এসএমটি সলভার একটি স্যাট সলভার + সিদ্ধান্ত পদ্ধতি
একটি স্যাট সলভার একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার জন্য সমাধানকারী: স্যাট সমস্যা একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা। অতিরিক্তভাবে, এই সিদ্ধান্তের সমস্যাটি "স্ব-হ্রাসযোগ্য":
স্যাট সমস্যাটি স্ব-হ্রাসযোগ্য, এটি হ'ল প্রতিটি অ্যালগরিদম যা সঠিকভাবে উত্তর দেয় যদি স্যাট এর উদাহরণটি দ্রবণযোগ্য হয় তবে একটি সন্তোষজনক অ্যাসাইনমেন্ট সন্ধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
- ( উইকিপিডিয়া )
এর অর্থ হ'ল স্যাট সলভাররা সমস্যাটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার পাশাপাশি সন্তোষজনক কার্যভারও দিতে পারে।
টিএল; ডিআর এসএমটি সলভার তত্ত্বটিতে অনুমোদিত ধরণ / সীমাবদ্ধতার উপর নির্ভর করে স্যাট সমস্যার একটি সাধারণীকরণ সমাধান করে। তদতিরিক্ত, তারা স্যাট এনকোডিংয়ের মঞ্জুরির চেয়ে উচ্চ স্তরের টাইপ-সম্পর্কের এনকোডিংকেও অনুমতি দেয়।
( এ = বি ) ∧ ( বি = সি))⟹( এ = সি)
- দেখুন বিভার শ্রীমতি সমাধানকারী এমনকি আউটপুট সমতুল্য স্যাট সমস্যা হল প্রয়োজন হবে সমাধান করা যেতে করতে পারেন।
যদিও কিউএফ_বিভি এসএমটি সলভারের একটি স্যাট সলভারের উপর এই সুবিধা রয়েছে, আমি মনে করি না এটি একটি জটিলতা সুবিধা: তারা উভয়ই মূলত সমতুল্য এবং তাদের নিকৃষ্টতম সমস্যাগুলির সমাধানের জন্য তাত্পর্যপূর্ণ সময় নেয় take তবে ব্যবহারিকভাবে, এই অতিরিক্ত জ্ঞানের কারণে কোনও কিউএফ_বিভি এসএমটি সলভার খুব দ্রুত হতে পারে। এসএমটি সলভারের সীমাবদ্ধতার জন্য আমার উত্তর দেখুন , "শক্ত" হিসাবে বিবেচিত এমন কোনও কিছুর উদাহরণ হিসাবে (বর্তমান) কিউএফ_বিভি এসএমটি সলভার এবং স্যাট সলভার উভয়ই দম বন্ধ করে দেবে।
এছাড়াও এসএমটি সলভার যারা বুলিয়ান সন্তুষ্টিযোগ্যতার চেয়েও কঠিন সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে (উদাহরণস্বরূপ, বাস্তবের উপর প্রকার এবং সীমাবদ্ধতাকে অনুমতি দেয় বা কোয়ান্টিফায়ারগুলিকে অনুমতি দেয়); স্পষ্টতই এগুলি তাত্ত্বিকভাবে কমপক্ষে SAT সলভার হিসাবে ধীর। এই এসএমটি সমাধানকারীরা স্যাট সমস্যার একটি সাধারণীকরণের সমাধান; বাইনারি ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার না করে প্রতিটি "তত্ত্ব" রিয়েলস বা পরিমাণযুক্ত (সকলের জন্য) সীমাবদ্ধতার মতো বিভিন্ন ডোমেনের উপর সম্পর্ক / সীমাবদ্ধতার অনুমতি দেয়।
উপপাদ্য প্রবাদ
পি= এনপি
