Sehr grundlegend wird uns dieses Tool helfen, Werte für Variablen zu finden, die einige Bedingungen erfüllen müssen, und sie von Hand zu berechnen, wäre sehr lästig. Daher können Sie Z3 die Bedingungen angeben, die die Variablen erfüllen müssen, und es wird einige Werte finden (wenn möglich).
#pip3 install z3-solverfrom z3 import*s =Solver()#The solver will be given the conditionsx =Bool("x")#Declare the symbos x, y and zy =Bool("y")z =Bool("z")# (x or y or !z) and ys.add(And(Or(x,y,Not(z)),y))s.check()#If response is "sat" then the model is satifable, if "unsat" something is wrongprint(s.model())#Print valid values to satisfy the model
Ints/Simplify/Reals
from z3 import*x =Int('x')y =Int('y')#Simplify a "complex" ecuationprint(simplify(And(x +1>=3, x**2+ x**2+ y**2+2>=5)))#And(x >= 2, 2*x**2 + y**2 >= 3)#Note that Z3 is capable to treat irrational numbers (An irrational algebraic number is a root of a polynomial with integer coefficients. Internally, Z3 represents all these numbers precisely.)
#so you can get the decimals you need from the solutionr1 =Real('r1')r2 =Real('r2')#Solve the ecuationprint(solve(r1**2+ r2**2==3, r1**3==2))#Solve the ecuation with 30 decimalsset_option(precision=30)print(solve(r1**2+ r2**2==3, r1**3==2))
Modell drucken
from z3 import*x, y, z =Reals('x y z')s =Solver()s.add(x >1, y >1, x + y >3, z - x <10)s.check()m = s.model()print ("x = %s"% m[x])for d in m.decls():print("%s = %s"% (d.name(), m[d]))
Maschinenarithmetik
Moderne CPUs und gängige Programmiersprachen verwenden Arithmetik über festgelegte Bit-Vektoren. Maschinenarithmetik ist in Z3Py als Bit-Vektoren verfügbar.
from z3 import*x =BitVec('x', 16)#Bit vector variable "x" of length 16 bity =BitVec('y', 16)e =BitVecVal(10, 16)#Bit vector with value 10 of length 16bitsa =BitVecVal(-1, 16)b =BitVecVal(65535, 16)print(simplify(a == b))#This is True!a =BitVecVal(-1, 32)b =BitVecVal(65535, 32)print(simplify(a == b))#This is False
Signed/Unsigned Numbers
Z3 bietet spezielle signierte Versionen arithmetischer Operationen, bei denen es einen Unterschied macht, ob der Bitvektor als signiert oder unsigniert behandelt wird. In Z3Py entsprechen die Operatoren <, <=, >, >=, /, % und >> den signierten Versionen. Die entsprechenden unsignierten Operatoren sind ULT, ULE, UGT, UGE, UDiv, URem und LShR.
from z3 import*# Create to bit-vectors of size 32x, y =BitVecs('x y', 32)solve(x + y ==2, x >0, y >0)# Bit-wise operators# & bit-wise and# | bit-wise or# ~ bit-wise notsolve(x & y ==~y)solve(x <0)# using unsigned version of <solve(ULT(x, 0))
Funktionen
Interpretierte Funktionen wie Arithmetik, bei denen die Funktion + eine feste Standardinterpretation hat (sie addiert zwei Zahlen). Uninterpretierte Funktionen und Konstanten sind maximal flexibel; sie erlauben jede Interpretation, die konsistent mit den Einschränkungen über die Funktion oder Konstante ist.
Beispiel: f, die zweimal auf x angewendet wird, ergibt wieder x, aber f, die einmal auf x angewendet wird, ist anders als x.
from z3 import*x =Int('x')y =Int('y')f =Function('f', IntSort(), IntSort())s =Solver()s.add(f(f(x)) == x, f(x) == y, x != y)s.check()m = s.model()print("f(f(x)) =", m.evaluate(f(f(x))))print("f(x) =", m.evaluate(f(x)))print(m.evaluate(f(2)))s.add(f(x) ==4)#Find the value that generates 4 as responses.check()print(m.model())
Beispiele
Sudoku-Löser
# 9x9 matrix of integer variablesX = [ [ Int("x_%s_%s"% (i+1, j+1))for j inrange(9) ]for i inrange(9) ]# each cell contains a value in {1, ..., 9}cells_c = [ And(1<= X[i][j], X[i][j] <=9)for i inrange(9)for j inrange(9) ]# each row contains a digit at most oncerows_c = [ Distinct(X[i])for i inrange(9) ]# each column contains a digit at most oncecols_c = [ Distinct([ X[i][j] for i inrange(9) ])for j inrange(9) ]# each 3x3 square contains a digit at most oncesq_c = [ Distinct([ X[3*i0 + i][3*j0 + j]for i inrange(3) for j inrange(3) ])for i0 inrange(3)for j0 inrange(3) ]sudoku_c = cells_c + rows_c + cols_c + sq_c# sudoku instance, we use '0' for empty cellsinstance = ((0,0,0,0,9,4,0,3,0),(0,0,0,5,1,0,0,0,7),(0,8,9,0,0,0,0,4,0),(0,0,0,0,0,0,2,0,8),(0,6,0,2,0,1,0,5,0),(1,0,2,0,0,0,0,0,0),(0,7,0,0,0,0,5,2,0),(9,0,0,0,6,5,0,0,0),(0,4,0,9,7,0,0,0,0))instance_c = [ If(instance[i][j] ==0,True,X[i][j] == instance[i][j])for i inrange(9)for j inrange(9) ]s =Solver()s.add(sudoku_c + instance_c)if s.check()== sat:m = s.model()r = [ [ m.evaluate(X[i][j])for j inrange(9) ]for i inrange(9) ]print_matrix(r)else:print"failed to solve"
