MAX(1)和MARG(1)中公式改名的复杂性

改名是一个将变元映射到变元本身或它的补的函数,变元改名是公式变元集合上的一个置换,文字改名是一个改名和一个变元改名的组合.研究CNF公式的改名有助于改进DPLL算法.考虑判定问题"对于给定的CNF公式H和F是否存在一个变元(或文字)改名ψ使得ψ(H)=F?"的计算复杂性.MAX(1)和MARG(1)是极小不可满足公式的两个子类,这两个子类中的公式可以用树表示.树同构的判定问题在线性时间内是可解的.证明了对于MAX(1)和MARG(1)中的公式,文字改名问题在线性时间内可解,变元改名问题在平方次时间内可解.     

极小不可满足公式在多项式归约中的应用

合取范式(CNF)公式F是极小不可满足的,如果F不可满足,并且从F中删去任意一个子句后得到的公式可满足,(r,s)-CNF是限制CNF公式中每个子句恰有r个不同的文字,且每个变元出现的次数不超过s次的公式类,对应的满足性问题(r,s)-SAT指实例公式限制于(r,s)-CNF.对于正整数r≥3,有一个临界函数f(r),使得(r,f(r))-CNF中的公式都是可满足的,而(r,f(r)+1)-SAT却是NP-完全的.函数f是否可计算是一个开问题,除了知道f(3)=3,f(4)=4外,只能估计f(r)的界.描述了极小不可满足公式在CNF公式类之间转换中的作用.为使转换过程中引入较少的新变元,给出了CNF公式到3-CNF公式的一种新的转换方法,对于长度为l(＞3)的子句,仅需引入|l/2|个新变元.并且,给出了CNF到(r,s)-CNF公式转换以及(r,s)-CNF中不可满足公式构造的原理和方法.     

k-LSAT (k≥3)是NP-完全的

合取范式(conjunctive normal form,简称CNF)公式F是线性公式,如果F中任意两个不同子句至多有一个公共变元.如果F中的任意两个不同子句恰好含有一个公共变元,则称F是严格线性的.所有的严格线性公式均是可满足的,而对于线性公式类LCNF,对应的判定问题LSAT仍然是NP-完全的.LCNF_≥k是子句长度大于或等于k的CNF公式子类,判定问题LSA(≥k)的NP-完全性与LCNF(≥k)中是否含有不可满足公式密切相关.即LSAT_≥k的NP-完全性取决于LCNF_≥k是否含有不可满足公式.S.Porschen等人用超图和拉丁方的方法构造了LCNF_≥3和LCNF_≥4中的不可满足公式,并提出公开问题:对于k≥5,LCNF_≥k是否含有不可满足公式?将极小不可满足公式应用于公式的归约,引入了一个简单的一般构造方法.证明了对于k≥3,k-LCNF含有不可满足公式,从而证明了一个更强的结果:对于k≥3,k-LSAT是NP-完全的.     

相应于无冲突依赖的规范化对象模式森林

首先概括对象依赖、无冲突对象依赖集合、规范化对象模式森林和复杂对象模式规范化设计算法的基本概念和性质;然后给出并证明相应于无冲突对象依赖集合M的规范化对象模式森林F的性质:P(F)是惟一的、不可分解的规范化对象模式森林的路径集合;M<=>OD(F)<=>P(F);P(F)是无(环的.这对于面向对象信息系统的开发有一定的意义.     

具有模态词□φ=□1V□2φ且可靠与完备的公理系统

提出具有模态词□φ=□₁V□₂φ的命题模态逻辑,给出其语言、语法与语义,其公理化系统是可靠与完备的,其中,□₁与□₂是给定的模态词.该逻辑的公理化系统具有与公理系统S5相似的语言,但具有不同的语法与语义.对于任意的公式φ,□φ=□₁V□₂φ;框架定义为三元组W,R₁,R₂,模型定义为四元组W,R₁,R₂,I;在完备性定理证明过程中,需要在由所有极大协调集所构成的集合上构造出两个等价关系,其典型模型的构建方法与经典典型模型的构建方法不同.如果□₁的可达关系R₁等于□₂的可达关系R₂,那么该逻辑的公理化系统变成S5.     

