অগভীর বনাম ডিপ এম্বেডিংস

Question

কক বা ইসাবেলের মতো প্রুফ সহকারীতে কোনও যুক্তি এনকোড করার সময়, অগভীর এবং গভীর এমবেডিংয়ের মধ্যে একটি পছন্দ করা প্রয়োজন । অগভীর এম্বেডিং লজিকাল সূত্রগুলি সরাসরি উপপাদ প্রবাদের যুক্তিতে লেখা হয়, যখন একটি গভীর এমবেডিংয়ে লজিকাল সূত্রগুলি ডেটাটাইপ হিসাবে উপস্থাপিত হয়।

• বিভিন্ন পদ্ধতির সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
• কোনটি ব্যবহার করবেন তা নির্ধারণের জন্য কি কোনও গাইডলাইন রয়েছে?
• কোনও পদ্ধতিগত ফ্যাশনে দুটি উপস্থাপনার মধ্যে পরিবর্তন করা সম্ভব?

অনুপ্রেরণা হিসাবে, আমি কুকের সাথে বিভিন্ন সুরক্ষা সম্পর্কিত লজিকগুলি এনকোড করতে চাই এবং ভাবছি যে বিভিন্ন পদ্ধতির উপকারিতা এবং বিপরীতগুলি কী।

Answer 1

বিভিন্ন পদ্ধতির সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?

• গভীর এম্বেডিংয়ের প্রসেস: আপনি সূত্রের কাঠামোর উপর অন্তর্ভুক্ত করে জিনিসগুলি প্রমাণ এবং সংজ্ঞা দিতে পারেন। আগ্রহের উদাহরণগুলি একটি সূত্রের আকার।

• গভীর এম্বেডিংয়ের বিষয়টি: আপনি ভেরিয়েবলের বাঁধাইয়ের সাথে স্পষ্টভাবে ডিল করেছেন। এটি সাধারণত খুব শ্রমসাধ্য হয়।

কোনটি ব্যবহার করবেন তা নির্ধারণের জন্য কি কোনও গাইডলাইন রয়েছে?

অগভীর এম্বেডিংগুলি অবজেক্ট লজিকে প্রমাণিত আমদানি করতে খুব দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কোনও ছোট যুক্তিতে কিছু প্রমাণ করে থাকেন (যেমন বিচ্ছেদ যুক্তি) অগভীর এম্বেডিংগুলি আপনার ফলাফলটি কক-তে আমদানি করার পছন্দসই একটি সরঞ্জাম হতে পারে।

অন্যদিকে, গভীরভাবে এম্বেডিং প্রায় বাধ্যতামূলক হয় যখন আপনি অবজেক্ট লজিক (যেমন উদাহরণস্বরূপ কাট-নির্মূলকরণ) সম্পর্কে মেটা-উপপাদ্য প্রমাণ করতে চান।

কোনও পদ্ধতিগত ফ্যাশনে দুটি উপস্থাপনার মধ্যে পরিবর্তন করা সম্ভব?

অগভীর এম্বেডিংয়ের পিছনে ধারণাটি হ'ল অবজেক্ট সূত্রের মডেলটিতে সরাসরি কাজ করা। সাধারণত লোকেরা কোনও বস্তুর ফর্মুলা পি সরাসরি ম্যাপ করবেন (স্বরলিপি ব্যবহার করে বা হাত দ্বারা অনুবাদ করে) প্রোপের কোনও বাসিন্দার কাছে।অবশ্যই, প্রপের বাসিন্দা রয়েছে যা বস্তুর যুক্তির সূত্র এম্বেড করে পাওয়া যায় না। অতএব আপনি একরকম সম্পূর্ণতা হারাবেন।

সুতরাং কোনও ব্যাখ্যা ফাংশনের মাধ্যমে গভীর এম্বেডিং সেটিং-এ প্রাপ্ত প্রতিটি ফলাফল পাঠানো সম্ভব।

এখানে একটি ছোট কোক উদাহরণ:

সূক্ষ্ম সূত্র: সেট: =
    ফল: সূত্র
  | Ffalse: সূত্র
  | অনুরাগ: সূত্র -> সূত্র -> সূত্র
  | সূত্র -> সূত্র -> সূত্র For

ফিক্সপয়েন্টের ব্যাখ্যা (এফ: সূত্র): প্রপ: = সাথে ফ মিলান 
    Ftrue => সত্য
  | Ffalse => মিথ্যা
  | Fand ab => (একটি ব্যাখ্যা) / \ (খ ব্যাখ্যা)
  | অ্যাব => (একটি ব্যাখ্যা) \ / (খ ব্যাখ্যা)
 শেষ.

