Chasing Minimal Inductive Validity Cores in Hardware Model Checking
Notice bibliographique
Résumé
Model checking of safety properties is fundamental in formal verification. When a safety property is found to hold, the model checker provides (at best) a machine-checkable certificate that gives limited insight to users and little confidence that the check passes for the “right” reasons, rather than due to e.g., vacuity or unjustified assumptions. Recently, inductive validity cores (IVCs) have been developed to address this issue. In this paper, we lift several algorithms from the field of UNSAT core extraction in order to compute minimal IVCs of hardware safety checking problems. The MARCO algorithm extracts all minimal cores of an UNSAT formula by efficiently exploring the formula's power set, and has already been applied to compute IVCs in software safety checking. The CAMUS algorithm for UNSAT core extraction exploits a duality between minimal correction subsets (MCSes) of a formula and minimal UNSAT cores. We adapt the algorithms to the hardware IVC context, construct a hybrid algorithm that subsumes both CAMUS and MARCO, and introduce novel domain-specific optimizations. Several instances of the hybrid algorithm are presented (including CAMUS and MARCO themselves, among other novel variants) and evaluated empirically on hardware model checking competition circuits, demonstrating the practicality of the proposed algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».