Most of the engineering and physical systems are generally characterized by differential and difference equations based on their continuous-time and discrete-time dynamics, respectively. Moreover, these dynamical models are analyzed using transform methods to prove various properties of these systems, such as, transfer function, frequency response and stability, and to find out solutions of the differential/difference equations. The conventional techniques for performing the transform methods based analysis have been unable to provide an accurate analysis of these systems. Therefore, higher-order-logic theorem proving, a formal method, has been used for accurately analyzing systems based on transform methods. In this paper, we survey developments for transform methods based analysis in various higher-order-logic theorem provers and overview the corresponding real world case studies from the avionics, medicine and transportation domains that have been analyzed based on these developments.


翻译:大多数工程和物理系统一般都具有基于连续时间和离散时间动态的不同和差异方程式的特点,此外,对这些动态模型进行分析时采用变换方法,以证明这些系统的各种特性,如转移功能、频率反应和稳定性,并找出差异/差异方程式的解决办法。基于变换方法分析的常规技术无法对这些系统进行准确分析。因此,根据变换方法准确分析系统时使用了较高顺序的逻辑,这是一种正式方法。在本文件中,我们调查了各种更高顺序理论验证仪中基于变换分析方法的发展动态,并概述了根据这些发展分析的航空、医学和运输领域的相应真实世界案例研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
63+阅读 · 2021年8月7日
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
【新书】贝叶斯网络进展与新应用,附全书下载
专知会员服务
118+阅读 · 2019年12月9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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)
数据挖掘入门与实战
6+阅读 · 2018年4月22日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
21+阅读 · 2019年1月3日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)
数据挖掘入门与实战
6+阅读 · 2018年4月22日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关论文
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
21+阅读 · 2019年1月3日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员