o} N，G \“{A} Rdenfors，并且Makinson继续代表与信仰变革相关的研究中的基石。我们概括了Katsuno和Mendelzon（KM）的方法来表征AGM基础修订从命题逻辑到任意单调逻辑中的（多个）基本修订。我们的核心结果是使用总共 - 尚未传递的分配的代表性定理 - “偏好”关系与信仰基础。我们还提供了所有逻辑的表征我们的结果可以加强预订分配（以KM原始工作）。
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形状约束语言（SHACL）是通过验证图表上的某些形状来验证RDF数据的最新W3C推荐语言。先前的工作主要集中在验证问题上，并且仅针对SHACL的简化版本研究了对设计和优化目的至关重要的可满足性和遏制的标准决策问题。此外，SHACL规范不能定义递归定义的约束的语义，这导致文献中提出了几种替代性递归语义。尚未研究这些不同语义与重要决策问题之间的相互作用。在本文中，我们通过向新的一阶语言（称为SCL）的翻译提供了对SHACL的不同特征的全面研究，该语言精确地捕获了SHACL的语义。我们还提出了MSCL，这是SCL的二阶扩展，它使我们能够在单个形式的逻辑框架中定义SHACL的主要递归语义。在这种语言中，我们还提供了对过滤器约束的有效处理，这些滤镜经常在相关文献中被忽略。使用此逻辑，我们为不同的SHACL片段的可满足性和遏制决策问题提供了（联合）可决定性和复杂性结果的详细图。值得注意的是，我们证明这两个问题对于完整的语言都是不可避免的，但是即使面对递归，我们也提供了有趣的功能的可决定性组合。
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知识可定义是合理的真实信念（“JTB”）？我们认为，人们可以积极地或负面地回答，具体取决于一个人的真实信仰是否合理，我们称之为足够的原因。为了促进我们的论点，我们介绍了一个简单的基于理性的信念的命题逻辑，并提出了充分性的概念的公理表征。我们表明，此逻辑足以灵活，以适应各种有用的功能，包括由于原因的量化。我们使用我们的框架对比JTB的两位概念进行对比：一个内部家，另一家族。我们认为Gettier案例基本上挑战了内部概念，但不是外科医生。我们的方法致力于一系列关于知识的非押金主义，但它也让我们陷入困境，即知识是否涉及只有足够的原因，或者留下房间的原因不足。我们赞成后者的立场，这反映了一个更温和和更现实的无押金主义。
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在过去几年的几十年中，致力于更新稳定模型语义（AKA答案设置程序）下更新逻辑计划的问题，或者换句话说，表现出培养结果的问题 - 当它描述更改时，遵守逻辑程序。而最先进的方法是在古典逻辑背景下的相同基本的直觉和愿望被指导，他们基于根本不同的原则和方法，这阻止了可以拥抱两个信念的统一框架规则更新。在本文中，我们将概述与答案设置的编程更新相关的一些主要方法和结果，同时指出本主题研究的一些主要挑战。
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In this paper, we provide a theoretical framework to analyze an agent who misinterprets or misperceives the true decision problem she faces. Within this framework, we show that a wide range of behavior observed in experimental settings manifest as failures to perceive implications, in other words, to properly account for the logical relationships between various payoff relevant contingencies. We present behavioral characterizations corresponding to several benchmarks of logical sophistication and show how it is possible to identify which implications the agent fails to perceive. Thus, our framework delivers both a methodology for assessing an agent's level of contingent thinking and a strategy for identifying her beliefs in the absence full rationality.
