Towards evolutionary theorem proving for Isabelle/HOL
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00339873" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00339873 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21730/19:00339873
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1145/3319619.3321921" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3319619.3321921</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3319619.3321921" target="_blank" >10.1145/3319619.3321921</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Towards evolutionary theorem proving for Isabelle/HOL
Popis výsledku v původním jazyce
Mechanized theorem proving is becoming the basis of reliable systems programming and rigorous mathematics. Despite decades of progress in proof automation, writing mechanized proofs still requires engineers' expertise and remains labor intensive. Recently, researchers have extracted heuristics of interactive proof development from existing large proof corpora using supervised learning. However, such existing proof corpora present only one way of proving conjectures, while there are often multiple equivalently effective ways to prove one conjecture. In this abstract, we identify challenges in discovering heuristics for automatic proof search and propose our novel approach to improve heuristics of automatic proof search in Isabelle/HOL using evolutionary computation.
Název v anglickém jazyce
Towards evolutionary theorem proving for Isabelle/HOL
Popis výsledku anglicky
Mechanized theorem proving is becoming the basis of reliable systems programming and rigorous mathematics. Despite decades of progress in proof automation, writing mechanized proofs still requires engineers' expertise and remains labor intensive. Recently, researchers have extracted heuristics of interactive proof development from existing large proof corpora using supervised learning. However, such existing proof corpora present only one way of proving conjectures, while there are often multiple equivalently effective ways to prove one conjecture. In this abstract, we identify challenges in discovering heuristics for automatic proof search and propose our novel approach to improve heuristics of automatic proof search in Isabelle/HOL using evolutionary computation.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000466" target="_blank" >EF15_003/0000466: Umělá inteligence a uvažování</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
GECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
ISBN
978-1-4503-6748-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
419-420
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
13. 7. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000538328100209