Prover9/Mace4 的形式化语言简介

Prover9 和 Mace4 是一对在自动推理领域广泛使用的工具。Prover9 是一个自动定理证明器,用于寻找一阶逻辑和等式逻辑中公式的证明。Mace4 则是一个有限模型查找器,用于寻找满足(或不满足)给定公式集的有限域上的模型(反例)。这两个工具通常配合使用:Prover9 尝试证明某个猜想成立,而 Mace4 则尝试找到该猜想不成立的反例模型。

它们共享一套核心的形式化输入语言,这套语言基于一阶逻辑(First-Order Logic, FOL),并包含一些扩展以方便表达。理解这种语言是有效使用这两个工具的关键。

核心特点

  1. 声明式而非过程式 :用户只需声明 逻辑公式(公理、假设、目标结论),而不需要指定证明或模型查找的具体步骤或策略。工具会自动处理推理过程。

  2. 基于一阶逻辑:该语言的核心是一阶谓词逻辑,支持:

    • 个体变量:如 x, y, z
    • 常量符号 :表示特定对象,如 0, e, a
    • 函数符号 :表示映射,如 f(x), g(x, y)
    • 谓词符号 :表示属性或关系,如 P(x), R(x, y), =(x, y)(等式是内置的二元谓词)。
    • 逻辑连接词& (合取/与), | (析取/或), - (否定/非), -> (蕴含), <-> (等价)。
    • 量词all x ... (全称量词 \\forall x), exists x ... (存在量词 \\exists x)。
  3. 等式处理 :等式 = 是语言中内置且非常重要的部分。Prover9 和 Mace4 对等式推理有强大的支持。用户可以直接使用 = 符号。

  4. 输入文件结构:一个典型的输入文件包含以下几个部分:

    • 前提 (Premises) / 假设 (Assumptions) / 公理 (Axioms) :使用 formulas(sos).formulas(assumptions). 关键字列出。这些是已知为真或被假设为真的公式。
    • 目标 (Goal) / 结论 (Conclusion) / 猜想 (Conjecture) :使用 formulas(goals). 关键字列出。这是用户希望 Prover9 去证明(或 Mace4 去证伪)的公式。
    • (可选) 逻辑符号定义 :有时需要声明函数或谓词的元数(参数个数),如 function(f, 1). predicate(p, 2)。但在很多简单例子中,工具能推断出来。
    • (可选) 搜索参数:可以设置控制证明搜索或模型查找过程的选项。
相关推荐
多米Domi01118 小时前
0x3f 第49天 面向实习的八股背诵第六天 过了一遍JVM的知识点,看了相关视频讲解JVM内存,垃圾清理,买了plus,稍微看了点确定一下方向
jvm·数据结构·python·算法·leetcode
人工智能训练1 天前
【极速部署】Ubuntu24.04+CUDA13.0 玩转 VLLM 0.15.0:预编译 Wheel 包 GPU 版安装全攻略
运维·前端·人工智能·python·ai编程·cuda·vllm
源于花海1 天前
迁移学习相关的期刊和会议
人工智能·机器学习·迁移学习·期刊会议
DisonTangor1 天前
DeepSeek-OCR 2: 视觉因果流
人工智能·开源·aigc·ocr·deepseek
薛定谔的猫19821 天前
二十一、基于 Hugging Face Transformers 实现中文情感分析情感分析
人工智能·自然语言处理·大模型 训练 调优
发哥来了1 天前
《AI视频生成技术原理剖析及金管道·图生视频的应用实践》
人工智能
数智联AI团队1 天前
AI搜索引领开源大模型新浪潮,技术创新重塑信息检索未来格局
人工智能·开源
不懒不懒1 天前
【线性 VS 逻辑回归:一篇讲透两种核心回归模型】
人工智能·机器学习
冰西瓜6001 天前
从项目入手机器学习——(四)特征工程(简单特征探索)
人工智能·机器学习
Ryan老房1 天前
未来已来-AI标注工具的下一个10年
人工智能·yolo·目标检测·ai