Virtually all efficient algorithms of hardware verification are formula-specific i.e., take into account the structure of the formula at hand. So, those algorithms can be viewed as $\mathit{structure}$-$\mathit{aware\;computing}$ (SAC). We relate SAC and $\mathit{partial\;quantifier\;elimination}$ (PQE), a generalization of regular quantifier elimination. In PQE, one can take a $\mathit{part}$ of the formula out of the scope of quantifiers. Interpolation can be viewed as a special case of PQE. The objective of this paper is twofold. First, we want to show that new powerful methods of SAC can be formulated in terms of PQE. We use three hardware verification problems (testing by property generation, equivalence checking and model checking) to explain how SAC is performed by PQE. Second, we want to demonstrate that PQE solving itself can benefit from SAC. To this end, we describe a new SAT procedure based on SAC and then use it to introduce a structure-aware PQE algorithm.


翻译:几乎所有高效的硬件验证算法都是公式特定的,即考虑了当前公式的结构。因此,这些算法可被视为$\mathit{结构感知计算}$(SAC)。本文探讨了SAC与$\mathit{部分量词消解}$(PQE)之间的关系,后者是常规量词消解的推广。在PQE中,可以将公式的$\mathit{部分}$移出量词的辖域。插值可视为PQE的特例。本文的目标有二:首先,我们旨在说明基于PQE可以构建新的强大SAC方法。我们通过三个硬件验证问题(基于属性生成的测试、等价性验证和模型检验)阐释如何通过PQE实现SAC。其次,我们希望证明PQE求解本身亦可受益于SAC。为此,我们描述了一种基于SAC的新SAT过程,并利用它提出了一种结构感知的PQE算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

SAC:Selected Areas in Cryptography。 Explanation:密码术的选择区。 Publisher:Springer。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sacrypt/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
【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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
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
Arxiv
29+阅读 · 2022年3月28日
Multi-Domain Multi-Task Rehearsal for Lifelong Learning
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月14日
VIP会员
相关资讯
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员