可由用户持续发展的几何自动推理平台

提出并实现了可由用户持续发展的几何自动推理平台(SGARP).它由知识库、知识编辑器、信息库、推理引擎、信息查询窗口和动态几何作图系统等六部分组成.在这个平台上,用户可以添加几何对象、谓词和规则,也可以综合使用多种推理方法进行推理.     

几何定理机器证明三十年

由于传统的兴趣和多种原因,几何定理的机器证明在自动推理的研究中占有重要的地位.自吴法发表至今30年,几何定理机器证明的研究和实践有了很大的进展.对无序几何命题而言,代数方法、数值方法均能有效地判定其真假,面积法(消点法)、搜索法更能生成其可读的证明.几何不等式机器证明的研究,由于多项式完全判别系统的建立,也有了突破.研究领域已由机器证明扩展为包括几何作图在内的一般几何问题的机器求解,并有了实际的应用.     

几何代数在定理证明中的消元与化简算法

在符号计算中,最困难的一个地方是中间计算过程的表达式快速膨胀.基于不变量代数的符号几何计算为解决这个困难提供了可能.比如,利用零几何代数证明欧氏几何定理时,就可以给出很短的证明,甚至是单项式证明.中间的证明过程里有很多地方涉及到消元,展开,化简等问题.从程序实现的角度出发,在充分利用零几何代数计算特点的基础上,给出用于机器证明的消元、化简算法.     

仿射括号代数理论与算法及其在几何定理机器证明中的应用

主要讨论仿射括号代数的理论与算法及其在定理机器证明中的应用。文中首次提出了边界扩张算法等几个有效的仿射括号代数算法, 同时分析了边界算子的性质, 为系统实现奠定了基础. 文中也提及了单括号因子整除判定、单项式因子整除判定、仿射几何的构造和对应表示表示等工作. 在符号计算软件 Maple 10中, 应用上述理论与算法实现了仿射几何的定理机器 证明, 并用大约100多个例子进行了测试, 之后将结果进行了比较.     

机器证明的回顾与展望

机器证明的回顾与展望张景中（中国科学院成都计算机应用研究所）机器证明及其应用，是我国攀登计划项目之一．项目核心内容主要是几何定理机器证明和非线性代数方程组理论、算法和应用．实际上，机器证明研究领域的范围要广泛得多．在国外更一般地叫做自动推理．我们把几...     

基于吴方法的几何定理证明的恒等式方法

多年来通常认为以吴方法为代表的几何定理机器证明的坐标法给出的证明不可读,或不是图灵意义下的类人解答.其实,只要对吴氏的算法做不多的改进,即将命题的结论多项式表示为其条件多项式的线性组合,就能获得不依赖于理论、算法和大量计算过程的恒等式明证.这样的恒等式可以转化为其他更简明且更有直观几何意义的点几何形式或向量及其他形式,从而获得多种证明方法.这也证明了点几何恒等式明证方法对等式型几何命题的普遍有效性.     

基于指标形式张量的微分几何定理机器证明

提出了一个基于指标形式张量的微分几何定理的机器证明算法.该算法将微分几何定理转化成带指标的张量多项式的计算问题,然后通过利用重写规则,挖掘等价条件和分次选取条件等方法大大减少了这个多项式系统的方程个数.再利用这个多项式系统本身和关于哑元的方程三角化这个多项式系统,将所得到的首项代入结论, 从而得到了该定理的机器证明.该算法不仅能够证明基于指标形式张量的微分几何定理,也可以用于张量方程的求解.     

中学生几何推理能力的培养研究

中学生的几何思维水平和推理能力存在着一定的缺陷,主要体现在:几何语言的掌握和使用不够规范、逻辑推理过程不够严谨等方面.这些都影响着学生几何推理能力的发展.为了促进中学生几何推理能力的发展和几何思维水平的提升,在结合相关的教学实例的基础上,针对性地提出了3种策略.     

初中几何证明教学要注重“三个关注”

几何学拥有悠久的历史,在数学课程中具有不可替代的作用.[1]在经历过小学阶段的实验几何学习后,学生在初中阶段开始进入推理几何的学习.不同于实验几何以归纳实验发现空间的本质,推理几何重在以逻辑推理探索未知.[2]推理几何以几何证明为主要学习方式,对于学生的逻辑推理、直观想象等能力的发展都十分重要.[3-4]但学生学习几何证明却并不轻松,尤其是初中阶段的几何证明,往往是教学中的一个难点.[5]如何进行有效的初中几何证明教学,自然非常值得重视.为此,研究提出初中几何证明教学要重视"三个关注",为这一教学难题的突破提供参考.     

