Explainability of Probabilistic Bisimilarity Distances for Labelled Markov Chains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Probabilistic bisimilarity distances measure the similarity of behaviour of states of a labelled Markov chain. The smaller the distance between two states, the more alike they behave. Their distance is zero if and only if they are probabilistic bisimilar. Recently, algorithms have been developed that can compute probabilistic bisimilarity distances for labelled Markov chains with thousands of states within seconds. However, say we compute that the distance of two states is 0.125. How does one explain that 0.125 captures the similarity of their behaviour? In this paper, we address this question by returning to the definition of probabilistic bisimilarity distances proposed by Desharnais, Gupta, Jagadeesan, and Panangaden more than two decades ago. We use a slight variation of their logic to construct for each pair of states a sequence of formulas that explains the probabilistic bisimilarity distance of the states. Furthermore, we present an algorithm that computes those formulas and we show that each formula can be computed in polynomial time. We also prove that our logic is minimal. That is, if we leave out any operator from the logic, then the resulting logic no longer provides a logical characterization of the probabilistic bisimilarity distances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».