arXiv cs.AI· Denise M. Case·· 13 小时前AI 评分18
Referential Regimes：面向中立基质的基于变换的身份画像
Referential Regimes: Transformation-Based Identity Profiles for Neutral Substrates
AI 导读
论文在 Neutral Substrates 的条件中立性结果基础上，提出将候选身份基与记录变换族配对，并按保持、破坏、中立、不适用四类对每个变换族分类。作者用不变式定义的身份基和显式效应模型，在 Lean 4 中推导并验证了六个分类单元，覆盖范围分解、规则细化与分叉。
正文 · AI 翻译
摘要：在持续存在法律、制度与分析分歧的情况下运行的数据系统，需要在不预设解释一致的前提下共享参照。本文研究变换下的身份保持问题，基于 Neutral Substrates（arXiv:2601.14271）的条件中立性结果展开。
我们将候选身份基与记录变换族配对，并将每个变换族相对于某个基分类为保持、破坏、中立或不适用。利用由不变量定义的身份基和显式效应模型，我们在 Lean 4 中为作用域分解、规则细化和分叉推导并验证了六个分类单元。这些推导表明分类如何依赖于字段粒度、可容许的变换步骤以及显式的连续性保证。
我们还刻画了由不变量保持步骤生成的身份关系。两个基生成相等的关系，当且仅当它们在共享比较域中对每个可容许步骤的保持情况一致，而单个区分步骤即可见证差异。
该形式化使身份声明可审计，为变换记录的系统提供可检验的条件，并揭示每个分类背后的假设。结果以所声明的基、模型和保证为条件，这些要素对特定指称对象的充分性需要独立论证。
| 评论： | 60 页；修订稿，包含 Lean 4 验证的变换分类，以及刻画由不变量保持步骤生成的身份关系的相等与分离的形式化结果。配套 Lean 4 形式化可在 GitHub 获取 |
| 主题： | 计算机科学中的逻辑（cs.LO）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2601.16152 [cs.LO] |
| （或 arXiv:2601.16152v3 [cs.LO] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.16152 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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