Model checking is a powerful technique for software verification. However, the approach notably suffers from the infamous state space explosion problem. To tackle this, in this paper, we introduce a novel symbolic method for encoding Petri net markings. It is based on the use of generalised intervals on vectors, as opposed to existing methods based on vectors of intervals such as Interval Decision Diagrams. We develop a formalisation of these intervals, show that they possess homomorphic operations for model checking CTL on Petri nets, and define a canonical form that provides good performance characteristics. Our structure facilitates the symbolic evaluation of CTL formulas in the realm of global model checking, which aims to identify every state that satisfies a formula. Tests on examples of the model checking contest (MCC 2022) show that our approach yields promising results. To achieve this, we implement efficient computations based on saturation and clustering principles derived from other symbolic model checking techniques.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
大模型数学推理数据合成相关方法
专知会员服务
37+阅读 · 2025年1月19日
大模型视角下的因果推断
专知会员服务
115+阅读 · 2024年1月10日
不可错过!厦大《模式识别》课程,附Slides
专知会员服务
57+阅读 · 2023年6月30日
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
七月在线实验室
11+阅读 · 2018年7月18日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
论文 | YOLO(You Only Look Once)目标检测
七月在线实验室
14+阅读 · 2017年12月12日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月29日
Arxiv
0+阅读 · 9月23日
Arxiv
0+阅读 · 9月8日
Arxiv
46+阅读 · 2022年9月6日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
七月在线实验室
11+阅读 · 2018年7月18日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
论文 | YOLO(You Only Look Once)目标检测
七月在线实验室
14+阅读 · 2017年12月12日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员