演繹データベース算術推論 (DDAR) は、Google DeepMind が 2025 年 2 月に提案した、演繹閉包、つまり一連の中核的な初期事実が与えられた場合にすべての演繹可能な事実の集合を計算するアルゴリズムです。関連研究成果は論文「AlphaGeometry2 を使用したオリンピック幾何学の金メダリストのパフォーマンスDDAR は、この演繹的閉包を構築するために固定された一連の演繹的ルールに従い、追加できなくなるまで演繹的閉包に新しい事実を繰り返し追加します。

この方法は、特に複雑な数学的または算術的演算が関係する場合に、データベース内の情報を自動的に推論および推論するためによく使用されます。推論規則と数学的演算を通じて、データベース内のデータを推測および計算することを目的としています。