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Enregistrement W138020119

Taking architecture and compiler into account in formal proofs of numerical programs

2012· preprint· en· W138020119 sur OpenAlexaff
Thi Minh Tuyen Nguyen

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensPrevention of Organ Failure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompilerComputer scienceMathematical proofComputationProgramming languageParallel computingCode (set theory)ArchitectureRoundingOptimizing compilerPoint (geometry)Floating pointCompiler correctnessSet (abstract data type)MathematicsOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On some recently developed architectures, a numerical program may give different answers depending on the execution hardware and the compilation. These discrepancies of the results come from the fact that each floating-point computation is calculated with different precisions. The goal of this thesis is to formally prove properties about numerical programs while taking the architecture and the compiler into account. In order to do that, we propose two different approaches. The first approach is to prove properties of floating-point programs that are true for multiple architectures and compilers. This approach states the rounding error of each floating-point computation whatever the environment and the compiler choices. It is implemented in the Frama-C platform for static analysis of C code. The second approach is to prove behavioral properties of numerical programs by analyzing their compiled assembly code. We focus on the issues and traps that may arise on floating-point computations. Direct analysis of the assembly code allows us to take into account architecture- or compiler-dependent features such as the possible use of extended precision registers. It is implemented above the Why platform for deductive verification

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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