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Enregistrement W2966464227 · doi:10.48550/arxiv.1908.00089

A Model of Random Industrial SAT

2019· preprint· en· W2966464227 sur OpenAlexfundno aff
Dina Barak-Pelleg, Daniel Berend, JOHN C. SAUNDERS

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli Foundation
Mots-clésSatisfiabilityDisjoint setsGeneralizationSet (abstract data type)Focus (optics)Boolean satisfiability problemMathematicsComputer scienceDiscrete mathematicsAlgorithmCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most studied models of SAT is random SAT. In this model, instances are composed from clauses chosen uniformly randomly and independently of each other. This model may be unsatisfactory in that it fails to describe various features of SAT instances, arising in real-world applications. Various modifications have been suggested to define models of industrial SAT. Here, we focus mainly on the aspect of community structure. Namely, here the set of variables consists of a number of disjoint communities, and clauses tend to consist of variables from the same community. Thus, we suggest a model of random industrial SAT, in which the central generalization with respect to random SAT is the additional community structure. There has been a lot of work on the satisfiability threshold of random $k$-SAT, starting with the calculation of the threshold of $2$-SAT, up to the recent result that the threshold exists for sufficiently large $k$. In this paper, we endeavor to study the satisfiability threshold for the proposed model of random industrial SAT. Our main result is that the threshold in this model tends to be smaller than its counterpart for random SAT. Moreover, under some conditions, this threshold even vanishes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,051 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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