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我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。
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忘记 - 或可变消除 - 是一种允许从知识库中删除中间变量的操作，不再被视为相关。近年来，已经提出了许多忘记答案编程的不同方法，以特定运营商或这些运营商的类别，通常遵循不同的原则并遵守不同的性质。开发了每个这样的方法，以解决忘记某些特定的观点，旨在遵守在这种观点中认为所希望的特定属性，但缺少所有现有运营商和属性的全面和统一概述。在本文中，我们彻底检查了现有的属性和（类别的）运营商忘记了答案集编程，绘制了这些遗忘运营商的景观的完整图片，其中包括许多新颖的属性和运营商之间关系的结果，包括考虑因素在混凝土运营商上，计算遗忘和计算复杂性的结果。我们的目标是提供指导，帮助用户选择运营商最适合其应用要求。
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在概念学习，数据库查询的反向工程，生成参考表达式以及知识图中的实体比较之类的应用中，找到以标记数据项形式分开的逻辑公式，该公式分开以标记数据项形式给出的正面和负面示例。在本文中，我们研究了存在本体论的数据的分离公式的存在。对于本体语言和分离语言，我们都专注于一阶逻辑及其以下重要片段：描述逻辑$ \ Mathcal {alci} $，受保护的片段，两变量的片段和受保护的否定片段。为了分离，我们还考虑（工会）连接性查询。我们考虑了几种可分离性，这些可分离性在负面示例的治疗中有所不同，以及他们是否承认使用其他辅助符号来实现分离。我们的主要结果是（所有变体）可分离性，不同语言的分离能力的比较以及确定可分离性的计算复杂性的研究。
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本文迈出了从实验中学习的逻辑的第一步。为此，我们调查了建模因果和（定性）认知推理的相互作用的正式框架。对于我们的方法至关重要是一种干预概念的想法，可以用作（真实或假设的）实验的正式表达。在第一步中，我们将众所周知的因果模型与代理人的认知状态的简单HITIKKA样式表示。在生成的设置中，不仅可以对关于变量值的知识以及干预措施如何影响它们，而且可以对其进行交谈，而且还可以谈论知识更新。由此产生的逻辑可以模拟关于思想实验的推理。但是，它无法解释从实验中学习，这显然是由它验证干预措施没有学习原则的事实。因此，在第二步中，我们实现更复杂的知识概念，该知识概念允许代理在进行实验时观察（测量）某些变量。该扩展系统确实允许从实验中学习。对于所有提出的逻辑系统，我们提供了一种声音和完整的公理化。
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Approximation fixpoint theory (AFT) is an abstract and general algebraic framework for studying the semantics of nonmonotonic logics. It provides a unifying study of the semantics of different formalisms for nonmonotonic reasoning, such as logic programming, default logic and autoepistemic logic. In this paper, we extend AFT to dealing with non-deterministic constructs that allow to handle indefinite information, represented e.g. by disjunctive formulas. This is done by generalizing the main constructions and corresponding results of AFT to non-deterministic operators, whose ranges are sets of elements rather than single elements. The applicability and usefulness of this generalization is illustrated in the context of disjunctive logic programming.
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对表示形式的研究对于任何形式的交流都是至关重要的，我们有效利用它们的能力至关重要。本文介绍了一种新颖的理论 - 代表性系统理论 - 旨在从三个核心角度从三个核心角度进行抽象地编码各种表示：语法，综合及其属性。通过介绍建筑空间的概念，我们能够在一个统一的范式下编码这些核心组件中的每个核心组件。使用我们的代表性系统理论，有可能在结构上将一个系统中的表示形式转换为另一个系统的表示形式。我们结构转化技术的固有方面是根据表示的属性（例如它们的相对认知有效性或结构复杂性）的代表选择。提供一般结构转化技术的主要理论障碍是缺乏终止算法。代表系统理论允许在没有终止算法的情况下衍生部分变换。由于代表性系统理论提供了一种通用编码代表系统的通用方法，因此消除了进一步的关键障碍：需要设计特定于系统的结构转换算法，这是当不同系统采用不同的形式化方法时所必需的。因此，代表性系统理论是第一个提供统一方法来编码表示形式，通过结构转换支持表示形式的第一个通用框架，并具有广泛的实用应用。
