Safety and liveness are elementary concepts of computation, and the foundation of many verification paradigms. The safety-liveness classification of boolean properties characterizes whether a given property can be falsified by observing a finite prefix of an infinite computation trace (always for safety, never for liveness). In quantitative specification and verification, properties assign not truth values, but quantitative values to infinite traces (e.g., a cost, or the distance to a boolean property). We introduce quantitative safety and liveness, and we prove that our definitions induce conservative quantitative generalizations of both (1)~the safety-progress hierarchy of boolean properties and (2)~the safety-liveness decomposition of boolean properties. In particular, we show that every quantitative property can be written as the pointwise minimum of a quantitative safety property and a quantitative liveness property. Consequently, like boolean properties, also quantitative properties can be $\min$-decomposed into safety and liveness parts, or alternatively, $\max$-decomposed into co-safety and co-liveness parts. Moreover, quantitative properties can be approximated naturally. We prove that every quantitative property that has both safe and co-safe approximations can be monitored arbitrarily precisely by a monitor that uses only a finite number of states.


翻译:安全性与活性是计算的基本概念,也是许多验证范式的基础。布尔属性的安全性-活性分类刻画了给定属性是否可以通过观察无限计算轨迹的有限前缀来证伪(安全性总是可以,活性则永远不能)。在定量规约与验证中,属性分配给无限轨迹的不是真值,而是定量值(例如代价,或到布尔属性的距离)。我们提出了定量安全性与活性的概念,并证明我们的定义诱导了(1)布尔属性的安全性-进展层次结构以及(2)布尔属性的安全性-活性分解两者的保守定量推广。特别地,我们证明每个定量属性都可写为定量安全性属性与定量活性属性的逐点最小值。因此,与布尔属性类似,定量属性也可以被min-分解为安全性部分与活性部分,或者替代性地被max-分解为共安全性(co-safety)部分与共活性(co-liveness)部分。此外,定量属性可以被自然地近似。我们证明:每个同时具有安全近似与共安全近似的定量属性,都可以通过仅使用有限状态的监视器以任意精度进行监视。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
0+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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月15日
Arxiv
46+阅读 · 2022年9月6日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
Knowledge Representation Learning: A Quantitative Review
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
0+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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员