आप अक्सर विमान के तरीकों, चर प्रसार, शाखा और बाउंड, क्लॉज लर्निंग, इंटेलिजेंट बैकट्रैकिंग या यहां तक कि एसएटी सॉल्वर्स में मानव उत्तराधिकारियों को काट सकते हैं। फिर भी दशकों तक सर्वश्रेष्ठ सैट सॉल्वरों ने रिज़ॉल्यूशन प्रूफ तकनीकों पर बहुत अधिक भरोसा किया है और सहायता के लिए और रिज़ॉल्यूशन-स्टाइल खोज को निर्देशित करने के लिए अन्य चीजों के संयोजन का उपयोग किया है। जाहिर है, यह संदेह है कि कोई भी एल्गोरिथ्म कम से कम कुछ मामलों में बहुपद समय में संतोषजनकता का सवाल तय करने में विफल रहेगा।
1985 में, होकेन ने अपने पेपर "रिज़ॉल्यूशन की इंट्रेक्टबिलिटी" में साबित किया कि सीएनएफ में एन्कोड किए गए कबूतर के छेद का सिद्धांत बहुपद आकार के साक्ष्य प्रमाणों को स्वीकार नहीं करता है। हालांकि यह रिज़ॉल्यूशन-आधारित एल्गोरिदम की अस्थिरता के बारे में कुछ साबित करता है, यह मापदंड भी देता है जिसके द्वारा अत्याधुनिक सॉल्वरों का न्याय किया जा सकता है - और वास्तव में कई विचारों में से एक जो कि एसएटी सॉल्वर को डिजाइन करने में जाता है आज यह प्रदर्शन करने की संभावना है ज्ञात 'कठिन' मामलों पर।
बूलियन फ़ार्मुलों की कक्षाओं की एक सूची होने के कारण जो स्पष्ट रूप से आकार के रिज़ॉल्यूशन प्रूफ को स्वीकार करते हैं, इस अर्थ में उपयोगी है कि यह नए एसएटी सॉल्वरों का परीक्षण करने के लिए 'कठिन' फॉर्मूले देता है। ऐसी कक्षाओं को एक साथ संकलित करने में क्या काम किया गया है? क्या किसी के पास इस तरह की सूची और उनके प्रासंगिक प्रमाणों का संदर्भ है? कृपया प्रति उत्तर बूलियन फॉर्मूला के एक वर्ग को सूचीबद्ध करें।