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Enregistrement W4409364515 · doi:10.1609/aaai.v39i14.33648

An Alternative Theory of Stable Revision for Nondeterministic Approximation Fixpoint Theory and the Relationships

2025· article· en· W4409364515 sur OpenAlexafffund
Spencer Killen, Jia-Huai You, Jesse Heyninck

Notice bibliographique

RevueProceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésNondeterministic algorithmMathematicsFixed pointMathematical economicsComputer scienceDiscrete mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximation fixpoint theory (AFT) is a robust and popular mathematical framework that characterizes many nonmonotonic semantics, where the construction of stable fixpoints, called stable revision, play a central role. Nondeterministic AFT is a recent development that redefines AFT for a nondeterministic setting to capture disjunctive semantics. This theory departs from traditional AFT by introducing distinct definitions, thus raising the question of whether deterministic AFT can be adopted directly to define nondeterministic stable revision. This work proposes such an alternate theory and creates a new way to study disjunctive semantics in terms of normal (non-disjunctive) knowledge bases. To demonstrate the viability of our framework, we show how to capture stable and partial stable models for disjunctive logic programs. We then study the relationships between this alternative theory and the state-of-the-art nondeterministic AFT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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