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本文探讨了通过自动机学习进行逆向工程的核心方法与应用，重点介绍了Angluin的L*学习算法及其在黑盒系统建模中的运用。文章分析了逆向工程中成员查询与等价查询的作用，并比较了黑盒检查与传统算法自动机合成在复杂度、灵活性和实现规模上的差异。特别地，逆向工程在处理基于循环神经网络（RNN）的系统中展现出优势，能够从黑盒行为中学习满足特定规范的有限自动机模型，适用于自动驾驶、自然语言处理等高复杂度场景。同时，文章展望了未来优化方向，包括提升学习效率、结合强化学习等技术，以增强对复杂系统的理解与验证能力。

本文探讨了运行时验证与自动机学习在无上下文系统中的协同应用，通过实验分析栈高度、再现长度、最大资源消耗和局部反例长度等指标，展示了所提监视器在处理长周期跟踪数据时的高效性。实验表明，合理的调用权重可显著优化监控性能，而异常行为多源于不现实的系统假设。文章进一步提出未来工作方向：支持负反例检测和扩展至即时反馈机制以提升学习效率，并介绍了一种结合Angluin算法与模型检查的逆向工程方法，用于从黑盒系统中提取满足特定性质的有限状态自动机模型，为系统监控、验证与自动化设计提供了新思路。

本文探讨了系统过程自动机（SPAs）在自动机学习（AAL）与运行时验证中的共生关系，提出基于结构操作语义（SOS）的高效监控器，支持细粒度的过程级验证与反例提取。通过理论分析与实验评估，展示了该方法在资源消耗、错误检测效率和本地反例生成方面的优势，并在不同系统配置下验证其可扩展性。研究为复杂系统的实时监控与持续学习提供了可行的技术路径。

本文介绍了一种基于分布式单纯形架构（DSA）的无碰撞3D集群控制方法，结合基本控制器（BC）与高级控制器（AC），利用控制障碍函数确保多智能体系统的安全性和目标搜索能力。同时，提出一种基于系统的过程自动机（SPAs）的上下文无关运行时验证与自动机学习框架，通过高效监控器实现终身学习，可处理长达数十亿符号的反例，适用于复杂软件系统的持续建模与错误检测。实验表明，该方法在保证安全性的同时具有低侵入性，并具备良好的可扩展性与实用性。

本文介绍基于分布式单纯形架构（DSA）的无碰撞3D集群行为方法，通过结合控制障碍函数（CBFs）设计分布式基线控制器（BC）和决策模块（DM），实现多智能体系统在复杂环境中的安全导航。DSA利用前向与反向切换机制，在保证避免智能体间及与障碍物碰撞的同时，兼顾高级控制器的性能。该方法适用于机器人集群、自动驾驶等对安全性要求高的分布式控制场景。

本文提出一种基于设计阶段形式化验证的动态置信度监测方法，用于评估水下自主航行器（AUV）在执行管道检查任务时的安全保证有效性。通过分析建模假设与安全需求之间的逻辑关系，构建可组合的假设监测器，实时估算系统满足安全要求的概率。文章详细阐述了保证监测器的逻辑结构、组件级置信度建模及组合策略，并指出未来在基于置信度的自适应、预测性置信度和置信度与鲁棒性关联方面的研究方向，旨在提升复杂环境下自主系统的安全性与可靠性。

本文比较了nfer和Cobra两种运行时属性检查工具在NASA火星车事件日志上的应用效果，发现Cobra在准确性和性能上显著优于nfer，尤其在处理零长度区间和时间戳错序问题时更具鲁棒性。基于此，文章提出一种动态保证方法，通过监控设计时假设的满足情况来计算系统任务成功的置信度，弥补传统设计时安全保证的局限。该方法结合现代模型验证技术，构建概率置信度监控器并组合生成系统级保证，能够有效应对不可预测环境和模型不确定性，为自主系统提供更可靠的运行时安全保障。最后总结了方法优势、实施要点及未来优化方向。

本文介绍了一种基于COEMS和TeSSLa规范语言的硬件辅助在线数据竞争检测方法，通过FPGA实现对多线程程序中锁和共享变量的实时监控。该方法结合硬件与软件两阶段处理，有效检测由未正确加锁引发的数据竞争问题，适用于嵌入式系统和生产环境。文章详细阐述了案例研究、动态分配支持、实验流程与结果，并分析了当前的性能开销与误报问题。同时提出了未来在硬件扩展、插桩优化、同步机制支持及并发模式监测等方面的发展方向，展示了该技术在实时性、可扩展性和低运行时开销方面的优势。

本文介绍了一种基于COEMS框架的硬件辅助在线数据竞争检测方法，利用FPGA实现对多核系统中并发程序的低干扰实时监控。该方法结合TeSSLa流规范语言与LLVM仪器化技术，通过将基于锁集的Eraser算法部署到硬件中，在保证高性能的同时实现了精确的数据竞争检测。相比传统静态和动态分析方法，该方案具有干扰小、可在线运行、快速重新配置等优势，特别适用于航空航天、铁路等安全关键系统。文章还展示了案例研究结果，并提出了未来优化方向，如引入FastTrack算法和增强对动态内存的支持。