Clifford 代数,几何计算和几何推理

Clifford代数是一种深深根植于几何学之中的代数系统,被它的创始人称为几何代数．历史上,E．Cartan,R．Brauer,H．Weyl,C．Chevalley等数学大师都曾研究和应用过Clifford代数,对它的发展起了重要作用．近年来,Clifford代数在微分几何、理论物理、经典分析等方面取得了辉煌的成就,是现代理论数学和物理的一个核心工具,并在现代科技的各个领域,如机器人学、信号处理、计算机视觉、计算生物学、量子计算等方面有广泛的应用．本文主要介绍Clifford代数在几何计算和几何推理中的应用．作为一种优秀的描述和计算几何问题的代数语言,Clifford代数对于几何体,几何关系和几何变换有不依赖于坐标的、易于计算的多种表示,因而应用它进行几何自动推理,不仅使困难定理的证明往往变得极为简单,而且能够解决一些著名的公开问题,目前在国际上,几何自动推理已经成为Clifford代数的一个重要应用领域。     

数学机械化进展综述（迎接ICM2002特约文章）

本文介绍数学机械化理论,构造性代数几何,构造性微分代数几何,构造性实代数几何,方程求解,与几何自动推理的主要进展及其若干领域的应用,我们还提出了一些待解决的问题。     

Mechanical theorem proving in differential geometry

An automated reasoning method, based on Wu’s method and calculus of differential forms, is proposed for mechanical theorem proving in local theory of space surfaces in differential geometry. The method has been used to simplify one of Chem’s theorems: “The non-trivial families of isometric surfaces having the same principal curvatures are W-surfaces.” Some other theorems are also tested by this method. The proofs are generally simpler than those in differential geometry textbooks. Project supported partially by the National Natural Science Foundation of China.     

Proving Theorems in Elementary Geometry with Clifford Algebraic Method

本文结合吴方法及平面几何的Ｃｌｉｆｏｒｄ代数表示，提出了几何定理机器证明的一种完备的方法．用这种方法证明定理时，三角化的过程及证明的过程通常较以前的方法更简短而且它们是可以几何解释的．     

ORDERING IN AUTOMATED THEOREMPROVING OF DIFFERENTIAL GEOMETRY

1.BackgroundMom1979,WuWentsunbeganthestudyofautomatedtheoremprovingindifferentialgeometry[1].Inhismethod,thehypotheses,representedbydifferentialpolynomials,aretriangulatedaccordingtoanorderofthevariablesinthepolynomials;theconclusionisprovedbythetriangulatedresultcalledcharacteristicset.Wuusedelement-basedorderingmethodwhichcanbeillustratedbythisexample'LettingxKybetwosmoothfunctionsofthesamevariable,thenxKX'KX"K'Ky'y,Ky"'.ThisorderisthefoundationofWu'seliminationprinciple.However,a…     

Grid Methods in Computational Real Algebraic (and Semialgebraic) Geometry

In recent years, a family of numerical algorithms to solve problems in real algebraic and semialgebraic geometry has been slowly growing. Unlike their counterparts in symbolic computation they are numerically stable. But their complexity analysis, based on the condition of the data, is radically different from the usual complexity analysis in symbolic computation as these numerical algorithms may run forever on a thin set of ill-posed inputs.     

Automated theorem proving methods

The mechanisation of reasoning is a dream that goes back at least 300 years, to Leibniz, whose visions of a calculus ratiocinator and a lingua characteristica remained as unfulfilled dreams well into the 19th century. Today deduction carried out by computers is a field of research actively supported by many governments around the world.This article takes a broad view of the development of automated theorem proving and stresses the contributions of Löwenheim, Skolem and Prawitz as the most decisive influences towards efficient computational methods. The first five sections present the logical machinery of theorem proving roughly in the order in which it was invented. This part addresses mainly the scientist or practitioner who is interested in the subject, but who is not already familiar with the application of first order logic to computer science. Enough material is presented to make the later parts accessible to non-specialists.The next five sections, which are more technical, present four theorem proving methods that have been proposed in the last 20 years. Of these, the Resolution method of Robinson has been most widely studied. For illustration and comparison, each model is applied to prove the same little theorem.