IneqAgent는 LLM 추론과 기호 계산을 결합해 Lean4에서 부등식을 자동으로 증명하는 에이전트 프레임워크다. 레마 단위 몬테카를로 트리 탐색으로 레마 구성, 목표 재구성, 기호 백엔드 선택을 조율하고, SOS·번스타인·연속 차분대입 등 보완적 백엔드로 로컬 증명에 쓸 정확한 증명서를 생성한다. DeepSeek-V4-Flash와 결합했을 때 네 개 벤치마크에서 186개 문제 중 175개(94.09%)를 풀어 평가된 방법 중 최고 성공률을 기록했으며, 같은 LLM 추론 비용 하에서도 Direct Agent보다 높은 성공률과 낮은 평균 비용을 보였다. 이 과정에서 Dittert 추측의 4·5차원 강화형을 Lean으로 검증하고 Holens-Djokovic (4,4) 부등식도 증명해 Merris 추측의 4차원 사례를 함께 입증했다.
- •LLM 추론과 기호 계산(SOS·번스타인 등)을 결합한 Lean4 자동 부등식 증명 에이전트
- •DeepSeek-V4-Flash 적용 시 186개 문제 중 175개(94.09%) 해결로 최고 성공률 기록
- •동일 추론 비용에서 Direct Agent 대비 더 높은 성공률·낮은 평균 비용
- •Dittert 추측 4·5차원 강화형 검증 및 Holens-Djokovic 부등식 증명 등 실제 수학적 성과 도출
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IneqAgent: Agentic Inequality Proving in Lean with Symbolic Computation
- 1.LLM 추론과 기호계산을 결합해 Lean4에서 부등식을 증명하는 에이전트 프레임워크 IneqAgent 제안
- 2.레마 단위 몬테카를로 트리 탐색으로 레마 구성·목표 재구성·기호 백엔드 선택을 조율
- 3.Sum-of-squares, Bernstein 등 백엔드로 정확한 증명서를 생성해 Lean 증명에 결합
- 4.DeepSeek-V4-Flash로 4개 벤치마크 186문제 중 175개(94.09%) 해결, 신규 Lean 검증 성과도 획득
왜 중요한가?
형식수학 증명에서 LLM의 직관적 추론과 기호계산기의 엄밀함을 결합해, 기존 방법보다 낮은 추론 비용으로 더 많은 부등식 문제를 해결하며 형식검증 자동화의 실용성을 높였다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2610.20681v1 Announce Type: new Abstract: Formal inequality proving requires mathematical reasoning and exact computation, often connected through intermediate lemmas and goal reformulations. We introduce IneqAgent, an agentic framework combining LLM reasoning with symbolic computation for inequality proving in Lean4. Lemma-level Monte Carlo Tree Search coordinates lemma construction, goal reformulation, and symbolic backend selection. Complementary sum-of-squares, Bernstein, and successi
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