本文探讨了运行时验证教学的高级话题与实践，结合学生背景介绍个性化教学路径，并展示了课程在本科与硕士层次的实施成果。同时，针对多线程程序中数据竞争检测的挑战，提出一种基于COEMS平台的非侵入式方法，利用FPGA实现高效、低开销的实时监测。通过对比传统方法和实际案例分析，凸显该方法在灵活性、性能影响和可配置性方面的优势。最后展望了运行时验证教育与行业融合的前景，以及数据竞争检测技术在新兴领域的应用潜力。

本文介绍了一门实践导向的运行时验证课程指南，涵盖从基础理论到高级技术的完整教学内容。课程从运行时验证的基本概念出发，逐步引导学生掌握断言监控、面向方面编程（AOP）、验证算法构建、实时属性处理以及离线监控等关键技术。通过理论与实践结合的方式，帮助计算机科学专业的本科生和研究生深入理解运行时验证的核心原理与应用方法，为未来在学术与工业领域的进一步发展奠定坚实基础。

本文介绍了运行时验证（Runtime Verification）这一形式化方法领域的研究方向，回顾了其发展历程、核心概念如监控与可监控性，并梳理了从2001年至今的关键技术演进。文章重点分享了运行时验证实践课程的设计思路与教学经验，强调通过动手实现监控工具来加深学生理解，提升其在实际工业项目中的应用能力。最后指出，尽管学术成果丰富，但运行时验证在工业界的采纳仍有限，需通过教育推动工具设计思想的传播与落地。

本文探讨了动态区间分析与抽象解释在数值计算中的应用，通过将程序的前缀轨迹语义抽象为过渡系统，建立了编程语言的过渡语义，并证明其能生成相应的轨迹语义。文章详细分析了赋值、迭代和中断等语句的过渡语义，比较了实数、浮点数与浮点区间执行的差异，提出了基于区间和球分析的扩展方法。进一步地，引入仪器化语义进行运行时信息收集，结合规范检查实现动态验证，并讨论了计算复杂性下的近似处理策略。最后，强调了静态与动态分析的结合对优化程序可靠性与性能的重要作用。

本文探讨了基于抽象解释的动态区间分析在浮点计算中的应用，深入研究了循环、赋值、条件和迭代等语句的区间跟踪语义。通过定义浮点区间及其抽象函数，构建了从实数语义到区间语义的可靠过近似，并利用伽罗瓦连接和不动点理论确保分析的正确性。文章还分析了不同语句类型的处理复杂度，展示了区间分析在检测浮点运算误差与提升程序可靠性方面的优势，为后续算法优化与复杂系统应用提供了理论基础和发展方向。

本文深入探讨了动态区间分析与领域分析描述的原理、方法及其在计算机科学中的应用。动态区间分析通过区间算术处理浮点计算中的舍入误差，提升程序可靠性；领域分析描述则为建模复杂系统提供结构化方法，支持特定领域语言设计与软件开发。文章还比较了动态与静态分析的优劣，并展示了其在航空航天、金融、生物信息学等领域的实际应用，展望了未来结合AI技术的发展方向。

本文深入探讨了领域分析与描述的核心要素，重点解析了物理属性、人工制品属性和意图属性的分类与关系。基于Michael A. Jackson的属性层次结构，文章系统梳理了从静态到动态、从基础SI单位到复杂人工系统的属性建模方法，并通过道路运输和信用卡系统等实例展示了属性在实际场景中的表达与交互。进一步结合行动、事件与行为的建模，提出了意图拉力的概念以形式化表达系统目的。最后，文章阐述了领域分析在系统设计、问题解决与决策支持中的应用路径，展望了其在未来智能系统中的发展潜力。

本文探讨了软件设计前的领域分析与描述方法，重点研究持存物的类别、类型及其内部特征。文章从本体论出发，区分实体中的持存物与过程物，分析离散与连续持存物，并深入讨论自然部件与人造物的分类。进一步阐述了原子、复合和集合类别的部件形式，提出用于领域描述的观察提示系统。文章还定义了类型的概念，涵盖空间、时间以及持存物的唯一标识符、部分论和属性等内部特征，为软件需求分析和系统建模提供理论基础。

本文深入探讨了交互式系统中时态属性的安全性与活性分类及其对可实现性的影响。内容涵盖近似有界活性、接口谓词规范、强因果性与可实现性的关系，并分析了不同组合下安全性和活性属性对规范细化的具体影响。通过多个示例和mermaid流程图，阐明了活性属性可能导致不可实现性的矛盾问题。文章还从博弈论角度解释了系统在交互游戏中获胜的策略意义，并提供了实际应用中的设计建议，为交互式系统的规范设计与验证提供了理论基础与实践指导。

本文探讨了基于可实现性的时态属性安全与活性分类的细化方法。通过定义有界与无界属性、安全与活性属性，分析其在否定、合取、析取等逻辑操作下的行为特征，并研究了以蕴含式形式表达的系统规范中假设与承诺的属性组合。结合因果关系与可实现性，提出了规范简化与属性加强的方法。文章还总结了当前成果，并展望了在复杂系统模型、跨理论融合及实际应用验证方面的未来研究方向。

本文探讨了编程语言设计与分析的理想愿景，并介绍了K框架如何通过其直观的元语言、模块化结构、坚实的匹配逻辑基础以及可自动生成工具的特性，推动实现这一愿景。文章回顾了Klaus Havelund的职业成就及其对形式方法的贡献，展示了K框架在定义真实世界语言语义方面的应用实例，并展望了其在未来支持更多语言、性能优化和工具集成方面的潜力。