Distributive laws are important for algebraic reasoning in arithmetic and logic. They are equally important for algebraic reasoning about concurrent programs. In existing theories such as Concurrent Kleene Algebra, only partial correctness is handled, and many of its distributive laws are weak, in the sense that they are only refinements in one direction, rather than equalities. The focus of this paper is on strengthening our theory to support the proof of strong distributive laws that are equalities, and in doing so come up with laws that are quite general. Our concurrent refinement algebra supports total correctness by allowing both finite and infinite behaviours. It supports the rely/guarantee approach of Jones by encoding rely and guarantee conditions as rely and guarantee commands. The strong distributive laws may then be used to distribute rely and guarantee commands over sequential compositions and into (and out of) iterations. For handling data refinement of concurrent programs, strong distributive laws are essential.


翻译:分配律对于算术和逻辑中的代数推理至关重要,同样也对并发程序的代数推理具有同等重要性。在现有理论(如并发克林代数)中,仅处理部分正确性,且许多分配律是弱形式的——仅表现为单向细化而非等式相等性。本文聚焦于强化现有理论以支持证明强分配律(即等式形式),并在此过程中推导出具有普遍性的定律。我们的并发细化代数通过同时允许有限与无限行为来支持完全正确性,通过将依赖与保证条件编码为依赖命令与保证命令,实现了Jones提出的依赖/保证方法。强分配律可进一步用于将依赖与保证命令分配到顺序组合中,以及迭代结构的嵌入与提取。对于处理并发程序的数据细化,强分配律具有基础性意义。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
专知会员服务
134+阅读 · 2021年6月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
【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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年7月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月30日
VIP会员
相关主题
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
专知会员服务
134+阅读 · 2021年6月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
【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
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年7月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员