সূচক -> প্রোপ: = able 
    ডিপ_অ্যাক্সিয়ম: ডেরেভেবল ফ্রুট
  | গভীর_আর: ফোরাল অ্যাব, ডেরাইভেবল এ -> ডেরাইভেবল বি -> ডেরাইভেবল (ফ্যান্ড অ্যাব)
  | ডিপ_অর 1: ফোরাল অ্যাব, ডেরাইভেবল এ -> ডেরিয়েবল (আব্বুর জন্য)
  | ডিপ_অর 2: ফোরাল আব, ডেরাইভেবল বি -> ডেরাইভেবল (অ্যাব জন্য)।

ইন্ডাকটিভ স্কেরিভেবল: প্রোপ -> প্রোপ: = 
    অগভীর_অক্সিয়ম: মূল্যবান সত্য 
  | অগভীর_আর: ফোরাল আব, সংযোজনযোগ্য a -> sderivable b -> sderivable (a / \ b)
  | shallow_or1: forall ab, sredivable a -> sderivable (a \ / b)
  | shallow_or2: forall ab, sderivable b -> sderivable (a \ / b)।

(* আপনি নিম্নলিখিত লেমা প্রমাণ করতে পারেন: *)
লেমা অগভীর_দীপ: 
   forall এফ, ডেরাইভেবল এফ -> sderivable (এফ ব্যাখ্যা করুন)।

(* আপনি নিম্নলিখিত লেমা প্রমাণ করতে পারবেন না: *)
লেমা টি: 
   forall P, sredivable P -> F উপস্থিত রয়েছে, F = P ব্যাখ্যা করুন।

Answer 2

মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, কোনও যুক্তির গভীর এমবেডিংয়ের মাধ্যমে আপনি (1) আপনার যুক্তির জন্য সিনট্যাক্সের প্রতিনিধিত্ব করে একটি ডেটাটাইপ সংজ্ঞায়িত করেন এবং (২) সিনট্যাক্সের একটি মডেল দেন এবং (3) প্রমাণ করুন যে আপনার বাক্য গঠনটি অক্ষরের সাথে শ্রদ্ধার সাথে দৃ are় হয়েছে মডেল। অগভীর এম্বেডিং সহ, আপনি পদক্ষেপগুলি এড়িয়ে যান (1) এবং (2), এবং কেবল একটি মডেল দিয়ে শুরু করুন, এবং সূত্রগুলির মধ্যে প্রবন্ধগুলি প্রমাণ করুন। এর অর্থ হ'ল অগভীর এম্বেডিংগুলি সাধারণত মাটি থেকে নামার জন্য কম কাজ হয়, যেহেতু তারা সাধারণত এমনভাবে কাজ করে যা আপনি গভীরভাবে এম্বেডিং সহ শেষ করতে চান represent

তবে, যদি আপনার গভীর এমবেডিং থাকে তবে সাধারণত প্রতিফলিত সিদ্ধান্ত পদ্ধতিগুলি লেখা সহজ হয়, যেহেতু আপনি এমন সূত্রগুলি নিয়ে কাজ করছেন যা প্রকৃতপক্ষে সিনট্যাক্স সহ আপনি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন। এছাড়াও, যদি আপনার মডেলটি অদ্ভুত বা জটিল হয়, তবে আপনি সাধারণত শব্দার্থবিজ্ঞানের সাথে সরাসরি কাজ করতে চান না। (উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি গ্রহণযোগ্যতা বন্ধের জন্য বাধ্যতামূলকভাবে বাইয়ার্থোগোনালিটি ব্যবহার করেন, বা পৃথকীকরণ লজিকস বা অনুরূপ গেমগুলিতে ফ্রেমের বৈশিষ্ট্যগুলিকে বাধ্য করার জন্য ক্রিপকে স্টাইলের মডেল ব্যবহার করেন)) তবে গভীর এমবেডিংগুলি আপনাকে অবশ্যই পরিবর্তনশীল বাঁধাই এবং বিকল্পগুলি সম্পর্কে অনেক চিন্তা করতে বাধ্য করবে , যা আপনার হৃদয়কে ক্রোধে ভরিয়ে দেবে, যেহেতু এটি (ক) তুচ্ছ এবং (খ) বিরক্তির স্থায়ী নয়।

