为什么2007年的图灵奖选择了模型检测技术

本文介绍了2007年图灵奖授予EdmundM.Clarke、EAllenEmerson和JosephSifakis的原因,表彰他们在模型检测技术领域的奠基性贡献。模型检测技术是一种用于验证硬件和软件设计是否符合规格说明的方法。

为什么2007年的图灵奖选择了模型检测技术
像树一样成长,刚听完俞敏洪的在赢在中国的演讲----------题记

2007年图灵奖授予了在模型检测技术领域的奠基性贡献的科学家:Edmund M. Clarke、E Allen Emerson和Joseph Sifakis三位科学家。

什么是模型检测技术呢? 看看wikipedia 上的定义吧:
Model checking is the process of checking whether a given structure is a model of a given logical formula. The concept is general and applies to all kinds of logics and suitable structures. A simple model-checking problem is testing whether a given formula in the propositional logic is satisfied by a given structure.

简单的说:是一套用于判断硬件和软件设计的理论模型是否满足规范的方法。这可真是个抽象的描述,看起来似乎离我们很遥远,遥远的只有像英特尔研究中心副总裁Andrew Chien才能对模型检测技术用一句话来评价:“英特尔和整个计算机工业都从他们的贡献中直接获益”。

那模型检测技术是不是离程序员也很遥远呢?图灵奖作为计算机界诺贝尔奖,如果把奖项颁给一个离程序员很遥远的技术,还真说不过去。

带着这个疑问,我浏览了wikipedia上长长的一窜模型检测技术的项目,还好不出所料,找到了下面几个项目:

1、Java Pathfinder :是一个用来认证java执行字节代码的系统。类似一个java虚拟机用来检测软件运行状态的验证系统。
2、Mono Model Checker :跑在mono 开源的.net平台上。用来自动侦查 CIL 字节码错误的程序。目前的版本支持CIL的死锁 deadlocks 和 断言冲突 assertion violation 。

3、对于c++ 感兴趣的人还可以看看这两个项目:
State Exploring Assembly Model CheckerBounded Model Checking for ANSI-C

举个例子吧,在开发中,利用测试库junit 和 dotunit 写测试代码已经逐渐普及开了,比如下面这段:
 
注意上面加黑的这句: assert( (toppings.size()==0) );

这段代码我们用来检测:pizza.getToppings() 的大小是否为0。那么模型检测和上面的测试代码有什么不同呢?

不同点在于:现在的测试库用来判断结果 , 而模型检测用来判断过程(逻辑)是否符合要求。

我们常说,不但要关注结果,更要关注过程。模型检测就是对过程的关注。

无疑,现在写程序的时候,模型检测的过程,是由广大程序员完成的。如果这个过程可以由机器完成的话?那不是就是实现了自动编程吗?据说word的创始人开发者正在干这样的事儿... ,不知道这个老头有生之年能不能实现他的理想。

当然,我也相信在更高级的人工智能技术中,模型检测技术会大展拳脚。

又是个遥远的事情,洗洗睡吧。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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