Exact Computation of Influence Spread by Binary Decision Diagrams

Evaluating influence spread in social networks is a fundamental procedure to estimate the word-of-mouth effect in viral marketing. There are enormous studies about this topic; however, under the standard stochastic cascade models, the exact computation of influence spread is known to be #P-hard. Thus, the existing studies have used Monte-Carlo simulation-based approximations to avoid exact computation. We propose the first algorithm to compute influence spread exactly under the independent cascade model. The algorithm first constructs binary decision diagrams (BDDs) for all possible realizations of influence spread, then computes influence spread by dynamic programming on the constructed BDDs. To construct the BDDs efficiently, we designed a new frontier-based search-type procedure. The constructed BDDs can also be used to solve other influence-spread related problems, such as random sampling without rejection, conditional influence spread evaluation, dynamic probability update, and gradient computation for probability optimization problems. We conducted computational experiments to evaluate the proposed algorithm. The algorithm successfully computed influence spread on real-world networks with a hundred edges in a reasonable time, which is quite impossible by the naive algorithm. We also conducted an experiment to evaluate the accuracy of the Monte-Carlo simulation-based approximation by comparing exact influence spread obtained by the proposed algorithm.Comment: WWW'1

FastDOG: Fast Discrete Optimization on GPU

We present a massively parallel Lagrange decomposition method for solving 0--1 integer linear programs occurring in structured prediction. We propose a new iterative update scheme for solving the Lagrangean dual and a perturbation technique for decoding primal solutions. For representing subproblems we follow Lange et al. (2021) and use binary decision diagrams (BDDs). Our primal and dual algorithms require little synchronization between subproblems and optimization over BDDs needs only elementary operations without complicated control flow. This allows us to exploit the parallelism offered by GPUs for all components of our method. We present experimental results on combinatorial problems from MAP inference for Markov Random Fields, quadratic assignment and cell tracking for developmental biology. Our highly parallel GPU implementation improves upon the running times of the algorithms from Lange et al. (2021) by up to an order of magnitude. In particular, we come close to or outperform some state-of-the-art specialized heuristics while being problem agnostic. Our implementation is available at https://github.com/LPMP/BDD.Comment: Published at CVPR 2022. Alert before printing: last 10 pages just contains detailed results tabl

Decision procedures for equality logic with uninterpreted functions

In dit proefschrift presenteren we een aantal technieken om vervulbaarheid (satisfiability) vast te stellen binnen beslisbare delen van de eerste orde logica met gelijkheid. Het doel van dit proefschrift is voornamelijk het ontwikkelen van nieuwe technieken in plaats van het ontwikkelen van een effici¨ente implementatie om vervulbaarheid vast te stellen. Als algemeen logisch raamwerk gebruiken we de eerste orde predikaten logica zonder kwantoren. We beschrijven enkele basisprocedures om vervulbaarheid van propositionele formules vast te stellen: de DP procedure, de DPLL procedure, en een techniek gebaseerd op BDDs. Deze technieken zijn eigenlijk families van algoritmen in plaats van losse algoritmen. Hun gedrag wordt bepaald door een aantal keuzen die ze maken gedurende de uitvoering. We geven een formele beschrijving van resolutie, en we analyseren gedetailleerd de relatie tussen resolutie en DPLL. Het is bekend dat een DPLL bewijs van onvervulbaarheid (refutation) rechtstreeks kan worden getransformeerd naar een resolutie bewijs van onvervulbaarheid met een vergelijkbare lengte. In dit proefschrift wordt een transformatie ge¨introduceerd van zo’n DPLL bewijs naar een resolutie bewijs dat de kortst mogelijke lengte heeft. We presenteren GDPLL, een generalisatie van de DPLL procedure. Deze is bruikbaar voor het vervulbaarheidsprobleem voor beslisbare delen van de eerste orde logica zonder kwantoren. Voldoende eigenschappen worden ge¨identificeerd om de correctheid, de be¨eindiging en de volledigheid van GDPLL te bewijzen. We beschrijven manieren om vervulbaarheid vast te stellen binnen de logica met gelijkheid en niet-ge¨interpreteerde functies (EUF). Dit soort logica is voorgesteld om abstracte hardware ontwerpen te verifi¨eren. Het snel kunnen vaststellen van vervulbaarheid binnen deze logica is belangrijk om dergelijke verificaties te laten slagen. In de afgelopen jaren zijn er verschillende procedures voorgesteld om de vervulbaarheid van dergelijke formules vast te stellen. Wij beschrijven een nieuwe aanpak om vervulbaarheid vast te stellen van formules uit de logica met gelijkheid die in de conjunctieve normaal vorm zijn gegeven. Centraal in deze aanpak staat ´e´en enkele bewijsregel genaamd gelijkheidsresolutie. Voor deze ene regel bewijzen wij correctheid en volledigheid. Op grond van deze regel stellen we een volledige procedure voor om vervulbaarheid van dit soort formules vast te stellen, en we bewijzen de correctheid ervan. Daarnaast presenteren we nog een nieuwe procedure om vervulbaarheid vast te stellen van EUF-formules, gebaseerd op de GDPLL methode. Tot slot breiden we BDDs voor propositionele logica uit naar logica met gelijkheid. We bewijzen dat alle paden in deze uitgebreide BDDs vervulbaar zijn. In een constante hoeveelheid tijd kan vastgesteld worden of de formule een tautologie is, een tegenspraak is, of slechts vervulbaar is

Towards Understanding and Harnessing the Potential of Clause Learning

Efficient implementations of DPLL with the addition of clause learning are the fastest complete Boolean satisfiability solvers and can handle many significant real-world problems, such as verification, planning and design. Despite its importance, little is known of the ultimate strengths and limitations of the technique. This paper presents the first precise characterization of clause learning as a proof system (CL), and begins the task of understanding its power by relating it to the well-studied resolution proof system. In particular, we show that with a new learning scheme, CL can provide exponentially shorter proofs than many proper refinements of general resolution (RES) satisfying a natural property. These include regular and Davis-Putnam resolution, which are already known to be much stronger than ordinary DPLL. We also show that a slight variant of CL with unlimited restarts is as powerful as RES itself. Translating these analytical results to practice, however, presents a challenge because of the nondeterministic nature of clause learning algorithms. We propose a novel way of exploiting the underlying problem structure, in the form of a high level problem description such as a graph or PDDL specification, to guide clause learning algorithms toward faster solutions. We show that this leads to exponential speed-ups on grid and randomized pebbling problems, as well as substantial improvements on certain ordering formulas