Program analysis using binary decision diagrams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental problem in interprocedural program analyses is the need to represent and manipulate collections of large sets. Binary Decision Diagrams (BDDs) are a data structure widely used in model checking to compactly encode large state sets. In this dissertation, we develop new techniques and frameworks for applying BDDs to program analysis, and use our BDD-based analyses to gain new insight into factors influencing analysis precision. To make it feasible to express complicated, interrelated analyses using BDDs, we first present the design and implementation of JEDD, a Java language extension which adds relations implemented with BDDs as a datatype, and makes it possible to express BDD-based algorithms at a higher level than existing BDD libraries. Using JEDD, we develop PADDLE, a framework of context-sensitive points-to and call graph analyses for Java, as well as client analyses that make use of their results. PADDLE supports several variations of context-sensitive analyses, including the use of call site strings and abstract receiver object strings as abstractions of context. We use the PADDLE framework to perform an in-depth empirical study of the effect of context-sensitivity variations on the precision of interprocedural program analyses. The use of BDDs enables us to compare context-sensitive analyses on much larger, more realistic benchmarks than has been possible with traditional analysis implementations. Finally, based on the call graph computed by PADDLE, we implement, using JEDD, a novel static analysis of the cflow construct in the aspect-oriented language AspectJ. Thanks to the JEDD high-level representation, the implementation of the analysis closely mirrors its specification.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle