×

通过基对近似消除分离逻辑中的归纳蕴涵。 (英语) Zbl 1471.03062号

De Nivelle,Hans(编辑),用分析表和相关方法进行自动推理。第24届国际会议,TABLEAUX 2015,波兰Wrocław,2015年9月21日至24日。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。9323, 287-303 (2015).
小结:我们给出了一个过程,用用户定义的归纳谓词确定分离逻辑的符号堆片段中逻辑蕴涵的无效性,如在程序验证中使用的那样。这个反驳程序试图通过比较可计算模型摘要,即其前因和后因的基础(根据早期工作修改),来推断出反模型的存在。我们的方法是合理的和终止的,但必然是不完整的。
对我们的反证明程序进行的实验表明,它可以以合理的时间成本正确识别实践中出现的大量无效蕴涵。因此,可以使用它,例如,通过返回包含问题的“是”和“未知”答案之外的“否”答案来提高定理证明器的输出,并通过过滤无效的包含来加快证明搜索或自动理论探索。
有关整个系列,请参见[Zbl 1325.68016号].

MSC公司:

03B70号 计算机科学中的逻辑
68伏15 定理证明(自动和交互式定理证明、演绎、解析等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] 自行车手:本文的软件分发,https://github.com/ngorogiannis/cyclist/releases/tag/TABLEAUX15
[2] 第一届分离逻辑竞赛(SL-COMP14),http://www.liafa.univ-paris-didero.fr/sighirea/slcomp14号机组/
[3] Antonopoulos,T.,Gorogiannis,N.,Haase,C.,Kanovich,M.,Ouaknine,J.:具有一般归纳谓词的分离逻辑中决策问题的基础。收录:Muscholl,A.(编辑)FOSSACS 2014(ETAPS)。LNCS,第8412卷,第411-425页。施普林格,海德堡(2014)·兹比尔1406.03046 ·doi:10.1007/978-3-642-54830-7_27
[4] 贝尔,E.:指数。《美国数学月刊》41(7),411-419(1934)·Zbl 0010.05401号 ·数字对象标识代码:10.2307/2300300
[5] Berdine,J.,Calcagno,C.,O'Hearn,P.W.:分离逻辑的一个可判定片段。收录:Lodaya,K.,Mahajan,M.(编辑)FSTTCS 2004。LNCS,第3328卷,第97–109页。斯普林格,海德堡(2004)·Zbl 1117.03337号 ·doi:10.1007/978-3-540-30538-59
[6] Berdine,J.、Calcagno,C.、O'Hearn,P.W.:带分离逻辑的符号执行。载于:Yi,K.(编辑)APLAS 2005。LNCS,第3780卷,第52-68页。斯普林格,海德堡(2005)·Zbl 1159.68363号 ·doi:10.1007/11575467_5
[7] Berdine,J.、Cook,B.、Ishtiaq,S.:SLAyer:系统级代码的内存安全。收录:Gopalakrishnan,G.,Qadeer,S.(编辑)CAV 2011。LNCS,第6806卷,第178-183页。斯普林格,海德堡(2011)·Zbl 05940713号 ·doi:10.1007/978-3642-22110-15
[8] Bornat,R.、Calcagno,C.、O'Hearn,P.、Parkinson,M.:分离逻辑中的权限核算。In:程序。POPL-32,第59-70页。ACM(2005)·Zbl 1369.68130号 ·doi:10.1145/1040305.1040327
[9] 布罗瑟斯顿(Brotherston,J.):在成串含义的逻辑中形式化归纳推理。收录:Riis Nielson,H.,Filé,G.(编辑)SAS 2007。LNCS,第4634卷,第87–103页。斯普林格,海德堡(2007)·Zbl 1211.68081号 ·doi:10.1007/978-3-540-74061-26
[10] Brotherston,J.,Fuhs,C.,Gorogannis,N.,Navarro Pérez,J.:带归纳谓词的分离逻辑中可满足性的决策过程。In:程序。CSL-LICS,第25:1–25:10页。ACM(2014)·Zbl 1401.68111号 ·doi:10.1145/2603088.2603091
