【24h】

A Duality-Aware Calculus for Quantified Boolean Formulas

机译:量化布尔公式的对偶感知演算

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摘要

Learning and backjumping are essential features in search-based decision procedures for Quantified Boolean Formulas (QBF). To obtain a better understanding of such procedures, we present a formal framework, which allows to simultaneously reason on prenex conjunctive and disjunctive normal form. It captures both satisfying and falsifying search states in a symmetric way. This symmetry simplifies the framework and offers potential for further variants.
机译:学习和回跳是量化布尔公式(QBF)的基于搜索的决策过程中的基本功能。为了更好地理解此类程序,我们提出了一个正式的框架,该框架允许同时推理前皮结合型和分离型正常形式。它以对称方式捕获满意和伪造的搜索状态。这种对称性简化了框架,并为进一步的变体提供了潜力。

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