이 기사에서는 Datalog 프로그램을 SQL 쿼리로 변환하는 새로운 방법을 제시합니다. 저자는 SQL의 관계 대수 기능을 효과적으로 활용하여 Datalog 프로그램 본문의 변수 바인딩 환경을 관계로 표현함으로써 기존 SQL 엔진을 사용하여 Datalog 쿼리를 효율적으로 실행합니다. 이 방법은 간결할 뿐만 아니라, 이중 숫자 기법을 사용한 반 순진적 평가도 가능하여 성능을 더욱 향상시킵니다. 이 기사에는 Python 및 SQL 코드 예제와 다른 Datalog 엔진과의 성능 비교가 포함되어 있습니다.
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이 게시글에서는 정수 속성, 미분, 집합 이론, 비트 벡터, 함수형 프로그램 등 다양한 영역을 포괄하는 규칙 재작성 데이터베이스를 만드는 것을 제안합니다. 저자는 규칙 재작성을 포함하는 기존 프로젝트와 라이브러리를 다수 나열하고, 이러한 규칙들을 공통 형식으로 통합하는 것의 실현 가능성과 과제에 대해 논의합니다. 일부 규칙은 기존 SMT 솔버를 사용하여 직접 증명할 수 있지만, 저자는 특정 애플리케이션 컨텍스트에서 정확한 재작성 및 조작을 위해 명확하게 정의된 규칙 재작성 데이터베이스가 필수적이며, 미래 연구에 귀중한 자원이 될 것이라고 주장합니다.
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이 블로그 게시글은 SAT 솔버의 매혹적인 세계를 탐구하며, 단순한 무작위 시도 방식에서 Davis-Putnam 방식이나 충돌 기반 절 학습(CDCL)과 같은 정교한 알고리즘으로의 진화 과정을 추적합니다. 다양한 기법을 비교하고, 성능을 획기적으로 향상시킨 최근의 발전, 예를 들어 합동 폐쇄, 절 동등성 스위핑, 제한된 변수 추가 등을 강조합니다. 저자는 무작위 시도, Davis-Putnam 기반, 주어진 절 루프를 사용하는 솔버를 보여주는 Python 코드 예시를 제공합니다. 이 게시글에서는 부분 평가 기법과 미래 연구 방향도 다루어 부울 만족 가능성 문제의 복잡성에 관심 있는 모든 사람들에게 매력적인 읽을거리가 됩니다.
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이 글에서는 Z3 Python 라이브러리에서 __bool__ 함수를 오버로딩하여 Python 코드의 심볼릭 실행을 수행하는 영리한 기법을 소개합니다. 저자는 Z3의 기능을 활용하여 Python 조건문을 Z3 표현식으로 변환하여 경로 탐색 및 결과 분석을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 AST 순회를 피하고 Python 코드 내에서 직접 사용할 수 있으므로 심볼릭 실행을 간소화합니다.
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