আপনার যথাযথ ক্রমটি গ্রহণ করা উচিত: (1) অগভীর এম্বেডিং সহ চেষ্টা করার চেষ্টা করুন। (২) যখন এটি বাষ্পের বাইরে চলে যায়, আপনি যে সিদ্ধান্ত নিতে চান তা চালানোর জন্য কৌশল এবং উদ্ধৃতি ব্যবহার করে চেষ্টা করুন। (3) যদি এটিও বাষ্পের বাইরে চলে যায় তবে আপনার গভীর এমবেডিংয়ের জন্য নির্ভরশীল-টাইপযুক্ত সিনট্যাক্সটি ছেড়ে দিন এবং ব্যবহার করুন।

• যদি আপনার প্রথমবার বাইরে চলে যায় তবে (3) কয়েক মাস সময় নেওয়ার পরিকল্পনা করুন। আপনি হবে অভিনব সঙ্গে থাকতে বিবেকী আপনার প্রমাণ সহায়ক বৈশিষ্ট্য পরিচিত পেতে হবে। (তবে এটি এমন বিনিয়োগ যা সাধারণভাবে পরিশোধ করবে।)
• যদি আপনার প্রুফ সহকারীটির নির্ভরশীল প্রকার না থাকে তবে স্তর 2 এ থাকুন।
• যদি আপনার অবজেক্টের ভাষা নিজে নির্ভরশীলভাবে টাইপ করা থাকে তবে স্তর 2 এ থাকুন।

এছাড়াও, ধীরে ধীরে সিঁড়ি দিয়ে উপরে যাওয়ার চেষ্টা করবেন না। যখন আপনি জটিলতার সিঁড়ি দিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নেন, তখন একবারে পুরো পদক্ষেপ নিন। আপনি যদি কিছু-কিছু করে কিছু করেন, তবে আপনি প্রচুর উপপাদাগুলি পাবেন যা অদ্ভুত এবং অব্যবহারযোগ্য (যেমন, আপনি একাধিক অর্ধ-অ্যাসিডড সিনট্যাক্স এবং উপপাদ্যগুলি যা সিনট্যাক্স এবং শব্দার্থকে অদ্ভুত উপায়ে মিশ্রিত করবেন) পাবেন যা আপনি পাবেন শেষ পর্যন্ত ফেলে দিতে হবে।

সম্পাদনা: সিঁড়িটি ধীরে ধীরে উপরে উঠা কেন এত লোভনীয় এবং কেন এটি (সাধারণভাবে) ভোগান্তির দিকে পরিচালিত করে তা ব্যাখ্যা করার জন্য এখানে একটি মন্তব্য।

$A \star B$$I$$A \star B \iff B \star A$$(A \star B) \star C \iff A \star (B \star C)$$(I \star A) \star (B \star C)$$A \star (B \star (C \star I))$

$\star$

এটি সত্য, এবং কাজ করে! যাইহোক, নোট করুন যে সংমিশ্রণটি ACUI এবং তেমনি বিযুক্তি। সুতরাং আপনি একই প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন প্রমাণের সাথে বিভিন্ন তালিকার ডেটাটাইপগুলি নিয়ে যাবেন এবং তারপরে বিচ্ছেদ যুক্তির বিভিন্ন খণ্ডের জন্য আপনার কাছে তিনটি বাক্য গঠন থাকবে এবং এগুলির প্রতিটিটির জন্য আপনি মেটাথোরিয়াম পাবেন যা অবশ্যম্ভাবীভাবে আলাদা হবে, এবং আপনি নিজেকে আবিষ্কার করেছেন এমন একটি মেঠোথেরিয়াম যা আপনাকে বিভক্ত করার জন্য সংমিশ্রণকে পৃথক করার জন্য প্রমাণ করেছেন এবং তারপরে আপনি বাক্য গঠন মিশ্রিত করতে চাইবেন এবং তারপরে আপনি পাগল হয়ে যাবেন।

