- 概率与神经符号逻辑编程的半环
概率逻辑编程领域集中在将概率模型整合到基于逻辑的编程语言中。我们提供了一个统一的代数逻辑编程视角，表明大部分概率逻辑编程的扩展都可以在一个共同的代数逻辑编程框架中加以表述，其中事实用半环的元素标记，而析取和合取用加法和乘法替代。这不仅适用于 - 用紧凑编码进行准确 ASP 计数
Answer Set Programming (ASP) has emerged as a promising paradigm in knowledge representation and automated reasoning, an - AAAI用于近似模型计数的可审计算法
模型计数、近似计数算法、可审核的近似计数器、证书和 oracle
- AAAI构建精确的伪布尔模型计数器
我们提出了第一个准确的伪布尔模型计数器 PBCount，它通过代数决策图的知识编译方法来实现。我们的实证评估表明，PBCount 可以计算 1513 个实例的计数，而当前最先进的方法只能处理 1013 个实例。我们的工作为进一步研究伪布尔公 - 四舍五入 meets 近似模型计数
研究了哈希算法在计算 Boolean 公式中的模型数量时，delta 值较小会对可伸缩性造成重大影响。提出了一种基于 Rounding 的新方法和一种新算法（RoundMC），用于高置信度下的估计，可以显著提高运行时性能。RoundMC 能 - 快速收敛的任意时间模型计数
本篇论文设计了一种基于部分知识编译的新型近似模型计数方法 PartialKC，其在可伸缩性和准确性方面都表现显著优于以前的近似计数器，并可以收敛于精确计数器，实验证明其具有精确计数器可比的性能。
- 难度模型计数实例的生成和预测
我们提出了一种创建小但难以计数的模型计数实例的方法，通过高度可参数化的生成器，可以在任意数量的变量、子句和子句中设置文字数。 应用于模型计数竞赛时取得了良好的结果，并预测了最难难以计数的实例的参数值。
- CCDD: 模型计数和均匀采样的可处理表示
本文提出一种新的表示语言 CCDD，并利用其支持的多项式算法在模型计数和一致采样上显著改进于目前最先进的 Decision-DNNF，SDD 和 OBDD [AND] 编译器，以及在 CNF 上开发模型计数器和一致采样器。
- 稀疏哈希用于可扩展近似模型计数的理论与实践
本文介绍了一种使用浓缩哈希算法来加速模型计数问题的近似计数算法，实验结果表明使用浓缩哈希算法可以显著提高算法的速度。
- AAAI基于代数决策图的加权模型计数
使用动态规划算法和代数决策图作为主要数据结构来计算布尔公式的精确文字加权模型计数，并将该方法实现在 ADDMC 中，通过在 1914 个标准模型计数基准测试中的比较，展示 ADDMC 在加权模型计数上显著优于现有最佳的求解器。
- 投影模型计数
本文介绍了优先变量，非优先变量，以及计算仅涉及优先变量的模型计数问题，探讨了三种不同的计数方法，并在多组实验结果上进行了比较。
- AAAI稳定模型计数及其在概率逻辑编程中的应用
本文研究了使用稳定模型语义进行推理的问题，提出了两种基于未建立的集合检测的实现技术，扩展了命题模型计数器到稳定模型计数器，可以在时间和空间使用方面显著优于现有的解决方案。
- SMT 中的近似计数和概率程序的值估计
本篇论文介绍了一种从 SMT 到 #SMT 近似版本的约简方法，并提出了关于整数算术和线性实数算术的模型计数算法，通过对现代 SMT 求解器的高级启发式算法进行利用，运行时间为多项式级别并提供正式边界。我们使用这些算法来解决带有非确定性的无 - 基于公式的概率推断
本文提出了精确算法和近似算法，以及相应的公式分解和条件概率以及基于模型计数的概率推断方法，并展示了其在实验中的实际有效性，特别是相比于最先进方案，本文提出的算法可以利用公式结构信息大大提高效率。