Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

System Description: E.T. 0.1

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F15%3A00235423" target="_blank" >RIV/68407700:21730/15:00235423 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-319-21401-6_27" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-319-21401-6_27</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21401-6_27" target="_blank" >10.1007/978-3-319-21401-6_27</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    System Description: E.T. 0.1

  • Popis výsledku v původním jazyce

    E.T. 0.1 is a meta-system specialized for theorem proving over large first-order theories containing thousands of axioms. Its design is motivated by the recent theorem proving experiments over the Mizar, Flyspeck and Isabelle data-sets. Unlike other approaches, E.T. does not learn from related proofs, but assumes a situation where previous proofs are not available or hard to get. Instead, E.T. uses several layers of complementary methods and tools with different speed and precision that ultimately select small sets of the most promising axioms for a given conjecture. Such filtered problems are then passed to E, running a large number of suitable automatically invented theorem-proving strategies. On the large-theory Mizar problems, E.T. considerably outperforms E, Vampire, and any other prover that does not learn from related proofs. As a general ATP, E.T. improved over the performance of unmodified E in the combined FOF division of CASC 2014 by 6 %.

  • Název v anglickém jazyce

    System Description: E.T. 0.1

  • Popis výsledku anglicky

    E.T. 0.1 is a meta-system specialized for theorem proving over large first-order theories containing thousands of axioms. Its design is motivated by the recent theorem proving experiments over the Mizar, Flyspeck and Isabelle data-sets. Unlike other approaches, E.T. does not learn from related proofs, but assumes a situation where previous proofs are not available or hard to get. Instead, E.T. uses several layers of complementary methods and tools with different speed and precision that ultimately select small sets of the most promising axioms for a given conjecture. Such filtered problems are then passed to E, running a large number of suitable automatically invented theorem-proving strategies. On the large-theory Mizar problems, E.T. considerably outperforms E, Vampire, and any other prover that does not learn from related proofs. As a general ATP, E.T. improved over the performance of unmodified E in the combined FOF division of CASC 2014 by 6 %.

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

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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

    Automated Deduction - CADE-25

  • ISBN

    978-3-319-21400-9

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    389-398

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Berlin

  • Datum konání akce

    1. 8. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000363947500027