41、Isabelle/HOL中依赖 - 保证方法的形式化

Isabelle/HOL中依赖 - 保证方法的形式化

1. 引言

依赖 - 保证方法是用于验证具有共享变量的并行命令式程序正确性的重要组合方法。它由一组公理和推理规则构成,形成了一个类似于Hoare逻辑的系统,具有语法导向和组合性的优点。在组合证明系统中,并行程序的规范可以从其组件的规范推导得出,而无需了解组件的具体实现,这对于复杂程序的正确开发至关重要。

与经典的非组合式Owicki - Gries方法相比,依赖 - 保证方法将干扰信息记录在每个组件的规范中。除了Hoare逻辑中的前置条件和后置条件外,每个组件还标注了依赖条件和保证条件,分别描述了环境的预期影响和组件自身的预期影响。验证过程只需分别证明每个组件的正确性以及一些关于其规范的附加条件,无需了解组件的内部实现,因此具有组合性。

本文主要介绍了在定理证明器Isabelle/HOL中对依赖 - 保证证明系统的形式化,主要成果包括:
- 建立了并行程序、正确性语义定义和证明系统的高阶逻辑模型。
- 证明了证明系统相对于语义的正确性定理。

参数化程序(组件数量为参数n)自然地包含在模型中,证明规则允许直接推导参数化程序的正确规范,无需归纳。最后,通过示例展示了如何使用该形式化方法验证具体程序。

2. 相关工作

本文的形式化主要受相关研究的启发,定理证明器所需的精确性促使对原始模型进行了一些简化和改进。在定理证明器方面,虽然已经有很多关于不同并发范式(如UNITY、CSP、CCS或TLA等)的形式化工作,但将Hoare逻辑嵌入定理证明器以处理并行性的工作并不多。本文的工作是首次在定理证明器中对共享变量并行性的组合系统及其正确性证明进行形式化。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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