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弗朗西斯科·兰扎托；弗朗西斯科·塔帕罗

通过抽象解释推广Paige-Tarjan算法。 （英语） Zbl 1197.68054号

Inf.计算。 206，第5号，620-651（2008）.
摘要：Paige和Tarjan算法（PT）用于计算状态划分的最粗细化，这是对某些Kripke结构的互模拟，这是众所周知的。在模型检查中，众所周知，互模拟相当于CTL或Hennessy-Milner逻辑的强保存。根据这些观察结果，我们从抽象解释的角度分析了PT算法的基本步骤，这使我们能够在任意（时间）语言和通用抽象模型的上下文中推理出强大的保留，可能不同于抽象解释指定的标准状态划分。这导致我们设计了一种广义Paige-Tarjan算法，称为GPT，用于计算基于抽象解释的模型的最小细化，该模型强烈保留了某些给定的语言。事实证明，对于Hennessy-Milner逻辑的强保存，PT是状态分区域上GPT的一个直接实例。我们提供了一些示例，表明GPT是通用的。我们首先展示了如何将一个著名的计算口吃等价性的高效算法视为GPT的一个简单实例。然后我们实例化GPT，以设计一种新的高效算法来计算仿真等价性，该算法与现有的最佳算法具有竞争力。最后，我们展示了GPT如何通过提供一个高效算法来处理新语言的强保存，该算法计算给定分区的最粗细化，从而强保存由可达性运算符生成的语言。

引用于16文件

MSC公司：

68问题85 并发和分布式计算的模型和方法（进程代数、互模拟、转换网等）
68周05 非数值算法

软件：

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\textit{F.Ranzato}和\textit{F.Tapparo}，Inf.Comput。206，第5号，620--651（2008；Zbl 1197.68054）
全文： 内政部

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