Hitting formulas have been studied in many different contexts at least since [Iwama,89]. A hitting formula is a set of Boolean clauses such that any two of them cannot be simultaneously falsified. [Peitl,Szeider,05] conjectured that hitting formulas should contain the hardest formulas for resolution. They supported their conjecture with experimental findings. Using the fact that hitting formulas are easy to check for satisfiability we use them to build a static proof system Hitting: a refutation of a CNF in Hitting is an unsatisfiable hitting formula such that each of its clauses is a weakening of a clause of the refuted CNF. Comparing this system to resolution and other proof systems is equivalent to studying the hardness of hitting formulas. We show that tree-like resolution and Hitting are quasi-polynomially separated. We prove that Hitting is quasi-polynomially simulated by tree-like resolution, thus hitting formulas cannot be exponentially hard for resolution, so Peitl-Szeider's conjecture is partially refuted. Nevertheless Hitting is surprisingly difficult to polynomially simulate. Using the ideas of PIT for noncommutative circuits [Raz-Shpilka,05] we show that Hitting is simulated by Extended Frege. As a byproduct, we show that a number of static (semi)algebraic systems are verifiable in a deterministic polynomial time. We consider multiple extensions of Hitting. Hitting(+) formulas are conjunctions of clauses containing affine equations instead of just literals, and every assignment falsifies at most one clause. The resulting system is related to Res(+) proof system for which no superpolynomial lower bounds are known: Hitting(+) simulates the tree-like version of Res(+) and is at least quasi-polynomially stronger. We show an exponential lower bound for Hitting(+).


翻译:自[Iwama, 89]以来,命中公式已在多种不同背景下得到研究。命中公式是一组布尔子句,其中任意两个子句不能同时被证伪。[Peitl, Szeider, 05]猜想,命中公式应包含对归结而言最难的公式,并通过实验发现支持该猜想。利用命中公式易于检验可满足性的特点,我们构建了一个静态证明系统Hitting:在Hitting系统中,对一个CNF的驳斥是一个不可满足的命中公式,其每个子句均为被驳斥CNF中某个子句的弱化。将该系统与归结及其他证明系统进行比较,等价于研究命中公式的难度。我们证明树状归结与Hitting之间呈拟多项式分离。我们证明了Hitting可被树状归结拟多项式模拟,因此命中公式不能对归结产生指数级难度,从而部分反驳了Peitl-Szeider猜想。然而,Hitting的多项式模拟异常困难。借助非交换电路的PIT思想[Raz-Shpilka, 05],我们证明Hitting可由扩展弗雷格系统模拟。作为副产品,我们表明多个静态(半)代数系统可在确定性多项式时间内验证。我们考虑了Hitting的多种扩展。Hitting(+)公式是子句的合取,这些子句包含仿射方程而非仅文字,且每个赋值最多证伪一个子句。由此产生的系统与Res(+)证明系统相关——后者尚无已知超多项式下界:Hitting(+)模拟了树状版本的Res(+),并且至少具有拟多项式强度的优势。我们给出了Hitting(+)的指数级下界。

0
下载
关闭预览

相关内容

简称 哈工大,创建于1920年,是C9联盟成员之一,国内工科顶尖高校。1999年成为首批九所985工程院校之一,校训是“规格严格,功夫到家”。
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2021年11月2日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:24
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:15
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:11
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
美陆军任务式指挥人工智能解决方案
专知会员服务
11+阅读 · 7月16日
相关VIP内容
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员