যুক্তিসঙ্গত পরিশ্রমের সাহায্যে আপনি যে বৃহত্তম খণ্ডটি পরিচালনা করতে পারেন তা লক্ষ্য করা আরও ভাল।

Comments

নীল এই দুর্দান্ত উত্তরের জন্য ধন্যবাদ। আমি আশা করি আমি দুটি উত্তর গ্রহণ করতে পারি (আমি অন্যের ভোটের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিয়েছি)।

— ডেভ ক্লার্ক

সমস্যা নেই. কেন আমি ক্রমবর্ধমানভাবে যাওয়া এত লোভনীয় সে সম্পর্কে এই উত্তরে আমার কিছু যুক্ত করার দরকার আছে just

— নীল কৃষ্ণস্বামী

ACUI বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে লেনদেন করা সর্বদা একটি উপদ্রব। কোক কেন মাউডের বই থেকে একটি পাতা বের করতে পারেন না?

— ডেভ ক্লার্ক

Answer 3

এটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে গভীর থেকে অগভীর পর্যন্ত একটি বর্ণালী রয়েছে। আপনি আপনার ভাষার অংশগুলি গভীরভাবে মডেল করেছেন যা কোনওরকমভাবে এটির নির্মাণ সম্পর্কে কিছু প্ররোচিত যুক্তিতে অংশ নেওয়া উচিত, বাকী অংশটি যুক্তির সাবস্ট্রেটের প্রত্যক্ষ শব্দার্থের অগভীর দৃশ্যে আরও ভালভাবে বামে থাকে।

উদাহরণস্বরূপ, আপনি হোয়েরে লজিক সম্পর্কে যুক্তি করতে চাইলে আপনি প্রকাশের ভাষাটি অগভীর উপায়ে মডেল করতে পারেন, তবে নির্ধারিত ভাষাটির রূপরেখাটি একটি কংক্রিট ডেটাটাইপ হওয়া উচিত। আপনাকে x + y বা a <b এর কাঠামো প্রবেশ করতে হবে না, তবে আপনাকে এগুলির সাথে কাজ করতে হবে whileetc.

অন্যান্য উত্তরে নির্ভরশীল প্রকারের জন্য ইঙ্গিত ছিল। এটি প্রাচীন সমস্যার কথা স্মরণ করিয়ে দেয় বাইন্ডারগুলির সাথে বুদ্ধিমান উপায়ে ভাষা উপস্থাপন করা , যেমন তারা যতটা সম্ভব অগভীর, তবে এখনও কিছু প্ররোচক যুক্তি স্বীকার করে। আমার ধারণাটি হ'ল জুরি এখনও সেই বিষয়ে 10-10 বছরে যে সমস্ত ভিন্ন পদ্ধতির এবং কাগজপত্রগুলি প্রকাশ পেয়েছিল সে সম্পর্কে বিচার করতে পারে না। বিভিন্ন প্রুফ সহকারী সম্প্রদায়গুলির জন্য "পপলমার্ক চ্যালেঞ্জ" কিছুটা হলেও তা ছিল।

অদ্ভুতভাবে, নির্ভরশীল প্রকার ব্যতীত ক্লাসিক এইচএল -তে, সি আরবান দ্বারা এইচএল-নামমাত্র পদ্ধতির অগভীর বাঁধাইয়ের পক্ষে যথেষ্ট কাজ করেছিল, যদিও প্রোগ্রামিং-ভাষার আনুষ্ঠানিককরণের এই সম্প্রদায়গুলিতে এটি সাংস্কৃতিক পরিবর্তনের সাথে জড়িত ছিল না।