In relational verification, judicious alignment of computational steps facilitates proof of relations between programs using simple relational assertions. Relational Hoare logics (RHL) provide compositional rules that embody various alignments. Seemingly more flexible alignments can be expressed in terms of product automata based on program transition relations. A RHL can be complete, in the ordinary sense, using a single degenerate alignment rule. The notion of alignment completeness was previously proposed as a more satisfactory measure, based on alignment automata, and some rules were shown to be alignment complete with respect to a few ad hoc forms of alignment automata. Using a rule of semantics-preserving rewrites based on Kleene algebra with tests, an RHL is shown to be alignment complete with respect to a very general class of alignment automata. Besides solving the open problem of general alignment completeness, this result bridges between human-friendly syntax-based reasoning and automata representations that facilitate automated verification.


翻译:在关系验证中,计算步骤的合理对齐有助于使用简单的断言证明程序间的关系。关系霍尔逻辑(RHL)提供了体现各种对齐方式的组合规则。看似更灵活的对齐可以通过基于程序转移关系的乘积自动机表述。从常规意义上,RHL可采用单一退化对齐规则达到完备性。此前提出的对齐完备性概念,基于对齐自动机作为更合理的度量标准,并针对少数特定形式的对齐自动机证明了某些规则的完备性。本文利用基于带测试的克莱尼代数的语义保持重写规则,证明了一种RHL对于非常普遍的对齐自动机类别具有对齐完备性。该结果不仅解决了通用对齐完备性的开放问题,还架起了友好的人机交互式语法推理与便于自动化验证的自动机表示之间的桥梁。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Distributional Probabilistic Model Checking
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月9日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:00
21世纪的无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:05
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:51
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
相关论文
Distributional Probabilistic Model Checking
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月9日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员