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我试图在微软的 SMT 求解器 Z3 中证明一个归纳事实。我知道 Z3 通常不提供此功能，如Z3 指南（第 8 节：数据类型）中所述，但是当我们限制要证明事实的域时，这似乎是可能的。考虑以下示例：

(declare-fun p (Int) Bool)
(assert (p 0))

(assert (forall ((x Int)) 
    (=> 
    (and (> x 0) (<= x 20))
    (= (p (- x 1)) (p x) ))))
(assert (not (p 20)))

(check-sat)

求解器以 正确响应unsat，这意味着它(p 20)是有效的。问题是，当我们进一步放宽这个约束时（我们20在前面的例子中用任何大于 20 的整数替换），求解器的响应是unknown。

我觉得这很奇怪，因为 Z3 解决最初的问题并不需要很长时间，但是当我们将上限增加 1 时，它突然变得不可能了。我试图向量词添加一个模式，如下所示：

(declare-fun p (Int) Bool)
(assert (p 0))

(assert (forall ((x Int)) 
    (! (=> 
    (and (> x 0) (<= x 40))
    (= (p (- x 1)) (p x) )) :pattern ((<= x 40)))))
(assert (not (p 40)))

(check-sat)

哪个似乎更好，但现在上限是 40。这是否意味着我可以更好地不使用 Z3 来证明这些事实，还是我错误地表述了我的问题？

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Z3 使用许多启发式方法来控制量词实例化。其中之一是基于“实例化深度”。Z3 用“深度”属性标记每个表达式。所有用户提供的断言都被标记为深度 0。当一个量词被实例化时，新表达式的深度会增加。Z3 不会使用标记为深度大于预定义阈值的表达式来实例化量词。在您的问题中，已达到阈值：(p 40)深度为 0，(p 39)深度为 1，(p 38)深度为 2，等等。

要增加阈值，您应该使用以下选项：

(set-option :qi-eager-threshold 100)

这是使用此选项的示例：http ://rise4fun.com/Z3/ZdxO 。

当然，使用这个设置，Z3 会超时，例如 for (p 110).

未来Z3会对“有界量化”有更好的支持。在大多数情况下，处理这种量词的最佳方法是扩展它。使用编程 API，我们可以在将表达式发送到 Z3 之前轻松“实例化”表达式。这是 Python 中的一个示例（http://rise4fun.com/Z3Py/44lE）：

p = Function('p', IntSort(), BoolSort())

s = Solver()

s.add(p(0))
s.add([ p(x+1) == p(x) for x in range(40)])
s.add(Not(p(40)))

print s.check()

最后，在 Z3 中，包含算术符号的模式不是很有效。问题是Z3在求解之前对公式进行了预处理。然后，大多数包含算术符号的模式将永远不会匹配。有关如何有效使用模式/触发器的更多信息，请参阅这篇文章。作者还提供了一个幻灯片。

于 2012-11-02T16:06:28.120 回答