来自检查动态网络信念的 Z3Py 示例

Question

为了更好地理解 Z3（或更具体的 Z3Py），我想实现论文 Checking Beliefs in dynamic Networks 中的直接示例。

这是我的工作代码：

from z3 import *

fp = Fixedpoint()

dst = BitVec('dst', 3)
src = BitVec('src', 3)
dst_next = BitVec('dst_next', 3)
src_next = BitVec('src_next', 3)

fp.declare_var(dst, src, dst_next, src_next)

rels = {}

for c in ['A', 'R1', 'R2', 'R3', 'B', 'D']:
    f = Function(c, BitVecSort(3), BitVecSort(3), BoolSort())
    rels[c] = f
    fp.register_relation(f)
    fp.set_predicate_representation(f, 'doc')

# Guards
g12 = And(Extract(2, 1, dst) == 0b10, Extract(2, 1, dst) == 0b01)
g13 = And(Not(g12), Extract(2, 2, dst) == 0b1)
g2b = Extract(2, 1, dst) == 0b10
g3d = Extract(2, 2, src) == 0b1
g32 = And(Not(g3d), Extract(2, 2, dst) == 0b1)
ld = And(src_next == src, dst_next == dst)
set0 = And(src_next == src, dst_next == dst & 0b101)

# Relations
fp.rule(rels['R1'](dst_next, src_next), And(rels['R2'](dst, src), g12, ld))
fp.rule(rels['R1'](dst_next, src_next), And(rels['R3'](dst, src), g13, ld))
fp.rule(rels['R2'](dst_next, src_next), And(rels['B'](dst, src), g2b, ld))
fp.rule(rels['R3'](dst_next, src_next), And(rels['D'](dst, src), g3d, ld))
fp.rule(rels['R3'](dst_next, src_next), And(rels['R2'](dst, src), g32, set0))
fp.rule(rels['A'](dst, src), rels['R1'](dst, src))

fp.fact(rels['B'](dst, src))

#print(fp)
print(fp.query(rels['A'](dst, src)))
print(fp.get_answer())

这会打印出正确的答案：

sat
Or(And(Var(0) == 5, Var(1) == 2),
   And(Var(0) == 4, Var(1) == 2),
   And(Var(0) == 4, Var(1) == 3),
   And(Var(0) == 5, Var(1) == 1),
   And(Var(0) == 4, Var(1) == 0),
   And(Var(0) == 5, Var(1) == 3),
   And(Var(0) == 5, Var(1) == 0),
   And(Var(0) == 4, Var(1) == 1))

所以我的问题是现在 Z3Py 可以对结果做一些 Bitvector "compression" 并打印类似 And(Var(0) == 10*, Var(1) == 0** 的东西吗？如果我想通过 R3 获取从 B 到 A 的所有数据包，我可以简单地 fp.query(rels['A'](dst, src), rels['R3'](dst, src)) 还是必须删除 R2 到 R1 的关系？

谢谢！

Answer 1

应该可以的。您需要设置 default_relation=doc（以启用该论文中描述的立方体表示的差异）。（不确定如何从 Python 开始，但我希望 API 支持它；否则请告诉我们）。

来自检查动态网络信念的 Z3Py 示例

Z3Py example from checking beliefs in dynamic networks

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