근거가 충분한 의미론

논리 프로그래밍에서, 근거가 충분한 의미론은 우리가 논리 규칙 집합에서 결론을 내릴 수 있는 방법에 대한 하나의 정의다.논리 프로그래밍에서, 우리는 컴퓨터에게 일련의 사실들과 이러한 사실들이 어떻게 연관되어 있는지에 대한 일련의 "추론 규칙"을 준다.우리가 컴퓨터가 이 규칙들을 적용하기를 원하는 몇 가지 다른 방법들이 있다; 근거가 충분한 의미론들은 이런 방법들 중 하나이다.null

역사

근거가 충분한 의미론은 1991년 논문에서 반 겔더(Van Gelder 등)에 의해 정의되었다.^[1]null

다른 모델과의 관계

근거가 충분한 의미론은 안정적인 모델 의미론의 3가지 가치 버전으로 볼 수 있다.^[2]명제만을 참 또는 거짓으로 할당하는 대신 무지를 나타내는 가치도 허용한다.null

예를 들어, 만약 우리가 그것을 안다면.

Specimen A is a moth if specimen A does not fly during daylight.

그러나 우리는 표본 A가 낮에 날아다닐지 안 날지 알 수 없다. 이 충분한 의미론자들은 ``식 A는 나방"이라는 명제를 진실도 거짓도 아닌 가치 하단에 배정할 것이다.null

적용들

근거가 충분한 의미론도 잡음이 많은 자료 등 모순된 자료나 서로 다른 의견을 제시할 수 있는 전문가들로부터 획득한 자료들이 존재하는 데서 안전한 추론을 하는 방법이다.많은 두 가지 가치의 의미론들은 단순히 그러한 문제 상태를 실행 가능한 것으로 여기지 않을 것이다.그러나 근거가 충분한 의미론들은 모순의 존재를 우회하고, 어떤 결과가 알려지지 않은 채로 남아 있을지라도 가능한 한 많은 두 가지 가치 있는 사실들을 도출하기 위해 진행하는 내장된 메커니즘을 가지고 있다.null

복잡성 및 알고리즘

일반적으로 WF-Semantics를 계산하기 위해 가장 빠르게 알려진 알고리즘은 2차 복잡성이다.^{[citation needed]}null

참조