해결사
Solver |
해결사는 수학적인 문제를 해결하는 컴퓨터 프로그램이나 소프트웨어 라이브러리의 형태일 수 있는 수학 소프트웨어입니다.해결사는 일반적인 형태로 문제를 설명하고 해결책을 계산합니다.해결사에서는 유사한 유형의 다른 문제에 쉽게 적용할 수 있는 프로그램이나 라이브러리를 만드는 데 중점을 둔다.
솔버 타입
기존 전용 솔버의 문제 유형은 다음과 같습니다.
- 선형 및 비선형 방정식.단일 방정식의 경우, "솔러"는 루트 검색 알고리즘이라고 하는 것이 더 적절합니다.
- 선형 방정식 시스템입니다.
- 비선형 시스템
- 비선형 시스템의 특수한 경우인 다항식 시스템은 특정 솔버에 의해 더 잘 풀립니다.
- 선형 및 비선형 최적화 문제
- 상미분방정식계
- 미분 대수 방정식 체계
- SAT 솔버를 포함한 부울 만족도 문제
- 정량화된 부울 공식 솔버[1]
- 제약 만족 문제
- 최단 경로 문제
- 스패닝 트리의 최소 문제
- 조합 최적화[2]
- 게임[3] 이론 문제에 대한 게임 해결사
- 삼체 문제[4]
GPS(General Problem Solver)는 Herbert Simon, J. C.에 의해 1957년에 개발된 특정 컴퓨터 프로그램입니다. Show와 Allen Newell은 올바른 입력 구성이 있으면 이론적으로 기호 시스템에서 공식화할 수 있는 모든 문제를 해결하기 위해 범용 문제 해결사 역할을 수행하고자 했습니다.이것은 문제에 대한 지식(도메인 규칙 형식)과 문제를 해결하는 방법(일반 검색 엔진)을 분리한 최초의 컴퓨터 프로그램이었다.
일반 해결사는 일반적으로 GPS와 유사한 아키텍처를 사용하여 문제를 해결하는 데 사용되는 전략에서 문제의 정의를 분리합니다.이 디커플링의 장점은 솔버가 특정 문제 인스턴스의 세부 사항에 의존하지 않는다는 것입니다.일반 해결사가 사용하는 전략은 완전성을 유일한 목표로 하는 일반 알고리즘(일반적으로 역추적 기준)에 기초했다.이것은 기하급수적인 연산 시간을 유발하여 사용성을 극적으로 제한한다.현대의 해결사는 문제의 구조를 활용하는 보다 전문적인 접근방식을 사용하여 해결사가 역추적하는 시간을 최대한 단축합니다.
특정 클래스의 문제(예: 비선형 방정식 시스템)의 경우 일반적으로 다중 알고리즘을 사용할 수 있다.일부 솔버는 여러 알고리즘을 구현합니다.
「 」를 참조해 주세요.
- TK 해결사: 규칙 기반의 문제 해결사로 백 해결 기능을 갖추고 있습니다.
- 다른 유형의 수학 소프트웨어용 수학 소프트웨어.
- 문제 해결 환경: 자동화된 문제 해결 방법과 문제 해결을 안내하는 사람 중심의 도구를 결합한 전문 소프트웨어입니다.
- 고전적인 1차 논리로 표현된 배경 이론과 동등성의 조합에 관한 논리 공식의 해결자를 위한 만족도 모듈로 이론.
- 의미론적 이유
솔버 목록
레퍼런스
- ^ QBF 해결사를 사용하여 게임과 퍼즐을 해결 - 보스턴 칼리지
- ^ Zhang, Weixiong (2012-12-06). State-Space Search: Algorithms, Complexity, Extensions, and Applications. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4612-1538-7.
- ^ 볼링, 마이클, 마누엘라 벨로소.다중 에이전트 강화 학습을 위한 확률적 게임 이론 분석번호: CMU-CS-00-165카네기-멜론 대학 피츠버그 파 컴퓨터 과학 대학, 2000년.
- ^ "A neural net solves the three-body problem 100 million times faster". MIT Technology Review. October 26, 2019. Retrieved 2021-05-16.
