本文介绍了可分解否定范式（DNNF）作为可行的命题理论形式，并提供了一些在多项式时间内可以执行的强大逻辑操作。在此基础上，本文提出了将任何合取范式（CNF）转化为 DNNF 的算法，并提供其空间和时间复杂度上的结构保证。同时它也介绍了将有序二叉决策图（OBDD）表示的命题理论转换为等价的 DNNF 的线性时间算法。接着，介绍了采用新的操作在 d-DNNF 上遍历之后实现线性时间、完整的信念修正系统。

Mar, 2000

该研究讨论了 #SMT 的编译策略，提出了一种基于穷尽 DPLL (T) 搜索的自上而下的编译器。

Jun, 2023

通过使用 Davis-Putnam 算法，提出了一种算法 CDP，用于计算 CNF 或 DNF 公式的模型的准确数量，该算法的平均运行时间是 O (nm^d)，在大量的 CNF formulas 实验中的实际表现已经被估计。

Jun, 2011

本文研究了用于准确计算布尔公式的确定性决策图 (d-DNNF) 表示法，将其转换为自由二叉决策图 (FBDD) 用于提供计算上限，并证明了决策 - DNNF 的指数下限，从而提高了关联概率数据库的计算效率。

Sep, 2013

研究了在 $k$-SAT 问题中寻找满足分配的算法任务，证明了低次数多项式算法类无法在特定子密度下解决该问题，这是关于任何算法类在与 Fix 相等水平难度下的首个困难结果。

Jun, 2021

论文研究了基于参数的复杂度近似算法，通过建立通信复杂度和近似难度的关系，研究了支撑不同假设下 Label Cover 问题变种的近似难度。

Nov, 2017

本文介绍了一种统计排序模型，分析其概率分布家族、代数变体和组合交换代数， 并研究其 Toric 代数、格子多面体和马尔可夫基础。

Jan, 2011

研究了逻辑程序中稳定模型的最大数量问题，得到了所有逻辑程序及分离逻辑程序的最大值，且提出了一种可在 O (3^{n/3}) 的最坏情况下找到 n 个子句程序的所有稳定模型的算法。

Jan, 1999

结构化 d-DNNF、SDD 和 OBDD 之间存在可处理性转换和简洁性差距的问题，我们通过实验证明结构化 d-DNNF 不支持多项式时间的取反、析取和存在量词操作，并且存在一些函数，其具有等价的多项式大小的结构化 d-DNNF，但没有等价的 SDD 表示。我们还通过对算术电路（AC）的研究，将这个结果推广到 PSDD 和结构化 d-DNNF 的单调 AC 类似物之间，从而展示了简洁性差距。

Feb, 2024

研究了在用户级差分隐私的条件下，对于大数据域中的前 k 项选择问题。介绍了新的算法，使用真实的前固定 k 项，实现了（近似）（ϵ，δ>0）差分隐私。提供了算法的隐私组合边界。

May, 2019