加权CFG约束

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摘要翻译：
引入加权CFG约束，提出了一种在$O(N^3G)$时间内实现域一致性的传播算法。我们证明了该算法可以在不妨碍传播的情况下分解成一组本原算术约束。
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英文标题：
《The Weighted CFG Constraint》
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作者：
George Katsirelos and Nina Narodytska and Toby Walsh
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最新提交年份：
2009
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
  We introduce the weighted CFG constraint and propose a propagation algorithm that enforces domain consistency in $O(n^3|G|)$ time. We show that this algorithm can be decomposed into a set of primitive arithmetic constraints without hindering propagation.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0909.4456

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关键词：Presentation Intelligence Propagation Computation uncertainty 传播 加权 propagation 算术 提出