Boolean Satisfiability (SAT) solving underpins a wide range of applications in Electronic Design Automation (EDA), particularly formal verification. However, this paper observes that the mainstream clause reduction heuristic in modern SAT solvers becomes ineffective in the critical domain of complex arithmetic circuit verification, such as multipliers. On these instances, the dominant Literal Block Distance (LBD) metric for measuring clause quality degrades into a simple value of clause length, without any perception of dynamic clause usage during solving.To address this issue, a novel clause reduction mechanism is proposed, which is entirely independent of LBD. Its core idea is to decouple and handle separately the two most fundamental characteristics of learnt clauses--inherent lineage and dynamic usage patterns--thereby avoiding the efficiency degradation caused by inappropriately mixing these properties. Experiments show that our method consistently improves mainstream solvers and achieves speedups of up to 5.74x on complex arithmetic circuit problems, while maintaining comparable performance on general-purpose benchmarks. These results challenge the prevailing LBD-centric clause quality metric for clause management.


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SAT是研究者关注命题可满足性问题的理论与应用的第一次年度会议。除了简单命题可满足性外,它还包括布尔优化(如MaxSAT和伪布尔(PB)约束)、量化布尔公式(QBF)、可满足性模理论(SMT)和约束规划(CP),用于与布尔级推理有明确联系的问题。官网链接:http://sat2019.tecnico.ulisboa.pt/
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