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



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: |

But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback. Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. 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 sa


Telegram Metaprogramming
FROM American