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  • Format: PDF

Dieses Buch in englischer Sprache widmet sich dem Thema der Effizienz von Beweisstrategien und bietet eine vergleichende und asymptotische Analyse. Das Werk stellt erstmalig asymptotische Schranken für die Größe der von vielen gebräuchlichen Beweisstrategien erzeugten Suchfelder bereit. Auf diese Weise erlaubt es ein theoretisches Verständnis der Effizienz unterschiedlicher Beweisverfahren. Es wird ein fundamental neues Werkzeug für den Effizienzvergleich von Beweisstrategien bereitgestellt. This book is unique in that it gives asymptotic bounds on the sizes of the search spaces generated by…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 14.71MB
Produktbeschreibung
Dieses Buch in englischer Sprache widmet sich dem Thema der Effizienz von Beweisstrategien und bietet eine vergleichende und asymptotische Analyse. Das Werk stellt erstmalig asymptotische Schranken für die Größe der von vielen gebräuchlichen Beweisstrategien erzeugten Suchfelder bereit. Auf diese Weise erlaubt es ein theoretisches Verständnis der Effizienz unterschiedlicher Beweisverfahren. Es wird ein fundamental neues Werkzeug für den Effizienzvergleich von Beweisstrategien bereitgestellt. This book is unique in that it gives asymptotic bounds on the sizes of the search spaces generated by many common theorem proving strategies. Thus it permits one to gain a theoretical unterstanding of the efficiencies of many different theorem proving methods. This is a fundamental new tool in the comparative study of theorem proving strategies.

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Autorenporträt
David A. Plaisted ist seit 1984 Professor am Fachbereich Informatik der University of North Carolina. Seine gegenwärtigen Forschungen umfassen automatisches Theorembeweisen, Termersetzungssysteme sowie funktionale und Logikprogrammierung. Yunshan Zhu ist Mitarbeiter am selben Fachbereich der UNC. Sein Forschungsinteresse gilt dem automatischen Theorembeweisen, formalen Methoden und logikbasierten Methoden der Künstlichen Intelligenz. Since 1984 David A. Plaisted is professor in the Department of Computer Science at the University of North Carolina. His current interests include theorem proving, term-rewriting systems and logic and functional programming. Yunshan Zhu also is a member of the Department of Computer Science at the University of North Carolina. Zhu's current research interests include theorem proving, formal methods and logical approaches of Artificial Intelligence.