enthaltenIn diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Werkzeuge der Erfüllbarkeit (SAT/SMT) anwenden, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen. Es werden einige grundlegende Beispiele gegeben, um einen Eindruck von den Anwendungen zu bekommen: das Einpassen von Rechtecken, die für den Druck von Postern verwendet werden sollen, Terminplanungsprobleme, das Lösen von Rätseln und die Korrektheit von Programmen. Außerdem wird die zugrundeliegende Theorie vorgestellt: die Auflösung als grundlegender Ansatz für die propositionale Erfüllbarkeit, das CDCL-Framework zur Skalierung für große Formeln und die Simplex-Methode zur Behandlung linearer Ungleichungen. Der leichtgewichtige Ansatz, um den Kurs Automated Reasoning: satisfiability zu verfolgen, besteht darin, sich nur die Vorlesungen anzusehen und die entsprechenden Quizfragen zu beantworten. Um ein Gefühl für das Thema zu bekommen, mag das gut funktionieren. Der weitaus interessantere Ansatz besteht jedoch darin, SAT/SMT selbst auf verschiedene Probleme anzuwenden, zum Beispiel auf die in der Ehrenaufgabe vorgestellten Probleme.
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- Kategorie: Datenanalyse
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul führt von Grund auf in SAT (Erfüllbarkeit) und SMT (SAT modulo theories) ein und gibt eine Reihe von Beispielen für die Anwendung von SAT.
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6 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul zeigt eine Reihe von Anwendungen der Erfüllbarkeit modulo der Theorie der linearen Ungleichungen (SMT)
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4 Videos2 Lektüren7 Aufgaben
Dieses Modul beschreibt, wie eine Regel namens Resolution dazu dient, festzustellen, ob eine propositionale Formel in konjunktiver Normalform (CNF) nicht erfüllbar ist. Es wird gezeigt, wie ein Ansatz namens DPLL die gleiche Aufgabe erfüllt und wie er mit Resolution zusammenhängt. Schließlich wird gezeigt, wie aktuelle SAT-Solver die DPLL im Wesentlichen implementieren und optimieren.
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6 Videos5 Aufgaben
Dieses Modul besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil geht es darum, beliebige Aussagenformeln in CNF umzuwandeln, was dazu führt, dass die Tseitin-Transformation diese Aufgabe so erledigt, dass die Größe der umgewandelten Formel linear zur Größe der ursprünglichen Formel ist. Im zweiten Teil geht es um die Erweiterung von SAT auf SMT, insbesondere um den Umgang mit linearen Ungleichungen. Es wird gezeigt, wie die Simplex-Methode für lineare Optimierung für diese Aufgabe geeignet ist; die Simplex-Methode selbst wird ausführlich erklärt.
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Geprüft am 7. Jan. 2023
The course is very good. You can learn a lot.
Geprüft am 26. Mai 2024
This course really opened my mind on the possibilities that can be achieved with the SMT solver. Great course!!!
Geprüft am 16. Aug. 2019
Good course, but some quizes are a bit confusing :)Thank you very much professor.
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