Abstract. We present a tool to automatically perform the data-size analysis of imperative programs written in C. This tool, called pymwp, is inspired by a classical work on complexity analysis [10], and allows to certify that the size of the values computed by a program will be bounded by a polynomial in the program's inputs. Strategies to provide meaningful feedback on non-polynomial programs and to ``tame'' the non-determinism of the original analysis were implemented following recent progresses [3], but required particular care to accommodate thegrowing complexity of the analysis. The Python source code is intensively documented, and our numerous example files encompass the original examples as well as multiple test cases. A pip package should make it easy to install pymwp on any plat-form, but an on-line demo is also available for convenience.


翻译:摘要 。 我们提出了一个工具, 自动对 C 书写的紧急程序进行数据规模分析。 这个工具叫做 pymwp, 受复杂分析经典工作[10] 的启发, 并可以证明程序计算值的大小将受程序投入中的多数值约束。 提供非多数值程序有意义的反馈和“ tame' ” 原分析的非确定性的战略是在近期进展后实施的 [3], 但需要特别小心以适应分析的日益复杂程度。 Python 源代码有大量文件记录, 我们的众多示例文件包含原始示例以及多个测试案例。 Pip 软件包应该便于在任何平台上安装 pymwp, 但为了方便起见, 也可以提供在线演示 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+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
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
OnlineSTL: Scaling Time Series Decomposition by 100x
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+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
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员