The free-variable tableau method has been widely used in order to automate proofs in multiple kinds of logics. Many automated theorem provers rely on this approach, either because it is the only available method-e.g., in certain modal logics-or because it facilitates the generation of proof certificates. However, as far as the authors know, its results have never been formalized in a proof assistant. In this paper, we present TableauxRocq, a deep embedding of free-variable first-order tableaux in the Rocq prover. The formalized calculus is proved sound and provides a modular Skolemization system that enables the use of Skolemization-based optimizations. Moreover, we show how TableauxRocq can be used as a certifier for automated theorem provers by adapting the Goeland prover- that can already output Rocq terms-to output proofs in the TableauxRocq format. By using the power of reflection, thereby providing a fully certified proof checker for free, we show that Goeland's exported Rocq terms and TableauxRocq's proof certificates can be checked in a similar time frame without proof optimizations, and that the latter has strictly better performances in presence of Skolemization-related optimizations.


翻译:自由变分表格式方法已被广泛用于多种逻辑中的自动化证明。许多自动定理证明器依赖于这一方法,或是因为它是唯一可用的方法(例如在某些模态逻辑中),或是因为它便于生成证明证书。然而,据作者所知,其结果从未在证明助手中被形式化。本文提出了TableauxRocq,一种在Rocq证明器中对自由变分一阶表格式的深层嵌入。该形式化演算被证明是可靠的,并提供了一个模块化的斯科伦化系统,从而能够实现基于斯科伦化的优化。此外,我们展示了如何通过调整Goeland证明器——该证明器已能输出Rocq项——以输出TableauxRocq格式的证明,从而将TableauxRocq用作自动定理证明器的验证器。通过利用反射的能力,我们免费提供了一个完全认证的证明检查器。我们证明,在没有证明优化的情况下,Goeland导出的Rocq项和TableauxRocq的证明证书可以在相似的时间范围内被检查,而在涉及斯科伦化相关优化时,后者具有显著更优的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2024】TableRAG:基于语言模型的百万标记表格理解
专知会员服务
38+阅读 · 2024年10月8日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
概述自动机器学习(AutoML)
人工智能学家
19+阅读 · 2019年8月11日
再谈变分自编码器VAE:从贝叶斯观点出发
PaperWeekly
13+阅读 · 2018年4月2日
【干货】深入理解变分自编码器
专知
21+阅读 · 2018年3月22日
【干货】一文读懂什么是变分自编码器
专知
12+阅读 · 2018年2月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
【NeurIPS2024】TableRAG:基于语言模型的百万标记表格理解
专知会员服务
38+阅读 · 2024年10月8日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员