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Enregistrement W4414829247 · doi:10.4230/lipics.csl.2026.25

Constructing Witnesses for Lower Bounds on Behavioural Distances

2025· article· en· W4414829247 sur OpenAlexfundno aff
Ruben Turkenburg, Harsh Beohar, Franck van Breugel, Clemens Kupke, Jurriaan Rot

Notice bibliographique

RevueLeibniz-Zentrum für Informatik (Schloss Dagstuhl) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdversarial Robustness in Machine Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekLeverhulme Trust
Mots-clésSoundnessMathematical proofBounding overwatchCompleteness (order theory)Probabilistic logicEquivalence (formal languages)ConstructiveContext (archaeology)Modal logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioural distances provide a robust alternative to notions of equivalence such as bisimilarity in the context of probabilistic transition systems. They can be defined as least fixed points, whose universal property allows us to exhibit upper bounds on the distance between states, showing them to be at most some distance apart. In this paper, we instead consider the problem of bounding distances from below, showing states to be at least some distance apart. Contrary to upper bounds, it is possible to reason about lower bounds inductively. We exploit this by giving an inductive derivation system for lower bounds on an existing definition of behavioural distance for labelled Markov chains. This is inspired by recent work on apartness as an inductive counterpart to bisimilarity. Proofs in our system will be shown to closely match the behavioural distance by soundness and (approximate) completeness results. We further provide a constructive correspondence between our derivation system and formulas in a modal logic with quantitative semantics. This logic was used in recent work of Rady and van Breugel to construct evidence for lower bounds on behavioural distances. Our constructions provide smaller witnessing formulas in many examples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission1
Résumé présentoui

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