This paper presents the development of a software tool that enables the translation of first-order predicate logic with at most three variables into relation algebra. The tool was developed using the Z3 theorem prover, leveraging its capabilities to enhance reliability, generate code, and expedite development. The resulting standalone Python program allows users to translate first-order logic formulas into relation algebra, eliminating the need to work with relation algebra explicitly. This paper outlines the theoretical background of first-order logic, relation algebra, and the translation process. It also describes the implementation details, including validation of the software tool using Z3 for testing correctness. By demonstrating the feasibility of utilizing first-order logic as an alternative language for expressing relation algebra, this tool paves the way for integrating first-order logic into tools traditionally relying on relation algebra as input.


翻译:本文介绍了一种软件工具的研发,该工具能够将最多包含三个变量的一阶谓词逻辑公式转换为关系代数。该工具利用Z3定理证明器开发,借助其能力以提升可靠性、生成代码并加速开发进程。最终得到的独立Python程序允许用户将一阶逻辑公式转换为关系代数,从而无需显式地处理关系代数。本文概述了一阶逻辑、关系代数及转换过程的理论背景,并详述了实现细节,包括使用Z3验证软件工具以测试其正确性。通过证明利用一阶逻辑作为表达关系代数的替代语言的可行性,该工具为将一阶逻辑集成到传统上依赖关系代数作为输入的工具中铺平了道路。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】TIMEX++: 通过信息瓶颈学习时间序列解释
专知会员服务
17+阅读 · 2024年5月16日
【NeurIPS 2020】融入BERT到并行序列模型
专知会员服务
26+阅读 · 2020年10月15日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3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
6+阅读 · 2014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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3日
相关基金
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
6+阅读 · 2014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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员