毕业设计论文 外文文献翻译 自动化专业 Automation 中英文对照.doc
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1、编号: 毕业设计英文翻译译文 题 目: Automation 院 系: 计算机系 专 业: 自动化 学生姓名: 学 号: 指导教师: 职 称: 2005 年 6 月 3日自动化汤姆里治2005 年四月 12 日目 录1 介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 2 需求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 3 目前交互式证明器的自动化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4 4 技术. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3、. . . . . . . . . . . . . 5 4.1 证明的搜寻. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6 逻辑系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6引进规那么. .
4、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6 4.2 等式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8 改写. . . . . . . . . . . . . . . .
5、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8 条件的简单化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 完成. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 动态的完成. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 方程式的统一. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .125 连接与整合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 6 评估. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8、 . . . .13 6.1 评估生产需求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .136.2 完整性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 6.3 效率. . . .
9、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 6.4 实际应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 7 替代选择. . . . . . . . . . . . . . . . .
10、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 8 结论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 1 介绍自动化可能是成功的机械化的关键。在一些情形中,机械化不需要自动化就可以实行。确实,在高度抽象的数学区域,大局部由使用者拼出的复杂
11、证明组成的机械化推论远远超过了那些目前能被自动化解决的范围。在这一背景下,如果自动化它被全部使用, 将指导在容易的可以解决的被紧紧地限定的次问题上。一个机械化的典型例子是我们的拉姆齐定理的形式化。另一方面,在推论相对被限制的地方,自动化能富有成效地在确认类型的证明中被应用,但是绝对程度的细节将使一个非自动化的机械化不可实行。许多人已经花费了数年来开展全自动系统。比方Vampire VR 和otter McC全自动系统。我们可以和这样的系统竞争的设想是愚蠢的。它们的执行是一种方式,这种方式超过目前在交互式定理证明器被实行的系统。这些方案正在进行是为了把这些系统和交互式定理证明器相连。这是极其有价
12、值的工作:如果知道一个一阶的陈述是可证明的,这时应该期待机器能提供一个证明。在这一节中,我们简略说明一些我们已经在各种不同的情况应用研究的技术。自然地我们不企图仅此一次去解决自动化推论的问题。宁可我们把重心集中在问题,而这些问题典型地出现在我们已经涉及的研究。我们首先简略说明我们需要的自动化的引擎功能。我们然后描述我们应用的技术,而且他们是如何整合的。我们评估根据我们的需求性质上地产生的引擎,和数量地有关于一件相当大的案例研究。这些技术中的少数是新奇的,宁可,我们企图用一种适宜的方式来融合现行的技术。这些步骤在HOL启发定理证明器被开展,这是我们建立的设计原型的一辆优良车辆的不同方法。2 需求
13、我们的自动化的需求是什么? 让我们区别一下自动化和全自动化的使用,以及交互式自动化的使用,每一种的需求都有非常地不同。也许料想不到地,失败的自动化证明引擎是基准,是观念,这观念是当交互式开展的复杂证明使我们花费大多数时间对 几乎 的可证明的义务的时候。因此我们想要证明器给我们完美的反响作为为什么任务不能够被执行的原因。这引证强调一种在自动化和交互式证明之间的重要的不同。在自动校对中,可典型地知道,目标是可证明的 ( 或至少,非常强烈地疑心,而且在结束相当多量的时间之前准备等候证明的搜寻)。确实,自动证明器被判断在他们能实际上证明多少可证明的目标之上。在交互式证明中, 我们花费我们大多数的时间在
14、几乎可证明的义务上。这是交互式和证明之间的不同。如果我们花费大部份的时间尝试去证明简单但不可证实的目标,然后校正的搜寻完全变成比拟不重要。这虽不能说是它全部失去重要::如果一个系统缺乏完整性,这时它将会无法证明一些可证明的目标。什么类型的目标正在被放弃,这是非常必要而且主要去知道的,这是为了知道当一个证明器失败于证明一个目标时就能理解它是什么意思。这些知识也非常有用,当混合系统为了了解作为整个系统的行为,应当首先了解局部的行为。在一个交互式的环境中,在完全之上所有物可能被偏爱,就我们而言,自动化的最重要方面是简单化。 而这些我们不是意味着去落实简单 ( 要布多少根线来实现系统? 等等),而是概
