关键词satisfiability problems
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- 概率和因果可满足性：边缘化的影响
研究了 Pearl 的因果层次结构 (PCH) 框架中的推理和计算复杂性，重点关注概率和因果语言中表达的满足性问题，特别是与边缘化相关的方程，证明了不同层次和操作符的确切计算复杂性结果，以及对受限模型进行了考虑。
- 利用对称性提升可满足性检查
使用对称性压缩结构来解决满足性问题，通过将句子转化为能够进行领域压缩的句子，检查满足性并找到满足条件的结构，其适用于生成配置问题。
- IJCAI关于概率和因果推理的困难程度
研究员从计算复杂性的角度出发，研究了能够完全表达数量化概率推理和因果效应的形式语言。研究集中于可表达许多概率和因果推断任务的可满足性问题，并建立了这些可满足性问题的确切计算复杂性。研究结果表明，一些在概率和因果推断中常用的标准语言的变体的算 - AAAI用低秩半定规划解决 MAX2SAT 问题
本文提出了一种将搜索方法与半定规划方法相结合的算法，其用于解决 MAX2SAT 问题。文中称，使用这种方法能够显著提高问题的解决速度，并在一些问题上取得了 order of magnitude 级别的速度提升。
- 学习线性时间属性
该论文提出了两种学习 Linear Temporal Logic（LTL）公式的新算法，该算法通过将学习任务简化为命题布尔逻辑中的一系列可满足问题来实现，并且验证了这两种算法在合成基准测试和领导者选举协议的执行理解方面的优异表现。
- 平面计数问题的复杂性
在平面图情况下，我们证明了与各种满足性、图形和组合问题相关的计数问题的 #P 难度。另外，当局限于计划实例时，我们证明了具有不明确解决方案性的满足性问题的 NP 完全性和与唯一满足性问题相关的随机多项式可简化的 DP 完全性。假设 P≠NP