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A Note on Symmetry Heuristics in SEM

机译:关于SEM中对称启发式的注记

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摘要

We analyse two symmetry heuristics, i.e. heuristics that reduce the search space through properties of symmetry, in the finite model generator SEM. These are SEM's original LNH, and a recent extension XLNH. Our aim is to show how a simple group-theoretic framework brings much clarity in this matter, especially through group actions. Both heuristics can be seen as computationally efficient ways of applying a general symmetry pruning theorem. Moreover, simple combinatorics provide some insight into the relative performances of these heuristics. We finally expose a fundamental difficulty in making SEM symmetry efficient by symmetry pruning.
机译:我们在有限模型生成器SEM中分析了两种对称启发式算法,即通过对称性减少搜索空间的启发式算法。这些是SEM的原始LNH,最近的扩展是XLNH。我们的目的是展示一个简单的小组理论框架如何在此问题上带来更多的清晰度,尤其是通过小组行动。两种启发式方法都可以看作是应用一般对称修剪定理的高效计算方式。此外,简单的组合器技术还可以深入了解这些启发式方法的相对性能。最后,我们揭露了通过对称修剪使SEM对称有效的基本困难。

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