Question

我看到来自ctx-solver-simplify的相当令人惊讶的行为，其中z3.And（）的参数顺序似乎很重要，使用来自https://git01.codeplex.com/z3的主分支的最新版Z3（89c1785b））：

#!/usr/bin/python
import z3

a, b = z3.Bools('a b')
p = z3.Not(a)
q = z3.Or(a, b)
for e in z3.And(p, q), z3.And(q, p):
  print e, '->', z3.Tactic('ctx-solver-simplify')(e)

产生

And(Not(a), Or(a, b)) -> [[Not(a), Or(a, b)]]
And(Or(a, b), Not(a)) -> [[b, Not(a)]]

这是Z3中的错误吗？

Answer 1

不，这不是错误。策略ctx-solver-simplify非常昂贵并且本质上是不对称的。也就是说，访问子公式的顺序会影响最终结果。此策略在文件src/smt/tactic/ctx_solver_simplify_tactic.cpp中实现。代码非常易读。请注意，它使用“SMT”解算器（m_solver），并在遍历输入公式时对m_solver.check()进行多次调用。这些电话中的每一个都非常昂贵。对于特定问题域，我们可以实现更昂贵的此策略版本，并避免问题中描述的不对称性。

修改

你也可以考虑战术ctx-simplify，它比ctx-solver-simplify便宜，但它是对称的。策略ctx-simplify将基本上应用以下规则：

A \/ F[A] ==> A \/ F[false] x != c \/ F[x] ==> F[c]

其中F[A]是可能包含A的公式。它比ctx-solver-simplify便宜，因为它在遍历公式时不会调用SMT求解器。以下是使用此策略的示例（也可用online）：

a, b = Bools('a b') p = Not(a) q = Or(a, b) c = Bool('c') t = Then('simplify', 'propagate-values', 'ctx-simplify') for e in Or(c, And(p, q)), Or(c, And(q, p)): print e, '->', t(e)

关于人类可读性，在实施任何策略时，这绝不是目标。请告诉我们上述策略是否不足以满足您的目的。

Answer 2

我认为写一个自定义策略会更好，因为有当你基本上要求正规性时的其他权衡。 Z3没有任何将公式转换为规范形式的策略。所以，如果你想要的东西总能产生相同的公式答案相当于地面，你将不得不写一个新的规范化器确保这一点。

ctx_solver_simplify_tactic在简化公式时还会进行一些权衡：它避免了多次简化相同的子公式。如果确实如此，它可能会增加所得公式的大小显着（指数）。

ctx-solver中的非对称行为简化

2 个答案: