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An Improved Deterministic #SAT Algorithm for Small de Morgan Formulas

机译:小型de Morgan公式的改进的确定性#SAT算法

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摘要

We give a deterministic #SAT algorithm for de Morgan formulas of size up to , which runs in time . This improves upon the deterministic #SAT algorithm of Chen et al. (Proceedings of the twenty-ninth annual IEEE conference on computational complexity, 2014), which has similar running time but works only for formulas of size less than . Our new algorithm is based on the shrinkage of de Morgan formulas under random restrictions, shown by Paterson and Zwick (Random Struct Algorithms 4(2):135-150, 1993). We prove a concentrated and constructive version of their shrinkage result. Namely, we give a deterministic polynomial-time algorithm that selects variables in a given de Morgan formula so that, with high probability over the random assignments to the chosen variables, the original formula shrinks in size, when simplified using a given deterministic polynomial-time formula-simplification algorithm.
机译:我们给出了大小为的de Morgan公式的确定性#SAT算法,该算法可以及时运行。这对Chen等人的确定性#SAT算法进行了改进。 (2014年第29届IEEE计算复杂性年度会议论文集),它具有相似的运行时间,但仅适用于大小小于的公式。我们的新算法基于Paterson和Zwick展示的在随机限制下的de Morgan公式的收缩(Random Struct Algorithms 4(2):135-150,1993)。我们证明了其收缩结果的集中和建设性版本。即,我们给出了确定性多项式时间算法,该算法在给定的de Morgan公式中选择变量,这样,在使用给定的确定性多项式时间进行简化时,对所选择的变量进行随机分配的可能性很高,原始公式的大小会缩小公式简化算法。

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