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Raisonnement automatisé : satisfiabilité

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Raisonnement automatisé : satisfiabilité

Hans Zantema

Instructeur : Hans Zantema

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Ce que vous apprendrez

  • Apprendre les bases de la résolution SAT (Boolean Satisfiability) et SMT (Satisfiability Modulo Theories)

  • Appliquer les techniques SAT/SMT à des problèmes réels tels que l'ordonnancement, la résolution de Sudoku, l'ajustement de rectangles et la vérification de programmes.

  • Comprendre les principaux algorithmes de résolution de SAT, notamment Resolution, DPLL et CDCL.

  • Utiliser la méthode du Simplexe et les techniques SMT pour raisonner sur les inégalités linéaires et les problèmes d'optimisation.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Mathématiques appliquées
  • Catégorie : Optimisation du modèle
  • Catégorie : Arithmétique
  • Catégorie : Raisonnement logique
  • Catégorie : Recherche opérationnelle
  • Catégorie : Algorithmes
  • Catégorie : Raisonnement déductif
  • Catégorie : Combinatoire
  • Catégorie : Vérification et validation
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Logique informatique
  • Catégorie : Informatique théorique
  • Catégorie : Modélisation mathématique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Logiciels mathématiques

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Évaluations

19 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module présente SAT (satisfiabilité) et SMT (SAT modulo théories) à partir de zéro, et donne un certain nombre d'exemples d'application de SAT.

Inclus

6 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce module présente un certain nombre d'applications de la satisfiabilité modulo la théorie des inégalités linéaires (SMT)

Inclus

4 vidéos2 lectures7 devoirs

Ce module décrit comment une règle appelée Résolution permet de déterminer si une formule propositionnelle en forme normale conjonctive (CNF) est insatisfaisante. Il est montré comment une approche appelée DPLL fait le même travail, et comment elle est liée à la résolution. Enfin, nous montrons comment les solveurs SAT actuels implémentent et optimisent essentiellement la DPLL.

Inclus

6 vidéos5 devoirs

Ce module se compose de deux parties. La première partie concerne la transformation de formules propositionnelles arbitraires en CNF, conduisant à la transformation de Tseitin qui effectue ce travail de telle sorte que la taille de la formule transformée est linéaire par rapport à la taille de la formule originale. La deuxième partie concerne l'extension de SAT à SMT, en particulier pour traiter les inégalités linéaires. Il est montré comment la méthode du Simplex pour l'optimisation linéaire sert à cette fin ; la méthode du Simplex elle-même est expliquée en détail.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(15 évaluations)
Hans Zantema
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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Affichage de 3 sur 45

HS

Révisé le 2 mai 2020

AS

Révisé le 7 janv. 2023

SS

Révisé le 1 août 2019

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