У меня есть реализация на Python, в которой используется доказательство теорем. Я хотел бы знать, есть ли возможность ускорить часть решения SMT, которая в настоящее время использует Z3.
Я пытаюсь найти разные решатели и нашел cvc4/cvc5 и Yices как решатели множественной теории (арифметика, равенство, битвекторы...). Я также нашел dReal и MetiTarski (этот, кажется, устарел) для конкретного случая вещественной арифметики.
Я намерен протестировать свою реализацию с помощью API этих инструментов, чтобы увидеть, могу ли я использовать тот или иной решатель в зависимости от типа, который я хочу решить.
Тем не менее, я хотел бы знать заранее, есть ли какое-то сравнение между этими решателями, чтобы иметь более полезную основу для моих выводов. Меня интересуют как стандартные тесты, так и пользовательские тесты на GitHub или Stack.
Я нашел только эту статью cvc5 (https://www-cs.stanford.edu/~preiner/publications/2022/BarbosaBBKLMMMN-TACAS22.pdf ), которая, очевидно, предлагает ее как лучший вариант. Я также нашел это минимальное сравнение ( https://lemire.me/blog/2020/11/08/benchmarking-theorem-provers-for-programming-tasks-yices-vs-z3/), которое говорит нам, что Yices В 15 раз быстрее, чем Z3 для конкретного примера.
Любой совет?
Я думаю, что это совершенно правильный вопрос, поскольку он ищет информацию о том, как использовать преимущества нескольких существующих решателей по своей сути. Именно для этого и существует соревнование SMT, хотя нужно быть осторожным, делая слишком общие предположения. Каждая проблема уникальна, когда дело доходит до производительности.
Вы всегда можете посмотреть результаты конкурса SMT: https://smt-comp.github.io
Сказав это, я думаю, что глупо искать «лучшее». Не существует хорошего критерия для осмысленного сравнения всех решателей: все зависит от вашего конкретного приложения.
Если ваша система позволяет использовать несколько серверных решателей, почему бы не воспользоваться преимуществом множества ядер на современных машинах: создать их все и использовать результат первого для завершения. Любой априорный выбор решателя будет страдать от случая, когда другой будет работать лучше. На данный момент запуск всех доступных и получение самого быстрого результата — лучший вариант использования вашего оборудования.
«почему бы не воспользоваться множеством ядер на современных машинах» — я предлагаю воспользоваться этим, используя неоднопоточный решатель; нет приличного решателя. «На данный момент запуск всех доступных и получение самого быстрого результата — лучший вариант использования вашего оборудования». Весьма сомнительно - существует множество доступных решателей, и во многих задачах они будут иметь одинаковую производительность друг с другом, поэтому, запуская их все, вы просто увеличиваете свои вычислительные затраты на какой-то постоянный коэффициент. В других случаях, безусловно, можно оценить, какой решатель будет работать лучше всего.
Это не мой опыт. Даже разные версии одного и того же решателя сильно различаются по производительности для одного и того же решателя. Оценка производительности для нескольких решателей, которые, как вы утверждаете, «наверняка возможны», не была моим опытом, даже для, казалось бы, простых задач с разными версиями решателей.
Большое спасибо! Я поиграюсь с многоядерниками и спрошу здесь, если обнаружу проблемы.
Запросы на внешние ресурсы не по теме на Stack Overflow. Я понимаю, что вы не просите нас порекомендовать решатель, но вы просите нас найти какое-то существующее исследование или анализ, который сравнивает решатели.