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Enregistrement W2778034045 · doi:10.1145/3158149

Strategy synthesis for linear arithmetic games

2017· article· en· W2778034045 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Programming Languages · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReachabilityComputer scienceCombinatorial game theorySatisfiabilityDimension (graph theory)Game treeGame theoryRepeated gameTheoretical computer scienceSequential gameMathematical economicsMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many problems in formal methods can be formalized as two-player games. For several applications—program synthesis, for example—in addition to determining which player wins the game, we are interested in computing a winning strategy for that player. This paper studies the strategy synthesis problem for games defined within the theory of linear rational arithmetic. Two types of games are considered. A satisfiability game , described by a quantified formula, is played by two players that take turns instantiating quantifiers. The objective of each player is to prove (or disprove) satisfiability of the formula. A reachability game , described by a pair of formulas defining the legal moves of each player, is played by two players that take turns choosing positions—rational vectors of some fixed dimension. The objective of each player is to reach a position where the opposing player has no legal moves (or to play the game forever). We give a complete algorithm for synthesizing winning strategies for satisfiability games and a sound (but necessarily incomplete) algorithm for synthesizing winning strategies for reachability games.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle