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SAT求解器
确定命题布尔公式是否存在变量赋值使其为真的算法。是程序合成中决策问题解决的基础。
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SMT求解器
SAT求解器的扩展，集成了算术、数组和数据类型等数学理论。能够在程序合成中解决更复杂的约束。
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逻辑约束
表示生成程序必须遵守的属性和行为的数学公式。充当用户规范和自动解决方案搜索之间的桥梁。
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约束驱动的合成
将规范转换为约束系统并由自动求解器解决的范式。生成确保形式满足要求的程序。
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问题编码
将高级规范翻译为求解器可理解的逻辑公式的过程。决定约束求解阶段的效率。
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归纳合成
从期望的输入输出示例自动推断程序的技术。结合归纳学习和约束求解来泛化行为。
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SKETCH
允许指定带有需自动填补空洞的部分程序的编程语言。使用SMT求解器找到空洞的最优值。
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SyGuS
Syntax-Guided Synthesis，用指定解决方案语法规范来规范化合成问题的标准。允许控制生成程序的结构和复杂性。
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抽象-精化
一种迭代策略，最初简化问题然后逐步精化约束。在复杂程序合成中平衡效率和精度。
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约束学习
结合机器学习技术和逻辑约束求解的混合方法。通过智能引导搜索空间来加速合成。
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条件验证
验证合成程序是否满足所有初始规范的正式过程。对确保自动生成程序的正确性至关重要。
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DPLL算法
Davis-Putnam-Logemann-Loveland，布尔公式可满足性的基本算法。是许多用于程序合成的现代SAT求解器的基础。
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组合理论
允许SMT求解器同时处理多个异构数学理论的机制。对于建模现实的合成问题不可或缺。
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可满足性模理论
在一个统一的求解框架中结合命题逻辑和数学理论的形式化方法。允许处理程序合成中的复杂约束。
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对称约束
消除等效解以减少搜索空间的正式属性。通过避免冗余探索显著加速合成。
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增量合成
通过迭代添加功能和约束来逐步构建程序的方法。通过问题分解来管理复杂性。
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霍尔模型
用于验证和综合正确程序的{前条件}程序{后条件}形式化三元组。保证生成程序有效性的理论基础。
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