prepare for equality propagation from Grobner basis

Attempt to remedy performance regressions from the new solver core for NLA. It misses easy lemmas, presumably due to weaker bounds information.

src/math/dd/dd_pdd.h

@@ -340,7 +340,8 @@ namespace dd {
         bool is_one() const { return m.is_one(root); }
         bool is_zero() const { return m.is_zero(root); }
         bool is_linear() const { return m.is_linear(root); }
-        bool is_unary() const { return !is_val() && lo().is_zero() && hi().is_val(); } 
+        bool is_unary() const { return !is_val() && lo().is_zero() && hi().is_val(); }
+        bool is_offset() const { return !is_val() && lo().is_val() && hi().is_one(); }
         bool is_binary() const { return m.is_binary(root); }
         bool is_monomial() const { return m.is_monomial(root); }
         bool is_non_zero() const { return m.is_non_zero(root); }

src/math/grobner/pdd_solver.cpp

@@ -160,6 +160,9 @@ namespace dd {
         }
         while (simplified && !eq.poly().is_val());
 
+        if (eq.poly().is_unary() && eq.poly().hi().val() < 0)
+            eq = -eq.poly();
+
         TRACE("dd.solver", display(tout << "simplification result: ", eq););
     }