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。

Formal Verification of Neural-Symbolic Trajectory Learning via Tensor-Based Linear Temporal Logic on Finite Traces
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