An Efficient Explicit-time Description Method for Timed Model Checking
Notice bibliographique
Résumé
Timed model checking, the method to formally verify real-time systems, is attracting increasing attention from both the model checking community and the real-time community. Explicit-time description methods verify real-time systems using general model constructs found in standard un-timed model checkers. Lamport proposed an explicit-time description method using a clock-ticking process (Tick) to simulate the passage of time together with a group of global variables to model time requirements. Two methods, the Sync-based Explicit-time Description Method using rendezvous synchronization steps and the Semaphore-based Explicit-time Description Method using only one global variable were proposed; they both achieve better modularity than Lamport's method in modeling the real-time systems. In contrast to timed automata based model checkers like UPPAAL, explicit-time description methods can access and store the current time instant for future calculations necessary for many real-time systems, especially those with pre-emptive scheduling. However, the Tick process in the above three methods increments the time by one unit in each tick; the state spaces therefore grow relatively fast as the time parameters increase, a problem when the system's time period is relatively long. In this paper, we propose a more efficient method which enables the Tick process to leap multiple time units in one tick. Preliminary experimental results in a high performance computing environment show that this new method significantly reduces the state space and improves both the time and memory efficiency.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».