Boosting isomorphic model filtering with invariants
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F22%3A00364201" target="_blank" >RIV/68407700:21730/22:00364201 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/s10601-022-09336-x" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/s10601-022-09336-x</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10601-022-09336-x" target="_blank" >10.1007/s10601-022-09336-x</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Boosting isomorphic model filtering with invariants
Popis výsledku v původním jazyce
The enumeration of finite models is very important to the working discrete mathematician (algebra, graph theory, etc) and hence the search for effective methods to do this task is a critical goal in discrete computational mathematics. However, it is hindered by the possible existence of many isomorphic models, which usually only add noise. Typically, they are filtered out a posteriori, a step that might take a long time just to discard redundant models. This paper proposes a novel approach to split the generated models into mutually non-isomorphic blocks. To do that we use well-designed hand-crafted invariants as well as randomly generated invariants. The blocks are then tackled separately and possibly in parallel. This approach is integrated into Mace4 (the most popular tool among mathematicians) where it shows tremendous speed-ups for a large variety of algebraic structures.
Název v anglickém jazyce
Boosting isomorphic model filtering with invariants
Popis výsledku anglicky
The enumeration of finite models is very important to the working discrete mathematician (algebra, graph theory, etc) and hence the search for effective methods to do this task is a critical goal in discrete computational mathematics. However, it is hindered by the possible existence of many isomorphic models, which usually only add noise. Typically, they are filtered out a posteriori, a step that might take a long time just to discard redundant models. This paper proposes a novel approach to split the generated models into mutually non-isomorphic blocks. To do that we use well-designed hand-crafted invariants as well as randomly generated invariants. The blocks are then tackled separately and possibly in parallel. This approach is integrated into Mace4 (the most popular tool among mathematicians) where it shows tremendous speed-ups for a large variety of algebraic structures.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
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/LL1902" target="_blank" >LL1902: Obohacování SMT řešičů pomocí strojového učení</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
CONSTRAINTS
ISSN
1383-7133
e-ISSN
1572-9354
Svazek periodika
27
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
360-379
Kód UT WoS článku
000811949800001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85132391947