将Harper恒等式推广至迭代信念变化
人工智能
2016-04-20 v1
摘要
迭代信念变化领域主要关注修正，而AGM信念变化理论的另一个主要算子即收缩，受到的关注相对较少。在本文中，我们将Harper恒等式从单步变化推广，以根据迭代修正来定义迭代收缩。具体而言，正如Harper恒等式提供了一种根据(i)初始信念集和(ii)通过非A进行修正得到的信念集来定义收缩A所得信念集的配方，我们研究根据(iii)初始可信度排序和(iv)通过非A进行修正所得的可信度排序来定义收缩A所得世界上的可信度排序的方法。在指出最直接此类推广会导致许可排序空间的平凡化之后，我们提供了一族用于组合可信度排序以避免该结果的算子。这些算子在所关注领域中由一对直观上引人信服的性质刻画，这些性质使得能够从迭代修正的公设推导出若干迭代收缩公设。最后我们观察到，该族中一个显著的成员允许推导某些知名迭代修正算子的收缩对应物，以及定义新的迭代收缩算子。
引用
@article{arxiv.1604.05419,
title = {Extending the Harper Identity to Iterated Belief Change},
author = {Jake Chandler and Richard Booth},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05419},
year = {2016}
}
备注
Extended version of a paper accepted to IJCAI16. 23 pages