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