Isabelle的完整校样输出

Question

如果Isabelle没有找到引理的证据，是否有可能输出所有用于到达子目标的证据方法所做的一切，在这些方法中他们无法继续进行？ 这将有助于我看到，他们陷入了哪些途径，这将帮助我指出他们正确的方向。

（而且对于完整的证据，我会发现有一个完整的证明日志很有趣，它显示了为证明某些引理而进行的所有基本推论。）

Answer 1

这个问题听起来类似于这一个 ，这是我前几天回答。 该答案的部分内容也适用于此处。 无论如何，要具体回答这个问题：

并不是的。 对于大多数基本证明方法（ rule等， intro ， fact ， cases ， induct ），它们的行为相对简单，当它们失败时，它几乎总是因为他们试图应用的规则不能与目标一致/他们被给予的前提。 （或者他们不知道首先应用哪条规则）

你可能正在考虑更多自动战术，如blast ， force ， simp和auto 。 他们中的大多数（ blast ， force ， fastforce ， fast ， metis ， meson ， best等）是“全或无”：他们要么解决的子目标或者什么也不做。 因此，找出它们卡在哪里并且通常人们使用auto进行这种探索是有点棘手的：你应用auto ，查看其余的子目标，并考虑你可以添加哪些事实/参数来分解这些更多。

simp的情况类似，只不过它比auto更少。 simp是简化器，它使用术语重写，称为simprocs的自定义重写过程，某些求解器（例如用于线性算术），以及一些其他方便的东西，如分离器来摆脱if表达式。 auto基本上是simp与古典推理相结合，这使得它比很多更强大的simp ，也难以预料。 （偶尔， auto做太多，从而将可证明的目标转变为无法实现的目标）

有一些跟踪工具（例如，简化程序跟踪， 这里解释）。 我认为还有一种方法可以追踪经典推理，但我似乎无法找到它; 也许我错了。 在任何情况下，跟踪工具有时可以帮助解释意外行为，但我不认为它们是您想要在这里使用的那种东西。 更好的方法是了解这些方法尝试了什么类型的东西，然后当simp或auto返回一个子目标时，你可以查看这些并确定你预期的simp和auto会做什么，以及为什么它不这样做（通常是因为一些遗漏的事实）并修复它。