27 research outputs found
QRAT+: Generalizing QRAT by a More Powerful QBF Redundancy Property
The QRAT (quantified resolution asymmetric tautology) proof system simulates
virtually all inference rules applied in state of the art quantified Boolean
formula (QBF) reasoning tools. It consists of rules to rewrite a QBF by adding
and deleting clauses and universal literals that have a certain redundancy
property. To check for this redundancy property in QRAT, propositional unit
propagation (UP) is applied to the quantifier free, i.e., propositional part of
the QBF. We generalize the redundancy property in the QRAT system by QBF
specific UP (QUP). QUP extends UP by the universal reduction operation to
eliminate universal literals from clauses. We apply QUP to an abstraction of
the QBF where certain universal quantifiers are converted into existential
ones. This way, we obtain a generalization of QRAT we call QRAT+. The
redundancy property in QRAT+ based on QUP is more powerful than the one in QRAT
based on UP. We report on proof theoretical improvements and experimental
results to illustrate the benefits of QRAT+ for QBF preprocessing.Comment: preprint of a paper to be published at IJCAR 2018, LNCS, Springer,
including appendi
Fiskalische Kosten einer steuerlichen Förderung von Forschung und Entwicklung in Deutschland - Eine empirische Analyse verschiedener Gestaltungsoptionen
Der Beitrag berechnet die Aufkommensausfälle verschiedener Gestaltungsmodelle für eine steuerliche Forschungsförderung in Deutschland auf Basis eines Mikrosimulationsmodells. Die fiskalischen Kosten betragen zwischen 464 Mio. € und 5.701 Mio. €. Eine Erstattungsoption der Steuergutschrift über die Gewerbe- und Körperschaftsteuerschuld hinaus ist unerlässlich, da sonst etwa ein Drittel der Unternehmen nicht oder nur teilweise in den Genuss der Förderung kommen würde und sich dadurch starke Verzerrungen zwischen ertragsstarken und ertragsschwachen Unternehmen ergeben. Eine Differenzierung der Fördersätze für KMU und große Unternehmen kann die Aufkommensausfälle wirksam begrenzen. Eine Kappungsgrenze in Höhe eines absoluten Betrages ist wegen der Verzerrungen innerhalb der Gruppe großer Unternehmen ungünstig. Als besonders pragmatisch erscheint eine Verrechnung der Steuergutschrift mit der abzuführenden Lohnsteuer
Encoding Redundancy for Satisfaction-Driven Clause Learning
Satisfaction-Driven Clause Learning (SDCL) is a recent SAT
solving paradigm that aggressively trims the search space of possible truth assignments. To determine if the SAT solver is currently exploring a dispensable part of the search space, SDCL uses the so-called positive reduct of a formula: The positive reduct is an easily solvable propositional formula that is satisfiable if the current assignment of the solver can be safely pruned from the search space. In this paper, we present two novel variants of the positive reduct that allow for even more aggressive pruning. Using one of these variants allows SDCL to solve harder problems, in particular the well-known Tseitin formulas and mutilated chessboard problems. For the first time, we are able to generate and automatically check clausal proofs for large instances of these problems
Truth Assignments as Conditional Autarkies
An autarky for a formula in propositional logic is a truth assignment that satisfies every clause it touches, i.e., every clause for which the autarky assigns at least one variable. In this paper, we present how conditional autarkies, a generalization of autarkies, give rise to novel preprocessing techniques for SAT solving. We show that conditional autarkies correspond to a new type of redundant clauses, termed globally-blocked clauses, and that the elimination of these clauses can simulate existing circuit-simplification techniques on the CNF level