2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDeductive Databases
Database systems that use declarative logic, Horn clauses, and tabling to derive results.
Distinct from Database Query Execution: Deductive logic querying is a distinct paradigm from the relational SQL or graph queries listed in candidates.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Deductive Databases. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Deductive Databases GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- racket/racket
racket/racket
5,157GitHub पर देखेंRacket एक सामान्य-उद्देश्य, बहु-प्रतिमान प्रोग्रामिंग भाषा है जो Lisp परिवार में भाषा निर्माण के लिए डिज़ाइन की गई है। यह एक भाषा वर्कबेंच के रूप में कार्य करता है, जो मैक्रोज़ और मॉड्यूल की एक लचीली प्रणाली के माध्यम से कस्टम प्रोग्रामिंग भाषाओं को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए एक प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। यह सिस्टम सिमेंटिक्स इंजीनियरिंग के लिए एक व्यापक सूट की पेशकश करके खुद को अलग करता है, जो विशेष भाषा सबसेट और शैक्षिक परतों के निर्माण की अनुमति देता है। इसमें कस्टम भाषा डिज़ाइन के लिए टूल शामिल हैं, जैसे लेक्सर और पार्सर जनरेशन, साथ ही रीड-टाइम पर मॉड्यूल विस्तार नियमों और गतिशील भाषा चयन को परिभाषित करने की क्षमता। यह प्रोजेक्ट एक इन-बिल्ट एडिटर, विजुअल डिबगर और सॉफ़्टवेयर पैकेज मैनेजर के साथ एक एकीकृत विकास वातावरण प्रदान करता है। इसकी क्षमता सतह 2D ग्राफिक्स रेंडरिंग, बाइनरी डेटा प्रोसेसिंग, SQL और डिडक्टिव डेटाबेस एकीकरण, और ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के निर्माण को कवर करने वाली एक सामान्य-उद्देश्य मानक लाइब्रेरी तक फैली हुई है। यह वातावरण वितरण के लिए सोर्स कोड को स्टैंडअलोन निष्पादन योग्य फाइलों में संकलित करने का समर्थन करता है।
Supports executing declarative logic queries using Horn clauses and tabling to ensure result termination.
Racketracket - google-deepmind/alphageometry
google-deepmind/alphageometry
4,865GitHub पर देखेंAlphaGeometry एक न्यूरो-सिम्बॉलिक AI सिस्टम है जिसे एक ऑटोमेटेड ज्योमेट्री सॉल्वर और प्रमेय प्रूवर (theorem prover) के रूप में डिज़ाइन किया गया है। यह दिए गए परिसरों से ज्यामितीय निष्कर्ष निकालने और चरण-दर-चरण औपचारिक प्रमाण उत्पन्न करने के लिए एक औपचारिक प्रमाण इंजन के साथ एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल को इंटीग्रेट करता है। यह सिस्टम न्यूरल-ड्रिवन सहायक निर्माणों के साथ एक सिम्बॉलिक डिडक्शन इंजन को जोड़कर खुद को अलग करता है। यह आर्किटेक्चर एक प्रमाण में अंतराल को पाटने के लिए अतिरिक्त पॉइंट्स या लाइन्स का प्रस्ताव करने के लिए एक लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करता है, जबकि एक डिडक्टिव डेटाबेस और बीजगणितीय तर्क प्रणाली सख्त स्वयंसिद्धों (axioms) के खिलाफ प्रत्येक चरण की गणितीय शुद्धता को सत्यापित करती है। यह प्रोजेक्ट एक पुनरावृत्त प्रमाण खोज और एक सिम्बॉलिक-न्यूरल हाइब्रिड लूप के माध्यम से औपचारिक गणितीय सत्यापन और सिम्बॉलिक ज्यामितीय तर्क को कवर करता है।
Utilizes a deductive database to store geometric properties and derive new conclusions via symbolic logic.
Python
