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”

Internal Guidance for Satallax

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F16%3A00311246" target="_blank" >RIV/68407700:21730/16:00311246 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-40229-1_24" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-40229-1_24</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-40229-1_24" target="_blank" >10.1007/978-3-319-40229-1_24</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Internal Guidance for Satallax

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a new internal guidance method for automated theorem provers based on the given-clause algorithm. Our method influences the choice of unprocessed clauses using positive and negative examples from previous proofs. To this end, we present an efficient scheme for Naive Bayesian classification by generalising label occurrences to types with monoid structure. This makes it possible to extend existing fast classifiers, which consider only positive examples, with negative ones. We implement the method in the higher-order logic prover Satallax, where we modify the delay with which propositions are processed. We evaluated our method on a simply-typed higher-order logic version of the Flyspeck project, where it solves 26 % more problems than Satallax without internal guidance.

  • Název v anglickém jazyce

    Internal Guidance for Satallax

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a new internal guidance method for automated theorem provers based on the given-clause algorithm. Our method influences the choice of unprocessed clauses using positive and negative examples from previous proofs. To this end, we present an efficient scheme for Naive Bayesian classification by generalising label occurrences to types with monoid structure. This makes it possible to extend existing fast classifiers, which consider only positive examples, with negative ones. We implement the method in the higher-order logic prover Satallax, where we modify the delay with which propositions are processed. We evaluated our method on a simply-typed higher-order logic version of the Flyspeck project, where it solves 26 % more problems than Satallax without internal guidance.

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

    R - Projekt Ramcoveho programu EK

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • 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 Reasoning - 8th International Joint Conference, IJCAR 2016, Coimbra, Portugal, June 27 - July 2, 2016, Proceedings

  • ISBN

    978-3-319-40228-4

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    349-361

  • Název nakladatele

    Axel Springer Praha, a.s.

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Coimbra

  • Datum konání akce

    27. 6. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000491484800024