弗朗索瓦·布里；亚德南·叶海亚 正单位超分辨率表及其在最小模型生成中的应用。 （英语） Zbl 0960.03006号 J.汽车。推理 25，第1期，35-82（2000）. 摘要：一阶子句集的最小Herbrand模型在计算机科学的几个领域都很有用，例如，自动定理证明、程序验证、逻辑编程、数据库和人工智能。在大多数情况下，传统的模型生成算法是不合适的，因为它们生成的是非最小的Herbrand模型，效率可能很低。本文描述了一种生成一阶子句集的最小Herbrand模型的方法。该方法建立在正单位超分辨率（PUHR）表的基础上，通常比传统表小。PUHR表格将最初引入的定理证明SATCHMO方法形式化。描述了两个最小模型生成过程。第一种方法基于补码分裂扩展规则和涉及约束的回溯形式扩展PUHR表深度优先。给出了该过程的Prolog实现，命名为MM-SATCHMO，并报告了其在基准套件上的性能。第二个最小模型生成过程执行PUHR（补码）表的第一个宽度受限扩展。这两个过程都是最优的，因为每个最小模型只构建一次，并且非最小模型的构建会尽快中断。它们在以下意义上是完整的：深度-第一个最小模型生成过程计算所考虑子句的所有最小Herbrand模型，前提是这些模型都是有限的。第一个宽度最小模型生成过程计算所考虑子句集的所有有限最小Herbrand模型。从基准问题的原理和性能方面，将所建议的程序与相关工作进行了比较。 引用于18文件 MSC公司： 03B35型 证明和逻辑操作的机械化 68吨15 定理证明（演绎、解析等）（MSC2010） 关键词：最小模型；模型生成；人构成的画面或场景；证明理论；赫布兰德模型；一级条款 软件：查找器；萨奇莫 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛F.Bry｝和\textit｛A.Yahya｝，J.奥托姆。推理25，No.1，35--82（2000；Zbl 0960.03006） 全文： 内政部