Several effective preprocessing techniques for Boolean formulas with and without quantifiers use unit propagation to simplify the formula. Among these techniques are vivification, unit propagation look-ahead (UPLA), and the identification of redundant clauses as so-called quantified resolution asymmetric tautologies (QRAT). For quantified Boolean formulas (QBFs), these techniques have been extended to allow the application of universal reduction during unit propagation, which makes the techniques more effective. In this paper, we prove that the generalization of QBF to dependency quantified Boolean formulas (DQBFs) also allows the application of universal reduction during these preprocessing techniques.


翻译:布尔公式处理的几种有效技术,包括具量化和非量化的布尔公式,都采用单元传播来简化公式。其中包括 Vivification、Unit Propagation Look-Ahead (UPLA) 和识别冗余子句作为所谓的量化分辨率不对称性平凡 (QRAT) 等。对于量化布尔公式 (QBF),这些技术已经扩展到允许在单元传播过程中应用通用约化,从而使这些技术更有效。在本文中,我们证明了将 QBF 推广到依赖量化布尔公式 (DQBF) 也允许在这些预处理技术中应用通用约化。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【ICML 2020 】小样本学习即领域迁移
专知会员服务
77+阅读 · 2020年6月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
使用BERT做文本摘要
专知
23+阅读 · 2019年12月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4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
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
使用BERT做文本摘要
专知
23+阅读 · 2019年12月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4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
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员