Yices 2 SMT Solver 使用教程
2024-09-18 22:20:20作者:郦嵘贵Just
1. 项目介绍
Yices 2 是一个用于解决 Satisfiability Modulo Theories (SMT) 问题的开源求解器。它能够处理包含未解释函数符号、实数和整数算术、位向量、标量类型和元组的公式。Yices 2 支持线性和非线性算术,并且可以处理使用 SMT-LIB 表示法(支持版本 2.0 和 1.2)编写的输入,或者使用 Yices 2 自己的规范语言编写的输入。此外,Yices 2 还可以作为库集成到你的软件中。
Yices 2 是开源软件,采用 GPLv3 许可证发布。其源代码可在 GitHub 上获取。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Yices 2
2.1.1 使用 Homebrew 安装(适用于 Mac OS X)
brew install SRI-CSL/sri-csl/yices2
2.1.2 使用 Apt 安装(适用于 Ubuntu 或 Debian)
sudo add-apt-repository ppa:sri-csl/formal-methods
sudo apt-get update
sudo apt-get install yices2
2.2 编译和安装源代码
2.2.1 下载源代码
git clone https://github.com/SRI-CSL/yices2.git
cd yices2
2.2.2 编译和安装
autoconf
./configure
make
sudo make install
2.3 使用示例
以下是一个简单的 SMT-LIB 示例,展示如何使用 Yices 2 解决线性实数算术问题。
(set-logic QF_LRA)
(declare-fun x () Real)
(declare-fun y () Real)
(assert (> (+ x y) 0))
(assert (or (< x 0) (< y 0)))
(check-sat)
(get-model)
保存上述内容到 lra.smt2 文件中,然后运行:
yices-smt2 lra.smt2
输出结果:
sat
(model
(define-fun x () Real 2.0)
(define-fun y () Real (- 1.0))
)
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Yices 2 广泛应用于形式化验证、程序分析、硬件设计和优化等领域。例如,在硬件设计中,Yices 2 可以用于验证电路的正确性和性能;在程序分析中,它可以用于检测程序中的错误和漏洞。
3.2 最佳实践
- 输入格式:尽量使用 SMT-LIB 格式编写输入,这样可以确保与多种 SMT 求解器兼容。
- 性能优化:对于复杂的公式,可以尝试使用 Yices 2 的非线性算术支持(MC-SAT),以获得更好的性能。
- 错误报告:在使用过程中遇到问题时,可以通过 GitHub 提交详细的错误报告,包括版本信息、操作系统、复现步骤和示例代码。
4. 典型生态项目
- Z3:另一个流行的 SMT 求解器,由微软研究院开发,支持多种理论和高级功能。
- CVC4:由纽约大学和爱荷华大学开发的开源 SMT 求解器,支持多种逻辑和理论。
- MathSAT:由意大利国家研究委员会开发,支持多种理论和优化功能。
这些项目与 Yices 2 一起构成了 SMT 求解器的生态系统,用户可以根据具体需求选择合适的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355