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Enregistrement W2061590884 · doi:10.1109/ase.2011.6100149

Analyzing temporal properties of abstract models

2011· article· en· W2061590884 sur OpenAlexaff
Amirhossein Vakili

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel checkingComputer scienceTheoretical computer scienceScalabilityProgramming languageAbstraction model checkingConstraint (computer-aided design)Set (abstract data type)Satisfiability modulo theoriesModuloSatisfiabilityState spaceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models are created and changed throughout the development process of software systems. The cost of repairing the errors that are due to mistakes in models is very high. In this research, we address this problem by developing model checking techniques that can be applied to abstract models that guide designers throughout the evolution of models and systems. Abstract models are declarative, expressed as a set of constraints, and this declarative aspect is the main challenge in model checking them. Our main idea for solving this problem is to express the model checking problem as a constraint solving problem. This approach enables designers to use current state-of-the-art constraint solvers for analysis. We have implemented this idea for Alloy models and we are further extending it for automatic model repairing. To achieve scalability, we have developed BDD-based methods for analysis of declarative models and we are studying model checking methods that are based on satisfiability modulo theories. We plan to extend these methods to infinite state space models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,089 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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