15、念上的简单化。例如,简单化到处被用于交互式定理求证。如果一组改写规那么不能融合,这时去了解简化器的行为,必须了解适用的规那么顺序。不用说,对于理解这是一件极端复杂的事情,而且属于这些所有物的证明在推测上极端易碎。概念上的简单化通过聚集和简易装置的终端对一个简化器进行紧密地约束。如果一个使用者要了解系统,概念上的简单化很重要。如果一个系统的概念简单,它将会很有希望被简单的使用。在一个交互式环境中,我们期待自动化失败。为了取得进步,我们必须了解一种证明的尝试为什么失败,证明器一定会提供反响。基于系统的决议能提供反响,但是他们是消灭性的 (在某种意义上目标转换成一种正常的形式在证明的尝试之前开始,破
16、坏了最初的逻辑结构),所以反响很难被了解 (论证失败的点对于最初的目标能看出明显的不同)。较好的方式是引导在一个尽可能接近的方法证明到一个人类可能如何引导证明。在一些感觉中我们需要证明的系统应该是自然的。在这情况下,如果一种证明的尝试失败,失败的局部能时常被作为检验直接地返回给使用者。反响与能见度相关。时常一个使用者希望检查失败的证明,但是只有证明的踪迹是可得的,它能引起一个概念上的错误结合: 使用者把重心集中在结果,然而踪迹可能全部是有不同的自然。如果有许多没有被证明的局部,这时一个使用者不可能检查它们的全部,但是可能愿意沿着证明走。像约翰 哈里森的模式消除的执行的自动化方法,时常利用全球化
17、的节点优先寻址的信息在一棵树里搜寻一个证明。如果全球化的信息不是出现在结果中使用者有时机接近,它将会难以经过通过简单运用的自动证明器一步一次的自动化证明。当传导的搜寻正在使用全球化的信息时,自动证明器将不做出它做出的相同决定,因为它只能进入本地的结果。许多方法现在被交互式定理证明器所使用,就像伊莎贝尔的blast,留下未改变的目标如果它们失败于证明这目标的话。证明搜寻的自然方法期待在所有的情形中至少能做出一些进步,所以即使目标不是可证明的,它们也能够有所帮助。 比方,平安的步骤 (就像在许多系统的E) 应该被实行,简单化步骤被应用等等。自动化也应该是稳定的。在大量的证明中,一个证明时常混合交互
18、式和自动的证明。如果被自动化返回的目标容易根本地以目标的微小变化改变,这时关联的交互式证明将被毫无用处的给予,而且一定被改写。因为这一个理由,被自动化返回的不能解决的次目标应该在对于最初的目标的微小改变下稳定。如果一个证明能被建立,然后一开始把重心集中在使证明更加可维持的方面,就像鲁棒一样。效率是在蛋糕上的糖衣。完全也是重要的,虽然没有必要在一阶逻辑完全,但是宁可应该有一个给定的程序解决的层次问题一个清楚的观念。无论如何,一些系统的行为理论上理解是重要的,如果它接近简单的目标。让我们总结出这些观点: 自动化应该很简单:它应该在理论上很好地被了解,和在使用中可预期的。 自动化也应该提供反响,以至
19、于使用者能估定一种证明的尝试为什么失败。 一个甚至比拟强烈的需求是,自动化是可视的,在可视中通过证明的研究,能直接地检查自动化的执行。 自动化应该是自然的,这是为了使证明器和使用者之间的概念差距最小化。举例来说,自动化应该在标准的逻辑系统中执行,或者与使用者传导证明的决策程度相一致。 时常,使用者对一个证明进行优化有很多的平安步骤。与自动化在返回前至少做出改良相比,自动化简单的返回“可证明与“不可证明是没什么用处的。 自动化应该是稳定的,以至于在自动化的行为中理论上微小的改变不会产生大的变化。这是很重要的,因为交互式的证明包含大量隔行扫描使用者或自动化步骤的环节。 自动化也应该是鲁棒的,在意义
20、上微小的变化不会影响自动化的可证实性。 我们想要自动化对明显的理论是有效率的。 最后,我们想要自动化是完全精密的。她能很好的定义问题的层次。3 目前交互式证明器的自动化目前交互式定理证明器的自动化证明方法不符合先前环节的需求。Isabelle/ HOL是目前作为被认可的HOL执行的代表。 主要被使用的技术是一个描述的证明器blast,和简化器simp。这些都混合在单个的自动化策略里。 Isabelle也包括一个模式消除程序,它和blast使用起来有点相似。Simp 被广泛地使用,但是它并不是一个完全的一阶证明方法。然而,它能满足许多前期环节需求的事实解释了为什么它这么流行,在交互式证明中。bl
21、ast方法在肯定逻辑和组的简单问题上运行得很好,但是它很难了解它的特性是什么。它基于一个证明器leanTAP,那对一阶逻辑是完全的。另一方面,以下的目标稍微可证明在一阶逻辑,但是blast不行。f( g a)=a y g(f y)=y它甚至更加的混乱,但它在区间 g a 实现的时候,这区间在结果本身中发生,并是存在的证明。更糟的是,当像HOL 的类型逻辑被表达的时候,g a 是唯一的区间发生在可以使用的正确类型结果中。这一个失败对于有效地处理等式逻辑是一个描述类型程序失败的合并统一。因为它是这么的不受限制,所以自动方法几乎从不被用于交互式证明的中间。而且,它是不稳定的,在它产生的子目标中在对目
22、标的较小变化之下可能是野性地不同的,它的提出是无用的除了在紧紧地被控领域。整合一个现代的解决证明器Vampire进入Isabelle将没有必要纠正这些错误。基于解决的方式提供了一点支持对于交互式理论证明器,因为子句形式的减少意味着使用者有很少的可观性进入证明的搜寻,而且很少知道为什么一个特殊的辅助定理会失效。证明的搜寻是一个本地的向前的综合的搜寻,与一个全球化的向后的综合搜寻的典型描述介绍以及Isabelle的策略水平相反。因此,对于使用者,解决是一个不自然的系统。通常从这些系统来的反响是极差的甚至不存在的。此外,许多步骤应该被认为是平安的 (应用一个终端和聚合的改写组,运行一个 E 步骤)
23、因为系统被当作一个黑盒子使用,或目标率直地被解决,或者更通常,一点也不解决,而且系统包含的关于可靠应用的步骤被丧失的信息,留给使用者可以手动的应用这些步骤。这里的问题是系统无法做出改良那些无法直接证明的目标。我们也作关于一阶理论证明器的以下观察。这些证明器被设计去寻找大量的数量词实例,寻找可选择地系数平等推论。然而在交互式定理证明器里的自动化的失败没有失败于猜想大量的数量词实例。4 技术在下面这节,我们描述我们如何建立自动化。首先,我们正在尝试寻找证明,所以我们将会需要 ( 至少) 证明的搜寻引擎。然后,我们在很大的程度上愿做用手动的方式的模型证明。除了证明的搜寻之外,在手动证明中其他主要的利
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