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自动推理:可满足性
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自动推理:可满足性

Hans Zantema

位教师:Hans Zantema

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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(45 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
3 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
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作业

19 项作业

授课语言:英语(English)

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该课程共有4个模块

本模块从头开始介绍 SAT(可满足性)和 SMT(SAT 模理论),并给出了一些如何应用 SAT 的示例。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料3个作业

本模块展示了可满足性模态线性不等式理论(SMT)的大量应用

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料7个作业

本模块介绍了一种名为 "解析 "的规则如何确定连接正则表达式(CNF)中的命题式是否不可满足。本模块展示了一种名为 DPLL 的方法如何完成同样的工作,以及它与解析的关系。最后,还说明了当前的 SAT 求解器是如何从本质上实现和优化 DPLL 的。

涵盖的内容

6个视频5个作业

本模块由两部分组成。 第一部分是将任意命题公式转换为 CNF,通过 Tseitin 转换完成这项工作,使转换后公式的大小与原始公式的大小成线性关系。 第二部分是将 SAT 扩展到 SMT,特别是处理线性不等式。我们将展示线性优化的 Simplex 方法是如何完成这项工作的;并将详细解释 Simplex 方法本身。

涵盖的内容

6个视频4个作业

位教师

授课教师评分
4.6 (15个评价)
Hans Zantema
EIT Digital
2 门课程6,655 名学生

提供方

EIT Digital

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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已于 May 26, 2024审阅

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5

已于 May 2, 2020审阅

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已于 Aug 1, 2019审阅

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