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标签： 自动推理

  • 深入学习：Coursera上的《Automated Reasoning: Symbolic Model Checking》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-symbolic-model-checking

    近年来，自动推理和模型检测在软件工程和系统验证领域变得尤为重要。为了帮助学习者掌握这方面的核心技术，我强烈推荐Coursera上的《Automated Reasoning: Symbolic Model Checking》课程。这门课程由基础到深入，系统介绍了如何自动验证系统和程序的性质，特别是通过符号模型检测技术。课程内容涵盖了转移系统的基本概念，CTL（计算树逻辑）表达性质的方法，以及利用BDDs（二叉决策图）进行符号表示，显著提升了处理大规模状态空间的能力。课程结构合理，从模型检测的基础知识出发，逐步引入BDDs的原理与应用，最后结合实例演示了符号模型检测在实际中的应用效果。无论你是系统工程师、软件开发者还是研究人员，掌握这门课程都将极大丰富你的专业技能，助力你在自动化验证的道路上迈出坚实的一步。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-symbolic-model-checking

  • 深入浅出：Coursera上的自动推理：满足性（SAT/SMT）课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat

    近年来，自动推理技术在人工智能、软件验证、硬件设计等领域展现出巨大潜力。为了帮助大家系统掌握这一重要领域，我强烈推荐Coursera上的《Automated Reasoning: satisfiability》课程。这门课程由浅入深地介绍了满足性（SAT）和模理论（SMT）的基础知识与应用，从基础算法、理论框架到实际应用案例，内容丰富，适合计算机科学、人工智能等相关专业的学生和从业者。

    课程内容涵盖：
    – SAT/SMT的基础知识及实际例子，包括如何使用SAT工具解决排版、调度问题、拼图游戏和程序正确性验证。
    – 详细讲解线性不等式的SMT应用，让你了解如何用线性优化方法解决实际问题。
    – 介绍核心的推理算法，如分辨率（Resolution）、DPLL算法，以及现代SAT求解器的工作原理。
    – 讲解从逻辑公式转化为CNF、Tseitin变换，以及线性规划中的单纯形法（Simplex）算法。

    这门课程不仅帮助你理解理论，还提供了丰富的实际操作示例，让你在掌握基础的同时，能够应用到实际项目中。无论是准备攻读相关领域的研究，还是希望提升实际解决问题的能力，这门课程都是一个绝佳的选择！

    强烈推荐给所有对自动推理、形式验证、优化问题感兴趣的学者和工程师。点击链接即可开启你的自动推理学习之旅！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat