JML Support for Primitive Arbitrary Precision Numeric Types: Definition and Semantics.
Notice bibliographique
Résumé
The Java Modeling Language (JML) is a notation for specifying and describing the detailed design and implementation of Java modules.An important language design goal of JML has been to preserve the semantics of Java to the extent possible.Thus, in particular, Java numeric expressions have the same meaning in JML.We illustrate how such a semantics fails to match the expectations of specification authors and readers who generally think in terms of arbitrary precision arithmetic (rather than the fixed precision provided by Java).As a result, an unusually high number of published JML specifications are invalid or inconsistent, including cases from the security critical area of smart card applications.We briefly examine JML's ancestry and language design principles; this helps to explain the origin of the semantic gap between user expectations and the current meaning given to JML numeric expressions.With the objective of better matching user expectations we introduce JMLb, a variant of JML supporting primitive arbitrary precision numeric types as well as "math modes" to control the semantics of arithmetic expressions.This is done in a manner that is consistent with JML's language design goals.A semantics of JMLb expressions is given by means of an embedding into PVS.The problem presented here will arise in the design of most interface specification languages that must deal with, e.g., mathematical integers in specifications and their fix precision approximations in code.We examine how the problem may manifest itself in other languages (such as Eiffel, Spark and the UML/OCL-Java notation of the KeY project) and comment on the applicability of our solution.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».