McSAF: An extensible static analysis framework for the MATLAB language
Notice bibliographique
Résumé
MATLAB is a popular language for scientific and numerical programming. Despite its popularity, there are few active rojects providing open tools for MATLAB related compiler research. This thesis provides the McLAB Static Analysis Framework, McSAF, the goal of which is to simplify the development of new compiler tools for MATLAB. The McLAB project was started in order to develop such tools in the hopes of attracting further research. The goal of the project is to provide an extensible compiler toolkit for MATLAB and scientific programming. It is intended to explore the compilation challenges unique to MATLAB and to explore new language features that could help scientific programmers be more productive. One piece of functionality that is particularly important for compiler research is the ability to perform static analysis. Without the information provided by static analyses, program transformations and optimizations, and automated programmer feedback would not be possible. In order to make the development of static analyses simpler, this thesis contributes a framework for creating static analyses for the MATLAB language. This framework is intended to make writing analyses easier by providing core functionality and API for developing such analyses. It also aims to make analysis development easier by providing an intermediate representation called McLAST, which provides simpler syntax and explicitly exposes some of MATLAB's semantics. In order to give analysis writers a head start, some example analyses are provided. These include simple analyses intended to demonstrate the use of the framework, and some more complicated analyses that provide basic semantic information about MATLAB programs. In addition to the framework making development of analyses simpler, McSAF is also designed to be extended to new language features. Not only can the framework be extended, but existing analyses can also be extended. This allows work that was previously done for analyzing MATLAB code to be applied to future language extensions.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,017 |
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 ».