This paper addresses the problem of checking invariant properties for a large class of symbolic transition systems, defined by a combination of SMT theories and quantifiers. State variables can be functions from an uninterpreted sort (finite, but unbounded) to an interpreted sort, such as the the integers under the theory of linear arithmetic. This formalism is very expressive and can be used for modeling parameterized systems, array-manipulating programs, and more. We propose two algorithms for finding universal inductive invariants for such systems. The first algorithm combines an IC3-style loop with a form of implicit predicate abstraction to construct an invariant in an incremental manner. The second algorithm constructs an under-approximation of the original problem, and searches for a formula which is an inductive invariant for this case; then, the invariant is generalized to the original case, and checked with a portfolio of techniques. We have implemented the two algorithms and conducted an extensive experimental evaluation, considering various benchmarks and different tools from the literature. As far as we know, our method is the first capable of handling in a large class of systems in a uniform way. The experiment shows that both algorithms are competitive with the state of the art.


翻译:本文研究了由SMT理论与量词组合定义的一大类符号迁移系统的不变性属性检查问题。状态变量可以是未解释类型(有限但无界)到解释类型(如线性算术理论下的整数)的函数。该形式化表达具有高度表达能力,可用于建模参数化系统、数组操作程序等场景。我们提出两种算法来寻找此类系统的通用归纳不变量。第一种算法将IC3风格循环与隐式谓词抽象相结合,以增量方式构建不变量。第二种算法构建原始问题的下近似,搜索该场景下的归纳不变量公式;随后将不变量泛化至原始场景,并采用技术组合进行验证。我们实现了这两种算法并进行了广泛的实验评估,考虑了文献中的多种基准测试与不同工具。据我们所知,本方法是首个能够统一处理大规模系统类的方法。实验表明,两种算法均具备与前沿技术竞争的能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月14日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
10+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
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
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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员