A change-oriented architecture for mathematical authoring assistance

The computer-assisted authoring of mathematical documents using a scientific text-editor requires new mathematical knowledge management and transformation techniques to organize the overall workflow of anassistance system like the ΩMEGAsystem.The challenge is that, throughout the system, various kinds of given and derived knowledge units occur in different formats and with different dependencies. If changes occur in these pieces of knowledge, they need to be effectively propagated. We present a Change-Oriented Architecture for mathematical authoring assistance. Thereby, documents are used as interfaces and the components of the architecture interact by actively changing the interface documents and by reacting on changes. In order to optimize this style of interaction, we present two essential methods in this thesis. First, we develop an efficient method for the computation of weighted semantic changes between two versions of a document. Second, we present an invertible grammar formalism for the automated bidirectional transformation between interface documents. The presented architecture provides an adequate basis for the computer-assisted authoring of mathematical documents with semantic annotations and a controlled mathematical language

Assertion level proof planning with compiled strategies

This book presents new techniques that allow the automatic verification and generation of abstract human-style proofs. The core of this approach builds an efficient calculus that works directly by applying definitions, theorems, and axioms, which reduces the size of the underlying proof object by a factor of ten. The calculus is extended by the deep inference paradigm which allows the application of inference rules at arbitrary depth inside logical expressions and provides new proofs that are exponentially shorter and not available in the sequent calculus without cut. In addition, a strategy language for abstract underspecified declarative proof patterns is developed. Together, the complementary methods provide a framework to automate declarative proofs. The benefits of the techniques are illustrated by practical applications.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich damit, das Formalisieren von Beweisen zu vereinfachen, indem Methoden entwickelt werden, um informale Beweise formal zu verifizieren und erzeugen zu können. Dazu wird ein abstrakter Kalkül entwickelt, der direkt auf der Faktenebene arbeitet, welche von Menschen geführten Beweisen relativ nahe kommt. Anhand einer Fallstudie wird gezeigt, dass die abstrakte Beweisführung auf der Fakteneben vorteilhaft für automatische Suchverfahren ist. Zusätzlich wird eine Strategiesprache entwickelt, die es erlaubt, unterspezifizierte Beweismuster innerhalb des Beweisdokumentes zu spezifizieren und Beweisskizzen automatisch zu verfeinern. Fallstudien zeigen, dass komplexe Beweismuster kompakt in der entwickelten Strategiesprache spezifiziert werden können. Zusammen bilden die einander ergänzenden Methoden den Rahmen zur Automatisierung von deklarativen Beweisen auf der Faktenebene, die bisher überwiegend manuell entwickelt werden mussten

Assertion level proof planning with compiled strategies

This book presents new techniques that allow the automatic verification and generation of abstract human-style proofs. The core of this approach builds an efficient calculus that works directly by applying definitions, theorems, and axioms, which reduces the size of the underlying proof object by a factor of ten. The calculus is extended by the deep inference paradigm which allows the application of inference rules at arbitrary depth inside logical expressions and provides new proofs that are exponentially shorter and not available in the sequent calculus without cut. In addition, a strategy language for abstract underspecified declarative proof patterns is developed. Together, the complementary methods provide a framework to automate declarative proofs. The benefits of the techniques are illustrated by practical applications.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich damit, das Formalisieren von Beweisen zu vereinfachen, indem Methoden entwickelt werden, um informale Beweise formal zu verifizieren und erzeugen zu können. Dazu wird ein abstrakter Kalkül entwickelt, der direkt auf der Faktenebene arbeitet, welche von Menschen geführten Beweisen relativ nahe kommt. Anhand einer Fallstudie wird gezeigt, dass die abstrakte Beweisführung auf der Fakteneben vorteilhaft für automatische Suchverfahren ist. Zusätzlich wird eine Strategiesprache entwickelt, die es erlaubt, unterspezifizierte Beweismuster innerhalb des Beweisdokumentes zu spezifizieren und Beweisskizzen automatisch zu verfeinern. Fallstudien zeigen, dass komplexe Beweismuster kompakt in der entwickelten Strategiesprache spezifiziert werden können. Zusammen bilden die einander ergänzenden Methoden den Rahmen zur Automatisierung von deklarativen Beweisen auf der Faktenebene, die bisher überwiegend manuell entwickelt werden mussten