抽象モデル生成による節集合の前処理(「自動推論:帰納,演繹,モデル検査/生成,学習,発見,仮説推論、論理プログラム,プランニングetc.」及び一般)
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概要
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節集合を抽象化して得られる抽象節集合のエルブランモデルが,節集合の前処理に利用できることを示す.自動定理証明(Automated Theorem Proving:ATP)システムに与える問題は節標準形(Clause Normal Form:CNF)という節集合の形式に変換されるのが一般的である.与える問題の節集合に対して前処理を行うことはATPシステムの効率化に有効である.本報告では,節集合の抽象化としてC抽象化とD抽象化の二種類を提案する.C抽象化は証明に不要な節の削除に用い,D抽象化は充足可能性の判定に用いられる.2003年の定理証明システムコンペCASC-19で出題された問題に前処理を行い,いくつかの問題でその効果を確認した.また,The TPTP Problem Libraryに付属するユーティリティソフトであるTPTP2Xによる簡単化の手法と組み合わせた実験を行い,それぞれを単独で適用するよりもさらに多くの節を除去でき,証明時間を削減できることを確認した.
- 2004-06-14
著者
-
長谷川 隆三
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
越村 三幸
九州大学大学院システム情報科学研究院
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梅田 眞由美
九州大学
-
梅田 眞由美
九州大学大学院システム情報科学府:(現)パナソニックits株式会社
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長谷川 隆三
Kyushu University
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長谷川 隆三
九州大学
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越村 三幸
九州大学
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