AI要約 本論文は、代数的不変量を活用してLLMにアブダクション・演繹・帰納の構造化推論を行わせる手法を提案する。仮説生成を不変量探索に帰着させ、演繹的検証と帰納的一般化を組み合わせることで、推論の一貫性と検証可能性を高めることを目指す。

EN This paper proposes a structured abductive-deductive-inductive reasoning framework for LLMs based on algebraic invariants, casting hypothesis generation as invariant discovery combined with deductive verification and inductive generalization to improve reasoning consistency and verifiability.