論文の概要: Manthan: A Data Driven Approach for Boolean Function Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06922v1
• Date: Thu, 14 May 2020 12:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 04:37:34.657258
• Title: Manthan: A Data Driven Approach for Boolean Function Synthesis
• Title（参考訳）: Manthan: ブール関数合成のためのデータ駆動アプローチ
• Authors: Priyanka Golia, Subhajit Roy, and Kuldeep S. Meel
• Abstract要約: ブール関数合成に対する新しいデータ駆動型アプローチであるManthanを提案する。 マンサンは356のベンチマークを280と比較し、最先端の技術によって最も解決された。 Manthan氏は60のベンチマークを解決した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.159590750027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Boolean functional synthesis is a fundamental problem in computer science with wide-ranging applications and has witnessed a surge of interest resulting in progressively improved techniques over the past decade. Despite intense algorithmic development, a large number of problems remain beyond the reach of the state of the art techniques. Motivated by the progress in machine learning, we propose Manthan, a novel data-driven approach to Boolean functional synthesis. Manthan views functional synthesis as a classification problem, relying on advances in constrained sampling for data generation, and advances in automated reasoning for a novel proof-guided refinement and provable verification. On an extensive and rigorous evaluation over 609 benchmarks, we demonstrate that Manthan significantly improves upon the current state of the art, solving 356 benchmarks in comparison to 280, which is the most solved by a state of the art technique; thereby, we demonstrate an increase of 76 benchmarks over the current state of the art. Furthermore, Manthan solves 60 benchmarks that none of the current state of the art techniques could solve. The significant performance improvements, along with our detailed analysis, highlights several interesting avenues of future work at the intersection of machine learning, constrained sampling, and automated reasoning.
• Abstract（参考訳）: ブール関数合成は、幅広い応用を持つコンピュータ科学の根本的問題であり、過去10年間に徐々に改善された技術が注目されている。 アルゴリズム開発が盛んであるにもかかわらず、多くの問題は最先端の技術に届かないままである。 機械学習の進歩に動機づけられ、boolean関数合成に対する新しいデータ駆動アプローチであるmanthanを提案する。 マンタンは関数合成を分類問題として捉え、データ生成のための制約付きサンプリングの進歩と、新しい証明ガイドによる改良と証明可能な検証のための自動推論の進歩と考えている。 609ベンチマーク以上の広範囲で厳密な評価を行った結果、マンタンは現在の技術水準において大幅に改善し、356ベンチマークを解き、最先端の技術技術によって最も解決された280ベンチマークと比較し、76ベンチマークの増加を実証した。 さらにmanthan氏は、現在の技術では解決できない60のベンチマークも解決している。 重要なパフォーマンス改善は、詳細な分析とともに、機械学習、制約付きサンプリング、自動推論の交差点における今後の研究の興味深い方法をいくつか挙げています。

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