[11] Brotherston,J.,Gorogannis,N.:归纳定义的安全和终止先决条件的循环诱拐。摘自:Müller-Olm,M.,Seidl,H.(编辑)SAS 2014。LNCS,第8723卷,第68-84页。施普林格,海德堡(2014)·Zbl 06349451号 ·doi:10.1007/978-3-319-10936-75
[12] Brotherston,J.,Gorogannis,N.,Kanovich,M.,Rowe,R.:使用归纳谓词对符号-堆分离逻辑进行模型检查(2015)(已提交)·Zbl 1347.68221号
[13] Brotherston,J.,Gorogannis,N.,Petersen,R.L.:通用循环定理证明程序。收录于:Jhala,R.,Igarashi,A.(编辑)APLAS 2012。LNCS,第7705卷,第350-367页。斯普林格,海德堡(2012)·Zbl 06152982号 ·doi:10.1007/978-3-642-35182-2_25
[14] Calcagno,C.,Distefano,D.,O'Hearn,P.,Yang,H.:通过双向归纳法进行成分形状分析。ACM杂志58(6)(2011)·Zbl 1281.68155号 ·数字对象标识代码:10.1145/2049697.2049700
[15] Chin,W.-N.,David,C.,Nguyen,H.H.,Qin,S.:通过分离逻辑中用户定义的谓词自动验证形状、大小和袋子属性。《计算机程序设计科学》77(9),1006–1036(2012)·Zbl 1243.68148号 ·doi:10.1016/j.scico.2010.07.004
[16] Claessen,K.,Johansson,M.,Rosén,D.,Smallbone,n.:使用理论探索自动化归纳证明。收录:Bonacina,M.P.(编辑)CADE 2013。LNCS,第7898卷,第392-406页。斯普林格,海德堡(2013)·Zbl 1381.68263号 ·doi:10.1007/978-3-642-38574-2_27
[17] Cook,B.,Haase,C.,Ouaknine,J.,Parkinson,M.,Worrell,J.:分离逻辑片段中的可牵引推理。收录:Katoen,J.-P.,König,B.(编辑)CONCUR 2011。LNCS,第6901卷,第235-249页。斯普林格,海德堡(2011)·Zbl 1300.03017号 ·doi:10.1007/978-3642-23217-6_16
[18] Hurlin,C.,Bobot,F.,Summers,A.J.:大小确实重要:两个经认证的抽象,用于反驳直觉主义和经典分离逻辑中的蕴含。In:程序。IWACO,第5:1–5:6页。ACM(2009)·doi:10.1145/1562154.1562159
[19] Iosif,R.,Rogalewicz,A.,Simacek,J.:具有递归定义的分离逻辑的树宽度。收录:Bonacina,M.P.(编辑)CADE 2013。LNCS,第7898卷,第21-38页。斯普林格,海德堡(2013)·Zbl 1329.03068号 ·doi:10.1007/978-3-642-38574-22
[20] Jacobs,B.,Smans,J.,Philippearts,P.,Vogels,F.,Penninckx,W.,Piessens,F.:VeriFast:C和Java的强大、可靠、可预测、快速验证器。收录人:Bobaru,M.,Havelund,K.,Holzmann,G.J.,Joshi,R.(编辑)NFM 2011。LNCS,第6617卷,第41-55页。斯普林格,海德堡(2011)·Zbl 05930518号 ·doi:10.1007/978-3-642-20398-54
[21] Magill,S.,Tsai,M.-H.,Lee,P.,Tsa,Y.-K.:堆操作程序的自动数字抽象。In:程序。POPL-37,第211-222页。ACM(2010)·Zbl 1312.68063号 ·doi:10.1145/1706299.1706326
[22] Pek,E.,Qiu,X.,Madhusudan,P.:使用分离逻辑在C中进行数据结构操作的自然证明。In:程序。PLDI-35,第440-451页。ACM(2014)·数字对象标识代码:10.1145/2666356.2594325
[23] Reynolds,J.C.:分离逻辑:共享可变数据结构的逻辑。In:程序。LICS-17,第55-74页。IEEE计算机学会(2002)·doi:10.1109/LICS.2002.1029817
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。