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veriT与Divvy:高效定理证明工具的探索

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发布时间: 2025-08-20 01:04:03 订阅数: 5
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自动演绎与人工智能进展:CADE-22会议精选

### veriT与Divvy:高效定理证明工具的探索 在自动化定理证明(ATP)领域,随着对大型理论证明需求的增长,开发高效且可靠的求解器变得至关重要。本文将介绍两款工具:veriT和Divvy,它们分别在满足性模理论(SMT)求解和公理选择方面有着独特的设计和优势。 #### veriT:开放、可信且高效的SMT求解器 veriT是一款由南锡大学、法国国家信息与自动化研究所(INRIA)和巴西北里奥格兰德联邦大学联合开发的SMT求解器。它为无量词公式逻辑、整数和实数上的差分逻辑及其组合提供了开放、可信且相当高效的决策过程,对应于SMT - LIB基准中的QF IDL、QF RDL、QF UF和QF UFIDL逻辑。 ##### 系统核心与特殊功能 - **推理核心**:veriT的推理核心使用SAT求解器生成输入公式布尔抽象的模型,然后将这些命题赋值交给理论推理器,该推理器是Nelson - Oppen风格的完全增量式决策过程组合,通过模型相等传播技术处理理论的非凸性,等式传播由同余闭包算法控制。 - **集成一阶证明器**:veriT继承了其前身haRVey的特点,集成了一阶逻辑(FOL)叠加证明器。该证明器在Nelson - Oppen组合中被视为一个“决策过程”,但由于运行成本高且非增量性,仅在最后才会调用。它从赋值中的量化子公式计算FOL理论,抽象基础子项以减少相关符号数量,并利用同余闭包信息抽象不包含相关符号的子项。如果证明器推断出给定公式集不可满足,会解析推导树以获取相关不可满足子集,构建冲突子句;若未证明不可满足,则将基础等式和推导的基础子句传播回veriT。目前使用E - prover作为一阶证明器,未来计划集成Spass。 - **宏定义**:veriT的输入格式是扩展了宏定义的SMT - LIB语言。宏定义对于编写包含简单集合构造的公式非常有用,经过β - 约简和谓词与函数等式重写后,得到的公式为一阶公式。如果不使用函数,它们属于Bernays - Schönfinkel - Ramsey片段,veriT可以使用嵌入式FOL证明器作为该片段的决策过程。此功能在一些工具(如CRefine)中用于生成基于集合的建模语言(如Circus)的验证条件。 - **证明生成**:证明生成有两个目标,一是增加对工具的信心,通过veriT内部的独立模块检查证明;二是让怀疑论的证明助手可以使用这些证明跟踪来重建veriT证明的公式。veriT已经可以为具有任意布尔结构和未解释函数的公式生成证明,并正在扩展到线性算术。 以下是一个简单的公式及其证明输出示例: ``` (benchmark example :logic QF_UF :extrafuns ((a U) (b U) (c U) (f U U)) :extrapreds ((p U)) :formula (and (= a c) (= b c) (or (not (= (f a) (f b))) (and (p a) (not (p b)))))) 1:(input ((and (= a c) (= b c) (or (not (= (f a) (f b))) (and (p a) (not (p b))))))) 2:(and ((= a c)) 1 0) 3:(and ((= b c)) 1 1) 4:(and ((or (not (= (f a) (f b))) (and (p a) (not (p b))))) 1 2) 5:(and_pos ((not (and (p a) (not (p b)))) (p a)) 0) 6:(and_pos ((not (and (p a) (not (p b)))) (not (p b))) 1) 7:(or ((not (= (f a) (f b))) (and (p a) (not (p b)))) 4) 8:(eq_congruent ((not (= b a)) (= (f a) (f b)))) 9:(eq_transitive ((not (= b c)) (not (= ```
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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