哈里·戈文德·维迪拉曼娜·克里希南;亚基尔·维泽尔;维杰·加内什;阿里·古芬克尔 内插强感应。 （英语） Zbl 1533.68166号 Dillig，Isil（编辑）等人，《计算机辅助验证》。第31届国际会议，CAV 2019，美国纽约市，2019年7月15日至18日。诉讼程序。第二部分。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。11562, 367-385 (2019). 摘要：强归纳法原理，也称为（k）-归纳法，是基于SAT的无界模型检查（SMC）的第一种技术之一。虽然优雅且易于应用，但这样的属性很少是归纳的，当它们可以被加强时，没有有效的策略来猜测归纳的深度。它主要被基于插值和属性定向可达性计算感应强度的技术所取代(Pdr公司). 在本文中，我们提出千艾维SMC算法，有效地使用（k）-归纳法指导插值和Pdr公司-风格归纳概括。与纯（k）诱导不同，平均kAvy使用Pdr公司-样式泛化以计算和加强归纳痕迹。不像纯的Pdr公司，千艾维使用相对归纳法构造归纳不变量。归纳的深度是通过最小化不可满足性的证明来动态调整的。我们已实施千艾维在阿维模型检查器并在HWMCC实例上对其进行评估。我们的结果表明千艾维比两者都有效阿维和Pdr公司使用（k）-归纳法可以加快运行时间并解决更多实例。此外，在一类基准上，称为转移，千艾维数量级比阿维，Pdr公司和\（k\）-归纳法。有关整个系列，请参见[Zbl 1416.68008号]. 引用于三文件 MSC公司： 60年第68季度 规范和验证（程序逻辑、模型检查等） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.G.V.Krishnan}等人，Lect。注释计算。科学。11562367--385（2019年；Zbl 1533.68166） 全文： 内政部 arXiv公司 OA许可证