埃齐奥·巴托西;劳拉·科瓦奇;米罗斯拉夫斯坦科维奇 用于问题可解循环的基于矩的不变量的自动生成。 （英语） 兹比尔1437.68041 Chen，Yu-Fang（编辑）等，验证和分析自动化技术。2019年10月28日至31日，第17届国际研讨会，ATVA 2019，台湾台北。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。11781, 255-276 (2019). 概要：概率程序分析的主要挑战之一是计算总结循环行为的不变属性。不变量生成的自动化仍处于初级阶段，大多数时候只针对程序变量的预期值，这不足以恢复程序的全部概率行为。我们提出了一种自动生成概率程序子类的基于矩的不变量的方法，称为概率可解循环，对随机变量和参数化分布进行多项式赋值。我们将符号求和和和和与统计学的方法结合起来，导出不变量作为程序变量的高阶矩（如期望值或方差）的有效属性。我们在几个例子中成功地评估了我们的工作，在这些例子中，还不可能完全自动化地计算程序变量的高阶矩和不变量。关于整个系列，请参见[Zbl 1428.68012号]. 引用于9文件 MSC公司： 68号30 软件工程的数学方面（规范、验证、度量、需求等） 软件：暴风雨;CEGAR公司;阿里加托.jl;PRINSYS公司;棱镜;MRMC公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Bartocci}等人，Lect。注释计算。科学。11781255-276（2019年；Zbl 1437.68041） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Baier，C.，Katoen，J.P.：模型检验原理。麻省理工学院出版社，剑桥（2008）·兹比尔1179.68076 [2] Barthe，G.，Espitau，T.，Ferrer Fioriti，L.M.，Hsu，J.：通过Doob分解合成概率不变量。收录：Chaudhuri，S.，Farzan，A.（编辑）CAV 2016。LNCS，第9779卷，第43-61页。查姆施普林格（2016）。https://doi.org/10.1007/978-3-319-41528-4_3 ·Zbl 1411.68057号 ·数字对象标识代码：10.1007/978-3-319-41528-43 [3] 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