Trace 演算

文章定义了基于踪迹(trace)的逻辑语言L_Trace,它是一阶线性时序逻辑语言的扩充,同时也是“对象演算”研究工作的基础.Trace演算所述的“对象”用来刻画具有内部状态和外部行为的动态实体,语法上由对象标记表示.对象标记Ω=(S,F,A,E)包含4个部分:数据类型S、函数F、属性A和动作E.Σ=(S,F)构成通常代数规范意义下的标记,可将动作看成一广义数据类型,从而得到标记Σ的动作扩充ΣE.对象标记的语义解释结构由关于标记ΣE的代数、映射和动作与踪迹的关系定义.ΣE-代数给出关于数据参数的解释;映射给出属性在动作踪迹中所取的值;而动作与踪迹的关系则给出执行一有限踪迹以后该动作是否允许执行.在定义了Trace演算的语法和语义之后,文章给出了Trace演算的公理系统及其可靠性证明.     

命题线性时序逻辑的对偶模型问题的复杂性

定义了一个命题线性时序逻辑的对偶模型的概念.一个公式f的对偶模型是指f的满足以下条件的两个模型(即状态的w序列):在每个位置上这两个模型对原子命题的赋值都是对偶的.然后,对于确定一个公式f是否有对偶模型的判定问题(记为DM)和在一个Kripke-结构中确定是否存在从两个给定状态出发的对偶模型满足给定公式f的判定问题(记为KDM)的复杂性进行了研究.证明了以下结果:对于只含有F("Future")算子的命题线性时序逻辑,DM和KDM都是NP完全的;而对于以下命题线性时序逻辑,DM和KDM都是PSPACE完全的:含有F,X ("Next")算子的逻辑、含有U("Until")算子的逻辑、含有U,S,X算子的逻辑以及由Wolper给出的含有正规语言算子的逻辑(一般称为扩展时序逻辑,简称ETL).     

一类可分离SAT问题的O(1.890n)精确算法

布尔可满足性问题（SAT）是指对于给定的布尔公式,是否存在一个可满足的真值指派.这是第1个被证明的NP完全问题,一般认为不存在多项式时间算法,除非P=NP.学者们大都研究了子句长度不超过k的SAT问题（k-SAT）,从全局搜索到局部搜索,给出了大量的相对有效算法,包括随机算法和确定算法.目前,最好算法的时间复杂度不超过O（（2-2/k）ⁿ）,当k=3时,最好算法时间复杂度为O（1.308ⁿ）.而对于更一般的与子句长度k无关的SAT问题,很少有文献涉及.引入了一类可分离SAT问题,即3-正则可分离可满足性问题（3-RSSAT）,证明了3-RSSAT是NP完全问题,给出了一般SAT问题3-正则可分离性的O（1.890ⁿ）判定算法.然后,利用矩阵相乘算法的研究成果,给出了3-RSSAT问题的O（1.890ⁿ）精确算法,该算法与子句长度无关.     

描述逻辑ALC中关于伪子概念极小改变的R-演算

AGM公设是用于信念修正的（被一个单一信念修正）,而DP公设是用于迭代修正的（被一个有限的信念序列修正）.李未给出了对于R-构型（configuration）△|Γ的R-演算,其中,△是一个原子公式或原子公式否定的集合,而Γ是一个有限的公式集合.为了在修正过程中能够保留断言中尽可能多的信息,将考虑一种新的极小改变的定义：伪子概念极小改变（≤-极小改变）,其中,≤是一种伪子概念的关系;之后,在此基础上给出一种新的R-演算T^DL,它是关于≤-极小改变可靠和完备的,使得△|Γ在T^DL中可以被约减为一个理论△∪Θ（记作├_T^DL △|Γ⇒△,Θ）当且仅当Θ是Γ关于△的一个≤-极小改变.     