কিন্তু বিপ্লবের তুলনায় এই ধরনের পরিবর্তনগুলি তাত্পর্যপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে, এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি কার্যকর পদ্ধতিটি গণিতে নিজেই কারণ হতে পারে। স্টিফেন কুকের মতে, [১৯]
... এটি কম্পিউটারকে এমন কোনও উপপাদ্যের একটি আনুষ্ঠানিক প্রমাণের সন্ধান করার অনুমতি দিয়ে গণিতকে রূপান্তরিত করবে যা যুক্তিসঙ্গত দৈর্ঘ্যের প্রমাণ রয়েছে, কারণ আনুষ্ঠানিক প্রমাণগুলি বহুবর্ষীয় সময়ে সহজেই স্বীকৃত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ সমস্যাগুলি সিএমআই পুরষ্কারের সমস্ত সমস্যাগুলিকে ভালভাবে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
- ( উইকিপিডিয়া )
[19]: কুক, স্টিফেন (এপ্রিল 2000) পি বনাম এনপি সমস্যা। ক্লে গণিত ইনস্টিটিউট (পিডিএফ) ।
পি= এনপি
তবে আপাতত, স্বয়ংক্রিয় উপপাদ্য বেশিরভাগ প্রবাদীরা হিউরিস্টিকস বা এক্সফোনেনশিয়াল টাইম অ্যালগরিদম ব্যবহার করে (তবে এখনও সহায়ক)।
বাধা সমাধানকারী
এগুলি সাধারণত অন্যান্য ভাষায় স্যাট / এসএমটি সলভারগুলির সংস্কার হয়। যদি আপনি কোনও সমস্যা সমাধানের জন্য কোনও স্যাট / এসএমটি সলভার ব্যবহার করেন তবে আপনি সলভারগুলির অ-বিড়ম্বনীয় ক্ষমতাটি সত্যই পছন্দ করতে পারেন। এটি হ'ল কম্পিউটারকে কীভাবে কিছু করা যায় তা বলার পরিবর্তে আপনি এটি যা বলতে চান তা বলতে পারেন । আপনার কী কী বৈশিষ্ট্য আউটপুট থাকতে চান এবং একটি স্যাট / এসএমটি সল্ভার আপনাকে একটি বাস্তবায়ন সম্পর্কিত বিবরণ দিয়ে বিরক্ত না করে একটি অ-নিরঙ্কুশাত্মক "এটি পূরণ করবে" will এই ধরণের প্রোগ্রামিং দৃষ্টান্তটি অত্যন্ত আবেদনময়ী, এবং একে বাধা প্রোগ্রামিং বলা হয় এবং চালনার জন্য এটি অবশ্যই একটি সীমাবদ্ধ দ্রাবক ব্যবহার করতে পারে (যা ব্যাকএন্ডে একটি SAT / SMT সলভার ব্যবহার করতে পারে, এটি আপনাকে যে ধরণের ধরন এবং সীমাবদ্ধতা ব্যবহার করতে দেয় তার উপর নির্ভর করে) ।
তবে আমি জেড 3 কে একটি উপপাদ্য প্রবাদ বলছি। সুতরাং আমি জানি না কীভাবে এই পদগুলিকে কাটাতে হবে।
আফাইক, জেড 3 একটি এসএমটি সলভার, বেশ কয়েকটি উপপাদ্য প্রমাণ / মডেল পরীক্ষা করার ভাষা এবং আরও অনেক কিছু সহ একটি সরঞ্জাম।
এবং তাদের সবার জন্য সবচেয়ে সাধারণ শব্দটি কী?
আমি মনে করি সন্তুষ্টিজনিত সমস্যাটির সাধারণীকরণ হ'ল সন্তুষ্টিযোগ্যতা মডুলো তত্ত্ব এবং সুতরাং "এসএমটি সলভার" এইগুলির মধ্যে সবচেয়ে সাধারণ হবে। তবে, সমস্ত আসল এসএমটি সলভার বাস্তবায়ন সমস্ত তত্ত্বকে সমাধান করে না, সুতরাং এর অর্থ এই নয় যে সমস্ত এসএমটি সলভার সমানভাবে সাধারণ।