LLVM公司

LLVM项目是一个模块化的、可重用的编译器和工具链技术的集合。伊利诺伊州立大学开始使用虚拟机和虚拟机来支持这两种虚拟机的编译,尽管这两种虚拟机都可以用来支持它们的动态编译编程语言。从那时起,LLVM已发展成为一个由许多不同的子项目组成的伞式项目,其中许多项目正被各种各样的商业和开源项目用于生产,并被广泛用于学术研究。


zbMATH参考文献(73篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. Chris Zal和Hugh的《基于Chris Zal的皮革学习计划》(Chris Zahl,2020年版:Chris Turnal和Hugh的《皮革优化课程》)阿尔十四
  2. Andersson,Joel A.E.;Gillis,Joris;Horn,Greg;Rawlings,James B.;Diehl,Moritz:CasADi:非线性优化和最优控制的软件框架(2019年)
  3. Niemetz,Aina;Preiner,Mathias;Reynolds,Andrew;Zohar,Yoni;Barrett,Clark;Tinelli,Cesare:面向SMT解算器的位宽度独立证明(2019)
  4. Ricardo Nobre,João Bispo,Tiago Carvalho,João M.P.Cardoso:NoIO-现代编译器的模块化自动编译器阶段选择和排序专业化框架(2019)不是zbMATH
  5. Sharma,Tushar;Reps,Thomas:仿射变形金刚的新抽象框架(2019)
  6. Boutonet,Rémy;Halbwachs,Nicolas:通过超越递减序列的抽象解释改进程序分析的结果(2018)
  7. Hensel,Jera;Giesl,Jürgen;Frohn,Florian;Ströder,Thomas:符号执行的位向量算法程序的终止和复杂性分析(2018)
  8. Kiefer,Moritz;Klebanov,Vladimir;Ulbrich,Mattias:使用编译器IR进行关系程序推理(2018)
  9. 劳科,亨里希;罗凯,佩特;巴纳特,吉ří:通过程序转换的符号计算(2018)
  10. Lopez Garcia,P.;Darmawan,L.;Klemen,M.;Liqat,U.;Bueno,F.;Hermenegildo,M.V.:基于区间的资源使用验证(通过转换为Horn条款和能源消耗应用)(2018年)
  11. Popuri,Sai K.;Raim,Andrew M.;Neerchal,Nagaraj K.;Gobbert,Matthias K.:重组二项树中预期值的并行计算(2018年)
  12. Zhang Tian,和its应用程序的编辑者:Zhang Tian,2018;和its的编辑者:Zhang Jian Kai
  13. Jeff Bezanson;Alan Edelman;Karpinski,Stefan;Shah,Viral B.:Julia:数值计算的新方法(2017)
  14. Iain Dunning;Huchette,Joey;Lubin,Miles:JuMP:数学优化的建模语言(2017)
  15. Giesl,Jürgen;Aschermann,Cornelius;Brockschmidt,Marc;Emmes,Fabian;Frohn,Florian;Fuhs,Carsten;Hensel,Jera;Otto,Carsten;Plücker,Martin;Schneider Kamp,Peter;Ströder,Thomas;Swiderski,Stephanie;Thiemann,René:用\textsfAProVE自动分析程序终止和复杂性(2017)
  16. Harris,William R.;Jha,Somesh;Reps,Thomas W.;Seshia,Sanjit A.:交互式安全系统的程序综合(2017)
  17. Knoop,Jens;Kovács,Laura;Zwirchmayr,Jakob:用积极的知识取代猜想:使用符号执行推断经证实的最坏情况下的精确执行时限(2017)
  18. Pierre Fernique,Christophe Pradal:AutoWIG:C++库Python绑定的自动生成(2017)阿尔十四
  19. Richard Wei,Vikram Adve,Lane Schwartz:DLVM:深度学习系统的现代编译器基础设施(2017)阿尔十四
  20. Sharma,Tushar;代表,Thomas:Sound bit Precision numerical domains(2017年)

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