In SAT-Solvern finden Sie häufig Schnittebenenmethoden, variable Propagierung, Branch-and-Bound, Klausellernen, intelligentes Backtracking oder sogar handgewebte menschliche Heuristiken. Doch seit Jahrzehnten verlassen sich die besten SAT-Löser stark auf Auflösungsprüftechniken und verwenden eine Kombination aus anderen Dingen, um die Suche zu erleichtern und den Auflösungsstil zu steuern. Offensichtlich wird vermutet, dass JEDER Algorithmus zumindest in einigen Fällen die Erfüllbarkeitsfrage in der Polynomzeit nicht entscheidet.
1985 bewies Haken in seinem Aufsatz "The intractability of resolution", dass das in CNF kodierte Pigeon Hole-Prinzip keine polynomgroßen Auflösungsnachweise zulässt. Dies beweist zwar, dass auflösungsbasierte Algorithmen schwer zu handhaben sind, gibt jedoch auch Kriterien an, anhand derer innovative Löser beurteilt werden können. Tatsächlich ist eine der vielen Überlegungen, die heute bei der Entwicklung eines SAT-Lösers angestellt werden müssen, die voraussichtliche Leistung auf bekannten "harten" Fällen.
Eine Liste von Klassen von Booleschen Formeln zu haben, die nachweislich Auflösungsnachweise in exponentieller Größe zulassen, ist in dem Sinne nützlich, als es "schwierige" Formeln gibt, mit denen neue SAT-Löser getestet werden können. Welche Arbeit wurde geleistet, um solche Klassen zusammenzustellen? Hat jemand eine Referenz, die eine solche Liste und ihre relevanten Beweise enthält? Bitte geben Sie pro Antwort eine Klasse von Booleschen Formeln an.