用E-图合成数学身份
摘要：自动发现数学表达式的特性是准确且高效的函数实现的基础。然而，目前必须手动发现这些特性，需要大量专业知识。我们提出了一个两阶段的合成和去重流程，可以自动发现这些特性。在合成阶段，通过使用一个e图，组合一组重写规则来发现候选特性。然而，大部分候选特性是重复的，通过使用整数线性规划和另一个e图，一个二次去重步骤将它们丢弃。在这一流程应用于61个基准测试中，合成阶段生成了7215个候选特性，然后去重阶段将其减少为125个核心特性。
作者：Ian Briggs and Pavel Panchekha
论文ID：2206.07086
分类：Symbolic Computation
分类简称：cs.SC
提交时间：2022-06-16