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我们在依赖型理论的建设性设定中研究有限一级可靠性（FSAT）。采用统计性和可解锁性的合成账户，我们根据非逻辑符号的一阶签名提供FSAT的全部分类。一方面，我们的发展侧重于Trakhtenbrot的定理，一旦签名包含至少二进制关系符号，就陈述FSAT是不可行的。我们的证据通过从后对应问题开始的许多减少链进行。另一方面，我们为Monadic一阶逻辑建立了FSAT的可解锁性，即签名仅包含大多数Unary函数和关系符号，以及FSAT对于任意令人令人令人享有的签名的统计性。为了展示Trakthenbrot的定理，我们继续减少链条，从FSAT减少到分离逻辑。我们所有的结果都是在越来越多的综合性不可剥离性证据的框架内机械化。
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在逻辑中使用元规则，即其内容包含其他规则的规则，最近在非单调推理的情况下引起了人们的关注：第一个逻辑形式化和有效算法来计算此类理论的（元）扩展在Olivieri等人（2021年）中提出的这项工作通过考虑悬浮方面扩展了这种逻辑框架。由此产生的逻辑不仅能够建模政策，还可以解决许多法律系统中发生的知名方面。已经研究了我们刚才提到的应用区域中使用不良逻辑（DL）对元符号建模的使用。在这一研究中，上述研究并不关注元符号的一般计算特性。这项研究以两个主要贡献填补了这一空白。首先，我们介绍并形式化了两种具有元符号的可性义能逻辑的变体，以代表（1）具有能态模态的可d不平式元理论，（2）规则之间的两种不同类型的冲突：简单的冲突可不诚实的无义冲突和谨慎的冲突，谨慎的冲突和谨慎的冲突可义的义逻辑。其次，我们推进有效算法以计算两个变体的扩展。
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为了追求基于本体本体的查询的通用标准，我们介绍了存在规则的“有限 - 局限性集合”（FCS），这是一种模型定义的规则集类别，灵感来自图形理论的cliquewidth措施。通过一个通用参数，我们表明FCS确保对相当一类的查询类（称为“ Damsoqs”）的必要性进行可决定性，这些查询均包含结合性查询（CQS）。 FCS类适当地概括了有限扩展集（FES）的类别，并且最多可以介绍2个Arity的签名，即有界树的类别（BTS）。对于较高的ARIT，BTS仅由FC通过重新化而间接汇总。尽管FCS的普遍性，但我们提供了一个规则集，该规则集具有可决定的CQ符号（由于一阶 - 剥离性），因此落在FC之外，从而证明了FCS的无与伦比和有限合并集（FUS）的无效性。尽管如此，我们还是表明，如果我们将自己限制在最多2的单头规则设置上，那么FCS属于FUS。
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我们回答以下问题，哪些结合性查询以多种方式上的许多正和负面示例以及如何有效地构建此类示例的特征。结果，我们为一类连接的查询获得了一种新的有效的精确学习算法。我们的贡献的核心是两种新的多项式时间算法，用于在有限结构的同态晶格中构建前沿。我们还讨论了模式映射和描述逻辑概念的独特特征性和可学习性的影响。
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我们看看两个元素之间的互动所产生的偏好变化：第一个是编码预先存在的态度的初始偏好。第二个元素是来自权威源的新偏好信息信令输入，其可能与初始偏好发生冲突。目的是调整初始偏好并符合新的偏好，而无需放弃比必要的更多信息。我们使用众所周知的AGM方法的形式相信变化的正式机械来模拟这一过程。我们提出了一系列基本合理性假设，并派生了论文的主要结果：一组表示定理，表明根据这些假设的偏好变更可以作为选择函数，以初始偏好顺序的比较指导的选择功能。我们通过展示令我们提出的拟议假设的运营商结束。因此，我们的方法允许我们在较大的信仰变化运营商中偏好修订。
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类比制作是人工智能和人工智能的核心，并在这种多样化任务中的应用程序的创造力作为致辞推理，学习，语言习得和故事讲述。本文从第一个原则介绍了一个摘要的类比比例的摘要代数框架，其形式的“$ a $的数量为$ b $ conal通用代数的常规设定中的$ c $ d $ d。这使我们能够以统一的方式比较可能跨越不同域的数学对象，这对于AI系统至关重要。事实证明，我们对类比比例的概念具有吸引力的数学属性。当我们从第一个原则构建我们的模型，只使用普通代数的基本概念，并且我们的模型问题是在文献中预先推出的类似商品比例的一些基本属性，以说服我们模型的合理性的读者，我们表明它可以自然嵌入通过模型 - 理论类型分为一阶逻辑，并从该角度证明类似的比例与结构保留映射兼容。这为其适用性提供了概念证据。在更广泛的意义上，本文是朝着模拟推理和学习系统理论的第一步，其潜在应用于基本的AI问题，如致料语言推理和计算学习和创造力。
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我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。
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相信修正的突出方法规定了采用尽可能接近的新信念，即使在标准情况下，即使在标准情况下，也可以被描述为试图最大限度地减少惊喜。在这里，我们通过提出惊喜的衡量标准来扩展现有模型，称为相对令人惊讶的是，不仅仅是以前的信念来计算出惊喜，而且使用来自熟悉距离的措施来计算新信息的更广泛的上下文真实值分配之间的概念。我们表征了令人惊讶的最小化修订操作者，如此定义使用一组直观的合理性在AGM模具中定义，沿着从文献中的其他现有修订运算符获取表示结果，例如Dalal运算符和最近引入的基于距离的MIN-最大操作员。
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