임계값 기반 행동 거리와 구별 공식의 효율적 계산

초록

본 논문은 임계값(ε) 기반 행동 거리의 일반적 코알제브라적 프레임워크를 제시하고, 두 종류의 모달 논리(ε‑허용 2값 논리와 정량적 모달 논리)에서 구별 공식을 다항 시간 안에 추출하는 알고리즘을 개발한다. 마코프 연쇄의 ε‑바이시멀레이션 거리, 메트릭 전이 시스템, 퍼지 전이 시스템 등 다양한 사례에 적용 가능함을 보이며, 특히 확률적 지식 표현에 쓰이는 ‘generally’ 모달리티와의 연결을 강조한다.

상세 분석

논문은 행동 거리라는 정량적 비교 도구를 코알제브라적 관점에서 통합적으로 다루며, 특히 “2‑to‑V” 형태의 프레디케이트 리프팅을 핵심 모듈로 채택한다. 이 리프팅은 2값(불리언) 술어를 입력받아 단위 구간