极小-极大-加系统(F,G,H)的能达能观性

在数字电路中"两个时间信号通过逻辑电路的"与"门相当于极大运算,"或"门相当于极小运算.因此,极小-极大-加系统可用于数字电路的时间分析.对于非线性极强的极小-极大-加系统(F,G,H)引入了分别能达和上限能观的概念.利用图论的方法给出了极小-极大-加系统(F,G,H)的状态变量x_t为分别能达分量的充要条件,同时,还得到了x_t为上限能观分量的充要条件.

     

k-LSAT(k≥3)是NP-完全的(英文)

合取范式(conjunctive normal form,简称CNF)公式F是线性公式,如果F中任意两个不同子句至多有一个公共变元.如果F中的任意两个不同子句恰好含有一个公共变元,则称F是严格线性的.所有的严格线性公式均是可满足的,而对于线性公式类LCNF,对应的判定问题LSAT仍然是NP-完全的.LCNF≥k是子句长度大于或等于k的CNF公式子类,判定问题LSAT≥k的NP-完全性与LCNF≥k中是否含有不可满足公式密切相关.即LSAT≥k的NP-完全性取决于LCNF≥k是否含有不可满足公式.S.Porschen等人用超图和拉丁方的方法构造了LCNF≥3和LCNF≥4中的不可满足公式,并提出公开问题:对于k≥5,LCNF≥k是否含有不可满足公式?将极小不可满足公式应用于公式的归约,引入了一个简单的一般构造方法.证明了对于k≥3,k-LCNF含有不可满足公式,从而证明了一个更强的结果:对于k≥3,k-LSAT是NP-完全的.     

带文字改名策略的DPLL算法

限制在不可满足公式的不可满足性的证明,给出了一个改进的DPLL算法—RSMLS。新的算法带有一条对称规则(文字改名规则)和三条简化规则((1,*)-消解、子公式、重复规则)。作为一个应用实例,将RSMLS算法应用于鸽巢公式P_(n-1)~n的不可满足性证明。证明了:关于RSMLS算法,公式P_(n-1)~n有一棵反驳证明树至多带有O(n~3)个结点。     

鸽巢公式的一些性质

由鸽巢原理定义的鸽巢公式PH nn+1是著名的消解难例之一,研究该公式的结构和性质有助于其他难例的构造.证明了PH nn+1是一个极小不可满足公式,根据其极小不可满足性,给出了最大可满足真值指派的两种标准形式,Haken关于PH nn+1的难解证明用到了其中一种标准形式.公式PH nn+1具有良好的子结构同构性质,如果DPLL算法中允许使用同构规则,则存在PH nn+1的反驳证明,其复杂性可以降至O(n3).     

MAX(1)和MARG(1)中公式改名的复杂性

改名是一个将变元映射到变元本身或它的补的函数,变元改名是公式变元集合上的一个置换,文字改名是一个改名和一个变元改名的组合.研究CNF公式的改名有助于改进DPLL算法.考虑判定问题"对于给定的CNF公式H和F是否存在一个变元(或文字)改名ψ使得ψ(H)=F?"的计算复杂性.MAX(1)和MARG(1)是极小不可满足公式的两个子类,这两个子类中的公式可以用树表示.树同构的判定问题在线性时间内是可解的.证明了对于MAX(1)和MARG(1)中的公式,文字改名问题在线性时间内可解,变元改名问题在平方次时间内可解.     

Proving Unsatisfiability of CNFs Locally

We introduce a new method for checking satisfiability of conjunctive normal forms (CNFs). The method is based on the fact that if no clause of a CNF contains a satisfying assignment in its 1-neighborhood, then this CNF is unsatisfiable. (The 1-neighborhood of a clause is the set of all assignments satisfying only one literal of this clause.) The idea of 1-neighborhood exploration allows one to prove unsatisfiability without generating an empty clause. The reason for avoiding the generation of an empty clause is that we believe that no deterministic algorithm can efficiently reach a global goal (deducing an empty clause) using an inherently local operation (resolution). At the same time, when using 1-neighborhood exploration, a global goal is replaced with a set of local subgoals, which makes it possible to optimize steps of the proof. We introduce two proof systems formalizing 1-neighborhood exploration. An interesting open question is whether there exists a class of CNFs for which the introduced systems have proofs that are exponentially shorter than the ones that can be obtained by general resolution.     

