Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Covalue
Нашел качественную диссертацию с обзором состояния дел в model checking на 2010й год:

Weißenbacher, [2010] "Program Analysis with Interpolants"

Вкратце идею проверки моделей можно описать так: мы хотим автоматически верифицировать программы, для этого мы аппроксимируем их моделями, то есть автоматами или системами переходов с конечным набором состояний, задаём спецификацию (обычно в какой-то разновидности пропозициональной темпоральной логики) и с помощью поисковых алгоритмов и эвристик исчерпывающе перебираем состояния модели, проверяя что для них всех спецификация верна.

Концептуально этот подход описывается теорией моделей (одним из двух основных разделов логики, второй - это теория доказательств, на которой основана теория типов и proof assistants). Интересно, что в моделчекинге примерно раз в декаду сменяется доминирующая парадигма, в целом его таймлайн выглядит примерно так:

* 1980е - зарождение самой идеи MC из работ Эдмунда Кларка по вычислению неподвижных точек для систем доказательств в предикат-трансформерах, использование BDD для компактификации состояний
* 1990е - дальнейшее ужатие состояний через partial order reduction, появление предикат-абстракции и CEGAR - методов автоматического конструирования моделей из набора assertions о программе
* 2000е - SAT/SMT-революция и уход от BDD, быстрая аппроксимация через интерполяцию Крейга
* 2010е - Аарон Брэдли изобретает семейство алгоритмов PDR (property directed reachability), где процесс построение инварианта чередуется и взаимодействут с построением контрпримера, взаимно усекая пространства поиска
* 2020е - ажиотаж вокруг техник из машинного обучения

Первые три декады и основные их идеи расписаны в первых двух с половиной главах диссертации (вторая половина третьей и четвертая главы более технические).

#automatedreasoning
🔥3👍2



group-telegram.com/metaprogramming/404
Create:
Last Update:

Нашел качественную диссертацию с обзором состояния дел в model checking на 2010й год:

Weißenbacher, [2010] "Program Analysis with Interpolants"

Вкратце идею проверки моделей можно описать так: мы хотим автоматически верифицировать программы, для этого мы аппроксимируем их моделями, то есть автоматами или системами переходов с конечным набором состояний, задаём спецификацию (обычно в какой-то разновидности пропозициональной темпоральной логики) и с помощью поисковых алгоритмов и эвристик исчерпывающе перебираем состояния модели, проверяя что для них всех спецификация верна.

Концептуально этот подход описывается теорией моделей (одним из двух основных разделов логики, второй - это теория доказательств, на которой основана теория типов и proof assistants). Интересно, что в моделчекинге примерно раз в декаду сменяется доминирующая парадигма, в целом его таймлайн выглядит примерно так:

* 1980е - зарождение самой идеи MC из работ Эдмунда Кларка по вычислению неподвижных точек для систем доказательств в предикат-трансформерах, использование BDD для компактификации состояний
* 1990е - дальнейшее ужатие состояний через partial order reduction, появление предикат-абстракции и CEGAR - методов автоматического конструирования моделей из набора assertions о программе
* 2000е - SAT/SMT-революция и уход от BDD, быстрая аппроксимация через интерполяцию Крейга
* 2010е - Аарон Брэдли изобретает семейство алгоритмов PDR (property directed reachability), где процесс построение инварианта чередуется и взаимодействут с построением контрпримера, взаимно усекая пространства поиска
* 2020е - ажиотаж вокруг техник из машинного обучения

Первые три декады и основные их идеи расписаны в первых двух с половиной главах диссертации (вторая половина третьей и четвертая главы более технические).

#automatedreasoning

BY Metaprogramming


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/metaprogramming/404

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future.
from in


Telegram Metaprogramming
FROM American