此存储库旨在以相同的名称伴随课程。另请参阅：

• 教科书（进行中）：https://avigad.github.io/lam网址
• PDF版本的教科书：https://avigad.github.io/lamr/logic_and_mechanized_reasoning.pdf
• 课程主页：https://www.cs.cmu.edu/~mheule/15311-s24/

此存储库包含一个支持库以及包含教科书中的示例的文件，您可以编辑和实验这些示例。

本课程需要精益4编程语言和定理证明程序，以及三个额外的自动化推理工具：CaDiCaL（SAT求解器）、Z3（SMT求解器）和吸血鬼（分辨率定理证明器）。

有三种方法可供您使用软件和支持库。

1. 按照以下步骤安装精益4和VS代码说明书.

2. 确保您已经吉特安装。

3. 如果在安装Lean和Mathlib之后还没有登录，那么可能需要首先输入源~/.配置文件或源~/.bash_profile取决于您的操作系统。

4. 打开终端，导航到要克隆存储库的目录，然后键入：

   git克隆git@github.com：avigad/lamr.git激光测距仪lake exe缓存获取湖泊建造

   这将获取存储库并构建它。

5. 键入启动VS代码代码。或以其他方式启动VS Code并打开拉姆文件夹。请注意，您必须打开顶层拉姆存储库文件夹，而不是任何其他文件夹。

现在，您可以从左侧的文件资源管理器中打开.精益文件，如中的文件目录LAMR/示例。我们建议您将自己的文件放在用户文件夹并保持原始内容不变。

请注意灯/箱是自动推理工具的Linux二进制文件。如果你是使用MacOS或Windows时，您需要将其替换为适当的版本。（见下文。）

您可以通过在拉姆存储库文件夹：

吉特拉力lake exe缓存获取湖泊建造

您还可以使用此存储库，使用Github Codespaces在云中运行Lean。这需要一个Github帐户。如果您已登录Github，请单击此处：https://codespacs.new/avigad/lamr.

确保机器类型为4芯，然后按创建代码空间（这可能需要几分钟）。这将在云中创建一个虚拟机，并安装Lean和Mathlib。

打开任何.精益LAMR文件夹中的文件将启动Lean。您可以通过在浏览器中打开终端来更新存储库和键入吉特拉力然后lake exe缓存获取和湖泊建造同上。

Codespaces每月提供一定数量的免费小时。当你完成工作后，按Ctrl/Cmd+Shift+P在键盘上开始键入停止代码空间，然后选择代码空间：停止代码空间从选项列表中选择。如果您忘记了，不用担心：虚拟机将在特定时间后自行停止不活动的时间量。

要重新启动以前的工作区，请访问https://github.com/codespaces.

Gitpod是Github代码空间的替代品，但不太方便，因为它要求你核实你的电话号码。如果您有Gitpod帐户或愿意注册，将浏览器指向https://gitpod.io/#/https://github.com/avigad/lamr.这将在云中创建一个虚拟机，并安装Lean和Mathlib。然后它会向您显示一个VS Code窗口，该窗口在虚拟环境中运行存储库的副本。当终端显示构建已完成时，您可以打开任何.精益中的文件LAMR灯文件夹开始精益。

您可以通过在浏览器中打开终端来更新存储库和键入吉特拉力然后lake exe缓存获取和湖泊建造同上。

Gitpod每月为您提供50个免费小时。完成工作后，选择停止工作区从左边的菜单中。工作区也应该自动停止最后一次交互后30分钟或关闭选项卡后3分钟。

要重新启动以前的工作区，请转到https://gitpod.io/工作区/.如果将过滤器从“活动”更改为“全部”，您将看到所有最近的工作区。您可以固定工作空间以将其保留在活动工作空间列表中。

这个灯/箱存储库中的文件夹包含CaDiCaL、Z3、CVC4、CVC5和Vampire的Linux二进制文件。我们提供了从精益致电他们的程序LAMR/示例文件夹中有一些示例。如果您在Gitpod中使用本课程，或者在Linux中使用本地课程，那么希望外部工具可以工作开箱即用。但是，如果您使用的是OS/X或Windows，则必须获取或构建相关的您自己的二进制文件并替换中的灯/箱。您可以在此处找到有关如何执行此操作的信息：

• 钙DiCaL
• Z3公司
• CVC4型
• CVC5公司
• 吸血鬼

为Windows构建CaDiCaL似乎很困难。您不需要全部三个SMT解算器；Z3、CVC4或CVC5中的任何一种都可以。