当前基于神经网络的端到端SAT求解模型在各类SAT问题求解上展现了巨大潜力。然而SAT问题难以容忍误差存在,神经网络模型无法保证不产生预测误差。为利用SAT问题实例特性来减少模型预测误差,提出了错误偏好变量嵌入架构(architecture of ...当前基于神经网络的端到端SAT求解模型在各类SAT问题求解上展现了巨大潜力。然而SAT问题难以容忍误差存在,神经网络模型无法保证不产生预测误差。为利用SAT问题实例特性来减少模型预测误差,提出了错误偏好变量嵌入架构(architecture of embedding error-preference variables, AEEV)。该架构包含错误偏好变量嵌入调整算法和动态部分标签训练模式。首先,为利用参与越多未满足子句的变量越可能被错误分类这一特性,提出了错误偏好变量嵌入调整算法,在消息传递过程中根据变量参与的未满足子句个数来调整其嵌入。此外,提出了动态部分标签监督训练模式,该模式利用了SAT问题实例的变量赋值之间存在复杂依赖关系这一特性,避免为全部变量提供标签,仅为错误偏好变量提供一组来自真实解的标签,保持其他变量标签为预测值不变,以在训练过程管理一个更小的搜索空间。最后,在3-SAT、k-SAT、k-Coloring、3-Clique、SHA-1原像攻击以及收集的SAT竞赛数据集上进行了实验验证。结果表明,相较于目前较先进的基于神经网络的端到端求解模型QuerySAT,AEEV在包含600个变量的k-SAT数据集上准确率提升了45.81%。展开更多
文摘基于速度-应力形式的弹性波动方程,采用分部求和和同时逼近项技术建立的SBP-SAT方法,推导了横向各向同性(transversely isotropy,TI)介质的矩阵对称型(symmetric matrix form,SMF)弹性波动方程离散形式,并通过能量法进行了稳定性分析。将该方法应用于倾斜横向各向同性(tilted transverse isotropic,TTI)介质模型、垂直横向各向同性(transverse isotropy with a vertical axis of symmetry,VTI)介质和含裂缝及曲线域的复杂介质模型,对所得的速度幅值和单炮记录分析并总结规律;对不同时间步长、单元网格数的结果进行对比,得出计算效率并验证该方法在求解P-SV波传播问题上的正确性。数值模拟结果表明,该方法模拟精度高,适用性好,在地震数值模拟领域有很好的应用价值和前景。