最近のすべてのSATソルバーが、回線SATではなくCNFで動作するのはなぜですか？

2006年のいつかでインバータグラフを処理するAIGERライブラリのリリース後（私は思う）、いくつかのサーキットSATソルバーが2006-2008にリリースされ、いくつかのSAT Races / CompetitionsにAIGトラックがありました。しかし、それ以来、焦点は完全にSMTまたは節点SATソルバーの改善にあるようです。

直観的には、サーキットSATに集中することは非常に理にかなっているようです。回路はCNFからリバースエンジニアリングできない構造情報を提供しますが、回路は常にCNFに変換できます。そして、少なくとも論理合成の産業的に重要な分野は、AIGに特に適しているようです。

どうしたの？余分な構造情報はソルバーに役立たないことが判明しましたか？AIGベースのSATは失敗した実験を解決しましたか？

質問にはさまざまな角度があります。SATの定式化で「構造情報」を調べることは優れた研究分野であるべきだという前提に概ね同意しました。

• CNFでエンコードされたSATは、何十年もの間標準となっています。1990年代前半から半ばにDIMACSフォーマット/競技会で固まりました。

• 技術的には「構造情報」とは何ですか？その概念を正式に特定し、トートロジーに近い円を避けるのは難しいかもしれません。SAT CNFエンコーディングとネットワーク構造を保持する他のエンコーディングとの間に実際の違いはありません。これは、非常に多くのSATソルバーが利用する傾向のある「節/変数グラフ」の概念に組み込まれています。言い換えれば、大まかな意味では、すべての重要なSATソルバーは「構造情報」を使用します。

• はい、研究の新しい方向性は、ASPおよびSMTの解決に焦点を当てており、これは、あなたが尋ねる「構造情報」をほぼ実際に具体化しています。

• Tseytin変換は、標準のSATソルバーに入力するために、回路をP時間/空間でSATに簡単に変換します。おそらく、EEサーキットコンテキストなど、多くのコンテキストで広く使用されています。

• 一般的にあなたが言及している線に沿ってかなり孤立した研究がいくつかありますが、残念なことに（再びあなたの前提に沿って）それは研究トレンドにあまり発展しなかったようです。それは潜在的だがより多くの人的要因の不足によるものだとは思わないでください。2つのお気に入りの論文[1] [2]、もう1つは、「産業事例」や「電気工学」事例など、特定の研究が行われている分野の特定の事例を調べることです。

• CSの純粋主義者は、すべての数学的抽象化において心理学/社会学の考慮事項を避けたい場合がありますが、それでもコンピューターサイエンスの要素です。人間の心理的要因に基づいた研究動向について尋ねます。ここでは、「ローハンギングフルーツ」とも呼ばれる街灯効果があります。数十年経った今でも、SATアルゴリズム研究はまだ初期段階にあり、P対NPのような大きな疑問はどこにも見えないように思われます。 。

[1] 充足可能性の問題を分解する、またはグラフを使用して充足可能性の問題に関するより良い洞察を得る、Herwig 2006（83pp）

[2] 拘束ナイフエッジ Walsh 1998