The execution of a continuous-time Markov chain (CTMC) can be regarded as a continuous class of probability distributions over states. In this paper, we propose a probabilistic linear-time temporal logic, namely continuous-time linear logic (CLL), to reason about the execution of CTMCs. We define the syntax of CLL over the space of probability distributions. The syntax of CLL includes multiphase until formulas. We derive a corresponding model-checking algorithm for CLL formulas. The correctness of the model-checking algorithm depends on Schanuel's conjecture, a central open problem in transcendental number theory.


翻译:连续时间 Markov 链( CTMC) 的执行可被视为各州间概率分布的连续类别。 在本文中, 我们提出一个概率直线时间时间逻辑, 即连续时间线性逻辑( CLL), 以解释 CTMC 的使用情况 。 我们定义了 CLL 的语法在概率分布空间上的语法 。 CLL 的语法包括多阶段到公式。 我们为 CLL 公式得出一个相应的模型检查算法。 模型检查算法的正确性取决于 Schanuel 的推测, 这是超文本数理论中一个核心的开放问题 。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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