10、线性进程与时态认知逻辑的数据缩减技术

线性进程与时态认知逻辑的数据缩减技术

1 线性进程状态空间缩减

在处理线性进程时，有一种转换方法被引入，它具备两个重要特性。一是能保留强双模拟性，这意味着在转换前后，系统的行为在某种程度上是等价的；二是不会增加状态空间，有助于控制系统的复杂度。

1.1 转换的优势

通过这种转换的重构过程，我们可以将一些变量解释为程序计数器，这是其他工具难以做到的。使用 stategraph 实现的案例研究表明，对于一些小型学术示例，现有的工具可能已经足够，但对于大型工业系统，这种方法能实现显著的状态空间缩减。由于是在线性进程上进行操作，这些缩减是在生成整个状态空间之前完成的，从而节省了宝贵的时间。令人惊讶的是，最近为 μCRL 实现的符号工具也从 stategraph 中受益匪浅。

1.2 应用场景

以下是该技术可能的应用场景：
- 不变式生成 ：利用重构的控制流来生成不变式。
- 可视化 ：将控制流可视化，以便更好地理解进程结构。
- 优化合流检查 ：辅助确定哪些求和项对可能是合流的，从而优化合流检查。

1.3 工作流程

下面是该技术的主要工作流程：

graph LR
    A[引入转换] --> B[保留强双模拟性]
    A --> C[不增加状态空间]
    B --> D[解释变量为程序计数器]
    C --> E[状态空间缩减]