Probabilistic Guarded Commands Mechanized in HOL
Notice bibliographique
Résumé
The probabilistic guarded-command language pGCL [Carroll Morgan, Annabelle McIver. pGCL: formal reasoning for random algorithms. South African Computer Journal (1999)] contains both demonic and probabilistic nondeterminism, which makes it suitable for reasoning about distributed random algorithms [Carroll Morgan. Proof rules for probabilistic loops. In Proceedings of the BCS-FACS 7th Refinement Workshop. He Jifeng, John Cooke and Peter Wallis (eds). Springer Verlag Workshops in Computing, 1996]. Proofs are based on weakest precondition semantics, using an underlying logic of real- (rather than Boolean-) valued functions. We present a mechanization of the quantitative logic for pGCL [Carroll Morgan, Annabelle McIver, and Karen Seidel, Probabilistic predicate transformers. ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 18(3): 325–353, May 1996] using the HOL theorem prover [M.J.C. Gordon and T.F. Melham. Introduction to HOL (A theorem-proving environment for higher order logic). Cambridge University Press, 1993], including a proof that all pGCL commands satisfy the new condition sublinearity, the quantitative generalization of conjunctivity for standard GCL [E.W. Dijkstra. A Discipline of Programming. Prentice Hall, 1976]. The mechanized theory also supports the creation of an automatic proof tool which takes as input an annotated pGCL program and its partial correctness specification, and derives from that a sufficient set of verification conditions. This is employed to verify the partial correctness of the probabilistic voting stage in Rabin's mutual-exclusion algorithm [Eyal Kushilevitz and Michael O. Rabin. Randomized mutual exclusion algorithms revisited. In Maurice Herlihy, editor, Proceedings of the 11th Annual Symposium on Principles of Distributed Computing, pages 275–283, Vancouver, BC, Canada, August 1992. ACM Press].
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».