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\(\mathcal{MOQA}\);释放组合静态平均案例分析的潜力。 (英语) Zbl 1192.68975号

摘要:组成性是静态分析的“金钥匙”,在静态最坏情况时间分析中起着核心作用。我们表明,组合性与跟踪数据分布的能力相结合,为平均案例分析提供了一种有用的新技术。
通过静态平均案例分析工具DISTRI验证了该技术的适用性。该工具自动从用新型编程语言(mathcal{MOQA})(模块化定量分析)实现的程序的源代码中提取平均案例时间\(\mathcal{MOQA}\)能够预测计算中执行的基本步骤的平均数量,为平均时间或平均功率使用等复杂度指标的静态分析铺平了道路\(\mathcal{MOQA}\)有一个独特的功能,即保证平均情况下的时序组合。
合成属性为程序员带来了很大的优势。能够组合代码的各个部分,其中平均时间只是各个部分时间的总和,这在静态分析中是一个非常有用的优势,这在当前语言中是不可用的。此外,重用是(mathcal{MOQA})方法中的一个关键因素:一旦确定了一段代码的平均时间,那么这段时间将适用于任何环境。因此,它可以重复使用,并且时间影响总是相同的。组合性还提高了静态平均案例分析的精度,支持确定(mathcal{MOQA})程序基本操作平均数的准确估计。
(mathcal{MOQA})“语言”本质上由一组数据结构操作以及条件、for-loop和递归组成。因此,可以将\(\mathcal{MOQA}\)合并到任何传统编程语言中,在熟悉的上下文中导入它的所有优点\((\mathcal{MOQUA}\)在CEOL的Java5.0中实现为\(\mathcal{MOQA}\)-Java。
平均情况下的成分是微妙的,人们很容易得出结论,成分是“免费的”。然而,对于真正的组合推理,需要能够在整个计算过程中跟踪数据及其分布;一个非平凡的问题。缺乏有效的跟踪分布的方法一直困扰着所有以前的静态平均案例分析方法。我们展示了(mathcal{MOQA})如何在整个计算过程中实现数据状态分布的有限表示和跟踪。这使人们能够发掘合成推理的真正潜力。讨论了与可逆计算的联系。这种新颖而统一的算法分析方法的高度可视性也具有教学优势,为学生提供了有关算法及其分析本质的有用见解。

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68瓦40 算法分析
68瓦20 随机算法
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全文: 内政部

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