Solution of parallel language equations for logic synthesis
Notice bibliographique
Résumé
The problem of designing a component that combined with a known part of a system, conforms to a given overall specification arises in several applications ranging from logic synthesis to the design of discrete controllers. We cast the problem as solving abstract equations over languages. Language equations can be defined with respect to several language composition operators such as synchronous composition, , and parallel composition,; conformity can be checked by language containment. In this paper we address parallel language equations. Parallel composition arises in the context of modeling delayinsensitive processes and their environments. The parallel composition operator models an exchange protocol by which an input is followed by an output after a finite exchange of internal signals. It abstracts a system with two components with a single message in transit, such that at each instance either the components exchange messages or one of them communicates with its environment, which submits the next external input to the system only after the system has produced an external output in response to the previous input. We study the most general solutions of the language equation � � � �, and define the language operators needed to express them. Then we specialize such equations to languages associated with important classes of automata used for modeling systems, e.g., regular languages and FSM languages. In particular, for � � � �, we give algorithms for computing: the largest FSM language solution, the largest complete solution, and the largest solution whose composition with � yields a complete FSM language. We solve also FSM equations under bounded parallel composition. In this paper, we give concrete algorithms for computing such solutions, and state and prove their correctness. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».