本研究解决了复杂特征模型与自动推理工具输入形式之间的差距，提出了一种伪布尔编码方法，能够更紧凑地表示特征模型，从而提高推理的效率。此外，研究还创新性地将伪布尔公式编译为布尔 d-DNNF，显著提高了特征模型的转换速度，尤其是在使用表现性约束时。该方法在处理基本构造的特征模型时同样具有竞争力。

本文探讨了多种电路发现和优化技术，包括基于 DNNF 的算法、真值表网络结构、丛图宽度对布尔函数表示的影响，以及电路探测技术在模型分析中的应用。这些研究展示了在计算效率和可解释性方面的进展，特别是在因果推理和神经网络模型优化中。

结构化 d-DNNF、SDD 和 OBDD 之间存在可处理性转换和简洁性差距的问题。实验证明结构化 d-DNNF 不支持多项式时间的取反、析取和存在量词操作。存在一些函数，具有等价的多项式大小的结构化 d-DNNF，但没有等价的 SDD 表示。通过对算术电路（AC）的研究，将这个结果推广到 PSDD 和结构化 d-DNNF 的单调 AC 类似物之间，展示了简洁性差距。