For $k, n \geq 0$, and $c \in Z^n$, we consider ILP problems \begin{gather*} \max\bigl\{ c^\top x \colon A x = b,\, x \in Z^n_{\geq 0} \bigr\}\text{ with $A \in Z^{k \times n}$, $rank(A) = k$, $b \in Z^{k}$ and} \max\bigl\{ c^\top x \colon A x \leq b,\, x \in Z^n \bigr\} \text{ with $A \in Z^{(n+k) \times n}$, $rank(A) = n$, $b \in Z^{n+k}$.} \end{gather*} The first problem is called an \emph{ILP problem in the standard form of the codimension $k$}, and the second problem is called an \emph{ILP problem in the canonical form with $n+k$ constraints.} We show that, for any sufficiently large $\Delta$, both problems can be solved with $$ 2^{O(k)} \cdot (f_{k,d} \cdot \Delta)^2 / 2^{\Omega\bigl(\sqrt{\log(f_{k,d} \cdot \Delta)}\bigr)} $$ operations, where $ f_{k,d} = \min \Bigl\{ k^{k/2}, \bigl(\log k \cdot \log (d + k)\bigr)^{k/2} \Bigr\} $, $d$ is the dimension of a corresponding polyhedron and $\Delta$ is the maximum absolute value of $rank(A) \times rank(A)$ sub-determinants of $A$. As our second main result, we show that the feasibility variants of both problems can be solved with $$ 2^{O(k)} \cdot f_{k,d} \cdot \Delta \cdot \log^3(f_{k,d} \cdot \Delta) $$ operations. The constant $f_{k,d}$ can be replaced by other constant $g_{k,\Delta} = \bigl(\log k \cdot \log (k \Delta)\bigr)^{k/2}$ that depends only on $k$ and $\Delta$. Additionally, we consider different partial cases with $k=0$ and $k=1$, which have interesting applications. As a result of independent interest, we propose an $n^2/2^{\Omega\bigl(\sqrt{\log n}\bigr)}$-time algorithm for the tropical convolution problem on sequences, indexed by elements of a finite Abelian group of the order $n$. This result is obtained, reducing the above problem to the matrix multiplication problem on a tropical semiring and using seminal algorithm by R. Williams.


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归纳逻辑程序设计(ILP)是机器学习的一个分支,它依赖于逻辑程序作为一种统一的表示语言来表达例子、背景知识和假设。基于一阶逻辑的ILP具有很强的表示形式,为多关系学习和数据挖掘提供了一种很好的方法。International Conference on Inductive Logic Programming系列始于1991年,是学习结构化或半结构化关系数据的首要国际论坛。最初专注于逻辑程序的归纳,多年来,它大大扩展了研究范围,并欢迎在逻辑学习、多关系数据挖掘、统计关系学习、图形和树挖掘等各个方面作出贡献,学习其他(非命题)基于逻辑的知识表示框架,探索统计学习和其他概率方法的交叉点。官网链接:https://ilp2019.org/
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