Thibault Gauthier;塞萨里·卡利西克 分享HOL4和HOL防光知识。 （英语） Zbl 1471.68309号 Davis，Martin（编辑）等人，《编程逻辑、人工智能和推理》。第20届国际会议，2015年LPAR-20，斐济苏瓦，2015年11月24-28日。诉讼程序。柏林：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。9450, 372-386 (2015). 摘要：新的证明辅助开发通常涉及类似于已经形式化的概念。在证明它们的属性时，人类通常可以从其他证明者或库中现有的形式化证明中获得灵感。在本文中，我们提出并评估了一些方法，这些方法通过学习不同证明人的证明库来加强证明自动化。某些猜想可以直接从其他库中的类似证明所诱导的依赖关系中得到证明。即使没有找到精确的对应关系，学习推理系统也可以利用已证明定理及其特征之间的关联来预测相关前提。这种外部帮助可以进一步与内部建议相结合。我们通过复制HOL Light和HOL4标准库来评估所提出的知识共享方法。学习推理系统HOL（y）Hammer的单一最佳策略可以自动找到30%的HOL Light问题的证据，可以证明40%根据HOL4的知识。关于整个系列，请参见[Zbl 1326.68013号]. 引用于6文件 理学硕士： 68伏15 定理证明（自动和交互式定理证明、演绎、解析等） 68V20型 数学形式化与定理证明 68伏30 数学知识管理 软件：伊莎贝尔/HOL;HOLyHammer公司;HOL灯;HOL公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Gauthier}和\textit{C.Kaliszyk}，莱克特。注释计算。科学。9450372--386（2015；Zbl 1471.68309） 全文： 内政部 arXiv公司