A rep-tile is a polygon that can be dissected into smaller copies (of the same size) of the original polygon. A polyomino is a polygon that is formed by joining one or more unit squares edge to edge. These two notions were first introduced and investigated by Solomon W. Golomb in the 1950s and popularized by Martin Gardner in the 1960s. Since then, dozens of studies have been made in communities of recreational mathematics and puzzles. In this study, we first focus on the specific rep-tiles that have been investigated in these communities. Since the notion of rep-tiles is so simple that can be formulated mathematically in a natural way, we can apply a representative puzzle solver, a MIP solver, and SAT-based solvers for solving the rep-tile problem in common. In comparing their performance, we can conclude that the puzzle solver is the weakest while the SAT-based solvers are the strongest in the context of simple puzzle solving. We then turn to analyses of the specific rep-tiles. Using some properties of the rep-tile patterns found by a solver, we can complete analyses of specific rep-tiles up to certain sizes. That is, up to certain sizes, we can determine the existence of solutions, clarify the number of the solutions, or we can enumerate all the solutions for each size. In the last case, we find new series of solutions for the rep-tiles which have never been found in the communities.


翻译:矩形是一个多边形, 可以拆解成原多边形的较小副本( 大小相同 ) 。 多明度是一个多边形, 将一个或一个以上单位的正方边缘连接到边缘。 这两个概念最初由所罗门·W. Golomb 于1950年代提出并调查, 由马丁·加德纳在1960年代广为人知。 从那以后, 在娱乐数学和谜题的社群中, 进行了数十项研究。 在这项研究中, 我们首先关注在这些社群中调查过的具体的正方块。 由于反极的概念非常简单, 可以自然地以数学方式形成, 我们可以应用一个有代表性的解谜解答器、 MIP 解答器和基于SAT 的解答器来解决共同的难题。 在比较它们的表现时, 我们可以得出结论, 解答器是最弱的, 而基于SAT 的解答器在简单解谜中是最强的。 然后我们从没有分析过具体的解答器。 使用一个解答器的解答器的解答器的一些属性, 大小, 我们可以确定每个解析的大小。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Optimal Policies Tend to Seek Power
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关资讯
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员