vignette|Une instance du Sudoku peut être transformée en une formule de logique propositionnelle à satisfaire. Une assignation des variables propositionnelles donne une grille complétée.
En informatique théorique, le problème SAT ou problème de satisfaisabilité booléenne est le problème de décision, qui, étant donné une formule de logique propositionnelle, détermine s'il existe une assignation des variables propositionnelles qui rend la formule vraie.
Ce problème est important en théorie de la complexité. Il a été mis en lumière par le théorème de Cook, qui est à la base de la théorie de la NP-complétude et du problème P = NP. Le problème SAT a aussi de nombreuses applications notamment en satisfaction de contraintes, planification classique, model checking, diagnostic, et jusqu'au configurateur d'un PC ou de son système d'exploitation : on se ramène à des formules propositionnelles et on utilise un .
Logique propositionnelleLes formules de la logique propositionnelle sont construites à partir de variables propositionnelles et des connecteurs booléens "et" (), "ou" (), "non" (). Une formule est satisfaisable (on dit aussi satisfiable) s'il existe une assignation des variables propositionnelles qui rend la formule logiquement vraie. Par exemple :
La formule est satisfaisable car si prend la valeur faux, la formule est évaluée à vrai.
La formule n'est pas satisfaisable car aucune valeur de p ne peut rendre la formule vraie.
Forme normale conjonctive
Un littéral est une variable propositionnelle (littéral positif) ou la négation d'une variable propositionnelle (littéral négatif). Une clause est une disjonction de la forme où les sont des littéraux.
Une formule du calcul propositionnel est en forme normale conjonctive (ou forme clausale ou CNF sigle de l'anglais Conjunctive Normal Form) si elle est une conjonction de clauses.
Exemple
Soit l'ensemble de variables et la formule .
et sont des clauses avec deux littéraux par clause.
Leur conjonction est une forme normale conjonctive.
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vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
En théorie de la complexité, un problème NP-complet ou problème NPC (c'est-à-dire un problème complet pour la classe NP) est un problème de décision vérifiant les propriétés suivantes : il est possible de vérifier une solution efficacement (en temps polynomial) ; la classe des problèmes vérifiant cette propriété est notée NP ; tous les problèmes de la classe NP se ramènent à celui-ci via une réduction polynomiale ; cela signifie que le problème est au moins aussi difficile que tous les autres problèmes de l
En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
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We study the satisfiability problem of symbolic finite automata and decompose it into the satisfiability problem of the theory of the input characters and the monadic second-order theory of the indices of accepted words. We use our decomposition to obtain ...