Perché tutti i solutori SAT recenti funzionano su CNF anziché sul circuito SAT?

Dopo il rilascio della libreria AIGER per la gestione dei grafici e degli inverter nel 2006 (credo), alcuni solutori di circuiti SAT sono stati rilasciati nel 2006-2008, e in alcune gare / gare SAT c'erano tracce AIG. Tuttavia, da allora sembra che l'attenzione sia stata interamente focalizzata su SMT o sul miglioramento dei solutori SAT natali.

Intuitivamente concentrarmi sul circuito SAT sembra avere molto senso: molti, se non la maggior parte, dei problemi sono espressi più naturalmente come circuito SAT rispetto al CNF; i circuiti forniscono informazioni strutturali che non possono essere retroingegnerizzate dal CNF, ma i circuiti possono sempre essere trasformati in CNF; e almeno il campo industrialmente significativo della sintesi logica sembra essere particolarmente adatto per gli AIG.

Allora, cos'è successo? Si è scoperto che le informazioni strutturali extra non aiutano i solutori? La SAT basata su AIG ha risolto un esperimento fallito?

ci sono molti angoli diversi sulla tua domanda. generalmente concorda con la tua premessa sul fatto che guardare "informazioni strutturali" in una formulazione SAT dovrebbe essere un'area di ricerca eccellente.

• SAT codificato in CNF è stato uno standard per decenni. è stato consolidato nei primi anni a metà degli anni '90 con il formato / concorsi DIMACS .

• che cosa sono tecnicamente "informazioni strutturali"? può essere difficile inchiodare formalmente quel concetto ed evitare circoli quasi tautologici. non c'è davvero alcuna differenza tra una codifica SAT CNF e altre codifiche che preservano una struttura di rete. questo è incarnato nei concetti di "clausola / grafico variabile" che molti solutori di SAT tendono ad utilizzare. in altre parole, in un certo senso approssimativo, ogni significativo solutore SAT utilizza "informazioni strutturali" .

• sì, le nuove direzioni nella ricerca si sono concentrate sulla risoluzione di ASP e SMT che incarnano quasi in realtà le "informazioni strutturali" di cui ti stai informando.

• La trasformazione della tseitina converte facilmente un circuito in SAT in tempo / spazio P per l'input in un solutore SAT standard. è presumibilmente ampiamente utilizzato in molti contesti, ad esempio in contesti di circuiti EE.

• c'è una ricerca piuttosto isolata generalmente lungo le linee che menzioni ma sfortunatamente (sempre insieme alla tua premessa) non è mai sembrato svilupparsi molto in una tendenza di ricerca. non pensare che sia dovuto alla mancanza di potenziali ma più fattori umani. due articoli preferiti [1] [2], un altro è quello di esaminare casi particolari di settori come "istanze industriali" o esempi di "ingegneria elettrica" ​​di cui esiste una ricerca specializzata.

• I puristi del CS a volte tendono a voler evitare le considerazioni di psicologia / sociologia in tutte le astrazioni matematiche, ma ragionevolmente è ancora un fattore nell'informatica . chiedi delle tendenze di ricerca, che si basano su fattori psicologici umani. è possibile che si verifichi un effetto lampione qui noto come "frutta bassa sospesa". si potrebbe dire / considerare che anche da qualche decennio, la ricerca algoritmica SAT è in qualche modo agli inizi, in modo tale che grandi domande come P vs NP non sembrano essere in vista da nessuna parte, e forse la ricerca esistente mentre ancora sostanziale è ancora "graffiare la superficie" .

[1] Decomposizione dei problemi di soddisfacibilità o Utilizzo dei grafici per ottenere una migliore comprensione dei problemi di soddisfacibilità , Herwig 2006 (83pp)

[2] Il limite del coltello della costrizione Walsh 1998