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Enregistrement W2157235056 · doi:10.1109/tcad.2005.857314

An approach for the formal verification of DSP designs using Theorem proving

2006· article· en· W2157235056 sur OpenAlexaff
Behzad Akbarpour, Sofiène Tahar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHOLComputer scienceNetlistDigital signal processingFormal verificationAutomated theorem provingFormal equivalence checkingIntelligent verificationAbstractionTheoretical computer scienceProgramming languageComputer engineeringEmbedded systemComputer hardwareSoftware developmentSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a framework for the incorporation of formal methods in the design flow of digital signal processing (DSP) systems in a rigorous way. In the proposed approach, DSP descriptions were modeled and verified at different abstraction levels using higher order logic based on the higher order logic (HOL) theorem prover. This framework enables the formal verification of DSP designs that in the past could only be done partially using conventional simulation techniques. To this end, a shallow embedding of DSP descriptions in HOL at the floating-point (FP), fixed-point (FXP), behavioral, register transfer level (RTL), and netlist gate levels is provided. The paper made use of existing formalization of FP theory in HOL and a parallel one developed for FXP arithmetic. The high ability of abstraction in HOL allows a seamless hierarchical verification encompassing the whole DSP design path, starting from top-level FP and FXP algorithmic descriptions down to RTL, and gate level implementations. The paper illustrates the new verification framework on the fast Fourier transform (FFT) algorithm as a case study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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