@phdthesis{Gebser2011,
  author    = {Gebser, Martin},
  title     = {Proof theory and algorithms for answer set programming},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-55425},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2011},
  abstract  = {Answer Set Programming (ASP) is an emerging paradigm for declarative programming, in which a computational problem is specified by a logic program such that particular models, called answer sets, match solutions. ASP faces a growing range of applications, demanding for high-performance tools able to solve complex problems. ASP integrates ideas from a variety of neighboring fields. In particular, automated techniques to search for answer sets are inspired by Boolean Satisfiability (SAT) solving approaches. While the latter have firm proof-theoretic foundations, ASP lacks formal frameworks for characterizing and comparing solving methods. Furthermore, sophisticated search patterns of modern SAT solvers, successfully applied in areas like, e.g., model checking and verification, are not yet established in ASP solving. We address these deficiencies by, for one, providing proof-theoretic frameworks that allow for characterizing, comparing, and analyzing approaches to answer set computation. For another, we devise modern ASP solving algorithms that integrate and extend state-of-the-art techniques for Boolean constraint solving. We thus contribute to the understanding of existing ASP solving approaches and their interconnections as well as to their enhancement by incorporating sophisticated search patterns. The central idea of our approach is to identify atomic as well as composite constituents of a propositional logic program with Boolean variables. This enables us to describe fundamental inference steps, and to selectively combine them in proof-theoretic characterizations of various ASP solving methods. In particular, we show that different concepts of case analyses applied by existing ASP solvers implicate mutual exponential separations regarding their best-case complexities. We also develop a generic proof-theoretic framework amenable to language extensions, and we point out that exponential separations can likewise be obtained due to case analyses on them. We further exploit fundamental inference steps to derive Boolean constraints characterizing answer sets. They enable the conception of ASP solving algorithms including search patterns of modern SAT solvers, while also allowing for direct technology transfers between the areas of ASP and SAT solving. Beyond the search for one answer set of a logic program, we address the enumeration of answer sets and their projections to a subvocabulary, respectively. The algorithms we develop enable repetition-free enumeration in polynomial space without being intrusive, i.e., they do not necessitate any modifications of computations before an answer set is found. Our approach to ASP solving is implemented in clasp, a state-of-the-art Boolean constraint solver that has successfully participated in recent solver competitions. Although we do here not address the implementation techniques of clasp or all of its features, we present the principles of its success in the context of ASP solving.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Muehlbauer2011,
  author    = {M{\"u}hlbauer, Felix},
  title     = {Entwurf, Methoden und Werkzeuge f{\"u}r komplexe Bildverarbeitungssysteme auf Rekonfigurierbaren System-on-Chip-Architekturen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-59923},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2011},
  abstract  = {Bildverarbeitungsanwendungen stellen besondere Anspr{\"u}che an das ausf{\"u}hrende Rechensystem. Einerseits ist eine hohe Rechenleistung erforderlich. Andererseits ist eine hohe Flexibilit{\"a}t von Vorteil, da die Entwicklung tendentiell ein experimenteller und interaktiver Prozess ist. F{\"u}r neue Anwendungen tendieren Entwickler dazu, eine Rechenarchitektur zu w{\"a}hlen, die sie gut kennen, anstatt eine Architektur einzusetzen, die am besten zur Anwendung passt. Bildverarbeitungsalgorithmen sind inh{\"a}rent parallel, doch herk{\"o}mmliche bildverarbeitende eingebettete Systeme basieren meist auf sequentiell arbeitenden Prozessoren. Im Gegensatz zu dieser "Unstimmigkeit" k{\"o}nnen hocheffiziente Systeme aus einer gezielten Synergie aus Software- und Hardwarekomponenten aufgebaut werden. Die Konstruktion solcher System ist jedoch komplex und viele L{\"o}sungen, wie zum Beispiel grobgranulare Architekturen oder anwendungsspezifische Programmiersprachen, sind oft zu akademisch f{\"u}r einen Einsatz in der Wirtschaft. Die vorliegende Arbeit soll ein Beitrag dazu leisten, die Komplexit{\"a}t von Hardware-Software-Systemen zu reduzieren und damit die Entwicklung hochperformanter on-Chip-Systeme im Bereich Bildverarbeitung zu vereinfachen und wirtschaftlicher zu machen. Dabei wurde Wert darauf gelegt, den Aufwand f{\"u}r Einarbeitung, Entwicklung als auch Erweiterungen gering zu halten. Es wurde ein Entwurfsfluss konzipiert und umgesetzt, welcher es dem Softwareentwickler erm{\"o}glicht, Berechnungen durch Hardwarekomponenten zu beschleunigen und das zu Grunde liegende eingebettete System komplett zu prototypisieren. Hierbei werden komplexe Bildverarbeitungsanwendungen betrachtet, welche ein Betriebssystem erfordern, wie zum Beispiel verteilte Kamerasensornetzwerke. Die eingesetzte Software basiert auf Linux und der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV. Die Verteilung der Berechnungen auf Software- und Hardwarekomponenten und die daraus resultierende Ablaufplanung und Generierung der Rechenarchitektur erfolgt automatisch. Mittels einer auf der Antwortmengenprogrammierung basierten Entwurfsraumexploration ergeben sich Vorteile bei der Modellierung und Erweiterung. Die Systemsoftware wird mit OpenEmbedded/Bitbake synthetisiert und die erzeugten on-Chip-Architekturen auf FPGAs realisiert.},
  language  = {de}
}