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假设一组公理简化Z3中的非布尔表达式

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假设一组公理简化Z3中的非布尔表达式,z3,Z3,假设有一组公理，有没有办法简化Z3中的非布尔表达式 例如，我想断言“a==b”，然后简化表达式 “如果（a==b，1，2）”得到“1” 特别是，我对阵列理论感兴趣： 这应该返回“1”，因为根据数组理论规则，假设所有索引都不同，Select表达式可以简化为“1” 我尝试过使用“ctx解算器简化”策略，但它似乎只适用于布尔表达式。是否有其他方法来简化非布尔表达式，或者以某种方式告诉数组重写器索引是不同的 谢谢。正如Nikolaj在上面的评论中所描述的，ctx solver simplify不会在非布

假设有一组公理，有没有办法简化Z3中的非布尔表达式

例如，我想断言“a==b”，然后简化表达式 “如果（a==b，1，2）”得到“1”

特别是，我对阵列理论感兴趣：

这应该返回“1”，因为根据数组理论规则，假设所有索引都不同，Select表达式可以简化为“1”

我尝试过使用“ctx解算器简化”策略，但它似乎只适用于布尔表达式。是否有其他方法来简化非布尔表达式，或者以某种方式告诉数组重写器索引是不同的

谢谢。

正如Nikolaj在上面的评论中所描述的，
ctx solver simplify
不会在非布尔表达式下运行。另一种选择是使用策略
求解等式
，该策略将使用断言的等式重写公式的其余部分。例如，给定等式
a==b
，Z3将用
a
替换
b
（反之亦然）。之后，
if（a==b，1，2）
将被重写为
1

但是，
solve eq
不会使用诸如
Distinct（a，b，c）
之类的属性。另一个选项是使用策略
传播值
。它将断言
P
的每次出现都替换为
true
。类似地，如果我们有一个断言
而不是P
，它将用
false
替换
P
。 这种策略实质上是执行单元布尔传播。此外，它意味着快速，不会应用任何形式的理论推理。例如，如果我们有
Distinct（a，b，c）
，它不会将
a==b
替换为
false
。因此，这种方法对于您的目的来说可能过于脆弱。 下面是一个使用它的脚本。它也可以在网上获得。在这个脚本中，我使用一个新的谓词
P
包装表达式
A4[a]
，因为Z3目标是一组布尔公式。 我使用
blast\u distinct
将
distinct
转换为一系列质量，并使用
expand\u select\u store
将表单
store（a，I，v）[j]
的一个术语扩展为表单
if（I==j，v，a[j]）
的
if-then-else
。注意，结果包含
P（1）
，这表明
P（A4[a]）
被简化为
1

I=bit向量排序（32）
A=数组（'A'，I，I）
a=比特向量（'a'，32）
b=比特向量（'b'，32）
c=比特向量（'c'，32）
A2=门店（A、A、1）
A3=仓库（A2、b、2）
A4=仓库（A3、c、3）
P=函数（'P'，I，BoolSort（））
G=目标（）
G.add（P（A4[a]））
G.添加（不同的（c、b、a））
T=然后（使用（“简化”，blast\u distinct=True，expand\u select\u store=True），“传播值”）
印刷品（T（G））
正如Nikolaj在上述评论中所述，
ctx solver simplify
将不会在非布尔表达式下运行。另一种选择是使用策略
求解等式
，该策略将使用断言的等式重写公式的其余部分。例如，给定等式
a==b
，Z3将用
a
替换
b
（反之亦然）。之后，
if（a==b，1，2）
将被重写为
1

但是，
solve eq
不会使用诸如
Distinct（a，b，c）
之类的属性。另一个选项是使用策略
传播值
。它将断言
P
的每次出现都替换为
true
。类似地，如果我们有一个断言
而不是P
，它将用
false
替换
P
。 这种策略实质上是执行单元布尔传播。此外，它意味着快速，不会应用任何形式的理论推理。例如，如果我们有
Distinct（a，b，c）
，它不会将
a==b
替换为
false
。因此，这种方法对于您的目的来说可能过于脆弱。 下面是一个使用它的脚本。它也可以在网上获得。在这个脚本中，我使用一个新的谓词
P
包装表达式
A4[a]
，因为Z3目标是一组布尔公式。 我使用
blast\u distinct
将
distinct
转换为一系列质量，并使用
expand\u select\u store
将表单
store（a，I，v）[j]
的一个术语扩展为表单
if（I==j，v，a[j]）
的
if-then-else
。注意，结果包含
P（1）
，这表明
P（A4[a]）
被简化为
1

I=bit向量排序（32）
A=数组（'A'，I，I）
a=比特向量（'a'，32）
b=比特向量（'b'，32）
c=比特向量（'c'，32）
A2=门店（A、A、1）
A3=仓库（A2、b、2）
A4=仓库（A3、c、3）
P=函数（'P'，I，BoolSort（））
G=目标（）
G.add（P（A4[a]））
G.添加（不同的（c、b、a））
T=然后（使用（“简化”，blast\u distinct=True，expand\u select\u store=True），“传播值”）
印刷品（T（G））
“我曾尝试使用“ctx解算器简化”策略，但它似乎只适用于布尔表达式。”这是正确的。ctx解算器简化例程不会在非布尔项下运行。这个简化器使用的算法可以被推广到非布尔项下，但我并不期望有这样的应用。它利用了这样一个假设，即它在一些地方简化了布尔表达式。“我曾尝试使用“ctx解算器简化”策略，但它似乎只适用于布尔表达式。”这是正确的。ctx解算器简化例程不会在非布尔项下运行。这个简化器使用的算法可以被推广到非布尔项下，但我并不期望有这样的应用。它利用了这样一个假设，即它在某些地方简化了布尔表达式。 
I = BitVecSort(32)
A = Array('A', I, I)
a = BitVec('a',32)
b = BitVec('b',32)
c = BitVec('c',32)
...
A2 = Store(A, a, 1) 
A3 = Store(A2, b, 2) 
A4 = Store(A3, c, 3)

simplify_assuming(A4[a], Distinct(a, b, c))