模型检测中的抽象与细化
1 引言
在模型检测中,抽象与细化技术是至关重要的,尤其是在处理复杂系统时。通过抽象,我们可以简化系统的表示,使其更容易进行形式验证。而细化则是为了改进抽象,确保验证结果的准确性。本文将深入探讨这两种技术,并展示它们在模型检测中的应用。
2 抽象方法
2.1 线性不等式不变量的可扩展分析
在模型检测中,线性不等式不变量的分析是一个重要的问题。为了应对大规模系统的复杂性,Arnaud J. Venet 提出了量规域的概念,这是一种用于线性不等式不变量的可扩展分析方法。量规域通过引入特定的数学结构,使得大规模系统的线性不等式分析变得更加可行。
量规域的应用
- 可扩展性 :量规域能够在保持分析精度的同时,大幅减少计算资源的需求。
- 灵活性 :该方法可以应用于各种类型的线性不等式,适用于不同的应用场景。
2.2 基于分离逻辑的分析中的抽象失败诊断
Josh Berdine、Arlen Cox、Samin Ishtiaq 和 Christoph M. Wintersteiger 提出了一种新的方法,用于诊断基于分离逻辑的形状分析中的抽象失败。这种方法通过将抽象错误轨迹转换为SMT(Satisfiability Modulo Theories)问题,然后在轨迹上执行有界模型检查,从而有效地识别出抽象失败的具体位置。
抽象失败诊断的步骤
- 转换为SMT问题 </
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