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Raisonnement automatisé : satisfiabilité
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Raisonnement automatisé : satisfiabilité

Hans Zantema

Instructeur : Hans Zantema

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(43 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
25 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module présente SAT (satisfiabilité) et SMT (SAT modulo théories) à partir de zéro, et donne un certain nombre d'exemples d'application de SAT.

Inclus

6 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce module présente un certain nombre d'applications de la satisfiabilité modulo la théorie des inégalités linéaires (SMT)

Inclus

4 vidéos2 lectures7 devoirs

Ce module décrit comment une règle appelée Résolution permet de déterminer si une formule propositionnelle en forme normale conjonctive (CNF) est insatisfaisante. Il est montré comment une approche appelée DPLL fait le même travail, et comment elle est liée à la résolution. Enfin, nous montrons comment les solveurs SAT actuels implémentent et optimisent essentiellement la DPLL.

Inclus

6 vidéos5 devoirs

Ce module se compose de deux parties. La première partie concerne la transformation de formules propositionnelles arbitraires en CNF, conduisant à la transformation de Tseitin qui effectue ce travail de telle sorte que la taille de la formule transformée est linéaire par rapport à la taille de la formule originale. La deuxième partie concerne l'extension de SAT à SMT, en particulier pour traiter les inégalités linéaires. Il est montré comment la méthode du Simplex pour l'optimisation linéaire sert à cette fin ; la méthode du Simplex elle-même est expliquée en détail.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (15 évaluations)
Hans Zantema
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43 avis

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Affichage de 3 sur 43

OE
5

Révisé le 26 mai 2024

HS
5

Révisé le 2 mai 2020

AK
5

Révisé le 9 mars 2020

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