We study a sound verification method for parametric component-based systems. The method uses a resource logic, a new formal specification language for distributed systems consisting of a finite yet unbounded number of components. The logic allows the description of architecture configurations coordinating instances of a finite number of types of components, by means of inductive definitions similar to the ones used to describe algebraic data types or recursive data structures. For parametric systems specified in this logic, we show that decision problems such as reaching deadlock or violating critical section are undecidable, in general. Despite this negative result, we provide for these decision problems practical semi-algorithms relying on the automatic synthesis of structural invariants allowing the proof of general safety properties. The invariants are defined using the WSkS fragment of the monadic second order logic, known to be decidable by a classical automata-logic connection, thus reducing a verification problem to checking satisfiability of a WSkS formula.


翻译:我们研究了一种对准元件基系统的合理核查方法。 这种方法使用一种资源逻辑, 一种新的分布式系统的正式规格语言, 由一定数量的组成部分组成。 该逻辑允许通过类似于描述代数数据类型或递归数据结构所使用的直线定义, 描述一些数量有限的部件类型的结构配置协调实例。 对于这一逻辑中指定的参数系统, 我们表明, 陷入僵局或违反关键部分等决定问题一般是不可改变的。 尽管这一负面结果, 我们还是为这些决定问题提供了实际的半数值, 依赖结构变异的自动合成, 以证明一般安全性。 变量的定义是使用蒙亚第二顺序逻辑的 WSkS 碎片来定义, 据古典的自动化数据- logical 连接可以辨别, 从而减少核查问题, 以检查 WSkS 公式的可比较性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2020年7月29日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
142+阅读 · 2019年10月27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
143+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
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23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 · 2022年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月16日
Neural Architecture Optimization
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
121+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2020年7月29日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
142+阅读 · 2019年10月27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
143+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
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23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