Testing satisfiability of CNF formulas by computing a stable set of points

We show that a conjunctive normal form (CNF) formula F is unsatisfiable if and only if there is a set of points of the Boolean space that is stable with respect to F. So testing the satisfiability of a CNF formula reduces to looking for a stable set of points (SSP). We give some properties of SSPs and describe a simple algorithm for constructing an SSP for a CNF formula. Building an SSP can be viewed as a natural way of search space traversal. This naturalness of search space examination allows one to make use of the regularity of CNF formulas to be checked for satisfiability. We illustrate this point by showing that if a CNF F formula is symmetric with respect to a group of permutations, it is very easy to make use of this symmetry when constructing an SSP. As an example, we show that the unsatisfiability of pigeon-hole CNF formulas can be proven by examining only a set of points whose size is quadratic in the number of holes. Finally, we introduce the notion of an SSP with excluded directions and sketch a procedure of satisfiability testing based on the construction of such SSPs.     

Davis-Putnam resolution versus unrestricted resolution

A resolution proof of an unsatisfiable propositional formula in conjunctive normal form is a Davis-Putnam resolution proof iff there exists a sequence of the variables of the formula such thatx is eliminated (with the resolution rule) beforey on any branch of the proof tree representing the resolution proof, only ifx is beforey in this sequence. Davis-Putnam resolution is one of several resolution restrictions. It is complete.We present an infinite family of unsatisfiable propositional formulas and show: These formulas have unrestricted resolution proofs whose length is polynomial in their size. All Davis-Putnam resolution proofs of these formulas are of superpolynomial length. In the terminology of [4, definition 1.5]: Davis-Putnam resolution does notp-simulate unrestricted resolution.     

Optimal Length Resolution Refutations of Difference Constraint Systems

This paper is concerned with determining the optimal length resolution refutation (OLRR) of a system of difference constraints over an integral domain. The problem of finding short explanations for unsatisfiable difference constraint systems (DCS) finds applications in a number of design domains including program verification, proof theory, real-time scheduling and operations research. It is well-known that resolution refutation is a sound and complete procedure to establish the unsatisfiability of boolean formulas in clausal form. The literature has also established that a variant of the resolution procedure called Fourier-Motzkin elimination is a sound and complete procedure for establishing the unsatisfiability of linear constraint systems (LCS). Our work in this paper first establishes that every DCS has a short (polynomial in the size of the input) resolution refutation and then shows that there exists a polynomial time algorithm to compute the optimal size refutation. One of the consequences of our work is that the Minimum Unsatisfiable Subset (MUS) of a DCS can be computed in polynomial time; computing the MUS of an unsatisfiable constraint set is an extremely important aspect of certifying algorithms. This research was supported in part by a research grant from the Air-Force Office of Scientific Research under contract FA9550-06-1-0050 and in part by the National Science Foundation through Award CCF-0827397. A portion of this research was conducted at the Stanford Research Institute, where the author was a Visiting Fellow.     

Testing satisfiability of CNF formulas by computing a stable set of points

We show that a conjunctive normal form (CNF) formula F is unsatisfiable if and only if there is a set of points of the Boolean space that is stable with respect to F. So testing the satisfiability of a CNF formula reduces to looking for a stable set of points (SSP). We give some properties of SSPs and describe a simple algorithm for constructing an SSP for a CNF formula. Building an SSP can be viewed as a natural way of search space traversal. This naturalness of search space examination allows one to make use of the regularity of CNF formulas to be checked for satisfiability. We illustrate this point by showing that if a CNF F formula is symmetric with respect to a group of permutations, it is very easy to make use of this symmetry when constructing an SSP. As an example, we show that the unsatisfiability of pigeon-hole CNF formulas can be proven by examining only a set of points whose size is quadratic in the number of holes. Finally, we introduce the notion of an SSP with excluded directions and sketch a procedure of satisfiability testing based on the construction of such SSPs.