A desired but challenging property of compiler verification is compositionality, in the sense that the compilation correctness of a program can be deduced incrementally from that of its substructures ranging from statements, functions, and modules. This article proposes a novel compiler verification framework based on denotational semantics for better compositionality, compared to previous approaches based on small-step operational semantics and simulation theories. Our denotational semantics is defined by semantic functions that map a syntactic component to a semantic domain composed of multiple behavioral \emph{sets}, with compiler correctness established through behavior refinement between the semantic domains of the source and target programs. The main contributions of this article include proposing a denotational semantics for open modules, a novel semantic linking operator, and a refinement algebra that unifies various behavior refinements, making compiler verification structured and compositional. Furthermore, our formalization captures the full meaning of a program and bridges the gap between traditional power-domain-based denotational semantics and the practical needs of compiler verification. We apply our denotation-based framework to verify the front-end of CompCert and typical optimizations on simple prototypes of imperative languages. Our results demonstrate that the compositionality from sub-statements to statements, from functions to modules, and from modules to the whole program can be effectively achieved.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

国家标准《人工智能 知识图谱知识交换协议》
专知会员服务
33+阅读 · 2024年5月16日
【CVPR2021】显著目标和伪装目标的不确定性感知联合检测
一行命令搞定图像质量评价
计算机视觉life
12+阅读 · 2019年12月31日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
论文笔记之attention mechanism专题1:SA-Net(CVPR 2018)
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月5日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
文本识别 OCR 浅析:特征篇
开源中国
16+阅读 · 2018年1月6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 · 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
4+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
55+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
7+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
13+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
7+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
国家标准《人工智能 知识图谱知识交换协议》
专知会员服务
33+阅读 · 2024年5月16日
【CVPR2021】显著目标和伪装目标的不确定性感知联合检测
相关资讯
一行命令搞定图像质量评价
计算机视觉life
12+阅读 · 2019年12月31日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
论文笔记之attention mechanism专题1:SA-Net(CVPR 2018)
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月5日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
文本识别 OCR 浅析:特征篇
开源中国
16+阅读 · 2018年1月6日
相关基金
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 · 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
4+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
55+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员