×

自动定理发现的系统方法。 (英语) Zbl 1360.68749号

自动定理发现问题是Wos于1988年首次提出的自动推理中的33个基本研究问题之一,它仍然是一个开放的问题。为了解决这个问题,提出了一种基于强相关逻辑的正向演绎方法。按照这种方法,本文提出了一种自动化定理发现的系统方法。为了证明我们方法的有效性,本文给出了两个案例研究,一个是NBG集理论中的自动定理发现,另一个是Peano算法中的自动公式发现。在我们的案例研究中发现了一些已知定理。

MSC公司:

68吨15 定理证明(演绎、解析等)(MSC2010)
03立方厘米35 证明和逻辑运算的机械化
03B47号 子结构逻辑(包括相关性、蕴涵、线性逻辑、Lambek演算、BCK和BCI逻辑)
03E70型 非经典集合论和二阶集合论
03英尺30英寸 一阶算法和片段
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 安德森,A.R。;北卡罗来纳州贝尔纳普,《蕴涵:相关性和必要性的逻辑》,第1卷(1975年),普林斯顿大学出版社·Zbl 0323.02030号
[2] 安德森,A.R。;北卡罗来纳州贝尔纳普。;Dunn,J.M.,《蕴涵:相关性和必要性的逻辑》,第2卷(1992年),普林斯顿大学出版社·Zbl 0921.03025号
[3] Cheng,J.,作为科学发现中自动定理发现的逻辑基础的蕴涵演算,(科学发现的系统方法:1995年春季研讨会论文(1995),AAAI出版社-美国人工智能协会),105-110
[4] Cheng,J.,科学发现中认知过程的强相关逻辑模型,(信息建模和知识库XI.信息建模和信息库XI.前沿人工智能应用,第61卷(2000),IOS出版社),136-159·Zbl 0968.03028号
[5] Cheng,J.,理论网格的半格模型,(第三届语义、知识和网格国际会议论文集(2007),IEEE计算机学会),152-157
[6] Cheng,J。;奈良,S。;Goto,Y.,FreeEnCal:一个具有通用功能的正向推理引擎,(第十一届基于知识的智能信息和工程系统国际会议。第十一届关于基于知识的智慧信息和工程体系国际会议,LNCS(LNAI),第4693卷(2007),Springer:Springer-Hidelberg),444-452
[7] Cheng,J。;奈良,S。;Goto,Y。;Koh,T.,《自动化定理发现和自动化问题提出的协作网格计算方法》,(第十一届基于知识的智能信息和工程系统国际会议。第十一届知识型智能信息和工程学系统国际会议,LNCS(LNAI),第4693卷(2007年),施普林格:施普林格-海德堡),840-851
[8] 戴维,B。;Priestley,H.,《格与序导论》(2002),剑桥大学出版社·Zbl 1002.06001号
[9] 方,W。;高桥,I。;Goto,Y。;Cheng,J.,《EPLAS的实际实现:面向所有科学家的认知编程语言》(第十届机器学习与控制论国际会议(2011年),IEEE系统、人与控制论学会),608-616
[10] 高,H。;Shi,K。;Goto,Y。;Cheng,J.,基于强相关逻辑的前向推理自动定理发现:NBG集合论的案例研究,(Proc.11th International Conference on Machine Learning and Cybernetics(2012),IEEE Systems,Man,and Cybernetics Society),1859-1865
[11] 高,H。;Shi,K。;Goto,Y。;Cheng,J.,通过基于强相关逻辑的自动前向推导在NBG集合论中寻找定理,(第19届国际计算与组合学会议。第19届国际计算与组合学会议,LNCS,第7936卷(2013),施普林格:施普林格-海德堡),697-704·Zbl 1382.68215号
[12] Quaife,A.,《基础数学理论的自动化发展》(1992年),Kluwer学术出版社·Zbl 0773.03010号
[13] 高桥,I。;奈良,S。;Goto,Y。;Cheng,J.,EPLAS:面向所有科学家的认知编程语言,(第七届国际计算科学会议。第七届计算科学国际会议,LNCS,第4487卷(2007),Springer:Springer-Hidelberg),406-413
[14] Wos,L.,《自动推理:33个基本研究问题》(1988),Prentice-Hall·Zbl 0663.68102号
[15] Wos,L.,自动化定理发现问题,J.自动机。原因。,10, 1, 137-138 (1993) ·Zbl 0783.68112号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。