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Formal Verification of Neural-Symbolic Trajectory Learning via Tensor-Based Linear Temporal Logic on Finite Traces
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的张量语义形式化方法，旨在解决不安全编程语言中的逻辑约束风险。通过在Isabelle/HOL中进行正确性证明，结合可微损失函数，提高了约束训练的效率与安全性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的张量语义形式化方法。
- 该方法旨在解决不安全编程语言中的逻辑约束风险问题。
- 通过在Isabelle/HOL中进行正确性证明，提高了约束训练的效率与安全性。
- 定义和验证可微的损失函数，整合神经符号学习过程。
- 为约束训练提供了一个严格的框架。
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