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Enregistrement W900043438

Enfragmo: A System for Grounding Extended First-Order Logic to SAT

2014· dissertation· en· W900043438 sur OpenAlexfundno aff
Amir Aavani

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésComputer scienceConstraint programmingSolverAxiomTheoretical computer scienceLogic programmingProgramming languageMathematical optimizationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computationally hard search and optimization problems occur widely in engineering, business, science and logistics, in domains ranging from hardware and software design and verification, to drug design, planning and scheduling. Most of these problems are NP-complete, so no known polynomial-time algorithms exist. Usually, the available solution for a user facing such problems involves mathematical programming for example, integer-linear programming tools, constraint logic programming tools and development of custom-designed implementations of algorithms for solving NP-hard problems. Successful use of these approaches normally requires a deep knowledge of programming, and is often time consuming. Another approach to attack NP search problems is to utilize the knowledge of users to produce precise descriptions of the (search) problem in a declarative specification or modelling language. A solver then takes a specification, together with an instance of the problem, and produces a solution to the problem, if there is any. Model expansion (MX), the logical task of expanding a given (mathematical) structure by new relations, is one of the well-studied directions of this approach. Formally, in MX, the user axiomatizes their problem in a language. This axiomatization describes the relationship between an instance of the problem (a given finite structure, i.e., a universe together with some relations and functions), and its solutions (certain expansions of that structure). This thesis presents the Enfragmo system for specifying and solving combinatorial search problems. Enfragmo takes a problem specification, in which the axioms are expressed in an extension of first-order logic, and a problem instance as its input and produces a propositional conjunctive normal form formula that is sent to a propositional satisfiability (SAT) solver. In this thesis, we describe several techniques that we have developed in order to build our well performing solver, Enfragmo.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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