論文の概要: EduSAT: A Pedagogical Tool for Theory and Applications of Boolean Satisfiability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07890v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 17:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 11:49:51.685800
• Title: EduSAT: A Pedagogical Tool for Theory and Applications of Boolean Satisfiability
• Title（参考訳）: EduSAT: ブール満足度の理論と応用のための教育ツール
• Authors: Yiqi Zhao, Ziyan An, Meiyi Ma, Taylor Johnson
• Abstract要約: EduSAT は SAT と Satisfiability Modulo Theories (SMT) の学習と理解を支援するツールである。 SATとSMT以外の5つのNP完全問題に対して、鍵アルゴリズムとソルバ抽象化の実装を提供する。 EduSATの利点は、SATとSMTの問題解決技術を実験、分析、検証することで得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.392308906793852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Boolean Satisfiability (SAT) and Satisfiability Modulo Theories (SMT) are widely used in automated verification, but there is a lack of interactive tools designed for educational purposes in this field. To address this gap, we present EduSAT, a pedagogical tool specifically developed to support learning and understanding of SAT and SMT solving. EduSAT offers implementations of key algorithms such as the Davis-Putnam-Logemann-Loveland (DPLL) algorithm and the Reduced Order Binary Decision Diagram (ROBDD) for SAT solving. Additionally, EduSAT provides solver abstractions for five NP-complete problems beyond SAT and SMT. Users can benefit from EduSAT by experimenting, analyzing, and validating their understanding of SAT and SMT solving techniques. Our tool is accompanied by comprehensive documentation and tutorials, extensive testing, and practical features such as a natural language interface and SAT and SMT formula generators, which also serve as a valuable opportunity for learners to deepen their understanding. Our evaluation of EduSAT demonstrates its high accuracy, achieving 100% correctness across all the implemented SAT and SMT solvers. We release EduSAT as a python package in .whl file, and the source can be identified at https://github.com/zhaoy37/SAT_Solver.
• Abstract（参考訳）: Boolean Satisfiability (SAT) と Satisfiability Modulo Theories (SMT) は自動検証に広く用いられているが、この分野では教育目的で設計されたインタラクティブツールが不足している。 このギャップに対処するため,SAT と SMT の学習と理解を支援するために開発された教育ツールである EduSAT を提案する。 EduSATは、Davis-Putnam-Logemann-Loveland (DPLL)アルゴリズムやROBDD (Reduceed Order Binary Decision Diagram) などの鍵となるアルゴリズムの実装を提供している。 さらに、EduSATはSATとSMT以外の5つのNP完全問題に対するソルバ抽象化を提供する。 EduSATの利点は、SATとSMTの問題解決技術を実験、分析、検証することで得られる。 本ツールには,総合的なドキュメンテーションやチュートリアル,広範囲なテスト,自然言語インタフェースやSATおよびSMT式生成機能など,学習者の理解を深めるための貴重な機会を提供する。 EduSATの評価は、その精度を示し、実装されたSATおよびSMTソルバの100%精度を実現する。 私たちは.NETのpythonパッケージとしてEduSATをリリースします。 ソースはhttps://github.com/zhaoy37/SAT_Solver.wlファイルで確認できる。

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