程序验证(七):可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories)

本文详细介绍了SMT(Satisfiability Modulo Theories)及其在程序验证中的应用。内容包括SMT的定义、DPLL(T)算法的原理,布尔结构的概念和布尔抽象,并通过实例解析了SMT求解器如何结合布尔结构和理论求解器进行求解。此外,还探讨了DPLL(T)的改进策略,以及如何找出不满足核(unsat core)以优化求解过程。

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程序验证(七):可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories)

SMT

Satisfiability Modulo Theories(SMT)是以下情况的公式的判定问题:

  • 一些一阶理论的复合
  • 具有任意的布尔结构

DPLL( T T T): DPLL Modulo Theories

这是现代SMT求解器的基础技术
将SMT问题分解为我呢吧可以高效求解的子问题:

  • 使用SAT求解技术来处理布尔结构(宏观)
  • 使用专门的理论求解器(theory solver)来判定背景理论的可满足性(微观)

布尔结构

布尔结构

通过 T T T-公式的语义,我们递归定义公式 F F F的布尔结构:

原式 布尔结构定义
B ( ℓ T ) B(\ell_T) B(T) P i P_i Pi
B ( ¬ F ) B(\neg F) B(¬F) ¬ B ( F ) \neg B(F) ¬B(F)
B ( F 1 ∧ F 2 ) B(F_1\wedge F_2) B(F1F2) B ( F 1 ) ∧ B ( F 2 ) B(F_1)\wedge B(F_2) B(F1)B(F2)
B ( F 1 ∨ F 2 ) B(F_1\vee F_2) B(F1F2) B ( F 1 ) ∨ B ( F 2 ) B(F_1)\vee B(F_2) B(F1)B(F2)
B ( F 1 → F 2 ) B(F_1 \to F_2) B(F1F2) B ( F 1 ) → B ( F 2 ) B(F_1)\to B(F_2) B(F1)B(F2)
B ( F 1 ↔ F 2 ) B(F_1\leftrightarrow F_2) B(F1F2) B ( F 1 ) ↔ B ( F 2 ) B(F_1) \leftrightarrow B(F_2) B(F1)B(F2)

这里 P i P_i Pi是布尔变量
举例:
考虑以下公式:
F : g ( a ) = c ∧ ( f ( g ( a ) ) ≠ f ( c ) ∨ g ( a ) = d ) ∧ c ≠ d F:g(a)=c\wedge (f(g(a))\ne f(c)\vee g(a)=d)\wedge c\ne d F:g(a)=c(f(g(a))=f(c)g(a)=d)c=d
F F F的布尔抽象:
B ( F ) = B ( g ( a ) = c ) ∧ ( B ( f ( g ( a ) ) ≠ f ( c ) ) ∨ B ( g ( a ) = d ) ) ∧ B ( c ≠ d ) = P 1 ∧ ( ¬ P 2 ∨ P 3 ) ∧ ¬ P 4 B(F)=B(g(a)=c)\wedge (B(f(g(a))\ne f(c))\vee B(g(a)=d))\wedge B(c\ne d)=P_1 \wedge (\neg P_2\vee P_3)\wedge \neg P_4 B(F)=B(g(a)=c)(B(f(g(a))=f(c))B(g(a)=d))B(c=d)=P1(¬P2P3)¬P4
我们也可以定义 B − 1 B^{-1} B1,比如 B − 1 ( P 1 ∧ P 3 ∧ P 4 ) B^{-1}(P_1 \wedge P_3 \wedge P_4) B1(P

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